城市大气中臭氧浓度控制的困难与挑战——以成都市为例

研究城市化、工业化和区域经济一体化进程的不断加快,对城市大气环境的影响是当前大气环境领域研究的热点问题。在此过程中,利用空气质量模型模拟系统研究大气环境污染问题成为大气环境研究中不可缺少的组成部分。在当前空气污染复杂的形势下,针对城市大气环境中臭氧的浓度尚未有效的控制措施。研究主要利用Models-3/CMAQ空气质量模式对成都市臭氧浓度数值通过不同的控制情景进行模拟,揭示城市大气中臭氧浓度控制的困难与挑战,并尝试性提出今后的研究方向,以期为控制城市大气中臭氧浓度提供建议。     

梁平县境内高滩河水质的空间分布及其对土地利用方式的响应

以梁平县境内高滩河流域为研究对象,综合应用GIS空间分析、Pearson相关分析和RDA冗余分析方法,研究在子流域尺度上COD、BOD5、氨氮和总磷4种水质要素对土地利用方式的生态响应。结果表明:高滩河流域土地利用类型对水质要素有着重要影响,林地能够改善河道水环境,旱地和城镇村和工矿用地是COD、BOD5和氨氮的主要污染来源,园地、交通运输用地以及水域对污染物的影响较弱,说明农业面源污染和农村居民生活污染是高滩河水质恶化的主要原因。     

北京冬奥会同期空气污染数值模拟

第24届冬季奥运会将于2022年2月4—20日在我国北京市和河北省张家口市联合举办,主要会场有北京奥体中心、北京延庆县和张家口市崇礼县.为了模拟分析冬奥会空气质量情况,利用冬奥会同期(2006—2016年2月)北京市和张家口市空气质量资料及韩国气象厅天气图资料(2013—2016年2月),分析该时段重污染发生的频次,统计不利于污染物扩散的天气形势出现概率及污染传输路径,并结合嵌套网格空气质量预报模式(NAPQMS),评估不同减排方案对ρ(PM_2.5)的影响.结果表明:① 2006—2016年冬奥会同期,北京奥体中心和延庆县发生重污染天气的概率分别为17%和9%,污染发生的风险频率为北京奥体中心>延庆县>张家口市,并且北京奥体中心和延庆县在2月13—16日易出现持续的重污染天气过程;② 2013—2016年2月不利于污染扩散的天气形势出现概率较为频繁,尤其在850 hPa高度和地面,不利天气形势出现的概率分别为35%和41%;地面偏南风易将在北京西南方滞留较长时间的污染气团沿太行山输送至北京;③ 冬奥会期间,若于2月2—12日及17—20日将京津冀及周边城市污染物排放量在当前的基础上减排50%、2月13—16日减排75%,将可能不出现重污染日.严格控制北京及周边地区的大气污染物排放是保障冬奥会期间空气质量的必要措施.      

基于T-S模糊神经网络的大沽河水质变化特征分析研究

基于T-S模糊神经网络,利用大沽河2010年-2015年水质监测数据,选取溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、总磷对水质具有重要影响的6项指标,建立适用的水质评价模型,对大沽河水质变化特征进行分析.结果显示:上游水质评价结果明显优于中游、下游水质评价结果,网络评价水质等级变化趋势同真实指标数据变化趋势一致.验证结果充分表明了T-S模糊神经网络用于水质变化特征分析是可行、有效的.     

关中地区城市空气质量特征及影响因素分析

本文对陕西省关中地区33个城市环境空气质量自动监测站点2015年全年的监测数据进行统计和研究,讨论了关中城市空气质量特征和主要影响因素。结果表明,关中地区城市间空气质量具有密切的相关性和整体性,影响关中城市群全年空气质量最主要的污染因子是可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5),首要污染物呈现出显著的季节变化规律。人类活动、气象因素以及地形特征是造成关中地区空气质量现状的主要原因。     

哈尔滨市环境空气质量评价与经济增长关系研究

以PM10、SO2和NO2作为空气质量的评价对象,采用空气综合污染指数法研究了哈尔滨市2001年到2015年的环境空气质量变化趋势.以空气综合污染指数作为因变量,哈尔滨市人均GDP作为自变量,来探讨哈尔滨环境空气质量与经济增长之间的关系.得出2001年到2015年期间,哈尔滨环境空气质量呈现先变好又变差再变好的趋势,哈尔滨环境空气质量与经济增长之间呈现近似三次方函数关系,且部分呈现到"U"型曲线关系.     

遂宁市主城区环境空气质量现状及原因分析研究

利用遂宁市2017年1月份4个国控环境空气自动监测数据,分析了遂宁市主城区环境空气质量现状,与整个成渝地区和周边城市的空气质量进行了横向比较,并阐述了遂宁市空气质量变化的原因.结果发现遂宁市主城区2017年1月份空气质量指数的范围为32～203,优良率为54.8％,首要污染物为PM2.5,空气质量同比下降了22.8％,环比下降了26.1％,但均显著优于成渝地区和周边城市的平均水平,并从4个方面阐述了空气质量下降的原因.最后,根据遂宁市大气污染现状,提出了4条针对性的防治措施.     

层次分析模型在室内空气质量评价中的应用研究

当前评价方法没有考虑室内空气质量界线的模糊性,不能真实反映室内空气品质,导致评价结果不准确.提出基于层次分析模型的室内空气质量评价方法,建立室内空气质量评价目标层、准则层和措施层三层递阶的层次结构模型,构造判断矩阵,计算特征向量,得到各自的层次总排序结果,结合室内空气质量评价各指标权重,计算空气各污染物的隶属函数,求导室内空气质量最终评价值.实验结果表明,所提方法获得的室内空气质量评价值与实际调查监测值一致,能够真实反映室内空气质量状况,具有较高的可靠性.     

基于微信公众平台的空气质量显示系统的设计与实现研究

空气质量的好坏直接影响着人类的出行和健康,创建便于查询的空气质量显示系统,可以使人们简单直观的了解当日的空气质量指数(AQI).随着互联网的迅猛发展,"微信"逐渐成了人们日常通信的重要工具.本系统利用物联网技术与微信公众平台相结合,提出了空气质量显示系统的设计与实现方案,来建设空气质量显示系统.该系统可从各个区内监测点得到空气质量指数数据,进而将每日各个时段的空气质量指数(AQI)以动态图的方式直观清晰的展示给用户,为人们的出行带来了方便.     

HSPF水文水质模型应用研究综述

HSPF(Hydrological Simulation Program-Fortran)模型采用FORTRAN语言编写,以Stanford水文模型为基础,能够综合模拟径流、土壤流失、污染物传输、河道水力等过程,并大量应用于气候变化与土地利用变化的流域水环境效应情景模拟.该模型是半分布式水文水质模型的优秀代表,在国外得到广泛的应用.HSPF模型包括PERLND、IMPLND与RCHRES等3个主要模块,分别实现对透水地段、不透水地段与地表水体的水文水质模拟.总体来看,HSPF模型在国外水文、水质过程模拟,以及涉及气候变化和土地利用影响的情景分析中发挥重要作用,但是国内该模型的应用非常有限.HSPF模型存在的主要问题包括:①模型中某些方案和算法还有改进和完善的空间;②模型对数据输入要求较高,模拟的精度受到空间和属性等数据的限制;③模型只限于均匀混合的河流、水库和一维水体模拟,对于复杂流域或水体的模拟研究,需要与其它模型整合以解决更加综合的问题.目前,针对发展与完善HSPF模型的研究仍在继续,包括模型平台开发、模型功能扩展、模型校正方法研究、参数敏感性研究等方面.随着我国基础数据的积累及共享程度的提高,HSPF模型在我国的应用也将更加广泛.