2003年辽西地区空气污染试预报检验

应用新一代大气扩散模型进行了辽西地区2003年春季和夏季条件下的SO2和TSP日均浓度试预报，同时引入平均相对误差的概念对浓度预报值进行了检验。结果表明：SO2预报结果好于TSP，夏季预报结果好于春季。     

本溪市大气环境质量区域评价

利用本溪市2002年TSP(总悬浮颗粒物 )和SO₂(二氧化硫 )大气环境监测资料、污染源排放清单资料和气象资料以及新一代大气扩散模型 ,进行了本溪市大气环境质量区域评价。结果表明 :本溪市低架源对地面浓度的贡献相对较大 ,高架源对地面浓度的贡献相对较小。     

Models-3模式中增加移动源清单对模拟效果的影响

采用空气质量模式Models-3,在原有点源和面源污染源输入清单的基础上,加入移动污染源,对辽宁地区2004年12月24—27日大气污染物时空分布进行数值模拟。结果表明,加入移动污染源后,辽宁主要城市污染物SO₂、NO₂和PM₁₀模拟效果有所提高,NO₂模拟效果提高最为明显;从总体模拟效果来看, SO₂和NO₂模拟效果较好,而PM₁₀模拟值相对较差。     

山西省燃煤电厂二氧化硫减排对硫沉降的影响分析

采用ATMOS长距离传输模型,对2006—2007年山西省燃煤电厂通过关停小机组及增设脱硫设施所减少的SO₂排放量进行数值模拟,并基于地理信息系统,分析了整个模拟范围内的总S沉降和干/湿S沉降分布特点,探讨了关停小机组及增设脱硫设施减少SO₂排放量的效果。结果表明：2006—2007年间山西省燃煤电厂装机容量增加,但SO₂排放及其导致的S沉降量持续下降,表明二氧化硫减排效果非常明显。     

CAPPS3模式在福州市预报效果检验

对2009年7月至2010年6月区域空气质量数值预报模式CAPPS3在福州市的应用进行效果检验,分析各季节CAPPS3预报福州市3种污染物SO₂、NO₂和PM₁₀的等级预报准确率、转折性天气预报准确率与监测值的相关系数以及综合评分。结果表明：夏秋季节CAPPS3模式3种污染物等级预报准确率较高,冬季NO₂和春季PM₁₀的等级预报准确率较低,错误等级预报多数偏高;转折性天气预报准确率夏秋季最高,春季最低,模式对天气形势的变化反应不灵敏,特别是污染物浓度突变时,预报能力较差,当天气形势稳定时,预报效果较好;浓度预报值较监测值有偏大和滞后的缺点;相关系数及综合评分结果夏秋季最高,春季最低。CAPPS3总体预报效果较好,可提供有价值的指导预报,适合业务运行。     

长春市空气质量污染特征分析与防治对策

为探讨2003－2007年长春市污染新特征,了解大气污染物变化趋势,对市区内客车厂等6个环境空气质量国控点位监测数据进行了归纳计算,并采用API评价方法,得到了PM₁₀、SO₂和NO₂ 3种污染物年均值变化曲线和各种污染类型天数,同时查明了大气污染物的来源。结果表明：2003－2007年间长春市大气污染主要呈现波动略上升的总体特征,据此从气象条件和城市能源消耗等角度分析成因,并提出加深节能减排工作等一系列大气污染防治对策与建议。     

2010年民勤沙地近地面沙尘气溶胶浓度特征

为了更好地研究沙尘气溶胶起沙和输送特征,2010年4—5月,在民勤周边沙地利用EZ LIDAR ALS300&ALS450型激光雷达和 GRIMM 180型颗粒物采样器进行了大气气溶胶的外场连续观测,取得了晴天、浮尘、扬沙和沙尘暴天气条件下沙尘气溶胶总后向散射垂直剖面图和PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0质量浓度采样资料,其中包含“0424”特强沙尘暴过程资料。结果表明：春季民勤近地层大气中沙尘气溶胶浓度较高,且随气象要素的变化很大;在整个观测期内,PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0的平均质量浓度分别为202.3、57.4 μg/m³、16.7 μg/m³。在不同天气条件下,PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0质量浓度的变化有很好的相关性,但变化趋势有所不同。在沙尘暴天气条件下,PM₁₀的日平均质量浓度高达2469.1μg/m³,是背景天气条件下PM10日平均质量浓度的100多倍,是浮尘天气条件下PM10日平均质量浓度的8倍,是扬沙天气条件下PM₁₀日平均质量浓度的2倍。PM_2.5在沙尘暴天气下日平均质量浓度为460.3 μg/m³,是背景天气条件下PM_2.5日平均质量浓度的45倍,是浮尘天气条件下PM_2.5日平均质量浓度的6倍,是扬沙天气条件下PM_2.5日平均质量浓度的1.4倍。PM_1.0在沙尘暴天气条件下的日平均浓度为92.7 μg/m³,是背景天气条件下PM_1.0日平均浓度的13倍,是浮尘天气条件下PM_1.0日平均浓度的7倍,是扬沙天气条件下PM_1.0日平均浓度的1.3倍。可见,风速增大时沙尘粒子浓度的增加对粒子粒径是有选择的,小粒子比重随沙尘浓度增加而相对减小,大粒子比重随沙尘浓度增加而相对增多;通过对“0424”特强沙尘暴过程的研究表明,一次沙尘暴过程往往包括沙尘暴、扬沙和浮尘天气中的两种类型;通过对激光雷达数据分析发现,在强沙尘暴发生过程当中,民勤沙地发生了非常严重的风蚀起沙现象。     

北京地区三级以上污染日的气象影响因子初步分析

依据2001—2007年北京市环境保护局公布的SO₂、NO₂和PM₁₀日平均空气质量等级大于或等于三级以上的污染日作为样本,统计分析了污染日3种污染物指数与同期南郊观象台（近郊区）的地面和探空气象要素的相关关系。同时采用Hysplit-4后向轨迹分析方法,对出现四级以上污染的重污染日污染源进行了初步探讨。结果表明：风向是造成上述3种污染物出现重污染的主要原因之一;污染日存在两重或多重逆温层,而且逆温层较低较厚,垂直对流和水平扩散作用较弱,湿沉降作用较小,因此污染物不易扩散和输送,堆积在近地面,造成重污染。北京西南、东南部地区以及沙尘暴过程内蒙古、河北北部是造成重污染天气的主要输送源地。研究结果可为北京重污染过程的预警预测及其综合防治提供科学依据。     

吐鲁番市冬季重污染日气象成因及预报

通过空气污染日的天气学分析，将污染浓度和气象要素进行模糊聚粪，研究重污染日形成原因及污染浓度同气象要素的关系，总结出有利于和不利于SO2和TSP对扩散的天气形势，在引基础上采用天气形势和逐步回归相结合的预报方法对SO2和TSP日均浓度进行了预报。     

一维气候时间序列所包含的浑沌吸引子的Kalmogorov熵的确定

本文采用上海16年(1970—1985年)逐日平均气压资料,用相空间延拓的方法,计算了它的关联维D和Kalmogorov熵的近似值二阶Renyi嫡K₂。得到D=7.7～7.9,为分数值,K₂约为0.1,是一正数值。证明我国季风区短期天气吸引子是一种浑沌运动。由K₂数值直接估计可预报时间T=(1K₂)约为十天,与早期动力统计学方法所得的可预报时间尺度相一致。 本文计算中,考察了相空间拓展时延滞τ的效应。计算结果表明:关联维D和K₂对τ均是收敛的。对本文所用上海逐日平均气压序列,用延滞τ=5延拓的相空间,各坐标分量是相互独立的,系统动力学特征量是稳定可靠的。      

临安大气气溶胶理化特性季节变化

分别利用碳成分分析仪、离子色谱仪和原子吸收光谱仪等获取浙江省临安地区大气气溶胶在春、夏、秋、冬四季的质量浓度、离子与碳成分特性，并对不同粒径气溶胶成分分布特点作了较详细分析。结果表明:气溶胶质量浓度、可溶性离子浓度以及碳成分浓度具有明显的季节变化趋势。整个尺度范围内，气溶胶质量浓度季节变化特点为春季浓度最高，达到534 μg/m3；冬季次之，质量浓度为117.21 μg/m3；夏季浓度最低，平均为65.7 μg/m3；秋季质量浓度98.6 μg/m3。可溶性离子成分在气溶胶中所占比例具有明显的季节性，其中夏季最高为49.4%，春季最低为11.3%。硫酸根离子SO₄2-和氨根离子NH₄+和硝酸根离子NO₃- 3种离子浓度之和约占离子总量的75%~83%。受温度影响，硝酸根离子NO₃-浓度随季节变化幅度较大，夏季平均浓度为1.7 μg/m3, 冬季平均浓度为11.5 μg/m3，是夏季浓度的6.8倍。碳浓度分布特点显示，气溶胶中元素碳浓度春季最高，夏季最低。有机碳浓度春季最高，冬季最低。气溶胶粒度分布特点也非常明显。四季中粒径小于11 μm（PM₁₁）的气溶胶均占气溶胶总量的90%以上，粒径小于2.1 μm（PM_2.1）的气溶胶占到气溶胶总量的53%以上。可溶性离子在粒径小于2.1 μm气溶胶颗粒中，以硫酸根离子、氨根离子和硝酸根离子为主。碳成分尺度分布特征为颗粒越小，有机碳及元素碳浓度越高。     

库尔勒市空气质量分析及预报方法研究

环境部门1999年在库尔勒市选择3个不同地点,分别代表城市中心区、工业区和居民生活区,建立空气质量监测站.由3个监测站的10 a空气质量监测数据进行分析,可以看出,库尔勒市的主要污染物是总悬浮颗粒物,属自然浮尘与煤烟型混合污染,春季以浮尘污染为主,冬季以煤烟型污染为主;这和库尔勒市春季风多,冬季取暖的自然生活规律有关.根据高斯扩散模式原理选取预报因子,用多元线性逐步回归的方法,建立空气TSP、SO2和NO2浓度预报方程,对库尔勒市的空气质量的分析,实现了库尔勒市空气环境质量气象等级的预报.     

环境场对边界层低空急流形成的影响

本文利用两层流的浅水波模式,讨论了环境场对边界层低空急流形成的影响,并得到了边界层低空急流的特征宽度为L₀=(ρ₂-ρ₁)/(ν₂ρ₂-ρ₁ν₁)L₀*C₀*,式中C₀*=√gh₂, L₀*=C₀*/f为Rossby变形半径,ρ₁,p₂和v₁,v₂分别为上下两层大气的密度和大尺度经向地转风,H₂为低层大气的厚度,g为重力加速度,f为柯氏参数,当高低层大气中的大尺度经向地转风的垂直切变越强时,所形成的中尺度边界层低空急流就越强;当低层大气中的温度增高和湿度增大、并且低层大气中的大尺度经向地转风越强、高度越低时,越有利于形成边界层低空急流。      

珠江三角洲地区大气CO2浓度特征及地面风的作用

利用光腔衰荡光谱(CRDS)技术在线观测了广州番禺大气成分站(GPACS)的大气CO₂浓度特征,分析了地面风对CO₂的作用。结果表明：(1)大气CO₂在珠江三角洲地区存在明显的地域不均匀特征,2014—2016年期间GPACS的年均本底浓度比全球背景地区平均增加了22.5×10^-6(22.5 ppm);(2)大气CO₂浓度在春季最高,冬、秋季次之,夏季最低,年均值为426.64±15.76 ppm;(3) CO₂的日变化为双峰结构,峰值分别在05:00—07:00和21:00—22:00,谷值在13:00—15:00,表明受到了自然过程以及人为排放源的复合影响;(4)风场显著影响CO₂的浓度分布,春、夏季CO₂浓度距平日变化与地面风速为显著负相关,秋、冬季则为显著正相关。在春、夏季,S-WSW和NNE-N风向上CO₂浓度较低,在秋、冬季,SSE-S和N方向均导致CO₂浓...     

基于不同机器学习算法的汾渭平原 PM2.5质量浓度预报与分析

基于支持向量回归(SVR)、BP神经网络(BPNN)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)和极端梯度提升(XGBoost)等5种机器学习算法,利用2016—2021年逐小时PM_2.5质量浓度监测数据和气象观测数据,构建汾渭平原代表城市PM_2.5质量浓度预报模型,对比检验不同预报模型在不同时段的预报效果。结果表明：(1)5种机器学习算法模型总体表现为秋冬季和供暖期的预报效果要优于春夏季,各模型在细颗粒物污染较重时段的预报能力更加稳定,预报效果更好。(2)XGBoost模型无论在决定系数、平均绝对误差、均方根误差上均不同程度地优于其他模型,其次是GBDT、RF和BPNN模型,SVR模型预报能力较差。(3)XGBoost模型预报结果在量级和演变趋势上与实况十分接近,预报值偏离实况值的幅度较小,但春夏季预报结果有明显的高估或低估,对极端高值区也存在低估。(4)当前和过去1 h的能见度是影响预报效果的最关键因子,气象因子对汾渭平原PM_2.5质量浓度预报存在明显的时间滞后性影响。     

库尔勒市空气质量分析及预报方法研究

环境部门1999年在库尔勒市选择三个不同地点,分别代表城市中心区、工业区和居民生活区,建立空气质量监测站。由三个监测站的十年空气质量监测数据进行分析,可以看出,库尔勒市的主要污染物是总悬浮颗粒物,属自然浮尘与煤烟型混合污染,春季以浮尘污染为主,冬季以煤烟型污染为主;这和库尔勒市春季风多,冬季取暖的自然生活规律有关。根据高斯扩散模式原理选取预报因子,用多元线性逐步回归的方法,建立空气TSP、SO2和NO2浓度预报方程,对库尔勒市的空气质量的分析,实现了库尔勒市空气环境质量气象等级的预报。     

北京夏季空气质量的气象指数预报

该文提出一种参数化预报方法,制作北京及其周边地区夏季空气质量气象条件指数预报。采用2000-2007年7-9月北京市观象台大气成分 (PM₁₀) 逐日观测资料和华北区域气象站网加密地面观测及探空信息,分析北京地区夏季奥运会历史同期与高污染过程 (PM₁₀浓度>150μg/m3) 关系密切的敏感气象要素和变量。引入适应度函数分级方法,计算北京周边不同观测站可能形成污染向北京输送的权重,建立北京夏季空气质量气象条件参数PLAM (parameters linking air-quality and meteorology) 预报模型。PLAM指数给出北京局地污染气象条件的客观定量诊断和预测,并可指示周边地区有利 (或不利) 于污染向北京输送的强度和方位。夏季“静稳型”气象条件参数化PLAM方法为北京奥运气象保障任务实时提供预报产品,分别用PM₁₀及可吸入颗粒物指数 (API) 对2008年7-8月PLAM逐日预报进行检验,相关系数达到0.001显著性水平。     

贵阳市PM2.5分布特征及气象条件的影响

利用2013~2017年贵阳市10个国控空气质量监测站点PM_2.5逐时监测数据,分析了贵阳市大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:(1)贵阳市PM_2.5年均浓度为36.14 ug·m-3,基本处于国家空气质量二级标准范围内,污染程度较轻;(2)贵阳市PM_2.5浓度冬季浓度为一年中最高,最高值出现在12月,夏季浓度最低,最小值出现在7月;(3)气象要素对PM_2.5浓度的影响是显著的,尤其是在分季节的情况下,气象要素对PM_2.5的影响差异较大。PM_2.5浓度与太阳辐射、日照时数、气压呈显著正相关,与降水、相对湿度、风速、气温呈显著负相关。太阳辐射夏季对PM_2.5影响最大,日照时数春季对PM_2.5的影响最大,气温在夏、秋季与PM_2.5浓度呈显著负相关。春季降水对PM_2.5的相关性更为显著,风速对夏、冬季与PM_2.5浓度具有显著负相关性。      

四川雅安三种主要大气污染物浓度与气象条件的关系及其预测研究

基于四川雅安城市空气质量预报和大气污染防控的需求以及冬季以颗粒物(PM_(2. 5)和PM_(10))污染为主、夏季以臭氧(O_3)污染为主的特点,本文利用雅安市2015-2018年空气污染监测数据以及同期气象观测资料,重点分析雅安市空气污染物PM_(2. 5)、PM_(10)和O_3浓度变化特征的基础上,利用灰色关联度方法对上述污染物浓度与气象要素的相关关系进行了细致分析;通过BP神经网络进行两者的数学建模,构建了雅安市空气质量短期预报模型,并进行了试预报检验。研究表明:雅安市2015-2017年期间污染物O_3、PM_(2. 5)、PM_(10)浓度呈上升的趋势,空气质量达标率自2015年的92. 7%降低到2017年的82. 2%,2018年达标率略有上升为88%,但仍出现了9天中度污染和1天重污染。污染物浓度与气象要素变化相关密切,其中,降雨量和气压与PM_(2. 5)和PM_(10)污染关联最大,表明雅安作为四川盆地的"雨城",其降水对颗粒物的湿清除效应是很显著的;而气温和风速与O_3污染关联最大,恰好反映了高温和由高温所隐含的强辐射对O_3生成的促进作用。由BP神经网络所建立的雅安O_3预报模型,其准确度较稳定,各季7天平均相对误差都19%,并且预报效果排序为夏季冬季秋季春季;由BP神经网络所建立的雅安PM_(2. 5)预报模型,其在春季和夏季预测准确度较好,两季7日平均相对误差都16%,秋季相对误差略高一点,其四季预报准确度排序为夏季春季秋季冬季。此研究结果可为当地空气质量预报业务的开展提供技术支持。     

1975-2005年中国铁路机车的CO2排放量

基于我国铁路部门逐年统计数据,计算了1975-2005年我国铁路机车的CO₂排放量,分析了我国铁路机车CO₂排放强度及其变化特点。结果表明,由于蒸汽机车不断被内燃机车和电力机车所取代,我国蒸汽机车CO₂年排放量逐年降低,内燃机车的CO₂年排放量逐年上升,铁路机车CO₂总排放量由1975年的4223万t降至2005年的1640万t,CO₂排放强度呈现明显的降低趋势,年均降低2.4 g /换算吨公里。我国铁路机车的CO₂排放量占整个交通运输仓储和邮政行业CO₂排放量的比重也呈逐年降低趋势。