2022年末安徽一次大气重污染过程特征及成因分析

综合利用多源数据,应用HYSPLIT4轨迹分析、颗粒物区域传输分析等方法对2022年末安徽一次大气重污染过程变化特征及成因进行分析。结果表明:污染前期,受弱冷空气影响,有利于污染物输送至安徽地区;污染期间,地面处于弱气压场,混合层厚度较低,存在持续性逆温,且地面风速小、相对湿度较高、基本无降水,不利于污染物的扩散和清除,受区域输送叠加本地污染排放累积共同影响,污染程度加剧;2023年1月2日地面以东北、偏东风为主,风速增大、相对湿度下降、混合层厚度抬升,扩散条件转好,污染程度减轻。在此次污染过程中,山东、江苏、河南对安徽累积的区域输送贡献率占比为48.5%,高于安徽本地污染的贡献率(21.4%)。

秸秆焚烧导致的重污染过程分析

为进一步提高秸秆焚烧期重污染空气质量预报准确率,为管理部门提供科学有效的管理依据,利用6项污染物小时质量浓度数据、气象实况和再分析数据、卫星遥感监测结果,以2020年4月中旬吉林省的一次罕见重污染过程为例,对秸秆焚烧导致的重污染过程进行分析。结果表明,此次重污染过程持续时间长、污染强度大;高空风小、持续的高压脊和弱低涡切变系统以及地面均压场等静稳形势导致污染物长时间累积,造成重污染天气爆发;ρ(CO)异常偏高,ρ(CO)/ρ(SO_(2))在重—严重污染阶段呈上升趋势,PM_(2.5)、PM_(10)与CO、SO_(2)有较好的相关性,说明本次重污染过程的污染源主要来自于秸秆焚烧;后向聚类轨迹表明,影响吉林省的污染气团除本地外,还有部分来自于上游地区。

关于生物专业师范类学生对“教学过程重实践”见解的分析——以伊犁师范大学为例

对于高中生物课堂来说,教师应该不断深入理解课程标准的涵义,优化生物教学方式,为学生营造良好的学习环境,进而有效地提高教学有效性。本研究的目的是探究生物专业师范生对“教学过程重实践”这一课程理念的看法。研究对象是生物专业师范类大一至研二的404名学生。研究方法采用问卷调查法,问卷使用工具是“问卷星”App。数据分析基于IBM SPSS Statistics 23软件,采用可靠性分析、t检验和方差分析方法(α=0.05),其Cronbach的α尺度内部一致性系数为0.821。研究结果表明:师范类生物专业学生对“教学过程重实践”这一课程理念平均了解程度是61.51%,对该理念在教学中的应用持积极态度,并且不同性别师范类生物专业学生对这一课程理念的了解程度结果为Sig.(2-tailed)=0.157>0.05,表明男女生在这一理念的了解程度上无差异,而且随着年级的增长对“教学过程重实践”这一课程理念理解也更多,同时也能认识到生物学实验的重要性,并能够重视学生实践能力的发展。

北京地区一次重污染过程的大尺度天气型分析

对北京2000年11月的一次PM10重污染过程进行分析,以期进行造成PM10质量浓度增量的天气型诊断.结果表明:最不利于污染扩散的气象形势对应着PM10质量浓度增量最大,而不一定是PM10质量浓度达到最高的环境背景场;PM10质量浓度的峰值是逐步累积而成的.提出定义PM10质量浓度从谷值逐日累积到峰值而后重新下降到谷值的状态为一次环境污染过程.根据环境过程与天气型的诊断分析结果认为,PM10质量浓度变化与天气形势演变有较好的对应关系.PM10质量浓度在上升、达到峰值和下降阶段对应的天气形势分别为持续数日的大陆高压均压场、相继出现的低压均压区及锋后的高气压梯度场,其中持续存在的大陆高压均压场是造成重污染浓度累积的主要背景场.

北京一次混合型重污染过程大气颗粒物元素组分分析

针对北京2013年1月的一次混合型大气重污染过程,于2012年12月31日—2013年1月18日在中国环境科学研究院大气环境研究所楼顶采集了TSP和PM10样品,分析了其中的元素组分.结果表明,逆温和静稳天气是导致此次大气污染的主要气象条件.重污染期(2013年1月11—15日)北京大气ρ(TSP)和ρ(PM10)的日均值分别为426.34和363.46μg/m3,分别是非污染期(2013年1月2—6日)的3.5和3.4倍;而重污染期TSP和PM10中ρ(无机元素)分别为36.38和18.67μg/m3,是非污染期的2.2和1.6倍,低于颗粒物质量浓度升幅.元素质量浓度特征和EF(富集因子)分析表明,Na、Mg、Al、K、Ca、Fe的质量浓度之和占总元素质量浓度的90%以上,其EF均小于10,属地壳类元素,重污染期各元素质量浓度未明显升高;Mn、Cr和Ni 3种元素的EF在研究过程中无明显变化;重污染期PM10中w(Cd)(0.05%)、w(Zn)(3.34%)、w(As)(0.22%)、w(Pb)(3.54%)、w(Mo)(0.03%)、w(Sn)(0.14%)和w(Tl)(0.03%)明显升高,并且这7种元素重污染期与非污染期的质量浓度比值和EF都较高,其来源主要为燃煤、移动源、工业源和垃圾焚烧等人为源.重污染期本地源对TSP和PM10的贡献略有增加.

中国重霾过程污染气象研究进展

对近年来中国重霾污染过程的气象成因的相关研究进行了总结,从大气环流背景、边界层流场以及气象因子等方面进行综合分析,并介绍了相关区域输送对污染的影响贡献,得出关于中国重霾过程污染气象的一致结论:冬季重霾发生的典型天气条件为高空500 h Pa西风纬向环流指数高,南北气流交换不畅,利于中国中东部高空稳定形势的发展,对应近地弱高低压系统,均压场控制频繁,稳定的大气层结使污染物更易在近地累积,偏南暖湿气流则促使大量二次污染物生成;副热带高压与青藏高原高压、西风带高压并合的形势,是引起中国夏季大气环境质量恶化的主要原因;台风引起的下沉逆温稳定天气,易造成珠三角地区重霾污染。区域和局地山脉气流辐合效应使污染物较易在山麓地带聚积,海陆风和山谷风带动局地污染物的垂直输送和区域间输送。地面弱风速、风向以及高湿度是影响大气质量的直接关键因子,混合层高度与空气质量具有较强的相关性,对限制污染物的垂向有效扩散产生重要影响。数值模拟气象要素对空气质量影响贡献得到多次验证,霾预警开始发挥重要作用,区域污染的输送作用对重点城市空气质量的影响不容忽视。在重霾过程污染气象的研究还有待深化的方面包括:重视模拟研究,对污染物在大气中多尺度传输、沉降及化学循环等全周期的行为轨迹进行追踪定量,制定有针对性的污染控制技术与对策;开展大气污染的影响边界研究,辅助气象预报为特定区域空气质量保障提出即时有效的防控措施和预警方案,为提高污染控制措施的有效性奠定科学基础。

京津冀区域大气重污染过程特征初步分析

基于为京津冀区域和城市环境空气质量预报和空气重污染预警业务提供必要基础参考资料和区域重污染发生发展规律认识的需求,应用现有空气监测网2013—2014年度京津冀区域13个城市空气质量监测数据,分析了该区域2013—2014年空气质量整体情况和污染过程的季节变化规律、污染范围,统计了两年间31次区域范围大气重污染过程,并根据污染过程的空气质量变化特点和大气环流形势,着重对31次重污染过程中均压场天气型污染开展分析。结果表明,2013—2014年京津冀区域空气污染形势严峻,全年约有六成日数受颗粒物污染影响;京津冀区域空气污染南北差异显著,有自北向南逐步加重的特点,南部污染严重城市对区域污染贡献巨大,石家庄、保定、邢台、邯郸4城市将PM_(10)、PM_(2.5)年均浓度分别拉升31、16μg/m^3;2013—2014年京津冀区域大范围重污染过程集中发生在秋冬季,两季的污染过程对区域两年PM_(10)、PM_(2.5)平均浓度分别拉升27、21μg/m^3;京津冀区域均压场天气型污染可细分为臭氧型均压场和颗粒物型均压场。当秋冬季出现较小气压梯度、西南小风、逆温层等均压场天气型时,容易造成区域颗粒物污染过程;而春末、夏季出现均压场天气型时,容易造成O_3污染。

冬小麦籽粒增重过程的动态优化研究

通过研究冬小麦籽粒增重过程 ,对籽粒干物质积累过程中的阶段性和层次性给以划分 ,获取各阶段的动态特征参数。运用全息协调的方法对其动态特征参数进行研究 ,找出了其内在的协调关系 ,并给以定量优化。结果表明 ,小麦籽粒干物质积累量在快速增长期主要决定于持续天数 ,在渐增期和缓增期主要决定于灌浆的速率。

2018年3月两会期间北京重污染过程边界层气象的演变分析

为研究北京冬季重污染过程的污染特征及成因,采用边界层风场、温湿场和气溶胶垂直探测等雷达综合遥测手段,对2018年3月北京两会期间的一次典型重污染过程,从边界层气象要素演变进行综合研究.结果表明:①整个污染过程历时7d,轻度以上污染时数达118h(占污染过程总小时数的69.8%),严重污染时数达16h(占污染过程总小时数的9.5%),ρ(PM2.5)最高达333.5μg/m^3.②从气溶胶的垂直空间演变来看,重污染天气的形成,除受本地源排放积累的影响外,还存在北京南部和东部的外部污染传输.贴地或上部逆温的稳定温度层结基本上对应ρ(PM2.5)的累积过程,其中,重污染时段逆温维持达68h,逆温层厚度为500~1100m,最大平均逆温强度为0.6℃(100m).大气边界层高度偏低(积累过程白天在1000m以下,夜间只有300~500m),导致污染物持续积累.整个污染过程中,高湿时段引起PM2.5吸湿增长和转化加重了污染程度;近地层持续小风导致污染积累;西南、东或东南方向大风层(10m/s左右)向低空下探,有利于污染的缓解;强西北风或北风作用,使污染得以清除.研究显示,污染过程与边界层气象要素的演变密切相关.

天津一次重污染天气过程气象成因及预报分析

利用NCEP/NCAR和FNL再分析资料以及NOAA扩展重建海温资料,结合2014年2月观测资料,探讨了2014年2月21-26日天津重污染天气过程的气象成因及预报分析。结果表明,重污染期间,东亚大槽和东亚冬季风呈现偏弱的态势,天津出现明显东南风异常且河北以南地区存在大范围高湿区,近地面层存在弱气流辐合且维持弱偏东或偏南风,对流层中低层为弱辐散下沉气流和西南气流,同时也存在逆温层结,这种静稳条件有利于黄渤海及河北以南的水汽和污染物平流输送至天津且在近地面聚集。HYSPLIT模式模拟显示污染物来源于河北省中南部,以平流和弱辐散沉降的方式输送至天津。湿度条件对于重污染天气的产生仅是必要条件,污染物大量聚集才是重要条件。WRF-CMAQ模式短期内能较好模拟重污染期间PM_(2.5)浓度空间分布及重污染天气结束时间;重污染同期及前期秋季阿留申群岛南部海域持续出现显著正海温距平,可以用作中长期预报的一个参考因素。

半导体重入加工过程自动组合装置的建模与分析

利用面向资源的着色赋时Petri网,对半导体业中自动组合装置的可重入加工过程进行了建模,描述了具体的加工过程,同时从定性和定量的角度出发,分别分析单手机器人和双手机器人自动组合装置模型的死锁问题和产能,研究了避免死锁的控制策略,以及初始特性、稳态特性和结束特性。

苏州市连续重污染过程中可溶性离子组分分析研究

文章利用苏州南门空气质量监测站点的可溶性离子组分的数据,结合2013年连续重污染过程细颗粒物中可溶性离子组分。结果表明,重污染过程是在不利气象条件下一次污染过程,从后向轨迹分析,空气团裹挟大量污染物到达苏州,使本地污染和区域污染相互叠加;可溶性离子组分占到细颗粒物组分的一半,可溶性离子又以硫酸盐、硝酸盐和铵盐为主要成分,其中硫酸盐主要来自于二氧化硫的转换。

济南市冬季大气重污染过程PM2.5数浓度谱和组分分布特征

为探究济南市冬季重污染过程的成因及影响因素,2019年12月1—31日在济南市生态环境监测中心站内利用PM2.5及其组分在线监测仪,获得PM2.5中矿物尘(KC)、微量元素(TE)、有机物(OM)和水溶性离子质量浓度以及PM2.5数浓度谱,分析监测时段内济南市两次重污染过程PM2.5组分质量浓度变化规律及不同粒径数浓度分布特征。结果表明,采样期间济南市出现了两次大气重污染过程,PM2.5平均质量浓度分别为134μg·m−3和112μg·m−3,其中日均最高质量浓度分别为204μg·m−3和155μg·m−3,小时最高质量浓度分别为265μg·m−3和245μg·m−3。重污染过程PM2.5化学组分中,质量浓度较高的均为NO3−、OM、SO42−和NH4+;两次污染过程均是NO3−先快速累积,随后OM和SO42−质量浓度快速增长至峰值。重污染过程的硫氧化率SOR和氮氧化率NOR分别为0.77—0.91和0.39—0.57,重污染天气体前体物的二次转化程度较高,使得SO42−和NO3−质量浓度迅速增长,导致PM2.5质量浓度升高加重污染。采样期间PM2.5粒径数浓度分布近似服从对数正态分布,PM2.5总粒子数浓度平均值为55156 cm−3,其中爱根核和积聚核模态数浓度占比较高;两次污染过程的PM2.5总粒子数浓度平均值分别为84825、69922 cm−3,是非污染天的1.9、1.6倍,爱根核模态数浓度是非污染天的2.1、1.7倍,对重污染过程贡献较大。重污染过程PM2.5质量浓度受湿度、风速、边界层高度(PBL)等气象因素的影响,结果显示济南市冬季边界层高度降低、风速减小等气象条件不利于污染物的扩散,同时湿度升高时又促进了气态污染物的二次转化,使得颗粒物质量浓度不断累积,导致重污染过程发生。

基于激光雷达分析一次重霾过程混合层高度

为深化对冬季重霾天气大气混合层高度的认识,利用Mie散射激光雷达观测了成都市2014年1月23日至2月4日一次典型重霾天气过程。基于Mie散射激光雷达探测获取的后向散射系数,使用SBH99算法计算了该过程的混合层高度,并系统分析其演变特征及其与气象因子的关系,研究结果表明:将激光雷达探测的混合层高度与探空曲线表征出的混合层高度进行对比分析,结果显示两者具有较好的一致性,相关系数为0.893 4;此次重霾过程中,混合层高度平均值较低,约378 m;霾天气发生后,混合层高度显著下降,并且混合层高度的最大值与最小值之间差距缩小,日变化波动不明显;混合层高度的发展与空气温度的变化趋势呈正相关关系,与相对湿度呈负相关关系。

天津市夏季重污染天气过程PM2.5输送特征

利用环境监测、气象常规观测、美国国家环境预报中心(NCEP)再分析等资料,采用气溶胶激光雷达和HYSPLIT模式对2018年8月1—2日发生在天津市夏季的一次重污染天气过程进行分析。结果表明:地面弱气压场、低空逆温和偏东暖湿气流的输送为此次重污染形成提供了有利条件;气溶胶激光雷达分析表明,此次污染过程存在明显的水平输送和垂直分布特征,市区PM2.5浓度升高除与水平输送有关,还与本地低空逆温造成的PM2.5积累密切相关;HYSPLIT模式后向轨迹追踪研究表明,PM2.5前期积累爬升阶段,气团主要来自偏南气流,200、500、1000 m高度气团均有明显沉降,后期气团来向转变为较清洁的偏东暖湿气流,但同时带来大量水汽,造成天津市相对湿度的增加。此次污染过程前期是由于静稳天气形势导致PM2.5积累,后期主要是天津市各区县之间PM2.5的输送以及偏东暖湿气流输送水汽导致相对湿度的增加,污染进一步加重。

多纵缝灭弧室中电弧重燃过程的分析与模拟

通过对电弧电流零区现象的试验研究，确定了多纵缝陶土灭弧室中电弧重燃过程的特性，提出了描述电弧重燃过程的数学模型，并在不同的开断条件下，对电弧电流零区过程进行了模拟计算。

苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟

本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P<0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。

一类重随机Poisson过程在信用风险定价模型中的应用

运用带随机尺度因子的重随机Poisson过程描述信用衍生产品的违约可能 ,在违约强度λ(t)是随机变量的情况下得到违约时间τ的分布密度函数 。

2021年唐山市一次臭氧重污染过程研究

利用唐山市6个环境监测站臭氧小时浓度数据及唐山观测站小时气象数据对2021年6月11-13日臭氧重污染过程进行分析,结果表明,O_(3)浓度极值出现在16~18时,11日、12日中午出现双峰结构,12日2时出现一个小峰值。气象条件上O_(3)浓度与5CM地温正相关最好,其次是最高气温、地面最高温度,2分钟平均风速、总辐射辐照度,与相对湿度明显负相关,气象要素对每日的臭氧形成影响程度不同。总辐射辐照度的双峰结构与O_(3)浓度的双峰结构比较吻合。东南风、南风容易导致臭氧超标。O_(3)生成主要为TVOC控制区。外来输送是导致12日2时臭氧浓度小峰值的主要原因。

多主体全方位重过程的教师教育协同创新研究

教育实习是高等师范院校培养中小学教师不可缺少的一个重要环节,是全面检验和提高教师教育质量的关键。韶关学院通过与南雄市政府、教育局和中小学等多主体协同,进行教师教育和继续教育、人才培养和教学研究、大学生实习和基地建设等全方位战略合作,多方位培养学生的思想品德与教育教学能力、学校管理和班级管理能力、组织协调与社会应变能力,全力打造互利共赢、良性发展的教师教育协同创新实验区。