一、济南市重点污染源烟气在线监测控制系统的开发研究（论文文献综述）
济南市人民政府[1]（2022）在《济南市人民政府关于印发济南市“十四五”生态环境保护规划的通知》文中研究说明济政字[2021]92号各区县人民政府,市政府各部门（单位）:现将《济南市"十四五"生态环境保护规划》印发给你们,请认真组织实施.2021年12月17日济南市"十四五"生态环境保护规划为全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中、六中全会精神,认真践行习近平生态文明思想,根据《中共中央国务院关于深入打好污染防治攻坚战的意见》《山东省"十四五"生态环境保护规划》《济南市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标纲要》《济南市黄河流域生态保护和高质量发展规划》要求,制定本规划.
吴宁[2]（2021）在《陕西省火电行业的环境空气质量贡献及减缓策略研究》文中研究说明陕西省尤其是陕北作为全国的能源基地和“西电东送”的源地,火电装机容量一直处于上升地位。火电作为大气污染物排放的重点领域,2011年-2015年其SO2、NOX污染物排放均超过25%,颗粒物排放超过10%。从环境空气质量而言,陕西省尤其是关中、陕北大部分地区为环境空气质量不达标区。因此,探寻火电行业对环境空气质量的贡献并寻求火电行业污染物减排对改善的作用就具有十分重要的意义。本论文以陕西省火电行业污染物排放为研究对象,通过建立陕西省2018年火电排放清单,分析其大气污染物排放特征;通过建立WRF-CALPUFF模型,模拟分析火电大气污染物排放对环境空气质量的贡献;通过情景分析法,分析火电行业大气污染物减排的效果。得出以下结论:（1）利用物料衡算法和排放因子法建立了2018年陕西省火电排放源清单,按照装机规模、控制措施、燃煤品质等角度分地市和季节分析了2018年火电大气污染物排放特征。指出了250MW以上的机组是火电大气污染物排放的主要贡献源,但75MW以下的机组单位煤耗污染物排放量较高;已有火电企业的SO2、NOx、颗粒物的最佳控制措施分别为石灰石-石膏法脱硫工艺、LNB+SCR+SNCR联合脱硝技术、袋式除尘+静电除尘二次除尘技术。火电装机及大气污染物排放以榆林市最为突出,其季节运行及污染物排放较为均衡。（2）在利用WRF模型模拟陕西省2018年气象模拟的基础上,利用CALPUFF空气质量模型,模拟全省四个季节代表性月份的火电排放的污染物浓度分布分析表明:在空间分布上,火电行业对环境空气中污染物因子贡献较高的区域有陕北地区榆林北部、延安南部和关中地区的中部地区;在时间分布上,不同月份火电行业的浓度贡献依次为:1月>4月>7月>10月。火电企业对现有14个国控及省控环境空气站点的贡献变化于0-1.5%,火电企业的贡献率较低,其主要原因是既有监测站点与火电企业在空间上的异置和分离。（3）结合陕西省火电行业相关政策及规划,按照高效脱硫脱硝和强化脱硫脱硝除尘两种情景,对现有火电企业进行减排改造,并分析污染物减排效果及其对环境空气质量的改善效应。结果表明,所设定的两种情景减排效果明显,但由于既有监测站点和火电企业的空间异质性,其环境空气质量改善效应较低。
周文强[3]（2021）在《运城市大气污染物时空分布特征与潜在源区研究》文中提出本研究通过站点监测数据分析了2018年运城市大气污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5、PM10)浓度的时空分布特征和与气象因素的相关性;通过自下而上数据收集建立了运城市大气污染物排放清单,计算了大气污染物(SO2、NOX、CO、VOCs、NH3、PM2.5、PM10)排放量,分析了污染源贡献和区县污染特征,以人口、土地利用和道路数据表征了1km×1km分辨率空间特征,以企业在线数据表征了月排放特征;通过后向轨迹模型结合PM2.5小时浓度均值采用聚类分析、PSCF、CWT方法分析了运城市不同时段大气污染物潜在源区。通过以上研究工作,从时间和空间方面对运城市污染提供管控建议,以期对大气污染治理、政策制定提供技术支持。本研究主要结论如下:（1）运城市大气污染物SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10浓度呈现冬高夏低的月变化特征和双峰的日变化规律;空港新区站点受到机场污染源和客车排放导致NO2、CO、PM10浓度在年均浓度、6～9月、0:00～12:00时三项中均高于其他站点浓度值;SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10浓度IDW空间插值结果呈现北高南低逐渐递减的空间分布特征,尤其是河津市、稷山县、新绛县浓度明显高于其他区域;O3浓度呈现中心盐湖区向周围区县递减空间分布特征;相关性分析表明PM2.5与PM10浓度春季和夏季相关性较小,秋季和冬季两者相关性较高;气温和风速与SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10浓度呈现负相关,与O3浓度呈现正相关;湿度与CO、PM2.5浓度呈现正相关,与SO2、NO2、O3、PM10呈现负相关;气压与O3呈现显着的负相关,与其他污染物呈现正相关;降雨量与六种污染物浓度呈现负相关。（2）运城市大气污染物排放清单结果表明工业源是SO2、NOX、CO、VOCs、PM2.5最大一级贡献源,农业源是NH3最大一级贡献源,扬尘源是PM10最大一级贡献源,电力供热、工业锅炉、焦化行业、钢铁行业、建材行业是对运城市大气污染物影响较大的二级源,畜禽养殖是NH3的最大二级贡献源,堆场扬尘是PM10的最大二级贡献源;区县污染特征显示河津市、稷山县、新绛县、闻喜县SO2、NOX、CO、VOCs、PM2.5污染严重,稷山县NH3污染严重;空间分配特征显示SO2、PM2.5与工业点源相关,NOX、CO、VOCs与运城路网吻合,NH3、PM10与面源相关;时间分配特征显示烟尘、SO2、NOX秋冬季和2月份排放量急剧上升与冬季取暖有关。（3）运城市春季主要受到四类轨迹较短、移动速度较慢气流影响,关中平原、陕西南部和重庆地区PSCF和CWT分别超过0.8和60μg/m3;夏季受河南省短距离传输影响严重,PSCF和CWT分别超过0.5和25μg/m3;秋季受到来自西北方向移动速度较快的气流影响,占比超过30%,PSCF和CWT显示关中平原地区PSCF和CWT分别超过0.5和45μg/m3;冬季主要受到来自内蒙古、新疆地区气流影响;PSCF和CWT分别超过0.5和55μg/m3,银川市CWT超过82μg/m3;秋冬季污染期受到西北和西南方向气流影响,PSCF和CWT分别超过0.8和130μg/m3。
赵秋月[4]（2020）在《基于响应曲面模型的大气污染控制措施快速评估技术研究 ——以江苏省为例》文中指出当前我国大气污染已经从局地、单一的城市空气污染向区域性、复合型大气污染转变,对城市环境空气质量、大气能见度、公众健康等造成巨大影响,引起媒体及公众的普遍关注。随着“蓝天保卫战”、“十四五大气污染防治规划”、“空气质量达标规划”等一系列综合性大气污染防治政策措施的制定,关注的重点围绕这些政策措施是否能实现空气质量改善的预期而开展,这也主要依赖于空气质量模型在建立合适的源排放-空气质量响应关系的基础上进行研究。但现有模型普遍存在运算周期长、拟合速度慢、排放清单模拟性能不高等问题,难以为管理者提供快速的决策响应支持;另一方面,如何避免“一刀切”,通过模型的改进建立起一套适用于多区域、差异化管控措施快速评估的技术方法,使政策措施的制定能够尽可能体现公平和效率原则,也是本研究要解决的问题。针对大气环境管理决策开发快速响应支持技术具有重要的现实意义。本研究利用统计学方法,开发了基于多项式函数回归方法（pf-ERSM）的响应曲面模型,建立了污染物减排与PM2.5浓度的快速响应关系,基于该方法对江苏省不同减排措施下的空气质量改善效果进行了评估应用,探讨了使用响应曲面模型拟合臭氧浓度的可行性及控制策略,为提升大气环境管理决策水平提供了技术支持。（1）构建并校验了大气污染防治曲面响应模型。提出利用多项式函数回归方法（pf-ERSM）建立污染物减排与浓度的响应关系,基于海量CMAQ仿真实验以及数理统计推演机制,搭建了快速响应曲面模型,与传统RSM相比,大幅降低了控制情景的数量,同时由于改进了拟合算法,使得拟合速度更快,并且考虑了PM2.5一次排放的线性贡献。外部验证情景的CMAQ模拟结果与RSM拟合结果的所有误差相关参数均在1%以下,整体拟合预测效果较好,表明RSM拟合结果与CMAQ模型直接模拟相近,响应曲面模型能够快速得到可靠的PM2.5减排方案管控效果,可满足快速模拟多个区域同时对SO2、NOX、NH3、VOCs、一次PM2.5等多种污染物实施不同程度减排的空气质量改善效果的预测要求。（2）阐明了在模型中纳入区域外源影响对于评估实际减排效果的意义。将基准情景中区域以外的所有区域排放控制“置零”进行CMAQ模式模拟、将区域内排放“置零”进行RSM模型拟合,发现采用“置零法”区分的内外源单独模拟结果之和（叠加法）与基准情景模拟结果符合较好;叠加外源影响后区域内PM2.5浓度有较大下降幅度,更符合实际减排预期。利用叠加法来整合外源和内源减排影响时误差较小,具有一定的应用意义。（3）剖析了优化提升排放清单分辨率对于提高模型模拟精度的重要性。研究建立了一套完整的2017年江苏省高分辨率排放清单,对排放清单VOCs物种谱进行了优化再分配,对电力、钢铁、化工、建材等重点行业及移动源、面源排放的空间分布进行了校正,使得模式模拟性能得到优化提升。利用CMAQ模型进行模拟验证也表明,该清单在4个典型月模拟结果与观测值日浓度的标准差与平均误差接近,表明日误差变动范围较小,模式模拟稳定,排放清单以及模拟系统可靠。（4）利用快速响应曲面模型系统研究了不同管控措施情景下的空气质量目标可达性。基于国家和江苏省“十三五”减排考核要求的基础控制情景下,模拟显示全省PM2.5年均浓度将下降11.1%,下降幅度最高的区域为无锡与常州12.1%,下降幅度最小的区域为连云港10%;各污染物均衡管控情景下,对所有研究区域的减排比例上浮5%、10%、20%后,全省平均PM2.5浓度下降幅度达到14.0%、16.8%和22.8%,两种情景均不能满足空气质量改善要求。采取差异化管控措施的模拟结果显示:在外源达标情景下,江苏省2020年PM2.5下降幅度相比2015年可达到28.9%,能够满足约束性考核目标要求,指导减排实践。
聂晓玲[5]（2020）在《中国东部沿海和内陆城市大气汞的污染特征及输送影响研究 ——以青岛和济南为例》文中研究指明大气汞是一种全球性污染物,因其持久性、易迁移性、高生物毒性和高生物富集性等特点,受到世界范围内的广泛关注。丰富的汞矿储存加上快速的工业化和城市化,使我国成为全球人为汞排放量最大的国家。中国东部城市地区作为我国人口密度大、工业化程度高、环境污染比较严重的地区之一,人为汞排放量可占全国汞排放量的一半以上,然而目前关于大气汞污染特征和成因的研究却十分有限。由于地理位置、人为活动、污染来源以及气象条件等因素不同,大气汞的时空分布和变化规律十分复杂且多样。沿海城市地区同时受到密集的内陆人为源和海洋气团的影响,大气成分可能发生改变,从而影响沿海地区气态总汞（TGM）的形成和再分配。为了解中国东部地区沿海和内陆城市大气汞的污染特征,本研究选择在青岛沿海和济南城区分别开展大气汞的综合观测实验,分析青岛沿海和济南城区大气TGM的分布特征和污染现状,探讨冬季采暖活动对中国东部城市大气汞污染的贡献,分析海陆风对沿海城市大气汞污染的影响,利用后向气流轨迹模型（HYSPLIT）分析区域输送对大气汞的影响,并在此基础上利用潜在源区贡献函数（PSCF）分析大气汞的主要排放源区域;结合主因子分析（PCA）和正交矩阵因子分解（PMF）,解析大气TGM和颗粒态汞（PBM）的主要影响因素;此外,根据事件分析探讨雾霾、沙尘、台风等天气过程中大气汞的变化规律。主要研究结果如下:（1）青岛沿海大气TGM浓度特征及海陆风影响研究表明,青岛沿海大气TGM浓度范围是0.59～24.46 ngm-3,平均浓度为2.28（±0.87）ngm-3,高于中国邻近开放海域的大气汞浓度,是北半球大气汞背景浓度的1.5倍。从各季节TGM浓度均值来看,呈现为冬季和春季略高于夏季和秋季。TGM浓度对风向有很强的依赖性,在离岸风作用下TGM平均浓度为2.41 ngm-3,相比在向岸风作用下的浓度高约24%。受海陆风以及边界层高度变化影响,青岛沿海大气TGM表现出明显的日变化特征,清晨出现浓度峰值并在下午15时达到最低值。有海陆风循环的TGM浓度日最低值高于无海陆风循环条件下的最低值。与大气常规污染物的相关性分析表明,移动燃烧源作为影响青岛沿海大气TGM浓度的主要人为排放源,而燃煤电厂是冬季大气TGM的主要贡献者。PSCF分析表明中国东部邻近省市地区人为源排放的区域传输对青岛沿海TGM的浓度变化有着重要影响。（2）济南城区大气TGM浓度特征及采暖影响的研究表明,济南城区大气TGM浓度范围在0.31～46.36 ng m-3之间,平均值为4.91（±3.66）ng m-3,与国内其他内陆城市站点TGM浓度相当,略高于我国沿海城市站点和国外城市站点TGM浓度,远高于北半球背景值和国内高山背景值。一般情况下济南城区大气TGM表现为日出时最高,午后最低,气象条件是这种日变化模式的主要驱动因素;而在空气重污染的情况下,大气TGM主要表现为中午最高,且主要发生在采暖期。冬季采暖是影响济南城区大气汞浓度的一个主要因素,采暖期TGM浓度均值为5.92 ng m-3,是非采暖期间浓度均值的两倍。燃烧排放以及风向风速等气象条件对济南城区TGM浓度影响较大。济南城区大气TGM受局地污染源分布的影响,山东省西南部众多的工业排放源对济南大气TGM的贡献较大。（3）大气颗粒汞的粒径分布特征研究结果表明,济南城区大气颗粒汞主要集中在细颗粒物上,PM1.8以下的细粒子粒径段颗粒汞浓度对∑PHg总浓度的贡献约为60%,PM3.2以下的颗粒汞浓度贡献约占68%。进一步分析济南大气PBM2.5的污染特征,发现PBM2.5平均浓度为452±433 pg m-3,相比2014-2015年观测的PBM2.5浓度下降了 13%,相比国内其他城市仍处于中等偏上的水平,比北美和欧洲的观测值高近两个数量级。此外,济南大气PM2.5中的颗粒汞含量远高于山东省煤炭、土壤等中的平均汞含量,表明大气细颗粒物对汞具有极强的富集能力,同时意味着大气颗粒汞的沉降会加重土壤汞的污染。冬季采暖加重了济南城区的颗粒汞污染情况,同TGM类似,济南采暖期PBM2.5浓度均值为599 pg m-3,是非采暖期间均值（291 pg m-3）的两倍。PBM2.5和TGM在采暖期有较好的相关性,而在非采暖期,二者并不显着相关。PCA分析和PMF源解析进一步表明,采暖期的大气PBM2.5和TGM具有共同的煤炭燃烧源和工业源,而在非采暖期大气PBM2.5与TGM的来源不完全一样,除工业源外,扬尘和生物质燃烧源对PBM2 5影响也较大。（4）本研究在青岛沿海和济南城区大气汞观测研究中频繁观测到雾霾、沙尘、台风等天气过程。研究结果表明,济南城区雾霾期间,大气TGM和PBM2.5浓度显着增加。人为排放和静稳天气条件是导致TGM和PBM2.5在雾霾期间大量积累的主要原因,重污染后的雾天可以为PBM2.5的二次形成提供有利条件,雾过程结束后,GEM氧化形成的Hg2+吸附/溶解在颗粒中从而导致颗粒汞浓度升高。与济南城区雾霾不同,青岛沿海的雾霾主要来源于污染区域或经污染区域输送的气团导致大气汞浓度升高,加剧了青岛沿海大气汞污染。研究发现边界层高度升高以及相对清洁的海洋气团可导致雾霾期间大气汞浓度下降30%。与雾霾期间风速相对较低不同,沙尘天气往往伴随着强风和高浓度粗颗粒物,而台风天气伴随着强风和降雨,因此这两个过程对大气汞浓度的影响也不同。在沙尘期间大气TGM和PBM2.5浓度显着降低,而在10-18μm粗粒径段的颗粒汞浓度显着上升。一方面与汞在细粒径和粗粒径颗粒之间的吸附分配有关,另一方面来源于沙漠等地区的大气粗颗粒经过京津冀等污染较重区域也是导致粗粒径段颗粒汞浓度增加的重要原因。在台风登陆前和台风过后,由于东亚污染地区气团的传输以及台风前缘和侧缘的下沉气流导致TGM浓度急剧上升,而在台风过境期间,由于强风和较高边界层的稀释作用以及相对清洁的海洋气团导致TGM浓度急剧下降,平均浓度仅为1.57 ngm-3,相当于TGM的全球背景值。频繁发生的台风事件是导致青岛沿海夏季TGM浓度高值和低值发生的主要原因。本研究通过青岛沿海和济南城区站点大气汞的观测研究,获得了中国东部地区内陆和沿海城市大气汞的污染水平,阐明了研究区域大气汞的污染特征及输送影响,发现济南城区的大气细颗粒物对汞的超强富集性及潜在的环境风险。采暖活动对城市大气汞浓度贡献显着,海陆风循环会导致沿海大气汞浓度的攀升。本研究结果为填补内陆地区和沿海地区大气汞的研究空白提供数据支撑,对于评估人类活动对大气汞的贡献以及对大气汞污染排放控制提供理论基础。
耿晔,孙开争,杜天君[6]（2020）在《固定污染源颗粒物在线监测现状——以济南市为例》文中研究指明于2019年对济南市固定污染源颗粒物在线监测设备的品牌、方法原理和手工监测比对情况进行了分析。结果表明,4种激光前向散射法颗粒物在线设备比对结果符合性较好,带加热功能的采样头可以有效降低水滴的干扰;激光后向散射法颗粒物在线设备比对结果符合性较差,零点漂移达到3. 3%,2/3的手工比对数据绝对误差>±5 mg/m3。指出,激光后向散射法设备不适用于超低排放企业,激光前向散射法设备因适用高湿度低量程环境,测量精度高,在济南市的适用性更好。
耿晔,赵娇娇,付军华,孙开争,杜天君[7]（2020）在《激光前向散射法颗粒物在线监测仪在污染源超低排放烟气测定中的适用性研究》文中研究表明对激光前向散射法颗粒物在线监测仪在污染源超低排放烟气测定中的准确度和精密性进行讨论,以低浓度颗粒物手工重量法作为参比方法,建立两者测定颗粒物浓度的线性拟合关系。通过分析线性拟合曲线的斜率和截距数值的绝对误差来考察不同型号在线监测仪的准确度;选取1 a时间跨度内4个时段的颗粒物浓度的K系数变化趋势来分析在线监测仪的精密性。结果表明:稀释加热低量程和稀释加热中量程设备在颗粒物质量浓度0～5 mg/m3区间测定结果更具优势;利用线性拟合斜率、截距数值的绝对误差考核法在日常低浓度颗粒物比对考核中更有代表性;选用带全程加热功能的在线设备及加大设备维护频次更有利于降低高湿度烟气对测量结果的干扰。
张俊峰[8]（2020）在《北京市典型区域大气细颗粒物来源分析及对大气能见度影响》文中进行了进一步梳理近年来,随着我国经济快速发展和工业化水平的稳步提高,大气污染问题日趋严峻,引起了社会的广泛关注。以PM2.5为首要污染物的大气污染问题已经成为我国环境治理的重中之重,京津冀地区尤为突出。以PM1为典型代表的亚微米级细颗粒物,能够聚集大量病原体及有毒有害物质,通过呼吸系统进入人体,给人体健康带来巨大威胁。此外,受不利气象条件影响,PM2.5容易迅速积累,形成严重的灰霾事件,使大气能见度显着降低,给人们的日常活动和交通出行带来不利影响。因此,开展大气细颗粒物污染特征研究,对大气能见度主要影响因素进行综合分析,获取灰霾影响因子,对进一步改善空气质量和保护人体健康具有重要意义。本研究分别在北京、唐山、石家庄布设大气环境采样点,开展大气PM2.5和PM1样品采集,对PM2.5和PM1及其组分质量浓度进行测试分析,获取典型区域大气细颗粒物污染特征;基于气溶胶粒径谱仪,对北京大气颗粒物粒径分布进行连续在线观测,获取了不同季节灰霾与非灰霾天气颗粒物数浓度、表面积、体积分布特征;采用2017年”2+26”城市大气污染源排放清单及课题组2016年京津冀地区高分辨率大气污染源排放清单研究成果,结合典型行业PM1/PM2.5排放比例,建立典型区域大气污染源PM1排放清单,在此基础上、运用受体模型和WRF-CMAQ数值模型相结合方法开展大气细颗粒物来源分析研究;最后,基于空气质量数据、气象观测数据,运用SPSS（Statistical Product and Service Solutions）软件对大气细颗粒物浓度及组分、气象要素对大气能见度的影响进行相关性分析、主成分分析、多元线性回归分析,研究确定灰霾影响因子。研究表明,北京、唐山、石家庄采样点大气PM1与PM2.5质量浓度均呈现秋冬季高于春夏季,其中冬季石家庄PM1和PM2.5质量浓度分别为北京的2.28和2.30倍,是唐山的1.35和1.51倍,大气污染较为严重。基于大气污染源PM1排放量核算结果,2017年北京PM1年排放量为1.25万吨,为京津冀地区PM1年排放总量的1.78%,其中扬尘源和移动源在北京PM1排放总量占比共计为72.02%,是北京PM1的主要来源。而典型工业城市石家庄PM1排放量主要来源为化石燃料固定燃烧源和工艺过程源,分别占石家庄PM1排放总量的53.57%和18.69%。大气细颗粒物来源分析结果表明,移动源为北京PM1和PM2.5主要来源,各季节对大气PM1与PM2.5贡献比例范围分别为33.34%～38.23%和44.67%～49.21%;化石燃料固定燃烧源是典型工业城市石家庄PM1与PM2.5主要来源,各季节对大气PM1与PM2.5浓度贡献比例范围分别为30.16%～37.46%和23.98%～32.26%。北京不同季节灰霾与非灰霾天气颗粒物粒径分析结果表明,数浓度、表面积、体积均主要分布在1μm以下粒径段,其数值大小呈现为秋冬季较高、春季次之、夏季最低,颗粒物数浓度峰值粒径段集中在0.255-0.271μm;基于SPSS软件对大气细颗粒物浓度及组分、气象要素（相对湿度和风速）与大气能见度进行相关性分析、主成分分析及多元线性回归分析结果表明,PM1与大气能见度相关性最高,相关系数为-0.729;通过建立多元回归模型并对北京灰霾天气大气能见度模拟效果进行验证,结果表明,模拟值与监测值的相关系数最高为0.80,NMB和NME分别为-7.24%和14.33%;受气象要素、PM1及其组分质量浓度差异性影响,唐山和石家庄的大气能见度模拟效果相对较差,其中唐山相关系数最高为0.71,NMB和NME分别为5.56%和24.39%,而石家庄相关系数最高为0.75,NMB和NME分别为8.26%和15.79%。以上表明灰霾天气下的大气能见度受大气细颗粒物及组分质量浓度、气象要素的综合影响,对不同城市的影响具有差异性。
董书伟[9]（2020）在《烟气与大气棕色碳的光学特性与硝基苯酚类化合物的吸收贡献》文中认为棕色碳是大气气溶胶中重要的吸光性物质,会影响大气光化学过程、改变区域气候。研究不同排放源、不同地区的棕色碳的光学特性对改进全球辐射强迫模型、准确评估大气气溶胶的气候效应有重要意义。本研究对生物质燃烧、煤炭燃烧与机动车排放的棕色碳的光学特征进行测定,并在我国东部地区六个站点采集大气细颗粒物（PM2.5）样品,测定棕色碳的光学参数与重要组分硝基苯酚类化合物的含量,分析实际环境大气中棕色碳的吸收贡献、主要来源与影响因素。研究结果表明,三类排放源中生物质燃烧烟气中的棕色碳的光吸收能力最强,单位质量吸收效率（MAE365）的均值达到2.01 m2/gC;煤炭燃烧和机动车排放烟羽中棕色碳MAE365较低,均值分别为1.51和0.27 m2/gC。生物质中木质素的含量、煤炭的成熟度与挥发分含量、燃烧条件等对新鲜排放的棕色碳的光学特性有重要影响。另外,燃油类型是影响机动车尾气中棕色碳光学特性的主要因素,柴油卡车尾气中的棕色碳吸收系数（Abs365）最高,吸光能力较强。我国东部典型地区大气PM2.5中棕色碳的吸收系数与质量吸收效率呈现冬季最高、夏季最低的季节变化特征,城市站点棕色碳的Abs365通常大于乡村和高山站点。六个站点棕色碳的Abs365与MAE365均值范围分别为2.4～14.1 Mm-1和0.42～1.16m2/gC。人为活动对大气棕色碳的光学特征有显着影响,东营夏季的棕色碳的光学特征明显受到了生物质燃烧和大气传输的影响,济南、东营冬季受煤炭燃烧活动影响很大,济南与南京市区秋季等受到机动车尾气排放的显着影响。对比排放源样品中的棕色碳在365 nm处对碳质气溶胶的吸光贡献,发现煤炭燃烧烟气中棕色碳的贡献最大,机动车尾气中最低。大气PM2.5中棕色碳的吸光贡献较大,各站点的贡献均值为12.2%～41.2%,其中我国北方地区冬季供暖期间煤炭消耗量大,棕色碳的吸光贡献显着高于其他季节。12种硝基苯酚类化合物的MAE365为3.2～37.9 m2/gC,显着高于排放源与环境大气中棕色碳的总体MAE365值。然而,由于硝基酚类化合物含量很低,排放源与大气PM2.5样品中硝基苯酚类化合物365 nm处在棕色碳中的吸占比相对较小,通常低于10%,说明棕色碳的吸光作用大部分来自于其它有机成分,未来有待进一步的识别和评估。
王俏丽[10]（2019）在《浙江省沿海地区PM2.5和VOCs源成分谱构建及大气复合污染来源解析》文中提出大气复合污染是我国当前面临的重要环境问题之一,尤其以颗粒物和臭氧为主的大气污染事件频发,对社会经济、公众健康、生态环境等多方面均造成了一定的危害。污染源成分谱是大气污染防治研究重要的基础性工作,能够直接反映污染源的污染特征,明确污染源排放的主要污染物,并能够辨识出指示唯一污染源的特征污染因子,同时还是开展空气质量模拟研究和来源解析的重要基础数据。大气污染数值模拟来源解析能够定量计算模拟区域内各类污染源的贡献值和分担率,是大气复合污染研究的重要手段。本文以浙江省沿海地区为研究区域,结合区域内形成的特色行业污染源的辨识,开展PM2.5和VOCs源成分谱研究,同时为精准大气污染来源解析提供基础保障。构建了城市扬尘、土壤风沙尘、道路尘和施工扬尘等本地化的PM2.5开放源成分谱;煤烟尘、垃圾焚烧尘、金属冶炼尘和具有区域特色的五金制造、固废拆解、污泥处置、船舶修造、橡胶制造等行业的PM2.5固定源成分谱;以及垃圾焚烧、船舶修造、石油化工、油品存储、加油站、印染、水产加工、污水处理、橡胶制造和燃煤电厂等行业的VOCs源成分谱。如船舶修造行业是沿海地区典型的重要临港工业,其尘样中Fe、Zn和EC含量明显高于其他组分,约占PM2.5总量的0.2473、0.0942和0.0848 g·g-1;其VOCs有组织排放组成中以烷烃和芳烃为主,分别占总量的62.35和34.37 g·g-1。同时,建立了浙江沿海地区主要VOCs排放源的OFPs（Ozone Formation Potentials,臭氧生成潜势）谱,工艺过程源对VOCs排放量和OFPs量贡献最大,分别占40.90%和44.26%。结果较为完整地填补了该区域的污染源成分谱基础数据,也为进一步研究长三角地区大气污染特征提供了强有力的支撑素材。针对CMB模型在解析开放源时常遇到的共线性问题,将城市扬尘视为环境受体,并引入富集因子以放大不同类型尘源之间的差异,通过对环境样品和城市扬尘的两次模拟解析,提出改进的CMB模拟解析技术,顺利分离出土壤尘、道路尘、施工扬尘和城市扬尘各自的贡献,最终获得更为详细精准的PM2.5来源解析结果,道路尘、土壤尘、施工扬尘和机动车尾气尘对PM2.5的贡献分别为0.47%、2.24%、0.09%和21.91%。利用WRF-CMAQ模型搭建了三层嵌套模拟平台,针对该区域某代表性城市（ZS市）开展大气污染模拟研究,并开展PM2.5及O3的时空分布特征分析。利用ISAM源追踪算法获得ZS市PM2.5、O3、VOCs、NO2、SO2及NH3的来源解析结果。结合CMB对一次源解析较为精准及CMAQ可以解析多种污染物的优势,建立了一套CMB-CMAQ联用模型的解析技术,在保留CMB模型对PM2.5一次源解析较高的准确性的基础上,实现了CMB结果中二次源的再分配,从而获得了包括一次源贡献和二次源贡献的综合的更为精准可靠的结果,外来源贡献最大,为28.30%,其次为船舶源和道路移动源,分别为14.62%和11.59%,工业燃烧源和工艺过程源贡献分别为5.27%和7.96%。最后,结合以上研究结果和本课题组相关的其他研究成果,以区域发展及减排规划为导向,从区域和重点排放源的不同尺度提出了开展大气复合污染防治策略。利用情景模拟分析方法,预测了不同减排情景下的污染形成情况,从而在大尺度宏观上提出大气复合污染防治策略。针对不同领域重点排放源,利用全过程控制的案例分析可知,沿海地区应在交通运输领域应重点开展船舶排放的管控;工业领域燃煤烟气应加快超低排放的推行,且NOX排放是优先需要控制的污染物;农业领域中农作物秸秆的资源化再利用可以作为未来减少煤耗,减少大气污染物排放的发展方向之一。最终通过环境空气质量变化分析可知基于本研究提出的大气复合污染防治策略在当地的大气污染防治行动中成效显着。
二、济南市重点污染源烟气在线监测控制系统的开发研究（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、济南市重点污染源烟气在线监测控制系统的开发研究（论文提纲范文）
（1）济南市人民政府关于印发济南市“十四五”生态环境保护规划的通知（论文提纲范文）
| 济南市“十四五”生态环境保护规划 |
| 第一章站在生态济南建设新起点 |
| 第二章擘画新时代美丽泉城新蓝图 |
| 第一节指导思想 |
| 第二节基本原则 |
| 第三节主要目标 |
| 第三章深化结构调整加快推动绿色发展 |
| 第一节夯实绿色发展根基 |
| 第二节引领重点区域绿色发展 |
| 第三节加快产业结构调整 |
| 第四节深化能源消费结构调整 |
| 第五节推动交通运输结构调整 |
| 第六节推进农业投入与用地结构调整 |
| 第七节发展壮大生态环保产业 |
| 第四章控制温室气体排放积极应对气候变化 |
| 第一节开展二氧化碳排放达峰行动 |
| 第二节控制温室气体排放 |
| 第三节主动适应气候变化 |
| 第四节推动减污降碳协同增效 |
| 第五章坚持协同治理持续改善空气环境质量 |
| 第一节加强细颗粒物和臭氧协同控制 |
| 第二节强化重污染天气应对和区域协作 |
| 第三节深化工业污染治理 |
| 第四节统筹控制移动污染 |
| 第五节防治城乡面源污染 |
| 第六章深化系统治理稳步提升水环境质量 |
| 第一节加强水生态环境系统治理 |
| 第二节加强饮用水水源保护 |
| 第三节深化水污染防治 |
| 第四节强化水资源保护与节约集约利用 |
| 第五节积极推动水生态恢复 |
| 第七章推进安全利用保障土壤、地下水和农村环境安全 |
| 第一节强化土壤与地下水污染源系统防控 |
| 第二节推进土壤安全利用 |
| 第三节加强地下水环境监管 |
| 第四节深化农业农村环境治理 |
| 第八章加强修复与监管维护生态系统安全 |
| 第一节提升生态系统质量和稳定性 |
| 第二节实施生态系统保护与修复 |
| 第三节加强生物多样性保护 |
| 第四节实施生态系统保护成效监测 |
| 第九章强化风险防控严守环境安全底线 |
| 第一节建立全过程环境风险防范和应急体系 |
| 第二节加强危险废物医疗废物安全处置 |
| 第三节加大重金属污染防控力度 |
| 第四节加强核与辐射安全监管 |
| 第五节重视新污染物治理 |
| 第十章深化改革创新建设现代环境治理体系 |
| 第一节健全生态环境保护统筹协调机制 |
| 第二节完善生态环境政策制度 |
| 第三节发挥市场机制激励作用 |
| 第四节提升生态环境监管能力 |
| 第十一章开展全民行动加快形成绿色低碳生活方式 |
| 第一节提高全社会生态环保意识 |
| 第二节践行简约适度绿色低碳生活 |
| 第三节以“无废城市”建设引领绿色生产生活 |
| 第四节开展生态环保全民行动 |
| 第十二章建立健全规划实施保障体系 |
| 第一节加强组织实施 |
| 第二节加大资金投入 |
| 第三节强化宣传引导 |
| 第四节推进铁军建设 |
| 第五节加强调度评估 |
（2）陕西省火电行业的环境空气质量贡献及减缓策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 大气污染物排放清单研究现状 |
| 1.3 空气质量模型研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 研究方法与数据来源 |
| 2.1 基于排放源清单的火电排放特征分析 |
| 2.1.1 火电大气污染源排放分类 |
| 2.1.2 排放源清单估算方法 |
| 2.1.3 污染物时空分配方法 |
| 2.2 基于空气质量模型的火电排放环境影响分析方法 |
| 2.2.1 CALPUFF模式简介及参数设置 |
| 2.2.2 WRF模式的简介及参数设置 |
| 2.3 数据来源 |
| 2.3.1 火电活动水平数据 |
| 2.3.2 排放因子 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 火电大气污染物排放特征 |
| 3.1 近几年火电行业大气污染物排放量 |
| 3.2 2018年火电大气污染物排放特征分析 |
| 3.2.1 陕西省火电排放活动数据 |
| 3.2.2 不同等级机组污染物排放特征 |
| 3.2.3 不同控制措施污染物排放特征 |
| 3.2.4 火电污染物排放时空分布特征 |
| 3.3 火电污染物排放清单不确定性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 火电行业对空气质量影响 |
| 4.1 火电排放污染物浓度分布特征 |
| 4.1.1 SO_2 |
| 4.1.2 NO_2 |
| 4.1.3 PM_(10) |
| 4.1.4 PM_(2.5) |
| 4.2 火电排放对站点不同月份污染物浓度的贡献 |
| 4.2.1 SO_2 |
| 4.2.2 NO_2 |
| 4.2.3 PM_(10) |
| 4.3 火电排放对各市污染物浓度的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 火电排放趋势及减排效果 |
| 5.1 情景模式一:高效脱硫脱硝情景 |
| 5.1.1 情景模式一对污染物排放量的削减 |
| 5.1.2 情景模式一对污染物浓度的削减 |
| 5.2 情景模式二:强化脱硫脱硝除尘情景 |
| 5.2.1 情景模式二对污染物排放量的削减 |
| 5.2.2 情景模式二污染物浓度的削减 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1 结论 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）运城市大气污染物时空分布特征与潜在源区研究（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 大气污染物排放清单研究与应用 |
| 1.3 后向轨迹传输分析研究与应用 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 数据资料与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.2 大气污染物排放清单编制 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据分类 |
| 2.2.3 工业源计算方法 |
| 2.2.4 住宅源计算方法 |
| 2.2.5 移动源计算方法 |
| 2.2.6 农业源计算方法 |
| 2.2.7 扬尘源计算方法 |
| 2.3 后向轨迹模型区域传输分析 |
| 2.3.1 聚类分析法 |
| 2.3.2 潜在源贡献函数(PSCF) |
| 2.3.3 浓度权重轨迹(CWT) |
| 第三章 运城市大气污染物浓度时空分布特征 |
| 3.1 大气污染物年均浓度 |
| 3.2 大气污染物浓度时间变化特征 |
| 3.2.1 大气污染物浓度月变化特征 |
| 3.2.2 大气污染物浓度日变化特征 |
| 3.3 大气污染物浓度空间分布特征 |
| 3.4 大气污染物相关性分析 |
| 3.4.1 PM_(2.5)与PM_(10)浓度季节相关性 |
| 3.4.2 大气污染物浓度与气象因素相关性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 运城市大气污染物排放时空分布特征 |
| 4.1 大气污染物排放清单 |
| 4.2 大气污染物污染源贡献分析 |
| 4.2.1 工业源 |
| 4.2.2 住宅源 |
| 4.2.3 移动源 |
| 4.2.4 农业源 |
| 4.2.5 扬尘源 |
| 4.3 大气污染物区县污染特征分析 |
| 4.3.1 大气污染物区县排放总量 |
| 4.3.2 大气污染物区县污染特征 |
| 4.4 大气污染物时空分配特征 |
| 4.4.1 大气污染物空间分配特征 |
| 4.4.2 大气污染物时间分配特征 |
| 4.5 排放清单不确定性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 运城市大气污染物潜在源区与管控建议 |
| 5.1 四季后向轨迹聚类分析 |
| 5.2 四季潜在源贡献函数分析 |
| 5.3 四季浓度权重轨迹分析 |
| 5.4 秋冬季污染期潜在源区分析 |
| 5.4.1 污染特征分析 |
| 5.4.2 潜在源区分析 |
| 5.5 管控建议 |
| 5.5.1 时间管控建议 |
| 5.5.2 空间管控建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于响应曲面模型的大气污染控制措施快速评估技术研究 ——以江苏省为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 空气质量模型研究进展 |
| 1.2.2 排放清单研究进展 |
| 1.2.3 大气污染控制政策研究进展 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 第2章 大气污染现状的模拟与验证 |
| 2.1 大气污染排放特征 |
| 2.1.1 工业点源清单建立方法 |
| 2.1.2 移动源清单建立方法 |
| 2.1.3 生活源及其他源计算方法 |
| 2.1.4 排放清单初步结果分析 |
| 2.2 排放清单模拟性能的优化提升 |
| 2.2.1 排放清单的VOCs物种分配 |
| 2.2.2 排放清单空间分布校正 |
| 2.3 源排放-空气质量响应关系模拟验证 |
| 2.3.1 空气质量模拟系统的设置 |
| 2.3.2 基于CMAQ模型的本地化清单模拟验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 大气污染物浓度快速响应曲面模型构建 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 控制因子设计 |
| 3.1.2 控制矩阵设计 |
| 3.1.3 建模方法 |
| 3.1.4 结果校验 |
| 3.2 江苏省大气污染快速响应曲面模型构建 |
| 3.2.1 响应曲面模型参数设计 |
| 3.2.2 pf-ERSM响应曲面本地化建模 |
| 3.2.3 响应曲面拟合结果验证 |
| 3.3 各类前体污染物减排对PM_(2.5)浓度的敏感性分析 |
| 3.4 内外源减排影响模拟研究 |
| 3.4.1 外源减排贡献 |
| 3.4.2 内源排放影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 响应曲面模型在江苏省大气污染减排措施评估中的应用研究 |
| 4.1 江苏省大气污染防治情景与控制措施 |
| 4.1.1 管控措施设计 |
| 4.1.2 控制情景设计 |
| 4.1.3 控制情景减排量核算 |
| 4.2 响应曲面快速模拟预测结果 |
| 4.2.1 差异化控制措施的减排效果评估 |
| 4.2.2 其他管控情景的减排效果对比研究 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于响应曲面模拟的臭氧控制策略研究 |
| 5.1 研究区域臭氧污染现状 |
| 5.2 NO_x与 VOCs减排对臭氧浓度的敏感性分析 |
| 5.3 臭氧控制策略探讨 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究的不足 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的主要成果 |
| 致谢 |
（5）中国东部沿海和内陆城市大气汞的污染特征及输送影响研究 ——以青岛和济南为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩写及符号说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 汞污染对人体健康的危害 |
| 1.1.2 大气汞的来源和持续排放 |
| 1.1.3 大气汞的形态对其迁移转化有着重要影响 |
| 1.2 大气汞的观测研究进展 |
| 1.2.1 大气汞监测网络 |
| 1.2.2 大气汞的空间分布研究 |
| 1.3 大气汞的时间变化规律研究 |
| 1.3.1 年际变化规律 |
| 1.3.2 季节变化规律 |
| 1.3.3 日变化规律 |
| 1.4 目前研究存在的一些局限 |
| 1.5 本研究主要内容和创新点 |
| 1.5.1 本研究的主要内容 |
| 1.5.2 本研究的主要创新点 |
| 第2章 观测实验与研究方法 |
| 2.1 研究区域及采样站点选择 |
| 2.1.1 沿海城市站点-青岛 |
| 2.1.2 内陆城市站点-济南 |
| 2.2 大气汞的采样分析方法 |
| 2.2.1 大气气态总汞的监测 |
| 2.2.2 颗粒汞样品采集及化学分析 |
| 2.3 大气常规污染物监测和气象参数的获取 |
| 2.4 数据处理及模型应用 |
| 2.4.1 主因子分析法 |
| 2.4.2 正交矩阵因子分解法 |
| 2.4.3 HYSPLIT气流轨迹模型 |
| 2.4.4 潜在源区贡献函数模型 |
| 2.4.5 统计分析 |
| 第3章 青岛沿海大气TGM浓度特征及海陆风影响 |
| 3.1 青岛TGM浓度水平及污染特征 |
| 3.1.1 总体污染特征 |
| 3.1.2 季节变化特征 |
| 3.1.3 研究站点比较 |
| 3.2 海陆风对青岛大气TGM的影响 |
| 3.2.1 海风和陆风情况下TGM浓度特征 |
| 3.2.2 海陆风对TGM日变化的影响 |
| 3.3 区域污染源输送的影响分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 济南城区大气TGM浓度特征及采暖影响 |
| 4.1 济南大气TGM的浓度特征 |
| 4.1.1 总体污染特征 |
| 4.1.2 季节变化特征 |
| 4.1.3 浓度水平分析 |
| 4.2 日变化规律及其影响因素 |
| 4.2.1 一般情况下TGM的日变化特征 |
| 4.2.2 污染情况下TGM的日变化特征 |
| 4.3 采暖期和非采暖期大气汞的污染来源解析 |
| 4.3.1 TGM浓度变化的潜在影响因素 |
| 4.3.2 大气TGM的当地潜在来源 |
| 4.3.3 区域传输对济南大气汞的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 颗粒汞污染特征及其与TGM相关性研究 |
| 5.1 大气颗粒汞的粒径分布特征 |
| 5.1.1 分粒径颗粒汞浓度 |
| 5.1.2 颗粒汞含量的粒径分布特征 |
| 5.2 大气细颗粒汞的污染特征 |
| 5.2.1 时间序列及浓度水平 |
| 5.2.2 PM2.5中汞含量及影响因素 |
| 5.2.3 冬季采暖对PBM_(2.5)的影响 |
| 5.3 大气细颗粒汞与TGM的相关性及其来源 |
| 5.3.1 PBM2.5与TGM相关性 |
| 5.3.2 大气PBM_(2.5)的主因子分析 |
| 5.3.3 大气PBM_(2.5)的来源解析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 典型天气过程对大气汞浓度的影响 |
| 6.1 雾霾 |
| 6.1.1 雾霾事件济南大气汞的变化特征 |
| 6.1.2 雾霾事件青岛大气汞的变化特征 |
| 6.2 沙尘 |
| 6.2.1 沙尘期间大气汞浓度变化特征 |
| 6.2.2 沙尘对大气颗粒汞粒径分布的影响 |
| 6.3 台风 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究不足与工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
| 附件 |
（6）固定污染源颗粒物在线监测现状——以济南市为例（论文提纲范文）
| 1 颗粒物自动监测设备安装现状 |
| 2 颗粒物自动监测设备测量原理 |
| 3 颗粒物自动监测设备技术考核 |
| 3.1 考核对象及频次 |
| 3.2 考核判定标准 |
| 3.3 考核方法 |
| 3.4 考核结果 |
| 3.4.1 钢铁行业 |
| 3.4.2 建材行业 |
| 3.4.3 碳素行业 |
| 3.4.4 火电行业 |
| 4 讨论 |
| 5 建议 |
（7）激光前向散射法颗粒物在线监测仪在污染源超低排放烟气测定中的适用性研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 实验部分 |
| 1.1 样本选取 |
| 1.2 实验内容 |
| 1.2.1 实验方法 |
| 1.2.2 仪器和材料 |
| 1.2.3 样品采集 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 测量结果准确度 |
| 2.2 测量结果精密度 |
| 3结论 |
（8）北京市典型区域大气细颗粒物来源分析及对大气能见度影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大气细颗粒物研究现状 |
| 1.2.2 大气细颗粒物来源解析研究现状 |
| 1.2.3 大气污染源排放清单研究现状 |
| 1.2.4 数值模型研究现状 |
| 1.2.5 大气能见度研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容及特色 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 第2章 北京及近周边典型城市大气细颗粒物污染特征 |
| 2.1 大气细颗粒物样品采集及测试方法 |
| 2.1.1 大气颗粒物采样点布设 |
| 2.1.2 大气细颗粒物质量浓度测试方法 |
| 2.1.3 大气细颗粒物化学组分测试方法 |
| 2.2 典型城市大气PM_1与PM_(2.5)污染特征分析 |
| 2.2.1 大气PM_1与PM_(2.5)质量浓度污染特征 |
| 2.2.2 大气PM_1与PM_(2.5)无机元素污染特征 |
| 2.2.3 大气PM_1与PM_(2.5)水溶性离子污染特征 |
| 2.2.4 大气PM_1与PM_(2.5)碳质组分污染特征 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 典型区域大气细颗粒物来源分析 |
| 3.1 北京及近周边地区污染源PM_1排放清单建立与完善 |
| 3.1.1 污染源分类及核算方法 |
| 3.1.2 典型区域大气污染源颗粒物总量排放特征 |
| 3.1.3 典型区域大气污染源PM_1排放特征 |
| 3.2 模型设置 |
| 3.3 模型验证 |
| 3.3.1 PM_1处理方法 |
| 3.3.2 误差分析 |
| 3.4 典型区域大气细颗粒物来源分析 |
| 3.4.1 来源分析方法 |
| 3.4.2 PM_1与PM_(2.5)来源分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 大气能见度变化特征及灰霾影响因子分析 |
| 4.1 大气能见度时空分布特征 |
| 4.1.1 季节性变化特征 |
| 4.1.2 逐日变化特征 |
| 4.1.3 灰霾与非灰霾天气大气能见度特征 |
| 4.2 颗粒物粒径分布对大气能见度的影响 |
| 4.2.1 颗粒物粒径观测 |
| 4.2.2 颗粒物粒径个数、数浓度季节分布特征 |
| 4.2.3 颗粒物粒径表面积、体积季节分布特征 |
| 4.2.4 灰霾与非灰霾天气颗粒物粒径分布特征 |
| 4.3 气象要素对大气能见度的影响 |
| 4.3.1 相对湿度对大气能见度的影响 |
| 4.3.2 风速与风向对大气能见度的影响 |
| 4.3.3 温度和气压对大气能见度的影响 |
| 4.4 灰霾影响因子综合分析 |
| 4.4.1 研究方法 |
| 4.4.2 相关性分析 |
| 4.4.3 主成分分析 |
| 4.4.4 多元回归分析 |
| 4.5 回归模型模拟效果验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（9）烟气与大气棕色碳的光学特性与硝基苯酚类化合物的吸收贡献（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号及缩写说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 棕色碳的相关概念 |
| 1.1.2 棕色碳的气候环境效应 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.2.1 棕色碳的测量方法 |
| 1.2.2 棕色碳的来源与成分 |
| 1.2.3 棕色碳的光学性质与辐射强迫 |
| 1.3 论文的主要内容和研究意义 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 第二章 实验与方法 |
| 2.1 烟气和尾气颗粒物样品采集 |
| 2.1.1 生物质燃烧实验模拟与样品采集 |
| 2.1.2 民用煤炭燃烧实验模拟与样品采集 |
| 2.1.3 机动车尾气样品采集 |
| 2.2 野外观测站点与大气颗粒物样品采集 |
| 2.3 颗粒物样品预处理与成分分析 |
| 2.3.1 滤膜样品预处理与保存 |
| 2.3.2 有机碳和元素碳的测定 |
| 2.3.3 硝基苯酚类化合物的定量分析 |
| 2.3.4 甲醇提取液的吸收系数测定 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 一次与二次有机碳的估算 |
| 2.4.2 棕色碳吸收系数及单位质量吸收效率的计算 |
| 2.4.3 黑碳吸收系数的测定与计算 |
| 2.4.4 棕色碳在碳质气溶胶中吸光贡献的计算 |
| 2.4.5 硝基苯酚类化合物在棕色碳中吸光占比的计算 |
| 2.4.6 后向气流轨迹模拟 |
| 第三章 燃烧烟气和机动车尾气中棕色碳的光学特征 |
| 3.1 生物质燃烧烟气中棕色碳的光学特征 |
| 3.1.1 不同种类生物质燃烧烟气中棕色碳的吸收系数 |
| 3.1.2 单位质量吸收效率的影响因素 |
| 3.1.3 生物质燃烧烟气中的吸收埃指数 |
| 3.2 煤炭燃烧烟气中棕色碳的光学特征 |
| 3.2.1 煤炭燃烧烟气中棕色碳的吸收系数 |
| 3.2.2 煤炭燃烧烟气中棕色碳的单位质量吸收效率 |
| 3.2.3 煤炭燃烧烟气中棕色碳的吸收埃指数 |
| 3.3 机动车尾气中棕色碳的光学特征 |
| 3.3.1 不同种类、品牌机动车尾气中棕色碳的吸收系数 |
| 3.3.2 机动车尾气中棕色碳的单位质量吸收效率 |
| 3.3.3 机动车尾气中棕色碳的吸收埃指数 |
| 3.4 不同源排放颗粒物中棕色碳的光学特征对比 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 我国东部典型地区大气棕色碳的光学特征与影响因素 |
| 4.1 大气棕色碳的光学特征 |
| 4.1.1 吸收系数 |
| 4.1.2 质量吸收效率 |
| 4.1.3 吸收埃指数 |
| 4.1.4 大气棕色碳光学性质的昼夜差异 |
| 4.1.5 大气棕色碳与源排放棕色碳光学特征的对比 |
| 4.2 华北生物质燃烧对大气棕色碳的影响 |
| 4.3 北方冬季供暖与工业燃煤的影响 |
| 4.4 城区机动车尾气排放的影响 |
| 4.5 不同污染源的混合影响 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 棕色碳吸光贡献与硝基苯酚类化合物的吸光占比 |
| 5.1 棕色碳在碳质气溶胶中的吸光贡献 |
| 5.1.1 烟气与尾气中棕色碳的吸光贡献 |
| 5.1.2 大气棕色碳的吸光贡献与变化特征 |
| 5.2 硝基苯酚类化合物在棕色碳中的吸光占比 |
| 5.2.1 烟气与尾气中硝基苯酚类化合物的吸光占比 |
| 5.2.2 大气颗粒物中硝基苯酚类化合物的吸光占比与影响因素 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（10）浙江省沿海地区PM2.5和VOCs源成分谱构建及大气复合污染来源解析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩写清单 |
| 1.绪论 |
| 1.1. 研究背景 |
| 1.2. 成分谱研究 |
| 1.2.1. PM_(2.5) 源成分谱研究 |
| 1.2.2. VOCs源成分谱研究 |
| 1.3. 大气污染物来源解析 |
| 1.3.1. 正定矩阵因子分解模型 |
| 1.3.2. 化学质量平衡模型 |
| 1.3.3. AERMOD模型 |
| 1.3.4. CALPUFF模型 |
| 1.3.5. CMAQ模式 |
| 1.3.6. CAMx模式 |
| 1.3.7. OBM模型 |
| 1.3.8. VOCs源解析模型 |
| 1.3.9. 模型联用 |
| 1.4. 大气复合污染研究 |
| 1.4.1. PM_(2.5) 形成研究 |
| 1.4.2. O_3 形成研究 |
| 1.5. 研究内容与技术路线 |
| 2.PM_(2.5) 成分谱构建及特征分析 |
| 2.1. 引言 |
| 2.2. 材料和方法 |
| 2.2.1. 研究区域 |
| 2.2.2. PM_(2.5) 采样及分析 |
| 2.3. PM_(2.5) 污染源成分谱构建 |
| 2.3.1. 煤烟尘 |
| 2.3.2. 垃圾焚烧尘 |
| 2.3.3. 工艺过程尘 |
| 2.3.4. 土壤风沙尘 |
| 2.3.5. 道路尘 |
| 2.3.6. 施工扬尘 |
| 2.3.7. 城市扬尘 |
| 2.4. PM_(2.5) 成分谱特征分析 |
| 2.5. 本章小结 |
| 3.VOCS成分谱构建及优先控制分析 |
| 3.1. 引言 |
| 3.2. 材料和方法 |
| 3.2.1. VOCs采样分析 |
| 3.2.2. 优先控制分析 |
| 3.3. VOCS成分谱构建 |
| 3.3.1. 垃圾焚烧 |
| 3.3.2. 船舶修造 |
| 3.3.3. 石油化工 |
| 3.3.4. 油品存储及加油站 |
| 3.3.5. 其他工艺过程 |
| 3.3.6. VOCs成分谱汇总 |
| 3.4. VOCS排放清单 |
| 3.5. 优先控制分析 |
| 3.6. 本章小结 |
| 4.基于改进的CMB模型PM_(2.5)源解析方法 |
| 4.1. 引言 |
| 4.2. CMB模型及其改进方法 |
| 4.2.1. CMB模型 |
| 4.2.2. 改进的CMB模型 |
| 4.3. 解析结果 |
| 4.4. 结果对比分析 |
| 4.5. 本章小结 |
| 5.基于CMAQ模型及CMB-CMAQ联用模型的大气复合污染研究 |
| 5.1. 引言 |
| 5.2. 模型应用及模拟平台搭建 |
| 5.2.1. 模拟平台搭建 |
| 5.2.2. 模式验证 |
| 5.2.3. CMB-CMAQ联用模型 |
| 5.3. CMAQ空气质量模拟结果 |
| 5.3.1. PM_(2.5) 模拟结果及时空分布特征分析 |
| 5.3.2. 臭氧模拟结果及时空分布特征分析 |
| 5.4. 基于CMAQ的大气复合污染来源解析 |
| 5.4.1. 臭氧来源解析 |
| 5.4.2. VOCs、NO_2、SO_2及NH_3来源解析结果 |
| 5.5. 基于CMB-CMAQ联用模型的大气复合污染来源解析 |
| 5.6. 本章小结 |
| 6.沿海地区大气复合污染防治策略 |
| 6.1. 引言 |
| 6.2. 基于发展和减排计划的情景设置 |
| 6.2.1. 情景一 |
| 6.2.2. 情景二 |
| 6.2.3. 情景三 |
| 6.3. 不同减排情景预测结果与环境空气质量评估 |
| 6.3.1. 情景一及情景二预测及评估 |
| 6.3.2. 情景三预测及评估 |
| 6.4. 污染物减排措施和大气复合污染防治策略 |
| 6.4.1. 交通领域大气污染防治策略 |
| 6.4.2. 工业领域大气污染防治策略 |
| 6.4.3. 农业领域大气污染防治策略制定 |
| 6.4.4. 大气复合污染防治策略成效分析 |
| 6.5. 本章小结 |
| 7.结论与建议 |
| 7.1. 结论 |
| 7.2. 创新点 |
| 7.3. 建议与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
四、济南市重点污染源烟气在线监测控制系统的开发研究（论文参考文献）
- [1]济南市人民政府关于印发济南市“十四五”生态环境保护规划的通知[J]. 济南市人民政府. 济南市人民政府公报, 2022(01)
- [2]陕西省火电行业的环境空气质量贡献及减缓策略研究[D]. 吴宁. 西北大学, 2021(12)
- [3]运城市大气污染物时空分布特征与潜在源区研究[D]. 周文强. 西北大学, 2021(12)
- [4]基于响应曲面模型的大气污染控制措施快速评估技术研究 ——以江苏省为例[D]. 赵秋月. 南京大学, 2020(09)
- [5]中国东部沿海和内陆城市大气汞的污染特征及输送影响研究 ——以青岛和济南为例[D]. 聂晓玲. 山东大学, 2020
- [6]固定污染源颗粒物在线监测现状——以济南市为例[J]. 耿晔,孙开争,杜天君. 环境监控与预警, 2020(04)
- [7]激光前向散射法颗粒物在线监测仪在污染源超低排放烟气测定中的适用性研究[J]. 耿晔,赵娇娇,付军华,孙开争,杜天君. 环境科技, 2020(03)
- [8]北京市典型区域大气细颗粒物来源分析及对大气能见度影响[D]. 张俊峰. 北京工业大学, 2020(06)
- [9]烟气与大气棕色碳的光学特性与硝基苯酚类化合物的吸收贡献[D]. 董书伟. 山东大学, 2020
- [10]浙江省沿海地区PM2.5和VOCs源成分谱构建及大气复合污染来源解析[D]. 王俏丽. 浙江大学, 2019(04)