排序方式: 共有22条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
基于数据挖掘算法和数值模拟技术的大气污染减排效果评估 总被引:5,自引:0,他引:5
近年来,京津冀地区采取了大量污染减排措施进行大气污染治理,如何客观评估减排效果是目前大气环境领域的研究难点.为准确评估大气污染过程的减排效果,本文利用北京地区常规气象资料、国控站PM_(2.5)浓度资料,遴选了北京地区2018年3月11—14日和2013年3月14—17日两次空气污染过程,计算了大气容量系数、静稳指数,并利用KNN数据挖掘算法和WRF-Chem模式,对比分析了有无减排条件下的PM_(2.5)日均浓度.结果表明:两次空气污染过程的天气形势和局地气象条件较相似,就大气热力和动力的垂直结构来看,2018年空气污染过程比2013年空气污染过程的大气稳定性更强、边界层高度更低、环境容量更小,但PM_(2.5)峰值浓度却显著下降,平均浓度明显降低,PM_(2.5)小时浓度的增长趋势相对平缓,重污染持续时间缩短.KNN数据挖掘算法减排评估结果显示,该方法能够较好地预测PM_(2.5)日均浓度的变化趋势,2018年3月11—14日,在减排和不减排情景下PM_(2.5)日均值分别为171和229μg·m~(-3),减排使得污染过程PM_(2.5)平均浓度下降了25.3%.数值模拟结果与KNN数据分析结论吻合,进一步验证了减排措施的有效性.综合看来,2018年空气污染过程中PM_(2.5)浓度相比历史相似气象条件下的污染过程显著降低,这是长期大力度减排效果的体现. 相似文献
2.
2014~2017年北京地区霾日数和污染日数逐年减少,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度下降,污染程度缓解,采暖期中的11~12月尤为明显.针对空气质量的显著改善,从气象条件的改善和减排措施两方面进行探讨分析,并结合数值模式和大数据挖掘技术实现气象和排放对大气污染贡献率的定量化研究.结果表明,2017年与过去3 a相比,平均风速增加7. 9%,≥3. 4 m·s~(-1)的风速频次最高(10. 6%),≥70%湿度日占比最小(25. 1%);其中,采暖期与过去3 a同期相比,小风日数减少8. 6%、大气环境容量指数和通风指数平均增加约11%,边界层高度以3. 2%·a~(-1)的速率升高,尤其11~12月各要素改善更显著,且该时段内2014年各因子变化与2017年相似.非采暖期(4~10月)累积降水量558. 3 mm,仅次于2016年,有利于污染物的清除和湿沉降.利用WRF-CHEM对霾和污染频发的12月进行模拟发现,气象要素的改变导致2017年12月北京PM_(2.5)质量浓度较2014~2016年同期分别降低5%、38%和25%.因缺少政府实际施行的减排方案,无法利用WRF-CHEM量化气象和减排的具体贡献率,因此借助大数据挖掘算法,基于K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)模型对气象和减排对空气质量改善的贡献进行评估,结果显示2017年减少的霾日和重污染日,65. 0%归因于减排的贡献,35. 0%归因为气象条件的改善.可见,气象与生态环境部门应继续加强数据开放共享,科学开展气象条件预报与减排评估. 相似文献
3.
地质灾害防治的土地利用规划软措施研究综述及展望 总被引:1,自引:0,他引:1
土地利用规划是土地利用、开发与保护的总纲领,其在地质灾害防治中的作用日益受到国内外相关管理部门的重视。开展土地利用规划在地质灾害防治中的基础性作用研究,是当前地质灾害防治战略研究的新思路,具有十分重要的理论价值和现实意义。采用文献资料法和归纳法,对国内外关于地质灾害防治的土地利用规划软措施的研究进行了梳理,从规划与防治的政策框架构建、规划间的协同机制等理论以及规划技术方法创新等方面介绍了国际经验。研究显示,通过土地利用规划手段限制土地开发行为,是国际防灾减灾战略的发展趋势。今后研究的重点是:土地利用规划在地质环境问题防治中的"政策框架"的构建,交叉学科在土地利用规划编制中的应用研究,土地利用规划地质环境数据库的建设等。 相似文献
4.
5.
美国是国际上开展以城市规划和土地利用政策作为防灾减灾手段研究较早的国家之一,美国减灾实践证明土地利用政策的防灾减灾效果十分明显。通过文献梳理、归纳和总结,美国防灾减灾"规划软措施"的经验主要为:①从制度上把防灾减灾作为各级政府的一项日常任务确定下来,并对减灾责任进行明确的划分;②地质灾害防治"规划软措施"在法律法规中得到了确立和强化,重视灾前减灾和防灾规划;③重视地质调查局、规划协会等职能部门的联合防灾机制的建设,确保地质灾害信息有效服务于土地利用防灾政策;④注重GIS、监测、通讯等先进技术的应用,构建地质灾害信息数据库,实现信息共享。文中最后提出了对我国地质灾害防治的几点启示。 相似文献
6.
采用COST733软件将北京地区2007~2016年的大气环流总体分为T1~T9种类型,研究其与霾日的关联性,并结合PM2.5和臭氧地面观测,分析不同天气型对应的污染特征及气象参数分布规律.2007~2016年霾日发生概率21.5%,T4和T9型下霾日最多,T5和T8型最不利于霾日发生.9类天气型下霾日变化具有阶段性,2007~2012年(阶段一)霾日少且年际差异小,2013~2016年(阶段二)霾日增多.对9类天气型下霾日PM2.5及臭氧变化进行分析,T1、T3、T4和T9型霾日多出现在秋冬季,PM2.5日变化为逐时增加态势,4类天气型在第一阶段的白天有浓度波动增长形成的小峰值,但第二阶段减弱消失.大部分天气型的霾日,阶段二的PM2.5浓度较阶段一降低,T7和T9型表现为增加,增幅分别为23.7%和3.9%.所有天气型霾日的臭氧日变化均为单峰型,峰值出现在下午,臭氧日均浓度最高为T8型.此外,阶段二与阶段一相比,T3、T5和T6型臭氧平均浓度增加,其中T5型增幅达到49.8%.将霾日与近地面气象要素关联分析,平均气温、风向、风速可以较好的解释臭氧浓度变化,而PM2.5的变化特征不仅与气象要素相关,在一定程度上也体现了污染排放及区域联动减排的贡献,需两者结合才能更好探究PM2.5浓度整体特征及细节变化. 相似文献
7.
以滇西重金属地质高背景区为研究区,系统采集了4193件表层土壤样品,分析测试了As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn 8种重金属元素的含量,综合运用相关分析、主成分分析和单因素方差分析等经典统计方法探讨了土壤重金属来源和土壤重金属含量与成土母质、土地利用方式之间的关系,并利用地统计方法对重金属的空间分布特征进行了分析.结果表明:①研究区8种重金属含量平均值均超过全国土壤背景值,但是低于农用地污染风险筛选值;与云南省土壤背景值相比,As、Cd、Cu、Ni、Pb和Zn含量平均值与云南省背景值相当,Hg和Cr的平均含量分别是其背景值的2.35和1.60倍,土壤重金属存在不同程度累积现象.②Cr、Cu和Ni主要受成土母质的控制;Cd、Zn和Pb主要受人类活动影响,人为来源主要为铅锌矿开采选冶、交通运输和煤炭燃烧,Cd、Zn在一定程度上受成土母质的影响;As和Hg以人为来源为主,受汞矿采选、农业活动及煤炭燃烧的影响.③不同成土母质和土地利用方式的土壤中重金属含量差异显著.Cd、Cr、Cu、Hg和Ni在沉积岩母质区土壤中平均含量最高;草地中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Zn平均含量最高.④Cu、Ni、Cr高值区与沉积岩母质区及区内分布的铜矿和铁矿空间耦合性良好;Pb、Cd和Zn的高值区与区内的铅锌矿分布范围基本一致;As和Hg高值区与区内汞矿等热液型金属矿的分布具有较高的空间一致性,在人类活动密集地区也呈高背景分布. 相似文献
8.
造纸厂土壤中短链和中链氯化石蜡的污染特征和风险评估 总被引:1,自引:0,他引:1
短链氯化石蜡是一类新型持久性有机污染物,氯化石蜡在造纸工业中常用作施胶剂,为了评估造纸厂区土壤中短链及中链氯化石蜡(SCCPs及MCCPs)的污染状况及其潜在风险,采集厂区表层和不同深度的土壤,利用全二维气相色谱-电子捕获负化学离子源-质谱(GC×GC-ECNI-MS)测定土壤中短链及中链氯化石蜡(SCCPs及MCCPs)的含量及同类物分布特征.结果表明,SCCPs和MCCPs在厂区土壤中均有检出,其含量分别为42~3853 ng·g-1和34~2091 ng·g-1,氯含量分别为59.9%~61.9%和48.7%~52.8%.不同采样点土壤样品中CPs(ΣSCCPs+ΣMCCPs)含量差异较大,污水处理区及施胶区土壤中SCCPs及MCCPs含量较高.与其他地区相比,厂区土壤中SCCPs及MCCPs处于较高水平.C10Cl6-7及C14-15Cl5是大部分土壤样品的主要同类物.主成分分析表明,厂区土壤中SCCPs及MCCPs可能主要来自于CP52产品的生产和使用.运用风险商值模型(RQ)评价SCCPs及MCCPs在造纸厂区土壤中的潜在风险,发现厂区土壤中SCCPs风险商范围为0.01~0.73,处于中等风险范围,MCCPs风险商范围为0~0.07,处于低等风险范围.儿童和成人人体暴露值低于TDI[10 μg·(kg·d)-1],造纸厂区非饮食暴露导致的健康风险较低. 相似文献
9.
为科学评估雄安新区表层土壤氟(F)地球化学分布特征及人体健康风险,利用GIS空间分析、相关分析等分析土壤F贫化富集特征及影响因素,开展土壤F健康风险评估,基于蒙特卡罗随机模拟,研究健康风险评价结果的不确定性.结果表明,新区表层土壤ω(F)均值为641 mg·kg-1,是全国A层土壤背景值的1.34倍,F过剩和高等级样点占比超过85%,F含量整体相对偏高.灌溉水样ρ(F-)均值为0.85 mg·L-1, F-含量空间分布特征受浅层地下水水化学类型和流向的影响.土壤F垂向空间变化不显著,其垂向变化主要受土壤有机碳、质地等土壤理化性质的垂向分布影响.表层土壤F的贫化富集主要受地质背景成因控制,人为因素(农业灌溉水、施肥和大气干湿沉降)等外源输入影响其异常的空间分布.区内土壤F含量与地貌环境“标志性”指标Al2O3、 Fe2O3、 MgO和K2O含量,土壤有机碳(Corg.)、阳离子交换量(CEC)... 相似文献
10.
北京地区2019年2~3月供暖结束前后两次污染过程特征分析 总被引:2,自引:2,他引:0
以2019年2~3月北京两次污染过程为例,针对气象要素及污染物浓度进行特征分析,利用后向轨迹及WRF-CAMx模式,分析供暖结束前后的污染物演变规律,并探讨气象条件、区域输送及二次转化等对污染过程的影响.结果表明,2月21~24日(过程1)和3月18~20日(过程2)平均ρ(PM2.5)差异不大,分别为100.1 μg·m-3和97.2 μg·m-3,但过程1平均峰值偏高、日变化明显、过程发展迅速和有两个峰值阶段,且为区域性污染,而过程2更倾向于北京局地污染.两次过程逐时ρ(SO2)均不超16 μg·m-3,供暖燃煤治理效果显著,但过程1的SO2存在夜间次峰值,体现供暖排放影响.过程1的ρ(CO)较高,尤其是2月21~22日前后ρ(CO)/ρ(SO2)升高,且区域中南部城市及北京南部背景站污染高于城区,表明过程1扩散条件不利,且第一个峰值主要受区域输送影响.过程2的ρ(PM2.5)/ρ(CO)偏高,表明二次生成PM2.5占比略大;ρ(NO2)/ρ(CO)、ρ(SO2)/ρ(CO)和ρ(SO42-)/ρ(PM2.5)偏大,SOR与过程1持平,表明过程1更有利于气体相态转化,过程2受工业燃煤影响更大.但将过程1分阶段分析显示,过程1第二阶段与过程2的PM2.5二次生成指征相似,均高于过程1第一阶段,即过程1第二个峰值与过程2主要与本地排放和化学转化相关.WRF-CMAx对污染物演变趋势有较好的再现能力.同化试验对PM2.5趋势模拟显著提升,提高了与观测的相关性,但模拟值偏低;对NO2的模拟2月偏低、3月偏高,对SO2模拟明显偏高有一定纠正;此外,过程2中北京污染物浓度对河北的敏感性相对过程1偏低,即过程1受区域输送影响更大.模式对污染暴发性增长的模拟亟待提升,污染物种类对减排的响应及大气氧化剂和气溶胶性质相关的反馈等可能是影响模拟效果的重要原因,需进一步研究. 相似文献