上海市汽车燃油消耗因素的系统动力学研究

汽车燃油产生的尾气是造成空气污染的重要因素,有效控制汽车燃油消耗,可以降低空气污染水平.采用系统动力学的方法和Vensim仿真软件,并基于2004—2014年上海市城市交通的相关数据,构建出上海市汽车燃油消耗的系统动力学模型,利用控制变量法对道路管理水平、汽车限购政策触发条件以及报废率分别进行模拟仿真.分析仿真的结果后发现道路的管理水平与汽车燃油消耗成反比,把汽车限购政策的触发条件设置在230~250万辆之间,汽车报废率维持在5.6%~5.8%,其产生的节能减排效果最为明显.最后基于现阶段上海市节能减排的要求,制定出上、中、下3套降低汽车燃油消耗的方案,为决策者的决策提供理论上的支持.     

粤港珠三角区域空气污染与经济发展的动态关系

从2011年和2012年粤港珠三角区域的季度生产总值和空气污染监测网络子站监测月度数据出发,研究粤港珠三角区域的经济增长与空气污染之间的关系.为使数据统一,将季度的生产总值通过三次样条插值转变为月度生产总值.接着建立粤港珠三角区域的向量误差修正模型.然后运用格兰杰因果检验分析生产总值和空气污染变动的因果联系.结果表明粤港珠三角区域的生产总值与空气污染指数之间存在同向变化关系.     

南宁市PM2.5浓度与气象因素的关系研究

摘 要 空气污染主要与污染源的排放、气象条件、地形地貌三方面因素有关。对南宁市空气质量指数与气象因素的关系进行研究,进一步探究空气污染的主要污染源PM2.5与气象因素之间的关系,分析了促进空气污染发生的气象条件。并在此基础上建立多元线性模型对空气污染物PM2.5的浓度值进行预测。结果表明预测模型拟合度R2值最大达到了0.747,说明了该模型预测效果良好并能够适用于南宁市空气污染物PM2.5的监测和预报。     

南宁市PM_(2.5)浓度与气象因素的关系

空气污染主要与污染源的排放、气象条件、地形地貌三方面因素有关。对南宁市空气质量指数与气象因素的关系进行研究,进一步探究空气污染的主要污染源PM_(2.5)与气象因素之间的关系,分析了促进空气污染发生的气象条件,并在此基础上建立多元线性模型对空气污染物PM_(2.5)的浓度值进行预测。结果表明预测模型拟合度最大达到了0.747,说明了该预测模型能够适用于南宁市空气污染物PM_(2.5)的监测和预报。     

兰州市空气污染与气象条件关系分析

利用20012003,20072008年兰州市环境保护局环境监测站SO2,NO2,PM10逐日质量浓度监测资料及同期兰州市气象局的常规气象观测资料,分析了兰州市空气污染的变化特征,探讨了SO2,NO2和PM10质量浓度与气象条件的关系.结果表明:兰州市空气质量以良和轻微污染天气状况为主,空气污染状况呈现冬季加重夏季减轻的年变化特征.吹东北风不利于污染物稀释扩散,吹西北风有利于污染物稀释扩散,降水、相对湿度和风速等气象条件对空气污染状况有显著影响,另外该市城市热岛效应与空气污染状况有明显相关关系.     

电动汽车技术探讨

目前全世界空气污染最严重的10个城市中有7个在中国。根据国家环保中心预测2010年汽车尾气排放量将占空气污染的64％。如果仍然采用传统的内燃机技术发展汽车工业将会给我国的能量安全与环境保护造成巨大的压力。面临如此严峻的形势，我国已把电动车作为重大专项列入(863计划)。电动车是集机、电、化各学科领域中的高新技术于一体，是汽车、电力拖动、功率电子、自动控制、化学电源、计算机、新能源、新材料等工程技术中最新成果的集成产物。本文概述了电动汽车目前的技术发展前景、控制理论、基本结构、电池等一系列的技术进行理论分析与探讨，为我公司能在这一领域有个前期的技术准备。     

“一带一路”下空气污染物分布与经济增长关系的空间统计分析

研究大气污染增长的成因及空间溢出效应,是大气污染综合治理的关键。在对省域空气污染分布进行检验的基础上,采用空间面板模型研究空气污染物分布与经济增长的空间相关关系。研究结果显示,"丝绸之路经济带"沿线省域存的空气污染存在空间溢出效应,部分地区存在较为明显的污染区域传输情况。经济增长总体对于空气污染治理有着积极的作用,但产业结构、能源结构和固定资产投资的增长仍对环境具有一定的负向影响,增长方式需向创新、协调、绿色方向发展。     

现代柴油轿车的发展与应用

如何有效降低汽车的燃油消耗与空气污染排放,是中国在大力发展汽车工业时不得不面对的严峻课题。本文通过对现代柴油轿车市场与技术的分析,得出适度发展和推广具有节能、环保、安全、耐用等优势的现代柴油轿车是兼顾能源与环境的解决之道。     

SARS传播模型的探讨

首先以传统的Logistic模型和SEIR模型分析了SARS传播的一般规律,并以北京地区2003年4月20日到6月23日有关SARS数据为参考资料,对北京地区SARS疫情高峰期和最终感染人数作出估计,由此得到SARS传播服从Logistic模型和SEIR模型,其次,在此基础上分析了两物种间的疾病传播规律,建立了两物种间疾病传播的SEIR模型。     

空气污染对绿色交通消费影响的实证分析

利用2010—2019年中国大陆地区的29个省会城市新能源汽车销量数据,基于双向固定效应模型、工具变量法与中介效应模型,实证检验空气污染对绿色交通消费的影响。研究发现,空气污染程度的升高显著促进了绿色交通消费。此外,影响机制分析表明,空气污染的升高通过提高公众和政府的环境关注度,进而促进了绿色交通消费。     

Foreshowing of the Western Pacific tropical cyclone track to PM10 air pollution episode in the Beijing area

By utilizing the air quality monitoring data and the NCEP reanalysis data, the relationship between the PM10 air pollution episode and synoptic situation is analyzed in the Beijing area. It is interesting to find that PM10 air pollution episode in and around the Beijing area is correlated with the Western Pacific tropical cyclone track to some extent, namely when a tropical cyclone lands southward to the Changjiang River, PM10 air pollution episode is not easy to take place generally in the Beijing area; but when a tropical cyclone moves northward and finally lands at the Korea Peninsula or the Japanese mainland, and under this condition the Beijing area is generally controlled by weak high or weak low for several days, PM10 air pollution episode often takes place in one day or several days. Above findings indicate that predicting the Western Pacific tropical cyclone track can foretell whether or not PM10 air pollution episode takes place in the Beijing area, which can offer a technique for urban air quality prediction and air pollution source management in the Beijing area. Supported by Knowledge Innovation Project of the Chinese Academy of Sciences (Grant No. KZCZ2-YW-219) and Frontier Research of IAP of Chinese Academy of Sciences (Grant No. 8-070204)     

北京地区大气污染物源区特征及与重污染过程的关系

探讨影响北京市区的大气污染潜在源区(印痕)。采用WRF气象模式, 对北京地区的气象场进行15年(2000-2014年)长期模拟分析。利用印痕模式, 计算15年的逐时印痕分布, 统计分析污染物源区的多年平均特性和季节变化。根据空气污染指数API, 筛选13年(2000-2012年)秋冬季的实际重污染事例, 统计分析其与污染物源区的关系。结果表明: 1) 逐日平均印痕的形态和分布变化极大, 说明影响北京的污染物源区是随时间而动态变化的; 2) 多年平均的污染物源区大致呈三角形分布, 偏西南的一角最强, 另外一角偏东, 一角大致偏北, 北京处于三角形中心以北的位置; 3) 源区多年的平均形态和分布随季节变化, 夏秋季(7月和10月)偏南和西南方向的源区范围扩大; 4) 根据局地风向频率来判断污染物来源方向是不可靠的, 印痕模式包含污染物累积等过程和机制, 可以获得合理的污染物源区; 5) 实际重污染过程与其平均印痕的关系显示, 西南方向从石家庄到北京, 再往东到唐山这一宽阔山前弧形地带是影响北京大气的最重要污染物源区。     

城市小区环境流场及污染物扩散的风洞实验研究

介绍了一次有关城市小区环境流场和污染物扩散规律的风洞实验研究．实验以位于北京市东南部的方庄小区为研究对象，以1：250的缩尺比在南京大学MU环境风洞中建立模型并进行实验．实验包括：小区气流分布测量、小区空气污染物浓度分布测量、建筑物周边气流分布测量、建筑物周边空气污染物浓度分布测量．实验结果表明：小区内水平流场分布受不同高度建筑物影响，但风速垂直分布总体上仍符合幂指数律．小区内污染物分布亦受到建筑物及环境风速大小的影响．单体建筑物流场试验结果清晰显示了气流遇建筑物后的抬升翻越过程，以及街渠内的抽风效应，该效应可使街渠内风速达到来流的2～3倍．单体建筑物污染物分布试验结果显示随着离源的距离增大污染物浓度逐渐减小，其垂直分布仍符合地面源排放的扩散分布形式，实验结果与实际观测结果相比较为接近．相应数值模拟结果与风洞实验结果进行比较表明：两的气流和污染物浓度分布除个别有差异外，总体上相当吻合．     

直辖市空气污染指数比较分析

以重庆市、北京市、天津市、上海市四大直辖市2001-2011年的大气主要污染物的排放量为基础数据,建立API空气污染指数模型,计算出各污染物的分指数,并利用模型中的分指数,通过层次分析法,得出污染物各自的权重;根据目前直辖市大气污染的现状,以及主要污染源中的主要污染物的状况,结合各地的“十二五”发展规划,提出改善各直辖市空气环境质量的建议和对策.     

汽车尾气污染及其危害

目前,人为活动排放的污染物已经大大超过大气环境容量的极限.汽车尾气排放已经成为北京市空气污染的最重要的原因之一.汽车尾气直接排放的污染物及其在大气里产生的光化学烟雾,对人体健康和大气环境造成了严重的危害.为了保护人民的身体健康和生存环境安全,解决环境监测评价与民众的实际感受的巨大差异,以及PM2.5引起的环境争议问题,进一步研究治理大气污染,切实改善空气环境质量,已经迫在眉睫,势在必行.     

北京冬奥会和冬残奥会历史同期气溶胶污染的高空环流特征研究

通过分析北京和张家口地区长期地面气象资料、气溶胶浓度数据和探空数据, 研究冬奥会和冬残奥会历史同期(2015—2019年的2月1日至3月20日)的气象条件和气溶胶污染过程, 并利用数值模拟和客观环流分型方法, 探究高空环流和区域输送的影响。结果表明, 北京和张家口两地的气溶胶污染过程与近地面的暖、湿和小风条件有关。在850 hPa高度, 当两地受西北风影响时, 近地面的气溶胶浓度较低。北京的重污染过程主要与850 hPa高度的西南风有关, 张家口的重污染则主要与850 hPa高度的西南风和南风有关。虽然北京与张家口两市中心相距160多公里, 但两地的气溶胶污染和位温垂直结构变化有很强的关联性。当华东地区存在较强的高压系统时, 来自京津冀以南地区850 hPa高度的暖空气会输送到北京和张家口, 使两地同时出现高空增温现象, 进而增强对流层下部的热力稳定度, 不利于边界层的发展和污染物的垂直扩散。此外, 当上述环流出现时, 河北南部、山西北部和内蒙古中部等地区排放的污染物会通过输送过程影响北京。张家口地区海拔较高, 除本地排放外, 影响其空气质量的污染气团主要来自西部的上游地区。因此, 当出现不利的高空环流形势时, 除需要控制本地的排放外, 还要考虑对上游地区施行协同减排措施。     

北京大气污染区域分布及变化趋势研究

本文利用2000-2005年北京市8个国控点PM10、SO2、CO、NO2和NOX等污染物浓度数据,分析了北京各区域大气污染分布与季节变化特征,以及近几年大气污染变化趋势.方法以主成分分析为主,辅以时间序列分析.分析结果显示：北京大气污染存在明显的时空差异,第一、二主分量可以很好地表征城市大气污染属性,所有污染物对第一主分量贡献都为正值,能够清楚区分大气污染程度,以及城市与区域背景的异同,第二主分量可以区分城市污染的源排放特征.基于此标准,全市范围内大气污染划分为燃煤型、机动车排放型、过渡型以及环境背景等四种污染类型.     

长江经济带城市大气污染排放效率与产业结构变迁

基于非期望产出的超效率SBM-DEA模型,评价了 2007-2017年长江经济带108个城市的大气污染排放效率.通过耦合协调度模型和Tobit模型,验证了该区域产业结构变迁与大气污染排放效率的影响关系,结果发现:(1)仅有6个城市的大气污染排放效率均值达效率前沿面,大气污染排放效率均值从高到低依次为下游、中游和上游地区...     

沙尘天气过境前后北京大气污染物质量浓度的变化

影响北京的沙尘天气可分为沙尘暴、浮尘和扬沙3种类型。沙尘暴和浮尘天气发生前后的污染物类型和质量浓度ρ有明显的差异，属2类不同性质的污染。在沙尘天气发生之前，大气中SO2，NO2等气态污染物的ρ往往较高，在大气逆温的情况下污染尤其严重，并且与颗粒物的ρ相关性较好；随着沙尘天气的爆发，颗粒物的ρ骤然增加，但伴随沙尘天气出现的大风使SO2，NO2等污染物的ρ显著下降，大气污染转变为由降尘过程造成的相对单一的颗粒物污染，属典型的沙尘污染。