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《兰州大学》 2017年
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沙尘暴降尘源区示踪

孙霞忠  
【摘要】:酒泉市位于中国西北内陆河西走廊地区,气候干燥寒冷,降水稀少,大部分地区地表裸露,沙尘暴易发。作为河西走廊地区的工业重镇,酒泉市在常年受到沙尘暴侵袭的同时,也受工业和交通等人类活动的影响。矿物粉尘气溶胶与人为源气溶胶颗粒混合在一起,彼此相互作用,增加了颗粒性质复杂性,对该地的生态环境和人体健康都产生了很大影响。鉴别酒泉沙尘天气期间的矿物粉尘的源区和定量计算潜在源区贡献率大小并分析空气中的工业和交通等所排放的人为污染物的富集程度,对于改善和治理河西走廊工业重镇的空气质量、建设西部美好家园意义深远,因此亟需开展这方面的研究。本文利用沙尘模型、HYPLIST-4模型中的气团逆轨迹示踪法、MODIS真彩卫星影像和指纹识别法综合在一起,共同示踪酒泉市2016年尘暴期间沙尘气溶胶的自然来源;其次我们通过富集因子法、沙尘模型对同一时间段内沙尘气溶胶中受人为源污染的程度进行定量判断。本研究共采集了5次降尘样品,每个样品分析测定了29种元素含量(其中包含25种金属元素)。由于元素Al在成壤作用后期受化学风化作用的影响较小,很好地保存了母岩的信息,不易受到人类活动的污染,并且是含量较多的地壳元素之一,因此本文选取Al元素作为富集因子分析中的参比元素。通过分析我们发现酒泉市冬春季的沙尘暴降尘样品受人为源污染更严重,这与北方冬季供暖及逆温层的形成有关。根据所得数据将所有元素分为3类:(a)Zn和P处于中度富集状态,受燃煤、垃圾焚烧、金属冶金、采矿和采煤等人为活动影响严重;(b)Ba、Cr、Cu、Mn、Ca、Fe、V、Nd、Y、Na和Ni主要来自自然界本身,且大多数性质稳定,只受到较小痕迹的人为源污染;(c)其余13种元素的EF值小于1,说明这些元素来自地壳源。总体而言,沙尘暴降尘样品中的元素主要由自然源贡献,受较少量人类活动影响。通过沙尘氧化模型计算得到矿物粉尘是降尘的主要贡献者,其贡献率在75.33-82.58%范围内波动,平均贡献率为78.50%,而工业污染源贡献率在1.35%到3.09%之间变化,平均贡献率仅为1.97%,所占的比例非常小。除此之外交通源、生活燃煤、垃圾焚烧等其它生产活动对降尘的贡献率约19.53%。在5起沙尘天气中,矿物粉尘贡献率比重在夏秋季较高,而工业源贡献率比重在秋冬季较高。通过HYSPLIT模型气团逆轨迹模型和MODIS卫星影像发现,引起酒泉市沙尘天气的潜在源区主要分布在研究区西部、东部和本地地区。观测点接收到西北、西部、东南、东北的气团的概率分别为53%、20%、20%和7%,我们通过以上分析结果结合酒泉市不同区域土壤的独特性和化学物质的差异性以及采样点分布图划分了两个源集。经过K-W检验和逐步判别分析后,我们从源集1中筛选出了Ca、Ni、Y、Si、Cr、Mg、Ba、Sr等8种因子组成复合指纹因子,正确分类百分率达82.80%;而源集2未通过检验。多元混合模型的计算结果表明,2016年2月27日、3月20日和7月20日的沙尘事件中,所有矿物粉尘均由局地源区贡献,西北、东北源区贡献率为0;4月30日的事件中,矿物粉尘由西北源区和本地源区贡献,以本地源区贡献率为主(76.76%),西北源区贡献率只有23.24%;8月2日的尘暴事件中,矿物粉尘也是由西北源区和本地源区所贡献,其中本地源区贡献率达到了84.77%,西北源区贡献率只有15.23%。REM的值都小于15%,证明多元混合模型的计算结果基本可靠。
【关键词】:富集因子法 沙尘氧化模型 HYSPLIT轨迹模型 MODIS卫星影像法 指纹识别法
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:P425.55;X513
【目录】:
  • 摘要3-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 绪论9-21
  • 1.1 沙尘暴及其危害9-11
  • 1.1.1 沙尘暴基本概念9-10
  • 1.1.2 沙尘暴的影响及危害10-11
  • 1.2 沙尘暴源区及示踪方法11-16
  • 1.2.1 沙尘暴的源区及空间分布11-13
  • 1.2.2 尘暴源示踪方法13-16
  • 1.3 国内外尘暴源区示踪研究现状16-19
  • 1.3.1 国内尘暴示踪研究现状16-18
  • 1.3.2 国外尘暴示踪研究现状18-19
  • 1.4 选题意义及拟解决问题19-21
  • 第二章 材料与方法21-34
  • 2.1 研究区概况21-22
  • 2.2 样品采集与实验分析22-25
  • 2.2.1 采样点布设与样品采集22-23
  • 2.2.2 样品处理及实验测定23
  • 2.2.3 实验数据统计及制图23-25
  • 2.3 富集因子法25-26
  • 2.4 沙尘氧化模型26-27
  • 2.5 HYSPLIT模型示踪法27-28
  • 2.6 遥感卫星影像法28-29
  • 2.7 复合指纹识别法自然源鉴定29-34
  • 2.7.1 复合指纹识别法及其示踪沙尘暴来源的理论基础29-31
  • 2.7.2 复合指纹识别法的数学模型31-34
  • 2.7.2.1 复合指纹识别因子筛选31-32
  • 2.7.2.2 相对贡献率计算32-34
  • 第三章 结果与讨论34-52
  • 3.1 尘暴样品元素分析34-36
  • 3.2 富集因子分析法36-39
  • 3.3 沙尘氧化模型39-40
  • 3.4 HYSPLIT尘暴源区示踪40-42
  • 3.5 遥感卫星影像法观察沙尘暴的移动路径与影响范围42-44
  • 3.6 指纹识别法44-52
  • 3.6.1 潜在源区选择44-46
  • 3.6.2 复合指纹识别因子筛选46-49
  • 3.6.3 潜在源区贡献率49-52
  • 第四章 结论与展望52-54
  • 4.1 主要结论52-53
  • 4.2 问题与展望53-54
  • 参考文献54-71
  • 在校期间研究成果71-72
  • 致谢72-73

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