上海市郊大气含碳颗粒物污染特征

利用STAPLEX六级采样器(＜0.49,0.49 ～0.95,0.95 ～1.50,1.50 ～3.00,3.00～7.20,＞7.20 μm)结合美国DRI碳分析仪分析了上海市嘉定区2008年4月至2010年10月大气颗粒物中EC和OC的含量和粒径分布,用EC示踪法估算POC和SOC的含量及粒径分布,并结合颗粒物中水溶性钾定量分析了上海市嘉定区大气颗粒物中EC和OC来自生物质燃烧排放的分担率.结果显示,上海市嘉定区大气颗粒物中EC与OC的含量分别为(3.54±1.46) μg·m-3和(19.35±9.38) μg·m-3,占颗粒物质量的2.8％±1.1％和14.8％±4.0％.嘉定区PM3.0中的OC与北京、杭州和武汉等城市的夏季以及珠江三角洲和上海市市区PM2.5中的OC相当,而EC含量偏小,反映了嘉定区EC受机动车尾气排放影响小.上海市嘉定区大气颗粒物中EC、OC、POC和SOC均呈双模态分布,其中EC、POC的分布峰位于＜0.49μm和＞3.00 μm的粒径段,OC的分布峰位于＜0.95.Μm和＞3.00μm的粒径段,SOC的分布峰位于0.49～0.95.Μm和3.0～7.2 μm的粒径段.各粒径段OC中SOC的比重分别为:36.64％±20.66％、74.92％±22.74％、54.80％±23.52％、56.30％±23.00％、66.89％±23.37％和47.22％±23.65％,说明嘉定区SOC的污染严重.基于OC、EC与K+的线性回归分析,大气颗粒物中生物质燃烧排放的OC和EC分担率分别为40％和32％,且各粒径段的分担率也有差别,最大的OC和EC分担率为76％和50％,对应于0.49～0.95μm粒径段.     

上海市大气颗粒物中有机碳（OC）与元素碳（EC）的粒径分布

分析了上海市嘉定区不同粒径大气颗粒物(0.49、0.49～0.95、0.95～1.50、1.50～3.00、3.00～7.20、7.20μm)中OC和EC质量浓度的粒径分布特征;讨论了不同粒径大气颗粒物中二次有机碳EC示踪法中(OC/EC)pri的选定方法,用改进后的EC示踪法估算出上海市嘉定区大气颗粒物中的二次有机碳(SOC)质量浓度的粒径分布;通过OC和EC的相关性定性分析了上海市嘉定区大气颗粒物的主要来源.上海市嘉定区大气颗粒物中OC和SOC的质量浓度呈双峰分布,峰值出现在0.49μm与3.00μm的粒径段,EC出现双峰或三峰分布,与OC相比,更集中在0.49μm的粒径段.细颗粒(3.00μm)中OC和EC分别占总OC和EC质量浓度的59.8%～80.0%和58.1%～82.4%,OC和EC的质量浓度主要集中在3.00μm的颗粒物中.不同粒径颗粒物中SOC占相应粒径段内OC浓度的15.7%～79.1%,其中细颗粒物(3.00μm)和粗颗粒物(3.00μm)中SOC质量浓度占相应粒径段中OC的41.4%和43.5%.OC、EC和SOC的粒径分布显现出明显的时间依存性.OC和EC的相关性分析表明,上海嘉定区大气颗粒物的污染源主要以轻型汽油车尾气为主.     

不同粒径大气颗粒物中有机碳(OC)和元素碳(EC)的分布

使用Andersen六段分级大流量采样器(粒径:7.2～10,3.0～7.2,1.5～3.0,0.95～1.5,0.49～0.95,＜0.49μm)采集了广州市荔湾区冬季的大气颗粒物样品,并用美国Sunset碳分析仪分析了其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)组分.研究表明:OC和EC主要存在于细粒子中,与OC相比,EC则相对更集中于＜0.49 μm粒径上;PM10中二次有机碳占总有机碳(ρ(OCsec)/ρ(OC.))比例的平均值为卵%,OC,EC的对数模型图都为双峰型.对ρ(OCtot),ρ(OCpri)(一次有机碳质量浓度)与ρ(EC)进行相关性分析,结果表明,只用ρ(OC)/ρ(EC)值来评价二次污染是不充分的.      

气溶胶OCEC切割点确定方法改进及应用

用MOUDI采样器分级(0.18～18μm,8级)采集北京(BD)及美国亚特兰大(GT)2011年7、8月大气气溶胶样品,测定有机碳(OC)及元素碳(EC).结果表明,由于石英膜结构在灼烧过程中变化,空白膜激光值在OCEC分析过程会随温度改变而变化,且整体呈下降趋势,扣除空白膜激光值变化后手动确定切割点,即激光校正切割可以提高切割点准确性.采用激光校正切割法得到的OC、EC浓度及粒径分布与有氧无氧切割法不同.一些样品切割点出现在通氧前,原因可能是气溶胶中金属等可在无氧环境中催化氧化EC或受热后分解、变色的吸光物质含量较高等.GT气溶胶碳质组分浓度低于BD,且除GT采样点EC外,均呈双峰分布.BD及GT两个采样点OC浓度在0.56～1.0μm、3.2～5.6μm两个粒径段出现峰值,采样期间BD峰值浓度分别为(2.82±1.59)μg.m-3、(1.95±0.76)μg.m-3,GT峰值浓度分别为(1.28±0.41)μg.m-3、(0.64±0.19)μg.m-3.BD采样点EC浓度峰值出现在1.0～1.8μm、3.2～5.6μm,分别为(0.32±0.24)μg.m-3、(0.26±0.19)μg.m-3.GT采样点EC呈三峰分布,集中于粒径更小的气溶胶中,粒径为0.18～0.56μm气溶胶中EC含量占总采样粒径段44.6%.GT采样点OC、EC浓度均较BD更集中于积聚模态,原因可能为夏季GT主要污染源是机动车尾气排放,而BD存在较多工业活动等排放.     

焦炉顶和厂区环境中有机碳和元素碳的粒径分布

为了明确焦炉顶和厂区环境空气颗粒物中有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的污染特征,利用美国Staplex234大流量采样器(粒径:≤1.4μm、1.4～2.1μm、2.1～4.2μm、4.2～10.2μm、≥10.2μm)采集焦炉顶和厂区的环境空气颗粒物样品,并用德国Elementar Analysensysteme GmbH vario EL cube分析其中的OC和EC组分.结果表明,焦炉顶TSP中ρ(OC)和ρ(EC)分别为291.6μg·m-3、255.1μg·m-3,厂区ρ(OC)和ρ(EC)分别为377.8μg·m-3、151.7μg·m-3;厂区≤1.4μm颗粒物中二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)的质量浓度为147.3μg·m-3;焦炉顶≤2.1μm颗粒物中ρ(OC)/ρ(EC)值为1.3.厂区TSP中ρ(EC)低于焦炉顶,ρ(OC)明显高于焦炉顶,且厂区≤10.2μm颗粒物中ρ(OC)、ρ(EC)远高于焦化厂所在地区环境空气;焦炉顶和厂区的OC、EC均主要富集在细颗粒物中,焦炉顶和厂区OC的粒径分布差别较大,厂区比焦炉顶OC的粒径分布更趋向于向细颗粒物分布,焦炉顶和厂区EC的粒径分布相似;厂区粒径≤10.2μm颗粒物中,随着粒径的减小,ρ(SOC)和SOC对OC的贡献均呈增大的趋势.     

冬夏季广州城区碳气溶胶特征及其与O_3和气象条件的关联

2008年1月1日～31日和7月1日～31日在广州城区每天采集1个PM2.5样品,对样品进行碳成分分析,得到有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度.同步观测了气象因子以及SO2、NO2、O3气态污染物浓度.结果发现,冬季和夏季PM2.5日均值质量浓度分别为(81.2±61.4)μg.m-3和(53.7±23.2)μg.m-3,OC质量浓度分别为(24.6±19.3)μg.m-3和(14.0±5.6)μg.m-3,EC质量浓度分别为(7.9±5.4)μg.m-3和(4.7±2.2)μg.m-3,OC/EC比值分别为2.9±0.6和3.2±1.0.冬夏季非降雨的稳定天气条件下二次有机碳气溶胶(SOC)浓度分别为(6.1±6.6)μg.m-3和(5.8±5.2)μg.m-3.冬夏季SOC和O3浓度显著相关(p0.01).东南风和西南风条件下,OC、EC浓度普遍较高,表明东莞、江门和佛山地区的工业污染源对广州地区污染物累积和霾天气的形成有一定的贡献.     

重庆市北碚城区气溶胶中有机碳和元素碳的污染特征

为了研究重庆市北碚城区大气碳质气溶胶组分的污染特征,于2014年3月~2015年2月采用安德森采样器采集大气颗粒物样品,用DRI Model 2001 A热光碳分析仪测定其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.结果表明,北碚城区PM_(2.1)和PM_(9.0)中OC和EC的年平均浓度分别为(16.3±7.6)、(1.8±0.7)和(25.0±9.7)、(3.2±1.3)μg·m-3.在PM_(2.1)中,OC和EC均呈现出冬春季大于夏秋季的季节变化特征,而PM_(9.0)中OC呈现出夏春季大于冬秋季,EC呈现出冬春季大于夏秋季的季节变化特征.对全年OC和EC的粒径进行分析,发现OC在整个粒径上呈现"双峰型"分布,其中细粒子段峰值位于0.43~0.65μm粒径段,粗粒子段峰值位于4.7~5.8μm粒径段;EC呈现出"三峰型"分布,其中细粒子段峰值位于0.43~0.65μm粒径段,粗粒子段峰值位于4.7~5.8μm粒径段,同时2.1~3.3μm粒径段也出现一个明显峰值.对OC和EC进行相关性分析并对PM_(2.1)中的SOC进行估算,发现北碚城区全年SOC浓度为(6.3±5.9)μg·m-3,占全年OC的33.5%±22.6%,且OC和EC显著相关.最后对北碚城区大气气溶胶的污染来源进行分析,发现污染主要来源于汽油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放.     

鼎湖山大气颗粒物中OC与EC的浓度特征及粒径分布

为了解华南背景区域鼎湖山站碳质气溶胶的浓度水平与来源,采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪测定了鼎湖山站大气颗粒物分级样品中的有机碳(OC)与元素碳(EC)浓度水平,并分析了碳质组分的浓度特征和粒径分布.结果表明,在PM_(1.1)、 PM_(2.1)和PM_(9.0)中,鼎湖山OC的平均质量浓度分别为(5.6±2.0)、(7.3±2.4)和(12.8±4.0)μg·m~(-3), EC的平均质量浓度分别为(2.3±1.4)、(2.7±1.6)和(3.4±1.7)μg·m~(-3). PM_(1.1)和PM_(2.1)中OC分别占PM_(9.0)中OC的43.8%和57.0%, EC占67.6%和79.4%. OC和EC主要富集在细粒子中. PM_(1.1)和PM_(2.1)中OC和EC在秋季最高,OC在冬季最低,EC在夏季最低. PM_(9.0)中OC夏季最高.鼎湖山中碳质气溶胶以OC2、 EC1、 OC3和OC4为主,夏季OC3EC1,生物排放源增强,冬季EC1质量浓度最高,局地的机动车排放源更强.OC和EC在4个季节都呈现双峰型分布,细粒径段峰值位于0.43～0.65μm,粗粒径段峰值出现在3.3～5.8μm. PM_(1.1)和PM_(2.1)中OC以一次排放为主,二次有机碳(SOC)在春季最高[(3.0±1.4)μg·m~(-3)],冬季最低[(1.3±1.4)μg·m~(-3)],春季二次转化更强.鼎湖山大气细粒径段OC主要来自燃煤和机动车排放,粗粒径段主要来自生物源排放,EC主要受到燃煤、机动车排放和扬尘的影响.     

上海城区PM2.5中有机碳和元素碳变化特征及来源分析

2010年6月~2011年5月间在上海城区点位采集了181组PM2.5样品,采用热光反射法(thermal optical reflectance,TOR)测定了样品中的有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)含量.结果表明,上海城区环境空气PM2.5中OC和EC年平均浓度分别为8.6μg·m-3±6.2μg·m-3和2.4μg·m-3±1.3μg·m-3,两者之和占PM2.5质量浓度的20%.OC和EC的季节平均浓度值冬季最高,夏季最低,秋季OC和EC在PM2.5中的比例最高.全年OC/EC比值为3.54±1.14.采用最小OC/EC比值法估算二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)含量得到SOC年均浓度为3.9μg·m-3±4.2μg·m-3,占OC含量的38.9%.夏季SOC浓度低且与O3最大小时浓度值相关性好,表明光化学反应是夏季SOC的重要生成途径,主导西风向的秋冬季SOC浓度高于静风条件下的浓度水平,存在输送作用.进一步对OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3和OPC进行主成分分析,结果显示上海城区PM2.5中OC和EC主要来自机动车尾气、燃煤排放、生物质燃烧和道路尘,这4个来源对含碳组分的贡献率达69.8%~81.4%,其中机动车尾气在4个季节中的贡献率均较高,生物质燃烧贡献约15%~20%,春季和秋季道路尘影响明显,冬季燃煤的贡献高于其他季节.     

南京北郊夏季大气颗粒物中有机碳和元素碳的污染特征

采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪对2013年5~7月期间南京北郊大气气溶胶9级惯性撞击式分级Andersen采样器膜采样样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行了分析.结果表明,南京北郊夏季EC、OC的平均浓度,在PM2.1(空气动力学直径≤2.1μm)中分别为(2.6±1.1)μg·m-3、(13.0±5.2)μg·m-3,在PM9.0(空气动力学直径≤9.0μm)中,分别为(3.4±1.7)μg·m-3、(20.3±7.3)μg·m-3.EC主要富集在超细颗粒物中,OC主要存在于细颗粒物中,EC的PM1.1/PM9.0比值和OC的PM2.1/PM9.0比值分别为0.62和0.64.EC和OC浓度的平均最高值都出现在≤0.43μm粒径段中,分别占PM9.0中的总元素碳的33.4%和总有机碳的21.1%.南京北郊夏季PM1.1、PM2.1和PM9.0中EC、OC的相关性较好,说明存在共同的一次污染源.通过OC/EC特征物比值的方法得到南京夏季碳质颗粒物的主要来源有机动车尾气排放、燃煤排放和地面扬尘排放.     

碳汇价值的形成和评价

在碳减排形势下,如何评价固碳收益价值具有重要的理论与实践意义。论文首先从全球气候变化与碳排放的关联、碳排放与现有经济体系的关联、碳排放空间成为稀缺资源三个方面论证了碳汇效用价值形成的现实基础。然后评述了碳汇价值的构成与度量方法,指出了碳固定与碳蓄积价值的内涵差异。继而总结了碳汇价值的实现机制,认为可以通过碳交易、碳税和固碳项目实际成本3种机制实现碳价格,并在此基础上通过补偿实现碳汇价值。     

太原市PM10及其污染源中碳的同位素组成

通过采集太原市PM10及其主要源(煤烟尘、机动车尾气尘、土壤风沙尘)样品,结合离线分步加热氧化法和同位素质谱仪测定了颗粒物中有机碳(OC),元素碳(EC)和总碳(TC)的同位素组成, 并探讨了太原市PM10中碳的来源.结果表明,太原市冬季、春季PM10中OC、EC和TC的碳同位素组成分别是-34.7‰、-23.5‰、-23.9‰和-30.5‰、-23.1‰、-23.9‰; 煤烟尘中OC、EC和TC的碳同位素组成分别是-26.5‰、-23.2‰、-23.6‰,土壤风沙尘分别为-24.6‰、-14.1‰、-17.3‰,汽油车和柴油车尾气尘分别为-27.7‰、-25.5‰、-27.0‰和-25.7‰、-24.3‰、-24.8‰. EC和TC的同位素组成是区分土壤风沙尘较好的标识指标,TC的同位素组成是汽油车尾气尘较好的标识指标;利用二元复合计算公式结果显示土壤风沙尘中OC、EC占TC的百分含量分别为30%、70%;煤烟尘中OC、EC占TC的百分含量分别为11%、89%;汽油车尾气尘中OC、EC占TC的百分含量分别为78%、22%,柴油车尾气尘中OC、EC占TC的百分含量分别为36%、64%;太原市PM10中的TC和EC主要来源于煤烟尘,OC少部分来源于机动车尾气排放,另外还有其他的重要贡献源.     

国内外碳管理软件功能比较

低碳经济给企业的发展带来了机遇与挑战。在政策与经济发展形势的驱动下,全球企业正积极寻求低碳转型之路。企业转型要从软硬件两个方面做好准备,包括相关的技术、设备、管理、战略等。做好碳管理是实现低碳转型的关键,而碳管理软件则是一个有力的工具。碳管理软件可以帮助企业实现碳排放信息收集、计算、统计、分析、管理以及实现持续改进,促进企业转型。本文对目前常用碳管理软件的功能进行了比较分析,为相关从业人员合理选择碳管理软件以及开发新的碳管理软件提供参考。     

四川省宝兴县碳汇效应评估与碳减排

利用第三次森林清查(1984-1988年)中宝兴县数据,结合2005年TM遥感影像土地利用类型图土壤类型图,采用植被类型碳密度以及土壤碳密度经验值的方法,估算了宝兴县碳库以及自然生态系统碳汇。并收集宝兴能源消耗、土地利用变更、替代能源工程等人为因素的数据估算了宝兴县2005年的人为碳排放及碳减排放效应,从而计算出宝兴县总碳增汇效应,碳汇为452.80×106kg C,并分区定量、图形表示,为地方政府提供决策支持。     

基于碳减排成本的我国省域碳补偿机制

合理界定碳排放责任,开展省域间碳补偿是促进区域协同减排的重要途径.基于2017年多区域投入产出表,使用增加值贸易分解方法对各省市碳排放进行了分解,测算了省域间的隐含碳流动,并设计了基于减排成本的差异化碳补偿机制,为我国开展横向碳补偿提供了参考.结果表明：(1)省内最终需求引致碳排放占比53.56%、省外最终需求引致碳排放占比32.49%,省域间隐含碳流动显著存在;(2)隐含碳总体呈现出从北部、中部地区向京津地区和东南沿海地区转移的显著流动特征;(3)生产者、消费者和责任共担视角下各省市的碳排放总量相等,其中责任共担的分配思路体现了“受益原则”.(4)省域间碳减排成本存在差异,碳减排成本低的地区直接碳排放量高,产业以重工业为主,碳减排成本高的地区直接碳排放量低,产业以高新技术产业和服务业为主.(5)基于减碳成本各省市需支付(接受)的补偿金额不等,其中,广东需支付的补偿金额最高,内蒙古的受偿金额最高.     

城市碳排放测算研究——以郑州市为例

分析城市在现代化进程中碳排放的变化规律,研究碳排放量和碳源分布情况,J制定减排任务和措施的重要依据.通过建立城市碳排放测算框架,采用科学的计算标准,对郑州市2005年-2012年的碳排放情况进行了测算和分析,结果表明:郑州市碳排放量持续增长,2012年碳排放量为10 661万吨,相对于碳源的快速增长而言,碳汇吸收量不足,只是抵消了1.41％的碳源排放量.郑州市必须在碳源控制、碳汇建设及区域协调发展方面促进城市低碳发展.     

中国碳源排碳量估算办法研究现状

文章首先对碳源及其分类进行了归纳和总结,然后对我国碳源排碳量估算办法研究现状进行了概括.其间分别对能源类、工业类和土地利用相关碳源排放的估算模型进行了系统的阐述,着重讨论了碳源排碳量的测算办法,排碳量估算中的不确定性.文章最后,作者对目前研究中存在的问题以及未来的研究方向作了展望.     

珠江口红树林湿地土壤碳的分布特征和影响因素研究

红树林土壤是重要的“蓝碳”库,在缓解气候变化中发挥着重要作用.由于人类活动的影响,珠江口红树林湿地经历了复杂的土地覆盖变化过程,其土壤碳分布特征和影响因素需要深入探究.本研究以珠江口淇澳岛红树林湿地为研究对象,通过实地调查、采样和测定,分析了该区域5种主要土地覆盖类型(原始秋茄林、无瓣海桑林、无瓣海桑伐迹地、废弃鱼塘和光滩)的土壤有机碳(SOC)储量、SOC稳定性,以及植被碳储量、土壤理化性质对土壤碳分布的影响.结果表明,淇澳岛红树林湿地的SOC储量在不同覆盖类型间存在显著性差异.其中原始秋茄林的SOC储量最高,达185 t·hm^-2,是新生光滩的1.8倍.秋茄林的SOC更多地储存在浅层土壤(0～50 cm)中.通过同位素分析发现,秋茄林SOC的稳定性高于其他土地覆盖类型,有利于SOC的长期固存.植被碳储量与SOC储量呈显著正相关关系,且在浅层土壤中相关性更显著,植被碳输入对浅层SOC累积的促进作用更大.土壤C∶N、水分和pH值等理化性质也影响了红树林湿地土壤碳库的大小.滨海地区在恢复红树林湿地时,有必要考虑不同土地覆盖类型和土壤特性对提升土壤碳汇的影响.     

中国泥炭地有机碳储量与储存特征分析

根据全国泥炭资源调查的结果, 运用有机质含量、干容重、泥炭储量、泥炭地面积等数据估算中国泥炭地有机碳储量,并探讨其碳储存特征.结果表明,我国泥炭地有机碳总储量约15.03亿t.在各省和各气候区分布不均匀,四川省(6.45亿t)和云南省(2.91亿t)泥炭地有机碳储量最丰富,占总储量的62.29%.各气候区中高原湿润区泥炭地有机碳储量最大(7.14亿t),特别是若尔盖高原泥炭地有机碳储量(6.30亿t)占总储量的41.92%.我国泥炭地有机碳密度一般在80~140kg/m3, 最大值为270~360kg/m3,最小值小于80kg/m3,其分布以燕山、太行山至横断山为界,西北部低,东南部高.泥炭地单位面积有机碳储量均值为143.97kg/m2,滇南高原最高,达到637.06kg/m2.区域平均泥炭地有机碳积累强度为208.23 t/km2,若尔盖高原最高达3972.71t/km2.     

成都碳质气溶胶变化特征及二次有机碳的估算

利用2020年6月~2021年5月在成都市观测的碳质气溶胶小时分辨率数据,分析了气溶胶中总碳(TC)、有机碳(OC)、元素碳(EC)和二次有机碳(SOC)的变化特征.结果表明:观测期间m(TC)、m(OC)、m(EC)和r(OC/EC)的年均值分别为(9.5±4.4)μg/m³,(6.4±3.2)μg/m³,(3.2±1.1)μg/m³,2.2±0.5.成都m(TC)、m (OC)、m (EC)均表现冬为季最高((15.8±8.2),(11.1±5.8),(4.6±2.5)μg/m³),春秋次之,夏季最低((6.1±0.9),(4.5±2.0),(2.7±1.4)μg/m³)的特征.r(OC/EC)季节均值(1.9~2.6)以及四个季节的m(TC)、m(OC)、m(EC)呈现早(07:00~09:00)晚(22:00~01:00)“双峰”的日变化特征,表明机动车排放源对成都碳质气溶胶的影响较大.春夏季OC与EC的相关性小于秋冬季,表明春夏季OC、EC来源差异较大.由EC示踪法和最小相关性法得到m(SOC),r(SOC/OC)在夏季最大(40.4%),冬季最小(27.3%).春、夏季SOC与O₃呈显著正相关,表明较强的光化学反应对SOC生成有重要贡献.选取各季节连续高m(TC)时段与季节平均作对比,发现碳质气溶胶有明显夜间积累过程,夏季高浓度时段二次生成使得m(OC)增长显著高于m(EC),r(OC/EC)也迅速上升.