重污染厂房内部气流组织的研究

通过现场监测,结合计算流体力学软件,对密闭厂房内散逸的无组织烟气流场进行数值模拟和分析。模拟结果表明:高炉上部气体流通速度慢,出铁口附近及远离高炉的空旷场地气体流通速度较快。罐位罩上方的气体及靠近出入口的气体流速较大;温度场存在若干涡流形式;热渣沟处含尘气体是造成厂房岗位粉尘污染的重要来源。通过数值模拟方法可对车间内除尘系统、通风系统的设计提出指导性方案,为解决钢铁企业无组织排放超标问题提供理论依据。     

利用后推气流轨迹解析丹东降水气团来源的研究

根据2007年丹东33场降水的72h后推气流轨迹,分析影响丹东降水酸度变化的主要气团方向。结果表明,来自西北方向的气团形成降水酸度不强,经过我国华东、京津冀以及山东半岛等工业发达地区的西南方向气团,形成降水酸度较强,途经朝鲜半岛的东南方向气团,100%为酸性降水,严重影响丹东降水的酸度。     

高斯轨迹烟云扩散模型在贵阳空气质量预报中的应用

选择在复杂地区应用较好的高斯轨迹烟云扩散模型,作为贵阳市空气质量预报的数学扩散模式,并利用贵阳市现有的污染源排放资料和气象资料,对贵阳市的大气污染物分布进行了模拟计算,经与实测结果比较表明:实测值与监测值基本一致,相关性较好。该模式可以作为贵阳市空气质量预报的数学扩散模式,对其他城市也具有一定的借鉴作用。      

废旧巷道对含尘气流自净特性的研究

着重研究了废旧巷道对含尘气流的自净特性,进而对利用旧港自净进行受控循环通风的设想进行探讨;在对浓度场和流体场测试的基础上,建立了粒子在废旧巷道沉降的紊流弥散模型,对边界条件进行了正确的假设,得出了稳态时的自净效率公式,导出了风量与巷道体积的关系表达式。     

北京市臭氧污染跳变型特征及影响因素分析

基于2016~2022年北京市环境监测和气象观测数据,结合后向轨迹聚类和潜在源区贡献分析北京市臭氧（O₃）污染特征、气象影响和潜在源区.结果表明,2016~2022年北京市共发生41次具有跳变特征的O₃污染过程,平均为5.9次·a^-1,发生时间集中在5~7月,跳变当日（OJD2）较跳变前一日（OJD1）的ρ（O₃-8h）平均值偏高78.3%,峰值浓度偏高78.9%,OJD2区域O₃浓度高值带呈现由南向北推进的特征.北京市跳变O₃污染发生主要原因可归纳为不利气象条件导致的本地积累叠加区域传输影响.跳变型O₃污染发生时具有偏南风频率增加、温度上升、气压降低和降水减少的特征,偏南风频率增加为O₃及其前体物的传输提供条件,在本地高温作用下快速发生光化学反应,叠加降水较少,综合推高OJD2的O₃浓度水平.聚类分析得到6条气团输送路径,OJD2来自偏北方向的气团减少11.2%,来自偏南和偏东方向气团增加6.7%和4.4%,气团以短距离传输为主,偏南和偏东方向对应的O₃浓度较高,对北京污染贡献较大.潜在源区分析揭示OJD2的O₃污染的主要潜在源区是京津冀中南部和东部,贡献了82.6%污染轨迹.跳变型O₃污染区域输送贡献明显,需要加强京津冀区域联防联控．     

基于PSCF与CWT模型对乌鲁木齐市地表臭氧源区分析

乌鲁木齐市是中国西部典型的重工业城市,伴随着快速的工业化和城市化发展,城市大气臭氧污染日益严重。为探究乌鲁木齐市地表臭氧污染特征,该研究采用2015-2019年乌鲁木齐市大气污染物监测数据及同期气象观测资料,结合统计分析、后向轨迹分析、潜在源贡献因子以及浓度权重轨迹对乌鲁木齐市臭氧污染特征及潜在源区进行分析。结果显示,(1)2015-2019年乌鲁木齐市臭氧年评价指标由118μg/m³增长至128μg/m³。同时,乌鲁木齐市主要大气污染正经历由颗粒物向臭氧过渡的变化,其作为首要污染物占比从2015年的5.8%上升至2019年的28.0%,不同季节臭氧浓度变化特征为夏季>春季>秋季>冬季,且在分布特征上与NO₂、CO呈显著负相关。(2)后向轨迹分析结果表明：影响乌鲁木齐市大气臭氧分布的气流具有途经境外地区、长距离迁移、高浓度的特征,境内气流迁移途径普遍较短且对乌鲁木齐市臭氧浓度传输影响较小。(3)潜在源贡献因子法与浓度权重轨迹法表明,影响乌鲁木齐市臭氧浓度的主要源区与贡献高值区是昌吉州、塔城地区、博尔塔拉...     

长江源区各拉丹冬峰雪冰中微粒季节变化及其环境意义

分析了长江源区各拉丹冬峰冰川区不同海拔采集的3个雪坑SP1、SP2和SP3样品中δ18O、不溶微粒数量浓度及主要离子浓度,以探讨本研究区域雪冰微粒含量变化及其来源.结果显示,不同粒径微粒含量变化趋势一致,3个雪坑中细微粒含量分别占总微粒的88%、78%、86%.中微粒分别占10%、19%、11%;不同粒径微粒数量浓度之间的相关系数均达0.9以上(置信度可达99%),具有良好的相关性.雪冰中不溶微粒浓度同Ca2 、Mg2 、SO2-4一样,具有明显的季节波动.非季风期微粒浓度要高于季风期2～4倍.3个雪坑非季风期微粒通量分别占一个年层雪冰中微粒总通量的73.6%、92.3%、97%,即初春季节沙尘暴对于各拉丹冬雪冰中微粒沉降贡献远大于夏.秋季节.结合NCAR/NCEP再分析资料.应用HYSPLIT-4模式模拟的不同季节5 d后向气团轨迹图表明,各拉丹冬峰冰川I区雪冰中不溶性微粒可能来源于中亚、南亚和青藏高原本身,其中影响最大的可能是青藏高原自身的沙尘源区,同时冰川区裸露基岩对雪冰中不溶微粒含量亦有贡献.     

长沙市秋冬季PM2.5及水溶性有机碳污染特征研究

该研究于2017年9月-2018年2月连续采集长沙市大气PM2.5样品,分析了PM2.5样品中水溶性有机碳(WSOC)的浓度变化及其与大气污染物的相关性,对比分析了清洁天和污染天WSOC浓度特征,并基于后向轨迹分析(HYSPLIT)和潜在源贡献因子分析(PSCF)方法探讨了秋冬季WSOC的传输路径及潜在来源贡献。结果表明,秋、冬季WSOC平均浓度分别为6.22、7.00μg/m3,WSOC与相对湿度和风速均呈显著负相关,与温度相关性不明显。WSOC与PM2.5具有显著的相关性(R=0.800),秋季WSOC与CO、O3、NO2、SO2的相关性比冬季更加显著。污染天风速小、相对湿度低,WSOC污染浓度明显高于清洁天。HYSPLIT和PSCF分析结果表明,除本地排放外,WSOC还受来自偏北及偏东方向区域污染源传输的影响。     

2014年河北中南部两次重霾天气成因分析

利用河北省环保局环境监测站提供的污染物浓度数据及常规气象观测数据、NCEP再分析资料,结合HYSPLIT4.9后向轨迹模式,对2014年10月上旬发生在河北省的2次大范围的重霾天气特征和成因进行综合分析.结果表明,这2次重污染天气过程PM_2.5地面浓度最大值出现在邢台,为507μg/m³,水平能见度不足1km.均压场的分布和较为平稳的高空形势为2次霾天气提供了有利的气象背景.高湿,静小风以及较低的混合层高度不利于污染物扩散,是导致这两次重污染天气持续的主要原因.结合卫星火点及污染物来源分析表明,河北南部及周边省份的秸秆燃烧加重了第2次过程的污染,污染气团的输送对区域性重霾天气产生重要影响.     

西沙永兴岛大气降水化学特征及来源分析

于2013年对南海西沙永兴岛雨水进行采集,分析了其主要阴阳离子,利用PMF模型对不同离子组成的来源进行解析并运用TrajStat软件模拟后向气团轨迹污染物来源区域的分析.结果表明,永兴岛降水离子浓度顺序为：Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-和Na⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、NH₄⁺、K⁺.Na⁺和Cl^-是降水中主要的阴阳离子,表现出海洋性降水的特征.SO₄^2-、Mg²⁺、K⁺主要来源于海水,但SO₄^2-也受化石燃料燃烧等影响,而K⁺可能受生物质燃烧的影响.Ca²⁺主要来源于土壤,少数来源于其他影响.NO₃^-主要来源于化石燃料燃烧释放,而NH₄⁺有多种来源,包括内陆人为活动的排放和海洋本身有机物降解过程释放的影响.根据Redfield比,可以初步计算出降水中NO₃^-和NH₄⁺对南海新生产力的贡献约为4.8%~13.5%.后向气团轨迹表明,永兴岛降水的离子来源区域相对复杂,包括我国东北地区、南方区域,以及马来西亚等国家、地区的影响,或者来源于南海局地的影响.