典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究

为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因.     

“天舟一号”货运飞船在轨污染探测数据分析

目的分析"天舟一号"(TZ-1)货运飞船的空间污染探测器的在轨探测数据。方法 TZ-1货运飞船上的污染探测器采用石英晶体微量天平(QCM),利用污染物沉积在QCM探测器传感晶片表面引起的振荡频率变化情况来分析航天器在轨空间污染环境。根据其探测原理,通过分析下传的原始数据,得到航天器在轨的污染累积量结果。结果航天器在轨飞行过程中,污染累积已达到会导致污染敏感器件光学性能明显退化的程度,并且污染源温度是影响航天器污染累积量的一个重要因素,可以将其作为航天器在轨污染控制的重要措施。结论该研究结果可以为航天器污染设计、控制提供参考,为提高航天器可靠性设计提供数据支持。     

青岛近海及黄渤海大气气溶胶中不同形态氮磷质量浓度及组成特征

于2016年6~7月采集了青岛近岸以及黄渤海大气气溶胶样品,并于8月6~15日连续采集了青岛近岸气溶胶昼夜样品,分别测定了不同形态的氮磷(溶解无机氮、溶解无机磷、溶解态总氮、溶解态总磷、总氮和总磷)质量浓度,并分析了气溶胶中这些不同形态氮磷的组成特征.结果表明,青岛近岸大气气溶胶中不同形态氮磷的浓度明显高于同时期黄渤海气溶胶中氮磷浓度.青岛近岸气溶胶总氮中溶解态占比为56%,溶解态与不溶态差别不大;黄渤海气溶胶总氮中溶解态为主要部分,所占比例达72%.青岛以及黄渤海气溶胶中,无机氮是溶解态总氮的主要贡献者,分别占溶解总氮的67%和75%.青岛以及黄渤海气溶胶总磷中,溶解态与不溶态磷的贡献相近,溶解态分别占总磷的49%和58%;气溶胶溶解总磷中无机磷的贡献略高于有机磷,青岛以及黄渤海占比分别为56%和59%.气团来源对青岛以及黄渤海气溶胶中不同形态氮磷的浓度和组成特征有一定程度的影响,南方气团来源气溶胶中溶解无机氮(DIN)、溶解有机氮(DON)、总氮(TN)、溶解无机磷(DIP)和溶解有机磷(DOP)的浓度均高于北方和海上气团来源.青岛近岸气溶胶中溶解有机氮浓度昼夜差别不大,而溶解无机氮和总氮浓度则白天相对较高.白天和夜间气溶胶总氮中溶解态氮占主要部分,所占比例达到79%,且无昼夜变化;无机氮是溶解总氮的主要贡献者,且晚上无机氮所占比例(61%)较白天(70%)略有降低.青岛近岸气溶胶中的溶解无机磷和有机磷昼夜浓度差别不大,而总磷浓度则白天明显高于晚上.昼夜气溶胶样品中不溶态磷是总磷的主要组成部分,占比分别为83%、62%,夜间气溶胶中溶解态磷的贡献远高于白天;不论昼夜,无机磷均是溶解总磷的主要部分,所占比例在71%~77%.     

成都市大气颗粒物粒径分布及水溶性离子组成的季节变化特征

利用Anderson冲击式分级采样器,于2012年2月~2013年1月在成都市城东成都理工大学校园内按月采集了不同粒径的大气颗粒物样品,分析了颗粒物样品的质量浓度以及9种水溶性离子含量.结果表明,采样期间成都市PM_(2.1)和PM_(11)的年平均浓度分别为(125.9±56.14)μg·m~(-3)和(224.5±83.64)μg·m~(-3),颗粒物浓度冬季最高,春季次之,秋季浓度最低;成都市水溶性离子浓度平均水平为37.15μg·m~(-3),其中检测的9种离子浓度从大到小顺序依次为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)Cl~-Mg~(2+)K~+Na~+F~-,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+占总水溶性离子的78%,是主要的离子组分.SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+呈单峰分布,其主要分布于细粒子中;Ca~(2+)和F~-也呈单峰分布,但是主要分布在粗粒子中;Cl~-和K~+粒径分布相似,Mg~(2+)和Na~+分布相似,均呈双峰分布.成都市冬、春季节粗、细颗粒物中的水溶性离子浓度均明显高于夏、秋季节.结合离子相关性分析,细颗粒物中的SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+可能主要以(NH_4)_2SO_4或NH_4HSO_4、NH_4NO_3的形式存在,而粗颗粒物中的主要离子组分SO_4~(2-)、NO_3~-和Ca~(2+)则可能以Ca(NO_3)2、CaSO_4等形式存在.主成分分析结果表明,颗粒物中水溶性离子主要来自二次过程、土壤扬尘、生物质燃烧和农业源.     

2010年中国大气氮沉降特征分析

利用区域空气质量模式Models-3/CMAQ对我国2010年的氮沉降特征进行了模拟分析.结果表明,2010年我国氮沉降总量约为7.6′ 103Gg,化学组成上以NHx-N(包括NH3、NH4+中的氮)沉降为主,平均占到2/3以上.夏季氮沉降量最高,冬季最低.干沉降为氮沉降的主要途径(约占62%),主要为气态含氮污染物的贡献,湿沉降的氮则主要来自颗粒态的铵盐和硝酸盐.我国氮沉降的空间分布具有东高西低、地区间差异显著的特征,高沉降通量区域主要集中在华北平原、四川盆地、华中的中南部、两广以及东北部分地区.加强对氨排放的管理和控制,同时重视东部沿海的发达地区的氮氧化物排放,对减少氮沉降具有重要意义.     

大气环境数值模拟在煤炭矿区规划环评中的应用研究

为解决煤炭矿区的区域性复合型大气污染问题和探讨煤炭矿区规划的大气环境影响评价技术方法,本文以山西省阳泉矿区为例,通过对比不同模型,选用CALPUFF模型模拟了2013年阳泉矿区及周边地区的大气污染特征,分析污染物超标原因并优化了污染源布局,最后对远期规划实施后不同布局下的环境质量进行预测对比.结果表明,CALPUFF模型可应用于煤炭矿区大气环境质量模拟,矿区总体规划实施以来,研究区内的PM10和N02浓度均达国家二级标准,但是部分地区的SO2浓度超标.通过优化布局可有效提高环境质量,使得现状及远期规划实施完成后的常规污染物年均浓度值均稳定满足国家二级标准.     

基于MATLAB灰色GM(1,1)模型的大气污染物浓度预测

灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一,因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛。以乌鲁木齐市市区的大气环境监测数据资料为依据,在分析灰色预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的矩阵功能,实现灰色GM(1,1)模型算法。通过灰色系统GM(1,1)模型,对乌鲁木齐市未来4年的环境空气质量进行了预测分析。预测结果显示,乌鲁木齐市未来4年环境空气质量将持续好转,表明近年来乌鲁木齐市采取的产业结构调整和清洁能源战略实施卓有成效。机动车尾气已经逐渐成为目前和未来一段时间内乌鲁木齐市空气污染的主要因素之一,控制和减少车辆尾气对空气的污染不容忽视,为今后乌鲁木齐市制定大气环境规划、防治大气污染控制提供了科学依据。     

设施叶菜类蔬菜重金属镉、铅和砷累积特征及健康风险评价

近年来京津冀地区春季扬沙、秋冬季节雾或霾频发,大气可吸入颗粒物尤其是PM2.5可负载镉铅砷等重金属,易被叶菜类蔬菜(叶菜)吸收并在可食部位累积,设施叶菜类蔬菜可食部位重金属的累积是否同样受大气沉降的影响.对此,以京津冀地区常见6种叶菜类蔬菜——菠菜、油麦菜、生菜、小白菜、茼蒿和茴香为主要对象,采用田间试验,探索了大棚叶...     

几种结构钢和不锈钢的耐海洋大气腐蚀性能研究

目的 研究服役于海洋大气环境中的几种典型钢材的耐腐蚀性能.方法 通过酸性盐雾?湿热?酸性大气等试验方法研究钢材在海洋大气环境服役过程中的耐腐蚀性能.结果 在海洋大气环境中,通常含铬量较高的不锈钢耐腐蚀性能较为优异,含铬量较低的不锈钢材料耐腐蚀性能较差.结构钢在海洋大气环境下易腐蚀.钝化处理能明显提高不锈钢的耐腐蚀性能,...     

利用风场资料研究中距离大气扩散规律

本文提出了一个利用气象观测网取得的测风资料研究中距离大气扩散规律的方法。根据常规的风场观测资料和高空风观测资料,用插值公式计算地面和200m高度的水平轨迹以及水平风纵向分量和横向分量的脉动时间序列,进而用相继两条轨迹的横向距离和风脉动滑动平均法求得各类稳定度下的大气扩散参数。计算结果与同时进行的SF_6示踪实验结果和不同时进行的平衡球双经纬仪定位结果基本符合。