北京上甸子区域大气本底站HCFC-22在线观测研究

2007年4月～2008年3月,利用GC-ECD在线观测系统,在北京上甸子区域大气本底站开展了HCFC-22在线观测,讨论了北京上甸子站HCFC-22浓度水平并初步分析其影响因素.该站大气HCFC-22浓度(摩尔分数,下同)为(278.1±113.6)×10-12.利用逐步逼近回归法进行本底值筛分,本底浓度为(199.5±5.1)×10-12,与北半球同纬度带Mace Head和TrinidadHead本底站观测结果基本一致;非本底浓度为(312.1±121.0)×10-12,出现频率69.8%,表明该站受到较强HCFC-22排放源及输送的影响.上甸子站HCFC-22本底浓度季节变化不明显,但非本底浓度呈现夏高冬低的特点,平均非本底浓度最高月(7月)比最低月(1月)高100.9×10-12,与HCFC-22排放的季节性有关.结合风向分析,该站西南扇区平均浓度(327.3×10-12)比东北扇区(236.2×10-12)高91.1×10-12.HCFC-22高浓度水平主要由W-WSW-SW方向贡献引起,NNE-N-NE方向则使得全年HCFC-22浓度水平明显降低.     

双通道气相色谱法观测本底大气中的CH_4、CO、N_2O和SF_6

在商用Agilent6890N气相色谱仪基础上,通过自组装、集成及调试,在青海瓦里关全球大气本底站建立了双通道气相色谱在线观测系统,以实现同时高精度分析本底大气中的CH4、CO、N2O和SF6.同时,利用保留时间定性,用峰高定量CH4、CO和SF6,用峰面积定量N2O,对体积分数分别为2000.3×10-9、199.8×10-9、320.04×10-9和5.9×10-12的CH4、CO、N2O和SF6混合标气重复进样110次,分析时每隔3个未知样品穿插分析1个标气,以保证分析结果的可靠性.该站试运行期间的数据表明,该系统分析CH4、CO和SF6的稳定性较好,能满足清洁本底大气高精度、高准确度分析要求,分析结果的相对标准偏差(RSD)分别为0.04%、0.50%、0.08%和1.80%.     

北京上甸子区域大气本底站甲基氯仿在线观测研究

利用GC-ECD在线观测系统,在北京上甸子区域大气本底站开展了甲基氯仿(CH3CCl3)2年在线观测,利用逐步逼近回归法进行本底值筛分,讨论了上甸子站CH3CCl3浓度水平及其变化趋势.该站2009年和2010年的年均大气CH3CCl3本底浓度(摩尔分数,下同)分别为(9.03±0.53)×10-12和(7.73±0.47)×10-12,本底数据出现频率为61.1%(2009年)和60.4%(2010年).上甸子站CH3CCl3浓度水平与北半球同纬度带本底站观测结果基本一致,低于文献报道的2001~2005年间我国华南区域和城市观测的结果.观测期间本底浓度呈下降趋势,下降率为1.39×10-12a-1.结合风向分析,该站CH3CCl3平均浓度最高的风向来自西南扇区,而平均浓度最低的风向来自东北扇区,不同风向的浓度差值分别为0.77×10-12(2009年)和0.52×10-12(2010年).2010年各风向CH3CCl3平均浓度比2009年降低1.03×10-12~1.68×10-12.     

北京上甸子区域大气本底站四氯化碳(CCl_4)在线观测

利用自组装GC-ECD系统在北京上甸子区域大气本底站开展大气四氯化碳(CCl4)摩尔分数在线观测.2007年4月～2008年3月期间,该站CCl4本底摩尔分数(89.4±0.7)×10-12,与北半球同纬度带Mace Head和Trinidad Head本底站观测结果基本一致;非本底摩尔分数(94.7±5.1)×10-12,出现频率63.6%,表明该站也能捕捉到高摩尔分数CCl4空气团输送信息;CCl4本底摩尔分数变化较小,且没有明显的季节变化;非本底摩尔分数呈现夏高冬低的特点,平均非本底摩尔分数最高月份(6月)比最低月份(1月)高7.6×10-12.应用CO比值相关法初步估算2007年4月～2008年3月我国CCl4排放量约4.7kt·a-1,与文献报道Bottom-up方法估算我国同期CCl4排放量接近;CO比值相关法估算CCl4排放量的不确定性主要来自同源假设及观测站代表性.     

京津冀典型城市大气颗粒物化学成分同步观测研究

为解析京津冀城市群大气颗粒物化学组成,寻求区域大气污染协同防控方法,分别在北京、天津、唐山和保定4个典型城市和兴隆大气本底对照区设置观测站点,使用环境颗粒物在线监测仪和安德森撞击式9级采样器获取不同粒径段大气颗粒物的质量浓度并分析其化学成分.结果表明,上述4个城市站点PM10年均值（2009年6月～2010年5月）分别...     

大气氢氟碳化物采样分析和质量控制方法研究

用自组装采样系统冲洗双口不锈钢采样罐,并采集大气样品至1.36×105 Pa,在实验室利用自组装气相色谱-质谱联用(GC-MS)系统分析样品,对6种主要氢氟碳化物(HFCs)分析精度为0.24%~1.02%.空白实验表明,采样-分析过程未引入污染.通过压力-体积曲线对进样压力变化的影响进行了校正.回收率实验及存储实验表明,6种HFCs回收率范围为99.5%~100.4%,存储112d内HFCs浓度没有显著变化.在北京上甸子区域大气本底站采集80m梯度塔顶大气样品并分析,2个串联采样罐HFCs浓度差值范围为0.04×10-12~0.16×10-12.采样分析与同期该站GC-MS在线观测系统获得的HFCs浓度差值范围为-0.17×10-12~-0.86×10-12.本研究建立的采样-分析-质量控制方法和流程适用于大气中HFCs高精度观测.     

北京上甸子站气相色谱法大气CH4和CO在线观测方法研究

参照瓦里关全球大气本底站气相色谱在线观测系统的设计,通过系统调试、测试和参数优化,于2009年在北京上甸子区域大气本底站建立了高精度气相色谱法大气CH4和CO在线观测系统.该系统对CH4和CO的测量精度分别优于0.03%和0.45%,达到世界气象组织全球大气观测计划(WMO/GAW)的质量目标.研究建立了与该系统配套的标气选取方法及运行序列:选取可基本涵盖该站大气CH4和CO浓度范围的2瓶标气作为工作标气,其中CH4浓度分别为2 007.1×10-9、1 809.5×10-9(摩尔分数,下同),CO浓度分别为405.6×10-9、123.8×10-9,在高低浓度工作标气之间穿插分析3次大气样品,能够保证测量的准确度(观测浓度的标准偏差CH4<1.7×10-9、CO<1×10-9),同时可最大程度地节省工作标气.该方法已应用于华北地区本底大气CH4和CO的高精度连续观测.     

浙江临安大气本底站CO浓度及变化特征

利用基于光腔衰荡光谱(CRDS)技术自组装的大气CO在线观测系统,于2010年9月~2012年2月在浙江省临安大气本底站对大气CO进行了在线观测.结果表明临安站四季CO日变化明显受人为活动影响,分别在每日07:00~10:00和19:00~20:00出现峰值,夏季CO日平均浓度和振幅均最低,分别为314.3×10-9±7.6×10-9(摩尔分数,下同)和50.1×10-9±47.9×10-9.该站全年大气CO浓度呈现冬春季高、夏季低的趋势,与北半球瑞士Jungfraujoch站、青海瓦里关等站基本一致,但平均浓度明显高于其他国际站点,全年CO月均值振幅约为286.8×10-9±19.2×10-9.后向轨迹聚类和地面风结果分析表明,临安站非本底CO浓度主要来自于N-NNE-ENE扇区内城市及工业等人为排放所引起.春、夏和冬季最大的浓度抬升均出现在ENE风向,冬季抬升值最大,约为106.3×10-9±58.0×10-9.     

龙凤山本底站大气CO2数据筛分及浓度特征研究

针对黑龙江龙凤山区域大气本底站2009年1月～2011年12月低层(离地10 m)和高层(离地80 m)大气CO2在线观测数据,选取低层数据重点开展研究,分析地面风向和风速等因素对观测CO2浓度的影响.结果表明,龙凤山低层大气CO2浓度明显受局地源汇影响,其与高层观测结果差异在白天08:00～17:00相对较小,小于(0.5±0.5)×10-6(物质的量比).春、夏和秋这3个季节E-ESE-SE-SSE扇区来向的地面风会明显抬升大气CO2浓度,而冬季N-NNW-NW-WNW扇区CO2浓度明显较高.该站4个季节近地面CO2浓度随着风速增大而逐渐减小,在冬季尤为明显.结合日变化及地面风的影响,对低层观测数据进行初步本底/非本底筛分,筛选出代表东北区域混合均匀CO2水平的本底数据占总数据的30.7%.本底CO2浓度季节变化显示该站大气CO2浓度呈现冬季高夏季低的趋势,季振幅约为(36.3±1.4)×10-6,明显大于同期WMO/GAW同纬度站点观测结果,2009～2011年龙凤山大气CO2平均增长率为2.4×10-6a-1.     

2008年奥运期间华北区域大气污染物本底浓度变化与分析

为了解华北区域的大气背景状况,评估污染源限排对区域空气质量的影响以及污染物输送在区域污染中的作用,在2008年奥运期间(6～11月),对华北区域兴隆大气本底监测站主要污染物NOx、SO2、O3和PM2.5进行了连续在线观测,对不同时间段的污染物的浓度水平和日变化特征进行了比较分析,结合地面气象资料和后向轨迹模式初步探讨了污染物的区域传输过程,并对区域不同站点的污染情况进行了初步比较.结果显示,2008年夏季兴隆本底站NOx、SO2、O3与PM2.5平均浓度分别为8.4、10.5、126.0和59.8μg·m-3,秋季平均浓度分别为11.7、17.2、97.5和30.7μg·m-3.奥运时段(2008-08-08～2008-08-24),兴隆NOx、SO2、O3和PM2.5平均浓度分别为6.6、6.8、100.5和33.3μg·m-3,较奥运时段前后平均浓度分别降低了29.0%、46.9%、18.6%和36.5%,与2007年奥运时段同期观测结果相比,NOx浓度下降了62.5%,PM2.5浓度下降了29.0%,奥运时段华北区域空气质量明显改善.在污染物限排之前,兴隆主要污染物的日变化形势都是夜间浓度低,白天浓度不断升高,在傍晚17:00～20:00之间达到峰值,显示了污染物区域输送在兴隆的累积,而污染源排放控制期间污染物白天的积累过程明显减弱,区域输送的污染物含量降低,这些结果表明北京及周边地区污染源的联合控制取得了明显效果.兴隆夏秋季节主要受偏南方向的季风影响,在此方向上对应的污染物浓度值最高,偏南方向上的区域污染输送对兴隆影响较大.将京津冀区域不同站点间的污染物浓度进行比较分析发现,华北区域夏秋季NOx和SO2污染较轻,O3污染不容乐观,PM2.5污染严重,需要引起足够重视.     

北京及周边地区大气羰基化合物的时空分布特征初探

利用2,4-二硝基苯肼（DNPH）/HPLC方法,于2010年6月24日、7月22日、8月24日、9月14日（夏季）和2011年1月13日（冬季）,在北京及周边地区38个采样点组织5次同步观测,测定了大气中23种羰基化合物的浓度水平.观测结果表明,北京市各类站点夏季和冬季的总羰基化合物体积分数分别为（16.38±6.03）×10-9,（8.50±5.27）×10-9;周边城市夏季和冬季的体积分数分别为（13.19±5.71）×10-9,（13.05±2.44）×10-9.区域大气中最主要的羰基化合物是甲醛、乙醛和丙酮,三者约占总羰基化合物浓度的78%～91%.夏季羰基化合物的浓度水平明显高于冬季,并且上午09：00～12：00时段的浓度高于下午13：00～16：00时段的浓度.在空间分布上,北京市夏季羰基化合物的高值区主要集中在交通密集的主城区,而冬季受西北风影响呈现由西北向东南递增的趋势.夏季,机动车尾气对大气羰基化合物有显著的一次和二次贡献,同时在不利的气象条件影响下,造成城市地区羰基化合物的污染现象.冬季,大气羰基化合物以一次排放为主,燃煤和机动车可能是主要的污染源.     

春节前后华北平原农村地区黑碳浓度及来源

在河南某农村站点利用黑碳仪（AE33）对春节前后（2018年2月12日~3月12日）黑碳气溶胶（eBC）进行在线连续监测,获得其质量浓度、昼夜变化及来源.结果表明：春节期间的eBC浓度最高,（8.22±4.17）μg/m³,该时期人为活动对eBC影响最为明显.春节前,生物质燃烧产生的eBC占其总浓度百分比最大,为（41.1±5.3）%,并随时间推移逐渐减小,降至（26.8±12.0）%.AAE（1.40±0.16）说明,该地区春节前后eBC的化石燃料排放和生物质燃烧贡献程度接近.与城市点位相比,本研究的AAE值较高.春节前后,观测地区的eBC昼夜变化存在2个明显高值时段,分别在7：00~9：00和20：00左右.春节期间的eBC昼夜变化无明显波动.根据浓度权重轨迹分析显示,春节期间eBC的潜在源区有山西、陕西、安徽和江苏等省份,其他时期集中在河南、湖北境内.本研究对于识别冬季农村燃烧源排放黑碳演化特征及其对区域重霾形成和发展的影响具有重要意义,也可为黑碳气溶胶气候、环境和健康模拟提供基础数据.     

Characteristics and recent trends of sulfur dioxide at urban, rural, and background sites in North China: Effectiveness of control measures

SO₂ measurements made in recent years at sites in Beijing and its surrounding areas are performed to study the variations and trends of surface SO₂ at different types of sites in Northern China. The overall average concentrations of SO₂ are (16.8 ± 13.1) ppb, (14.8 ± 9.4) ppb, and (7.5 ± 4.0) ppb at China Meteorological Administration (CMA, Beijing urban area), Gucheng (GCH, relatively polluted rural area, 110 km to the southwest of Beijing urban area), and Shangdianzi (SDZ, clean background area, 100 km to the northeast of Beijing urban area), respectively. The SO₂ levels in winter (heating season) are 4-6 folds higher than those in summer. There are highly significant correlations among the daily means of SO₂ at different sites, indicating regional characteristics of SO₂ pollution. Diurnal patterns of surface SO₂ at all sites have a common feature with a daytime peak, which is probably caused by the downward mixing and/or the advection transport of SO₂-richer air over the North China Plain. The concentrations of SO₂ at CMA and GCH show highly significant downward trends (-4.4 ppb/yr for CMA and -2.4 ppb/yr for GCH), while a less significant trend (-0.3 ppb/yr) is identified in the data from SDZ, reflecting the character of SDZ as a regional atmospheric background site in North China. The SO₂ concentrations of all three sites show a significant decrease from period before to after the control measures for the 2008 Olympic Games, suggesting that the SO₂ pollution control has long-term effectiveness and benefits. In the post-Olympics period, the mean concentrations of SO₂ at CMA, GCH, and SDZ are (14.3 ± 11.0) ppb, (12.1 ± 7.7) ppb, and (7.5 ± 4.0) ppb, respectively, with reductions of 26%, 36%, and 13%, respectively, compared to the levels before. Detailed analysis shows that the differences of temperature, relative humidity, wind speed, and wind direction were not the dominant factors for the significant differences of SO₂ between the pre-Olympics and post-Olympics periods. By extracting the data being more representative of local or regional characteristics, a reduction of up to 40% for SO₂ in polluted areas and a reduction of 20% for regional SO₂ are obtained for the effect of control measures implemented for the Olympic Games.     

北京城区与下游地区臭氧对比研究

2005年6月～2006年9月,分别在北京城区和兴隆对臭氧和气象要素进行了连续观测. 结果表明,除冬季外,北京地区臭氧的产生和消耗速度明显高于兴隆;期间北京和兴隆观测到的臭氧最大值(体积分数)分别为198.9×10^-9和151.2×10^-9. 臭氧超过国家二级标准的时数两地分别为171 h和255 h,北京城区90%以上集中在16:00前,而兴隆夜间臭氧污染占82%. 受到北京输送的影响,兴隆臭氧日变化的最高值出现时间比北京晚3～4 h,但是冬季兴隆受到的影响较小. 兴隆观测到的超标事件与北京的输送具有良好的相关性,持续稳定的天气条件和昼夜循环的局地环流可以导致兴隆臭氧持续积累,并在夜间形成臭氧“双峰”现象. 兴隆的AOT40分别为23.1×10^-6×h、 26.5×10^-6×h、 14.1×10^-6×h,表明北京对下游区域的农业产生具有严重影响.     

北京夏末秋初不同天气形势对大气污染物浓度的影响

根据2007~2008年地面、850hPa和500hPa天气图,结合主要气象要素将夏末秋初(8月和9月)影响北京地区的主要天气系统分为高污染的积累天气型(包括槽前无降水、槽后脊前、脊、副高4种基本型)和清洁的清除天气型(包括槽或槽前有降水、槽后有降水或偏北风2种基本型).北京地区4站2007年在积累天气型控制时NOx、O3(日小时均值最大值)、PM2.5和PM10浓度分别为38.1×10-9(体积分数),115.2×10-9(体积分数),90.6μg/m3,212.5μg/m3,清除天气型控制时4种污染物浓度分别为36.3×10-9(体积分数),68.9×10-9(体积分数),39.3μg/m3,125.4μg/m3;2008年施行北京奥运空气质量保障措施期间,上述4种污染物在积累天气型控制时分别为19.3×10-9(体积分数),87.1×10-9(体积分数),66.3μg/m3,99.6μg/m3,清除天气型控制时分别为19.0×10-9(体积分数),62.5×10-9(体积分数),41.0μg/m3,65.2μg/m3;尽管施行了源减排措施,积累天气型控制时北京地区污染物浓度仍相对较高,因此需关注此天气形势下污染物的变化.     

Seasonal variation and sources of derivatized phenols in atmospheric fine particulate matter in North China Plain

Qualitative and quantitative analyses of derivatized phenols in Beijing and in Xinglong were performed from 2016 to 2017 using gas chromatography-mass spectrometry.The results showed substantially more severe pollution in Beijing.Of the 14 compounds detected,the total average concentration was 100 ng/m~3 in Beijing,compared with 11.6 ng/m~3 in Xinglong.More specifically,concentration of nitro-aromatic compounds(NACs)(81.9 ng/m~3 in Beijing and 8.49 ng/m3 in Xinglong) was the highest,followed by aromatic acids(14.6 ng/m~3 in Beijing and 2.42 ng/m~3 in Xinglong) and aromatic aldehydes(3.62 ng/m~3 in Beijing and 0.681 ng/m~3 in Xinglong).In terms of seasonal variation,the highest concentrations were found for 4-nitrocatechol in winter in Beijing(79.1±63.9 ng/m~3) and 4-nitrophenol in winter in Xinglong(9.72±8.94 ng/m~3).The analysis also revealed diurnal variations across different seasons.Most compounds presented higher concentrations at night in winter because of the decreased boundary layer height and increased heating intensity.While some presented higher levels during the day,which attributed to the photo-oxidation process for summer and more biomass burning activities for autumn.Higher concentrations appeared in winter and autumn than in spring and summer,which resulted from more coal combustions and adverse meteorological conditions.The significant correlations among NACs indicated similar sources of pollution.Higher correlations presented within each subgroup than those between the subgroups.Good correlations between levoglucosan and nitrophenols,nitrocatechols,nitro salicylic acids,with correlation coefficients(r) of 0.66,0.69 and 0.69,respectively,indicating an important role of biomass burning among primary sources.     

中国动物源CH_4排放空间分布和时间变化研究

将IPCC国家温室气体清单指南（2006）用于估算动物源CH4排放的方法2和GIS空间化数据库技术结合,以2004年全国各县级行政单位的畜牧统计数据和1 km×1 km土地利用栅格数据为主要数据源,系统地估算了中国大陆当年动物源CH4排放量（包括消化道CH4排放和粪便管理系统CH4排放两部分）,并分析了其空间分布和季节...     

天津滨海新区秋冬季大气污染特征分析

为了解天津滨海新区大气污染物浓度水平和污染来源,2009年9月1日~2010年2月28日对NOx、CO、SO2、O3、PM2.5、PM10进行了连续在线观测,并同步观测了气象要素.结果表明,秋冬季上述污染物最高日均值(秋冬平均值±标准差,O3为日小时均值最大值)分别达到300.7(65.4±52.9)×10-9、7.278(1.324±1.169)×10-6、53(13±12)×10-9、95(28±21)×10-9(体积分数)和287.4(62.3±53.6)μg/m3、1421.4(161.9±136) μg/m3. NOx和SO2秋季低于冬季,O3和PM10反之. CO和PM10相对国家二级标准超标率为2%和38%,PM2.5相对WHO标准(75μg/m3)超标率为31%.季节统计日变化显示CO和NOx为早晚双峰型,SO2为中午的单峰型,O3为午后单峰型,且秋季日变化振幅远大于冬季, PM10为早晚双峰型,但冬季比秋季晚出峰2~3h.除冬季PM10,大气污染物浓度49%~74%的逐日变化由气象要素影响.滨海新区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,西南方向气流易造成污染物积累,其次是东北方向,而东和东南气流最有利于污染物扩散;各污染物具体表现为NOx主要受局地源控制;SO2主要受外来输送影响;CO和PM2.5同时受本地源和外来源的共同影响;PM10秋季表现为本地源污染,而冬季为本地源和外来源的共同影响.     

Mercury in leaf litter in typical suburban and urban broadleaf forests in China

Leaf litterfall plays an important role in transporting atmospheric mercury to soil in forests area.