长江三角洲PM2.5质量浓度遥感估算与时空分布特征

卫星遥感反演气溶胶光学厚度(AOT)已被广泛地应用于地面PM2.5遥感监测.为遥感监测长江三角洲地区PM2.5,利用2013年的MODIS/Terra AOT产品,考虑研究区36个空气质量监测站点的风速、温度、湿度和边界层高度等气象条件,构建了基于MODIS AOD产品估算PM2.5的模型.利用17个空气质量监测站点数据对模型进行散点拟合验证,结果表明模型估算精度较高,春夏秋冬4个季节PM2.5质量浓度的模型估算值与地面监测值的相关系数R2值分别为0.45、0.50、0.58和0.52.利用模型估算的长时间序列PM2.5时空分布数据进行时空变化特征分析,结果表明:1 2000~2013年研究区PM2.5质量浓度呈增长趋势,月均增长量为0.047μg·m-3,最大值出现在2月,为(66.2±19.3)μg·m-3,最小值出现在8月,为(22.6±5.9)μg·m-3.2研究区PM2.5质量浓度空间分布差异显著,南部低,北部高,高值主要出现在由上海、杭州和南京构成的三角形区域的城市群中,而低值主要出现在南部远离城市的森林区域.结果表明基于MODIS/Terra AOT产品和地面观测气象数据估算PM2.5的多元线性回归模型能较好地应用于区域PM2.5监测.     

北京市近地层颗粒物浓度与气溶胶光学厚度相关性分析研究

利用2009年北京市大气颗粒物质量浓度和气溶胶光学特性的同步观测研究发现,北京市城区颗粒物污染严重.PM2.5、PM10年平均浓度分别为(65±14)、(117±31)μg·m-3,均超出国家2016年拟执行环境空气质量二级标准,PM2.5、PM10日均值超标率分别为35%、26%.细粒子PM2.5污染与可吸入颗粒物PM10污染呈显著性相关,相关系数R约为0.90(P<0.001),二者相关性伴随PM2.5在PM10中所占比重自春季到冬季逐渐增大而增强,年均PM2.5占PM10比重为61%.气溶胶光学厚度AOD(500 nm)与气溶胶波长指数(α)年均值分别为(0.55±0.10)、(1.12±0.08).PM2.5、PM10与AOD间全年及各季节均呈显著线性相关,相关系数R≥0.50;但其相关系数与相关函数存在着显著的季节差异,夏秋季节相关性显著高于春冬季节,且全年相关会掩盖较大的季节性系统差异.对PM2.5、PM10数据进行湿度订正,对AOD进行混合层高度订正,PM2.5、PM10与AOD之间的相关性得到一定提升,且更适合指数相关.     

基于iLME+Geoi-RF模型的四川省PM2.5浓度估算

高分辨率PM2.5空间分布数据对动态监测和控制PM2.5污染具有重要意义.选取Himawari-8气溶胶光学厚度(AOD)、ERA5气象再分析资料、DEM、土地利用数据、夜光遥感数据、增强型植被指数和人口数据等作为估算变量,使用改进的重采样法进行数据匹配,并提出改进的线性混合模型(iLME)结合地理智能随机森林(Geoi-RF)构建组合模型估算PM2.5浓度.结果表明:①在选取的估算变量中,气溶胶光学厚度、气压、温度、相对湿度和边界层高度是影响2016年四川省PM2.5浓度的重要因素,其相关系数分别为0.65、0.58、0.55、0.54和0.35.②iLME+Geoi-RF模型精度相较其他模型有较大提升,模型拟合Rl2、RMSR 和 MAE 分别为0.98、3.25 μg·m-3和 1.98 μg·m-3,交叉验证 R2、RMSR 和 MAE 分别为0.89、7.95 μg·m-3和4.81μg·m-3.该模型可获取更高精度的四川省PM2.5时空分布特征,为区域空气质量评估、人体暴露风险评价和环境污染治理提供更加合理地科学参考.③2016年四川省PM2.5浓度存在显著的季节性差异,各季节PM2.5浓度大小关系为:冬季＞秋季＞春季＞夏季.2016年四川省月均PM2.5浓度总体上呈先降后升的"V"型趋势,最小值在6月,最大值在12月,8月和11月有微小起伏.在空间分布上四川省PM2.5浓度总体上呈东高西低和局部污染程度较高的特点,高值区主要分布在城市快速发展和人口密集的东部地区,低值区主要分布在经济发展落后和人口稀疏的西部地区.④虽然不同模型估算出的PM2.5浓度整体分布基本一致,但iLME+Geoi-RF模型能更准确有效地估算本研究区污染的空间分布.     

珠江三角洲地区亚运期间颗粒物污染特征

为研究2010年广州亚运会期间珠江三角洲地区颗粒物污染特征,2010年11月11日—30日分别在广州市区城市点及下风向鹤山区域点采集24h颗粒物样品,对其主要化学组分(有机碳OC、元素碳EC和水溶性离子)进行测量.结果显示,观测期间广州和鹤山PM2.5平均质量浓度分别为(73.3±16.5)μg·m-3和(98.2±20.8)μg·m-3.鹤山PM10平均浓度高达131.6μg·m-3,且PM2.5占PM10的74%,表明区域PM2.5污染凸显.广州和鹤山PM2.5中二次无机离子(SNA)分别占39%和42%,有机物(OM)分别占31%和26%,EC分别占5%和6%.根据EC示踪法粗略估算,广州和鹤山PM2.5中一次有机碳POC分别占15%和13%,二次有机碳SOC分别占4%和3%.总体上,广州和鹤山PM2.5中二次生成(SNA+SOA)均约占50%,表明珠江三角洲地区PM2.5区域性二次污染的特征.广州市区PM2.5及SNA、Cl-和EC明显低于区域点鹤山浓度水平;与2004年同期研究(PRIDE-PRD2004)结果相比,气象条件相似,而广州市区PM2.5及EC浓度分别显著降低达29.6μg·m-3(29%)和3.5μg·m-3(49%),反映出亚运期间一次排放得到有效控制.     

乌鲁木齐市MODIS气溶胶光学厚度与PM10浓度关系模型研究

为了建立乌鲁木齐市近地面PM10浓度监测的关系模型,利用乌鲁木齐市2013年3—11月、2014年3—11月MODIS AOD产品与同期地面观测的PM10质量浓度进行相关分析,结果表明二者直接相关程度较低(r=0.433,p0.01);然后以WRF模式模拟的大气边界层高度及地面观测的相对湿度数据对AOD进行垂直、湿度订正后,二者相关性得到较大程度提高(r=0.630,p0.01);按照季节分类统计和订正春、夏、秋季的相关系数r分别为0.779、0.393、0.523,均大于统计学上99%的置信度要求,其中春季的订正最为有效,可用性更高;最后,建立全年和各季AOD-PM10最优拟合模型并反演乌鲁木齐市地面PM10质量浓度,全年和三季的反演结果与实测数据的相关系数分别为0.757、0.748、0.652、0.715(p0.01);同时基于卫星遥感AOD反演得到的PM10质量浓度的空间分布与AOD呈现出整体的一致性,并且3个季节AOD平均值表现为:春季秋季夏季.证实了卫星遥感AOD经过垂直和湿度订正后,可以作为辅助监测乌鲁木齐市PM10地面浓度分布的一个有效手段.     

北疆地区MODIS 3km气溶胶光学厚度与PM10质量浓度的相关性分析

利用2016年MODIS 3 km分辨率的气溶胶光学厚度(AOD)日产品、PM_(10)质量浓度以及相关气象数据,开展了北疆地区AOD与PM_(10)质量浓度的相关性分析.结果表明,AOD与PM_(10)质量浓度的直接相关程度较低,相关系数仅为0.294.对比分析了利用能见度数据对AOD进行垂直订正,然后再用相对湿度数据对其进行二次订正(AOD垂直-湿度订正)和利用能见度数据对AOD进行垂直订正和相对湿度数据对PM_(10)质量浓度进行订正(AOD垂直订正-PM_(10)湿度订正)两种订正方法,结果指出"AOD垂直订正-PM_(10)湿度订正"可显著提高二者之间的相关性.订正之后,北疆地区AOD与PM_(10)质量浓度的相关系数达到0.755,呈显著正相关;阿勒泰的订正效果最好,相关系数为0.837.最后,基于垂直订正后的AOD和湿度订正后PM_(10)建立两者之间的最优拟合模型,并利用新建的模型反演了北疆地区PM_(10)质量浓度.反演得到的PM_(10)质量浓度与经过湿度订正后PM_(10)呈显著正相关,相关系数为0.688;昌吉和伊宁的反演效果最好,相关系数分别为0.910和0.829.本研究结果表明MODIS 3 km AOD产品经过垂直和湿度订正后,可作为北疆地区监测PM_(10)质量浓度的一个有效手段.     

重庆市北碚区PM_(2.5)污染特征分析

利用2013年1-12月重庆市北碚区国控点实时发布的颗粒物污染监测数据,对PM2.5和PM10的达标情况、变化趋势及其两者之间相关性进行了分析。研究表明:2013年北碚区PM10年均值为100.2μg·m-3,超过了新国标Ⅱ级标准,PM10日均值超标天数为57天,全年达标天数比例为84.4%;北碚区PM2.5年均值为67.9μg·m-3,超过了新国标Ⅱ级标准,PM2.5日均值超标天数为94天,全年达标天数比例为74.2%;PM10和PM2.5有明显的季变性特征,其中春季PM2.5与PM10的污染最重,污染日分别占全年的58.5%和56.1%。PM2.5占PM10比例较高,PM2.5/PM10平均值为66.6%。PM2.5与PM10回归线性较好,y=0.7900x-11.280,R2=0.930;PM2.5和PM10的Pearson相关系数为0.964;PM2.5与PM10日均值呈显著线性相关。     

近地面PM_(2.5)浓度卫星反演研究进展

卫星反演近地面PM2.5浓度是大气科学研究的重要领域之一。本文从卫星AOD数据来源、反演算法和建立AOD-PM2.5反演模型等关键技术阐述了近地面PM2.5浓度卫星反演的研究进展以及存在的问题。针对数学统计法、物理订正法和耦合反演法,分别分析了三种方法的优缺点,并重点分析了物理订正法中的湿度订正和垂直订正技术。     

阜新市MODIS AOD与大气PM_(2.5)浓度相关性研究

利用卫星遥感MODIS数据研究区域大气PM_(2.5)浓度分布是环境管理的有效方法。获取美国国家航空航天局MODIS L1B1KM数据,采用暗目标法反演阜新市大气气溶胶厚度AOD数据;提取阜新市5个大气监测站点位2014年3月至5月、2015年3月至4月期间PM_(2.5)浓度数据进行相关性分析,建立PM_(2.5)浓度-AOD之间的线性、一元二次、对数函数、幂函数及指数函数5种相关性模型;引用湿度影响因子建立大气PM_(2.5)浓度订正模型,采用PM_(2.5)浓度订正模型、Peterson模型分别订正PM_(2.5)浓度及AOD标高,应用阜新市环保局5个监测点位2014年6~12月、2015年5~12月期间PM_(2.5)的月平均浓度进行模型检验。对比分析订正后的5种相关性模型拟合优度,检验结果表明:订正方法提高了PM_(2.5)浓度-AOD相关性;线性相关性模型R2为0.633 6,相对误差为12.41%,相对其他4种模型相对误差较小。利用阜新市大气AOD预测PM_(2.5)浓度具有良好环境指示意义。     

大气细颗粒物的污染特征及对人体健康的影响

采集兰州市2005年1月1日至2007年12月31日的大气颗粒物(TSP、PM10、PM2.5、PM1.0),分析不同粒径颗粒物的污染特征及其与气象因素的相关关系,并采用时间序列半参数广义相加模型(GAM)分析了可吸入颗粒物与呼吸系统疾病和心脑血管疾病日入院人次的暴露-反应关系.结果显示,TSP和PM10的质量浓度在春季较高,PM2.5和PM1.0在冬季较高;气象因子与大气颗粒物有显著的相关关系;对于呼吸系统疾病来说,PM10、PM2.5和PM1.0每升高10μg·m-3或10粒子数·m-3,入院危险分别增加0.052%、0.604%和0.652%;对于心脑血管疾病来说,PM10、PM2.5和PM1.0每升高10μg·m-3或10粒子数·m-3入院危险分别增加0.046%、0.697%和0.935%.由此可见,兰州市不同粒径大气颗粒物均有不同程度的污染,PM10、PM2.5和PM1.0对呼吸系统疾病和心脑血管疾病入院人次均有一定影响,且PM10对呼吸系统疾病的影响较心脑血管疾病明显,而PM2.5和PM1.0则正好相反.     

3种金属氧化物纳米材料在不同土壤中运移行为研究

采用实验室柱淋溶方法,考察了纳米CeO2、纳米TiO2和纳米Al2O3材料在不同土壤中的运移行为,分析了纳米材料在土壤中运移能力与土壤性质的相关性,并采用胶体运移动力学模型估算了纳米材料在土壤中的最远运移距离.结果表明,纳米CeO2和纳米TiO2在试验的大部分土壤中有很强的运移能力,而纳米Al2O3仅在试验的酸性土壤中有较强的运移能力,在其他土壤中几乎被全部截留.纳米材料在土壤中运移的机制非常复杂,静电作用、土壤表面电荷异质性、团聚作用、张力作用(straining)以及过滤熟化作用(ripening)均对纳米材料的运移有着重要的影响.纳米CeO2的运移能力与土壤Zeta电位显著负相关;纳米TiO2的运移能力与土壤黏粒含量显著负相关,与土柱渗透系数显著正相关;纳米Al2O3的运移能力与土壤pH显著负相关,与土柱渗透系数显著正相关.模型估算的纳米CeO2、纳米TiO2和纳米Al2O3在试验土壤中的最远运移距离分别为52~69 043、31~332和<10~5 722 cm.纳米材料在一些土壤中的最远运移距离远远大于30 cm表层土壤的深度,意味着纳米材料在这些土壤中有向深层土壤运移的可能.     

紫外光照下盐酸环丙沙星的光解性能

本研究重点考察了盐酸环丙沙星初始浓度、硝酸铅、硝酸镉、氯化铅、氯化镉等重金属盐对盐酸环丙沙星光降解性能影响.结果表明,黑暗条件下环丙沙星无降解;紫外光照可以有效去除环丙沙星,且环丙沙星的光降解速率随其初始浓度的增大而降低;硝酸铅和硝酸镉(除0.006 mmol·L~(-1)体系外)可以促进环丙沙星的光降解,且随摩尔比的增大(即硝酸盐浓度的降低),环丙沙星的半衰期逐渐增大;随着摩尔比的增大(即氯化盐浓度的降低),氯化铅和氯化镉先促进后抑制环丙沙星的光降解.     

邯郸市大气复合污染特征的监测研究

利用邯郸市4个大气环境监测站点的PM2.5、PM10、O3等在线连续观测数据,对2013年全年的PM2.5、PM10、O3的浓度水平、变化规律和PM2.5/PM10的变化情况进行了分析,并从地形、气象、污染物排放及冬、夏季逐时PM2.5、O3和各类气体污染物浓度之间的关系等方面进行了研究.结果表明:12013年PM2.5、PM10的年均浓度分别为139和238μg·m-3,分别是国家二级标准的4.0倍和3.4倍.PM2.5、PM10日均浓度超过标准的天数均在280 d左右,全年3/4以上天数均超标.其颗粒物污染程度甚至超过北京、天津、长三角和珠三角等超大城市或城市群,属于严重超载的红色预警地区.整个采暖期PM2.5、PM10平均浓度分别为209和322.1μg·m-3,为非采暖期平均浓度的2倍和1.6倍;同时,采暖期PM2.5/PM10平均值为63%,高出非采暖期10%,采暖期细颗粒物污染问题特征明显.22013年O3日最大8小时平均浓度的最大值为238μg·m-3,是国家二级标准的1.5倍,超标天数为53 d,超标率为14.5%;最大时均浓度为288μg·m-3,是国家二级标准的1.4倍,超标小时数为148h,占全年有效数据的1.7%;与北方城市相比,其污染程度超过北京、天津等,略低于洛阳污染水平.3邯郸市大气复合污染的形成,除了区域大气环流与特殊地形叠加影响外,还主要归因于相对较高的人为源大气污染物排放,因此,要想走出复合污染的困局,减排是硬道理,解决灰霾污染需开展颗粒物、NOx、SO2等污染物的协同控制.     

2011年春季辽宁一次沙尘天气过程及其对不同粒径颗粒物和空气质量的影响

利用2011年5月11—12日辽宁沙尘天气过程的相关资料,分析了沙尘天气对不同粒径颗粒物及空气质量的影响及此次沙尘过程的天气成因.结果表明:沙尘天气发生前后可吸入颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM₁的浓度变化很大,沈阳、鞍山、本溪和丹东4城市PM₁₀、PM_2.5的小时浓度最大值都增大了1.5~20倍;粗粒子PM_(2.5~10)的数量浓度分别增加了30~41倍,质量浓度分别增加了27~30倍;细粒子PM_(1~2.5)的质量浓度分别增加了30~35倍,数量浓度分别增加了15~30倍;微粒子的数量浓度和质量浓度各城市表现不同,沈阳微粒子的数量浓度和质量浓度最大值增大了3倍和5倍,而鞍山PM₁的数量浓度和质量浓度分别减少了50%和10%.受蒙古气旋的影响内蒙古地区产生大风降温天气,大风将内蒙古地区的沙尘带到高空并随西风带向东移动进入辽宁,由于辽宁地区风速比较小,造成了辽宁大部分地区的浮尘天气,并对辽宁各地空气质量造成了严重影响,除丹东外辽宁其他13个城市空气质量都达到了轻微污染到重度污染的级别,铁岭、阜新、沈阳和抚顺的污染指数分别超过了300,达到了重度污染的级别.     

沧州市大气污染特征观测研究

利用沧州2009年7月～2011年7月的NOx(NOx=NO+NO2)、O3、SO2以及PM10的观测数据,分析了沧州市大气污染物的日变化、月平均变化、年变化以及季节平均变化特征.结果表明,NOx、PM10日变化为双峰型,O3为单峰.SO2日变化也呈现为双峰型,但是其变化幅度较平缓.NO、NO2、NOx、SO2有较相同的季节变化趋势.NO、NO2、NOx、SO2及PM10冬季值最大,分别为(30.0±18.9)μg·m-3、(50.5±19.8)μg·m-3、(80.5±38.7)μg·m-3、(62.1±34.7)μg·m-3、(201.6±98.5)μg·m-3.臭氧夏季浓度最高,其月均值为(88.0±22.3)μg·m-3.NO、NO2、NOx、O3、SO2及PM10年均值分别为(18.9±14.5)μg·m-3、(37.6±13.0)μg·m-3、(56.5±27.5)μg·m-3、(49.9±16.3)μg·m-3、(31.6±19.5)μg·m-3、(156.7±79.1)μg·m-3.秋冬季污染物主要为NOx(NOx=NO+NO2)、SO2以及PM10,夏季污染物主要为O3.     

2014年北京奥体中心空气质量演变特征

利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,选择北京国家奥林匹克体育中心(下称北京奥体中心)为研究对象,分析了2014年全年北京奥体中心空气质量演变特征. 结果表明:①2014年全年北京奥体中心首要污染污染物为PM_2.5,其次是NO₂,而PM_2.5和PM₁₀出现中度污染以上的污染事件主要集中在冬季和春末秋初;②PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃和CO等主要污染物的年均质量浓度分别为89.75、141.12、21.83、64.26、48.60和1 210 μg/m3. 其中年均ρ(PM_2.5)是GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(35 μg/m3)的2.6倍,年均ρ(PM₁₀)也是其二级标准限值(70 μg/m3)的2.0倍,年均ρ(SO₂)略高于其一级标准限值(20 μg/m3),而年均ρ(NO₂)则高于其标准限值(40 μg/m3);③北京奥体中心全年逐月ρ(SO₂)/ρ(NO₂)都小于1.00,年均值为0.37,反映出北京目前硝酸型污染特征越来越明显;④针对不同污染等级下各类污染物质量浓度的分析结果显示,严重污染时ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)平均值分别高达324.75和494.98 μg/m3,分别是世界卫生组织(WHO)《空气质量准则》推荐24 h平均浓度准则值的13和10倍,其浓度如此之高会对人体健康造成严重危害;⑤ρ(PM_2.5)年均24 h变化趋势表明,ρ(PM_2.5)具有明显的日变化特征,出现2个峰值,高峰值出现在午夜时分(23:00—翌日01:00),次高峰值出现在上午(09:00—11:00),最低值出现在下午(15:00—17:00),次低谷值则出现在凌晨(05:00—07:00),说明ρ(PM_2.5)除与混合层高度日变化特征密切相关外,还与人们的日常生活有一定联系.      

2013年1月邯郸市严重霾天气的污染特征分析

利用河北工程大学大气环境监测站点的PM₁₀、PM_2.5、SO₂和NO_x在线监测数据,并结合能见度、湿度数据,对邯郸市2012年12月1日到2013年1月31日的大气污染状况进行分析,特别是2013年1月持续发生的霾天气,以探讨严重霾污染的过程特征.结果表明,2013年1月,SO₂与NO_x的平均浓度分别为225.3 μg·m^-3和217.8 μg·m^-3,PM₁₀和PM_2.5的平均浓度分别为328.5 μg·m^-3和229.4 μg·m^-3,均超过新颁布的环境空气质量标准,是2012年12月平均浓度的1.4~3.5倍.重污染过程分析结果显示,污染峰值附近几天内PM₁₀、PM_2.5的时均浓度变化无明显规律.累积阶段的PM_2.5/PM₁₀在0.42~0.52之间,峰值前后上升并超过0.70,扩散阶段PM_2.5/PM₁₀降到0.70以下,且呈波动式变化.当PM_2.5/PM₁₀小于0.40时,能见度基本位于2~18 km之间;当PM_2.5/PM₁₀在0.40~0.60之间时,能见度在0.7~8 km之间;当PM_2.5/PM₁₀大于0.60时,能见度分布于2 km以下.     

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

邯郸市大气颗粒物污染特征的监测研究

使用振荡天平颗粒物在线监测仪连续监测了邯郸市PM₁₀和PM_2.5浓度,分析了2012年7月31日—12月2日4个月内PM₁₀、PM_2.5的浓度水平、时变规律和PM_2.5/PM₁₀的变化情况.结果表明,监测时段内PM₁₀和PM_2.5的日均浓度平均值分别为208.4 μg·m^-3和99.1 μg·m^-3,是国家二级标准的1.4倍和1.3倍;浓度超标的天数占总观测天数的61.6%和60.0%,其污染程度与北京、天津相当,属污染较严重的地区.PM_2.5/PM₁₀在19.3%~89.8%之间周期性波动,平均值为49.4%,接近北方城市的平均水平.PM₁₀和PM_2.5的浓度变化具有很好的正相关性;日均值在4个月中呈现明显的周期性变化和月际波动,10、11月的PM₁₀和PM_2.5浓度变化剧烈且大大高于8、9月份.PM₁₀和PM_2.5浓度一天中小时均值的变化呈同步的双峰型分布,最高值出现在9:00和20:00左右,最低值出现在15:00~17:00之间.本研究系统分析了夏秋季节邯郸市大气颗粒物污染状况,以期为当地颗粒物污染的控制提供科学依据.     

设施菜田土壤N2O产生对O2的响应

以添加(DIS)/不添加(DI)玉米秸秆的常规设施菜田土壤为研究对象,通过室内培养试验,利用在线自动监测培养系统,在不同初始氧气体积分数下(0%、1%、3%、5%和10%)监测土壤N_2O、NO、N_2和CO_2产生量的动态变化,并同步分析了土壤无机氮(NO-2、NO-3、NH+4)含量,同时设置添加Na Cl O3的处理抑制土壤NO-2的氧化,以期对比研究不同碳投入菜田土壤N_2O产生量对O_2的响应.结果表明,厌氧条件下土壤N_2O产生量显著高于有氧条件下土壤N_2O产生量(P0.01).当氧气体积分数≤1%时,添加秸秆的(DIS)土壤N_2O产生量显著高于未添加秸秆的(DI)土壤(P0.01).土壤中氧耗竭时会观察到明显的N_2O产生速率峰值,但N_2产生速率峰值随着初始氧气体积分数的升高极显著降低(P0.01),反之,土壤中如果没有出现氧耗竭的现象,则N_2O和N_2产生量随着初始氧气体积分数的升高显著降低(P0.01).初始氧气体积分数介于1%~5%时,培养过程中会观察到持续的NO-2累积,且在该氧梯度内N_2O/(NO+N_2O+N_2)指数显著高于0%以及10%初始氧气体积分数的处理,此外,添加Na Cl O3后,当初始氧气体积分数为5%和10%时,持续增加的NO-2与N_2O产生量两者之间线性相关(R2≥0.85).本研究结果表明,低氧条件下不完全的反硝化和NO-2诱导的硝化细菌反硝化共同作用,显著增加了土壤N_2O的产生量和N_2O/(N_2O+NO+N_2)指数;但是,有氧条件下土壤N_2O的产生量显著低于厌氧条件(P0.01).