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苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析被引量：106: 2016年; 2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3^-、SO_4^(2-)、Na^+、NH_4^+、K^+、Mg^(2+)和Ca^(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季>春季>秋季>夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m^(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3^->SO_4^(2-)>NH_4^+>Na^+>Cl^->K^+>Ca^(2+)>F->Mg^(2+);SNA(SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.; 王念飞陈阳郝庆菊王欢博杨复沫赵晴薄宇贺克斌姚玉刚; 关键词：水溶性离子 PM2.5

“双碳”目标下钢铁行业节能与电气化发展趋势及影响因素分析: 2025年; 钢铁行业作为中国最大的能源消耗和CO_(2)排放行业之一,对实现“双碳”目标具有重要影响。节能和电气化是钢铁行业脱碳的关键措施,因此从钢铁行业的全工序视角出发,利用学习曲线模型预测2021—2060年中国钢铁行业工序单位能耗下降趋势,并对应用推广氢冶金技术后,中国钢铁行业的电气化影响和碳排放影响进行评估。结果显示:钢铁行业的烧结、球团、焦炉、高炉、转炉和电炉工序单位能耗呈现单调下降趋势,其中球团和电炉工序下降幅度最大;2021—2060年,中国钢铁能源消耗总量经历先下降、再上升、再下降的趋势,高炉工序的能源消耗占比始终稳定在80%左右;应用氢冶金技术后,钢铁行业对电力的需求将大幅增加,电力消耗量约增长10倍。基于此,提出动态设立钢铁供需单位能耗降低目标,扩大和优化电力基础设施以应对钢铁行业的电力需求激增,推动针对氢冶金工序电力需求与电网负载优化策略等建议。; 袁启恒刘贵贤鲁玺薄宇李燕溪赵添翼黄昱杰王宇博郑佳琳王旭东王旭东; 关键词：钢铁行业节能氢冶金电气化碳减排

苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析: 2015年在苏州市城区采集了大气颗粒物PM2.5样品共85套，用重量法分析了PM2.5的质量浓度，离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+和Ca2+，共9种水溶性无机离...; 王念飞陈阳郝庆菊王欢博杨复沫赵晴薄宇贺克斌; 关键词：水溶性离子 PM2.5

正矩阵因子分解法评价北京市PM10和SO2监测网络: 2010年; 为辨识北京市大气污染物变化规律相同的区域,筛选监测网络中表征冗余信息的监测点,使用正矩阵因子分解法分别对北京市PM10和SO2监测网络进行分析与评价.分析获得北京市PM10和SO2明显的季节变化特征:PM10浓度春季最高,夏季较低;SO2浓度冬季最高,夏季较低.采用正矩阵分解法对PM10监测网络解析出3个因子,对应北京市PM10污染变化特征相同的3个区域,分别为区域1代表监测点为车公庄与石景山古城,区域2代表监测点为位于城东的前门、天坛、农展馆与奥体中心,区域3代表监测点定陵.结果表明区域2监测点密度较大,存在表征冗余信息的监测点,可以考虑撤销或迁移部分监测点.对SO2监测网络解析出6个因子,分别对应北京市SO2污染变化特征相同的6个区域,代表监测点位分别为定陵、古城、东四、奥体中心、农展馆与天坛和前门与车公庄.评价结果表明北京市PM10和SO2监测网络都存在冗余信息的监测点,可以根据分区结果考虑撤销或者迁移部分监测点,优化监测网络.; 郜涛谢绍东薄宇赵越; 关键词：优化布点 PM10 SO2

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薄宇