几种常规烟尘测试仪的对比实验

通过几种常规烟尘测试仪在尘源装量和工业烟道上的对比实验，分析了它们之间的差异及我国烟尘测试技术的现状与质量保证。     

改进密切值法在湖泊富营养化评价中的应用

密切值法(Osculating Method)作为一种多目标优选方法,在水环境质量评价中具有一定的应用.经过改进,将各级营养级别作为评价样本,参与到湖泊水环境样本的矩阵中,引入目标差值率对初始矩阵进行规范化处理,并应用层次分析法,对各评价指标的贡献程度加以确定.将改进后的密切值法应用于湖泊富营养化评价中.经实例分析表明,该方法概念清晰、计算简便实用,保证了湖泊水环境质量评价的科学性,能较好地反映湖泊水环境质量的优劣,并使其与各级营养级别的关系一目了然.     

应用改进密切值法进行地表水环境综合评价

针对密切值法应用中的实际问题,引入目标差值率和虚拟优点、劣点的概念,对密切值法进行了改进.将改进后的密切值法应用于地表水环境综合评价中,经实例分析表明,该方法概念清晰、计算简便实用,且从评价结果可获许多潜在的信息,是开展地表水流域水环境综合评价的一种有效的方法.     

北京市PM5.0可吸入颗粒物反演及其时空分布分析

分析城市可吸入颗粒物的空间特征及影响因素对于制定更为有效的可吸入颗粒物污染控制政策具有重要的现实意义.本研究在实际采样和遥感数据处理基础上,构造差值植被指数(DVI),通过建立TM影像与对应PM5.0颗粒物实测值之间的相关关系模型,对北京市2008~2010年3 a的PM5.0的分布进行了反演计算和精度分析;研究了NDBI和NDMI对PM5.0浓度的影响,进一步揭示了北京五环区域范围内可吸入颗粒物的时空分布特征.结果表明,采用DVI反演PM5.0分布的方法可行,反演精度在可接受范围内;整体上研究区2008年PM5.0颗粒物污染最轻,西南三环和四环以及东南三四环之间为颗粒物污染的高值区,西北五环附近颗粒物污染较轻;NDBI(归一化建筑指数)、NDMI(归一化水汽指数)与PM5.0可吸入颗粒物的分布分别呈现显著的负相关和正相关关系,且二者对PM5.0的影响相近.     

济南市商业地价的数字地价模型解译

利用通行成本量化河流、山体等阻隔性因子的影响,采用协克里金空间插值离散化方法建立格网数字地价表面,并采用标准差椭圆、局部变异系数、窗口分析算法分析地价的空间分布特征.结果表明:①基于通行成本的协克里金算法比克里金算法的拟合精度高;②地价呈椭圆状分布,分布中心位于素有济南市"金街"之称的泉城路中段的贵和商场及其邻近区域,椭圆长短半轴之比为1.75,旋转角为13.29°,在东北-西南方向上表现出更明显的分布趋势;③由中心向外,呈圈层状依次分布着大于1500平均地价值的高值集聚类型,异常集聚类型和低于平均值的低值集聚类型,聚集强度随聚集类型及距离的不同而不同;④具有点轴式空间分布结构,由1个一级中心、5个二级中心、4条地价脊线构成了地价空间分布的基本骨架,与商服中心及交通轴线的分布格局密切相关.     

2015~2018年中国代表性城市PM2.5浓度的城乡差异

选取中国6大城市群中的11座代表性城市为研究区域,将监测站点划分为城区、郊区和乡村站,进而分析各城市间PM_2.5浓度的城乡差异规律.结果表明,同一城市群各城市之间,或同一城市的城区、郊区、乡村站间PM_2.5日变化皆较为相似.京津冀和长三角地区的城市城区PM_2.5浓度最高,高于郊区7.8%~9.7%,高于乡村11.3%~16.9%,而粤港澳大湾区和内陆城市群（成渝、长江中游、关中平原城市群）的城市郊区PM_2.5浓度最高,高于城区2.6%~11.2%,高于乡村16.7%~26.5%.各城市间城乡PM_2.5浓度差值的日变化规律不尽相同,可呈单峰（如上海）或双峰（如杭州）变化,极值可出现在白天（如广州）,亦可在夜间（如深圳）.PM_2.5的排放与传输扩散共同对11城市城乡PM_2.5浓度分布产生影响.     

邯郸市大气PM2.5时空分布及季节性潜在源分析

为研究大气污染防治攻坚战后邯郸最新大气环境污染情况,选取2022年3月—2023年2月邯郸市环境空气污染物浓度数据,借助Kriging插值分析模拟了邯郸市PM_2.5浓度的时间和空间变化趋势,并利用HYSPLIT气团后向轨迹模型进行聚类分析,探究邯郸市不同季节PM_2.5污染的传输路径及潜在源区分布.结果表明,邯郸市PM_2.5浓度呈现出明显的季节差异性,最高平均浓度出现在冬季(75.13μg·m^-3),秋、春次之,最低则出现在夏季(27.64μg·m^-3),同时,PM_2.5/PM₁₀在秋冬季均高于0.55,说明邯郸市秋冬季主要以细颗粒物污染为主.PM_2.5污染年均值空间分布呈现出“东部、中部自北向南高,西部低”的特点,污染高值区PM_2.5与PM₁₀、CO、NO₂、SO₂均呈显著正相关关系,与O₃呈负相关关系,...     

珠江广州河段沉积物PAHs空间变异分析

摘要：采用气相色谱-质谱分析（GC-MS）对珠江广州河段沉积物中多环芳烃（PAHs）的含量进行了测定,并引入地统计学克里金插值法对沉积物表层总PAHs分布进行了分析。结果表明,珠江广州河段沉积物16种优控PAHs组成以p6环高分子pAHs为主;总PAHs分布自西向东呈逐渐衰减趋势,后航道表层沉积物总PAHs平均污染程度要远高于前航道。     

基于监测及Kriging方法的京津冀地区大气污染物暴露分布研究

为了实现充分利用已有环境监测站点数据进行人群精细化暴露评估的目的,同时解决某些待测人群社区周边无监测站点时数据的选择问题,以保定市作为大气高污染研究城市,基于现场监测和Kriging（克里金插值）空间分析方法,明确了在研究大气污染物人群暴露时,某一个固定监测站污染物数据的代表性问题.研究表明:对于大气中φ（SO₂）、φ（NO₂）、颗粒物及其组分,空气质量监测点位的代表性一般为5~6 km;对于φ（CO）、φ（O₃）和φ（VOCs）,它们在城市不同地区的空间分布更为均匀,空气质量监测点位的代表性范围更大.通过使用Radial Basis Functions（径向基函数,RBF）、Local Polynomial Interpolation（局部多项式插值,LPI）、Inverse Distance Weighting（反距离权重插值,IDW）、Kriging、Kernel Smoothing（内核平滑插值,KS）和Diffusion Kernel（内核扩散插值,DK）等6种空间分析方法对大气污染物浓度进行预测发现,Kriging方法对大气污染物浓度预测时可使预测值和实测值间的偏差小于10%,准确度最高.因此,在进行某城市某点位的污染物人群暴露浓度预测时,若该点位周边5 km以内有空气质量监测点位,则可用该点位的监测值代替;若5 km以内没有空气质量监测点位,则可基于最近监测点位的污染物浓度进行Kriging空间插值,从而获得该点位的污染物暴露水平.      

基于原位PXRF数据的土壤锰、锌污染分布协同克里金插值与高分地图绘制

高分辨率土壤重金属污染绘图(HRMMs)有助于准确识别需要进行风险管控或修复的区域.传统HRMMs基于网格模式土壤采样,开展化学分析并采用地质统计插值方法绘制污染分布地图,成本高、速度慢,且不适合高度异质性污染场地.该研究提出了一种通过多元非线性回归改善便携式X射线荧光分析(PXRF)数据,采用改进的PXRF数据进行协同克里金插值,以及HRMMs地图绘制和重金属污染分布预测的新方法.为了支持模型的建立和验证,选择我国西北某锰、锌污染场地开展研究.结果表明：(1)引入PXRF数据作为协同克里金插值的辅助变量能有效提高插值精度,而校正的PXRF数据可进一步提高空间刻画精度.重金属Mn和Zn的校正PXRF协同克里金插值较原始PXRF协同克里金插值的平均误差分别降低了4.5%和78.2%.(2)主变量点位密度的变化会改变校正后PXRF协同克里金插值的精度.以Zn为例,当主变量点位密度大于4个/(104 m²)时,校正后的PXRF协同克里金插值的精度显著降低.(3)增加辅助变量点位密度可显著提高协同克里金插值精度.当辅助变量点位密度增至7个/(104 m²