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秸秆燃烧对我国空气质量的影响

发布时间:2017-09-21 05:36

  本文关键词:秸秆燃烧对我国空气质量的影响


  更多相关文章: 秸秆燃烧 空气质量 天气条件 HYSPLIT模拟 减缓措施


【摘要】:随着经济的发展,曾作为薪柴的秸秆越来越多地被露天燃烧。秸秆燃烧排放大量污染物,导致雾霾等严重空气污染过程的发生或加强。国家已制定了禁烧的相关法案,但目前尚无有效替代燃烧处理秸秆的方法,不少地区燃烧仍很普遍。因此,有必要进一步探讨解决秸秆燃烧污染效应的其它途径。本文利用空气污染资料、全球火排放数据资料、主要农作物产量数据、地面气候日值数据和NCEP/NCAR再分析数据,分析和比较秸秆燃烧排放的PM2.5对各地区空气污染的贡献,利用奇异值分解法探究不同气象要素影响空气质量的关键区和空间型,使用HYSPLIT模式对主要秸秆燃烧区秸秆燃烧PM2.5排放传输轨迹、浓度空间分布进行数值模拟和天气过程影响秸秆燃烧排放污染物的个例试验。研究结果表明:(1)秸秆露天燃烧是我国空气污染物的一个重要排放源,主要产粮区之一的华东地区收割季节PM2.5排放量约占所有人为排放量的三分之一。由于秸秆燃烧排放有很强的季节性,排放清单应采用月排放值而非年值,否则在收获季或其他活跃的燃烧期,秸秆燃烧排放的贡献将会被显著低估。(2)空气质量和气象状况之间主要存在两种空间型,一是全国变化相近,关键区主要位于我国东部,主要气象影响因子为降水、气温、气压和风速;二是南北变化相反,关键区位于东北到藏南空间带与华南两个区域,主要气象影响因子为水汽压。应用空间相关型能提高长期空气质量(包括秸秆燃烧的空气污染效应)的预报精度。(3)华东地区大量的秸秆燃烧和不利的气象条件造成了2014年6月5-8日南京的空气污染事件。模拟试验表明,如果选择在收割期明显降水过程之前,相对湿度较低时集中燃烧秸秆,空气污染程度将显著小于随机燃烧秸秆造成的实际污染。考虑到目前尚无有效处理秸秆的方法,在政策允许的情况下,可根据降水预报为相关部门和农民建议燃烧时间,指导农民科学燃烧秸秆,大大减少对空气质量的影响。
【关键词】:秸秆燃烧 空气质量 天气条件 HYSPLIT模拟 减缓措施
【学位授予单位】:南京信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:X712;X51
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-7
  • 第一章 前言7-19
  • 1.1 研究背景7-10
  • 1.2 国内外研究进展10-15
  • 1.2.1 我国秸秆燃烧和排放研究10-11
  • 1.2.2 我国空气质量监测与PM_(2.5)排放清单11-12
  • 1.2.3 气象条件对空气质量的影响12-13
  • 1.2.4 空气质量模型发展和应用13-15
  • 1.3 研究目的和意义15-16
  • 1.4 究内容与技术路线16-19
  • 1.4.1 主要研究内容16-17
  • 1.4.2 技术路线17-19
  • 第二章 研究方法19-27
  • 2.1 数据19-21
  • 2.1.1 排放19-20
  • 2.1.2 空气质量20-21
  • 2.1.3 气象21
  • 2.2 方法21-27
  • 2.2.1 秸秆燃烧排放贡献21-23
  • 2.2.2 奇异值分解(SVD)23-25
  • 2.2.3 HYSPLIT模式25-27
  • 第三章 秸秆燃烧排放对PM_(2.5)的贡献27-40
  • 3.1 PM_(2.5)年排放27-28
  • 3.1.1 秸秆燃烧年排放27-28
  • 3.1.2 其他人为源年排放28
  • 3.2 PM_(2.5)月排放28-32
  • 3.2.1 秸秆燃烧月排放28-30
  • 3.2.2 其他人为源月排放30-32
  • 3.3 PM_(2.5)排放比例32-38
  • 3.4 讨论38-40
  • 第四章 空气质量与天气条件的关系40-54
  • 4.1 API与气象要素变化的背景场40-43
  • 4.2 气象要素和API局地相关43-45
  • 4.3 SVD模态45-51
  • 4.3.1 第一组45-50
  • 4.3.2 第二组50-51
  • 4.4 讨论51-54
  • 第五章 秸秆燃烧排放影响空气质量的模拟和试验54-74
  • 5.1 个例的研究区域和时间54
  • 5.2 秸秆燃烧排放54-59
  • 5.2.1 空气污染事件54-56
  • 5.2.2 秸秆燃烧56-57
  • 5.2.3 天气状况57-59
  • 5.3 模拟结果59-63
  • 5.3.1 后向轨迹分析59-61
  • 5.3.2 秸秆燃烧排放源对研究区污染的贡献61-63
  • 5.4 天气过程影响试验63-72
  • 5.4.1 个例一:2014年6月南京63-66
  • 5.4.2 个例二:2014年6月北京66-69
  • 5.4.3 个例三:2013年10月齐齐哈尔69-72
  • 5.5 讨论72-74
  • 第六章 结论与展望74-78
  • 6.1 本文主要结果和结论74-75
  • 6.2 创新点75-76
  • 6.3 不足与展望76-78
  • 致谢78-79
  • 参考文献79-86
  • 附录 气象场分析86-92
  • 作者简介92-93
  • 后记93

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