北京夏季典型PM_(2.5)与O_3相继重污染事件分析

根据北京市环境保护监测中心发布的PM_(2.5)和O_3小时质量浓度及气象、卫星遥感数据,分析了2013年7月2日至10日北京典型PM_(2.5)及O_3重污染过程的质量浓度特征及在大气边界层过程各个阶段的质量浓度演变。结果表明,北京夏季O_3质量浓度先于PM_(2.5)达到峰值,而天气型演变是导致这一现象的主要原因。具体过程为:1)重污染初始阶段,高压天气型利于前体物积累,PM_(2.5)及O_3质量浓度升高;2)在反气旋中部,由于各种污染物质量浓度较低,对大气紫外波段辐射的吸收较弱,导致该阶段紫外辐射强,因而加快了O_3生成的光化学反应,O_3质量浓度最先达到峰值;3)在反气旋后部,随PM_(2.5)质量浓度增加,辐射变弱,因此O_3质量浓度增加速度下降,而受高压后部影响,区域内PM_(2.5)经东南风输送通道进入北京,导致北京PM_(2.5)质量浓度相继达到峰值;4)在重污染清除阶段,在北方反气旋前部的冷锋清除作用下,PM_(2.5)及O_3质量浓度同时降低至谷值。

心射球面投射在球面多边形拼接中的应用研究

针对球面等边多边形包覆拼接建模及出现拼接重叠等问题,分析了心射球面投射原理和共球面等边多面体的结构特征,提出了共球面等边多面体作心射球面投射的方法。由于共球面等边多面体和球面多边形包覆拼接之间存在一一对应的关系,只要找到相应顶点特征的共球面等边多面体,即可通过心射球面投射实现球面等边多边形的包覆拼接。以实例的形式通过图解共球面等边多面体的几何关系,实现了在SolidWorks环境下球面等边多边形拼接设计建模。

基于大数据分析的大气网格化监测质控技术研究

基于对现阶段中国环境空气的污染特征及监测手段进行分析,研究了如何采用传感器技术进行大气污染防治网格化监测。对标物校准、训化校准、自适应校准、传递校准等校准质控技术进行了充分研究并基于此建立了自主学习神经网络算法的校准体系。为解决传感器应用过程中零点漂移、温度和湿度漂移、时间漂移等问题,利用大数据、基因算法成功开发出了智能数据修正模型,实现了低成本、高稳定、具有相当精度且可自动化运行的网格化监测体系。

中原城市群臭氧浓度分布特征及来源

利用2015年臭氧(O_3)自动监测数据和源排放清单,分析了中原城市群O_3浓度的空间、时间分布情况,探讨了中原城市群中城市间O_3的相关性,以及O_3浓度、NOx、VOCs、CO及汽车保有量间的相关性。指出中原城市群是全国更是河南O_3污染的严重地区,O_3浓度年内月度变化呈倒"V"型分布,具有明显的北部城市特征;中原城市群9个城市间除开封外其他8个城市间都呈高度正相关性,相关系数均为0.892~0.991;9个城市机动车保有量及NOx、VOCs和CO等前体物的年排放量与其年均O_3浓度之间存在正相关性。分析认为,NOx、VOCs和CO等前体物的排放是中原城市群O_3浓度偏高的主要影响因素,同时O_3浓度也与日照时间、降雨量、植物源VOCs排放量及相邻城市间污染物的空间输送等因素有着密切的关系。