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南京北郊黑碳气溶胶分布特征及来源 总被引:5,自引:5,他引:0
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... 相似文献
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通过2018年4月、7月和11月在清水河流域布设32个采样点,监测F-、TN、TP等6项水质指标,应用单因子评价法、综合污染指数法、灰色关联法、模糊综合评价法对该河水质状况作综合评价,并分析F-是否参与评价时水质的变化情况.结果表明:当F-不参与水质评价时,清水河各月水质污染程度为7月>11月>4月;当F-参与水质评价... 相似文献
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Identification of the leakage of hazardous gases plays an important role in the environment protection, human health and safety of industry production. However, lots of current optimization algorithms, such as particle swarm optimization (PSO) and Grey Wolf Optimizer (GWO), suffer from poor global optimization capability and estimation accuracy. In this work, a hybrid differential evolutionary and GWO (DE-GWO) algorithm is proposed. Tested by simulation cases and Prairie Grass emission experimental data, DE-GWO shows higher estimation accuracy than GWO. Compared with the other four optimization algorithms, DE-GWO exhibits finer robust stability under different population sizes, fewer iterations, as well as higher estimation accuracy with fewer search agents. Importantly, simulation results demonstrate that DE-GWO is more suitable to apply in the scene with a small number of sensors. Therefore, the proposed in this paper outperforms other optimization algorithms for the gas emission inverse problem. DE-GWO can provide reliable estimation towards gas emission identification and positioning, which shows huge potential as the data analysis module of real-time monitoring and early warning system. 相似文献
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