2014年1月北京市大气重污染过程单颗粒物特征分析

利用在线单颗粒物气溶胶质谱仪(SPAMS)对2014年1月北京市典型大气重污染过程进行了连续监测,分析了具有正负离子质谱信息的颗粒物共2248225个.同时,利用ART-2a神经网络分类方法并结合Matlab统计分析,将具有质谱信息的颗粒物归为10类,分别为:矿尘类颗粒物(Dust)、元素碳颗粒物(EC)、有机碳颗粒物(OC)、元素碳和有机碳混合颗粒物(ECOC)、钠钾颗粒物(NaK)、富钾颗粒物(K)、含氮有机物(KCN)、高分子有机物(MOC,Macromolecular OC)、多环芳烃类颗粒物(PAHs)和重金属类颗粒物(Metal).结合PM_2.5质量浓度数据和HYSPLIT 4.0后向轨迹模型结果,将观测时间段划分为3个典型污染过程和1个清洁过程.结果显示,重污染期间OC、MOC和PAHs为最主要的颗粒物类型.最后,本文还比对分析了污染过程和清洁期间颗粒物的混合状态,结果表明,污染过程中硫酸盐和硝酸盐较清洁期间更容易与碳质颗粒物结合.     

2013年1月南京强霾时期大气细颗粒物污染特征分析

2013年1月,南京经历了一次重大持续性灰霾污染过程。利用在线气体及气溶胶监测系统和扫描电迁移率颗粒物粒径谱仪,通过研究颗粒物质量浓度,主要水溶性无机离子浓度,不同时段颗粒物的数谱分布及其日变化分布,二次气溶胶及黑碳与能见度的相关性等多个方面,较为全面地分析了重霾时期大气细颗粒物的污染特征。     

江苏省电镀污泥产生现状及预测分析

分析了江苏省及各省辖市电镀污泥产生现状,并对电镀污泥产量进行了预测。通过调研分析发现江苏省电镀污泥产生情况呈现地区分布不均、产生规模小和行业集中的特点。利用灰色模型对全省及重点地区产生量进行预测发现,全省未来6年电镀污泥产生量增长率为8.32%,到2020年将达到23.94万t,低于2014年江苏省电镀污泥核准处置量39.92万t。     

南京2007年12月持续雾霾过程的大气消光特性

2007年南京冬季雾外场综合试验期间,雾、霾交替持续的最长时间达100 h以上。利用大气气溶胶粒子和雾滴数浓度尺度谱分布、能见度、相对湿度等同步观测资料,从Mie散射理论出发,研究了雾、霾不同阶段大气消光特征,重点分析了大气气溶胶粒子和雾滴在雾、霾持续和转化过程中的消光作用。结果表明,雾、霾过程不同阶段平均能见度的大小关系为：雾<湿霾<霾~轻雾。平均而言,雾阶段雾滴和气溶胶粒子的消光作用相当,其中,雾滴消光波动幅度大于气溶胶粒子消光,能见度的变化趋势主要由雾滴的消光决定。湿霾、霾和轻雾阶段的消光主要由气溶胶粒子造成。湿霾阶段的低能见度是由于大量积聚模态的气溶胶粒子在较高相对湿度环境中吸湿增长所致。霾阶段气溶胶粒子数浓度达到最大,核模态粒子占总数浓度的80%左右,是导致该阶段能见度较低的主要原因。轻雾阶段气溶胶粒子的消光系数最小,但雾滴可提供10%~15%的消光贡献,导致能见度与霾阶段相当。     

南京北郊一次霾过程中气溶胶理化特征变化研究

本研究利用单颗粒飞行时间气溶胶质谱仪(SPAMS)、宽范围粒径谱仪(WPS)并结合气象数据对南京北郊一次霾过程中气溶胶的理化特征变化进行了分析.结果表明观测期间风向变化导致的气溶胶来源变化是大气能见度变化的主要原因.最低大气能见度出现在西北气团控制期间,其次是偏东气团和北西北气团.不同方向上气溶胶粒子的粒径分布有显著的差异,其中来自西北气团的气溶胶粒子,有最大的表面积浓度,尤其是0.5~1μm粒径范围内的气溶胶粒子浓度最大;而北西北气团的气溶胶粒子主要集中在核模态和粗模态.不同气团中气溶胶粒子的化学组成也有显著的差异,其中K-nitrate、Ammonium、C3、Metal主要来自西北气团的贡献、其次为偏东气团贡献,K-Biomass、K-OC、EC、ECOC在3类气团中均有浓度贡献,其中K-OC、EC、ECOC、Dust在北西北气团所占比例最高.     

西安市一次严重霾污染天气特征及气象条件分析

为了解西安市气象条件对霾污染天气的影响,利用西安市13个测点PM2.5逐时监测资料和气温(T)、风向(WD)、风速(WS)、相对湿度(RH)、气压(p)以及能见度(VIS)等地面气象观测数据,对西安市2013年12月16—26日发生的一次严重霾污染过程进行分析。结果表明:此次霾污染过程中,西安市PM2.5日均值浓度最高达744μg/m3,超过国家二级标准近10倍,能见度最低降至0.42 km,重霾污染期间PM2.5/PM10在64%~80%。分析认为高相对湿度、低风速和主导风向不明显以及大气层结稳定是造成本次霾污染天气的主要气象因素,其中大气能见度与风速和大气压呈正相关,其相关系数(r)分别为0.3162、0.3479,能见度与温度的相关系数r=0.0825,呈微弱正相关,能见度和相对湿度的相关系数r=-0.7465,呈显著负相关。细颗粒物对能见度的影响非常明显,二者之间的相关系数为-0.7290,细颗粒污的消光系数最高达9.2 km-1。     

中山市旱季霾特征及数值模拟分析

利用观测数据、Hysplit后向轨迹模式以及WRF-CMAQ模式对中山市旱季霾特征进行模拟分析.中山市霾污染的天气形势以大陆高压型为主.当相对湿度在71%~90%时,气溶胶浓度和能见度的负相关性最显著,且当能见度减小到5 km以下时,PM_(2.5)浓度的大幅减小才能使能见度略有好转.最有可能引起中山发生霾天气的两条污染带,一条是沿中山至湖南南部,另一条是沿中山到粤东地区.WRF-CMAQ模式能较好地模拟出2014年1月份中山PM_(2.5)浓度、能见度的变化趋势以及广东省区域内灰霾的污染过程.在气溶胶质量权重及消光贡献中,硫酸盐的比重最高,在高相对湿度下,二次气溶胶的消光权重超过80%.通过中山PM_(2.5)过程分析发现,在霾过程,无冷空气时PM_(2.5)主要来自气溶胶反应、排放源和水平平流,贡献率分别为35%、15%和10%,有冷空气时水平平流的贡献最大,达37%;在清洁过程,无冷空气时气溶胶主要靠水平平流和干沉降清除,贡献率分别为-39%和-14%,有冷空气时清除以水平平流和垂直对流、扩散为主,贡献率分别为-29%和-25%,说明不同天气条件下霾的污染和清洁机制有着明显差别.     

不同判别方法下四川霾日的气候变化特征

根据近34年(1981—2014年)156个四川地面站的地面观测资料,对比分析了在3种霾日判别方法下霾日的空间分布、季节变化、年代际变化特征以及气候趋势系数的分布特征.利用Morlet小波分析法比较了霾日的周期变化特点.结果表明:1原始观测霾日集中于四川盆地的北部;方法一霾日集中于盆地中南部和东部;方法二霾日集中于盆地地区,无代表高值区;方法三分布类似于方法一.2在季节变化上:不同判别方法下霾日的季节变化类似,秋冬霾日多于春夏.3霾日年代际变化明显.原始观测霾日2013年始出现突增;方法二霾日从2001年始有明显增长;方法一与方法三的年代际变化特征相似.4气候趋势系数上:原始观测变化特征不明显;方法一的系数呈现出南北反向变化;方法二与方法一的分布相似;方法三中系数的正负值区较为集中.5小波变化上:原始观测中霾日无明显周期变化,判别方法一、二、三均有各自的周期变化特点.     

稳健GM(1,1)模型在工业固废产生量预测中的应用

本文提出了稳健灰色模型,并用该模型建立了山东省工业固体废物产生量数学模型。结果表明,稳健ＧＭ（１,１）模型比通常的ＧＭ（１,１）模型更具预测应用价值。     

沙尘天气对北京市空气质量的影响及其预测预报

概述了北京市沙尘天气的分类、特征、判别方法,总结了2000—2002年沙尘天气对北京市空气质量的影响情况,提出了沙尘天气影响空气质量的短期(1～2d)预报方法。利用该方法预报了2002年4次主要沙尘天气过程,预报结果都比较准确。研究发现沙尘天气年际变化主要是受气候条件年际变化影响,提出根据气候条件年际变化预测来进行沙尘天气年际变化预测的初步方法。