关中地区飑线天气的预测及灾害对策探讨

对１９６１～１９９０年发生在陕西省关中地区的飑线天气及其灾害进行了统计分析，并从天气形势背景方面对飑线的发生发展进行了研究和分析，同时就飑线的预测和防灾对策进行了探讨。     

珠江口夏季海陆源有机碳的模拟研究——分布特征、贡献比重及其迁移转化过程

基于经过验证的三维水动力-水质模型,对珠江口夏季有机碳进行海陆源区分,并对海陆源有机碳的分布特征、贡献比重及其通量过程进行研究.结果表明,水平方向上,珠江口夏季陆源（海源）有机碳浓度从口门到外海逐渐降低（升高）,在表、底层海水中平均浓度分别为1.45和0.87mg/L（0.97和1.05mg/L）;垂直方向上,在层化水域陆源（海源）有机碳浓度从上到下逐渐递减（升高）,在非层化水域海陆源有机碳浓度垂向分布较为均匀.珠江口夏季海源有机碳贡献率表层海水低于底层海水,平均贡献率为48.26%,沿向海方向海源有机碳贡献率逐渐增加--从内伶仃洋水域的4.43%逐渐提升到外伶仃洋东侧水域的81.20%.珠江口水动力条件复杂,在径流、潮汐、季风等因素的作用下陆源有机碳向海输送且向海输送量逐渐递减;海源有机碳在不同水域动力输送特征不同,西南水域向海输送,向海输送量逐渐递增;东北水域向岸输送,向岸输送量逐渐递减.陆源有机碳生化反应活性较弱,只有小部分被生化过程消耗,其迁移转化主要由沉降过程控制,而海源有机碳的迁移转化,则由口门的动力输送过程主控向外海的生化耗碳过程主控过渡.此外,海源有机碳沉降作用明显低于陆源有机碳,生化作用明显高于陆源有机碳.     

2018年秋冬季长江三角洲区域PM2.5污染来源数值研究

使用WRF-Chem和WRF-FLEXPART模式定量研究了2018年秋冬季,尤其是在明显冷空气影响时的长江三角洲PM_2.5来源贡献.结果表明：2018年秋冬季长江三角洲以外的跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献占15.9%,长江三角洲内部排放贡献占84.1%,长江三角洲区域内部排放及污染相互传输的影响比长江三角洲外跨区域输送的影响更为显著.而在冷空气影响时段中,跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献率为33.1%,约为整个秋冬季长江三角洲外部跨区域平均输送贡献率的2倍,输送影响更为明显;输送对长江三角洲三省一市的贡献为46.2%~56.2%,其中跨区域输送的贡献10.2%~38.6%,也明显大于各自秋冬季的平均水平.在冷空气影响时段,长江三角洲四座重点城市（上海、合肥、南京、杭州）的污染潜在输送路径主要以中东路为主;上海、南京受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较多,超过30%;杭州受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较少,为16.1%.     

大冶冶炼厂对周边土壤重金属贡献机制研究

为摸清国家级重金属防治区大冶市重金属空间分布及来源贡献状况,作者依据主风向东南风,放射状采集大冶有色金属冶炼厂周边土壤样品,采样点位以铁山矿区和冶炼厂为中心,分布在主风向及垂直于主风向的方向上,并将研究区分为冶炼厂西北部的铁山地区和冶炼厂东南部的东西港地区。测定地区主要污染元素As、Cd、Hg、Pb、Zn含量,铁山地区5种重金属含量均值分别为64.5、6.59、0.217、351.7、815 mg/kg;东西港地区5种重金属含量均值分别为29.97、2.83、0.082、59.87、131.13 mg/kg。采用污染指数法对土壤重金属污染状况进行评价。通过主成分分析法发现,大冶有色金属冶炼厂是研究区主要的污染源。冶炼厂通过废气排放对处于主风向下风向的西北方地区产生Cd、As、Hg、Pb的气型污染贡献。处于冶炼厂上风向的东南方东西港地区则主要是受到大冶有色金属冶炼厂通过污废水排放的Cd、As的水型污染贡献。从空间关系上重金属污染物的来源主要为水输入,而非气输入。结果显示,以大冶有色金属冶炼厂为污染源,不同的污染模式导致周边土壤中不同的污染元素特征,即体现出不同的重金属贡献机制。     

“圣婴”来临非福

中国的洪水、印尼的森林大火、巴西的暴雨、北美的洪水及暴雪、非洲的干旱……对上次厄尔尼诺肆虐带来的自然灾害人们还记亿犹新,一个新厄尔尼诺又即将来临……     

有趣的生物气象监测

迄今为止,人类还不能十分精确地预报天气。大自然仍旧对人们隐藏着许多秘密。可是在自然界中有许多生物气压计,活温度计,活湿度计以及其它许多有生命的气象测量器。这些活仪器,自古以来,人类就在实际生产生活中加以利用。可是人类至今还不能充分了解这些活气象仪器的构造和工作原理。     

基团贡献法对取代苯类化合物生物降解性的预测

测定了 47种取代苯类化合物在松花江水中的 5日生化需氧量 (BOD5) .分别采用线性基团贡献法和非线性基团贡献法(人工神经网络法 )对化合物的生物降解性BOD5 ThOD(ThOD :理论需氧量 )进行QSBR研究 .得到不同基团对生物降解性的贡献为 :C6H5>COOH >OH >CH3 O CH3 >NH2 >Cl >NO2 .线性基团贡献法对于训练组和测试组的定性预测正确率分别为72 %和 86 % ;而人工神经网络法的预测正确率分别为 92 %和 86 % .预测结果表明线性和非线性基团贡献法的预测效果都很好 ,相比而言 ,非线性方法对生物降解性的预测更准确     

谈双鸭山市气象特征及地形特征对空气质量的影响

双鸭山市采暖期污染较重是因为采暖期燃煤量大、低矮分散的面源多的缘故,同时气象因素及地形特征对空气质量的影响也起着相当大的作用,采用2005年空气质量监测数据,进行双鸭山市气象特征及地形特征对空气质量影响分析,得出空气较稳定的取暖期和具有山风、谷风、局地环流的地形特征是形成双鸭山市空气污染的主要原因之一,并针对地形特征及气象特征对双鸭山市空气质量的影响提出空气污染治理措施.