用月平均和逐时气象场对东亚夏季SOx远距离输送的数值实验

本文用日本山梨大学片谷教孝等人建立的３维欧拉型污染物远距离输送模式,分别输入１９８８年６月月平均和逐时气象资料（风场、气压场、密度场、降水等）,对夏季东亚地区ＳＯｘ的远距离输送进行了数值模拟。所有实验均积分１个月,对ＳＯ２、ＳＯ２－４的地面浓度及沉降量进行了分析,实验结果表明：如果仅仅考虑ＳＯ２的远距离输送模拟,可以月平均场气象资料代替模式中需要的逐时场气象资料;而将逐时场的风、降水资料和月平均场的气压、密度资料共同使用则与输入逐时场气象资料对ＳＯ２及ＳＯ２－４模拟结果完全相当。由于实验中只使用了１９８８年６月的资料,故下一步的研究应对不同年、季的气象资料及不同污染物的远距离输送模拟进行比较,从而考察月平均场气象资料在污染物远距离输送的模拟中能否完全或部分代替逐时场气象资料。     

复杂地形条件下空气污染预报方法研究

应用逐步回归统计方法 ,利用本溪市地面常规气象观测资料 ,对该市空气污染物TSP和SO2 分别进行了计算分析 ,建立了预报方程 ,并对这 2种污染物分别进行了预测检验     

福州市空气污染浓度预报方法

根据福州站１９９５～１９９８年探空和地面资料,计算出影响污染物浓度的１１个地面气象要素和９个大气层结参量,将它们和福州市１９９５～１９９８年ＳＯ２、ＮＯＸ、ＴＳＰ浓度建立一系列回归方程,利用该回归方程对１９９９年２～８月空气污染物进行逐日等级预报,天气形势分类对应关系进行补充订正得出预报等级,并与实测各污染物浓度等级进行对比。     

复杂地形条件下空气污染预报方法研究

应用逐步回归统计方法，利用本溪市地面常规气象观测资料，对该市空气污染物TSP和SO2分别进行了计算分析。建立了预报方程，并对这2种污染物分别进行了预测检验。     

空气污染预测与地面气象要素应用

利用逐步回归的数理统计方法及本溪市大气环境监测资料和地面常规气象观测资料，对辽宁省本溪市空气污染物TSP和SO2的浓度分别进行了计算分析并建立了预测方程，并对这两种污染物分别进行了预测检验。     

临沂市冬半年大气污染气象条件分析

利用１９９４～１９９７年冬半年临沂市大气ＳＯ２浓度观测值与同期气象资料,着重分析了临沂市大气污染特点及其与气象条件的关系,总结了不利于大气污染物扩散的气象条件。指出在不利的气象条件下,适当控制污染物的排放可大大减轻大气污染程度。     

沈阳市空气污染统计预报

使用逐步回归的统计方法,对沈阳市空气污染轴TSP和SO2分别建立了预报方程,并对这两种污染物分别进行了试报检验。     

M—γ尺度动力模式在SO2扩散数值模拟中的应用

引言在环境影响评价领域,高斯烟流模式被广泛应用于大气污染物的输送扩散计算,由于推导高斯烟流模式的假设条件要求风矢量与湍流扩散系数的时空结构为定常,与实际情况存在很大的偏离,而用逼近真实环境风温场结构的三维动力模式来进行污染物传输过程的数值模拟有其重要意义。本文即采用Ｍ—∪尺度动力模式对太原市ＳＯ２的传输扩散进行了数值模拟个例分析,分析模拟结果表明,Ｍ—∪尺度动力模式可用于大气污染物的数值模拟,能够反映太原市的ＳＯ２浓度分布状况。１Ｍ—∪尺度动力模式简介Ｍ—∪尺度动力模式是基于由地形动力、热力强迫…     

建筑物对称性对大气输移特性影响的模拟研究

运用修正的k-ε双方程湍流模型分别对非对称性建筑物和对称性建筑物周围的流场和污染物浓度场进行模拟,计算出地面风速为3 m/s时不同建筑物周围的流场与污染物浓度场分布。结果表明:建筑物的形状对建筑物周围风场和污染物浓度场有明显的影响,不同形状建筑物尾流区形态各不相同。数值模拟结果对研究建筑物周围的传输特性有一定的指导意义,并对污染物的扩散机理进行了探讨。     

提高火电行业排放标准对中国经济和污染物排放的影响——基于环境CGE模型的测算

通过利用环境CGE模型测算实施《火电厂大气污染物排放标准GB 13223-2011》对中国宏观经济和污染物减排的短期影响。模拟结果显示,短期内,新标准对宏观经济的影响较小,GDP只下降了0.18%。从行业产出看,要素价格下降,使工业部门和出口导向型行业成本降低,产出扩张。此外,新标准对大气污染物减排的效果显著。由于脱硫脱硝装置的投入使用使末端废气去除率提高,进而导致煤炭燃烧排放量大幅下降,SO₂和NO_X的排放量分别下降22.8%和11.4%,绝对量分别减少560万t和148万t。     

气溶胶核化清除的化学效应──Ⅱ：动力学参数对云滴化学非均匀性的影响

运用已建立的气溶胶核化清除的物理化学模式，研究了云的动力学因子（如：气块上升速度、夹卷作用）对云滴化学非均匀性的影响。计算结果表明：较强烈的云发展（较大的气块上升速度）可加强由于气溶胶核化和云滴凝结增长造成的云滴化学的非均匀程度。夹卷作用抑制了云的发展，因而减弱了这种非均匀程度。夹卷作用同时也造成总体液态水中Ｓ（ＶＩ）、Ｈ＋等浓度的增加，在Ｓｍａｘ附近可达１个量级。如果考虑气溶胶粒子的夹卷，则可使气块内云滴污染物浓度随云滴大小的变化更加复杂化，如：不仅云滴污染物浓度随云滴大小而变化，即使对于相同大小的云滴之间，其污染物浓度也可相差很大。     

北京城区空气污染浓度长期预测

通过分析北京城区４种主要空气污染物（ＳＯ２、ＮＯＸ、ＣＯ、ＴＳＰ）浓度的月、季变化特征,建立起均生函数预测模型。拟合及预报试验表明,这些预测模型不但可以很好地拟合空气污染浓度的变化趋势,而且还能够对未来几个月的空气污染浓度做出较准确的预测。     

气象条件和污染物排放对兰州市冬季空气质量的影响

利用人工神经网络(ANN)技术,基于气象条件、污染物排放变化和污染物浓度资料构建污染物浓度统计模型,在此基础上分析气象条件和污染物排放源排放变化对污染物浓度逐日变化和年际变化的影响。研究结果发现基于ANN建立的大气污染统计预报模型模拟NO_2浓度准确性较高,其次为SO2,PM10浓度准确性较低。ANN的输入参数更适合NO_2的模拟,SO2和PM10浓度的影响因子较为复杂。气象条件变化是NO_2浓度逐日变化的主要影响因子,污染物排放量变化是NO_2浓度年际变化的主要影响因子。因子分离法计算得到的气象条件、污染物排放及两者相互作用对NO_2浓度逐日变化的贡献率分别是57.9%、24.5%和17.6%,对NO_2浓度年际变化的贡献率分别是13.7%、73.3%和13%。     

柴油发动机颗粒排放物分析及来源解析

针对上海柴油机股份有限公司生产的各类型柴油机,按十三工况法采集颗粒物样品．采用离子色谱法对１０种常规无机离子（Ｎａ＋、Ｋ＋、Ｃａ２＋、Ｍｇ２＋、ＮＨ４＋、ＳＯ４２－、ＮＯ２－、ＮＯ３－、Ｆ－、Ｃｌ－）的含量进行了检测．检测结果表明,硫酸根离子的质量分数普遍偏高,为９２５２％ ～１３９８９％．Ｎ系阴离子的排放变化趋势与气体污染物ＮＯｘ的比排放趋势基本相同．利用气质联用中的全扫描方式分别检测了柴油机排气微粒ＳＯＦ（ＳｏｌｕｂｌｅＯｒ ｇａｎｉｃＦｒａｃｔｉｏｎ）组分,对照柴油组分分析了颗粒物组分的来源．柴油机排气颗粒物中ＳＯＦ的最大组分为烷烃,质量分数为６０５％且大部分为直链烷烃;其次是酚类、酯类、醇类及其衍生物,质量分数为２５２％,此外还有部分芳香烃,质量分数为１４３％,主要为萘族和菲族芳香烃,来源于未燃柴油．     

北京市几种主要污染物浓度与气象要素的相关分析

利用 1 999年 1 1月 1日至 2 0 0 3年 7月 30日间 ,北京市几种主要污染物SO2 、NO2 及PM1 0 浓度逐日资料和风速、温度及降水的逐日资料 ,分别对北京市几种主要污染物浓度与同期气象要素之间的关系进行了分析。通过分析注意到 ,污染物浓度与同期气象要素之间通常存在非常明显的非线性关系 ;因而采用非线性回归方程来描述污染物浓度与气象要素之间的依赖关系 ,这一改进使污染物浓度与气象要素之间的相关性有了明显的提高 ,同时使回归方程的误差减小。     

珠江三角洲地区天气类型与污染潜势及污染浓度的关系

利用１９８６—１９９３年珠江三角洲地区主要城市的污染浓度资料和天气资料，计算了不同月份各种天气类型下大气污染物浓度超过二级标准的频率，得出珠江三角洲地区天气类型和地面空气污染浓度之间的定性关系。发现大气中的污染物浓度（如ＳＯ２、ＮＯｘ、ＴＳＰ、ＣＯ）不仅与当天的天气类型有着密切联系，而且与前几天的天气类型的持续时间、地面气压场和高空气压场的配置、锋面移动的快慢、热带气旋的影响等天气因素均有关系。     

Monte Carlo多源模式在广东核电站大气环境评价中的应用

发展了ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ多源模式并用于模拟广东核电站排放的放射性污染物浓度分布和干湿沉积量。数值实验和六氟化硫（ＳＦ６）示踪实验表明,模式能很好地反映复杂地形和生态下垫面对污染物的输送、扩散和干湿沉积的影响;与观测值相比,浓度计算值的准确率大于等于５０％的概率为５８４％。     

修正的拉朗日K模式及其在区域尺度中的应用

本文建立了模拟区域尺度的大气污染物输送与扩散过程的拉格朗日Ｋ模式，该模式结构简单，计算量小。初始浓度场采用高斯烟流扩散模式确定大气污染物的垂直分布，克服了区域模式在近距离短时间预测浓度精度不高的缺点。应用修正的拉格朗日Ｋ模式预测上江苏省区域排放的ＳＯ２在大气中输送与散布过程，验证结果表明该模式的精度能够满足区域环境污染物分布预测等环境应用的需要。     

北京地区气溶胶PM2.5粒子浓度的相关因子及其估算模型

文中运用统计分析和气象统计预报的方法 ,使用北京白石桥小区的污染物观测资料和同期北京地区的气象观测资料 ,对影响大气污染的气象因子进行了综合分析 ,并分别建立了气溶胶PM 2 .5粒子浓度与气体污染物、气象要素场的两类统计相关拟合模型。发现气溶胶PM2 .5粒子浓度与气体污染物浓度存在不同程度的相关性 ,且与气象条件亦存在显著的相关关系 ,此类时空变化及其量化估算模型具有一定实际应用价值。通过确定气象要素场和气溶胶浓度的关系可进一步研究不同地区的污染物输送和污染源扩散影响的问题。     

环境污染预测的人工神经网络模型

作者用基于Ｂ－Ｐ算法的人工神经网络，提出了建立环境污染物浓度预测的方法，并通过一个大气污染的ＳＯ２浓度的人工神经网络预测实例，证实了工人神经网络用于环境污染预测的可行性。