三维荧光光谱解析城市污水有机物的去除特征

利用荧光区域积分结合物料平衡计算及多元直接梯度分析,考察强化除磷-硫自养系统对低COD/TN比市政污水中有机物、氮和磷污染物的去除特性.结果表明,在进水COD/TN比为4.5～6.0的条件下,强化除磷-硫自养系统出水中的TN、NH₄⁺-N和TP浓度分别降至1.31、1.11和0.23mg/L,其去除率分别达到了96.3%、96.0%和86.9%.强化除磷-硫自养系统对荧光区域Ⅰ～Ⅴ标准积分体积的去除率分别为73.7%、64.3%、50.6%、61.3%和28.1%.物料平衡计算表明,非曝气区对荧光区域Ⅰ、Ⅱ和Ⅳ的物质有明显的去除效果;好氧区对荧光区域Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ的物质有明显的去除效果.多元直接梯度分析表明,磷的释放过程可能与溶解性微生物代谢产物荧光区中的有机物相关,而自养的硝化反应、吸磷过程和有机物的去除可在好氧区达到统一.     

绿色GDP核算方法初探

以狭义绿色GDP涵义为基础,以广东省为例探讨了绿色GDP的核算方法,并估算了该省2003年的绿色GDP。研究结果表明,2003年广东省自然资源价值损失为184.05亿元,占当年GDP的1.37%;环境污染损失为553.43亿元,占当年GDP的4.12%;绿色GDP为12 712.45亿元,占当年GDP的94.52%。     

四川盆地极端暴雨水汽输送特征分析

论文利用1961—2015年四川盆地104个国家气象站资料和同期NCEP资料,筛选四川盆地极端暴雨过程并进行分型,引入拉格朗日混合单粒子轨道模型（HYSPLIT 4）,定量分析了不同类型极端暴雨过程850 hPa和700 hPa上的水汽输送特征。结果表明：1）四川盆地全盆移动型和盆西型极端暴雨不同层次上的水汽输送轨迹有所不同。850 hPa上全盆移动型水汽输送轨迹主要有4条,而盆西型主要有5条;700 hPa上全盆移动型和盆西型水汽轨迹都主要有3条。2）不同后向追踪时间,两类极端暴雨过程850 hPa的水汽来源大值区有所不同。后向追踪1 d,两类极端暴雨过程的水汽来源大值区都出现在西南地区东部;后向追踪3 d,全盆移动型的水汽大值区出现在两广交界处以及北部湾附近,而盆西型的水汽大值区出现在湖北西部至两广交界处以及印度半岛北部;后向追踪9 d,两类极端暴雨过程相同的水汽来源大值区为斯里兰卡岛附近的印度洋洋面,此外,全盆移动型的另一个大值区为菲律宾岛附近的太平洋洋面,盆西型的另一个大值区为中南半岛东部沿海。3）追踪到不同类型极端暴雨过程不同层次上的水汽源地,并定量分析了不同水汽源地的贡献率。850 hPa上全盆移动型主要水汽源地有3个：阿拉伯海-孟加拉湾地区、西太平洋、东亚大陆及临海。盆西型主要水汽源地也有3个：南海、孟加拉湾、中国东部及沿海;700 hPa上全盆移动型水汽源地有3个：阿拉伯海、孟加拉湾-南海、东海。盆西型主要水汽源地有2个：孟加拉湾和南海。     

利用轨迹模式研究上海大气污染的输送来源

利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,计算了2010年12月─2011年11月期间抵达上海的气流后向轨迹. 结合聚类方法和上海ρ(SO₂)、ρ(NO₂)、ρ(PM₁₀)数据,分析了各季节不同类型气流轨迹对污染物浓度的影响,利用引入权重因子后的潜在源贡献算法分析了不同季节PM₁₀和NO₂潜在WPSCF(源区分布概率)特征. 结果表明:上海气流输送季节变化特征明显. 冬、春和秋季,上海较易受到来自西北、西南等区域的大陆性气流影响,受沙尘或人为污染排放的影响相对较大,ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)平均值相对较高,分别为162、74和53μg/m3. 夏季上海主要受较清洁的海洋性气流影响,ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)相对较低,分别为47、19和36μg/m3. 上海PM₁₀和NO₂的WPSCF分布特征类似,在冬、春和秋季,WPSCF高值(0.2~0.4)主要集中在江苏南部,河南、安徽等地的带状区域也有一定贡献,说明这些区域是上海这2种污染物的潜在源区. 夏季WPSCF的分布较为集中,上海以外区域值基本小于0.1,说明外来污染输送的贡献较小.      

交通噪声地图的声源反演及修正计算

交通噪声地图是环境噪声管理的重要工具,为了减小大范围噪声地图绘制时产生的预测误差,提出了一种基于监测数据的声源特性反演算法,给出了噪声地图修正计算的详细方法和步骤.该算法利用原始噪声地图的计算结果参与计算来提升修正求解效率,避免对预测模型参数进行直接修改,保证修正区域的计算结果符合预测模型中的声传播规律.在自主研发的噪声地图绘制软件中实现该反演修正算法,并对北京某示范区噪声地图的求解和修正计算来验证算法有效性.6组实验结果分析得出,该算法在监测点位置处的修正误差小于1.1dB,而在非监测点位置处也均对原始预测值进行了不同程度的修正改善,其误差程度与监测点主要声源对监测点的贡献率及监测点的影响范围有关,在监测点控制范围内的预测值误差在2.5dB以下.实验证明该算法能够有效的对交通噪声地图进行修正更新计算,并在保证满足预测模型声传播规律不变的情况下改善噪声地图求解质量.     

南京城区上空大气一氧化碳的观测分析

利用南京大学城市大气环境观测站(32°03′20″N,118°46′32″E)2011年1~12月一氧化碳(CO)连续观测资料,分析南京市CO浓度变化特征;利用后向轨迹模式和聚类分析方法研究影响南京市的主要气团及其化学性质;基于MOPITT资料分析南京市CO的垂直分布.研究表明,南京市CO的年均浓度为(757.5±410.5)×10-9.CO浓度具有明显日变化特征,早上8:00浓度最高,下午16:00浓度最低.CO日变化具有季节差异性,春季最为明显,夏季幅度最小.一周之中CO在周五的浓度最高.CO存在明显季节变化,冬季1月浓度最高,夏季6月浓度最低.HYSPLIT4把影响该观测站的主要气团分为6类,其中来自江苏南部、浙江、上海的气团的污染物浓度最高,对南京市CO浓度贡献最大;源于西伯利亚高原,伴随强冷空气迅速向南移动的气团对南京市CO贡献最小.卫星数据分析结果表明,南京市夏季CO的垂直分布与其他3个季节有较大差异.与地面观测站相比,卫星反演的CO地面浓度要明显偏低.     

佛山市冬季PM2.5中重金属元素的污染特征

为了解珠江三角洲典型工业城市佛山冬季大气细颗粒物中重金属元素的污染特征,在佛山的城区(禅城)和城市清洁点(三水)同步采集24h PM2.5样品,分析了16种元素Fe、Ti、Zn、V、Mn、Cu、As、Rb、Sr、Cd、Cs、Ba、Hg、Tl、Pb和Bi的浓度.禅城的重金属处于较高的污染水平,三水重金属元素浓度普遍低于禅城,但Fe、Ti、Sr、Cd的浓度高于禅城.与国家大气颗粒物中重金属浓度标准相比,禅城的As、Cd超标严重,Pb略超标,三水的As、Cd超标严重.Zn、Cu、As、Pb的富集因子均高于10,表明其主要与人类活动导致的污染有关.重金属元素的浓度在灰霾期都有增高的趋势,但各重金属浓度日变化趋势和幅度在禅城较为一致,在三水则不太一致.气团后向轨迹分析表明,研究期间重金属元素的浓度分布受靠近或者始于福建的广东东北方向气团、广福沿岸气团、海洋方向气团和来自江西的气团影响,其中第1类气团主要使得重金属元素浓度提高,后面3类气团均使得重金属浓度下降.     

乌鲁木齐市区与南郊山区颗粒物污染特征对比分析

利用2017年10月~2018年8月的PM₁₀、PM_2.5、PM₁质量浓度数据以及NCEP全球再分析气象资料,分析乌鲁木齐市区和南郊山区颗粒物浓度变化特征,结合HYSPLIT后向轨迹模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)以及浓度权重轨迹分析(CWT)分析市区颗粒物潜在源区.研究结果表明:①市区PM_2.5的超标天数为26d,南郊山区无PM_2.5超标,市区PM₁₀的超标天数是南郊山区的3.5倍,市区日均值及月均值质量浓度是南郊山区的2~7倍,市区呈现冬高夏低的季节特征,南郊山区春季最高;②乌鲁木齐市区PM₁₀日变化存在3个峰值,PM_2.5、PM₁为双峰型分布,南郊山区均呈双峰分布;并存在季节性周末效应;③长短两支聚类气流轨迹对乌鲁木齐市区颗粒物浓度影响较大,春夏气流来自中亚,秋冬来源于北疆周边地区;④颗粒物潜在源区分布季节特征显著,高值区主要为昌吉、巴州、吐鲁番等周边地区,西北部中亚地区也是颗粒物重要来源区域之一.     

石化企业挥发性有机物排放量核算常见问题分析

石化行业是我国工业源挥发性有机物（VOCs）排放管控的重点行业,也是VOCs排放量核算最为复杂的行业。本文梳理了石化行业12类排放源项VOCs排放核算方法的适用条件,依据广东省重点石化企业VOCs治理实施情况评估所掌握的情况,以实例对比分析的方式,总结了企业在实际VOCs排放量核算方面存在的问题,并就如何提高VOCs排放量核算的真实性和准确性提出了相关建议。     

基于气流轨迹聚类的大气污染输送影响

基于中尺度气象预报模式(MM5)、混合单粒子拉格朗日积分(HYSPLIT)轨迹模式模拟和K均值聚类算法,利用气流轨迹聚类判断不同尺度大气输送型对城市空气的质量影响. 采用MM5模式对2006年珠江三角洲地区四季代表月(1,4,7,10月)的气象场进行了模拟,将模拟结果输入到HYSPLIT模式中,以计算广州市上空气团每日逐时的12 h后向轨迹;利用K均值聚类算法按轨迹移动方向和速度将各月气流轨迹线聚为有代表性的5类,计算各类输送型出现时段广州市ρ(PM₁₀₎和ρ(SO₂)的平均值. 结果表明,珠江三角洲地区低层大气输送季节性变化明显,按输送特征及其对城市污染物浓度的影响差异,可将输送型分为局地输送、城市间输送和远距离输送3类. 结合污染源排放清单得出的污染源空间分布,分析结果表明,广州市大气污染较重时段主要受特殊气象条件和珠江三角洲地区周边城市排放源的影响,本地源排放与周边城市污染物输送的叠加使大气污染加重.