| 区域高分辨率大气排放源清单建立的技术方法与应用 | ||
| 定价 | 98.00 | |
| 出版社 | 科学出版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 出版时间 | 2013年11月 | |
| 开本 | 16 | |
| 作者 | 郑君瑜等 | |
| 装帧 | ||
| 页数 | 438 | |
| 字数 | 480 | |
| ISBN编码 | 9787030389114 | |
《区域高分辨率大气排放源清单建立的技术方法与应用》以研究方法、区域污染特征、成因分析、清单建立和模型控制为主线,力求系统反映大气污染物排放源及其清单研究与应用模型的内在关联。作者写作着眼点点在于:如何建立准确可靠、覆盖各类污染源、满足区域空气质量模型模拟需求的区域高分辨率源清单方法体系,是利用模型研究大气污染形成机制、控制对策以及空气质量管理需要解决的重要科学问题。这一方法框架体系的构建涵盖了大气排放源分类的制定、排放源清单估算方法的建立、源排放时空特征识别与分配方法研究、污染源成分谱建立、排放清单不确定性分析与校验以及基于污染源分类的源清单处理模型系统的开发等几个方面。
第1章 绪论
1.1 区域大气污染现状与需求
1.2 大气污染物排放源清单
1.2.1 排放源清单定义与类型
1.2.2 区域排放源清单需求与特征
1.3 排放源清单发展与现状
1.3.1 欧关地区
1.3.2 亚洲地区
1.3.3 我国大气排放源清单发展历程
1.3.4 我国区域大气排放源清单研究工作的不足
1.4 排放源清单与受体模型来源解析
1.5 排放源清单与环统污普数据的关系
1.6 本书写作目的与内容架构
主要参考文献
第2章 区域高时空分辨率大气排放源清单建立的框架体系
2.1 区域高分辨率排放源清单建立的关键科学与技术问题
2.2 区域高分辨率排放源清单建立的方法框架体系构建
2.3 小结
主要参考文献
第3章 区域大气排放源分类
3.1 引言
3.2 区域大气排放源分类的重要性
3.3 区域大气排放源分类的原则
3.4 区域大气排放源分类体系
3.4.1 固定燃烧源
3.4.2 工业过程源
3.4.3 道路移动源
3.4.4 非道路移动源
3.4.5 有机溶剂使用源
3.4.6 存储与运输源
3.4.7 扬尘源
3.4.8 农牧源
3.4.9 生物质燃烧源
3.4.10 天然源
3.4.11 其他排放源
3.5 区域大气排放源分类代码编制
3.5.1 排放源分类代码编制的必要性
3.5.2 排放源分类代码编制的原则与方法
3.6 区域大气排放源分类及代码示例
主要参考文献
第4章 区域大气污染源排放定量表征方法
4.1 排放源清单的定量表征方法概述
4.1.1 物料衡算法
4.1.2 排放因子法
4.1.3 实际测量法
4.1.4 模型估算法
4.1.5 定量表征方法选取原则
4.2 主要大气污染源排放估算方法
4.2.1 固定燃烧源
4.2.2 工业过程源
4.2.3 道路移动源
4.2.4 非道路移动源
4.2.5 有机溶剂使用源
4.2.6 存储与运输源
4.2.7 扬尘源
4.2.8 农牧源
4.2.9 生物质燃烧源
4.2.10 天然源
4.2.11 其他排放源
4.3 活动水平数据来源与收集
4.3.1 固定燃烧源
4.3.2 工业过程源
4.3.3 道路移动源
……
第5章 区域大气污染源排放源清单时间与空间分配方法
第6章 大气污染源排放化学成分谱
第7章 大气排放源清单不确定性分析与验证
第8章 大气排放源清单处理型系统
第9章 珠三角区域高分辨率大气污染排放源清单建立与应用
在通读了大量的环境科学文献后,我意识到,当前大气污染研究的一个关键短板在于排放源清单的精细化程度不足。这导致我们在进行污染溯源、模型模拟和减排策略制定时,往往缺乏足够精细的空间分辨率和时间分辨率,难以准确捕捉污染物的来源和传输过程。这本书的书名直接切中了这一痛点,它提出的“区域高分辨率大气排放源清单建立的技术方法与应用”听起来非常有价值。我特别关注书中会介绍哪些具体的技术方法,例如,是如何处理海量的多源异构数据,包括遥感数据、地面监测数据、交通流量数据、工业生产数据等等,以及如何运用先进的统计学模型、地理信息系统(GIS)技术、甚至人工智能算法来构建高分辨率的排放清单。此外,书中对于“应用”的强调也让我倍感欣慰,这意味着这本书不仅仅停留在理论层面,更会关注如何将建立的排放清单有效地应用于实际的污染防治工作中,比如支持区域联防联控、评估减排措施的效果、以及为环境政策的制定提供科学依据。我期待书中能提供详细的技术流程和案例,帮助我理解如何在实际工作中应用这些方法。
评分作为一名长期从事环境监测和数据分析的研究者,我对于如何构建一套可靠且具备前瞻性的排放源清单始终抱有极大的兴趣。以往我们在处理这类问题时,常常会遇到各种技术瓶颈,例如如何有效地集成卫星遥感数据、地面监测数据、以及社会经济统计数据,如何处理不同尺度、不同精度的数据之间的差异,以及如何将这些数据有效地转化为具有科学依据的排放因子,最终形成高分辨率的排放清单。这本书的题目直接触及了这些核心难题,让我看到了解决这些痛点的希望。我非常想了解书中具体采用了哪些先进的技术手段来达到“高分辨率”的要求,是仅仅通过网格化来提升空间精度,还是融入了更复杂的算法,比如机器学习、深度学习等来识别和量化排放源。同时,对于“应用”部分的介绍,我也充满期待。一个好的技术方法,最终是要服务于实际的减排和环境管理决策的,因此,书中是否提供了具体的案例分析,或者如何将建立的排放清单应用于政策制定、环境影响评价、应急响应等环节,将是衡量这本书实用价值的重要标准。希望它能为我们提供一套具有创新性和操作性的解决方案。
评分作为一名长期致力于大气科学研究的学者,我对排放源清单的精度和分辨率有着近乎苛刻的要求。过往的经验告诉我,低分辨率的排放清单在解释区域大气污染现象时,往往显得力不从心,尤其是在描述城市群、工业园区等复杂区域的污染物分布时,其准确性更是大打折扣。因此,当看到“区域高分辨率大气排放源清单建立的技术方法与应用”这一书名时,我立刻被它所吸引。我非常希望这本书能够深入剖析如何克服数据获取和处理的挑战,以实现排放清单的空间分辨率的显著提升。例如,书中是否会详细介绍如何整合利用多源数据,包括卫星遥感数据、地面监测网络数据、甚至是公民科学数据,并探讨各种数据融合的技术手段。此外,对于“技术方法”的阐述,我期望能够看到具体、可操作的建模流程和算法介绍,以便于我能在实际研究中进行复制和推广。更重要的是,这本书强调了“应用”,这意味着它不仅提供了理论框架,更关注实际效用。我期待书中能够展示如何将建立的高分辨率排放清单应用于大气污染预报、减排政策评估、以及环境风险管理等领域,从而为区域大气环境的改善提供强有力的科学支撑。
评分在翻阅了众多关于环境科学与大气研究的文献后,我偶然间发现了这本书。初见书名,便被其“区域高分辨率”、“大气排放源清单”、“技术方法与应用”这些关键词深深吸引。我一直以来都在关注区域大气污染治理的问题,特别是细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)等二次污染物,而它们的形成与排放源的准确识别和量化息息相关。传统的排放清单往往分辨率较低,难以精细化地描绘出污染物的时空分布特征,更遑论进行精准的溯源和减排。因此,寻找能够提升排放清单分辨率和准确性的技术方法,一直是我研究的重点。这本书的出现,仿佛为我指明了一个新的方向,它承诺将“高分辨率”这一概念引入排放清单的构建过程中,这无疑为解决当前区域大气污染治理的诸多难题提供了理论和技术上的支持。我尤其好奇它将如何克服数据稀缺、模型复杂性以及多源异构数据融合等方面的挑战,并期待它能提供一套切实可行的技术框架,从而推动我国在大气污染精细化管理方面迈上新台阶。这种对技术细节的深入探讨,以及对实际应用的强调,让我觉得这本书的价值远不止于理论研究,更在于其潜在的实践指导意义。
评分我一直对区域大气环境的精细化研究充满热情,尤其是如何构建精准的排放源清单,这是有效治理大气污染的基石。在科研过程中,我深切体会到传统排放清单在空间分辨率和时间分辨率上的局限性,这使得我们难以准确识别污染物的来源和分布特征,从而影响了污染治理的有效性。这本书的书名,“区域高分辨率大气排放源清单建立的技术方法与应用”,恰好触及了我一直以来关注的核心问题。我特别好奇书中是如何实现“高分辨率”的,是否采用了更先进的遥感技术、地空协同监测手段,或者是利用了大数据和人工智能算法来优化排放因子的选取和空间分配。同时,我对书中“应用”部分的描述也抱有很高的期待。一个成功的排放清单,不仅要有扎实的技术支撑,更要能够转化为实际的决策依据。我希望书中能提供具体的应用案例,例如如何利用高分辨率清单进行污染溯源,如何评估不同减排措施的效果,以及如何服务于区域联防联控等。这本书的出现,无疑为解决当前大气污染研究中的关键挑战提供了新的视角和可能。
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