網格化空氣質量環境監測係統成為大氣環境管理重(chóng)要(yào)一環

2019-08-14 10:19:43 admin
網格化空氣質量環境監測係統成為大氣環境管理重要(yào)一環
2018年5月,2018空氣汙染控製成本效益與(yǔ)達(dá)標評估及亞太地區多尺度空氣質量(liàng)模型係統聯合(hé)國(guó)際會議在(zài)北京成功舉辦。開幕式上,生態環境部(bù)汙染防治司逯世澤強調,隨著我國大氣汙染治理進入攻堅階段,末端治理(lǐ)潛力越來越小,相應的大氣環境管理難度越來越大。美國愛荷華大學教授Gregory CARMICHAEL指出,空氣質量預測需要更(gèng)高精度的數據。

  在我國大氣環境管理領域,利用低成本、高密度的網(wǎng)格化(huà)監測設備來識(shí)別汙染來源已漸漸成為一種常規手段,國家為此也出台了相應標準。為了解網格化監測網絡的最新技術進展和應用情(qíng)況,儀器信(xìn)息網在此次會議上采訪了北京師範大學全球變化與地球係(xì)統科學研究院趙傳峰(fēng)教授和河北先河環保科(kē)技股份有限公司研究院主任崔(cuī)厚欣。

北京(jīng)師範大學全球變化與(yǔ)地球係統科學研究院(yuàn) 趙傳峰教授

  “目前(qián),‘2+26’通道城市中(zhōng)有16個城市安裝了網格化監測(cè)設備,2017 -2018年秋冬大氣(qì)攻(gōng)堅行動(dòng)計劃(huá)中被評為優秀的11個城市中有9個城市安裝了網格化監測設備。”從崔厚欣對網格化監(jiān)測係統所取得成就的介紹中,可以看出網格化監測係統已成為地方政府(fǔ)大氣(qì)環境管理的重要工具。而在使(shǐ)用(yòng)過程中,數據質量和(hé)數據(jù)挖掘方麵還有很多工作值得研究。

  數據質(zhì)量:從硬件和軟件提升數據深度和質量

  可監測參數的擴展。目前網格化監測係統關注比較多的參數為PM2.5、PM10、二氧化氮、二氧(yǎng)化硫、一氧化碳、臭氧和VOC。崔厚欣介紹說,未來可(kě)開(kāi)發監測更多參數(shù)的監(jiān)測(cè)設備,擴大應用領域。趙傳峰老師認為(wéi),目(mù)前對臭氧和VOCs汙染情況的關注度還不夠,未來氨氣汙染可能從研究領域進入監測領域。

  傳感器技術的進步。雖然目前傳感器技術基本能滿足網格化監測係統的應用,但其本身還是有(yǒu)很大的改(gǎi)進空間(jiān)。針對傳感器(qì)易受溫濕(shī)度影響、氣體(tǐ)交叉幹擾的問題,可以通過(guò)多種手段提高其穩定(dìng)性,如傳感器材料優(yōu)化(huà)、電解液的優化、溫度補償措施的應用等。隨著傳(chuán)感器應用量的增加和用戶對其要求的不斷提高,傳感器技術也會不斷進步。

  數據質控體係(xì)的提升。趙傳峰(fēng)教(jiāo)授介紹說,在大氣領域(yù),以前研究數據來源主要有衛(wèi)星遙感、地麵觀測和飛機觀(guān)測,為保證數據(jù)質量,研究人員會(huì)開發很多不確定性分析方法。而(ér)對於網格化監測係統,目前常用的數據質(zhì)控體係包括:一是通過標氣和(hé)標準設備不斷標定的硬(yìng)件方法,如(rú)先河(hé)環保采用的四級校正方法(fǎ)中的標物校準法、組合校準法;二是(shì)采用大數據的軟件方法,對一定範圍內的儀器數據漂移進行及時調整,以先河環保(bǎo)為代表的業內公司,也都進行大數(shù)據軟(ruǎn)件為基礎的數據(jù)校(xiào)準。

  數據挖掘:從應用和研究(jiū)角度充分開發

  目前,網格化監測數據(jù)的主要用途是快速(sù)定位汙染來源,以利於政府及時確定責任人並消除影響。“未來,網格化監測數據可以結合氣(qì)象、交通數(shù)據,挖(wā)掘出更多對(duì)汙染控製和汙染治理有效的信息。”崔厚欣說到。

  “以前,基於(yú)衛星(xīng)遙(yáo)感、地麵站觀測和飛(fēi)機觀測的大氣環境研究在時間或(huò)空間分辨率上均(jun1)存在(zài)一定局限性,無(wú)法滿(mǎn)足對於建築物和下墊(diàn)麵複雜的城市區域的研究。而有了空間分辨率和時間分辨率都大大提高的網(wǎng)格化監測數據(jù),17c.com可以對城市區域內大氣環(huán)境有更深入的研究。”趙傳峰介(jiè)紹道。

  趙傳峰(fēng)預測,未來可能的應用包括:一是判斷(duàn)局地(dì)汙(wū)染源貢獻來優化環境達標規劃。通過加密監測,判斷(duàn)局地汙(wū)染受本地汙染貢獻和(hé)異地遷移的影響,從(cóng)而製定更準確的局地環(huán)境達標規劃;第(dì)二個是通過智能學習來進行空氣質量預測。經過一兩年的數據積累,可以對各種氣象條件下不同汙染情況(kuàng)進行聚類分析,當出現類似氣象條件時就可以用曆史數據對未來空氣質(zhì)量進行預測,這也稱之(zhī)為統計預測、經驗預測或(huò)半經驗預測。與模型預測相比,此方法速度快、成本低,特別適合縣級城市使用(yòng);第三是汙染過程統計分析。網格化監測數據可以監測到汙染爆發、擴散(sàn)和消散的全過程,通過多次汙染過(guò)程觀察,可以計算不同汙染源控製(zhì)方案降低(dī)汙染事(shì)件的概率,從而優化汙染(rǎn)源控製方案;第四是優化現有空氣監(jiān)測站(zhàn)點的布置。通過長期大量密集的空氣質量監測(cè),可以充分了解當地的微(wēi)氣候和汙染情況,從而找到具有更高空間(jiān)代表性的站點。

  後記:

  隨著政府職責(zé)和企業責任的清晰化,各級政府的關注點從環境治理轉向了環境管理,而科學管理是各級政府(fǔ)需要不斷探索的課題。在多個領(lǐng)域,政府開始注重監測(cè)數據對環境管理的支持能力,如大氣環境(jìng)管理中采用網(wǎng)格化的精細管理方式、“土十條(tiáo)”中規定對不同汙染程度的土壤分類利用(yòng)、《斯德哥爾摩公約》和《關於汞的(de)水俁公約》等國際履約過程中通過全(quán)國係統(tǒng)性監測數據對履約效果進行評估。隨著數據應用方式的改變,未來環境監測方式(shì)也可能會出現更多形(xíng)式,從而(ér)更好地支持“綠水藍天夢”的(de)實現。


  環(huán)境(jìng)監測
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