成都地区黑碳气溶胶变化特征及其来源解析

利用7波段黑碳仪（AE-33）于2017年12月1日至2018年11月30日在成都测量黑碳（BC）质量浓度,获得了成都地区BC浓度变化特征,并基于黑碳仪模型和后向轨迹模型对BC排放来源和潜在源区进行了分析.结果表明,成都地区BC浓度冬季最大（8.18 μg·m^-3）,其次为春季（5.11 μg·m^-3）和秋季（3.91 μg·m^-3）,夏季最小（3.28 μg·m^-3）,年平均浓度（标准差）为5.26（4.67）μg·m^-3.各季节BC浓度日变化受边界层和交通排放高峰的影响呈现出早晚双峰结构.黑碳来源解析结果表明,液体燃料（如交通排放）对BC质量浓度的贡献在各季节均占主要地位,其中夏季最高,冬季最低.受交通早晚高峰的影响,液体燃料对BC的贡献在各季节均呈现早晚峰值,夜间固体燃料排放贡献有所增加.潜在源贡献分析（PSCF）和浓度轨迹权重分析（CWT）的结果表明,成都各季节BC的潜在源区受到气团来源的影响稍有差异,但主要以成都周边及以东至重庆局地区域（川渝城市群）的影响为主,该区域对成都BC的贡献值也较高,且主要为液体燃料燃烧贡献.此外陕西南部和甘肃南部也存在BC的潜在源区,夏季在广西和贵州等地也存在源区分布,但贡献值较小.     

2016-2018年西宁市颗粒物来源及输送差异分析

利用HYSPLIT模式计算了2016—2018年西宁市逐日72 h气团后向轨迹,采用聚类分析方法,结合同期颗粒物PM₁₀和PM_2.5质量浓度数据,分析逐年和3年平均西宁市颗粒物输送特征及差异,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）对影响西宁市PM₁₀和PM_2.5质量浓度的污染潜在源区及不同潜在源区贡献进行了分析.结果表明,2016—2018年,西宁市颗粒物最主要输送路径源自青海北部的聚类2、甘肃中部的聚类6和甘肃东部的聚类8,占同期总轨迹比例分别为28.1%、27.4%和27.5%;3年平均则源自青海北经青海东折回西宁的聚类2,占比45.3%.最主要输送路径对应颗粒物质量浓度最低,输送距离较短、垂直高度较低、气团移速较慢;影响气团由西北向偏东转变,3年平均则以西北气团为主.2018年源自甘肃经青海东至西宁的短距离输送处于突出地位,所含轨迹占总轨迹的比例高达49.6%.PM₁₀和PM_2.5主要输送路径和污染路径由较长距离向较短距离过渡,较长距离输送路径出现比例逐年较小.PM_2.5/PM₁₀小于0.3时,主要输送路径与PM₁₀污染轨迹有很好的对应关系;PM_2.5/PM₁₀大于0.6时,主要输送路径与PM_2.5污染轨迹有较好的对应关系.PSCF和CWT分析发现,影响西宁市颗粒物质量浓度的主要污染潜在源区分布在新疆南部和青海北部,对PM₁₀质量浓度贡献大于100 μg·m^-3,对PM_2.5质量浓度贡献大于45 μg·m^-3.潜在源区分布年变化差异明显,2016年最广,2018年最小.印度北部主要贡献源区虽分布范围逐年减小,但在2017年局部贡献增大,对PM₁₀贡献超250 μg·m^-3,对PM_2.5贡献超60 μg·m^-3.主要贡献区周边区域及西宁至兰州一带为中等贡献源区,对PM₁₀贡献为50~100 μg·m^-3,对PM_2.5贡献为15~45 μg·m^-3.     

南京江北2014-2016年PM2.5质量浓度分布特征及气象和传输影响因素分析

利用2014-2016年南京江北地区PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,并结合HYSPLIT模式后向轨迹聚类分析和PSCF法分析了PM_2.5质量浓度的污染特征及其主要影响因素和主要来源特征.结果表明：2014-2016年PM_2.5质量浓度呈逐年下降趋势,下降幅度约为17.40%,由2014年的62.1 μg·m^-3下降至2016年的51.2 μg·m^-3,能见度由2014年的5.8 km上升至2016年6.6 km.PM_2.5质量浓度存在显著的月变化和季节变化特征,1月浓度最高,可达93.0 μg·m^-3;8月浓度最低,仅为38.8 μg·m^-3;冬季浓度最高,可达76.8 μg·m^-3,夏季浓度最低,仅为47.1 μg·m^-3.不同季节日变化均为单峰型分布.气象要素对PM_2.5质量浓度的影响较大,不同相对湿度下能见度和PM_2.5质量浓度具有较好的拟合关系.霾和非霾天PM_2.5质量浓度的阈值为15 μg·m^-3.不同季节的主导气团不同,春季主导气团为偏北气流和偏东气流,占比分别为43.50%和30.80%;夏季主导气团以东部气流为主,占比约为68.22%;秋季和冬季主导气团为来自北方的气流,总占比分别为83.52%和100%;偏北内陆气团PM_2.5质量浓度较大,偏东海洋性气团PM_2.5质量浓度较低.PM_2.5质量浓度潜在源区春冬季潜在源区范围较大,夏秋季潜在源区范围较小,季节变化显著.春季潜在来源主要分布在安徽、江西北部、江苏南部和浙江北部等地区,夏秋季分布在安徽东部、浙江北部和江苏南部等地区,冬季分布在安徽、河南东部,山东和江苏等地区.     

华山地区PM2.5中无机离子垂直分布特征

2016年夏季在华山山腰及山脚设两个采样点（垂直高程相差约700 m）,运用大流量采样器进行每4 h 1次PM_2.5样品采集,对其无机离子进行分析,探讨其浓度、组成、垂直变化、日变化及酸度的特征.结果表明：采样期间,华山山腰及山脚的PM_2.5分别为：（46.9±38.2）μg·m^-3和（76.0±44.3）μg·m^-3,PM_2.5中无机离子分别为：（16.6±15.7）μg·m^-3和（24.0±15.0）μg·m^-3.两个点位无机离子浓度依次为：SO₄^2- > NO₃^- > NH₄⁺ > Ca²⁺.SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺为主要组分,占华山山腰及山脚大气PM_2.5总离子质量浓度的89%和85%.线性回归分析显示：PM_2.5中的NH₄⁺在华山山腰主要以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃的形式存在,而在华山山脚主要以NH₄HSO₄和NH₄NO₃的形式存在.华山山腰和山脚PM_2.5及其离子呈现出不同的日变化特征：山腰在12：00~16：00出现峰值,主要是因为边界层抬升和山谷风输送地表污染物的缘故;山脚则分别在白天08：00~12：00和夜晚00：00~04：00出现双峰值,这主要是由于早高峰交通排放增加和夜间大型载货卡车流量增大所致.利用阴阳离子当量平衡法及ISORROPIA Ⅱ模型进一步探讨了PM_2.5酸度特征,结果表明：华山山脚PM_2.5的酸度（pH=2.9±2.0）强于山腰（pH=3.2±2.3）.     

基于MERRA-2再分析资料的上海市近40年大气黑碳浓度变化及潜在来源解析

黑碳（black carbon,BC）作为大气气溶胶的重要组成部分,因其粒径小、比表面积大和辐射强迫等,对区域和全球辐射平衡、气候和人体健康产生巨大影响.以高度城市化的上海市为研究区域,基于MERRA-2再分析数据资料和地面观测数据,利用M-K趋势检验、后向轨迹和潜在源贡献函数（potential source contribution function,PSCF）探究了上海市1980~2019年大气BC浓度的时空变化特征及局地排放和区域传输的影响.结果表明：①MERRA-2大气BC浓度和地面观测数据具有较好的趋势一致性（R∈［0.68,0.72］）,表明MERRA-2再分析资料可以用来有效揭示地面大气BC浓度的长期变化.②上海近40年大气BC浓度可分为3个阶段：缓慢增长的"低值"阶段［1980~1986年,（1.75±0.17）μg·m^-3］,相对稳定的"中值"阶段［1987~1999年,（2.18±0.07）μg·m^-3］和波动变化的"高值"阶段［2000~2019年,（3.07±0.31）μg·m^-3］;就季节变化而言,上海BC浓度总体呈夏季浓度低,冬季浓度高的"U"型模式;受水运货运船舶柴油机等发动机黑碳排放的影响,7月出现BC浓度小高峰.③大气污染物诊断质量比及双变量相关分析［R（BC-NO₂） > R（BC-CO） > R（BC-SO₂）］表明,交通排放是上海大气BC的主要排放源,尤其是重型柴油车的影响.④后向轨迹和PSCF分析发现上海夏季气团以清洁海风为主导,占77.18%;其他季节来自北方的气团超过50%.上海大气BC潜在源区主要分布在中国东部地区,以长三角为中心向外扩张,且扩张方向与后向轨迹方向一致.     

成都西南城郊黑碳和PM2.5 浓度变化特征及其影响因子

四川盆地是我国灰霾和大气污染易发和频发区之一,目前关于本地区黑碳气溶胶（black carbon,BC）的相关研究较少。利用2017年11月—2018年12月成都西南城郊地区黑碳气溶胶以及PM_2.5观测资料,结合气象资料和其他污染物浓度资料,分析BC和PM_2.5浓度,BC浓度在PM_2.5浓度中所占比例（黑碳占比）的季节、月、日变化特征及其影响因子。结果表明：（1）BC逐小时浓度范围为0.18—40.51 μg?m^?3,平均值为(5.26±4.68) μg?m^?3,本底浓度为3.34 μg?m^?3。PM_2.5逐小时浓度范围为1.00—344.50 μg?m^?3,平均值为(60.02±46.91) μg?m^?3,本底浓度为33.38 μg?m^?3。日变化均呈“白天低,早晨、夜间高”的变化特征,其中冬季浓度最高,春、秋季次之,夏季浓度最低。（2）黑碳占比均值为9.16%±5.13%,白天黑碳占比低,夜间黑碳占比高,且夏季最高,冬季最低。随着空气污染加重,冬季占比缓慢增加,其他三季占比减小。（3）BC与NO₂和CO相关性较好,表明西南城郊BC排放主要受机动车尾气、生物质燃烧影响。BC和SO₂相关系数偏小,燃煤等工业源排放对西南城郊BC的贡献较小。（4）风速、温度和湿度与BC浓度均有很好的相关性,其中风速对BC浓度的影响最大,当风速小于2.0 m?s^?1时,BC浓度值明显偏高;BC浓度大于20.00 μg?m^?3的高值区主要集中在西北、西南以及东北风向上,即：偏东北方向市中心大气中的污染物,以及西南方向远郊地区的污染物可能对西南城郊高浓度黑碳的贡献更大。     

石家庄市采暖季PM2.5碳组分昼夜污染特征及来源分析

为探究2017年石家庄市采暖季昼夜PM_2.5中碳组分的污染及来源特征,选取2017年11月30日-2018年1月22日时间段分别采集石家庄白天（8：00-20：00）、夜晚（20：00-翌日8：00）的PM_2.5样品,分析PM_2.5组分中OC和EC昼夜间的浓度变化特征、来源特性,SOC的估算及影响因素,并对石家庄市碳质气溶胶进行源解析和区域传输分析.结果表明,①采样期间白天PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度分别为（110.6±71.6）、（39.9±20.4）和（9.3±3.6）μg·m^-3,夜间平均质量浓度分别为（128.5±75.3）、（64.7±36.5）和（13.6±6.0）μg·m^-3,PM_2.5、OC和EC质量浓度均呈现出夜间质量浓度高于白天的特征.②燃煤和机动车尾气排放在增加了一次有机碳（POC）和元素碳（EC）的本底质量浓度的同时,产生的CO、NO₂、SO₂等气体污染物又促进了光化学反应,两者协同作用下促进了SOC质量浓度的生成和积累.根据估算,SOC、SOC/OC值在夜间高于白天,白天较强的太阳辐射和光化学活性是SOC转化的主导因素,夜间气态有机前体物浓度是SOC转化的主导因素.③采样期间昼夜间OC、EC的相关性较好,其来源具有较好的同源性.大气PM_2.5碳质气溶胶主要来自燃煤、汽油车和柴油车尾气排放混合源,夜间柴油车污染源对碳质气溶胶的贡献率较白天更为明显.④后向轨迹结果表明,石家庄市严重污染期间颗粒污染物浓度变化主要受到低空东北方向气团的影响,PM_2.5以及OC、EC质量浓度的变化和周边地区的污染物输送有关.     

阿克达拉大气本底站NO2输送路径及潜在源分析

基于HYSPLIT模式和全球资料同化系统气象数据（GDAS）,计算了2015年12月-2016年11月阿克达拉国家大气本底站48 h气流后向轨迹,并结合同期NO₂小时监测数据,综合运用聚类分析、潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）,分析不同季节气流轨迹对阿克达拉NO₂污染物浓度的影响,并揭示不同季节NO₂潜在污染源区分布及其贡献水平.结果表明：冬季来自东南方向的气流轨迹占比最高,春、夏、秋季气流轨迹主要来自西北方向,来自西北的长距离气流轨迹NO₂质量浓度较低;WPSCF表明重度污染网格出现在冬季的风口区如阿拉山口、达坂城谷地,四季中度污染网格出现在准噶尔盆地及周边地区、额尔齐斯河谷、哈萨克斯坦东部和俄罗斯南部;WCWT和WPSCF潜在源区分布较为一致,WCWT分析表明春、冬两季的NO₂贡献高值区污染程度大于夏、秋两季,春、冬两季NO₂污染网格贡献值为6~9 μg·m^-3,夏、秋两季污染网格贡献值集中在5~7 μg·m^-3.对于阿克达拉背景站点而言,NO₂污染物总体浓度水平较低,揭示其NO₂输送轨迹和污染源区,为区域大气污染联防联控提供重要参考.     

COVID-19疫情期间北京市两次重霾污染过程大气污染物演变特征及潜在源区分析

新冠肺炎疫情（COVID-19）期间,执行了严格居家隔离措施,人为排放源急剧降低,但北京仍出现了两次持续重霾污染过程.本研究使用北京市大气污染物、气溶胶数浓度和气象要素数据,结合气团轨迹模式（HYSPLIT）,计算了潜在源贡献因子（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）,分析了两次重霾污染过程中大气污染物的演变特征及其潜在源区贡献.结果表明,COVID-19期间居家隔离措施对PM_2.5和黑碳（BC）的日变化特征影响较大,对CO、NO₂、SO₂和O₃的日变化影响较小.两次重霾污染过程首要污染物均是PM_2.5,污染过程1主要是以局地污染为主,污染过程2以局地污染和外来输送为主.不同过程下气溶胶数浓度谱分布均为单峰型分布,峰值位于0.3 μm,在污染过程中主要是0.2~0.5 μm粒径气溶胶数浓度增加,是干净日的3.3~13.6倍.不同过程中BC_liquid对BC的贡献为64.8%~85.1%.BC_liquid的浓度为：污染过程2（5.04 μg ·m^-3）>污染过程1（3.20 μg ·m^-3）>干净日（疫情前,2.31 μg ·m^-3）>干净日（疫情,0.76 μg ·m^-3）.不同过程中PM_2.5和BC的PSCF和CWT分布特征不同.PM_2.5的PSCF高值区在干净日（疫情前）和干净日（疫情）主要分布在北京的西南方和西部,权重浓度超过30 μg ·m^-3;在污染过程1和污染过程2主要分布在北京及其周边地区和西南部,权重浓度均超过90 μg ·m^-3.BC的PSCF高值区在干净日（疫情前）、干净日（疫情）和污染过程1主要分布在北京及其周边地区,权重浓度分别超过2.4、0.9和4.5 μg ·m^-3;在污染过程2中分布在北京西南部,权重浓度超过5μg ·m^-3.     

2006~2015年北京市不同地区O3浓度变化

对2006~2015年北京市定陵、官园、琉璃河和前门这4个站点的O₃连续监测数据进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势、时间变化规律以及和前体物、气象要素的关系.结果表明,定陵站十年平均浓度水平最高（65.2 μg·m^-3）,其次为琉璃河（53.4 μg·m^-3）、官园（49.6 μg·m^-3）和前门（40.4 μg·m^-3）.定陵O₃浓度呈下降趋势［0.5 μg·（m³·a）^-1］,而官园［0.9 μg·（m³·a）^-1］、琉璃河［0.3 μg·（m³·a）^-1］和前门［0.3 μg·（m³·a）^-1］均呈上升趋势.从月变化来看,各站点O₃浓度最高值均出现在6~8月,出现频次最高的为7月（17次）,平均月均浓度为99.8 μg·m^-3;最低值均出现在11、12月和1、2月,出现频次最高的为1月（14次）,平均月均浓度为16.6 μg·m^-3.从日变化来看,近年来O₃浓度峰值出现的时间明显提前,近3年峰值均在15：00~16：00出现,提前了1~2 h.2015年定陵站O₃重污染天数达到11 d,比2013年增加了10 d,表明近年来夏季北京下风向山区的O₃重污染状况愈发严重.与前体物的相关性分析表明,定陵站O₃浓度与NO₂浓度呈正相关,其余站点两者浓度均呈负相关,暗示定陵站O₃生成的前体物控制区可能为NO₂控制区,而其他站点为VOCs控制区.与气象要素的相关性分析表明,O₃浓度与温度呈正相关关系,与湿度和气压呈负相关关系,温度对O₃浓度的影响最大,其次是气压和湿度.当日最高温度超过30℃,相对湿度介于30%至70%之间时,北京市O₃日最大8 h滑动平均浓度超过200 μg·m^-3的概率较高,空气质量级别会达到轻度至中度污染的级别.     

国际化学危险品分类体系简介

介绍了当前国际化学危险品的各种分类体系,对比了GHS与TDG、EU_CLP、DOT、WHMIS等对化学危险品的具体分类。有助于GHS的理解与掌握,全面推进GHS在我国的实施。     

土壤整体质量的生态毒性评价

土壤样品采自沈阳西部污灌区 .进行了污染物 (重金属和矿物油 )含量分析和生态毒性试验 .重金属采用原子吸收分光光度仪测定 ,矿物油采用紫外分光光度计测定 .生态毒性试验分别参照国际标准组织 (ISO)和OECD指南 ,进行了植物毒性试验、蚯蚓毒性试验和蚕豆根尖微核试验 .植物试验以小麦种子发芽根伸长抑制率为试验终点 ,试验周期50h ,蚯蚓毒性试验以蚯蚓死亡率、体重增长抑制率为试验终点 ,试验周期28d .土壤中矿物油含量在145mg/kg～1121mg/kg ,重金属Cd为0.34mg/kg～1.81mg/kg .土壤对植物和蚯蚓显示不同程度的毒性效应 ,土壤的蚕豆根尖微核率明显高于对照 .种子发芽根伸长抑制率为2.0%至-35.1% ,蚯蚓死亡率为0%～40%.体重增长抑制率由14d的-2.3%～-19.4%在28d增加到-2.1%～10.7% ,蚕豆根尖微核率最高达6.62/100.研究表明 ,土壤中的污染物积累较低 ,但具有明显的生态毒性 .     

多目标规划在预测区域总产值-排污-水质协调解中的应用研究

以某区域水环境－经济系统为研究实例，寻求值－排污－水质综合协调解方法，寻求净收益最大时的总体规划方案。建立目标参数规划模型，寻求不同生产规模条件下的产值－排污－水质协调解，又探讨了水环境标准约束下的某化工区废水治理费用的计算方法，提出了以供决策者选择的方案。     

滇池富营养化特性评价

介绍了滇池水质状况,对滇池富营养化特性进行了分析和评价,并提出了对策.     

后勤装备防腐涂层加速试验环境谱研究

结合后勤装备服役特点,综合考虑亚热带沿海地区湿热、紫外光照、盐雾等主要腐蚀因素的影响,建立了适用于后勤装备表面涂层的加速试验环境谱,给出了各环境块的具体确定方法,并且提出了建立加速谱与装备实际使用环境的当量加速关系的方法。为后勤装备外露关键部位涂层使用寿命评定、涂层有效性检验和腐蚀修理方案制定提供了重要的依据。     

乌海市城区环境噪声现状分析

对乌海市《城市区域环境噪声标准》适用区域进行了划分,以乌海市2011年城区环境噪声监测统计数据为基础,分析了乌海市暴露在不同等效声级下的城区面积分布状况和达标情况。     

烟气脱硫副产物的综合利用

通过分析烟气脱硫石膏的性能 ,介绍了脱硫石膏的利用情况和研究进展 ,利用脱硫石膏生产建筑材料 ,如 β石膏和α石膏的工艺日臻成熟 ,利用脱硫石膏生产水泥辅料已进入工业化 ,而利用脱硫石膏生产充填尾砂胶结剂已经完成试验阶段 ,脱硫石膏在农业上也有很广泛的用途。     

生态保护地协同管控成效评估

分区分类管理是我国生态保护的重要管控制度,生态保护地是事关国家生态安全的关键区域,开展生态保护地保护成效评估及不同类型生态保护地之间的协同管控成效评估具有重要意义。以吉林省自然保护地和重点生态功能区等生态保护地（即禁止开发区和限制开发区）为研究对象,以重要生态空间、植被生态、水源涵养功能为主要内容,基于“禁止开发区—限制开发区—省域”的管控梯度差异,评估分析了生态保护地的协同管控成效。结果表明：（1）从重要生态空间协同管控成效来看,自然保护地的重要生态空间面积比例最高、人类活动干扰指数最低,这与生态保护管控严格程度呈现很好地正相关。但是1980—2015年间重要生态空间面积比例均有所减少,减少幅度与管控严格程度没有表现出正相关。（2）从植被生态协同管控成效来看,植被覆盖总体呈现出自东向西逐步降低的特点,与东部分布有重点生态功能区和森林类自然保护区、西部分布较多的湿地类自然保护地的空间特征一致。但是,由于湿地及水域类型自然保护地面积占比较高,且分布在吉林西部草原和平原区的面积比例较高,自然保护地的年际变化较大、且植被覆盖稳定度低于重点生态功能区。（3）从水源涵养功能协同管控成效来看,水源涵养能力呈现出东部和西部高、中部低的特点,与这两个区域主要分布有森林、草地和湿地等重要生态空间密切相关,也与分布着大面积的重点生态功能区和各类自然保护地密切相关。自然保护区的水源涵养能力最高,且年际变化最小、稳定性最高。     

哈尔滨松北区城市湿地的生态安全分析

以哈尔滨松北区城市湿地为研究对象,选择10个指标,采用因子分析法和聚类分析法,研究了松花江发生污染事故前后城市湿地的生态安全状况.结果表明:发生污染前哈尔滨松北区城市湿地东区的生态安全程度最高,发生污染后中区的生态安全程度最低;西区的抗干扰能力较差.各主因子中以水因子的下降幅度最大,说明水污染直接影响了哈尔滨松北区城市湿地的生态安全.最后有针对性地提出了哈尔滨松北区城市湿地的生态安全对策.      

氯苯类化合物的生物降解

经过2个月的驯化,从某染料厂和某毛纺厂活性污泥中分离出能够生长于1,4-二氯苯、1,2,4-三氯苯和六氯苯的4种微生物.通过测定该混合菌降解氯苯类化合物过程中的累积好氧量、微生物生长曲线及降解产物Cl^-的释放,证明在好氧条件下该混合菌能够以1,4二氯苯和1,2,4-三氯苯为唯一碳源和能源,降解产物Cl^-浓度的变化与微生物生长周期有关.通过好氧振荡瓶培养法测得3种氯苯的生物降解顺序为:1,4-二氯苯[356.7μg/(L·d)]>1,2,4-三氯苯[110.4μg/(L·d)]>六氯苯[～6μg/(L·d)],说明氯取代数越多,氯苯类化合物越难被好氧降解.