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本文通过两实验室针对环境地表γ计量率、工频电磁场和射频电场仪器对比实验,并对结果进行了统计检验。分析结果表明,两者监测数据无显著差异。 相似文献
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采用大气边界层模式和随机游动扩散模式相连接的模拟方法,对上海市拟建的交通隧道排气口附近街道建筑物区域的气流分布和废气排放物浓度场进行了数值模拟分析,设计了6种方案,并按不同的废气排放形式,分别分析了街区的地面污染物质量浓度分布.结果表明,在建筑物存在的情况下,排风口造成的地面污染物质量浓度的最高值会很大,可达0.44 mg/m3,若换成排风塔,则为0.13 mg/m3; 没有建筑物的情况下,由排风口和排风塔造成的地面污染物最高质量浓度分别为0.11 mg/m3,0.4 mg/m3.当风速增大,质量浓度会降低,最大值分别从0.44 mg/m3降为0.2 mg/m3,和从0.13 mg/m3降为0.1mg/m3.分析表明,建筑物附近的气流特征对污染物扩散会起引导作用: 垂直方向上,导致污染物从高空被带入地面; 水平方向上,使得污染物在下风向堆积; 当风速增大时,地面污染物质量浓度值降低.同时研究表明,对排风塔污染物散布起主要作用的是水平方向的气流结构,而对排风口的污染物散布起主要作用的则是其附近建筑物的背风侧的气流下洗效应和水平流场,因此建筑物背风侧有可能成为重污染区. 相似文献
27.
基于车流和大气污染物浓度同步增量的机动车平均排放因子估算方法 总被引:2,自引:1,他引:1
机动车尾气排放已成为城市大气污染的主要来源并受到了高度关注.机动车排放因子是反映机动车排放状况的最基本参数,但实测排放因子代价较高、代表范围有限,基于国外排放模式估算的排放因子又与我国的实际排放状况存在一定差距.本研究首先基于早高峰时段车流量和道路附近大气污染物浓度呈近线性增加、气象条件和背景污染物浓度相对稳定的特征,将时段内污染物浓度的增加主要归因为车流的增加,从而建立车流和污染物浓度增量之间的关系;然后采用无限线源高斯扩散模式,反推道路实际行驶机动车的平均排放因子.以北京市一条主干道为例,利用早高峰车流量、污染物浓度、气象观测数据,进行了实例研究,并将研究结果同COPERT4排放模型的预测结果进行了对比.本研究和COPERT4排放模型预测的8月一氧化碳平均排放因子分别为2.0 g·km-1和1.2 g·km-1,12月分别为5.5 g·km-1和5.2 g·km-1.结果表明,本方法估算的机动车排放因子在数值大小及季节变化上均与COPERT4排放模型较为接近.所提方法通过消除背景浓度的干扰,为实时获取车队实际排放因子提供了一种新思路. 相似文献
28.
炉渣与生物炭施加对稻田温室气体排放及其相关微生物影响 总被引:6,自引:0,他引:6
为了减少稻田温室气体排放通量,本研究对稻田土壤进行炉渣和生物炭单一施加和混合施加处理,并测定了早、晚稻拔节期和乳熟期CO_2、CH_4和N_2O排放通量及相关微生物(细菌、真菌、硝化细菌、反硝化细菌)的数量.结果表明,稻田施加废弃物可以减少温室气体的排放通量.在早、晚稻的拔节期,施加生物炭显著降低了CO_2和N_2O的排放通量(p0.05),混合施加显著降低了CO_2和CH_4的排放通量(p0.05),施加炉渣条件下3种温室气体的排放通量与对照组相比没有差异.施加炉渣或生物炭都显著降低硝化细菌的数量(p0.05),混施处理显著降低细菌、硝化细菌、反硝化细菌数量(p0.05),但显著提高了稻田土壤真菌/细菌比值(p0.05).在早、晚稻的乳熟期,炉渣、生物炭、混施处理能显著降低CH_4排放通量(p0.05),而生物炭处理显著降低N_2O排放通量(p0.05).炉渣处理显著降低细菌、硝化细菌、反硝化细菌数量(p0.05),生物炭处理显著降低细菌、反硝化细菌数量(p0.05),混施处理显著降低细菌、硝化细菌数量,并显著提高真菌/细菌比值(p0.05).温室气体排放与微生物数量之间的相关性分析结果表明,CO_2、CH_4排放通量与细菌数量呈显著正相关,与真菌/细菌比值呈显著负相关;而N_2O排放通量则与硝化细菌、反硝化细菌数量呈显著正相关. 相似文献
29.
采用大涡模型对L形和U形三维钝体建筑物的绕流特性和风压分布特性进行数值研究.考虑平均和脉动速度入口边界,在雷诺数为1.5×105~7×105条件下,对2种钝体的9种分析工况进行瞬态动力分析,并将计算结果与已有研究进行对比.研究表明,钝体绕流对周围流场影响的强弱程度依次为尾流区、屋顶区、来流区,影响大小随着流场与钝体之间... 相似文献
30.
Chou CJ 《Environmental monitoring and assessment》2006,119(1-3):571-598
Statistical analyses were applied at the Hanford Site, USA, to assess groundwater contamination problems that included (1) determining local backgrounds to ascertain whether a facility is affecting the groundwater quality and (2) determining a ‘pre-Hanford' groundwater background to allow formulation of background-based cleanup standards. The primary purpose of this paper is to extend the random effects models for (1) assessing the spatial, temporal, and analytical variability of groundwater background measurements; (2) demonstrating that the usual variance estimate s
2, which ignores the variance components, is a biased estimator; (3) providing formulas for calculating the amount of bias; and (4) recommending monitoring strategies to reduce the uncertainty in estimating the average background concentrations. A case study is provided. Results indicate that (1) without considering spatial and temporal variability, there is a high probability of false positives, resulting in unnecessary remediation and/or monitoring expenses; (2) the most effective way to reduce the uncertainty in estimating the average background, and enhance the power of the statistical tests in general, is to increase the number of background wells; and (3) background for a specific constituent should be considered as a statistical distribution, not as a single value or threshold. The methods and the related analysis of variance tables discussed in this paper can be used as diagnostic tools in documenting the extent of inherent spatial and/or temporal variation and to help select an appropriate statistical method for testing purposes. 相似文献