澜沧江下游过饱和TDG时空分布及影响因素

为掌握澜沧江下游流域过饱和总溶解气体时空分布特征及影响因素,文章基于2018年澜沧江下游10个断面TDG过饱和度监测数据,采用空间数据统计方法和IDW插值法探究该流域过饱和总溶解气体时空分布规律,并运用相关性分析和主成分分析探讨TDG过饱和度的影响因素。结果显示:(1)澜沧江下游干、支流水体TDG过饱和度均呈枯水期略大于丰水期和平水期的季节分布规律。(2)从空间看,干流TDG过饱和度从大朝山到允景洪水电站整体呈沿程下降趋势,但糯扎渡坝上明显高于临近的上游、下游河段;3条主要支流从上游到下游同呈下降趋势。(3)澜沧江流域下游水体TDG过饱和度与pH和溶解氧呈极显著相关关系,与氧化还原电位、总溶解固体、盐度相关性显著;主成分分析发现,影响TDG过饱和度的主要因素为固体溶解能力和氧化还原能力。     

2015～2018年太原市臭氧污染特征分析

基于太原市2015年1月~2019年2月的空气质量监测数据,分析了太原市近地面臭氧浓度变化特征。结果表明:2015~2018年太原市臭氧年平均浓度为78.42、82.33、95.87、103.77μg/m 3,臭氧浓度存在加速上升趋势;臭氧浓度逐日变化范围为5~270μg/m 3,共有181 d超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(160μg/m 3),超标时段主要集中于5~8月份;臭氧浓度日变化呈单峰型分布,峰值与谷值时段分别为14∶00~16∶00和6∶00~7∶00;臭氧浓度有明显的月变化规律,峰值与谷值时段分别为6~7月和1月、12月;臭氧浓度还表现出显著的季节变化规律,按浓度高低依次排序为夏季、春季、秋季和冬季;臭氧浓度与NO 2、CO、PM 2.5浓度呈负相关性。     

双区静电除尘器的数值模拟研究

采用数模拟的方法研究了双区静电除尘器内流场分布、颗粒荷电及颗粒运动等难以直接测量的物理过程,构建了双区静电除尘过程完整的数值模型.采用泊松方程、电流连续性方程和匀强电场方程描述电场,采用N-S方程和雷诺应力标准湍流模型描述流场,采用拉格朗日法描述颗粒运动轨迹.通过截面风速与颗粒去除率的模拟值与实验值的对比,验证了数值模型在模拟内部流场和颗粒运动时的准确性.数值模拟结果表明：双区静电除尘器内部流场分布对入口风速的变化非常敏感;颗粒荷电方式占比由颗粒粒径决定;荷电区内颗粒向极板的趋近过程由流体曳力和电场力共同完成,收尘区内的趋近过程则由电场力主导;入口流速通过改变颗粒前进速度和内部流场形态来影响颗粒运动轨迹.     

我国中部地区大气CO2柱浓度时空分布

基于日本GOSAT及美国AIRS反演数据产品,对我国中部六省大气CO₂时空分布特征进行研究,结果表明：由GOSAT反演的中部地区2010~2013年大气CO₂年均柱浓度由389.36×10^-6增长到396.52×10^-6,年均绝对增长率达2.39×10^-6/a,呈现出冬春季高值、夏秋季低值的季节变化特征,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值均略低于长三角地区,高于京津冀和东三省地区;其CO₂柱浓度高值区集中在湖南、江西及周边一带,年均绝对增长率为2.01×10^-6,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值与长三角地区相当,略低于京津冀和东三省地区,由于受地面源汇影响较小,其与GOSAT反演结果相反,可能是由于AIRS反映了对流层中层大气状况,而GOSAT则更多地反映了近地面层大气CO₂变化.     

兰州地区大气臭氧时空变化及影响因素研究

本文采用OMI臭氧遥感数据,结合甲醛垂直柱浓度、气象数据以及经济数据,分析了2005~2015年兰州地区臭氧柱浓度时空变化格局,并探索了影响臭氧的新气象因子,总结达到臭氧污染的日照、气压等气象条件,确定影响臭氧柱浓度的主要人为源并确定其限域。结果表明:1)2005~2015年夏季柱浓度值最高,冬季、秋季次之,春季最低;夏季波动幅度最大,其余三季波动幅度较小且平稳。2)11年中,臭氧柱浓度具有较大的波动。2005年至2010年快速增长到最高值331.997 DU。2010年之后,臭氧柱浓度缓慢下降,2014年起有回升趋势。3)OMI遥感数据具有较高的可靠性,并根据AQI的线性关系划分了臭氧柱浓度的污染等级。结果指示了11年大气臭氧空间变化,2005~2009年5年间研究区全区空气质量一直处于良,2010年全区轻度污染,后两年污染逐渐减弱,2013~2015年全区恢复至良。4)根据兰州发展的趋势以及周边城市的关系,划分了兰州经济圈及功能区,并结合臭氧柱浓度空间分布图得出臭氧污染与经济特征的密切关系。5)正弦模型拟合后臭氧柱浓度变化趋势呈不明显的周期性,说明臭氧的人为来源贡献较大。6)创新探索影响臭氧污染的新气象因子(日照、气压等参数),并确定其重要人为源限域。     

天津市滨海新区PM_(2.5)污染时空分布及影响因素研究

为了降低天津市滨海新区中PM_(2.5)的污染,需要对天津市滨海新区PM_(2.5)污染的时空分布和影响因素进行研究。研究天津市滨海新区近年来PM_(2.5)的时空分布特征,并选取PM_(2.5)的相关指标,对天津市滨海新区PM_(2.5)污染影响因素进行分析。结果表明,在天津市滨海新区的冬季时,PM_(2.5)的质量浓度值最高,在滨海新区的夏季时,PM_(2.5)的质量浓度值最低。PM_(2.5)在天津市滨海新区昼间大气中的质量浓度低于夜间大气中的质量浓度。     

用广义λ—分布拟合空气污染数据

广义λ-分布是一个四参数可变通的概率模型,包括多种单变量分布,这一模型可用于表示空气污染浓度的频率分布。本文采用土耳其安卡拉每日的烟和SO_2监测数据,来证明广义λ-分布具有良好的拟合性质。这里还讨论了与分位数估计和拟合优度有关的一些结果,并与经典对数正态分布进行了比较。     

金昌市环境中镍的分布调查分析

结合金昌市实际情况，对环境空气、土壤、植物中的重金属镍进行布点采样及分析，通过以上分析找出了重金属镍的污染分布特征．