一、北京石景山区大气污染扩散对市区影响的半定量分析（论文文献综述）
蔡雯悦[1]（2021）在《对流层“阻塞”结构对京津冀冬季持续性重污染天气的影响》文中提出由于产业结构、区域特征、发展水平和天气气候影响的综合作用,京津冀空气长时间持续污染的问题极为复杂。自《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》实施以来,虽然我国主要大气污染物减排效果显着,但京津冀地区仍然是我国大气污染的敏感区和脆弱区。京津冀等地2013-2018年间仍有多次以细颗粒物（）为主要大气污染物的持续性重污染天气过程出现,甚至2020年“持续减排”和“较低社会活动水平”背景下京津冀地区仍然连续发生了持续性重污染天气过程。本文围绕京津冀冬季持续性重污染天气形成的物理过程机制展开研究,首次揭示了对流层“阻塞”结构对京津冀冬季持续性重污染天气的调制作用,剖析了大气典型异常环流型高-低层配置在京津冀区域冬季持续性重污染天气过程中的作用和影响机制,提出了“阻塞”结构与高原大地形背风坡大气动力、热力结构以及低层异常水汽输送结构对京津冀冬季持续性重污染天气的综合影响效应,量化了持续驱动污染天气发展与维持的各关键气象影响因子的相对贡献,构建了京津冀冬季持续性重污染天气的大气动力、热力综合影响模型,并从年代际尺度的视角认识了气候变化与京津冀持续性污染的关联性。本文得到以下主要结论:（1）首次揭示了对流层“阻塞”结构对京津冀冬季持续性重污染天气的调制作用。中国东部地区持续性严重污染天气沿地形分布特征显着,冬季为持续性严重污染天气的高发季节,且主要集中发生在京津冀及其周边地区。经统计,京津冀地区2012-2018年冬季共发生了25次区域性持续长达6天及以上的污染天气过程,其500h Pa位势高度距平场环流结构大致可以分为2类,即阻塞型和非阻塞型。京津冀地区62.5%的持续性重污染天气过程的大气环流距平场均为阻塞结构,其中,43.75%为“双阻型”,18.75%为“单阻型”。阻塞系统的可持续机制以及阻塞形势的建立、维持和衰退与京津冀持续性重污染天气的发展、持续和消散有关,其是导致京津冀地区冬季重污染天气持续的关键大气环流型,其强度与大气污染的程度呈同步性响应变化特征,尤其是“停滞”的阻塞高压系统,其与京津冀地区浓度呈显着正相关。（2）揭示了京津冀重污染天气持续期间,大气高-低层环流动力结构配置特征。“上层辐合-下层辐散”的异常环流动力结构,有利于京津冀等地上空气流的“辐合下沉”。大气高层“辐合下沉”动力效应配合低层偏西与偏南辐合输送形成了京津冀重污染天气持续发展的核心动力机制,从而揭示出此类大气高-低层异常环流动力配置在京津冀区域持续重污染天气过程中的作用和影响机制。（3）局地大气动力、热力结构受“阻塞”系统的调制作用显着。京津冀重污染天气持续期间,受西风带和阻塞系统的共同影响,黄土高原东侧大部地区均为显着的下沉气流控制区,京津冀上空整层大气垂直速度距平结构沿地形均表现出一致的下沉特征,有效抑制了边界层的发展;同时,稳定维持的阻塞系统的“下沉增温”效应对对流层中部“暖盖”结构有持续加强作用,使京津冀地区大气垂直扩散能力减弱,有利于水汽在大气低层堆积,促进污染物与边界层的双向反馈机制,尤其是在持续性污染天气过程的中后期。（4）“阻塞”系统与异常水汽输送结构协同作用,使2020年春节和新型冠状病毒疫情管控期间京津冀地区再度连续爆发持续性重污染天气。低层沿海高压稳定维持使近地面持续异常高湿和高层异常“阻塞”停滞是诱发京津冀污染天气持续的2个关键气象影响因子。持续且稳定的偏东和偏南异常水汽输送结构为京津冀区域源源不断的提供了比以往更多的水汽,尤其在高层异常“阻塞”停滞的背景下更易于形成有利于污染物累积的高湿静稳天气,持续驱动污染天气发展与维持。这2个因子共同可以直接解释京津冀此次持续性重污染天气事件气象成因的46.8%。（5）发现“半封闭”特殊大地形背景下,中高层大气环流结构以及大气动力、热力垂直结构存在年代际变化特征,其对京津冀及周边地区大气污染年代际“气候调节”效应显着,亦可为区域污染天气频发提供年代际判识的“强信号”。冬季,西风带背景下,中高层大气环流结构以及大气动力、热力结构发生年代际“逆转”,更易于京津冀上空形成有利于污染物持续累积的静稳天气背景,虽然大气污染的状况依赖于污染源的排放程度,但局地或区域大气垂直结构变异亦是近年来京津冀及周边地区极端大气污染事件频发和持续的气候原因之一。
何梦林[2]（2016）在《典型化工园区挥发性有机物排放特征研究》文中进行了进一步梳理挥发性有机物（VOCs）作为PM2.5和O3的重要前驱体,对大气环境和人类健康造成严重影响。化工园区作为化工行业的主要生产基地和企业集群地,其VOCs排放不容忽视。迄今为止,我国鲜有关于化工园区VOCs排放特征的研究,相关研究工作亟待开展,因此,本研究立足于国内的基本情况,开展典型化工园区VOCs排放特征研究,为国家开展化工园区VOCs控制、改善区域空气质量提供科学依据和技术支撑。本研究以珠三角某化工园区作为研究对象,综合参考国内外相关研究方法,开展我国典型化工园区VOCs排放特征研究。筛选典型企业进行VOCs现场采样,获取典型企业各生产单元的VOCs含量水平及成分谱;计算园区典型行业分环节的排放因子及排放量,构建高分辨率园区VOCs排放清单;根据清单筛选企业特征物种,建立化工园区典型企业VOCs特征物种名录;最后使用AERMOD模型模拟园区VOCs排放对周边环境的影响。研究结果表明:园区六家典型企业各单元VOCs浓度范围为0.2107.02mg·m-3,大部分生产单元的VOCs浓度均超过了10mg·m-3,是厂界浓度的134倍,说明厂区生产装置管线和元件泄漏严重。不同企业不同单元排放VOCs物种有所差异,但绝大部分单元排放物种以烷烃为主,其次是苯系物和含氧VOCs;除原料罐区外的大部分单元所检测到的物种与原辅材料不完全一致,这可能由于生产过程中存在相互反应生成中间产物或副产物。排放清单方面,园区20122014年的VOCs排放量分别为:8100.19、8435.16、8234.75吨;在六个行业中,仓储业的排放量最大,为7303.23（2014年）,占园区总排放量的87.47%,其次为合成树脂制造行业,排放量为700.35吨,占园区总排放量的8.5%;利用Monte Carlo方法计算了园区排放清单的不确定性,95%置信区间的不确定度为[-128%,+192%]。特征污染物筛选方面,原油加工及石油制品制造行业代表性企业的特征污染物为苯甲酸及仲丁苯,有机化学原料制造行业代表性企业的特征污染物为甲苯及己烷,合成树脂制造行业代表性企业的特征污染物为甲基叔丁基醚及乙酸乙酯,化学药品原药制造行业的特征污染物为乙酸乙酯及己烷,肥皂及合成洗涤剂制造行业代表性企业的特征污染物为甲苯、二甲苯和柠檬烯,储存与运输行业代表性企业的特征污染物为甲苯及二甲苯。模型模拟结果表明,9个对照点模拟值与实测值比值范围为0.220.80,两者的相关系数r为0.72,模拟值与实测值两者的差异在可接受范围之内。模拟区域内时均、日均及年均浓度模拟值的最大值出现在YH储运厂区内,以各厂区区域为中心向四周递减;园区北部的敏感点浓度较高,其中位于园区北侧的A村浓度最高,时均浓度最大值为1.93 mg·m-3。
杨洋,唐贵谦,吉东生,安俊琳,王跃思[3]（2015）在《夏季局地环流对京津冀区域大气污染影响》文中研究表明为研究局地环流对京津冀大气污染分布特征的影响,利用京津冀区域大气污染监测网7个站点的大气污染物浓度观测资料,结合WRF数值模式对气象场的模拟结果,对区域夏季局地环流对大气污染浓度水平和空间分布特征进行了研究。结果表明,2010年6月局地环流发生时,京津冀大气中PM10的平均浓度可高达156.4μg/m3,而在强天气系统过境时仅为89.1μg/m3。京津冀受区域局地环流控制时,大气中可吸入颗粒物比强天气系统过境时高75%;海-陆风回流携带的高浓度污染物,导致海滨区域夜间大气中PM10平均浓度从46.2μg/m3上升到64.7μg/m3;山地-平原风导致京津冀大气本底区域河北兴隆臭氧浓度峰值较北京城区滞后3 h。京津冀近年来强天气过程比例逐渐下降,目前仅占月20%,而以山地-平原风和海-陆风叠加的局地环流气象条件占比增加,造成京津冀区域大气污染易聚难散。
杨洋[4]（2014）在《局地环流对京津冀地区大气污染影响研究》文中进行了进一步梳理我国京津冀、长三角、珠三角、成渝地区和关中等区域大气污染十分严重,不但造成对气候、环境变化的影响,还极大地损害着生态系统和人类健康。人类活动对自身生存环境的不良影响,已经成为社会经济发展难以逾越的瓶颈,也对国家环境外交造成巨大挑战。由于重霾污染事件多发生在稳定天气条件下,此时整个区域无大型天气系统过境,受下垫面热力和动力作用影响的局地环流对污染物的区域内输送具有决定。因此,在我国区域污染不断加重的今天,开展局地环流影响下区域大气污染传输机制研究具有重要的科学意义和迫切的现实需求。本文利用所在课题组建立的京津冀大气环境观测网获取的数据,对2010年6月京津冀区域局地环流影响下典型大气污染物（O3、NOx、CO、VOCs、 SO2、PM10和PM2.5）浓度变化特征进行了分析研究,利用WRF-Chem模型对局地环流及其影响下大气污染物时空变化进行了模拟研究。对京津冀区域局地环流日变化规律及影响下的大气污染物时空变化特征有了初步的定量分析结果,认识到了严重区域污染过程中局地环流的主要作用,对于局地环流为主的区域输送对京津冀区域空气质量变化的影响有了新的认知。本文主要的研究结果如下：（1）2010年6月京津冀区域由热力性质决定的局地环流占据主导地位,此时大中尺度天气系统较弱,大气层结稳定,容易导致严重区域环境污染。局地环流出现频率较高,6月份80%天数存在局地环流,强天气系统仅占20%。（2）当京津冀区域处于局地环流控制时,山地-平原风环流主要在北京地区的西北山地区域,以及香河、廊坊和固城以西的平原与山地结合地带。山地-平原风环流驱动空气污染物白天大气污染物向西北山前地区积聚,夜晚高浓度的污染物无法完全清除又随山风回流到平原地区,造成区域第二次污染。海风可深入内陆100km左右,使得滨海地区白天整体空气质量好于内陆,夜晚受陆风携污染物影响造成海滨城市夜间污染加重。（3）夜晚山地-平原风更替过程中可以在山前香河、廊坊和固城出现一条汇聚带。局地环流耦合形成的辐合带夏季几乎常年存在,沿汇聚带上污染物浓度明显高于两侧大约20%。辐合带位置随着局地环流强度有所变动,直接影响区域内、地区间的污染物传输。（4） WRF-Chem模拟结果表明,模式对污染物模拟结果与观测结果有较好的一致性。对2010年6月典型局地环流下污染物浓度分布模拟表明,局地环流的存在使得京津冀区域空气质量变化趋势相似,污染气团在具有日变化的局地环流输送下经过大范围增强和积聚,从而导致京津冀产生严重的区域污染,尤其是整体的区域重霾污染事件。
欧阳俊强[5]（2013）在《长春市环保局大气污染模拟系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理近年来，随着我国经济的高速发展，现代化工业水平不断提高，我国人口数量也在急剧增长。人口的增长导致了对能源的需求量大大提高，因此，大量的煤炭、石油、天然气等能源被消耗，这些燃料在燃烧的同时，产生了大量的有害化学物质。这些化学物质会以废气和烟尘等形式被排放到空气中，从而给人们的正常生活和身体健康带来了较大的负面影响。像这些能够使大气质量变差的物质都统称为大气污染物。目前，已知的大气污染物大概有100多种，其中，有森林大火、火山喷发等自然原因产生的大量的烟尘；也有工业废气、生活燃气、汽车尾气、核泄露等人为原因产生的人造污染物。由于人类活动对自然的影响力越来越大，人造污染物已经逐渐成为目前我国大气污染的主要来源，特别是工业生产和交通运输所带来的大气污染物。大气污染产生的主要过程由污染源的排放、大气传播阶段和人与动植物受害这三个阶段所组成。目前，人们防治大气污染有很多方法，但最根本的解决途径是改善一些高污染产品的生产和加工工艺，更加合理地利用各种资源，尽可能地提高各种资源的利用率，通过减少资源消耗的方法，使环境污染物在产生阶段就开始减少。另外，还需要对高污染的产业布局进行全面规划，使得产业布局更加合理，使环境污染源远离城镇居民区等人群较为稠密的地区；在污染相对比较严重的工业区采取限制交通，并减少人员流动等措施。适当地设计排烟道等污染源的排放高度，科学合理地选择污染源的生产场址，尽力减少污染源对周边环境的影响；即使是在不利的气候条件下，我们也需要采取有效措施，控制环境污染物的排放量。高斯模型是计算空气污染扩散中最为经典的模型，该模型考虑到的影响大气污染扩散的因素主要包括地形因素和气象因素两个主要方面。其中，重点需要考虑的是风向风速、逆温等外部条件的影响以及污染源自身的性质和状况。根据影响污染物扩散的因素，高斯模型可以分为不同的表达形式。本文主要是基于高斯大气扩散模型，设计并实现了针对长春地区的大气污染扩散预测系统。本文对该系统作了较为全面和系统的研究和介绍，重点研究了高斯大气污染扩散的数学模型，对高斯大气污染扩散的数学模型等进行了深入讨论。由于本课题的要求时间短，工作量较大，因此，项目组对于基于高斯大气污染扩散模型的省内大气污染情况预测模型的仿真显示只是做了部分地区（主要是长春地区）的探讨和应用研究，对于高斯模型是否能很好地切合我省其他地区的实际天气状况，还没有进行实地数据的支持。同样由于时间和笔者的科研水平所限，本文中设计和实现的预测算法还有许多不足之处，在今后的工作中还需要继续改进。
杜世明[6]（2013）在《AERMOD和CALPUFF模型用于济南地区空气污染模拟效果的对比研究》文中提出本论文采用国际上主要流行的AERMOD和CALPUFF模型对济南市区重点污染源进行扩散模拟，基于模型模拟受污染源、模拟区域的地形条件、气象参数的影响，以及模拟时选择的模型、模拟范围、模拟方法、模拟方案等影响的特点，研究对比两种模型在济南地区的环境的条件下的适用性，并分析济南的气象和地形等条件对两种模型的影响程度，为济南地区条件下最优空气质量模型的选择提供参考。论文收集并预处理了模型模拟所需要的土地利用数据、地面气象资料、高空气象模拟数据以及模拟区域的主要污染源，根据济南市区的地形特点、主要污染源的位置分布及模型的模拟能力确定了研究区域为边长为50km的矩形区域。地面气象数据选用济南地面站点每日八次的实测数据，高空数据通过WRF模拟得到，根据2010年济南市的地面气象数据及高空模拟数据分析了冬、春、夏、秋季节的风速、风向变化特征及高空气象变化特征，并对济南市大气输送的特征模拟进行了分析。根据济南市区复杂的地形条件及济南地区的气象条件，使用AERMOD模型和CALPUFF模型对研究区域内的主要污染源进行模拟对比分析，得出以下结论：1、对济南市春夏秋冬模拟比较结果表明，CALPUFF的模拟的数值较AERMOD模拟值与监测值的变化趋势更接近一些。通过分析济南地区的地面风场及各个高度层的水平风场、稳定性度的大小、混合层高度、逆温层情况、污染源选取及地形条件，结合两种模型对地形和逆温层情况下污染物扩散处理原理和计算方法的不同进行了对比研究，在对济南市春夏秋冬模拟结果的研究分析中得出CALPUFF模型模拟的等值线浓度图更能说明污染源对济南地区的污染程度。2、对济南市区一次污染过程的模拟显示，CALPUFF模拟的污染变化趋势和监测值的变化趋势基本一致。由于一次污染选取的月份为一月份，因此逆温层的出现频率及逆温层的厚度对污染物的迁移、扩散产生较大的影响。根据两种模型对一次污染的模拟结果，结合对一次污染期间的地面和高空的风速、风向的变化情况与污染物分布的关系及逆温层的厚度、类型以及研究区域内污染源的烟气排放高度分析得出，CALPUFF模型的模拟结果更能反应当时的污染情况。3、通过对典型日的小时模拟，结合地面气象数据、高空气象数据及地形数据，分析显示两个模型模拟的浓度最大值的出现时刻不同，地面气象条件为AERMOD模拟的浓度分布的主要影响。CALPUFF的模拟值则是受到高空气象数据、地面气象数据和地形的共同作用。分析两个软件对气象数据和地形处理能力知，CALPUFF模型能更好的反应当时的大气状况，且选用的slug方法能很好的解决静小风问题。因此CALPUFF模型的模拟效果要优于AERMOD的模拟效果。通过以上两种模型对济南市区2010年重点污染源排放污染物的模拟结果及研究分析得出，在济南这种地形及气象条件下，CALPUFF模型对济南地区50km范围的模拟效果较好。对比研究的结论为济南地区的空气质量模型的应用提供了借鉴。。
邹旭东,田晓波,杨洪斌,汪宏宇,刘玉彻,张云海[7]（2011）在《2007年冬季沈阳典型大气污染源PM10排放模拟》文中提出选取沈阳市区9个典型的大气污染源冬季的PM10排放浓度资料,利用MM5耦合CALPUFF对2007年12月至2008年2月沈阳城市区域气象场和排放PM10浓度分布进行月平均数值模拟。结果表明:冬季沈阳地区受高压控制,北风较强,并经过增强、减弱的过程,多呈现对大气污染物扩散不利的天气形势。高空为偏西风且风速较大时,地面和高空有明显的风向和风速的切变,切变有增强和减弱的变化。2007年冬季沈阳市区域月平均大气污染最严重的是2月,污染物分布主要集中在南部、东南部地区,南部地区大气污染最为严重。PM10浓度分布的范围与风场、地形有直接的关系。地势平坦、风速大时,污染物扩散范围大,污染物浓度小;地势不平、风速小时,污染物扩散范围小,污染物浓度大。
徐敬,张小玲,赵秀娟,徐晓峰,孟伟[8]（2011）在《夏季局地环流对北京下风向地区O3输送的影响》文中研究说明于2007年6～9月,北京地区环流背景属于局地"山谷风"环流期间,在沿主导风向路径分布的4个代表性测点开展了地面O3浓度观测,并采用Models-3/CMAQ模式对典型个例进行模拟,以研究城市对下风向地区O3输送的影响结果表明,城市下风向测点上甸子本底站O3平均浓度、超标率最高,上风向测点超标率最低,O3小时极大值出现在城区站,为271.56×10-9;不同测点O3浓度日变化规律一致,但浓度日峰值出现时间呈现自城市至下风向地区逐渐滞后的规律;各测点主导风向下O3浓度分布具有沿输送路径逐渐升高的趋势,且两主导风向下的浓度差值也具有沿西南输送路径逐渐升高的趋势;本底地区O3的浓度受来自清洁和城市污染地区不同气流影响,观测资料估算得出城市对区域背景地区的输送贡献为36.7×10-9;模拟结果验证了北京城市对下风向地区O3的输送影响
邹旭东,杨洪斌,张云海,刘玉彻[9]（2010）在《冬季沈阳市典型源排放PM10浓度分布模拟分析》文中研究指明选取沈阳市7个典型的大气污染源2006年12月2007年2月的PM10排放浓度资料,利用CALPUFF对PM10浓度月平均分布做模拟分析。模拟结果分析表明:冬季月平均PM10浓度分布的范围与风场、地形有直接的关系。地势平坦、风速大时,污染物扩散范围大,污染物浓度小;地势不平、风速小时,污染物扩散范围小,污染物浓度大。1月份是沈阳市冬季月平均大气污染最严重的月份,污染物分布主要集中在市区的北部、东部和南部地区,东部地区大气污染最为严重。
张艳昆,刘树华,李炬,王迎春,马雁军[10]（2010）在《北京PM10质量浓度与总体理查逊数的关系》文中认为为了研究总体理查逊数对可吸入颗粒物PM10（particulate matter with aero-dynamic diameter smaller than 10μm）质量浓度的影响,对2007年11月北京南郊观象台的PM10质量浓度资料、地面气象自动站资料和常规无线电探空资料进行了分析。统计分析软件采用SPSS 15.0（Statistical Package for Social Sciences 15.0）。分析结果表明,在北京地区以稳定层结为主的条件下,PM10质量浓度与地面气象要素和总体理查逊数存在很好的规律性。PM10质量浓度与风速和相对湿度显着相关,相关系数分别为原0.65和0.69,通过α=0.01显着性检验;PM10质量浓度与地面至450m层的总体理查逊数存在显着的对数形式非线性关系,决定系数R2=0.42。非线性回归方程的独立样本预测检验显示回归模型可以用于根据无线电探空资料对PM10质量浓度进行预测。
二、北京石景山区大气污染扩散对市区影响的半定量分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、北京石景山区大气污染扩散对市区影响的半定量分析（论文提纲范文）
（1）对流层“阻塞”结构对京津冀冬季持续性重污染天气的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 大气重污染事件成因研究进展 |
| 1.1.1 二次气溶胶对大气污染的影响 |
| 1.1.2 大气边界层对大气污染的影响 |
| 1.1.3 大气污染物与边界层的双向反馈作用 |
| 1.1.4 局地环流对大气污染的影响 |
| 1.1.5 天气系统对大气污染的影响 |
| 1.1.6 大尺度-季风环流异常对大气污染的影响 |
| 1.1.7 中国阶梯型大地形对大气污染的影响 |
| 1.2 京津冀区域重污染天气持续问题 |
| 1.2.1 大尺度环流系统异常对持续灾害性天气的影响 |
| 1.2.2 京津冀持续性重污染天气年际变化统计特征 |
| 1.2.3 大尺度环流系统对京津冀持续性重污染天气的影响 |
| 1.3 问题提出 |
| 1.4 研究内容和章节安排 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 数据资料及来源 |
| 2.1.1 中国高空探测数据 |
| 2.1.2 中国地面站气象观测数据 |
| 2.1.3 气象再分析资料 |
| 2.1.4 卫星遥感气溶胶光学厚度产品 |
| 2.1.5 中国空气质量监测数据 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 滤波 |
| 2.2.2 线性倾向估计 |
| 2.2.3 皮尔逊相关系数 |
| 2.2.4 标准化多元线性回归分析 |
| 2.2.5 水汽相关矢 |
| 2.2.6 边界层高度计算方法 |
| 2.2.7 大气环境容量计算方法 |
| 2.3 污染物传输模拟试验方案设计 |
| 2.3.1 FLEXPART模式介绍 |
| 2.3.2 FLEXPART模式参数设置 |
| 第三章 “阻塞”系统对京津冀持续性重污染天气的影响 |
| 3.1 大气中高层异常环流形势分型及“双阻”环流特征结构影响的提出 |
| 3.2 “双阻型”持续性重污染天气大尺度异常环流背景场特征 |
| 3.3 “双阻”垂直结构与持续性重污染天气的相关特征 |
| 3.4 “双阻型”持续性重污染天气大气高-低层环流系统配置 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 “阻塞”系统对大气动力、热力三维结构的调制作用 |
| 4.1 “阻塞”系统对大气动力三维结构的调制作用 |
| 4.2 “阻塞”系统对大气热力三维结构的调制作用 |
| 4.3 冬季持续性重污染天气大气动力、热力综合影响模型 |
| 4.4 持续性重污染天气大气动力、热力综合影响机制普适性检验 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 高层“阻塞”与低层水汽流异常配置对京津冀持续性重污染天气的影响 |
| 5.1 低层持续异常高湿 |
| 5.2 低层沿海高压稳定维持 |
| 5.3 高层异常“阻塞”停滞 |
| 5.4 “阻塞”系统对大气热力结构的影响 |
| 5.5 各关键气象影响因子对重污染天气发展与维持的相对贡献 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 大地形背风坡动力、热力异常及其对京津冀区域大气污染的影响 |
| 6.1 大地形背风坡动力效应与京津冀大气污染相关的季节及气候变化特征 |
| 6.1.1 大地形背风坡动力效应与京津冀大气污染相关的季节变化特征 |
| 6.1.2 大地形背风坡动力效应与京津冀大气污染相关的气候变化特征 |
| 6.2 大地形背风坡热力异常垂直结构与京津冀大气污染相关的季节及气候变化特征 |
| 6.2.1 大地形背风坡热力异常垂直结构与京津冀大气污染相关的季节变化特征 |
| 6.2.2 大地形背风坡热力异常垂直结构与京津冀大气污染相关的气候变化特征 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（2）典型化工园区挥发性有机物排放特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外化工园区发展现状 |
| 1.2.1 化工园区定义 |
| 1.2.2 国外主要化工园区简介 |
| 1.2.3 我国化工园区发展概况 |
| 1.3 国内外VOCs排放研究进展 |
| 1.3.1 VOCs排放清单研究 |
| 1.3.2 各行业VOCs排放特征 |
| 1.4 研究目标、方法及内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 主要研究内容及方法 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 |
| 1.5 论文的研究技术路线 |
| 第二章 化工园区VOCs采样与分析 |
| 2.1 样品采集 |
| 2.1.1 采样园区简介 |
| 2.1.2 采样时间与地点 |
| 2.1.3 典型行业企业筛选 |
| 2.2 采样方法 |
| 2.3 样品分析 |
| 2.4 质量保证和质量控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 园区基于排放环节的VOCs排放特征分析 |
| 3.1 典型行业生产工艺及VOCs排放环节识别 |
| 3.1.1 有机化学原料制造 |
| 3.1.2 合成树脂制造 |
| 3.1.3 肥皂及合成洗涤剂制造 |
| 3.1.4 化学药品原药制造 |
| 3.1.5 石油制品制造 |
| 3.1.6 储存与运输 |
| 3.2 典型行业VOCs排放浓度水平及成分谱特征 |
| 3.2.1 有机化学原料制造 |
| 3.2.2 合成树脂制造 |
| 3.2.3 化学药品原药制造 |
| 3.2.4 肥皂及合成洗涤剂制造 |
| 3.2.5 石油制品制造 |
| 3.2.6 储存与运输 |
| 3.2.7 聚类分析结果 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 园区基于排放环节的VOCs排放清单建立 |
| 4.1 排放源分类 |
| 4.2 排放量计算方法 |
| 4.2.1 监测计算法 |
| 4.2.2 公式法 |
| 4.2.3 排放因子计算 |
| 4.3 排放量及排放因子计算 |
| 4.3.1 园区典型企业排放量计算 |
| 4.3.2 园区行业排放因子建立 |
| 4.4 园区高分辨率排放清单 |
| 4.4.1 活动水平 |
| 4.4.2 分环节排放清单 |
| 4.5 清单不确定性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 园区企业特征物种筛选 |
| 5.1 特征污染物筛选方法比选 |
| 5.1.1 层次分析法 |
| 5.1.2 综合评分法 |
| 5.1.3 Hasse图解筛选法 |
| 5.1.4 密切值法 |
| 5.1.5 方法小结 |
| 5.2 层次分析法构建 |
| 5.2.1 筛选原则 |
| 5.2.2 属性选取 |
| 5.2.3 量化属性确定 |
| 5.2.4 属性权重值确定 |
| 5.2.5 评价公式 |
| 5.3 案例分析及讨论 |
| 5.3.1 筛选参数量化及取值 |
| 5.3.2 筛选结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 园区VOCs排放环境影响评估 |
| 6.1 基本参数设置 |
| 6.1.1 AERMOD模型简介 |
| 6.1.2 气象参数 |
| 6.1.3 地形参数 |
| 6.1.4 污染源参数 |
| 6.2 模型验证 |
| 6.2.1 模型验证方法 |
| 6.2.2 模型验证结果 |
| 6.3 模拟结果分析 |
| 6.3.1 最值及浓度分布 |
| 6.3.2 敏感点分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论与建议 |
| 主要结论 |
| 本文主要创新点 |
| 下一步工作建议 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）夏季局地环流对京津冀区域大气污染影响（论文提纲范文）
| 1 研究方法 |
| 1.1 站点和仪器 |
| 1.2 气象模式 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 夏季污染物日平均浓度变化 |
| 2.2 局地环流形式特点及分类 |
| 2.2.1 环流形势特点 |
| 2.2.2 环流形势分类 |
| 2.2.3 局地环流区域划分 |
| 2.3 局地环流对污染物浓度影响 |
| 2.3.1 不同环流形势污染物浓度总体变化特征 |
| 2.3.2 不同局地环流形势污染物日变化特征 |
| 3 结论 |
（4）局地环流对京津冀地区大气污染影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 区域大气污染研究进展 |
| 1.3 局地环流对区域环境的影响 |
| 1.4 数值模式 |
| 1.5 研究目标、内容和论文框架 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 京津冀区域地理分布 |
| 2.2 大气环境实时监测网 |
| 2.3 仪器介绍 |
| 2.4 模式设置及参数化方案 |
| 2.4.1 模式设置 |
| 2.4.2 物理过程方案 |
| 2.4.3 化学机理方案 |
| 2.4.4 排放源资料 |
| 2.5 模拟结果检验 |
| 第三章 局地环流形式特点及分类 |
| 3.1 京津冀区域主要流场特征 |
| 3.1.1 海陆风环流 |
| 3.1.2 山地-平原风环流 |
| 3.1.3 辐合带存在 |
| 3.1.4 强天气系统 |
| 3.2 局地环流特征及形式 |
| 3.2.1 局地环流日变化特征 |
| 3.2.2 局地环流分类 |
| 3.3 站点分类及污染特征 |
| 3.3.1 站点分类 |
| 3.3.2 站点污染概况 |
| 第四章 局地环流对污染物的影响 |
| 4.1 污染物浓度总体变化特征 |
| 4.1.1 局地环流存在下区域污染物分布 |
| 4.1.2 不同局地环流下污染物特征 |
| 4.2 不同局地环流形式污染物浓度日变化 |
| 4.2.1 山地-平原风环流影响 |
| 4.2.2 海陆风环流影响 |
| 4.2.3 辐合带影响 |
| 4.3 典型过程数值模拟研究 |
| 4.3.1 污染过程的天气背景分析 |
| 4.3.2 个例模拟 |
| 第五章 结论及展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 本文特色与创新 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（5）长春市环保局大气污染模拟系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 大气污染的诱因和危害 |
| 1.1.1 大气污染产生的原因 |
| 1.1.2 大气污染物的扩散的过程 |
| 1.1.3 大气污染物的危害 |
| 1.2 课题研究的实际意义 |
| 1.2.1 建立大气污染物扩散模型的意义 |
| 1.2.2 利用 GIS 技术模拟大气污染物扩散的优点 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 扩散理论的研究状况 |
| 1.3.2 大气污染物扩散模型的发展 |
| 1.3.3 高斯模型的研究现状 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 高斯大气扩散模型相关理论 |
| 2.1 湍流扩散理论 |
| 2.1.1 大气湍流 |
| 2.1.2 梯度输送理论和湍流统计理论 |
| 2.2 高斯大气扩散模型 |
| 2.2.1 高斯扩散模型建模意义 |
| 2.2.2 高斯大气污染扩散模型的建立条件 |
| 2.2.3 高斯大气污染扩散模型建立的假设 |
| 2.3 高斯扩散模型的参数的选择 |
| 2.3.1 大气稳定度 |
| 2.4 影响高斯大气扩散模型的主要气象因素 |
| 2.5 高斯大气扩散模型的优点 |
| 第3章 高斯大气污染扩散模型的设计 |
| 3.1 模型的处理技术 |
| 3.2 污染扩散模型的设计 |
| 3.2.1 模型设计用到的相关技术 |
| 3.2.2 模型参数的获得 |
| 3.3 高斯污染物扩散模型的参数的确定 |
| 3.3.1 模型参数的计算过程 |
| 3.3.2 模型参数的取得 |
| 3.3.3 模型的总体设计 |
| 3.4 高斯污染物扩散模型详细设计 |
| 3.4.1 网格划分 |
| 3.4.2 创建扩散系数矩阵 |
| 3.4.3 设定参数 |
| 3.4.4 图形的绘制和渲染 |
| 3.5 高斯模型的并行计算设计 |
| 第4章 系统实现 |
| 4.1 高斯模型的软件实现 |
| 4.1.1 高斯模型实现的运行界面 |
| 4.1.2 高斯模型功能实现 |
| 4.1.3 高斯模型功能的改进 |
| 4.1.4 高斯模型运行结果分析 |
| 4.2 大气污染地图的绘制 |
| 4.2.1 大气污染地图的绘制 |
| 4.3 本系统模型的优点 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 系统开发总结 |
| 5.2 系统未来的发展趋势 |
| 5.3 高斯模型的改进展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（6）AERMOD和CALPUFF模型用于济南地区空气污染模拟效果的对比研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.2 研究的目标、内容和技术路线 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 技术路线 |
| 2 中国空气质量模型应用背景及国内外研究现状 |
| 2.1 中国空气质量模型应用背景 |
| 2.2 国内外研究现状 |
| 3 AERMOD 系统理论和 CALPUFF 系统理论 |
| 3.1 AERMOD 简介 |
| 3.2 AERMOD 模式基本原理 |
| 3.2.1 AERMET 气象数据处理 |
| 3.2.2 AERMAP 气象数据处理 |
| 3.2.3 AERMOD 气象数据处理 |
| 3.2.3.1 考虑地形影响的浓度公式的一般形式 |
| 3.2.3.2 对流边界层（CBL）内的浓度预测 |
| 3.2.3.3 稳定边界层（SBL）内的浓度预测 |
| 3.2.4 AERMOD 的模型验证 |
| 3.2.5 AERMOD 模型的局限性 |
| 3.3 CALPUFF 简介 |
| 3.4 CALMET 气象场原理 |
| 3.4.1 第一步风场 |
| 3.4.1.1 动力学地形影响 |
| 3.4.1.2 倾斜气流 |
| 3.4.1.3 阻塞效应 |
| 3.4.2 第二步风场的形成 |
| 3.4.2.1 内插和外推 |
| 3.4.2.2 平滑处理 |
| 3.4.2.3 垂直风速的 O’Brien 调整 |
| 3.4.2.4 散度最小化 |
| 3.5 CALPUFF 扩散模式原理 |
| 3.5.1 积分烟团采样函数方程 |
| 3.5.2 烟片的计算公式 |
| 3.6 CALPUFF 模型的验证 |
| 3.7 CALPUFF 模式的局限性 |
| 4 利用 AERMOD 和 CALPUU 模型对济南市区进行数值模拟 |
| 4.1 济南地区的基本概况 |
| 4.1.1 地理位置 |
| 4.1.2 地形地貌 |
| 4.1.3 气象条件 |
| 4.2 模型运算所需基础输入资料及分析 |
| 4.2.1 土地利用资料 |
| 4.2.2 地面气象数据 |
| 5.2.2.1 气温 |
| 4.2.2.2 风向和风速 |
| 4.2.2.3 污染趋势 |
| 4.2.3 高空气象数据 |
| 4.2.3.1 WRF 模拟方案 |
| 4.2.4 污染源清单及关心点 |
| 4.3 区域大气输送特征模拟分析 |
| 4.3.1 冬季环流特征 |
| 4.3.2 春季环流特征 |
| 4.3.3 夏季环流特征 |
| 4.3.4 秋季环流特征 |
| 5 AERMOD 和 CALPUFF 模型模拟结果对比研究 |
| 5.1 对冬、春、夏、秋季污染扩散模拟分析 |
| 5.1.1 市区污染物浓度空间分布模拟结果比较 |
| 5.1.2 模拟值与监测值的对比分析 |
| 5.2 对济南市区一次污染过程的模拟分析 |
| 5.3 典型日的模拟分析 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 发表论文 |
| 致谢 |
（7）2007年冬季沈阳典型大气污染源PM10排放模拟（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 模式简介 |
| 1.2 模拟设计 |
| 2 气象要素场模拟 |
| 2.1 气候背景 |
| 2.2 850 hPa高度场和温度场的模拟 |
| 3 PM10浓度场模拟结果 |
| 4 结论与讨论 |
（9）冬季沈阳市典型源排放PM10浓度分布模拟分析（论文提纲范文）
| 1 资料和方法 |
| 1.1 模式介绍 |
| 1.2 实验设计 |
| 1.2.1 地形的处理 |
| 1.2.2 气象边界场用MM5V3.7[18]模拟沈阳市为中心点, 东经 |
| 1.2.3 污染源资料 |
| 2 模拟实验及分析 |
| 2.1 气候背景介绍 |
| 2.2 模拟结果及分析 |
| 3 结论与讨论 |
| (1) Calpuff能够准确、直观地模拟沈阳地区冬季污染源排放对大气环境的影响。 |
| (2) 月平均污染物的扩散范围及分布情况和平均风速、风向、地形都有关系。 |
（10）北京PM10质量浓度与总体理查逊数的关系（论文提纲范文）
| 1 资料及数据处理说明 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 观测期间的背景 |
| 2.2 PM10质量浓度与总体理查逊数的关系 |
| 2.3 非线性回归方程预测能力检验 |
| 3 结论 |
四、北京石景山区大气污染扩散对市区影响的半定量分析（论文参考文献）
- [1]对流层“阻塞”结构对京津冀冬季持续性重污染天气的影响[D]. 蔡雯悦. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [2]典型化工园区挥发性有机物排放特征研究[D]. 何梦林. 华南理工大学, 2016(05)
- [3]夏季局地环流对京津冀区域大气污染影响[J]. 杨洋,唐贵谦,吉东生,安俊琳,王跃思. 环境工程学报, 2015(05)
- [4]局地环流对京津冀地区大气污染影响研究[D]. 杨洋. 南京信息工程大学, 2014(07)
- [5]长春市环保局大气污染模拟系统的设计与实现[D]. 欧阳俊强. 吉林大学, 2013(08)
- [6]AERMOD和CALPUFF模型用于济南地区空气污染模拟效果的对比研究[D]. 杜世明. 山东师范大学, 2013(09)
- [7]2007年冬季沈阳典型大气污染源PM10排放模拟[J]. 邹旭东,田晓波,杨洪斌,汪宏宇,刘玉彻,张云海. 气象与环境学报, 2011(06)
- [8]夏季局地环流对北京下风向地区O3输送的影响[A]. 徐敬,张小玲,赵秀娟,徐晓峰,孟伟. “2010年北京气象学会中青年优秀论文评选”学术研讨会论文集, 2011
- [9]冬季沈阳市典型源排放PM10浓度分布模拟分析[J]. 邹旭东,杨洪斌,张云海,刘玉彻. 环境工程学报, 2010(04)
- [10]北京PM10质量浓度与总体理查逊数的关系[J]. 张艳昆,刘树华,李炬,王迎春,马雁军. 北京大学学报(自然科学版), 2010(02)
标签：高斯扩散模型论文; 大气污染防治行动计划论文; 大气污染物论文; 大气污染综合防治论文; 空气污染论文;