黄河水中铅(Ⅱ)与悬浮粒子相互作用的研究

为了研究痕量金属铅在黄河水体中迁移转化规律以及黄河悬浮粒子承载铅的能力,进行了黄河水中铅(Ⅱ)与悬浮粒子相互作用的实验。结果表明:①铅以一价正离子形式与悬浮粒子进行阳离子交换,交换的pH范围在3～7,当pH为6时,离子交换率达到最大值;②铅离子浓度增加,离子交换率降低;③交换剂为转化沙时的离子交换率比未转化沙大;④可溶态痕量金属铅在黄河水中除了与悬浮粒子表面吸着交换进入固相外,也可以沉淀形式进入固相。      

2015～2017年上海郊区大气新粒子生成特征

本研究利用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)对上海郊区2015～2017年期间大气新粒子生成进行长期连续观测,结合气象要素、气态污染物和PM_(2.5)化学组分等数据,分析上海郊区新粒子生成特征.结果表明,上海郊区新粒子生成天(NPF)为172 d,占有效天数(942 d)的18. 3%;其中典型新粒子生成天(Event)和新粒子增长-缩小天(Shrinkage)分别为150 d和32 d;NPF天占比春、夏季最高,秋季次之,冬季最低.高温低湿、太阳辐射强、风速大和降雨量少的气象条件有利于新粒子生成;南风、西南风和西风期间Event天占比高,气团主要来自环太湖流域植被覆盖和农业种植区,而Non-NPF和Shrinkage天主导风向为东北、东到东南风.与非新粒子生成天(Non-NPF)相比,Event天各季度SO_2和O_3均高,表明气态硫酸和光化学反应为新粒子生成的关键因素; PM_(2.5)浓度并不均低于Non-NPF天,但PM_(10)值均更高,可能与多相光催化反应有关.Shrinkage天除O_3外,其他污染物浓度均最低,较低的气态前体物导致新粒子增长程度有限.PM_(2.5)化学组分显示,Event天NH_4~+、SO_4~(2-)和NO_3~-无机组分秋季平均浓度高于Non-NPF天,其他季节则相反;有机碳各季节平均浓度均高于Non-NPF天; Shrinkage天各组分浓度最低,但春、夏、冬季有机碳占比均高于Non-NPF天;因此有机物在上海郊区新粒子生成及增长过程中有重要贡献.     

2013年冬季海口市一次气溶胶粒子污染事件特征及成因解析

海口市在2013年12月份发生了一次气溶胶粒子污染事件.本文利用相关资料对此进行诊断,发现海口市PM2.5在12月9日超过了国家环境空气质量二级标准限值,在11日达到该污染时段的最高值(日平均为87.96μg·m-3),同时与能见度有一定的负向关系.分析表明,前期(7—9日上午),污染物主要以本地排放为主,而后期(9日中午到11日)与珠江三角洲地区的输送作用有密切关系,后向轨迹分析也表明后期海口市大气污染物可能来自珠三角地区.分析发现,气象背景场为这次气溶胶污染事件提供了有利的气象条件,500 h Pa高度场冷空气活动偏北,925 h Pa高度场的暖中心控制,形势稳定,逆温层的存在使得大气近地层更加稳定,低层风速偏小不利于近地面附近的污染物向外输送,水平风垂直切变偏弱有利于污染物在近地层堆积,其变化趋势与PM2.5浓度有一定的相关性.     

风廓线雷达在北京地区一次强沙尘天气分析中的应用

基于北京地区逐小时风廓线雷达数据、大气成分观测数据以及地面常规观测资料对2017年5月3~7日一次沙尘天气过程进行了研究.结果表明：受蒙古气旋影响,全国多地出现空气质量严重污染,其中北京PM₁₀浓度达到严重污染级别时间超过30h.通过对边界层内水平风场、垂直速度以及大气折射率结构常数等要素进行分析,研究发现沙尘爆发前,边界层内出现平均风速达到14.8m/s的西北急流核,该急流核的建立有利于将高层沙尘粒子向近地面传输,而沙尘爆发阶段边界层通风量较前期增加31.6%,中低层的通风量逐渐占据主导地位,使近地面PM₁₀浓度出现爆发性增长.此外,整个沙尘天气过程中,以弱下沉运动为主,垂直速度在1m/s以下,而沙尘天气爆发前,边界层内出现强烈垂直下沉运动,达到5.3m/s.同时,大气折射率结构常数出现1.0×10^-16的高值中心.二者均先于地面污染物浓度的变化,预报时间提前量为8~9h,可为今后沙尘预报提供一定参考.     

不同尺度大气系统对污染边界层的影响及其水平流场输送

大气边界层不仅受地面的影响,也受不同尺度大气系统的直接影响。根据在北京市沿南北方向分布的3台激光雷达阵和地面同步的粒子观测数据,选择一次重污染过程进行情景分析,研究不同尺度大气系统对该过程粒子边界层的影响,分析边界层内粒子浓度输送的动态变化。提出北京地区重污染形势的形成原因。对区域性大气污染边界层研究,将有助于对区域及城市污染形成机制的进一步认识。      

白龙港污水处理厂处理工艺比较分析

在对上海污水治理二期工程白龙港排放口水质进行监测分机和模拟处理试验的基础上，根据不同的排放标准，对白龙港污水处理厂处理工艺分别提出了不同方案并作了技术、经济比较分机。提出如果执行《污水综台排放标准》，可以采用化学法 悬浮粒子接触氧化法处理工艺；如果执行《城镇污水处理厂污染物排放标准》，可以采用A／0生物法处理工艺。     

基于改进的PSO‑BP神经网络的边坡稳定性研究∗

边坡稳定性研究对于重大地质灾害防治极其重要，但由于影响边坡稳定性的因素具有非线性、多样性以及模糊性等特征，边坡稳定性分析一直是地质灾害防治领域的热难点问题。已有研究表明神经网络预测模型可有效应用边坡稳定性分析，但同时存在预测精度低、鲁棒性差、收敛速度慢等缺点。为改善上述问题，在粒子群算法优化的 BP 神经网络（简称 PSO?BP 神经网络）算法基础上提出一种改进的边坡稳定性预测模型。该模型以容重、内聚力、内摩擦角、边坡角、高度、孔隙压力比作为输入参数，以安全系数作为输出参数。通过借鉴遗传算法中的变异思想来提升模型全局寻优的能力，利用能量函数负梯度下降原理提高模型的收敛速度。将所收集到百余条边坡数据进行数据清洗，最终得到 80 条高质量边坡数据，随机选取其中的 50 条边坡数据作为模型的试验数据。最后采用十折交叉验证的方法对模型的准确性进行验证，并在多维度与其余边坡稳定性神经网络预测模型进行对比分析。结果表明：①该模型相比于其余模型收敛速度、准确率、鲁棒性均有明显提高；②将 K 折交叉验证应用在小样本数据下的边坡稳定性神经网络预测模型，可有效避免结果的偶然性。③该模型的预测误差仅为 4.31%，满足工程精度需求，可在实际工程中为边坡稳定性分析与灾害防治提供参考。     

基于ADPSO-FNN算法的催化再生烟气二氧化硫预测方法

为了解决催化裂化装置再生器出口烟气二氧化硫质量浓度难以实时预测的问题，提出一种基于自适应粒子群优化-模糊神经网络(Adaptive Particle Swarm Optimization-Fuzzy Neural Network, ADPSO-FNN)算法的催化再生烟气二氧化硫质量浓度智能预测方法。首先，针对数据来源多，且来自数据采集系统(Data Collection System, DCS)与实验室信息管理系统(Laboratory Information Management System, LIMS)中多维数据时间尺度不匹配的问题，利用基于自适应回归算法实现多时间尺度的数据清洗；其次，建立基于模糊神经网络算法的二氧化硫质量浓度预测模型，提取再生烟气产排过程中的动态特性；然后，提出基于动态惯性权重和学习因子机制的自适应粒子群算法，平衡全局探索能力及局部开发能力，实现再生烟气二氧化硫质量浓度的预测；最后，利用炼厂检修前、后的数据分别建立二氧化硫预测模型并进行测试。结果显示：该预测方法实现了催化再生器出口二氧化硫的准确预测，解决了现场多时间尺度数据难以建模的问题。     

基于改进粒子群算法的儿童防护系统优化

为保障儿童乘车安全，采用改进多目标粒子群算法优化儿童约束防护系统。首先，开展40%偏置碰撞的台车试验，验证儿童座椅台车试验仿真模型的有效性，建立儿童安全气囊模型；然后，建立防护系统参数与儿童头部、胸部损伤指标的二阶响应曲面模型，融合遗传算法的交叉变异和精英保留策略，提出改进的多目标粒子群算法，并验证改进算法的有效性；最后，利用多目标模糊优选决策算法获得系统设计参数的最优值，结合台车试验仿真模型，验证优化模型及算法的有效性。结果表明：模型的最优值兼顾对儿童头部和胸部的防护；遗传算法和粒子群算法的融合算法，可提高模型的收敛速度。     

输送、滞留叠加海上回流的长时间沙尘天气影响判断及贡献分析

于2019年10月15日～11月7日对上海大气中颗粒物的质量浓度和PM2.5的化学组分进行了在线连续观测,期间,华东地区遭遇了一次大范围的沙尘过程.根据相关规定,结合沙尘示踪组分和WRF-CMAQ 数值模拟,将观测过程分为4 个阶段:沙尘前、沙尘I(输送和滞留过程)、沙尘Ⅱ(海上回流和清除过程)和沙尘后.基于相关规定、...