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基于MEIC数据的长三角地区CO_(2)排放时空演变及影响因素分析 被引量:5
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作者 赵强 李迎迎 +2 位作者 刘嵩 易明建 方潜生 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1666-1679,共14页
在国家推进长三角一体化高质量发展的背景下,对该地区CO_(2)排放的时空特征及其影响因素进行系统研究,对于制定碳减排行动方案具有重要参考价值。基于多尺度排放清单模型(MEIC)数据,分别从工业、电力、交通运输、民用四个部门分析2005-2... 在国家推进长三角一体化高质量发展的背景下,对该地区CO_(2)排放的时空特征及其影响因素进行系统研究,对于制定碳减排行动方案具有重要参考价值。基于多尺度排放清单模型(MEIC)数据,分别从工业、电力、交通运输、民用四个部门分析2005-2020年长三角地区CO_(2)排放的时空分布,采用灰色关联度与LMDI相结合的方法,分析研究区CO_(2)排放的影响因素。结果表明:长三角地区CO_(2)排放量呈上升趋势,CO_(2)排放的平均值由3151 g/(m^(2)∙a)增至5374 g/(m^(2)∙a),增加了70%;但CO_(2)排放的最大值却呈下降趋势,由84726 g/(m^(2)∙a)减至75169 g/(m^(2)∙a),下降了11%,其中工业部门CO_(2)排放量最高。CO_(2)排放的空间分布差异明显,总体呈现出“西低东高”的空间特征。经济发展是长三角地区CO_(2)排放增长的主导因素,其平均贡献值为14108.8×10^(4)t,能源强度是抑制CO_(2)排放增长的关键因素,其平均贡献值为-9586.4×10^(4)t。研究显示,长三角地区减排重点在于能源结构优化和能源效率提升,同时发挥上海、苏州、杭州等地区在长三角地区发展中的带动作用,构建跨区域的协同减排机制,推动长三角产业链的绿色转型与低碳化发展。 展开更多
关键词 meic 长三角地区 CO_(2)排放 灰色关联度分析 LMDI 时空演变
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MEIC排放清单在空气质量模式中的应用研究 被引量:24
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作者 何斌 梅士龙 +3 位作者 陆琛莉 李海军 周秋林 宋刘明 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2017年第10期3658-3668,共11页
本文主要研究了清华大学MEIC 2012基准年0.25°×0.25°排放清单应用于WRF-CHEM模式所需的主要处理技术,包括:单位面积污染物排放质量(或物质的量)浓度的计算,经纬度格点浓度到中尺度格点浓度的转换,使用模式地表类型数据... 本文主要研究了清华大学MEIC 2012基准年0.25°×0.25°排放清单应用于WRF-CHEM模式所需的主要处理技术,包括:单位面积污染物排放质量(或物质的量)浓度的计算,经纬度格点浓度到中尺度格点浓度的转换,使用模式地表类型数据对排放清单进行细化处理,各部门小时排放数据的确定以及PM_(2.5)组成成分比例的区域分配等.通过重污染个例的预报和模拟试验分析了清单处理技术的应用效果,结果表明:模式能较好地反映出污染物局地累积和水平输送的变化趋势,但高污染中心的浓度预报值要低于实际观测值,这与气象场的预报偏差有较大关系.清单细化处理技术可以改变模式格点上污染物的模拟浓度,但在不同气象条件下,改变量有所不同,静稳天气下,城市及其周边地区的改变量较大. 展开更多
关键词 meic WRF-CHEM 排放清单处理技术
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3MS-5Meic安全系统模型构建及其应用研究 被引量:9
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作者 吴超 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1-11,共11页
为了解决社会-技术系统不断发展中安全问题凸显的问题,需要构建适用于复杂系统和具有普适性的新安全系统模型。运用系统分析法、要素归类法及系统层次法,构建由微-中-宏3尺度(3MS)和安-人-机-物-管-环-信-文(5Meic)等8要素组成的嵌套式... 为了解决社会-技术系统不断发展中安全问题凸显的问题,需要构建适用于复杂系统和具有普适性的新安全系统模型。运用系统分析法、要素归类法及系统层次法,构建由微-中-宏3尺度(3MS)和安-人-机-物-管-环-信-文(5Meic)等8要素组成的嵌套式安全系统模型,并阐述该模型的特点及其应用方法;在此基础上,结合中国高铁的迅猛发展与高铁运营中潜在的突出风险,将该通用模型应用于高铁运营系统的安全管理模型构建之中,并实证社会力量参与高铁安全治理的作用机制和必要性,同时验证模型的有效性。研究结果表明:所提模型可用于指导微系统-中系统-宏系统各要素的安全微匹配-中匹配和宏匹配工作,从而实现复杂系统的安全目标;该模型也可应用于各种尺度和多种场景的安全分析与评价以及安全因素分类与体系构建。 展开更多
关键词 3MS-5meic模型 安全系统模型 高铁运营 安全治理 社会力量
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MEIC清单对兰州市西固区臭氧污染预测的适用性研究 被引量:2
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作者 马明月 杨宏 +2 位作者 潘峰 仝纪龙 尹伊 《环境保护科学》 CAS 2021年第2期136-144,共9页
近年来我国臭氧污染问题日益凸显,西固区是兰州市石化工业主要集中区域,其排放的包括挥发性有机物、氮氧化物、一氧化碳等在内的大气污染物经光化学反应可生成二次污染物臭氧。文章利用ArcGIS技术精细化处理中国多尺度排放清单模型(MEI... 近年来我国臭氧污染问题日益凸显,西固区是兰州市石化工业主要集中区域,其排放的包括挥发性有机物、氮氧化物、一氧化碳等在内的大气污染物经光化学反应可生成二次污染物臭氧。文章利用ArcGIS技术精细化处理中国多尺度排放清单模型(MEIC),经污染源排放模式(SMOKE)获得基于MEIC清单的西固区精细化大气污染源排放清单,通过多尺度空气质量模式(CMAQ)进行臭氧污染模拟,与该区域国控监测站及六参数微型空气监测站臭氧监测数据对比分析,验证MEIC清单对兰州市西固区臭氧污染预测的适用性。结果表明,MEIC清单反映西固区污染源本地化情况时精确度和分辨率存在一定误差,且最新的2016年MEIC清单数据与2018年污染源实际情况存在差异,因此利用MEIC清单对西固区开展臭氧污染预测不完全适用,该地区迫切需要建立本地化精准大气污染源排放清单。 展开更多
关键词 兰州市西固区 meic清单 空气质量模式 臭氧 区域适用性
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TROPOMI NO_(2)间接估算化石能源CO_(2)日排放量
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作者 陆凌霄 秦凯 +2 位作者 科恩杰森 李晓璐 周春艳 《遥感学报》 北大核心 2025年第4期990-1001,共12页
为实现“双碳”目标,利用卫星遥感技术估算化石能源消费二氧化碳(CO_(2))排放量至关重要。然而,由于CO_(2)在大气中的存活寿命长,且现有CO_(2)卫星传感器的空间覆盖度有限,直接采用卫星观测反演的CO_(2)柱浓度数据估算其排放量难度较大... 为实现“双碳”目标,利用卫星遥感技术估算化石能源消费二氧化碳(CO_(2))排放量至关重要。然而,由于CO_(2)在大气中的存活寿命长,且现有CO_(2)卫星传感器的空间覆盖度有限,直接采用卫星观测反演的CO_(2)柱浓度数据估算其排放量难度较大。鉴于化石能源消费同时排放CO_(2)和氮氧化物(NO_(x)),NO_(x)存活寿命短且利用卫星遥感估算其排放量具有较好的可行性。本文选择28个东部城市和1个西部能源金三角地区为研究对象,开展了基于TROPOMI NO_(2)柱浓度间接估算化石能源CO_(2)日排放量研究。首先,本文使用2019年的TROPOMI NO_(2)对流层柱浓度数据产品和质量守恒模型估算得到NO_(x)日排放量及不确定度。其次,分析多尺度排放清单模型构建的排放清单数据库(MEIC)中CO_(2)与NO_(x)的排放量关系。最后估算获得化石能源消费的CO_(2)日排放量。结果表明:估算结果与MEIC清单中的CO_(2)排放空间分布一致,但其更高的空间分辨率和时间频次能够揭示由于统计资料缺失的新兴及小型的排放源。东部城市以北京为例,在市中心周围的城郊地区遥感估算结果高于MEIC清单约104%,这表明随着东部城市的快速扩张,出现较多的新兴排放源。能源金三角以榆林为例,在该地区的电厂、钢铁厂以及煤矿区,存在部分排放源的排放量在MEIC清单中仅占整体排放量的10%,而在估算结果中该比例为37%,表明一些未纳入排放清单的小型电厂和工业源能够被卫星遥感捕捉到。研究结果可为中国化石能源碳排放核算提供技术支持。 展开更多
关键词 遥感 化石能源 氮氧化物 二氧化碳 TROPOMI 排放清单 间接估算 质量守恒 新兴排放源
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新冠疫情期间南京市Pm_(2.5)浓度变化以及对人为源的响应研究 被引量:1
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作者 宋樊玲 邱新法 +2 位作者 曾燕 王勇 姚泽辉 《环境生态学》 2024年第5期108-119,共12页
新冠疫情暴发初期,各地政府采取了前所未有的防控措施防止病毒传播,为研究Pm_(2.5)浓度如何响应人为排放提供了一次非常难能可贵的机会。本研究通过使用空气质量模型WRF-Chem和最新公开的清华大学MEIC 2019以及MEIC 2020排放清单模拟了2... 新冠疫情暴发初期,各地政府采取了前所未有的防控措施防止病毒传播,为研究Pm_(2.5)浓度如何响应人为排放提供了一次非常难能可贵的机会。本研究通过使用空气质量模型WRF-Chem和最新公开的清华大学MEIC 2019以及MEIC 2020排放清单模拟了2020年疫情暴发初期以及2019年同期南京市Pm_(2.5)的浓度。通过设计排放情景,本研究探讨了南京市疫情暴发初期4个主要排放部门的排放量减少对Pm_(2.5)浓度的影响。结果发现,与2019年相比,2020年疫情暴发初期,Pm_(2.5)浓度下降了30%左右,且下降比例呈现从南京市主城区向外递减的规律。疫情防控措施对于工业源和民用源排放的影响最大,分别下降了37.4%和21.6%,符合南京市的生活特征、人口分布特征和主要工业区的实际位置。综上所述,今后南京市的减排工作应重点放在控制工业排放源和民用排放源上。本研究为之后南京市治理不同部门排放的Pm_(2.5)浓度提供了一定的理论依据。 展开更多
关键词 新冠疫情 WRF-Chem 人为源排放 meic
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不同排放源对华东地区PM_(2.5)影响的数值模拟 被引量:18
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作者 胡亚男 马晓燕 +1 位作者 沙桐 高嵩 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2018年第5期1616-1628,共13页
使用中尺度气象-化学耦合模式WRF-Chem针对MEIC源清单中五大部门来源(工业源、电力源、民用源、交通源和农业源)对华东地区PM_(2.5)的影响进行了模拟研究,主要得到以下结论:春夏秋季PM_(2.5)约40%~60%来源于工业源,冬季由于采暖供热燃... 使用中尺度气象-化学耦合模式WRF-Chem针对MEIC源清单中五大部门来源(工业源、电力源、民用源、交通源和农业源)对华东地区PM_(2.5)的影响进行了模拟研究,主要得到以下结论:春夏秋季PM_(2.5)约40%~60%来源于工业源,冬季由于采暖供热燃用大量散烧煤,导致民用源对PM_(2.5)的贡献最大,在山东、安徽和江苏省等高值区贡献率超过50%;农业源、电力源和交通源对PM_(2.5)影响的季节差异不大,农业源贡献约20%~30%,交通源和火电源贡献约10%.因此冬季需主要控制民用源排放,春夏秋季主要控制工业源排放,其次是农业源排放.一次PM_(2.5)在工业、电力和民用源贡献的PM_(2.5)中所占比例可达50%~60%;NO_3^-和NH_4^+在交通源贡献的PM_(2.5)中总比例可达53%,在农业源中总比例高达93%;由于模式对SO2-4模拟偏低,SO_4^(2-)在工业源和电力源贡献的PM_(2.5)中占比约5%~15%;OC对来自民用源的PM_(2.5)有30%的贡献,BC对来自交通源的PM_(2.5)有15%的贡献;Na+和Cl-对PM_(2.5)的贡献在各大来源中均低于3%. 展开更多
关键词 PM_(2.5) WRF-Chem meic 华东地区
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中国地区生物质燃烧源排放的时空分布特征和排放清单比较 被引量:7
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作者 郑元媛 韩志伟 +1 位作者 吴涧 李嘉伟 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2023年第5期495-508,共14页
生物质燃烧向大气中排放大量痕量气体和颗粒物,源排放清单是深入研究生物质燃烧环境气候效应的重要基础数据。利用全球火排放数据库GFED(Global Fire Emissions Database)、NCAR全球火排放清单FINN(Fire INventory from NCAR)和中国露... 生物质燃烧向大气中排放大量痕量气体和颗粒物,源排放清单是深入研究生物质燃烧环境气候效应的重要基础数据。利用全球火排放数据库GFED(Global Fire Emissions Database)、NCAR全球火排放清单FINN(Fire INventory from NCAR)和中国露天生物质燃烧排放清单MEIC(Multi-resolution Emission Inventory for China),对2008~2017年中国地区生物质燃烧源排放的空间分布、季节和年际变化特征以及不同清单间的异同进行分析研究。3个清单都显示生物质燃烧释放的黑碳(BC)、有机碳(OC)、空气动力学粒径小于2.5μm的颗粒物(PM2.5)和一氧化碳(CO)在中国东北、长江和黄河下游之间地区和中国南方的排放量较高,与我国的主要农作物产地和森林地区分布一致。FINN清单排放量在华南地区与西南地区比其他两个清单高,而GFED清单排放量在长三角地区比其他两个清单排放量高。中国地区平均生物质燃烧排放量在春季出现峰值,而在不同的生物质燃烧地区峰值出现的季节不同,与各地农作物播种、收获时节和农耕习惯不同有关。2008~2017年,中国地区年平均生物质燃烧排放量的峰值主要出现在2014年,但各地区峰值出现的年份明显不同,东北、华中/东、华南和西南地区分别在2015年、2013年、2008年和2010年排放量达到最大。对于BC、OC和PM2.5,GFED和MEIC清单中的排放量比较接近,而FINN中的排放量是GFED和MEIC中的2~3倍;3个清单中CO的排放量比较接近。2014年生物质燃烧源排放与人为源排放的对比分析表明,所有物种中,生物质燃烧排放的OC和PM2.5相对于人为源排放量占比最大,3个清单中占比分别为9%~24%和5%~16%,说明生物质燃烧排放的OC和一次PM2.5是中国气溶胶的重要来源。 展开更多
关键词 中国生物质燃烧 排放清单 GFED 清单 FINN 清单 meic 清单 时空分布特征
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Comparison of the Anthropogenic Emission Inventory for CMIP6 Models with a Country-Level Inventory over China and the Simulations of the Aerosol Properties 被引量:1
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作者 Tianyi FAN Xiaohong LIU +4 位作者 Chenglai WU Qiang ZHANG Chuanfeng ZHAO Xin YANG Yanglian LI 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2022年第1期80-96,共17页
Anthropogenic emission inventory for aerosols and reactive gases is crucial to the estimation of aerosol radiative forcing and climate effects.Here,the anthropogenic emission inventory for AerChemMIP,endorsed by CMIP6... Anthropogenic emission inventory for aerosols and reactive gases is crucial to the estimation of aerosol radiative forcing and climate effects.Here,the anthropogenic emission inventory for AerChemMIP,endorsed by CMIP6,is briefly introduced.The CMIP6 inventory is compared with a country-level inventory(i.e.,MEIC)over China from 1986 to 2015.Discrepancies are found in the yearly trends of the two inventories,especially after 2006.The yearly trends of the aerosol burdens simulated by CESM2 using the two inventories follow their emission trends and deviate after the mid-2000s,while the simulated aerosol optical depths(AODs)show similar trends.The difference between the simulated AODs is much smaller than the difference between model and observation.Although the simulated AODs agree with the MODIS satellite retrievals for country-wide average,the good agreement is an offset between the underestimation in eastern China and the overestimation in western China.Low-biased precursor gas of SO_(2),overly strong convergence of the wind field,overly strong dilution and transport by summer monsoon circulation,too much wet scavenging by precipitation,and overly weak aerosol swelling due to low-biased relative humidity are suggested to be responsible for the underestimated AOD in eastern China.This indicates that the influence of the emission inventory uncertainties on simulated aerosol properties can be overwhelmed by model biases of meteorology and aerosol processes.It is necessary for climate models to perform reasonably well in the dynamical,physical,and chemical processes that would influence aerosol simulations. 展开更多
关键词 anthropogenic emission inventory AerChemMIP CMIP6 meic AEROSOL CESM2
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