导读:本文包含了贡献浓度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:煨炕,排放清单,WRF-Chem模式,PM_(2.5)
贡献浓度论文文献综述
郭文凯,刘晓,朱玉凡,陈强,杜永刚[1]（2018）在《兰州市煨炕污染物排放清单及其对PM_(2.5)浓度贡献》一文中研究指出在考虑经济水平差异的基础上,通过对典型区域的调查确定煨炕活动水平,采用排放因子法建立了兰州市2016年煨炕大气污染物排放清单,煨炕排放的SO_2、NO_x、NH_3、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)、OC和EC的总量分别为340. 8、201. 8、106. 0、36 628. 2、4 997. 2、6 070. 3、5 645. 1、1 089. 3和1 233. 1 t·a~(-1).对污染物排放总量进行时空分配,排放主要集中在11月至次年4月中旬;排放量与区域经济水平密切相关,且存在着明显的空间差异,排放量大的区域主要集中在榆中东南部、永登中部和七里河南部.利用WRF~-Chem模式研究了采暖季煨炕对兰州市PM_(2.5)浓度的平均贡献,引入煨炕污染物排放清单提高了模拟结果的准确性,兰苑宾馆(位于城区)和榆中站(位于农村)的PM_(2.5)平均浓度在模拟期间分别升高了32μg·m~(-3)和34μg·m~(-3),贡献率分别为37. 6%和49. 2%.可见,研究和制定科学的煨炕污染物防控对策对改善区域环境空气质量具有重要意义.(本文来源于《环境科学》期刊2018年11期）
王双瑾[2]（2018）在《扬尘控制对PM_(2.5)浓度下降贡献约一半》一文中研究指出陕西省西安市2017年PM_(2.5)平均浓度为78微克/立方米，首次下降到100微克/立方米以下。这是中国科学院地球环境研究所研究员曹军骥通过实验数据得出的结论。西安市13个国控监测子站得出的2017年PM_(2.5)平均浓度为73微克/立方米，与这一(本文来源于《中国环境报》期刊2018-03-29）
赵亚芳,叶香,李春玉,程钟,夏京[3]（2017）在《不同气象条件烟花爆竹燃放对PM_(2.5)浓度贡献的估算研究》一文中研究指出本文基于常州市环境监测中心2013—2017年气象观测数据和常规污染物监测资料,分析了近5年常州市春节前后空气质量的变化特征,研究了春节期间不同气象条件对污染物浓度的影响,采用相对比值法(PM_(2.5)/CO)定量估算了除夕烟花爆竹燃放对PM_(2.5)浓度的贡献。结果表明:在各气象条件和环境背景下,烟花爆竹燃放均导致除夕夜SO_2、PM_(10)和PM_(2.5)浓度自18:00起迅速升高,浓度峰值和污染持续时间与气象条件密切相关。2014年除夕在高污染或不利气象条件背景下,烟花爆竹贡献浓度值可达300μg/m~3以上,是当日非燃放时段平均浓度的2—4倍,且贡献持续时间长;2017年除夕在低浓度背景且扩散条件有利的背景下,烟花爆竹对空气质量影响很小,PM_(2.5)浓度没有显着变化。(本文来源于《2017中国环境科学学会科学与技术年会论文集（第一卷）》期刊2017-10-20）
陈均豪,庄晏承,谢祝钦[4]（2017）在《台西光化测站日夜间VOCs浓度资料推估来源贡献》一文中研究指出挥发性有机物(Volatile organic compounds,VOCs)应具高蒸气压之特性,被随着人为活动,迳行排放至大气中。近年来,空品事件日主因主要为臭氧与细悬浮微粒(PM2.5),其中VOCs为臭氧与PM2.5前驱物,探讨并追踪VOCs排放源,可提供有效管制策略。本研究采用云林县台西光化测站2015年VOCs监测数据探讨沿海地区日夜变化之差异。利用特徵物种比值和受体模式正矩阵因子法(Positive Matrix Factorization,PMF)探讨出当地污染源之特徵物种与贡献,并结合当地气象资料来探讨污染源的主要方位,并确认PMF模拟与判断结果之正确性,确认模拟是否符合实际状况。为了了解该地区日间与夜间VOCs来源贡献变化,将光化测站监测数据汇整出日间与夜间之样本,分别进行模式解析。结果显示以PMF解析日间与夜间数据各解析出七种因子。在日间多出生物源之贡献其原因为在日间植物排放之VOCs较强烈,夜间的柴油排放源可能来自大型运输车辆在夜间活动较频繁导致。在夜间污染源贡献除了石化工业外其他来源浓度皆比日间高,此说明石化工业区活动在日间较强烈,推估其原因为夜间无光化学反应导致VOCs累积,且大气混合层下降导致污染物浓度上升,为确认模拟结果准确性,利用模拟结果与监测浓度进行相关性评估,证实PMF有效推估该地区日夜变化,并具良好相关性。本研究依台西地区日夜间区分结合受体模式可更加掌握当地排放型态,透过模拟结果与实际情况相呼应,表明受体模式进行污染源解析之可行性。(本文来源于《第十五届海峡两岸气胶技术研讨会论文集》期刊2017-09-06）
胡诚,刘寿东,曹畅,徐敬争,曹正达[5]（2017）在《南京市大气CO_2浓度模拟及源贡献研究》一文中研究指出定量研究城市区域人为CO_2通量对于控制温室气体排放具有重要意义,而基于大气CO_2浓度观测与大气传输模型方法反演区域尺度的CO_2通量是未来的一个重要发展方向,其中模型对大气CO_2浓度的模拟则是能否成功反演CO_2通量的重要基础,然而我国还未有针对城市区域CO_2浓度的长时间(>1年)模拟.本研究基于高空间分辨率的人为源CO_2资料与拉格朗日大气传输模型(WRF-STILT),对南京市郊区34 m观测高度处2014年大气CO_2浓度进行模拟,并就模型模拟结果的主要影响因素和源贡献组成进行了分析,研究得出以下结论:(1)WRF-STILT模型能较好模拟出4个季节观测到的高CO_2浓度及有季节差异性的日变化特征.(2)观测CO_2浓度的足迹贡献源区(footprint)的季节变化在盛行风向影响下差异巨大,CO_2浓度增加值在前1 d的主要贡献占据总浓度贡献的90%,表明该34 m高度观测点可代表长叁角区域的CO_2排放量的影响,而安徽东部和江苏中南部对其影响更大;(3)相对于排放源的日变化,边界层高度等气象因素的差异是引起CO_2强日变化的主要因素,这也是模拟的各季度浓度增加值差异的原因,其中秋季(34.97μmol·mol-1)>冬季(30.07μmol·mol-1)>夏季(27.28μmol·mol-1)>春季(23.36μmol·mol-1);(4)浓度的主要贡献来源分别为石油生产(41%)和能源工业(26%),这和长叁角区域的人为源CO_2排放通量差异巨大(石油生产:3%,能源工业:35%).(本文来源于《环境科学学报》期刊2017年10期）
王玮璐[6]（2017）在《滇池草海蓝藻水华消亡的磷释放机制及对水体磷浓度的贡献》一文中研究指出蓝藻水华的发生大大制约了人们对湖泊资源的利用,可能会对人类的饮用水安全和健康造成影响。蓝藻水华问题一直是我国迫切需要解决的重要水环境问题。蓝藻水华消亡时藻类释放的磷是富营养化湖泊磷循环中其中不容忽视的一个环节,可能对新一轮水华的形成有着重要的作用。本论文以滇池水华蓝藻为研究对.象,研究不同环境因素对滇池水华蓝藻死亡后磷矿化释放的影响,通过人工室内条件模拟和野外条件原位模拟滇池蓝藻水华消亡实验的方法,得到滇池蓝藻水华残体磷矿化释放的规律及其对水体可利用磷的贡献,加深了解水华藻类磷矿化释放在富营养化湖泊磷循环中的作用,为治理湖泊富营养化问题提供理论依据。主要研究结果如下:1、用滇池草海采集的水华蓝藻进行室内BG11培养液光照培养,测定水中和藻体内各磷形态含量及胞外多糖含量,并对数据进行深入分析,探讨pH和温度对磷存在形态、磷释放量和释放速率的影响。研究结果显示不同的pH值条件及不同温度条件下藻类衰亡释放的磷的浓度没有显着相关性,pH值和温度不影响藻类衰亡过程的磷释放量,磷释放量与初始藻体内储存的磷含量有关,但偏小的pH和偏高的温度会加快磷的释放速率;2、采用室内原水人工模拟和野外围隔原位模拟试验,测定试验系统在试验各时期氧化还原电位、电导率、pH、温度、叶绿素a、总磷(包括水体和藻类中的磷)、水中总磷、水中正磷、藻中总磷、藻中正磷、藻中聚磷、总胞外多糖、溶解性胞外多糖和固定性胞外多糖等指标,进行数据统计和分析,探讨滇池草海磷释放规律。研究结果表明处于衰亡期的藻类藻体内的磷主要是以正磷酸盐和有机磷的形式储存在藻细胞内,而非聚磷酸盐颗粒。在藻类衰亡过程中,藻细胞内的磷释放主要是以正磷酸盐的形式释放到水体中。藻类衰亡过程伴随着胞外多糖的分解,胞外多糖分解速率与藻内总磷及藻内正磷的分解速率显着性相关表明藻类的死亡磷释放过程是藻细胞外胶鞘先被分解破坏,然后藻体内的磷才大量释放到水体中。藻类衰亡总磷释放速率与氧化还原电位呈显着负相关关系说明藻类衰亡磷释放主要受到氧化还原电位的影响。藻类的死亡磷释放过程属于一级反应动力学反应;3、通过滇池草海实地采样分别建立冬夏两季的叶绿素a与含磷浓度的关系,通过遥感卫星影像解译反演获得滇池草海整体叶绿素a冬夏两季分布及全湖叶绿素a平均浓度,并通过计算夏冬两季差值获得蓝藻水华消亡对水体磷的贡献量,从而获得因滇池草海蓝藻水华消亡磷释放对水体磷浓度的贡献值。估算结果表明,2016年里滇池草海蓝藻水华夏季含磷量为7.33吨,冬季含磷量为0.23吨,共释放7.10吨磷到水体和底泥中,其中正磷酸盐形式的磷释放量为4.79吨。滇池蓝藻水华衰亡对于水体磷浓度潜在的贡献为总磷0.2819mg/L,正磷浓度0.1904mg/L,有机磷和聚磷颗粒浓度0.0918 mg/L。滇池草海冬季蓝藻水华消亡所释放的磷不容忽视,能为蓝藻水华状态的维持提供充分的营养保障。(本文来源于《云南大学》期刊2017-04-01）
陈欣锐,张艳,马蔚纯[7]（2016）在《区域大气污染物浓度贡献的空间尺度效应》一文中研究指出区域大气污染物浓度贡献的定量分析是污染物来源分析的一个重要方面,在区域环境评价中具有重要的实际意义。采用WRF/CALPUFF模式系统,以上海市宝山区、月浦镇和月盛社区叁个地理空间尺度由大到小的区域为例,从月均浓度和年均浓度贡献两个角度,运用"强力法"模拟计算宝山区各大点源对上述叁个区域NOx浓度贡献率。研究表明,区域大气污染物浓度贡献存在显着的空间尺度效应。无论是月均还是年均浓度,各大点源对整个宝山区、月浦镇和月盛社区的污染物浓度累积贡献率均呈现递增趋势。此外,在一定的空间尺度上,各污染源的浓度贡献也表现出一定的季节差异。(本文来源于《环境影响评价》期刊2016年06期）
程巳阳,安兴琴,周凌晞,程兴宏[8]（2016）在《本底站和城区站CO浓度变化特征和源贡献》一文中研究指出采用FLEXPART大气扩散模式结合清单的模拟方法,通过与2010年上甸子大气本底站和城区海淀宝联站的CO观测浓度的比较,研究了北京地区CO浓度变化特征,并统计分析了各类排放源的贡献差异.研究结果表明:上甸子站和宝联站CO模拟浓度与观测浓度的变化趋势基本一致,相关系数分别优于0.74和0.45;与观测值相比,两站模拟浓度值偏低,模式对观测浓度峰值模拟能力有限.利用不同源清单模拟获得的同一站点CO浓度值相近,但交通、工业、民用等分类排放源对CO模拟浓度的贡献差异明显.与INTEX-B2006清单相比,利用MEIC2010排放清单模拟的宝联站交通与工业排放贡献的占比小、民用排放占比大;而上甸子站交通排放贡献的占比小,民用与工业排放的贡献占比大.因此,利用FLEXPART模式结合清单的模拟方法对CO浓度具有较好的模拟能力,可以较为准确地反映区域大气本底站和城区站CO浓度的变化特征;各类排放源对模拟浓度的贡献不仅受到测站所在地的局地排放源影响,更与影响测站的印痕区域的排放源密切相关.(本文来源于《中国环境科学》期刊2016年10期）
陈晨,胡敏,吴志军,吴宇声,郭松[9]（2014）在《四川乡村点新粒子生成特征及其对云凝结核数浓度的贡献》一文中研究指出为揭示成渝地区大气复合污染成因,选择乡村点资阳站的冬季,实测了颗粒物数浓度及其粒径谱分布、云凝结核(CCN),在二氧化硫、光解速率(JO1D)实测值基础上估算了新粒子生成的重要前体物气态硫酸的浓度.2012年12月5日到2013年1月5日观测期间,3~582nm颗粒物数浓度水平较高,平均值为(16072±9713)cm-3.颗粒物数谱分布呈现以积聚模态为主体的特征,占总颗粒物数浓度的46%,此比值高于我国北京、上海、广州等城市和珠江叁角洲及长江叁角洲的乡村点和背景点.在较高颗粒物凝结汇(CS)水平下[(4.3±3.6)×10-2s-1],甄别出7次新粒子生成(NPF)事件,占观测天数的23%.NPF事件发生时,颗粒物生成速率与增长速率分别为(5.2±1.4)cm-3s-1,(3.6±2.5)nm/h.NPF事件对CCN数浓度有明显贡献,NPF发生后CCN数浓度平均增长19%.(本文来源于《中国环境科学》期刊2014年11期）
王银平,江鸿宾,王琴,陈瑞华[10]（2014）在《关中电厂源对西安市SO_2浓度的贡献特征》一文中研究指出文章采用空气质量模型(CALPUFF)对西安市2011年夏、冬两季地面SO_2浓度进行模拟,分析西安市及关中电厂对西安市SO_2浓度贡献的时空分布特征。模拟结果表明:西安市东北部,与咸阳、渭南毗邻处受关中电厂影响较为严重;冬季较夏季影响范围更大、污染程度更严重;西安电厂的影响范围主要集中于西安市周边;在夏季,西安电厂SO_2浓度贡献的空间分布不均匀,中心高、周边低;在冬季,总体上呈现西部高、东部低的空间特征,高值污染区范围明显增大且向西南方向扩散,污染程度明显高于夏季。(本文来源于《2014中国环境科学学会学术年会（第六章）》期刊2014-08-22）
贡献浓度论文开题报告
（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：
陕西省西安市2017年PM_(2.5)平均浓度为78微克/立方米，首次下降到100微克/立方米以下。这是中国科学院地球环境研究所研究员曹军骥通过实验数据得出的结论。西安市13个国控监测子站得出的2017年PM_(2.5)平均浓度为73微克/立方米，与这一
（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。
贡献浓度论文参考文献
[1].郭文凯,刘晓,朱玉凡,陈强,杜永刚.兰州市煨炕污染物排放清单及其对PM_(2.5)浓度贡献[J].环境科学.2018
[2].王双瑾.扬尘控制对PM_(2.5)浓度下降贡献约一半[N].中国环境报.2018
[3].赵亚芳,叶香,李春玉,程钟,夏京.不同气象条件烟花爆竹燃放对PM_(2.5)浓度贡献的估算研究[C].2017中国环境科学学会科学与技术年会论文集（第一卷）.2017
[4].陈均豪,庄晏承,谢祝钦.台西光化测站日夜间VOCs浓度资料推估来源贡献[C].第十五届海峡两岸气胶技术研讨会论文集.2017
[5].胡诚,刘寿东,曹畅,徐敬争,曹正达.南京市大气CO_2浓度模拟及源贡献研究[J].环境科学学报.2017
[6].王玮璐.滇池草海蓝藻水华消亡的磷释放机制及对水体磷浓度的贡献[D].云南大学.2017
[7].陈欣锐,张艳,马蔚纯.区域大气污染物浓度贡献的空间尺度效应[J].环境影响评价.2016
[8].程巳阳,安兴琴,周凌晞,程兴宏.本底站和城区站CO浓度变化特征和源贡献[J].中国环境科学.2016
[9].陈晨,胡敏,吴志军,吴宇声,郭松.四川乡村点新粒子生成特征及其对云凝结核数浓度的贡献[J].中国环境科学.2014
[10].王银平,江鸿宾,王琴,陈瑞华.关中电厂源对西安市SO_2浓度的贡献特征[C].2014中国环境科学学会学术年会（第六章）.2014
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