大气自净能力指数的气候特征与应用研究

为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统（CAPPS）预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法.基于气象站观测资料的全国大气自净能力指数分析计算表明,全国大气自净能力最差的地区分布在四川盆地和新疆塔里木盆地,大气自净能力最强的地区分布在青藏高原、蒙古高原、云贵高原、以及东北平原和三江平原、山东半岛和海南岛;1961~2017年,京津冀、长三角和珠三角地区的大气自净能力指数呈下降的变化趋势,全年低自净能力日数呈上升的变化趋势.采用大气自净能力指数评估2014年北京APEC会议期间大气污染防控效果,表明在11月8~10日极端不利扩散气象条件发生时,减排措施使北京市空气质量AQI平均降低77%,使京津冀平原地区11个城市的空气质量AQI平均降低37%.基于国家气候中心月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报产品和中尺度模式（WRF）,建立了可以预测全国未来40d逐日大气自净能力指数的延伸期-月尺度大气污染潜势预测系统,回报实验表明,在大多数情况下可以提前15d预报出大气重污染过程;月尺度的大气重污染过程预报效果更大程度上取决于月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报准确率.     

基于静止卫星GOCI传感器的大气污染过程AOD监测

针对北京及周边地区2017年11月2~8日的一次污染过程,利用韩国静止卫星COMs1GOCI数据,对北京地区进行AOD监测.AOD反演采用时间序列迭代算法,根据地表反射率随时间慢变而大气气溶胶随时间快变的理论,采取最小值拟合的方式,获取气溶胶光学厚度数据.反演结果与地基AERONET监测结果具有很好的一致性,两者的相关系数R²大于0.89.AOD监测结果表明,GOCI传感器1次/h的监测频率,可以很好地展现北京地区大气污染过程的开始,发展及消散过程,可以展示出一天之内AOD的变化,为大气污染监测以及气候变化研究提供依据.     

京津冀及周边地区水泥工业大气污染控制分析

以京津冀及周边地区水泥工业为研究对象,基于产排污系数法,建立了水泥工业主要大气污染物排放计算方法,对2016年该地区水泥工业主要大气污染物排放控制水平进行了分析.结果表明：京津冀及周边地区2016年水泥工业SO₂、NO_x、PM（有组织）排放量分别达到3.2×10⁴t、23.9×10⁴t、9.7×10⁴t,较2015年分别减少24.1%、18.2%、27.2%,各项污染物大幅下降.水泥工业PM无组织排放量占PM总排放量的45.4%,仍需要采取集中收集的方式加强治理.山东、河南是水泥工业SO₂、NO_x、PM、PM₁₀、PM_2.5重点排放来源,应通过化解过剩产能降低污染排放.从各工艺来看,新型干法工艺应考虑采用高效脱氮脱硫技术、协同处置技术、高效大型袋式除尘技术等新技术,进一步降低各项污染物的排放量;粉磨站也需进一步提高污染治理水平.     

基于高精度清单的京津冀机动车控污政策研究

为研究京津冀机动车污染控制政策对CO、HC、NO_x、PM_2.5、PM₁₀等污染物的减排效果,建立了2014年高精度机动车排放清单,选取过去已经实施,未来规划实施及优化/劣化后的若干政策,设置4类共13种政策情景,与实际清单基准情景进行对比,识别各政策情景的排放变化,并对其中由政府给予补贴的政策进行成本收益核算.结果显示,淘汰低排放标准机动车带来的污染减排效果最好,在天津和河北对CO和HC的排放削减分别为53.19%,49.75%和51.28%,50.87%,达半数及以上;升级机动车发动机和燃油标准也能显著削减排放,在天津和河北对PM_2.5、PM₁₀的削减分别为17.01%,17.00%和21.95%,21.93%.政府补贴政策存在明显边际效应特征,排放标准高,重污染车少的北京单位成本的减排收益明显低于天津和河北,.河北和天津在考虑成本因素的基础上,应当逐步采纳北京的高标准减排政策;北京则可在一定条件下,将一部分低效的政府补贴通过合理方式转移支付给天津和河北,以提高政府投入的减排效率.     

Relationship between PM10 and PM2.5 levels in high-traffic area determined using path analysis and linear regression

The objective of this study was to determine the relationship between PM_(10) and PM_(2.5) levels as related to meteorological conditions and traffic flow using both a linear regression analysis and a path analysis. The Particulate matter(PM) samples were collected from Sukhumvit road, Bangkok, Thailand, at both open(104 samples) and covered(92 samples)areas along the road. Fifteen percent of all samples were separated before the statistical models were run and used for model validation. The results from the path analysis were more elaborate than those from the linear regression, thus indicating that meteorological conditions had a direct effect on the particulate levels and that the effects of traffic flow were more variable in open areas. The model also indicated that meteorological conditions had an indirect effect and that traffic flow had a direct effect on particulate levels in covered areas. The model validation results indicated that for open areas, the R~2 values were not very different between the path analysis and the linear regression model, but that the path analysis was more accurate than the linear regression model at very low PM concentrations. At high PM concentrations, the path analysis model also had a better fit than did the linear regression, so the predictions from the path analysis model were more accurate than those from the linear regression.     

典型铅锌矿化区不同土地利用类型土壤重金属污染特征与评价

选取云南者海典型铅锌矿区周边冶炼区（A）、粮食主产区（B）、保护区（C）三个区域土壤为研究对象,分析三个区域内林地（LD）和耕地（GD）土壤pH、总碳（TC）、总氮（TN）、总磷（TP）和5种重金属（Hg、Cd、Pb、Zn、Cu）含量,利用典范对应分析（CCA）研究不同土地利用类型下它们之间的关系,基于系统熵值与重金属生物毒性改进灰色聚类评价法对研究区重金属污染程度进行评价。结果表明,A、B、C三区土壤的5种重金属均超过云南省土壤背景值,且含量A区 > B区 > C区,所有土壤样品Hg、Cd、Pb、Zn、Cu平均含量分别为7.24、1.53、1 794、2 892、210 mg/kg;LD土壤重金属含量普遍高于GD。研究区土壤pH总体呈弱酸性,但A区土壤受矿业活动影响呈弱碱性。TC、TN含量和C/N值均表现出LD大于GD,但TP含量表现为GD显著大于LD （P<0.05）。CCA分析表明LD和GD土壤pH与Cd和Cu呈负相关,与Zn和Pb呈正相关,且pH对重金属含量的影响最大;TC、TP与重金属Cd和Cu在LD土壤中呈正相关,在GD土壤中呈负相关。改进灰色聚类评价结果表明重金属污染程度均表现为LD大于GD;A区污染最严重且均呈重度污染,B区次之,C区污染程度最轻。经比较本文改进的灰色聚类评价法在准确性和灵敏度方面优于传统方法。     

污染物在地下水毛细饱水带的运移规律浅释

分析了毛细饱水带的水动力学特性，指出在地下水污染研究中，污染物在毛细饱和水带和潜水怪具有相同的水平运动规律，并以实例分析说明该带对污染物运移的重要性。建议在研究和一非饱和条件地下水及污染物运动问题时把毛细饱水带与潜水含水层统一为饱马毛细饱水带顶面作为饱水面。     

Monitoring Air Quality in Mountains: Designing an Effective Network

A quantitatively robust yet parsimonious air-quality monitoring network in mountainous regions requires special attention to relevant spatial and temporal scales of measurement and inference. The design of monitoring networks should focus on the objectives required by public agencies, namely: 1) determine if some threshold has been exceeded (e.g., for regulatory purposes), and 2) identify spatial patterns and temporal trends (e.g., to protect natural resources). A short-term, multi-scale assessment to quantify spatial variability in air quality is a valuable asset in designing a network, in conjunction with an evaluation of existing data and simulation-model output. A recent assessment in Washington state (USA) quantified spatial variability in tropospheric ozone distribution ranging from a single watershed to the western third of the state. Spatial and temporal coherence in ozone exposure modified by predictable elevational relationships ( 1.3 ppbv ozone per 100 m elevation gain) extends from urban areas to the crest of the Cascade Range. This suggests that a sparse network of permanent analyzers is sufficient at all spatial scales, with the option of periodic intensive measurements to validate network design. It is imperative that agencies cooperate in the design of monitoring networks in mountainous regions to optimize data collection and financial efficiencies.     

气体中毒窒息事故的环境应急监测

以株洲市攸县某矿业公司"5·7"重大中毒窒息事故的环境应急监测为例，详细阐述了该事故开展应急监测的全过程。针对锁定污染因子、查找污染源、判断污染团的扩散趋势以及监控敏感点的安全等监测目的设计监测方案。通过监测数据分析确定事故特征因子为CO，其周边环境空气中浓度随着与抽风口距离的增加而快速下降，监测到附近居民区环境空气质量未受事故影响。     

青铜峡铝厂氟污染对广武乡玉米影响的调查分析

监测了青铜峡铝厂东南方向４．５ｋｍ的广武乡玉米叶，得知含氟量为４３．９４－１６６．１ｍｇ／ｋｇ，对照样品树新林场玉米叶的含氟均值为１３．１５ｍｇ／ｋｇ，广武乡的玉米受到了严重的氟污染，农作物减产严重。