细水雾灭火技术在微重力环境下应用的可行性分析

针对细水雾灭火技术在载人航天器安全中应用的可行性,通过理论分析研究了微重力环境下液滴滞止距离与初始速度、粒径的关系,并利用Fluent模拟研究了水雾喷嘴雾场结构.理论分析结果表明,初始速度一定,水雾粒径越小,其滞止距离也越短;初始速度越大,其滞止距离越长.粒径小于50μm时,初始速度对滞止距离影响不大.数值模拟结果表明,微重力下的雾场分布与常重力下有明显差异,水雾主要集中在喷嘴附近,而且水雾蒸发速率较慢,液滴存活时间长.对比理论分析和模拟结果,模拟的迁移距离要小于理论值,这是因为理论分析中忽略了液滴的蒸发.为解决液滴滞止的问题,建议微重力环境下采取气体载运水雾的方式.     

固定源细颗粒物稀释测试法现场应用存在问题及影响因素分析研究

对基于大气环境的稀释测试法在现场应用中存在的主要问题进行了归纳总结,并对若干影响细颗粒物测试结果的重要因素进行了分析,诸如停留时间、稀释比、采样时间等因素,期望能够对该法测试系统的后续改进或重新设计提供实际问题导向,同时也能够对该领域现场工作的科研人员提供非常有用的经验。     

基于无人机影像的城市植被精细分类

针对传统植被资源调查方法工作量大、成本高、效率低的问题,利用高分辨率无人机遥感影像,联合地物光谱-纹理-空间信息,构建了一种适用于描述城市不同植被种类的多维特征空间,在此基础上对三种应用广泛的分类算法(基于像素的、面向对象的支持向量机及深度学习Mobile-Unet语义分割模型)开展了对比分析研究.结果表明:本文提出的联合地物光谱-纹理-空间信息的特征空间构建方法能够有效地描述城市不同类型植被的特征差异,提升影像分割、植被分类的精度;在分类精度上,基于像素和面向对象的支持向量机分类结果的总体精度均超过90%,深度学习方法的总体分类精度为84%;在算法效率上,传统机器学习方法也优于深度学习方法.因此,得出结论针对城市小区域、小样本的植被精细分类,传统机器学习分类方法比深度学习方法效果更好.     

2016~2020年上海市PM2.5化学组成特征和来源解析

2016~2020年在上海市区和郊区的6个点位开展了颗粒物系统性观测研究,分析了PM_2.5的质量浓度以及水溶性离子、有机碳/元素碳、无机元素等化学组分,并利用正矩阵因子分解模型对PM_2.5的来源进行了解析。结果表明,上海PM_2.5浓度水平呈现下降趋势,年均质量浓度依次为46,43,37,40,39μg/m³,表现为冬高夏低,西高东低的时空分布特征。有机物在PM_2.5中占比最高(30%~32%),不同年份和季节间的差异较小。二次无机离子(硫酸盐、硝酸盐和铵盐)的区域性特征明显,其中硝酸盐的占比在5a间升高最多,且在冬季污染过程中起到了关键作用。解析得到PM_2.5的来源有9类,分别为二次硝酸盐(30.6%)、二次硫酸盐(20.7%)、机动车(12.6%)、工业(8.0%)、生物质燃烧(7.7%)、扬尘(6.5%)、燃煤(5.8%)、海盐(4.8%)和船舶(3.2%)。机动车和船舶等移动源、秸秆焚烧和烟花爆竹燃放等生物质燃烧源的贡献浓度在研究期间呈现下降趋势,体现了相关治理措施的管控效果。     

基于随机森林的南京市PM2.5和O3对减排的响应

自2013年《大气污染防治行动计划》实施后,南京市大气污染有所改善,但仍面临着细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染问题.为探究污染物浓度对其前体物减排的响应,获得有效的减排策略,常利用大气化学模式进行多组基于排放扰动的敏感性试验,而这需要消耗大量计算时间和计算资源.应用随机森林算法对2015年大气化学传输模式(GEOS-Chem)模拟结果进行机器学习,高效地预测了南京2019年PM_2.5浓度日均值和日最大8 h臭氧(MDA8 O₃)浓度对不同人为源排放控制情景的响应.随机森林结果表明2019年中国人为排放每减少10%,南京ρ(PM_2.5)季节平均值下降2～4μg·m^-3.当2019年中国人为源减排比例高于20%时,南京ρ(PM_2.5)年均值将低于国家二级限值(35μg·m^-3).若仅对中国地区O₃前体物氮氧化物(NO_x)和挥发性有机污染物(VOCs)同比例减排,反而...     

2010年广州亚运会期间灰霾天气分析

使用广州地区气象资料,重点研究了 2010 年广州亚运会期间的灰霾天气特征. 结果发现,2010 年 11 月广州出现灰霾天气 5 d,较近年平均水平明显偏少,但 2008—2010 年的污染气象条件分析表明,2010 年的扩散条件较 2008 和 2009 年均较差,说明 2010 年广州亚运会前期的各项减排措施取得了明显成效. 作为对照,自 20 世纪 80 年代初开始,广州地区的能见度急剧恶化并导致灰霾天数增加,每年 10 月至次年 4 月的旱季灰霾天数较多,改革开放以来,每年 11 月份的灰霾天气大幅增加,并于 1994 和1999 年分别出现了最多的17 d. 2000 年以后,11 月份灰霾天气最多为 12 d,出现在 2005 年; 最少为 3 d,分别出现在 2002 和 2003 年. 广州市空气质量逐年恶化的趋势不容乐观,珠江三角洲复合型新型空气污染日趋严重的态势非常严峻; 且区域性特征明显,治理难度加大; 广州周边的佛山、清远、东莞、江门的灰霾天气都比广州多,对广州治理灰霾天气形成了压力. 因而 2010 年 11 月灰霾天气的明显减少,更说明区域联动、机动车单双号限行、重点工业污染源调控、严控垃圾秸秆焚烧等减排措施效果明显.     

Biological sulfate removal from acrylic fiber manufacturing wastewater using a two-stage UASB reactor

A two-stage UASB reactor was employed to remove sulfate from acrylic fiber manufacturing wastewater. Mesophilic operation (35±0.5℃) was performed with hydraulic retention time (HRT) varied between 28 and 40 hr. Mixed liquor suspended solids (MLSS) in the reactor was maintained about 8000 mg/L. The results indicated that sulfate removal was enhanced with increasing the ratio of COD/SO₄^2-. At low COD/SO₄^2-, the growth of the sulfate-reducing bacteria (SRB) was carbon-limited. The optimal sulfate removal efficiencies were 75% when the HRT was no less than 38 hr. Sulfidogenesis mainly happened in the sulfate-reducing stage, while methanogenesis in the methane-producing stage. Microbes in sulfate-reducing stage performed granulation better than that in methane-producing stage. Higher extracellular polymeric substances (EPS) content in sulfate-reducing stage helped to adhere and connect the flocculent sludge particles together. SRB accounted for about 31% both in sulfate-reducing stage and methane-producing stage at COD/SO₄^2- ratio of 0.5, while it dropped dramatically from 34% in sulfate-reducing stage to 10% in methane-producing stage corresponding to the COD/SO₄^2- ratio of 4.7. SRB and MPA were predominant in sulfate-reducing stage and methane-producing stage respectively.     

燃煤电厂排放细颗粒物的水溶性无机离子特征综述

当前我国面临严重的大气细颗粒物(PM2.5)污染,燃煤电厂是大气中PM2.5的重要来源之一.为了实现国家"十一五"和"十二五"规划对二氧化硫(SO2)和氮氧化物(NOx)的总量减排目标,燃煤电厂大规模安装烟气脱硫和脱硝设施,这虽然减少了气态污染物转化生成的二次PM2.5,但另一方面也会对烟气中PM2.5的物理化学特征产生影响,有可能增加一次PM2.5的排放.本文综述了燃煤电厂排放PM2.5及其水溶性离子的粒径分布特征,重点介绍了脱硫和脱硝这两种烟气处理设施对燃煤电厂排放PM2.5的影响原理及相关研究结果,特别是对细颗粒物中水溶性离子(如SO2-4、Ca2+和NH+4)的影响.在目前我国PM2.5污染十分严重和燃煤电厂大量安装脱硫和脱硝装置的背景下,定量研究脱硫和脱硝对PM2.5排放特征的影响具有十分重要的意义.     

西安冬季重污染过程PM2.5理化特征及来源解析

基于单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）观测数据、颗粒物质量浓度数据和气象要素数据,研究了2017年11月西安市一次重污染过程中细颗粒物的化学组分特征及其成因,并使用正矩阵因子分析法（PMF）对细颗粒进行了来源解析.结果表明,西安市冬季重污染过程中细颗粒物主要类型为有机碳（OC）、元素碳（EC）、混合碳（ECOC）、富钾（K）、钠-钾（Na-K）、有机胺（amine）、矿尘（dust）和重金属（HM）,其主要来源为燃煤（24.9%）,二次（29.3%）,工业（19.3%）,交通（13.3%）,生物质燃烧（5.2%）和扬尘（1.9%）.通过对比分析不同污染过程细颗粒物的理化特征,发现高湿度,低风速的不利气象条件和供暖及工业生产导致的燃煤污染、二次污染,是此次重污染过程的主因.     

人群的自然和社会属性分类下PM2.5对心血管疾病的影响

为了研究人群在自然属性和社会属性分类下的效应修饰作用,利用2005~2011年北京市大气PM_2.5日均浓度、气象要素及循环系统疾病每日死亡人数数据,根据不同年龄、性别及学历将人群分组,采用时间序列的半参数广义相加模型（GAM）,定量评价大气PM_2.5对居民循环系统疾病死亡人数的影响.单污染物模型和多污染物模型结果表明,PM_2.5为影响循环系统疾病每日死亡人数的主要大气污染物.北京市空气中PM_2.5的浓度每增加10μg/m³,循环系统疾病总死亡人数增加0.50%（95% CI：0.36,0.63）.不同人群的易感程度不同,各人群死亡人数的增加范围为0.23~0.71%,女性、60~74岁人群、文盲人群的健康风险相对较高.在文盲人群中,老年（60+）女性占比为66.2%,为了分离社会属性人群分类中可能存在的自然属性因素干扰,本文去除其中老年、女性这两个混杂因素的影响,文盲人群健康风险仍然大于较高学历的人群.年龄和性别因素叠加在学历因素上,可能加大低学历人群的健康风险,对于这部分叠加了自然因素和社会因素双重敏感性的人群应给与重点关注.