【摘 要】
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本文基于三维区域空气质量模式WRF-Chem,通过修改模式化学模块,量化输出过程量和诊断量,提供了一种定量分析挥发性有机化合物(VOCs)源强不确定性对O3生成影响的方法.为无法定量计算VOCs源强导致的臭氧生成率[P(O3)]偏差,以及由此对O3体积分数分布和污染控制相关联的VOCs敏感区和NOx 敏感区分布的误判提供了方法参考.采用标准统计参数对WRF-Chem模式的气象场与污染场模拟性能进行了评估,相关指标均优于前人结果.以INTEX-B(intercontinental chemical tran
【机 构】
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安徽环境科技研究院股份有限公司,合肥 230031;宣州区生态环境分局综合执法大队,宣城 242000;安徽省气象科学研究所,合肥 230031
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本文基于三维区域空气质量模式WRF-Chem,通过修改模式化学模块,量化输出过程量和诊断量,提供了一种定量分析挥发性有机化合物(VOCs)源强不确定性对O3生成影响的方法.为无法定量计算VOCs源强导致的臭氧生成率[P(O3)]偏差,以及由此对O3体积分数分布和污染控制相关联的VOCs敏感区和NOx 敏感区分布的误判提供了方法参考.采用标准统计参数对WRF-Chem模式的气象场与污染场模拟性能进行了评估,相关指标均优于前人结果.以INTEX-B(intercontinental chemical transport experiment-phase B)人为源、FINNv1(fire inventory from NCAR version 1)生物质燃烧源和 MEGAN(model of emissions of gases and aerosols from nature)生物源作为基准源,并以卫星观测数据作为约束,对排放源进行改进,评估了源改进前后臭氧生成率[P(O3)]、O3体积分数和O3控制敏感区指标(Ln/Q)的变化情况.仅人为VOCs(AVOCs)源增加68％后,P(O3)模拟峰值增升比例达13％～82％,以北京观测站点为例,P(O3)模拟月均峰值增加42％(22.5×10-9 h-1).对P(03)形成贡献比例最大的主要化学反应是HO2+NO(占比约68％),AVOCs源增加68％后,该反应贡献比例下降至65％.在改进源下,P(O3)普遍增加达到2×10-9～4×10-9h-O3各季节增幅较大的区域均主要集中在京津冀、长三角和珠三角中心城市及周边区域,与我国大型城市区基本都是VOCs敏感区的结论一致.整体而言,VOCs源强改进后,Nox敏感区O3体积分数增加幅度不大,不超过4×10-9,而部分VOCs敏感区增幅超过20 x10-9.VOCs源强的不确定性会影响O3形成过程中Nox和VOCs敏感区的判断,特别是VOCs源强明显低估会夸大VOCs敏感区的范围,从而降低O3调控对策的有效性.
其他文献
高分辨率PM2.5空间分布数据对动态监测和控制PM2.5污染具有重要意义.选取Himawari-8气溶胶光学厚度(AOD)、ERA5气象再分析资料、DEM、土地利用数据、夜光遥感数据、增强型植被指数和人口数据等作为估算变量,使用改进的重采样法进行数据匹配,并提出改进的线性混合模型(iLME)结合地理智能随机森林(Geoi-RF)构建组合模型估算PM2.5浓度.结果表明:①在选取的估算变量中,气溶胶光学厚度、气压、温度、相对湿度和边界层高度是影响2016年四川省PM2.5浓度的重要因素,其相关系数分别为0.
基于污染源排放调查、空气质量和组分站观测数据,利用WRF/SMOKE/CMAQ模式系统,分析2020年新冠疫情期间污染源和气象条件变化对空气质量的影响.结果表明:①2020年新冠疫情期间,四川盆地除ρ(03)同比上升外,ρ(S02)、ρ(N02)、ρ(CO)、ρ(PM2.5)和ρ(PM10)均同比下降,下降幅度为8％～41％.②疫情期间成都市PM2.5组分与2019年同期相比,ρ(Cl-)、ρ(K+)、ρ(Si)、ρ(Al)、ρ(Ca)和ρ(EC)的占比均同比下降,说明疫情期间施工工地、机动车、工业燃煤和
This review details the state of the art in research on top coal drawing mechanisms in Longwall top coal caving (LTCC) by examining the relevant literature over the last two decades.It starts with an introduction of the brief history and basic procedures
夏季为环境空气中臭氧污染事件的频发时期,针对挥发性有机化合物(VOCs)及其臭氧生成潜势(OFP)的时间精细化的来源解析研究,对有效地进行臭氧污染防控具有非常重要的作用.利用2019年夏季(6～8月)天津市郊区点位监测的小时分辨率VOCs在线数据,分析臭氧污染事件和非臭氧污染时期环境受体中VOCs及其OFP的变化特征,并利用正定矩阵因子分解(PMF)模型进行精细化的来源解析研究.结果表明,夏季环境受体中VOCs平均体积分数为24.42×10-9,臭氧污染事件中的VOCs平均体积分数为27.72×10-9,
为探究北京市黑碳(black carbon,BC)气溶胶时空分布特征及其主要影响因素,对4个站点2019年的ρ(BC)、ρ(PM2.5)、ρ(CO)和φ(NOx)及同期气象因子进行比对分析.结果表明,背景区(BA)、城区(UA)、城区路边(UR)和外环路边(HR)的平均 ρ(BC)分别为(1.58±1.15)、(2.27±1.67)、(3.35±2.13)和(3.57±2.40)μg·m-3,o(BC/PM2.5)分别为(5.3±1.6)％、(6.0±2.3)％、(9.0±3.6)％和(8.1±3.5)％
2019年对沈阳市大气挥发性有机物(VOCs)开展了为期l a的观测,并对得到的53种物种进行浓度特征以及反应活性的研究.结果表明,观测期间沈阳市VOCs平均浓度为65.33 μg·m-3,烷烃、烯烃和芳香烃质量分数分别为62.44％、16.52％和19.32％.浓度排名前10的物种主要是C3～C5的烷烃、烯烃和部分芳香烃,累计占VOCs总浓度的64.13％.大气中烷烃、烯烃和芳香烃浓度均表现为双峰型的日变化特征,峰值分别出现在06:00～08:00和19:00～20:00,最低点出现在14:00～15:
本研究于2018年夏季和冬季,在南京使用吸附浓缩在线监测系统(AC-GCMS 1000)对大气中的挥发性有机化合物(VOCs)进行测量,估算其所造成的健康风险并解析VOCs所造成致癌与非致癌风险的污染来源.结果表明,采样期间南京市冬季φ(总VOCs)为105.7×10-9,为夏季(34.5×10-9)的3.1倍,以烷烃为主要物种.在健康风险方面,冬季毒性VOCs所造成的非致癌风险及致癌风险值分别为9.43和1.0×10-4,是夏季非致癌(5.58)与致癌风险(2.69×10-5)的1.7和3.8倍,而丙烯
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