河南省PM2.5时空变化及其影响因素

PM_2.5属于大气细颗粒物,能够长时间悬浮于空气中且易被人体吸入,影响人类的身体健康。以河南省18个观测站逐小时PM_2.5浓度数据为研究对象,采用数理统计、反距离权重和地理探测器等方法,探讨河南省PM_2.5浓度的时间和空间变化特征及其影响因素。研究表明：(1)年际尺度上,2017—2022年河南省年均PM_2.5浓度呈下降趋势。(2)季节尺度上,四季PM_2.5平均浓度由高到低依次为：冬季(89.5±16.2μg/m³)、秋季(48.5±5.5μg/m³)、春季(41.4±6.1μg/m³)、夏季(28.8±7.3μg/m³),冬季平均浓度远高于其他三季。(3)月份尺度上,PM_2.5浓度呈“U”型变化特征,1～7月呈降低趋势,8～12月呈增加趋势,其中1月浓度最高(107.9±12.2μg/m³),7月浓度最低(27.0±10.6μg/m^3<...     

典型城市夏季碳组分污染特征与来源解析

为了研究京津冀地区典型城市PM_2.5及其碳组分的污染特征和来源,选取北京和唐山具有代表性的5个监测点于2012年7月3日至30日进行了PM_2.5样品采集.分析研究了PM_2.5、有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度及变化特征,采用OC/EC最小比值法估算了二次有机碳(SOC)的质量浓度,并使用因子分析法解析了碳组分来源.结果表明:采样期间北京市PM_2.5、OC和EC质量浓度分别为76.2±38.5μg/m³、7.0±2.2μg/m³和3.0±1.4μg/m³,均低于唐山的97.7±38.8μg/m³、11.7±6.3μg/m³和7.0±5.0μg/m³;北京灰霾天气PM_2.5、OC和EC浓度分别为非霾天气的2.0、1.2和1.8倍,唐山相应为1.4、1.5和1.6倍;北京和唐山SOC质量浓度分别为3.0μg/m³和5.1μg/m³,分别占OC质量浓度的42.9%和43.6%;北京和唐山PM_2.5中碳组分主要来源于燃煤和机动车尾气,其贡献量均超过75%,因此要进一步加强清洁能源替代、控制机动车保有量的增长及提高车用油质量.     

南京环境空气质量特征及变化分析

基于2015年1月1日—2021年2月10日南京市大气污染物监测数据,分析了南京市主要大气污染物时空分布特征与潜在源区贡献.结果表明：1)近6年南京市6种大气污染物(CO、NO₂、SO₂、O₃、PM₁₀和PM_2.5)年均质量浓度分别为800、43.1、13.0、106.0、77.1和43.0μg·m^-3;南京臭氧质量浓度均值高于中国典型城市(北京、上海、广州、成都、兰州和武汉),而PM_2.5平均质量浓度最低.2)2015—2020年南京NO₂、PM₁₀和PM_2.5超标天数呈减少趋势,平均降低率分别为29.1%、38.1%和28.1%,而臭氧超标天数呈增加趋势;臭氧季节变化表现出夏高冬低,其他5种污染物均呈现冬季高特征.3)冬季(特别是1月)南京PM_2.5质量浓度均值最高,对该时间段南京细颗粒物进行潜在源分析,发现南京地区细颗粒物主要受周边工业污染物...     

南京城区夏秋季能见度与PM2.5化学成分的关系

为研究唐山PM_2.5污染特征及区域传输贡献,对唐山冬夏2季PM_2.5环境样品进行测试分析,并采用WRF-CAMx对京津冀地区PM_2.5及二次离子进行定量模拟,获取了PM_2.5成分谱数据,估算了PM_2.5和二次离子的区域传输贡献.唐山冬夏2季PM_2.5平均质量浓度分别为（117.9±56.6）、（77.3±29.8）μg/m³,超标率分别为65.0%和41.7%;水溶性离子的平均质量浓度分别为（58.4±17.9）和（42.6±23.6）μg/m³,分别占PM_2.5的49.4%和55.0%,是PM_2.5的主要成分.Cu、Zn、As、Sr、Cd、Sb、Pb主要来自人为源,Na、Mg等其余元素主要来自地壳源.冬夏2季PM_2.5受外来源贡献分别为26.9%和31.1%,二次无机气溶胶（secondary inorganic aerosol,SIA）传输作用较PM_2.5更为显著,夏季PM_2.5和SIA外来源贡献高于冬季,高质量浓度时段外来源贡献会有一定幅度的上升.稳定的大气环流背景场、低风速等气象条件和燃煤排放源的增加是造成冬季重污染发生的重要原因.

     

基于气象因素的PM2.5质量浓度预测模型

为得出拟合效果最佳的预测模型,建立了多元回归和机器学习预测模型对PM_2.5质量浓度进行预测。在输入气象因素的基础上,引入污染物质量浓度基础值和周期因素两类变量作为预测输入,并对4种预测模型进行对比研究。研究结果表明:对预测输入进行改进后,多元线性回归预测模型拟合优度由0.52提高至0.64,所选取的气象参数、污染物质量浓度基础值和周期因素能较好地描述PM_2.5质量浓度的日变化情况;与多元线性回归预测模型相比,BP神经网络和支持向量机两种预测模型能较好地捕捉PM_2.5质量浓度与预测输入之间的非线性影响规律,整体拟合优度分别达0.69和0.74,预测准确度较高;支持向量机预测模型可作为PM_2.5质量浓度预测的首选方法。     

冬季不同植物群落对大气颗粒物浓度的阻滞作用

为探讨不同植物群落对大气颗粒物浓度的影响,以郑州市金水区为例,在2020年冬季(2020年12月—2021年2月)对园林绿化区(数码公园)、居住区(正弘·蓝堡湾)、文教区(河南农业大学)内植物群落的PM_2.5和PM₁₀质量浓度及气象因子(温度、相对湿度和风速)进行监测.结果表明：每个功能区中不同样地之间的PM_2.5、PM₁₀质量浓度日变化趋势基本一致,一般为早高晚低;不同植物群落之间PM_2.5和PM₁₀质量浓度存在显著差异性,其中广场样地与其他样地的差异性最显著;3个功能区中各样地对PM_2.5和PM₁₀质量浓度的阻滞率均表现为乔灌草结构最高,乔灌结构和乔草结构次之,且多表现为乔灌样地大于乔草样地,灌草结构和草坪最低;研究区域PM_2.5、PM₁₀质量浓度与温度呈负相关,与相对湿度呈正相关,与风速呈负相关.     

杭州市PM2.5中水溶性离子的污染特征研究

为全面了解杭州市PM_2.5中水溶性离子的污染特征及其来源,于2014年10月—2015年9月在杭州市2个采样点采集了PM_2.5样品,运用离子色谱法对PM_2.5中的水溶性离子进行了分析.结果表明:PM_2.5中9种水溶性离子的年均质量浓度为46.63μg/m³,占PM_2.5质量浓度的54.97%.主要离子Cl^-,NO₃^-,SO4^2-,NH₄⁺质量浓度季节变化明显,表现为冬季>秋季>春季>夏季.SOR值和NOR值说明杭州市大气中二次颗粒明显存在,并且SO₂的二次转化率大于NO₂的二次转化率.因子分析表明:二次气溶胶、道路扬尘、建筑扬尘和工业排放是采样期间杭州市PM_2.5的主要来源.     

衡阳市城区大气污染特征分析及健康风险评价

【目的】研究衡阳市城区2018—2021年间大气污染特征,评价主要大气污染物对健康的影响。【方法】基于衡阳市生态环境局发布的2018—2021年环境监测数据,分析城区大气污染物特征。利用环境暴露风险评价模型对大气污染物开展人群健康风险评价。【结果】衡阳市城区空气质量指数呈现“V”字型趋势,11月至来年的2月污染最严重,6—7月空气质量最佳;从不同年份来看,大气颗粒物PM_2.5浓度从2018年到2021年不断下降,SO₂、NO₂、PM₁₀下降趋势不明显;2018—2021年间,衡阳市城区PM_2.5的年平均浓度为34.42～40.17μg/m³,略高于二级标准浓度限值;PM₁₀的年平均浓度为51.92～72.75μg/m³,只有2021年浓度高于限值标准。SO₂和NO₂的年平均浓度均低于国家限值标准。2018—2021年间,颗粒物PM_2.5、PM     

基于支持向量回归与LSTM的城市PM2.5预测

针对城市 PM_2.5变化的非线性、时序性等特征,提出一种基于支持向量回归 (SVR) 与长短期记忆(LSTM) 相结合的预测模型。采用 Morlet 小波核函数作为支持向量回归的核函数,并通过改进粒子群算法对其进行参数优化,用 SVR 算法拟合城市 PM_2.5值的非线性变化规律进而实现城市 PM_2.5值的预测;用 LSTM方法预测包含时间序列的城市 PM_2.5值;将 SVR 与 LSTM 的预测结果进行非线性叠加得到较优的预测结果。使用某城市三处监测点真实数据集进行实验,结果表明提出的方法较 ARMA 时间序列、传统 SVR 以及单一的 LSTM 等均具有更高的准确度,是一种有效的城市 PM_2.5预测模型。     

基于时空认知膨胀卷积网络与多源影响因素的PM2.5细粒度预测模型

为实现精确化、细粒度的PM_2.5浓度预测,提出了基于时空认知膨胀卷积网络(spatial-temporal cognitive dilated convolution network, ST-C-DCN)的PM_2.5浓度预测模型ST-C-DCN。该模型将时空因素、气象因素运用于PM_2.5浓度预测,基于因果卷积网络提取时空特征,并采用时空注意力机制优化了时空特征的提取。基于海口市空气污染数据的实验测试表明：对于单个监测站,基线模型相比,ST-C-DCN的均方根误差(root mean square error, RMSE)平均下降24.7%,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)平均下降9.93%,拟合优度(R-squared,R²)平均上升3.35%。对于全部监测站点的预测,ST-C-DCN在win-tie-loss(包括MSE、RMSE、MAE、R²)实验中,均获得了最多的获胜次数,分别为68,68、63和64。通过不同数据抽样条件下的Friedma...     

自组装颗粒调驱体系注入方式优选实验研究

针对渤海油田储层渗透率高、水驱窜流严重的问题,采用新型自组装颗粒调驱体系,进行室内封堵以及驱油实验研究,并对颗粒注入方式进行对比。静态实验表明,自组装颗粒具有良好的耐温耐盐性能,耐温100 ℃, 耐盐35 000 mg/L;封堵实验表明,对于渗透率为10 000×10^-3 μm² 左右的砂管模型,采用胍胶或聚合物溶液悬浮颗粒封堵后,砂管渗透率降至3000×10^-3 μm² 左右,砂管有效封堵率达70%;驱油实验表明,对于渗透率为20000× 10^-3 μm2 和4 000×10^-3 μm² 的并联砂管模型,在水驱采出程度为27.34%~28.17%的基础上,注入0.4PV 自组装颗粒调驱体系,其采出程度可提高28.57%~38.76%,最终达55.91%~66.80%,且采用胍胶或聚合物悬浮颗粒的注入方式效果较好。实验揭示了自组装颗粒的封堵机理主要是填充封堵、架桥封堵、黏接封堵。     

延吉市PM2.5时空分布特征及其与气象要素的相关性分析

利用延吉市城区3个空气质量监测站2015年PM_2.5浓度小时数据,探讨了延吉市城区PM_2.5时空分布特征,并将PM_2.5浓度与气象要素做相关性分析.研究结果表明: ①延吉市PM_2.5季节浓度由高到低依次为冬季、秋季、春季和夏季.②延吉市PM_2.5月均浓度变化均呈单峰单谷型,其中11月、12月、1月浓度值相对较高,2月开始逐月递减至10月份后开始回升.③PM_2.5日均浓度曲线呈现出尖峰和深谷交替变化的锯齿状.④延吉市城区3个监测点PM_2.5浓度日变化在春季、夏季、秋季和冬季都呈现双峰双谷型.⑤PM_2.5浓度与气压、气温日较差、风速、相对湿度等气象要素之间存在显著地相关性.     

济南城区大气PM2.5、PM1.0的污染特征及大气传输

为研究华北平原PM_2.5、PM_1.0的污染特征,于2014年10月至2016年6月在济南城区使用中流量采样器对大气颗粒物样品进行采集,利用离子色谱、碳气溶胶分析仪测定了颗粒物中的水溶性无机离子成分和碳组分。结果表明:济南城区冬季大气细颗粒污染较重,二次离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是PM_2.5、PM_1.0最主要的水溶性无机离子,且更易富集在PM_1.0中。有机碳和元素碳的质量浓度表现为春夏低,秋冬高;二次有机碳的质量浓度在冬季明显升高,且大多分布在粒径>1 μm的颗粒物中。72 h后向气流轨迹表明,来自河北、内蒙古的长距离传输与山东地区的局地传输对济南大气中PM_2.5和PM_1.0的离子质量浓度有重要影响。济南冬季的消光系数高达789.13 Mm^-1, PM_2.5中的二次粒子NH₄⁺、SO₄^2-和NO₃^-与消光系数的相关性较高,是使大气能见度降低的主要因素。     

四川省秸秆露天焚烧污染物排放清单及时空分布特征

秸秆露天焚烧是重要的大气污染来源之一. 河北是农业大省,研究其秸秆露天焚烧排放特征及其对京津冀地区空气质量影响具有重要意义. 研究建立了日尺度、1 km×1 km分辨率的2014年河北秸秆露天焚烧排放清单,分析了其时空分布特征;进一步综合利用WRF-CAMx-PSAT模式、排放清单与卫星火点数据,对2014年6月和10月河北秸秆露天焚烧排放的空气质量贡献进行了模拟分析研究. 研究结果显示,2014年河北秸秆露天焚烧排放SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、NMVOC、NH₃、CO、EC、OC、CO₂和CH₄分别为0.3、1.9、5.1、5.0、4.6、0.3、27.3、0.2、2.1、685.3和2.0万t;玉米和小麦是各污染物排放的主要贡献者,两者对不同污染物排放的贡献占比分别为46.6%~71.4%和20.5%~47.8%;月尺度排放呈现双峰现象,分别为6月与10月,其中6月排放量最高,占全年总排放的26.9%;日排放波动较大,PM_2.5峰值出现在6月末(0.3万t)和11月初(0.2万t). 空气质量影响方面,2014年6月和10月河北秸秆露天焚烧排放对京津冀地区PM_2.5、EC、SO₂和NO₂的月均浓度贡献占比分别为4.2%和5.5%、2.6%和2.8%、0.4%和0.5%、2.5%和1.9%,除NO₂外,其他污染物贡献浓度10月占比均高于6月;受秸秆焚烧特点影响,日尺度的贡献呈现明显波动变化特征,河北的秸秆露天焚烧对北京、天津和河北的PM_2.5日均浓度贡献占比最高分别可达25.7%、23.1%和21.0%.

     

SiC欧姆接触特性

通过离子注入外延层实现高浓度掺杂和直接采用高掺杂外延层两种方法分别制备了4H-SiC欧姆接触,对应退火条件分别为(950℃,Ar,30 min)和(1000℃,N2,2 min).采用传输线法测试得到的比接触电阻分别为1.359×10-5Ω.cm2和3.44×10-6Ω.cm2.二次离子质谱分析表明,高温退火过程中镍硅化合物和TiC的形成有利于欧姆接触特性.     

青藏高原东缘气溶胶粒径分布特征及其来源

气溶胶粒径分布可反映气溶胶的主要来源及其经历的动力学和化学等过程。使用宽范围粒径谱仪对青藏高原东缘四川省理塘县2017年7月6日至8月3日10 nm～10 μm气溶胶粒径分布进行观测,结合环保六要素(PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃)和气象要素数据、HYSPLIT轨迹模式、潜在源区贡献函数(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析,探讨了青藏高原东缘气溶胶的粒径分布特征、潜在来源和影响区域。结果表明:青藏高原东缘理塘地区气溶胶数浓度较低,平均值为4 660.3 cm^-3,粒径分布主要集中在500 nm以下,占总数浓度的99.95%; 不同模态粒子数浓度差异较大,核模态、爱根核模态、积聚模态和粗模态粒子数浓度分别为391.9、4 218.0、50.1和0.4 cm^-3; 不同模态粒子数浓度日变化均为双峰型分布,但是峰值时间存在差异,核模态粒子数浓度日变化的峰值时间位于12:00和19:00,爱根核模态、积聚模态和粗模态粒子数浓度日变化的峰值时间位于08:00和20:00; 气溶胶数浓度谱和表面积浓度谱均为单峰型分布,峰值分别位于50 nm和170 nm,峰值浓度分别为7 361.9 cm^-3·nm^-1和215.5 μm²·cm^-3·nm^-1。青藏高原东缘气溶胶数浓度的潜在来源高值区主要分为两个区域,即东北部的局地污染区和西南部的境外远距离传输区。青藏高原东缘气溶胶数浓度的影响范围主要集中在中国境内,影响区域的高值区相对比较分散。     

鼓泡床中ClO2溶液挥发特性的实验研究

利用自制的实验室小型鼓泡床反应器探究了ClO₂溶液的挥发特性;考察了温度、鼓泡气量和ClO₂质量浓度对ClO₂溶液挥发速率的影响。实验表明,ClO₂质量浓度、鼓泡气量、温度越高,ClO₂的挥发越大,鼓泡气量对挥发速率的影响大于温度;但在溶液中,ClO₂质量浓度很低的情况下,温度对挥发速率的影响较少;ClO₂的挥发速率与溶液的ClO₂质量浓度基本呈线性关系。结合实验数据,构建了鼓泡条件下ClO₂溶液质量浓度随时间衰减的关联模型c=c₀e^-kt,并得出了ClO₂溶液挥发速率系数的关联式：k=2.152 5×10^-5θ+3.427 6×10^-4Q-7.599 7×10^-4,模型计算值与实验值吻合较好,可用于鼓泡床中ClO₂溶液挥发速率的分析计算。