长江经济带城市雾霾污染的周末效应及假期效应研究

以长江经济带124个城市为研究对象，基于2015年-2018年长江经济带城市PM2.5浓度数据，对长江经济带城市雾霾污染“周末效应”进行了研究.结果表明：长江经济带城市雾霾污染除了2016年表现为负周末效应外，2015年、2017年、2018年均呈现较为明显的周末均值高于工作日均值的正周末效应.同时，区域内部“周末效应”差异性较大.长江上游地区雾霾浓度较低，表现为负周末效应.长江中下游地区雾霾浓度高，表现为正周末效应，且雾霾污染的季节性明显，春、冬两季浓度高，具有明显的正周末效应；同时，长江经济带具有高于全年平均浓度的“春节假日效应”与低于全年平均浓度的“国庆假日效应”.分析结果还表明，距离长江经济带主要发达城市越近，雾霾浓度越高.针对长江经济带雾霾污染周末效应，基于生态文明治理视角，提出加快区域协同治理、打造长效治理机制以及在统筹治理下重点防治、因地制宜与因时制宜的治理建议.     

基于MPI并行及非结构化网格的2.5维CSAMT正演研究

可控源音频大地电磁CSAMT观测数据受发射源的影响,长期以来该方法仅远区信号较弱的数据能被利用,造成近区及过渡区信号较强的资料严重浪费。为避免数据浪费,在Windows平台使用Fortran语言和MPICH2工具,开发了考虑源的CSAMT2.5D正演程序,同时采用了MPI并行技术加速计算。由于实际地下介质边界复杂,程序不同于前人矩形网格,直接采用非结构化三角网格能快速适应复杂边界。通过与一维CSAMT程序对比,验证了2.5D程序的正确性;并通过复杂模型试算,表明考虑源的2.5DCSAMT实用性,为下一步反演工作奠定了理论基础。     

哈尔滨市大气中PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度及金属离子分析

对哈尔滨市大气环境中的PM10、PM2.5进行了采集,并对质量浓度及离子成分进行了分析.实验结果表明,两种颗粒物均呈现了先减小后增大的特征,最高值出现在1月,质量浓度分别是178.85、130.10μg/m3,PM10在1、2、3、4、11、12月均超标,而PM2.5质量浓度则高出欧盟标准(15μg/m3)的2~8倍,另外,离子总质量浓度在8月达到了最低值,分别是42.73μg/m3和25.3μg/m3.PM10和PM2.5中离子成分占颗粒物总质量的比例均表现为中间高两边低的特点,最高含量出现在7月份,分别为67.7%和68.4%.根据相关系数的判别原则,PM10中表现为高度负相关的离子是Ca2+和F-、Ca2+和SO42+、Ca2+和NO3-;表现为高度正相关的离子是K+和Mg2+、K+和Cl-、M2+和Cl-、F-和SO42+、F-和NO3-、SO42+和NO3-,说明上述离子间有相似的污染来源.PM2.5中表现为高度正相关的离子是K+和Cl-、K+和SO42+、K+和NO3-、Mg2+和SO42+、F-和NO3-、SO42+和NO3-,与PM10中离子相关性规律不同.     

基于关键零部件的平衡的寿命的车辆保养周期优化

车辆的保养周期受使用条件和环境的影响,为了保证汽车可靠性和减少保养成本,需要合理确定车辆保养周期与作业内容。汽车的运行可靠性依赖于其关键零部件的可靠性,提出一种基于现场维修数据,根据平衡的寿命情况进行车辆保养周期优化的方法。最后通过一个简单实例来验证该方法的有效性。     

北京市夏季大气气溶胶 PM2.5和 PM10成分特征?

对北京市城区2012年夏季大气对气溶胶进行每日PM2.5和PM10石英膜采样,得到了可溶性离子质量浓度和16种元素的质量浓度,并结合气象观测值进行了分析.结果显示,采样期间,PM2.5质量浓度为9.58~210.42μg·m-3,平均值102.81μg·m-3;PM10质量浓度为33.75~288.33μg·m-3,平均值159.66μg·m-3.PM2.5和PM10质量浓度都与采样点能见度、风速呈负相关,与相对湿度呈正相关.质子荧光分析(PIXE)结果显示,S、K、Ca和Fe在PIXE可分析元素中含量较高,在PM2.5和PM10都占89%.且元素Ca、Ti、Sc、Cr、Fe主要存在于粗粒子(PM2.5~10)中,而元素S、Cu、Zn、As、Br、Pb主要存在于细粒子(PM2.5)中.富集因子分析表明,元素K、Ca、Ti、V、Mn、Ni主要为地壳来源,元素S、Cl、Cu、Zn、As、Br、Pb主要来自于人为源.SO2-4、NO-3、NH+43种可溶性离子总质量浓度占PM2.5浓度的43.5%,占PM10浓度的25.4%.     

武汉市空气污染物长期变化规律研究

搜集了武汉市2006年~2013年8a间的PM10和气态污染物(包括SO2、NO2、NO、CO和O3)质量浓度监测数据.利用基于Loess的季节趋势分解和窗口滑动平均等时间序列分析方法提取了各种监测指标的长期趋势、季节变化和周变化规律.结果表明,武汉市PM10历经了6a的缓慢下降后于2012年后开始急剧上升,SO2出现明显的下降趋势,其他污染物在2013年之前呈现出小幅上升或基本稳定的趋势,2013年有明显上升;季节规律方面,PM10、SO2、NOX和CO都表现出冬季高夏季低的变化特征,O3则呈现相反的变化特征,另外每年4月PM10会出现一个小高峰现象;PM10表现出明显的周变化规律,呈现出以周三为谷值周六为峰值的周期性变化,而其他气态污染物基本没有明显的周变化规律.     

关于PM2.5的影响因素和解决办法

近年来,PM2.5逐渐成为我国大部分地区面临的首要大气问题,对人类的健康和大气环境都会产生严重的危害.因此,该文从GDP、产业结构、地理位置等PM2.5的可能影响因素入手,收集全国各省份143个城市2013年12月的PM2.5值和年总GDP以及产业结构比.并通过统计学软件(SPSS)对这些数据进行相关性的分析,以图表式的形式展现出来.分析图表,得到了不同省份的GDP与产业结构对PM2.5产生的影响的存在差异,从差异性入手,寻找相应的解决措施,达到因地制宜的目的.     

PCA-BP模型下皖北城市群PM2.5浓度分析

为探究皖北城市群大气污染物在不同地域、不同时间下的分布规律以及影响空气中PM2.5浓度的相关变量,结合2018-2021年安徽省生态环境厅统计数据及相关地域资料,采用主成分分析(PCA)法按时间段长短及季节性变化分别选取月度数据与年度数据对空气质量的影响因子做相关性分析,对比分析不同季节下空气污染物PM2.5、PM10的浓度及其它空气污染物的变化,构建基于PCA算法的反向传播神经网络 (BP),建立PCA-BP模型并采用交叉-验证法提高模型精度,对大气中的污染物PM2.5浓度做短期预测。实验结果表明:PM2.5浓度的主要影响因子为PM10、CO、NO2、SO2;皖北地区PM2.5含量整体在冬季偏高;预测模型的精度在夏季与秋季较高,冬季较低,四季的预测精度R2分别达到0.924、0.958、0.935、0.794。     

基于多元回归分析的STM32空气质量监测系统设计与开发

以鞍山市空气环境资料为基础,用统计软件SPSS分析了空气质量指数与PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO以及O3的相关性,选取相关性最显著的因素建立多元回归模型,并以此为基础设计并开发出基于STM32处理器的具有温湿度和紫外线测量及空气质量指数预报的空气质量监测系统。测试结果显示,测量及预报值与实际值相符合。     

山西省2007年PM10气溶胶变化特征分析

通过计算并分析大同、榆社两地PM10日际平均值、日平均值、月平均值、季平均值，详细解释了不同时间段和时期PM10质量浓度变化的规律和原因，为开展对气溶胶粒子的影响要素分析提供了依据。