石家庄市一次典型污染过程的PM_(2.5)污染特征

采集2013-10-09~18日的PM2.5环境受体滤膜样品,对PM2.5颗粒物的质量浓度、二次粒子、无机组分、碳组分进行了分析测试,并对污染过程的各组分的变化趋势进行了深入分析。结果表明,石家庄市PM2.5颗粒物污染严重,过程均值达到162μg/m3,受气象条件影响显著,当风向为北、东方向时有利于污染物的扩散;通过对污染过程的变化趋势研究表明:二次粒子随着污染程度的加剧所占比重有所上升,在严重污染时比重达到58%;无机元素Al、Ca的异常高值显示了人类活动的显著影响;随着污染程度的加剧OC、EC以及SOC浓度值明显上升,且SOC的比重也由10%上升至50%左右,表明在重污染的条件下有利于二次粒子与SOC的转化。     

磁性介孔锰铁复合氧化物对Cr(Ⅵ)的吸附性能研究

以复合金属草酸盐为前驱体制备了纳米晶构筑的介孔锰铁氧化物材料,采用透射电镜、X射线衍射仪和固体比表面测定仪等对产物进行了表征.并研究了其对水体Cr(Ⅵ)的吸附性能,考察了pH及离子强度对吸附容量的影响、吸附动力学、吸附等温线以及碱液对Cr(Ⅵ)的洗脱率。结果表明,获得的锰铁氧化物为纳米晶构筑的介孔材料,比表面达277.4 m2/g,对Cr(Ⅵ)在酸性条件下有较强的吸附性能。在初始Cr(Ⅵ)质量浓度为100 mg/L,pH值在2时,10 min内能使溶液中的Cr(Ⅵ)去除率达96.8%,最大Cr(Ⅵ)吸附容量Qm为40 mg/g。     

免疫粒子群算法优化的环境空气质量评价方法

为了提高免疫算法的收敛速度,将粒子群优化思想引入到免疫算法中,设计了一种免疫粒子群优化算法。采用该算法对大气污染损害公式的参数进行寻优,得到了适用于臭氧、PM2．5等6种大气污染物的环境空气质量评价的污染损害指数公式及环境空气质量评价模型。为了使评价结果更准确,采用了国家环保部最新发布的空气质量标准中给出的大气污染物种类、数目及各级浓度限值。将该评价方法应用于大气质量评价领域,实验结果表明,该方法评价结果准确,具有较好的灵活性、实用性和应用前景。     

杭州地区霾日指标构建及应用初步研究

近年来,中国中东部地区雾霾频发已引起政府和公众的高度关注,霾天气更多表征了大气环境污染状况。另一方面,随着气象观测自动化进程的临近以及霾天气内涵的衍生,霾日的概念和判识指标需要重新认识和制定。在综合前人研究的基础上,利用2006—2012年杭州地区能见度、相对湿度和PM2.5等环境气象要素对霾日判识方法进行合理性分析,初步得出一种切合杭州客观实际的、具有较强操作性的霾日及重霾日的判识方法,并对杭州地区霾日进行了重建和分析。在此基础上,对杭州市区霾日与非霾日下颗粒物特征进行了统计分析,结果表明,霾日下PM2.5中的二次粒子(NO-3、SO2-4和NH+4)对颗粒物的贡献比例均高于非霾日,而城市场尘、机动车尾气尘等一次粒子则相反。     

大气中新粒子生成机制的研究进展

新粒子生成是大气气溶胶粒子的重要来源之一,对全球空气质量、气候效应和人体健康都有着重要的影响。该文综述了实际环境大气观测新粒子成核过程中使用仪器的发展变化进程和大气中新粒子成核机制以及随后增长过程的重要研究成果。目前在全球很多不同的大气环境下都观测到了新粒子生成事件发生,并通过实验室研究和模型模拟发现了一些成核和增长机制,然而尚未有统一的机制能够全面系统地解释不同环境下新粒子是如何生成和增长的。特别是中国大气复合污染条件下粒子成核和增长的机制尚不明确。开发和应用先进的监测技术,结合外场观测、实验室研究和模型模拟等研究方法,在不同环境下进行长期的全面综合观测研究,进一步探究新粒子生成和增长背后的化学机制以及新粒子对区域空气质量和全球气候变化产生的影响,是大气新粒子生成研究亟待开展的工作。     

尾巨桉人工林小流域降水产流特征分析

研究尾巨桉(E.urophylla×E.grandis)生长阶段(林龄3.5—5.5 a)所处小流域的降水产流特征,有助于了解桉树生长过程的生态水文效应,对修订桉树人工林经营方案中注重提高生态系统的水源涵养能力有重要参考意义.以广西南宁桉树森林生态系统定位观测研究站(南宁桉树生态站)的闭合尾巨桉林小流域为试验区,在小流...     

不同环境介质轮胎微塑料老化及小粒径微粒释放特征

为了探究轮胎微塑料在不同环境介质中的老化和小粒径微粒释放特征,于实验室条件下模拟了汽车和电动自行车两种不同的轮胎微塑料在干燥和水环境中的老化过程.结果表明,轮胎微塑料经过30 d的紫外光照后会发生一定程度的老化,具体表现为表面变得粗糙,出现裂纹和剥落等现象.通过傅里叶红外光谱得知,其表面羰基指数也有所上升.此外,轮胎微塑料在紫外光照和水力作用的影响下会释放大量的亚微米级小粒子,水环境中的汽车轮胎微塑料在光照条件下第30 d时每mL溶液中释放粒子数量达到了69 480万个,其中粒径小于1 μm的有69 460万个,是黑暗条件下的100倍左右.研究表明,水环境中的轮胎微塑料在光照条件下更易发生老化并释放更多的小粒子,且汽车轮胎微塑料较电动自行车轮胎微塑料释放的小粒子更多,具有潜在的生态环境风险.     

基于PSO-AHP的大坝致灾因子权重计算

提出了一种基于改进粒子群优化-层次分析法(SELPSO-AHP)的致灾因子权重计算模型,该模型依据大坝现场检测、原型监测和安全定期检查等成果,由层次分析法构建大坝风险分析的层次结构体系。为保证判断矩阵的一致性,引入改进粒子群算法和罚函数法用于层次分析法的权值计算,取得了比遗传算法更精确、更稳定的结果。将所建立的模型用于某混凝土重力坝的运行风险分析,得到了影响该坝运行风险的主要因素,为保障大坝安全提供了依据。     

静电收集效率公式的研究

本文根据粉尘粒子的二维传输方程确定了粒子在电场中的浓度分布方程和收集效率公式,并对效率公式进行了模拟计算。此效率公式与Deutsch、Cooperman和Leonard等公式的表达形式不同,具有更接近实际的特点。     

基于GA/PSO-BP神经网络的石家庄VOCs环境浓度预测模型研究

为了提升挥发性有机物(Volatile Organic Components, VOCs)的预测精度,在反向传播(Back-Propagation, BP)网络结构的基础上使用优化算法分别为遗传算法(Genetic Algorithms, GA)优化BP神经网络(GA-BP)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化BP神经网络(PSO-BP)对VOCs质量浓度进行预测。首先,对污染物及气象因子进行筛选。采用相关性分析法及逐步回归法进行分析筛选,并筛选出合适的输入变量。其次,建立BP神经网络结构。利用BP、GA-BP、PSO-BP神经网络,以石家庄市2022年夏季污染数据为样本对VOCs质量浓度进行预测。结果显示,经相关性分析及逐步回归法筛选,将PM_2.5质量浓度、O₃质量浓度、NO₂质量浓度、温度、相对湿度作为输入变量。经预测结果对比,PSO-BP神经网络模型的预测精度较高,烷烃、烯烃、芳香烃和含氧烃实测值与预测值之间的拟合程度(R²)分别为0.80、0....