基于大气特征污染物的监测布点选址优化研究

针对常规大气环境监测未能对局部特殊污染情况进行表征的缺陷,提出基于特征污染物的监测布点选址优化方法:首先运用综合评分方法筛选区域大气特征污染物,然后建立综合了环境、经济和社会因素的多目标规划模型,并通过模糊层次分析法计算各子目标权重系数,最后应用lingo软件对模型优化求解,得到最优的监测点位布设方案.以南京市仙林地区为案例研究的结果表明,基于大气特征污染物的监测布点多目标模型能够得到较合理的优化点位布局,在3种情景中,选择的最优点位分别为25#、43#,25#、43#、54#和25#、43#、54#、77#,为实际大气环境监测优化布点提供科学指导.

化工园区大气特征污染物筛选方法探讨

本论文旨在探讨化工园区大气特征污染物的筛选方法,通过对排放因子、环境影响和健康风险等因素的综合考虑,筛选出主要的大气特征污染物。本文以某化工园区为例,采用综合筛选方法确定该园区的大气特征污染物为颗粒物和二氧化硫。本文最后对筛选方法的评价、大气特征污染物的重要性和未来研究方向以及实践的启示和建议进行了总结。

基于大气特征污染物的监测布点选址优化策略分析

工业是促进国家经济的发展的重要产业,但随着工业化的不断发展,也给生态环境带来了一定影响,尤其是大量废气与有害气体的排放已经严重威胁到大气质量,因此,怎样做好大气特征污染物监测,改善大气质量就成为现代最重要的工作。基于此,本文将从大气特征污染物监测布点选址优化方法入手,结合实际案例,分析在大气特征污染物监测布点中应采用的选址方法。

结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法

为实现VOCs聚集区的精准感知识别,提出一种结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法。首先,划分区域网格,利用IDW空间插值方法得到VOCs网格数据集;其次,利用HYSPLIT计算后向气团运动轨迹并引入VGG提取轨迹特征,同数据集输入TCN-BiLSTM模型,预测各网格VOCs浓度;最后,根据预测结果进行聚集区识别。以西安市碑林区为例,对VOCs浓度值进行预测,并将聚集区识别结果可视化。结果表明:该组合预测模型能够有效提高识别精度,VOCs浓度预测结果的MAE、MSE、RMSE、R2分别为6.657、103.657、10.181、0.976,预测效果优于对比模型。消融实验证明考虑气团污染特征能提高VOCs预测准确性,实现VOCs聚集区的精准感知识别。

面向六孔径结构的大气湍流特征参数提取方法

大气相干长度是度量大气湍流对光波前影响程度的重要参数,在多个领域中具有关键意义。为提高其测量精度,提出一种基于六孔径K-means聚类算法的大气湍流特征参数提取方法,解决了在测量过程中出现光斑边界不清晰甚至粘连的问题。此外,建立了大气相干长度测量系统,系统选用小口径光学天线和六孔径掩膜装置,在增加了统计值的同时兼顾了系统的便携性。利用该系统对长春地区进行多日全天实验监测,其实验数据表明,全天测量呈现出的趋势及数值符合湍流强度变化规律,所提方法相较于传统的阈值分割算法的精确性提升了33.05%,相关实验可为长春地区的湍流监测提供技术手段。

2019—2021年疫情前后唐山市大气污染物变化特征及成因分析

为了研究COVID-19疫情前后大气污染受人类活动的影响程度,特对2019—2021年的唐山市大气污染物变化特征进行分析及成因研究。采用减排效应估算模型及反距离插值法,得出各时间段大气污染物的浓度变化情况及影响因素,为唐山市大气环境治理提供合理化建议。结果表明:2019—2021年唐山市首要污染物占比比较稳定,PM_(2.5)占据榜首,以O 3为代表的光化学污染近几年大幅增多;通过人为减排公式计算,表明控制人为源排放对大气污染治理有明显作用。通过反距离插值法分析发现,PM_(2.5)浓度峰值逐步减少,且高浓度区域分布有往市中心移动的趋势。

基于山区大气电场演变特征与雷电定位数据的雷电临近预警方法

由于高原山区雷暴活动具有尺度小、离散性强的特点,实现山区重点资源区域的雷电灾害准确预警存在较大困难。考虑到雷暴时空演变与地面大气电场特征的关联关系,提出了一种基于大气电场监测数据与实时雷电定位信息的山区雷电临近预警方法。通过分析典型高原山区不同雷暴发展情况下的大气电场演化特性,发现山区大气电场可作为雷电定位数据的补充源,充分表征雷云剧烈放电和雷暴临近发展的特征信息。在预警过程中,首先将大气电场形态学梯度提取的快速抖动、暂态突变特征与时空匹配的地闪活动特征输入堆叠稀疏自编码器网络模型,判断监测区域附近是否出现雷云放电迹象,再利用雷暴距离变化或者电场波形变化判断雷电活动的临近趋势,最后综合两者的结果完成半径15km监测区域的雷电活动短时预警。在2023年云南山区雷雨季节的雷暴算例分析中,通过双源数据共同提取的山区雷暴活动预警特征的有效识别,可以实现预警准确率为90%,约44%的警报提前时间不小于30 min。

地形对宜昌市大气污染特征及扩散条件影响

利用2016-2020年气象与大气环境监测资料,分析宜昌市三面环山地形对PM_(2.5)、PM_(10)和O_(3)三种主要大气污染物分布和其大气扩散条件的影响,结果表明:(1)三种污染物中,PM_(2.5)污染最严重,O_(3)污染天数少于PM_(10)污染天数,但污染超标程度高于PM_(10)的超标程度。受地形、植被及人类活动影响,宜昌市“喇叭口”地形内大气污染最重。(2)在地形和区域输送的影响下,“喇叭口”内易形成大气污染。冬季颗粒物为主要污染物,污染路径主要为东北路径和偏东路径,潜在源区主要为河南北部和东部、荆门、荆州。夏季O_(3)为主要污染物,污染轨迹主要为偏南和偏东路径,潜在源区为江汉平原和宜昌南部。(3)地表风速与PM_(2.5)、PM_(10)浓度负相关,但受传输过程影响,平均风速大于3.3 m·s^(-1)时,PM_(2.5)、PM_(10)浓度波动较大;与O_(3)浓度正相关,但在平均风速大于2.1 m·s^(-1)时,O_(3)浓度随风速增大而减小。受“喇叭口”地形影响,偏东风为造成宜昌城区PM_(2.5)污染的主风向。受长江河谷地形影响,NW风和E风易造成宜昌城区O_(3)浓度升高。(4)降水对污染物有湿清除作用,降水量与污染物浓度负相关;但降水量小于5 mm时,可能出现PM_(2.5)浓度成倍增长的情况;降水量大于25 mm时,PM_(10)的负清除率占比有所上升;降水对O_(3)的正清除率占比最高,但平均清除率不高。

老旧小区大气污染特征分析

根据《环境空气质量标准》(GB 3095—2012),环境空气污染物的基本项目有6种,即细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、CO、SO_(2)、O_(3)和NO_(2)。为了解老旧小区大气污染物的时空分布特征,以兰州市安宁区长风东苑小区为研究区,监测6种大气污染物,分析大气污染特征及影响因素。结果表明,小区主干道十字交叉口的污染物浓度高于主干道污染物浓度。老旧小区大气中,PM_(2.5)、PM_(10)和CO浓度高值集中在08:00—09:00。PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_(2)和NO_(2)受车流量影响较大;O_(3)浓度与温度表现出强相关性;PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_(2)和NO_(2)浓度与风速均呈负相关,O_(3)浓度与风速呈正相关。

交通管制和人口流动对大气污染特征的影响

为了研究交通管制政策变化和人口流动对大气污染特征和空气质量的影响,本文以河南省商丘、信阳、周口和驻马店4市为研究对象,建立回归模型分析了交通管制政策变化前后,大气污染物浓度的变化特征以及气象因素的影响,并分析了交通管制政策变化对周口市春节期间空气质量的影响。结果显示:(1)6种常见的污染物浓度在解除交通管制后均出现了大幅度上涨,除了SO_(2)和O_(3),其他4种污染物浓度在春节期有小幅回落;(2)PM_(2.5)、PM_(10)和SO_(2)是6种常见污染物中对空气质量指数(AQI)影响最大的,PM_(2.5)和PM_(10)浓度均与AQI呈正相关,SO_(2)浓度与AQI呈负相关;(3)随着交通管制政策的放宽,周口市2021—2023年春节期间空气质量在逐渐变差。

西藏改则地区在东亚季风前期大气层特征

利用JICA项目改则站第二阶段加密探空观测资料,着重揭示了该地区大气层结构的观测事实,尤其是边界层风、温、湿特征。主要结论如下:(1)该地区不论是对流层还是边界层,温度递减率都较大,白天可以接近或超过干绝热直减率,在清晨出现逆温的频率较多。(2)该地区白天近地层存在逆湿现象,近地层上部是否存在逆湿现象与天气和下垫面背景有关。(3)该地区近地层风速极值也出现在早晚时刻,白天风速较小。边界层风则随高度呈多峰值变化。

突发性中尺度暴雪过程大气污染特征与潜在源区研究

针对济南市大气污染情况,分析突发性中尺度暴雪过程大气污染特征与潜在源区。基于2020年1月7日济南市气象和环境监测数据,通过皮尔逊积差相关系数法分析污染物之间、污染物与气象要素之间相关关系。经分析可知:暴雪对大气污染具有一定清洗能力,颗粒污染物浓度与气体污染物浓度之间存在一定同源性,污染物与不同气象要素也存在正向或负向相关关系,证明暴雪导致的气象要素改变对大气污染扩散具有一定意义。采用潜在源贡献因子分析法和浓度权重轨迹分析法测得本地源为济南市PM_(2.5)浓度贡献最高源区,表明PM_(2.5)高贡献与聚集性工业活动相关。

炼化基地大气特征污染物的管控与减排

石化工业区的大气无组织排放是不容忽视的环境问题。以西固炼化基地为例,根据2014年特征污染物NMHC、H_2S、NH_3的区域质量浓度监测值,采用地面浓度反推法对西固炼化基地的特征污染物无组织源强进行估算,其中以炼油厂为最大,分别为NMHC 258.54 kg·h-1、H2S 4.76 kg·h-1、NH_337.18 kg·h-1。基于AERMOD模式预测特征污染物对区域敏感点的影响,根据污染物的相应环境质量标准反算出相应的管控方案,结果显示炼油厂的各项特征污染物削减量最大,分别为NMHC 1 086 t·a-1、H_2S 33 t·a-1、NH_3172 t·a-1,为主要管控对象。针对西固炼化基地特征污染物主要排放源,按近、中、长期提出相应的减排措施,为城区大型炼化基地大气无组织排放的治理工作提供一种思路。

大气环流特征量的水稻白背飞虱发生程度预报模型的研究

根据 5 0 0hPa大气环流特征量能表征天气形势和控制天气条件的这一特性 ,利用线性及单调曲线相关与最优化因子相关两种技术对环流特征量因子进行普查、对比分析 ,发现白背飞虱虫情指标与环流因子之间关系不仅是线性及几种单调曲线的关系 ,而且还存在非线性、非单调的单峰 (谷 )型的相关关系 ,并从中挑选一批与水稻白背飞虱虫情指标相关极其显著、稳定性强、因子间相互独立、可靠的大气环流特征量作为预报因子 ,在此基础上 ,建立了江苏省水稻白背飞虱虫情指标预报的环流模型 ,且还证实了模型中的环流因子与影响白背飞虱迁入、发生发展的气象条件呈显著相关关系 ,为预报白背飞虱发生程度提供了新的长期因子和新途径。

内蒙古地区蝗虫发生与大气环流特征的关系

探讨蝗灾发生程度与大气环流的关系是建立蝗灾天气学预测模型的基础。本文运用统计学理论研究了内蒙古地区蝗虫发生面积与大气环流特征量的关系。结果表明:头年7月西太平洋副高脊线位置南移有利于成虫生长和产卵;当年2月北非大西洋北美副高北界偏北、当年1月太平洋区极涡偏强影响虫卵越冬和夏季生长,与当年蝗虫发生面积呈负相关;当年5月北半球极涡中心位置移至60°—90°W时,灾害等级均为3级以上。

城市大气污染特征及其与气象因子的关系--以济南、青岛市为例

根据2001年1月1日至2009年12月31日济南、青岛的空气污染指数(API)日报资料,运用统计分析的方法,对2市的API月、季变化特征与年际变化趋势等进行了分析,并进一步探讨了API与各气象因子的相关关系。研究结果表明:(1)青岛空气质量总体上优于济南;(2)济南、青岛具有明显而相似的API月、季变化特征,具体表现为7、8月API最低,1、3、12月API相对最高,API季节变化特征说明2市冬季空气质量最差,其次是春季和秋季,夏季空气质量最好;(3)总体来说,济南、青岛API年均值呈下降趋势,即空气质量在逐渐改善;(4)不同季节影响空气质量的气象因子并不相同,其中起主要作用气象因子为气温、风速和相对湿度。

广州市区大气污染特征与影响因子分析

以2000—2004年广州市国控测点的空气环境质量自动监测结果为基础数据,以我国《大气环境质量标准》的日平均质量浓度二级标准为依据计算广州市2000—2004年的各大气污染物的指数及污染负荷率,阐明广州市区主要大气污染物SO2、NO2、PM10、CO的地域分布特征、季节变化特征、年际变化特征以及由于大气中的酸性物质而形成的酸雨的变化特征并提出研究对策。结果表明:各污染物质量浓度存在明显的季节变化规律,除SO2春夏秋季污染最严重,其余几项污染程度由高到低的顺序均为冬季,春季,秋季,夏季。近5年来空气中的一氧化碳呈显著下降趋势,但二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物则呈显著上升趋势,综合污染指数也呈明显上升趋势;酸雨频率呈不显著上升且夏秋季污染大于春冬两季。广州市大气污染分布规律与风向频率以北和东北偏北方向较大,东和东南方向次之的分布基本一致。

东灵山地区大气降水特征及森林树干茎流

对东灵山地区大气降水特征及森林树干茎流进行了研究,结果表明:年降水量大部分集中在6～9月份,日降水以量级低于5.0mm的小雨较多;单次降水以雨强小于2.0mm的阵性降水为主。单株树木的干流量以辽东栎(30.3mm)最大,棘皮桦(2.9mm)最小;两个生长季各林分的干流深是:辽东栎林66.68mm,35.19mm;落叶松林43.76mm,23.12mm;混交林32.77mm,17.36mm;油松林22.15mm,11.75mm。各森林类型的干流量S与降水量P和前24h降水量P1呈显著正相关关系。

BECAPEX科学试验城市建筑群落边界层大气环境特征及其影响

20 0 1～ 2 0 0 3年在北京实施了大气边界层动力、热力、化学综合观测试验 (BECAPEX ,BeijingCityAtmosphericPollutionObservationFieldExperiment) ,获取了北京城市大气动力和大气化学三维结构图像。综合观测试验分析研究发现 ,城市区域呈非均匀次生尺度热岛分布 ,并伴随着城市次生尺度环流 ,影响了局地空气污染物分布特征。MODIS卫星遥感 地面观测资料经过变分分析 ,可发现北京城市空气污染与周边区域影响源有密切关系 ,并影响城市群落环境气候特征 ,导致该区域日照、雾日、低云量和能见度呈显著年代际变化趋势。

北京、上海两地2004和2005年大气污染特征对比分析

为了解北京、上海两市大气污染的变化及其影响因素之间的关系,根据2004、2005年大气质量监测数据,分析了北京、上海两地大气污染特征和两地主要大气污染物的变化规律。结果表明,2004、2005年北京市的PM10最大值是最小值的63.7倍,北京市的变化幅度较上海市的变化幅度大;2004、2005年北京市的SO2最大值是最小值的46.7倍,上海市的SO2最大值是最小值的13.1倍,上海市的SO2污染的因素变化幅度较小;两市的NO2浓度都较高,且季节变化不太明显;两市NO2浓度年平均值满足国家空气质量二级标准,但质量浓度都较高,这与两市的机动车尾气污染有关;两市SO2浓度年平均值除上海市2005年外均满足国家空气质量二级标准,上海市SO2污染严重与上海市消耗大量煤炭有关,北京市SO2污染物浓度年度变化剧烈与冬季取暖烧煤有关;两市可吸入颗粒物污染比较严重,北京市PM10浓度年平均值超过国家空气质量二级标准,上海市PM10浓度年平均值达到国家空气质量二级标准。总体上上海市的大气质量要好于北京市。两地大气主要污染物随时间的变化规律与两地的污染物来源、地理、气候等条件有关。