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PM2.5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PM2.5样品采集.分析研究了PM2.5、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PM2.5、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PM2.5、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PM2.5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.     

唐山PM2.5污染特征及区域传输的贡献

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WRFCAMx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/m~3,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.     

京津冀地区机动车大气污染物排放特征

通过大量的文献调研和抽样调查,分析研究了各类符合不同排放标准的机动车的保有量、年均行驶里程和排放因子,建立了2008年京津冀地区机动车大气污染物排放清单,并对机动车排放特征进行了深入细致的研究.结果表明:京津冀地区2008年机动车CO、NOx、HC、PM10排放量分别为264.05、78.79、63.09、4.83万t,其中符合国0标准的机动车排放所占比例最大,CO、NOx、HC、PM10分别为56.74%、35.51%、47.55%和45.90%.摩托车和轻型客车等汽油车是CO、HC的主要排放源,其中CO分别占总排放的40.92%和35.43%,HC分别占总排放的55.18%和28.33%,重型货车、重型客车和大货拖挂等重型柴油车对NOx和PM10的排放贡献较大,三者排放量总和分别占到NOx与PM10总排放的88.59%和75.10%.就单车平均排放的区域分布特征而言,北京较其他城市相对较低,CO与HC特征相似,NOx与PM10特征相似.     

后奥运时期大气污染控制措施对北京PM_(10)影响

应用中尺度气象模式(MM5)与区域多尺度空气质量模型(CMAQ)的耦合模式系统模拟研究了北京后奥运时期"机动车尾号限行"措施及拟在重污染气象条件下实施的"机动车单双号限行"、施工作业限制等应急措施对北京市空气质量的影响.结果显示,在无"尾号限行"措施实施的情况下,2008年10—12月份的PM10质量浓度将分别增加6.88、9.68和12.10μg/m3,增长率分别为6.81%、8.27%和7.85%.以2005年11月2日—6日和2007年12月25日—29日作为重污染事件的案例分析时段,应急措施可使2005年11月、2007年12月重污染时段内PM10质量浓度分别减少93.8、88.4μg/m3,降幅分别为21.56%和20.30%.在后奥运时期,临时、应急性的减排措施可在一定程度上改善大气环境质量,但措施实施将附带一定的社会效应和经济损失.从长远角度看,针对本地排放的重点控制以及区域排放的长效协同控制是改善北京大气环境质量的关键.     

基于LEAP模型的京津冀地区道路交通节能减排情景预测

为了解决道路交通带来的能源消耗、温室气体及大气污染物排放问题,采用情景分析法,以京津冀地区为例,应用长期能源替代规划系统(LEAP)模型构建了京津冀地区道路交通部门的能源与环境排放模型,对不同情景下2015—2030年的能源消耗、CO_2及污染物的排放情况进行了预测分析.结果表明:京津冀地区各政策情景中,提高燃油经济性情景的节能效果明显,节能率为22.4%.高排放车的淘汰短期节能效果最佳,节能率为19.1%,但长期效果不明显.北京市新能源汽车推广情景的CO_2、NOx长期减排效果最佳,天津市、河北省提高燃料经济性情景的CO_2、CO、NOx、PM2.5减排效果最好.相对于基准情景,2030年综合情景下京津冀地区的节能率为37.1%,CO_2减排率可达到36.8%,其中对污染物CO、HC的减排效果最佳,减排率为45.7%、43.8%.     

大气污染领域本体的半自动构建及语义推理

为了明确大气污染物、污染源、影响因素、评价指标、危害等之间的关系,分析大气污染传播路径,建立了一个较为清晰、完善的大气污染领域本体.首先,基于机器学习和自然语言处理等技术,提出一种基于注意力机制的序列标注联合抽取实体关系的方法,在双向长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型中加入注意力机制,并将实体和关系联合标注,从而进行实体关系抽取.其次,结合词频-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)核心概念挖掘方法进行知识抽取,并将概念、属性、关系和实例组织起来,从而实现大气污染本体模型的半自动构建.最后,在本体和实例的基础上通过Protégé的SPARQL Query模块和HermiT推理机分别进行条件推理和可视化推理.结果表明,基于注意力机制的序列标注实体关系联合抽取方法所构建的大气污染领域本体包含核心实体68个,实例数360个,相较于现有的本领域本体,在全面性、有效性、准确性和可重用性方面都有较好表现,同时推理出了Ca²⁺和K⁺等污染离子的...