矸石山风蚀扬尘起尘风速确定研究

利用实测空气颗粒物数据和颗粒物体源扩散模式推导扬尘实际排放强度,根据扬尘实际排放强度突变比例确定不同地区矸石山风蚀扬尘起尘风速。     

成都市PM2.5、PM10变化特征及其与气象因素的关系

为研究气象因素对成都市大气细颗粒物 (PM2.5)、可吸入颗粒物 (PM10) 的影响, 收集了2015―2018 年成都市 PM2.5、PM10的月平均浓度, 采用Pearson 相关分析法, 分析了成都市PM2.5、PM10与气象条件的关系。结果表明： (1) 2015 ―2018 年, 成都市PM2.5、PM10年平均浓度虽然年际间差别较小, 但整体呈现逐年缓慢下降趋势, 2015 年以来成都市的 一系列大气污染控制措施是PM2.5、PM10逐年缓慢下降的原因; 2015―2018 年成都市PM2.5、PM10浓度季节变化特征整体 表现为冬季 > 春季 > 秋季> 夏季。(2) 不同气象因素对成都市PM2.5、PM10月平均浓度的影响程度不同, 降水量与气温 是影响成都市PM2.5、PM10月平均浓度的主要因素, 两者与PM2.5、PM10呈较高的负线性相关, 其中PM2.5、PM10与降水量 的相关系数均为 −0.612, 与月平均气温的相关系数分别为 −0.822、−0.776, 降水会通过捕获大气中的颗粒物来去除 PM2.5、PM10, 而温度的升高会加强PM2.5、PM10等污染物在垂直方向上的对流运动, 从而对成都市污染物浓度的降低起 到重要作用; 日照时数、月平均风速、相对湿度等与PM2.5、PM10月平均浓度整体也呈现负相关, 但与降水量和气温相 比, 日照时数、月平均风速与PM2.5、PM10月平均浓度的相关性较低, 而相对湿度与PM2.5、PM10月平均浓度的相关性则 更加微弱, 表明相对湿度的变化对成都市PM2.5、PM10的积累和扩散影响很小。     

静态光散射法水体悬浮颗粒物粒度测量背景干扰消除方法

静态光散射法能够实现水体悬浮颗粒物粒度分布的快速检测,但测量精度易受背景干扰。传统的样品散射光减背景光方法无法有效消除背景干扰。提出了基于散射光基线的背景干扰消除方法,在样品散射光减去背景干扰的基础上,拟合出散射光强分布基线,进一步消除背景的干扰。120μm及9.86μm标准粒径样品的测量结果表明,相较于传统方法,120μm样品的D10、D50以及D90的测量相对误差分别由56.9%、17.2%、8.1%下降到0.4%、0.8%、2.8%;9.86μm样品的D10、D50以及D90的测量相对误差分别由17.2%、10.0%、0.1%变到11.6%、3.4%、0.1%。表明基线法能够大幅提升背景干扰的去除效果,提高颗粒物粒度测量的准确性。     

较高负压烟气环境下PM_(2.5)测试技术研究

通过分析ELPI(静电低压撞击器,10 L/min)配套稀释器的工作原理,提出适用于负压烟气环境的科学合理的工程细颗粒物(PM_(2.5))测试方法,稀释器排气口等压处理,提高稀释空气的压力,并通过现场测试,探讨测试方法的合理性。在较低负压环境下,2种方法均可满足要求;当采样烟气负压达到-7 000Pa左右时,200 kPa稀释器随着采样环境压力的波动稀释比会有较明显的变化,-17 000 Pa时,300 kPa的稀释器也不再适用;对于较高负压环境,建议开发更大压力的稀释器,进一步扩大ELPI的适用范围。     

中国区域MODIS AOD与PM_(2.5)小时质量浓度的相关性分析

利用2015—2016年中国大陆区域Terra卫星的MODIS3 km AOD产品与空气质量监测站的PM_(2.5)资料,将AOD与PM_(2.5)小时质量浓度数据进行匹配,按多种时空划分方式将总匹配样本划分为不同集合,对比不同集合内样本的相关系数,分析AOD与PM_(2.5)相关性的时间和空间变化。结果表明,总样本集合AOD与PM_(2.5)的相关系数为0.40;中国区域春、夏、秋、冬4个季节的样本集合,相关系数分别为0.49、0.53、0.48、0.36;1 497个站点的2年样本集合,有906个站点的相关系数可以通过0.05水平的显著性检验,最大值为0.92,最小值为0.17,均值为0.44;1 497个站点的不同季节的样本集合,春、夏、秋、冬相关性显著的站点比例分别为43.9%、51.3%、39.8%、10.1%,夏季的显著性站点数量最多、分布地域最广,且相关系数均值较高。表明在中国地区,虽然在总体上可以有效利用MODIS 3 km AOD反演PM_(2.5)小时质量浓度,但反演的有效性存在明显的时间和空间差异。     

盆地城市地气温差变化特征及对颗粒物浓度的影响

观测四川盆地典型城市成都连续5 a逐小时的地表温度(T_s)、气温(T_a)及其颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5))质量浓度等,分析地气温差(T_s-T_a)的变化特征及其对颗粒物质量浓度的影响。结果表明:平均地气温差为2.01℃,地气温差0.3~1.2℃,变化幅度较小;地气温差年变化最大时出现在4月,最小时出现在11月,三次拟合曲线可以较好地模拟成都温差的年变化特征;地气温差日变化显著,在不同季节中变化趋势大致相同,极值大小差异较大,分段拟合对温差日变化特征模拟较好;颗粒物污染明显,地气温差较小时,颗粒物质量浓度偏大,反之偏小。     

上海地区冬季住宅室内外颗粒物浓度的相关性

对上海市某住宅建筑室内外PM10、PM2.5、PM1的浓度进行了测量,研究了最小通风量（外门窗关闭）条件下3种天气时颗粒浓度随时间变化的规律以及相关性,分析了颗粒物浓度与环境温湿度参数之间的关系.研究结果显示,测试期间,室内外空气中细颗粒（PM 2.5）占可吸入颗粒（PM 10）浓度比例分别达65％和87％以上;无明显室内源时,I/O比值小于1且随粒径减小而减小;室内外颗粒浓度相关性与粒径大小有关系,PM1、PM2.5的浓度相关性大于PM10.研究还表明,颗粒物浓度的关联性与天气状况有关系,多云、雨天和阴天时浓度关联性有显著差别;颗粒物的浓度受到室内外温湿度的影响,且受天气状况影响而呈现复杂性.     

道路清扫对城市道路空气悬浮颗粒物含量的影响

采用Dustmate粉尘监测仪对马鞍山市远离交通影响的校园和市内交通道路旁空气悬浮颗粒物的污染特征进行了研究。城市道路空气悬浮颗粒物浓度有明显的日变化特征,道路旁空气悬浮颗粒物质量浓度在白天出现了一个峰值,可能是由于道路清扫所引起的。对清扫时机动车道旁和人行道上的颗粒物浓度进行的监测显示：道路人工清扫时引起的PM10及PM2.5质量浓度均高于国标或美国标准的许多倍,道路清扫对城市道路空气悬浮颗粒物浓度的影响不可轻视。     

PM2.5:人类健康与城市生态优化的新考量

一叶:随着人们环境保护意识的不断增强,一些新名词开始在人们的日常生活中口耳相传,比如PM10、PM2.5等。如果不是环境科学知识的普及,或是后面加了个数据,我对这个PM的理解就是"下午"的意思。张:环境保护范畴内的PM是particulate matter(颗粒物)的缩写,PM10就是大气中直径小于或等于10微米的颗粒物,PM2.5就是大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,前者被称为可吸入颗粒物,后者被称为可入肺颗粒物。     

利用振动原理实时检测大气颗粒物浓度的方法研究

大气颗粒物浓度是大气污染监测中的一项重要指标。大气中的颗粒物,特别是PM10及其以下颗粒物浓度的监测一直是国内外专家关注的问题。提出一种实时在线测量颗粒物质量浓度的监测方法,该方法采用振动原理,替代了传统的离线监测技术。经过计算分析证明了这种方法具有可行性,并且提高了监测工作的实时性和正确性。