融合GNSS、ERA5、大气污染物的PM_(2.5)浓度预测研究

冬春季节的空气质量预测有助于公众合理安排出行和政府相关部门的交通治理.细颗粒物(PM_(2.5))的浓度主要影响因素有大气污染物、水汽等.为提高PM_(2.5)浓度预测的精度,以京津冀地区为例,利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)与长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络方法相结合,考虑GNSS、ERA5水汽、大气污染物等观测要素,构建PM_(2.5)的浓度预测模型,预测研究未来24 h的PM_(2.5)的浓度.利用GNSS水汽校正区域ERA5水汽,并进行精度评定.利用FFT取大气污染物、第五代大气再分析产品(ECMWF atmospheric reanalysis 5,ERA5)水汽等观测要素的公共变化周期,获得最佳公共周期为78 h;选取最佳公共周期长度的各类要素作为模型输入,24 h序列的PM_(2.5)浓度作为模型输出.通过均方根误差(root mean square error,RMSE)评价指标进行模型精度评价.研究结果表明:基于GNSS的ERA5水汽校正模型在秋冬季节ERA5水汽精度优于2 mm.FFT-LSTM模型预测精度在平原地区、山地地区和高原地区为10.22μg/m^(3)、8.56μg/m^(3)和9.02μg/m^(3),预测时效达到24 h.可有效预测未来24 h的PM_(2.5)浓度.该模型可为相关部门大气污染治理提供参考.

城市大气环境中PM_(2.5)污染控制研究

空气质量的好坏与人体健康息息相关。近年来,我国许多城市遭遇雾霾天气,作为雾霾的成因之一,细颗粒物(PM_(2.5))是主要污染物。本文结合PM_(2.5)的来源及危害,论述我国PM_(2.5)污染治理现状,分析某城市大气环境的PM_(2.5)污染特征,提出相应的PM_(2.5)污染治理措施,以期有效治理大气污染。

湿度对PM_(2.5)/PM_(10)比值影响及MLP神经网络大气污染预测

颗粒物污染严重影响大气环境质量和公众身体健康.基于郑州、太原、成都2022—2023年秋冬季大气污染和气象数据,讨论了PM_(2.5)、PM_(10)污染特征,通过计算斯皮尔曼系数并进行偏相关分析,得出PM_(2.5)/PM_(10)与相对湿度之间的相关性,并利用MLP神经网络建立关于PM_(2.5)和PM_(2.5)/PM_(10)的预测模型.结果表明,郑州、太原、成都2022—2023年秋冬季PM_(2.5)均值分别为63.52、52.68、50.95μg/m^(3),PM_(2.5)/PM_(10)比值都超过0.5.郑州、太原PM_(2.5)/PM_(10)与相对湿度呈现较强的正相关性.利用MLP神经网络对PM_(2.5)和PM_(2.5)/PM_(10)建立预测模型,误差分别为6.75μg/m^(3)和0.076,模型精度较高.建议未来从秋冬供暖、推广工业水蒸气回收装置、合理开展道路洒水等方面巩固颗粒物污染治理成效,探索和优化机器学习模型用于PM_(2.5)/PM_(10)预测,为大气污染防治提供数据参考,以求发挥大数据在做到精准治污中的作用.

中国城市PM_(2.5)污染暴露不平等及其驱动因素——基于Theil指数和LMDI分解

聚焦大气污染物PM_(2.5),对2015~2021年污染物浓度进行人口规模赋权,构建中国城市PM_(2.5)污染暴露水平指标,基于GINI系数和Theil指数测度污染暴露不平等,并按城市行政层级、省份进行差异分解;基于对数平均迪氏指数分解法(LMDI),分别对污染暴露水平、不平等程度进行驱动因素分解,探究其变化背后的社会经济因素.结果表明:中国城市PM_(2.5)污染暴露不平等总体温和,GINI系数保持在0.2以内且呈递减趋势.不同行政级别城市间未表现出污染暴露不平等,而省际差异对污染暴露不平等的贡献达68.4%;总体上能源的污染暴露乘数、政府绿色支出能耗强度是PM_(2.5)污染暴露水平的主要抑制因素,对污染暴露水平的驱动贡献超过60%.政府支出结构、支出规模、经济发展和人口因素对PM_(2.5)污染暴露起促增作用,但各因素在不同层级的城市间具有异质性;能源的污染暴露乘数、绿色支出能耗强度对不平等的动态抑制作用弱化,主要依靠能源绿色化的治污策略面临挑战.据此提出更好发挥政府作用,持续降低中国PM_(2.5)污染暴露水平,实现环境公共服务更加均等化的政策启示.

节能环保限制条件下PM_(2.5)大气污染物浓度变化特征研究

针对现阶段PM_(2.5)大气污染物浓度变化评估方法存在的误差偏大问题,提出节能环保限制条件下PM_(2.5)大气污染物浓度变化特征研究。从污染物源头与传播扩散因素两方面入手,结合当前节能环保限制条件,对其变化过程中的核心数据进行关联分析,建立PM_(2.5)大气污染物浓度变化特征模型,分析PM_(2.5)大气污染物浓度变化特征与PM_(2.5)大气污染物组成,深入分析影响PM_(2.5)大气污染物浓度变化因素,同时将分析所得参量进行关联,获得可靠度更高的变化特征量。仿真测试表明,所提方法具有浓度变化特征评估值误差小、稳定性好、浓度变化趋势评估相似度高的特性。

基于机器学习的郑州市大气PM_(2.5)与O_(3)浓度预测方法及气象因子的影响分析

近年来,我国面临着细颗粒物(PM_(2.5))污染形势依然严峻以及臭氧(O_(3))污染日益凸显的双重压力.为进一步准确预测郑州市大气PM_(2.5)与O_(3)浓度并探明气象因子的影响,本研究使用2018−2022年郑州市大气污染物和气象因子逐时数据,结合统计学单因素分析和机器学习LightGBM模型多因素分析,建立了一种基于长时间序列数据的PM_(2.5)与O_(3)浓度预测及气象因子影响分析的综合分析方法.结果表明:①训练后的LightGBM模型能够较好地预测PM_(2.5)污染,准确率达80.8%;对O_(3)污染预测的准确率为52.5%.②郑州市大气PM_(2.5)浓度与气压呈正相关,与比湿和环境温度均呈负相关;大气O_(3)8 h滑动平均浓度(O_(3)-8 h浓度)与比湿和太阳辐射均呈正相关,与气压呈负相关.③有利的气象条件可能是2021年PM_(2.5)年均浓度得到显著改善的重要因素;同时,不利的气象条件也促使2021年和2022年6月O_(3)月评价值(O_(3)日最大8 h滑动平均90百分位浓度)有所上升.研究显示,这种基于长时间序列的综合分析方法适用于大气PM_(2.5)与O_(3)浓度的气象因子影响分析,也能有效预测PM_(2.5)与O_(3)的浓度.

基于PM_(2.5)浓度达标约束和区域联防联控的河南省地级市大气环境容量研究

为研究以河南省为代表的受大气污染传输影响显著省份的大气环境容量,本文基于CMAQ模型,采用嵌套迭代模拟的方法,计算了在周边省份区域联防联控的前提下河南省PM_(2.5)浓度达标(GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值)时17个地级市SO_(2)、NO_(x)、一次PM_(2.5)和NH_(3)的大气环境容量.结果表明:①省外传输对河南省PM_(2.5)浓度的贡献率为50.29%,其中周边7个省份传输贡献率为36.19%,可见周边省份实施大气污染联防联控是河南省实现空气质量达标的必要条件.②在省级PM_(2.5)浓度达标时,河南省周边7个省份SO_(2)、NO_(x)、一次PM_(2.5)和NH_(3)的大气环境容量分别为279.07×10^(4)、465.61×10^(4)、172.67×10^(4)和182.96×10^(4)t,超载排放量分别为243.13×10^(4)、402.79×10^(4)、143.63×10^(4)和142.54×10^(4)t.③在区域联防联控的前提下,全省PM_(2.5)浓度达标时河南省17个地级市的SO_(2)、NO_(x)、一次PM_(2.5)和NH_(3)环境容量分别为23.48×10^(4)、52.40×10^(4)、22.74×10^(4)和32.17×10^(4)t,超载排放量分别为48.43×10^(4)、106.78×10^(4)、45.84×10^(4)和61.63×10^(4)t.④河南省东南部区域的SO_(2)和NO_(x)排放以及西北部区域的一次PM_(2.5)和NH_(3)排放会对全省PM_(2.5)浓度变化有显著贡献.研究显示,河南省PM_(2.5)浓度达标时,4种主要大气污染物的环境容量的最大值为52.40×10^(4)t,超载排放量的最大值为106.78×10^(4)t.为实现河南省PM_(2.5)浓度达标,河南省周边省份均需要实施大气污染联防联控,同时河南省需要加大对东南部区域的SO_(2)和NO_(x)排放以及西北部区域的一次PM_(2.5)和NH_(3)排放的管控.

Q420qENH钢及其焊接接头在模拟含PM_(2.5)的工业大气介质中干湿循环腐蚀行为研究

目的 研究桥梁耐候钢板材及其焊接接头在模拟含PM_(2.5)的西北工业大气环境中腐蚀行为的区别。方法 采用NaHSO_(3)+SiO_(2)的腐蚀介质进行干湿交替加速腐蚀实验,并采用腐蚀动力学、X射线衍射、扫描电镜+能谱、电化学测试等方法,分析了Q420qENH钢板材、焊缝及热影响区试样的腐蚀趋势、腐蚀类型及锈层的保护性,以及SiO_(2)对腐蚀的影响。结果 Q420qENH板材试样初期腐蚀速率大于焊接试样,中后期2种试样腐蚀速率逐渐下降并趋于一致。3种试样腐蚀类型均为不均匀的全面腐蚀,外锈层均疏松易脱落,但焊缝、热影响区内锈层比板材致密且与钢基体结合紧密,锈层中Cu、Ni元素含量明显高于板材试样。3种试样腐蚀30d的自腐蚀电流密度由大到小的顺序为板材>焊缝>热影响区,自腐蚀电位由大到小的顺序为热影响区>焊缝>板材,焊缝及热影响区试样的锈层电阻分别为板材试样的1.28倍、1.68倍。结论 PM_(2.5)中的主要成分SiO_(2)易在缺陷处沉积,成为腐蚀产物的形核基底,促进了腐蚀产物的非均匀形核,不利于锈层的致密性。热影响区和焊缝形成锈层的保护性、耐蚀性能优于板材试样。

基于WRF-CMAQ模型的四川盆地春季持续臭氧污染过程中PM_(2.5)组分解析

为探究四川盆地典型城市PM_(2.5)组分的污染特征及其与大气氧化性的关系,利用WRF-CMAQ模型对2020年春季一次持续O_(3)污染过程中PM_(2.5)组分进行模拟分析,并将O_(3,max)作为光化学活性指标,划分出轻、低、中3种光化学水平,对不同光化学水平下PM_(2.5)主要组分及贡献的变化特征。结果表明,四川盆地发生O_(3)污染期间,高空为稳定的天气形势或下沉气流,海平面气压场为高压,对应晴好天气,有利于光化学反应及O_(3)和二次气溶胶的生成。污染热点区域主要集中在成都平原和重庆西部,PM_(2.5)和NO_(2)的高浓度区与O_(3)污染发生的区域相吻合。污染前期,OC和NO_(3)^(-)对PM_(2.5)的贡献较大;污染后期,OC和SO_(4)^(2-)对PM_(2.5)的贡献较大。达州的NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+)等离子在低光化学水平下浓度最高,光化学水平再升高反而出现下降的趋势。OC和SO_(4)^(2-)与光化学水平呈较好的正相关关系。对于平均日变化情况,O_(3)和PM_(2.5)与光化学水平呈正相关,EC、NO_(2)和NO_(3)^(-)的日变化情况均与PM_(2.5)类似,自贡夜间N O_(3)^(-)浓度相对于其他3个城市较高,OC在中午和午后出现较高值,SO_(4)^(2-)在轻和低光化学水平下变化不明显,浓度与光化学水平成正比。成都和达州,二次有机碳(SOC)随着光化学水平由轻到中的变化,占比不断增加。而对德阳和自贡,SOC随着光化学水平由轻到中占比先增加后减少。4个城市不同光化学水平下的氮氧化率(NOR)和硫氧化率(SOR)基本超过了0.1,说明二次转化较为明显,且SOR的值明显大于NOR,SO_(2)二次转化率更高。该文的研究方法和结论不仅对四川盆地的空气环境综合整治有重要价值,而且可为其它地区空气污染的预防与控制提供参考。

林场不同树种选育对PM_(2.5)大气颗粒物的调控研究

为了降低PM_(2.5)大气颗粒物含量,研究林场不同树种选育对PM_(2.5)大气颗粒物的调控效果。文章采集某区域6种园林植物叶表面空气微粒、叶中元素的组成、含量以及再悬浮速率,并对植物叶片滞尘能力测定方法进行优化,构建空气质量浓度与气象要素关系调控模型。通过检测不同样本叶片蜡质层对颗粒物的截留能力、滞尘粒度分布曲线的变化趋势、以及叶片滞留尘埃的平均颗粒大小,通过拟合计算获取不同树种选育对PM_(2.5)大气颗粒物的调控效果。单叶面积小且叶表粗糙的林场植物可以更好地对PM_(2.5)大气颗粒物进行调控。

ICP-MS法同时测定大气PM_(2.5)中6种元素研究

以大气PM_(2.5)为对象,建立微波消解ICP-MS法同时检测PM_(2.5)中6种元素方法。大流量采样器滤膜法采集PM_(2.5),硝酸-氢氟酸-双氧水分析,微波消解,钪(Sc)、锗(Ge)、锢(Im)、铋(Bi)为内标元素,选择适当待测元素同位素质量数,仪器最优参数条件下检测。结果表明,铬(Cr)、锰(Mn)、铜(Cu)、砷(As)、镉(Cd)、铅(Pb)6种元素回归方程线性相关系数R2均>0.999,检出限0.02~0.07μg/L,加标回收率为92%~104.38%,精密度RSD为0.71%~3.84%。同时,实际样品检测结果也表明,山西省运城市环境大气PM_(2.5)中Cr、Mn、Cu、As、Cd、Pb这6种元素均有检出,年均浓度从高到低排序依次为Mn>Pb>As>Cr>Cu>Cd,微波消解ICP-MS法可快速同时检测大气PM_(2.5)中多种元素。

城市规模对大气污染物NO_2和PM_(2.5)浓度的影响

随着我国城市的快速发展,城市的区域性大气污染问题日益突出,尤其是大城市和超大城市的污染问题更加严重。那么城市规模的扩大是否必然导致空气污染的加剧?控制城市人口规模是否是防治空气污染的有效手段?这些问题成为空气污染防治中政府、公众和学者广泛关注的焦点。采用2013年冬季全国114个重点城市两种典型大气污染物-NO_2(传统)和PM_(2.5)(新型)-浓度的实时监测数据,首先分析了这两种大气污染物的空间分布特征,进而定量分析城市人口规模和大气污染物浓度的关系。结果显示:(1)仅有21%的城市NO_2浓度达到WHO的城市年均浓度标准(40μg/m^3),全部城市的PM_(2.5)浓度高于WHO年均浓度标准(10μg/m^3);(2)大气污染物的空间分布具有显著的集聚特征和区域性特征,表现为:NO_2呈较为分散的空间分布,而PM_(2.5)的空间分布呈现"北高南低、内陆高沿海低"的特征。NO_2浓度高的区域主要分布在天津、河北东南部和山东中部地区,PM_(2.5)浓度高的区域主要分布于河北西南部和山东西部;(3)常住人口规模同冬季NO_2和PM_(2.5)浓度呈倒"U"型关系;在1000到1200万的城市冬季平均NO_2和PM_(2.5)浓度最高(NO_2:69.28μg/m^3,PM_(2.5):119.58μg/m^3)。(4)总人口低于1200万的城市,冬季NO_2浓度和PM_(2.5)浓度随着城市规模增加而显著升高(NO_2:r=0.44,P<0.01;PM_(2.5):r=0.43,P<0.01);总人口高于1200万的城市,NO_2浓度同城市规模呈显著负相关关系(r=0.91,P<0.05),PM_(2.5)浓度随城市规模增加逐渐降低。(5)常住人口密度在1000人/km^2以下的重点城市,NO_2和PM_(2.5)浓度同城市人口密度呈显著正相关关系(NO_2:r=0.23,P<0.05;PM_(2.5):r=0.36,P<0.01)。常住人口密度在1000人/km^2以上的城市人口密度同NO_2和PM_(2.5)浓度呈显著负相关关系(NO_2:r=-0.61,P<0.05;PM_(2.5):r=0.63,P<0.01)。以上研究结果可以为划定不同大气污染物的重点防治区域和制定联合防治行动计划提供理论依据,并为重点城市大气污染治理和城市人口规模控制理论完善提供参考。

简述大气环境中的PM_(2.5)防治措施

PM_(2.5),即大气细颗粒物,是指大气环境中直径小于或等于2.5μm的颗粒物,也称为可入肺颗粒物,是空气污染最主要的因素之一,对环境和人类健康都具有极大的危害。因此,大气环境中的PM_(2.5)污染已成为我国社会公众关注的焦点问题。为了有效解决环境空气污染,提高大气环境质量,减轻污染对人体造成的伤害,落实PM_(2.5)的防治措施刻不容缓。基于此,本文对大气环境中PM_(2.5)的来源、危害、防治意义及措施进行具体研究。

城市大气环境PM_(2.5)浓度变化特征及治理浅析

城市大气环境中PM_(2.5)浓度的变化特征及治理是一个备受人们关注的环境问题。本文通过对城市大气PM_(2.5)浓度的时间、空间和区域变化特征进行分析,发现PM_(2.5)浓度在不同时间存在明显的季节性和日变化特征,且在城市内部存在空间异质性。此外,不同城市和地区的PM_(2.5)浓度也存在显著差异,并受到多种因素的影响,如工业排放、交通污染、气象条件等。本文对城市空气PM_(2.5)的主要来源进行了分析,并提出改善城市大气环境质量、保护居民健康的对策。

大气PM_(2.5)和臭氧复合污染特征及气象成因研究

为了改善空气质量和制定科学的污染防治措施提供合理依据,提出大气PM_(2.5)和臭氧复合污染特征及气象成因分析。探究目标区域概况,设置采样点位置,选取采样设备;根据大气混合层高度和气溶胶辐射情况计算PM_(2.5)浓度和臭氧浓度,根据计算结果,从时间与浓度两方面研究污染特征;通过皮尔逊相关系数公式计算污染浓度与温度、风速与气压之间的相关性,完成气象成因分析。结果表明,复合污染的小时数在逐年下降;此外,温度和风速越高,气压越低,污染物浓度越高。

大气细颗粒物PM_(2.5)的污染特征及防治对策

大气细颗粒物PM_(2.5)是形成大气污染的主要物质之一,其成分较为复杂,来源比较多样化,给大气污染治理工作带来许多困难。技术人员要加强对PM_(2.5)的研究,探索其具体来源与形成机理,制定合理有效的防治措施,确保大气环境质量得到改善,为大气污染防治工作提供参考依据。

江西省上饶市大气细颗粒物(PM_(2.5))污染特征及防治策略

为了有效解决上饶市大气环境存在的突出问题,对江西省上饶市2016—2020年大气细颗粒物(PM_(2.5))的污染状况开展研究,收集地区产业分布等多因素,通过城市的在线监测系统收集染物的质量浓度信息和实验室内离子色谱仪等设备进行内含物测定,排查PM_(2.5)的发生源、分析PM_(2.5)的成分,归纳PM_(2.5)的四季质量浓度变化等特性。结果发现,扬尘源和工艺过程源是本市PM_(2.5)的主要发生源,分别占比为61.58%和20.74%,可发现二者占总排放量的82.32%。PM_(2.5)的化学组分中质量浓度最高的组分是OC,其次是SO_4^(2-),两者约占化学组分总量的50%。PM_(2.5)的总水溶性离子质量浓度为11.5μg/m^(3),SNA (SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+))在总水溶性离子中占88.90%,均呈冬高、夏低的变化特征。在PM_(2.5)的排放特征和组分的分析的基础上,从产业和能源结构的转型、企业排放的综合治理等多角度制定本地区的大气污染防治策略。

从邢台PM_(2.5)“退后十”探究大气污染问题

邢台PM_(2.5)如期实现“退后十”目标,启发了对于治理大气污染问题的思考。大气污染的污染源呈现在工业、交通、能源等领域,但造成污染的根源在于环保意识淡薄、对污染精细化管控不够、绿植覆盖率不足、水资源短缺等原因。治理大气污染,任何单个企业的努力都不足以改变地方大气污染现状,必须从国家和地方政府层面出发,坚持“源头治理”的原则,加强思想认识、增加空气净化能力、建立共赢机制、借力第三方监管四方面开展大气环境的治理,为实现邢台空气质量持续好转提供坚强有力的保障。

基于GIS技术与嵌套网格的大气PM_(2.5)污染最优集成预报方法

为了提升城市空气质量的预报准确率,分析大气PM_(2.5)污染物各尺度污染变化情况,提出基于GIS技术与嵌套网格的大气PM_(2.5)污染最优集成预报方法.基于大气污染扩散模拟情况,利用GIS技术的前、后期数据处理以及结果显示输出,处理大气PM_(2.5)污染数据,可视化展示污染扩散情况;采用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS),模拟大气PM_(2.5)污染物各尺度污染变化,完成污染预报;基于观测、预报资料结合多种集成方法组建集成预报,经评价获取评分最高集成预报方法,完成大气PM_(2.5)污染最优集成预报.以安阳市为例,应用该方法进行空气质量预报实验.结果表明:该方法的PM_(2.5)质量浓度预报值与实际观测值更加接近,有效提升了大气污染预报准确率,以PM_(2.5)为代表的细颗粒物和以扬尘为主要源的粗颗粒物污染突出,需加强企业烟尘污染物的管控.

2017~2018年广安市大气细颗粒物(PM_(2.5))污染特征及季节性变化源解析研究

为研究广安市城区大气细颗粒物污染特征及成因,选取2017~2018年广安市委国控站点四个季度监测数据,运用移动式在线单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS)对广安市大气细颗粒物污染特征、季节性变化规律开展源解析。主要结果为:(1)2017~2018年广安市大气细颗粒物污染源贡献率季节性差异较大,春季和秋季扬尘源贡献突出,夏季和冬季为工艺过程源、燃煤源;(2)不同组分贡献率季节性差异不大。夏季、秋季、冬季有机碳、元素碳贡献较大,春季有机碳贡献较大;(3)冬季和夏季细颗粒物污染表现明显,颗粒物老化程度冬季>秋季>春季>夏季。研究为广安市加强大气细颗粒物污染防治研究提供参考依据,也为科学应对重污染天气提供一些借鉴意义。