长沙市冬季重污染过程PM2.5污染特征和潜在源分析

文章针对2019年12月长沙市冬季气象数据和大气污染物质量浓度在线监测数据,分析大气污染特征及气象因素,通过HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS气象数据对12月及污染过程的3个阶段逐时72 h气流后向轨迹进行聚类,利用潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)揭示长沙市冬季PM_(2.5)的潜在源区及其贡献特征。结果表明:12月长沙市PM_(2.5)平均浓度分别为77.12μg/m~3,其中阶段Ⅱ(185.9μg/m~3)阶段Ⅰ(80.9μg/m~3)阶段Ⅲ(59.1μg/m~3),相关性分析和特征雷达图表明,污染过程以一次颗粒物的排放为主;风速上升过程长沙市PM_(2.5)污染方位由西南方向南方转移,不利气象条件促进了污染过程PM_(2.5)的积累和爆发;聚类分析显示长沙市12月来自湘鄂交界处的轨迹3最频繁,来自福建和广东的轨迹4携带PM_(2.5)浓度最高。阶段Ⅰ偏燃煤型污染显著,受安徽、江西和湖南3个省份的气流轨迹影响;阶段Ⅱ偏二次型污染受福建和广东气流轨迹影响;阶段Ⅲ转变为偏综合型和其他类型污染,与北方气流占比相对阶段Ⅱ上升有关,主要受来自江西和福建交界处的轨迹1影响浓度和占比均为最大;WPSCF和WCWT结果显示,长沙市PM_(2.5)浓度的主要源区位于湖南西南、北部及广东、湖北等地。     

江苏如东沿海经济开发区夏季O3污染特征及来源分析

为探究如东沿海经济开发区夏季大气中的O₃污染成因,基于2022年6月园区大气超级站的监测数据,较为全面地分析了O₃污染来源、水平及二次生成潜势等。结果表明:2022年6月园区O₃超标天数占比为34.5%,共计10 d,污染严重程度为2018—2022年同期最高水平(151 μg/m³);分析4个污染过程发现,高温低湿、静稳天气易诱发O₃污染事件,结合污染天气象条件发现,当温度＞25℃且相对湿度＜ 75%时极易发生O₃污染;污染天VOCs组分贡献率主要受芳香烃、烯烃及烷烃影响,其中邻二甲苯、甲苯、间-对二甲苯是O₃管控的关键活性物种;后向轨迹聚类分析显示,园区O₃污染主要受到上海、江西和苏南本地气团输送的影响,主导轨迹出现概率分别为30%、27%和24%,其余小部分时段可能受到来自中国北部和东部的下沉气流影响。为科学管控园区夏季O₃污染,应加强监测并协同管控本地关键VOCs物种。     

社区治安高危人员异常轨迹识别与预警方法研究

为解决社区治安高危人员异常轨迹难以实时感知、精确识别、及时预警的问题,对社区治安高危人员动态轨迹进行标定,并建立动态轨迹序列化模型,通过序列化模型构建动态行为链;根据静态身份属性与动态轨迹时空特征信息,建立异常轨迹分析模型.结果表明:动态轨迹标定可实现对GPS轨迹数据高效、准确标定;异常轨迹分析模型可实现异常轨迹识别与...     

黄山秋季大气颗粒物理化特性

为了研究华东背景地区大气单颗粒的理化特性,利用单颗粒飞行时间质谱仪(SPAMS)于2012年9月5日至10月28日在黄山对大气颗粒物进行了观测,并结合Hysplit后向轨迹模式探究了不同气团对颗粒物性质的影响.结果表明,黄山地区颗粒物可分为老化碳(Aged-EC)、富钾(K)、元素碳-有机碳混合物(ECOC)、有机碳(OC)、钠-钾混合物(NaK)、元素碳(EC)、元素碳-重金属混合物(ECHM)、重金属(HM)、矿物质(Minerals)共9类,其中Aged-EC占比最高,K其次,且含碳颗粒物老化程度较为严重.含碳颗粒物Aged-EC、 ECOC和OC集中在积聚模态(0.2～1.4μm),HM、 NaK和Minerals则集中于粗粒子模态(>1.4μm).除K、 ECHM和ECOC外,较高风速下不利于颗粒物的累积;相对湿度越高,含碳颗粒物的占比越大,而K、 OC、 Minerals和NaK的占比越小.聚类分析结果表明,采样时段内黄山地区主要受西北气团、海洋气团和局地气团影响.周边地区的工业排放、燃煤等活动是Aged-EC的首要贡献源.     

南京北郊黑碳气溶胶分布特征及来源

黑碳(black carbon, BC)是含碳物质燃烧排放所产生的大气颗粒物(particulate matter, PM)中一种重要组分,其对辐射效应表现为对太阳辐射的吸收和散射,影响着地气系统的能量交换.本研究于2019年1～5月在南京北郊利用黑碳仪AE33(aethalometer,magee)测量了黑碳气溶胶浓度数据,对其日夜变化和季节变化进行分析,并筛选出污染天与清洁天,对其特征和来源进行分析.结果显示采样期间黑炭气溶胶的平均浓度为(3.8±2.3)μg·m^-3,冬季浓度为春季的1.3倍.BC浓度呈现明显的日变化,BC高值出现在日间交通高峰时间段,受到交通排放的影响较大.?ngstr?m指数α冬春整体差异不大,春季为1.32冬季为1.30,此结果也指出BC排放源以机动车排放为主.此外,针对采样期间污染天与清洁天的BC来源特征进行分析,发现污染天机动车排放源占比为68%～87%,清洁天为72%～86%,清洁天来源小幅波动但均以机动车排放源为主,污染天相对而言存在一定的机动车源减少生物质和煤炭燃烧源增加的情况,取决于污染时段的排放情况,利用BC/CO(0.0...     

我国西北工业区城市大气多氯联苯来源及健康风险

采用大气被动采样器观测了我国西北城市皋兰的城区和工业集中区2018年非取暖季和取暖季大气中18种多氯联苯(PCBs)的浓度及污染特征,并利用主成分分析、轨迹模型以及呼吸暴露模型对其污染来源和传输迁移、人群健康风险进行分析和评价.研究区大气PCBs浓度为110.2～429.9 pg·m^-3,平均污染程度工业园区较高; PCBs组成以四氯联苯和五氯联苯为主,并且取暖季四氯联苯所占比重明显上升.PCBs污染源以燃烧和工业热过程源、含PCBs电气设备源和PCBs混合源为主,燃烧和工业热过程源污染贡献高于其他污染源,污染贡献达到40.8%;研究区PCBs污染可能在较大程度上受到UP-PCBs排放的影响.轨迹分析表明研究区PCBs可能会通过大气输送至兰州城区;非取暖季研究区可能主要受局地污染的影响,而取暖季则可能会受到西北方向PCBs的污染输入.健康风险评价显示各年龄段人群大气PCBs暴露的非致癌风险水平较低,但终生致癌风险已超过10^-6水平.燃烧和热过程源PCBs排放对居民PCBs暴露有较强影响,且居民长期的PCBs呼吸暴露可能会对其健康产生不利影响.     

成都地区黑碳气溶胶变化特征及其来源解析

利用7波段黑碳仪(AE-33)于2017年12月1日至2018年11月30日在成都测量黑碳(BC)质量浓度,获得了成都地区BC浓度变化特征,并基于黑碳仪模型和后向轨迹模型对BC排放来源和潜在源区进行了分析.结果表明,成都地区BC浓度冬季最大(8.18μg·m^-3),其次为春季(5.11μg·m^-3)和秋季(3.91μg·m^-3),夏季最小(3.28μg·m^-3),年平均浓度(标准差)为5.26(4.67)μg·m^-3.各季节BC浓度日变化受边界层和交通排放高峰的影响呈现出早晚双峰结构.黑碳来源解析结果表明,液体燃料(如交通排放)对BC质量浓度的贡献在各季节均占主要地位,其中夏季最高,冬季最低.受交通早晚高峰的影响,液体燃料对BC的贡献在各季节均呈现早晚峰值,夜间固体燃料排放贡献有所增加.潜在源贡献分析(PSCF)和浓度轨迹权重分析(CWT)的结果表明,成都各季节BC的潜在源区受到气团来源的影响稍有差异,但主要以成都周边及以东至重庆局地区域(川渝城市群)的影响为主,该区域对成都B...     

用后向空气轨迹方法对胶州湾主要大气污染物分布的分析

采用青岛崂山点位2005-2009年的大气监测数据,利用HYSPLIT4.8模式和象限分析方法,计算出污染物的方位贡献情况,判断出胶州湾大气污染物的传输路径主要为北、西北和西部路径,S02、N02和PM10在北部和西北部象限的5年平均贡献率分别为25.32％和28.21％、21.16％和21.53％以及20.25％和22.83％,这与胶州湾东方和东南方为海洋、北方和西北方为工业城市有关.通过个例分析得出的传输路径与象限分析的结果一致.另一方面,胶州湾地区的主要污染物在过去5年中的年均值浓度变化显示,SD2浓度呈下降趋势,NO2浓度呈上升趋势,PM10浓度变化趋势不明显.为调查青岛市和周边5个省污染物排放水平对胶州湾污染物分布的影响,分析了2005-2009年的相关环境统计数据,SO,的排放量下降,燃料煤消耗量、氮氧化物排放量以及机动车数量逐年升高可能是导致胶州湾地区污染物浓度变化的原因.     

驾驶人行为不确定性对车辆轨迹预测的影响分析

针对驾驶行为不确定性影响车辆轨迹预测精度的问题，采用预瞄控制方法和滑模控制方法，分析了不同行驶车速与工况下车辆轨迹预测误差。结果表明：预瞄控制方法和滑模控制方法能够有效处理驾驶人超车、避障和转向行为的外部干扰，将轨迹预测误差控制在0.5 m以内，但高速工况下的轨迹误差明显大于低速工况下的轨迹误差；在小曲率转向工况下，基于单点预瞄驾驶人视觉轨迹预测误差小于基于双点预瞄驾驶人视觉轨迹预测误；在大曲率转向工况下，基于单点预瞄驾驶人视觉轨迹预测误差大于基于双点预瞄驾驶人视觉轨迹预测误。研究结果为驾驶人视觉轨迹预测策略的制定及车辆不同行驶工况下驾驶人行为不确定性的处理提供了理论依据。     

危险天气下4D改航回归航迹规划方法

为解决航班因危险天气临时绕飞导致的航迹冲突问题，提出一种面向航迹运行(TBO)的4D改航回归航迹规划方法。首先，根据航空器性能限制，栅格化空域，使用蚁群算法与轮盘赌法，以改航路径最短为目标，生成三维空域内危险天气下的改航路径；然后，提出航迹回归概念，根据预计到达时间(ETA)计算改航速度，对齐时间得到4D改航航迹；最后，以我国中部某主要航段为运行场景，选取3个航迹回归点，采用“调速+等待”策略，计算避让危险天气的三维可行航迹，以燃油消耗与排放成本的计算结果与改航航迹产生的冲突为参考，评估各改航方案。结果表明：当选择最晚回归点时，改航方案3燃油消耗为5.9 t,温室气体排放量为26.3 t,是3种方案中消耗最少的，但需解脱冲突2次；选择最早回归点的改航方案1未与其他航班出现冲突，但燃油与排放相比方案3增加0.1%和0.2%。以上结果证实，该方案可实现危险天气下选取不同回归点时的4D改航回归航迹规划。