图片

正李克强:生态环境保护用硬措施完成硬任务3月5上午国务院总理李克强在做政府工作报告时,强调出重拳强化污染防治。"我们要像对贫困宣战一样,坚决向污染宣战。"李克强称,处理污染问题将以细颗粒物(PM2.5)和可吸入颗粒物(PM10)治理为突破口。他还表示,中国今年要淘汰钢铁2700万吨、水泥4200万吨、燃煤小锅炉5万台。杜洋摄     

室内可吸入颗粒物浓度与粒径分布检测方法的研究

本文采用显微观测成像和数字图象处理技术,研究了一种室内可吸入颗粒物浓度与粒径分布的检测方法.基于数学形态学对颗粒物图像进行图像处理,设计了检测颗粒物粒径,分形维数和形状因子等重要形态学参数的识别算法,最后采用数据融合的方法计算了可吸入颗粒物的浓度及其粒径分布.实验结果表明:这种检测方法可同时得到可吸入颗粒物的数量浓度、总表面积和质量浓度及其粒径分布,具有处理速度快、数据统计分析方便快捷、检测结果稳定等优点.     

西安市“源-汇”景观对碳排放量与可吸入颗粒物的协同效应

【目的】大气污染与温室效应等环境问题,已成为影响城市可持续发展的重要因素,在减污降碳的实施路径方面亟需开展相应研究。【方法】以西安市主城区为研究对象,通过构建景观指数加权变异模型,分析城市“源-汇”景观格局的结构特征;基于反距离加权插值与约束性排序分析法,探究碳排放量与可吸入颗粒物的空间分布特点,揭示“源-汇”景观对“碳污”的协同影响。【结果】结果显示,“源-汇”景观格局的特征尺度为距离研究区几何中心3 km、7 km、14 km的幅度边界处;碳排放量、PM_2.5、PM₁₀的反距离加权插值模型判定系数R²分别为0.854 1、0.823 8与0.788 5;“碳污”与景观指数之间的多元多重回归模型判定系数R²为0.754 0;16个“源-汇”景观关键指数对“碳污”的累计解释率达到66.2%,与“碳污”相关性的累计贡献率达到87.9%。【结论】结果表明,研究区环路界限可反映景观空间结构的扩展过程与分布特点;冬季采暖期碳排放量与可吸入颗粒物的空间异质性显著,呈现出不同的空间分布特点;通过对街区内绿地斑块...     

京津冀水泥工业大气污染状况研究

正近几年我国大部分地区,特别是京津冀雾霾频发,不论是频率、强度、持续时间都大幅度增加,造成这种现象的根本原因是区域污染物的大量排放,其中,水泥行业对环境造成的污染十分严重,仅次于火电和钢铁。针对我国日益严重的大气污染,国务院于2013年9月10日发布了《大气污染防治行动计划》(国发(2013)37号,简称《行动计划》),《行动计划》指出:当前,我国大气污染形势严峻,以可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)为特征污染物的区域性     

理化所研制成功新型多功能车载空气净化器

正汽车内饰的挥发性有害物质、拥堵道路上无处不在的尾气、持久不散的雾霾日益成为车内环境的严重污染源。无论是在车内还是在居室环境中,洁净空气极其重要,直接影响人们的身体健康。各项测试显示,车内自带过滤器无法有效过滤化学污染物、细菌、病毒和其它可吸入颗粒物。目前,虽然市场在售空气净化器品种较     

燃煤PM10在磁场中聚并脱除理论与实验研究

提出了燃煤可吸入颗粒物在均匀磁场中的二元碰撞聚并模型,模型通过直接跟踪在磁偶极子力、气体曳力、布朗力和重力作用下做相对运动的粒子,根据粒子的相对运动轨迹确定燃煤细微飞灰粒子间的聚并系数。在数值计算获得聚并系数的基础上,应用求解粒子聚并动力学方程的区域算法,计算了东胜烟煤燃烧产生的飞灰细微粒子在均匀磁场中的聚并脱除效率,并与实验进行了比较。结果表明,在0.098～9.314μm粒径范围内,0.576～3.758μm粒径的飞灰粒子聚并脱除效率最高;总脱除效率随外磁场强度、颗粒质量浓度以及粒子在磁场中停留时间的增加而增大,粒子饱和磁化时,总脱除效率达到最大值;实验结果与数值模拟结果相一致。模型预测结果表明,当颗粒质量浓度为40 g/m3时,燃煤飞灰细微粒子的总脱除效率可达52%。     

济南市可吸入颗粒物时空变化规律研究

利用济南市PM10日均浓度数据(2001~2007),从时间和空间两个方面对济南市PM10浓度变化进行分析。结果表明:济南市PM10污染较重,PM10年均浓度近似呈单峰分布,2006年最低,但与二级标准相比仍超标12%。季节变化呈近似"U型"分布,春冬季节明显偏高,夏秋季节较低,而PM10浓度月变化有明显的季节特征。空气质量良好的天数呈逐渐增加的趋势,而轻微污染天数则是此消彼长。PM10浓度在空间上具有北部、东北部和西南部较高,而东、西部较低的特点,污染比较严重的区域主要集中在济南市的主导风向(东北、西南风)上。所获结论可为济南市大气污染防治提供参考。     

Characteristics of ventilation coefficient and its impact on urban air pollution

The temporal variation of ventilation coefficient was estimated and a simple model for the prediction of urban ventilation coefficient in Changsha was developed. Firstly, Pearson correlation analysis was used to investigate the relationship between meteorological parameters and mixing layer height during 2005–2009 in Changsha, China. Secondly, the multi-linear regression model between daytime and nighttime was adopted to predict the temporal ventilation coefficient. Thirdly, the validation of the model between the predicted and observed ventilation coefficient in 2010 was conducted. The results showed that ventilation coefficient significantly varied and remained high during daytime, while it stayed relatively constant and low during nighttime. In addition, the diurnal ventilation coefficient was distinctly negatively correlated with PM₁₀ (particle with the diameter less than 10 μm) concentration in Changsha, China. The predicted ventilation coefficient agreed well with the observed values based on the multi-linear regression models during daytime and nighttime. The urban temporal ventilation coefficient could be accurately predicted by some simple meteorological parameters during daytime and nighttime. The ventilation coefficient played an important role in the PM₁₀ concentration level.     

会议室环境中可吸入颗粒物浓度分布研究

在进行了大量实际监测的基础上选择两处有代表性的会议室作为监测对象,分析了室内颗粒物质量浓度分布情况及影响因素.研究结果表明,室内小粒径(小于1um)颗粒物质量浓度所占比例大且存在状态稳定,大粒径颗粒物的质量浓度波动主要是由室内人员走动等造成的.