检索结果-南通市图书馆

富氨对常州PM_(2.5)理化性质与二次反应的影响

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环境科学 2024年第8期45卷 4493-4501页

作者：余益军庄旻王振李锴基杨卫芬江苏省常州环境监测中心常州213004

NH_(3)是PM_(2.5)重要前体物,并影响其理化性质.基于2021年12月至2022年2月江苏常州NH_(3)、SO_(2)、NO_(2)、PM_(2.5)及其水溶性离子在线观测,结合热力学平衡模型计算气溶胶酸度和气溶胶含水量(AWC),分析了富氨条件下NH_(3)-NH_(4)^(+... 详细信息

NH_(3)是PM_(2.5)重要前体物,并影响其理化性质.基于2021年12月至2022年2月江苏常州NH_(3)、SO_(2)、NO_(2)、PM_(2.5)及其水溶性离子在线观测,结合热力学平衡模型计算气溶胶酸度和气溶胶含水量(AWC),分析了富氨条件下NH_(3)-NH_(4)^(+)转化对AWC、酸度及二次反应的影响.结果表明,2021年冬季常州为富氨,富余程度随PM_(2.5)浓度升高而加强,NH_(4)^(+)以NH_(4)NO_(3)和和(NH_(4))_(2)SO_(4)为主,多数时段有少量NH_(4)Cl.气溶胶呈中等酸度,pH均值4.2±0.4,与大气NH_(3)浓度正相关,pH值变幅随污染升级收窄趋中至4~5之间;AWC随湿度和颗粒物二次离子浓度升高而指数级攀升,主要由NH_(4)NO_(3)、(NH_(4))_(2)SO_(4)和NH_(4)Cl吸湿贡献,占比分别为58.5%、18.4%和8.3%,污染条件下NH_(4)NO_(3)主导颗粒物吸湿增长.NH_(3)-NH_(4)^(+)促进SO_(2)非均相反应和NO_(3)^(-)均相反应生成.因富氨环境,需降低30%以上NH_(3)方可影响pH值和含水量等理化性质.该结果对理解二次反应影响、支撑当地空气质量改善提供了参考.

关键词：氨(NH_(3)) 铵(NH_(4)^(+)) 气粒转化气溶胶含水量(AWC) 气溶胶酸度

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北京森林群落物种多样性、生物量及关系分析

中国环境科学 2024年第9期44卷 5180-5191页

作者：张蔷李令军陈韵如鹿海峰刘保献赵文慧苏日娜北京市生态环境监测中心北京100048

为了解温带次生林物种多样性、生物量特征及其相关关系,本研究以北京山地森林群落为研究对象,布设151块样地进行实地调查.结果显示:(1)森林群落151块样地中共出现植物399种,隶属于228属91科,菊科、蔷薇科和禾本科等为优势科.(2)森林群... 详细信息

为了解温带次生林物种多样性、生物量特征及其相关关系,本研究以北京山地森林群落为研究对象,布设151块样地进行实地调查.结果显示:(1)森林群落151块样地中共出现植物399种,隶属于228属91科,菊科、蔷薇科和禾本科等为优势科.(2)森林群落垂直结构分层明显,不同层片间物种多样性表现为乔木层最低,灌木层和草本层较高.(3)在9个森林群落类型中,山杨林、核桃楸林、黑桦林和华北落叶松林物种丰富度较高,样地平均物种数在36种以上;其次是白桦林和蒙古栎林;油松林、栓皮栎林和蒙椴林较低,平均物种数在22~29之间.(4)森林群落乔木地表生物量介于3.00~25.00kg/m^(2)之间,平均值为12.73kg/m^(2),针叶林生物量密度高于阔叶林,森林年龄结构以中龄林为主,未来具有较大的碳汇潜力.(5)回归分析显示北京森林物种多样性与生物量呈显著负相关,但是物种多样性对生物量的影响主要是通过与物种特性和环境因素的共同效应起作用,其对生物量的独立解释度非常微弱.由于物种多样性与生物量之间的关系很可能会被非生物因素和生物因素的强烈影响所掩盖,建议未来的研究中应全面考虑环境因素、物种特性及管理措施等方面的综合影响.

关键词：物种多样性生物量温带次生林北京山地植物群落

基于注意力机制优化的BiLSTM珠江口水质预测模型

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环境科学 2024年第6期45卷 3205-3213页

作者：陈湛峰李晓芳广东省生态环境监测中心广州510308

为提高珠江口水质预测精度和稳定性,提出了基于时间和特征双注意力机制优化的Bi LSTM水质预测模型,引入特征注意力机制强化模型捕获参数重要特征能力,加入时间注意力机制提高对时间序列相关性信息及水质波动细节信息的挖掘能力.将新模... 详细信息

为提高珠江口水质预测精度和稳定性,提出了基于时间和特征双注意力机制优化的Bi LSTM水质预测模型,引入特征注意力机制强化模型捕获参数重要特征能力,加入时间注意力机制提高对时间序列相关性信息及水质波动细节信息的挖掘能力.将新模型应用于珠江8个入海口水质预测,开展预测性能试验、泛化能力试验和特征参数扩展性试验.结果表明:①新模型在珠海大桥水质预测取得了较高的预测精度,预测值与实测值的均方根误差RMSE为0.0041 mg·L^(-1),决定系数R^(2)为98.3%.与Multi-Bi LSTM、Multi-LSTM、Bi LSTM和LSTM对比,表明新模型预测精度最高,验证了模型的精准性.②训练样本数量和预测步数均对模型预测精度产生影响,模型预测精度随着训练样本的增加而提升,海珠大桥断面总磷预测时,240组以上训练样本可获得较高预测精度;增加预测步数,会使模型预测精度迅速下降,预测步数大于5步时无法保障模型预测的可靠性.③将新模型应用于珠江8个入海口不同水质指标预测,预测结果均取得较高精度,模型具有较强的泛化能力;输入对象断面预测指标相关联的上游来水、降雨量等特征参数,能够提高模型预测精度.通过多方面多次试验,结果表明新模型能够较好地满足珠江口水质预测精度、适用性和扩展性要求,为复杂水动力环境水体水质高精度预测进行了新的探索.

关键词：特征注意力机制时间注意力机制 BiLSTM模型 LSTM模型珠江口水质预测

郑州市冬春季PM_(2.5)中金属元素污染特征、来源及健康风险评估

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环境科学 2024年第5期45卷 2548-2557页

作者：陶杰闫慧姣徐艺斐荆海涛河南省郑州生态环境监测中心郑州450007

于2021年1月和4月利用在线金属分析仪对郑州市大气PM_(2.5)中的18种金属元素进行连续测定,分析了元素浓度变化特征;采用富集因子、正定矩阵因子分解法(PMF)和特征雷达图对金属元素进行溯源;采用美国EPA健康风险评价模型评估其健康风险,... 详细信息

于2021年1月和4月利用在线金属分析仪对郑州市大气PM_(2.5)中的18种金属元素进行连续测定,分析了元素浓度变化特征;采用富集因子、正定矩阵因子分解法(PMF)和特征雷达图对金属元素进行溯源;采用美国EPA健康风险评价模型评估其健康风险,并通过后向轨迹法和浓度权重轨迹法(CWT)分析了健康风险的潜在源区.结果表明,春季元素浓度较高,Fe、Ca、Si和Al浓度之和分别占冬季和春季总元素浓度的89.8%和87.5%.Cd属于重度富集,受人为污染影响严重.冬季Pb、Se、Zn、Ni、Sb和K以及春季Cr、Ni、Fe、Mn、V、Ba、Ca、K、Si和Al浓度随污染等级的提高而增加.PMF源解析和特征雷达图结果表明,冬春两季金属元素主要来源为工业源、地壳源、机动车源和混合燃烧源,冬季多发生工业源和混合燃烧源污染,春季多发生地壳源污染.冬春两季均存在明显的非致癌风险,冬季健康风险更严重,Mn造成明显的非致癌风险.冬季健康风险主要受郑州及周边城市传输影响和西北方向远距离输送影响,春季健康风险主要受郑州及周边城市影响.

关键词：郑州市正定矩阵因子分解法(PMF) 特征雷达图健康风险潜在源区

《大气污染防治行动计划》对郑州市冬季PM_(2.5)浓度及化学组成影响

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环境科学 2024年第7期45卷 3849-3857页

作者：徐艺斐袁明浩王晶晶陶杰周伟峰河南省郑州生态环境监测中心郑州450001

基于《大气污染防治行动计划》实施前后,在污染严重的冬季(2013年和2018年12月同期),采集郑州市监测站的PM_(2.5)样品,分析PM_(2.5)化学组成,通过对比分析PM_(2.5)中的EC、OC、水溶性离子和金属元素的浓度变化来评估PM_(2.5)浓度及化学... 详细信息

基于《大气污染防治行动计划》实施前后,在污染严重的冬季(2013年和2018年12月同期),采集郑州市监测站的PM_(2.5)样品,分析PM_(2.5)化学组成,通过对比分析PM_(2.5)中的EC、OC、水溶性离子和金属元素的浓度变化来评估PM_(2.5)浓度及化学组成的变化,同时选取不同阶段重污染过程,探究PM_(2.5)浓度及组成的变化.结果表明:(1)郑州市冬季ρ(PM_(2.5))平均值由2013年的(215.38±107.28)μg·m^(-3)下降至2018年的(77.45±49.81)μg·m^(-3),下降率高达64%.(2)PM_(2.5)中EC、K^(+)、SO_(4)^(2-)和Cl^(-),分别下降了85%、80%、78%和72%;OC、NH_(4)^(+)和NO_(3)^(-)下降幅度较小,分别为50%、41%和32%.(3)与2013年冬季相比,2018年冬季OC/EC的值升高了2.6倍,二次有机碳在OC中占比升高至57%;同时,硫氧化率和氮氧化率的值分别升高了1.5倍和1.0倍,表明郑州市二次污染较为严重,二次转化程度升高.(4)NO_(3)^(-)/SO_(4)^(2-)(质量比)由2013年的0.8±0.2升高至2018年2.5±1.0,表明郑州市移动源贡献上升并且超过固定源成为冬季大气污染的主要来源.(5)不同阶段重污染过程对比结果显示,与2013年相比,2018年重污染过程中PM_(2.5)浓度下降显著,峰值浓度下降了61%,主要化学组成由OC、NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)和NH_(4)^(+)变为OC、NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+).研究结果表明郑州市一次排放源管控取得了显著的成效,但二次生成对PM_(2.5)贡献呈现升高趋势,因此未来需要关注二次生成的影响.

关键词：大气污染防治行动计划 PM_(2.5) 化学组成二次生成重污染过程

长三角典型城市臭氧污染特征及VOCs来源解析

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环境科学研究 2024年第7期37卷 1500-1512页

作者：赵月上海市环境监测中心上海200235

为了解长三角区域臭氧(O_(3))污染特征及来源成因,利用2021年5−10月长三角区域典型城市上海市、南京市和合肥市的挥发性有机物(VOCs)及常规连续在线观测数据,识别对O_(3)生成贡献较大的VOCs组分,并对比O_(3)污染日和非污染日VOCs组分体... 详细信息

为了解长三角区域臭氧(O_(3))污染特征及来源成因,利用2021年5−10月长三角区域典型城市上海市、南京市和合肥市的挥发性有机物(VOCs)及常规连续在线观测数据,识别对O_(3)生成贡献较大的VOCs组分,并对比O_(3)污染日和非污染日VOCs组分体积分数的变化,同时结合正交矩阵因子分析模型探究VOCs来源解析。结果表明:①上海市、南京市和合肥市O_(3)日最大8 h滑动平均浓度的第90百分位数分别为163、185和163μg/m^(3),超标天数分别为20、42和20 d,VOCs平均体积分数分别为12.93×10^(-9)±8.61×10^(-9)、14.45×10^(-9)±7.56×10^(-9)和15.60×10^(-9)±8.12×10^(-9),3个城市VOCs均以烷烃为主,上海市VOCs中芳香烃、南京市VOCs中烯烃以及合肥市VOCs中炔烃占比较突出。②南京市和合肥市的臭氧生成潜势(OFP)月变化均呈先降后升的趋势,上海市变化不明显。上海市和合肥市VOCs中芳香烃对O_(3)生成贡献最大,贡献率在40%以上,南京市VOCs中烯烃(40.1%)和芳香烃(35.9%)对O_(3)生成贡献较突出。③3个城市O_(3)浓度日变化均呈单峰分布,在污染日12:00之前O_(3)生成速率和生成量均显著高于非污染日,其前体物VOCs体积分数和NO_(2)浓度呈相似的双峰分布特征。从示踪组分来看,O_(3)污染日上海市机动车尾气源和工业排放源、南京市机动车尾气源和溶剂使用源、合肥市汽油挥发源等均有所增加。④机动车尾气源和工业排放源为3个城市VOCs的主要贡献源,此外上海市的石化化工源、南京市的溶剂使用源以及合肥市的汽油挥发源和燃烧源对夏季VOCs的贡献不容忽视。研究显示,较高的前体物浓度和较快的前体物消耗速率是O_(3)超标的重要原因,长三角区域大气VOCs管控应重点关注机动车尾气源和工业源的排放。

关键词：长三角臭氧生成潜势示踪组分来源解析

基于机器学习算法的典型工业区环境空气VOCs浓度预测研究

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环境科学研究 2024年第8期37卷 1694-1702页

作者：车祥上海市环境监测中心上海200235

挥发性有机物(VOCs)是重要的臭氧前体物,实现VOCs浓度预测可为区域大气污染预警与精准管控提供支撑。基于2022年上海市某典型工业区的区域观测VOCs小时体积分数、同期中尺度天气模型(WRF)分层气象因子预报数据、重点企业用电量数据,利... 详细信息

挥发性有机物(VOCs)是重要的臭氧前体物,实现VOCs浓度预测可为区域大气污染预警与精准管控提供支撑。基于2022年上海市某典型工业区的区域观测VOCs小时体积分数、同期中尺度天气模型(WRF)分层气象因子预报数据、重点企业用电量数据,利用长短期记忆网络(LSTM)算法构建了区域VOCs预测模型,对2023年1-4月区域VOCs小时体积分数进行预测,预报时效为24 h。基于区域污染溯源结果,构建了正常排放情景数据集,将预测值、观测值、正常排放情景数据集进行比较和分析,评估了预测值的准确性。结果表明:①区域VOCs体积分数预测值变化趋势与观测值基本一致,总体略低于观测值,在小时及日均两个级别均具有良好的线性相关关系。VOCs小时体积分数预测值的均方根误差(RMSE)为23.71×10^(-9),标准化平均偏差(NMB)为-10.4%,相关系数(r)为0.53,平均绝对误差(MAE)为12.73×10^(-9),两倍因子百分比(FAC2)为86.9%,VOCs日均体积分数预测值的RMSE、r、MAE、FAC2分别为11.33×10^(-9)、0.81、7.06×10^(-9)、96.7%。②模型可准确预测正常排放情景下的区域VOCs体积分数变化,突发异常排放导致的短时VOCs高值是VOCs小时体积分数预测值误差的主要来源,且贡献率一般超过30%。不同气象条件下异常排放对区域VOCs体积分数的影响程度不同,扩散条件愈不利,异常排放对区域VOCs浓度的影响愈大。③预测模型误差的来源分析表明,更多种类高分辨率活动量表征数据及更精细的气象预测数据有助于进一步提升预测模型的准确性。研究显示,LSTM算法可实现工业区环境空气VOCs浓度预测,进而识别气象条件及异常排放对区域VOCs浓度的影响。

关键词：机器学习长短期记忆网络挥发性有机物(VOCs) 预测环境空气

基于机器学习算法和受体模型联用的土壤重金属溯源解析

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环境科学 2024年

作者：马杰李名升封雪重庆市生态环境监测中心中国环境监测总站

以重庆市煤矸山周边土壤为研究对象，运用决策树（DT）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等3种机器学习算法开展土壤重金属影响因素分析，并将机器学习算法和绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型联用，开展土壤重金属溯... 详细信息

以重庆市煤矸山周边土壤为研究对象，运用决策树（DT）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等3种机器学习算法开展土壤重金属影响因素分析，并将机器学习算法和绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型联用，开展土壤重金属溯源解析。土壤表层ω（Cd）、ω（Hg）、ω（As）、ω（Pb）、ω（Cr）、ω（Cu）、ω（Ni）和ω（Zn）均值分别为0.44、0.18、9.92、32.3、129、100、72.8和148mg·kg-1，结合剖面数据分析，研究区Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn含量受不同程度人为活动影响。机器学习算法表明，随机森林（RF）算法优于决策树（DT）和支持向量机（SVM）算法，Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn拟合度(R2)分别为0.783、0.728、0.528、0.753、0.753、0.853、0.822和0.756。煤矸山堆存量(X1)、土壤点位与煤矸山相对高差(X2)和与煤矸山距离(X3)是影响土壤重金属含量的首要人为因素。结合受体模型源解析表明，研究区受自然源、矿业源和混合源（大气沉降、农业生产、生活、交通排放等）影响，贡献率分别为42.5%、37.1%和20.4%。机器学习和受体模型联用，可以使源解析结果更加全面、准确和可靠。

关键词：土壤重金属 APCS-MLR受体模型机器学习源解析

基于源导向的锰矿尾矿库周边土壤重金属风险评估

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环境科学 2024年

作者：马杰王胜蓝秦启荧文川勇李名升封雪中国环境监测总站重庆市生态环境监测中心

以重庆市锰矿尾矿库周边土壤为研究对象，运用正定矩阵因子分解（PMF）模型对土壤重金属开展源解析，结合潜在生态风险指数法和健康风险评估模型，定量探讨不同污染源影响下的土壤潜在生态风险和健康风险，并确定优先管控要素.结果表明... 详细信息

以重庆市锰矿尾矿库周边土壤为研究对象，运用正定矩阵因子分解（PMF）模型对土壤重金属开展源解析，结合潜在生态风险指数法和健康风险评估模型，定量探讨不同污染源影响下的土壤潜在生态风险和健康风险，并确定优先管控要素.结果表明：研究区土壤除Cr外，Mn、Cd、As、Pb、Cr、Cu、Zn和Ni含量均值均高于背景值.PMF模型源解析结果表明，研究区土壤受矿业源、自然源、农业源和工业源影响，贡献率分别为23.9%、30.2%、18.8%和27.1%.潜在生态风险评估结果表明，研究区土壤以“强”生态风险为主，占比为77.8%.健康风险模型评估结果表明，研究区土壤重金属对儿童和成人存在人体可接受的致癌风险，非致癌风险可忽略.污染因子、污染源、健康风险和潜在生态风险综合分析表明，农业源为研究区土壤首要管控源，Cd为首要管控因子；矿业源和工业源为研究区土壤次要管控源，Mn和As为次要管控因子.

关键词：土壤重金属 PMF模型健康风险评估潜在生态风险锰(Mn)