2017年秋季长春市PM2.5中多环芳烃的污染来源及健康风险评价

本研究采集了长春市2017年秋季大气中的PM_2.5样品共30个,采用气相色谱质谱仪（GC-MS）分析了样品中17种多环芳烃（polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs）的浓度和组成特征,运用比值法和主成分分析法确定PAHs的污染来源,并通过计算苯并（a）芘等效致癌浓度和终身致癌超额危险度进行健康风险评估.结果表明,长春市秋季PM_2.5平均质量浓度为（50.84±12.23）μg·m^-3,有机碳（OC）和元素碳（EC）含量分别为（17.07±5.64）μg·m^-3和（1.33±0.75）μg·m^-3,占PM_2.5总量的37%;PAHs总浓度为（15.69±5.93）ng·m^-3,以中高环数的PAHs为主,占总PAHs的84.26%;长春市秋季大气中PAHs主要来源于机动车尾气排放（44.48%） > 煤燃烧（29.16%） > 生物质燃烧（26.36%）,本地交通（汽油车）排放是主要污染源;苯并（a）芘等效致癌平均浓度在1.55~5.38 ng·m^-3之间,总致癌等效平均浓度为（6.44±1.53）ng·m^-3,总体处于轻微污染水平;通过呼吸摄入PAHs对成年女性健康危害最大,其次是成年男性和儿童,但所有人群的终身致癌风险值均未超过1×10^-6,其健康风险处于可接受水平.     

基于积尘负荷的西安市铺装道路扬尘排放研究

近年来城市颗粒物污染问题日渐突出,严重影响着人们的环境幸福指数和对美好环境的期待.道路扬尘作为城市扬尘的重要组成部分,对颗粒物污染的贡献不容小觑.在此背景下,采用积尘负荷法采集西安市快速路、主干道、次干道、支路等4种类型25条道路的道路扬尘样品,并分析采样速率、采样次数等因素对采样效率的影响.在此基础上,计算得到西安市各类型道路的平均积尘负荷,结合车流量、车重、道路长度,通过《扬尘源颗粒物排放清单技术指南》中的公式计算得到各种类型道路TSP、PM₁₀、PM_2.5的排放系数及排放量.结果显示：采样速率为1.0 m²·min^-1,采样次数为两次可满足采样要求.不同类型道路积尘顺序为：支路（4.18 g·m^-2）>次干道（2.80 g·m^-2）>快速路（1.49 g·m^-2）>主干路（1.34 g·m^-2）;道路积尘TSP、PM₁₀、PM_2.5的平均排放系数分别为6.066、1.542和0.447 g·km^-1.快速路和主干路的扬尘排放系数较小,支路的扬尘排放系数次之,次干路的扬尘排放系数较大.采用Monte Carlo方法对TSP、PM₁₀和PM_2.5的排放量进行不确定性分析,在95%的概率分布范围下,三者定量不确定性均为-16.88%~17.96%.     

成都城区PM2.5季节污染特征及来源解析

于2009—2010年各季节典型月在成都城区采集了大气PM_2.5样品,对PM_2.5的质量浓度及其主要化学成分(含碳组分、水溶性无机离子和元素)进行了测定. 结果显示:成都城区PM_2.5平均质量浓度高达(165.1±85.1)μg·m^-3,是国家环境空气质量标准年均PM_2.5限值的4.7倍. OC、EC和水溶性二次离子(SO₄^2-,NO₃^-和NH₄⁺)的平均浓度分别为(22.6±10.2)μg·m^-3,(9.0±5.4)μg·m^-3和(62.8±44.3)μg·m^-3,分别占PM_2.5浓度的13.7%、5.5%和38.0%. PM_2.5及其主要化学成分浓度季节特征明显,即秋冬季高于春夏季. 利用正交矩阵因子分析(PMF)对成都城区PM_2.5的来源进行解析,结果表明,土壤尘及扬尘、生物质燃烧、机动车源和二次硝酸盐/硫酸盐的贡献率分别为14.3%、28.0%、24.0%和31.3%. 就季节变化而言,生物质燃烧源贡献率在四个季节均维持在较高水平;土壤尘及扬尘的贡献率在春季显著提高;机动车源的贡献率在夏季中表现突出;而二次硝酸盐/硫酸盐的贡献率在秋冬季中则最为显著.     

兰州市大气PM10中重金属和多环芳烃的健康风险评价

以现场采样监测和问卷调查方式,结合美国环保局推荐的健康风险评价模型,对兰州市大气PM₁₀中重金属、PAHs及其健康风险进行了研究.结果表明:兰州市大气PM₁₀中重金属和PAHs具有明显的季节特征,冬季高于夏季;人群对重金属和PAHs的日均暴露剂量在9.60×10^-5~1.06×10^-3 mg·kg^-1·d^-1之间,儿童的日均暴露剂量高于成人,男性高于女性;Zn和4环及4环以上的PAHs对总暴露剂量的贡献率较高.无论致癌风险还是非致癌风险,研究区均高于对照区,男性高于女性,其中,男性儿童致癌风险最高,预期寿命损失为2.17 d.冬季研究区和对照区的致癌风险均高于美国EPA推荐的可接受风险水平.     

道路扬尘排放因子建立方法与应用

排放因子是分析污染源排放特征和建立排放清单的基础数据,本研究对典型道路进行积尘负荷采样和实验室筛分分析,通过再悬浮系统和颗粒物粒径谱仪对道路扬尘粒径分布和粒径乘数进行测量,调查道路车型构成并计算车重,以北京市通州区为例应用模型法建立本地化的道路扬尘PM_2.5排放因子.结果表明,不同类型道路的扬尘颗粒物粒径分布在<2.5 μm范围内的质量比例较为接近,道路扬尘中PM_2.5与PM₁₀比值在0.28~0.32之间;不同类型道路的PM_2.5粒度乘数在0.18~0.20 g·（km·辆）^-1之间,高速路、国道、省道、县道和乡道的PM_2.5排放因子分别为0.06、0.14、0.31、0.30和0.39 g·（km·辆）^-1.积尘负荷采样、再悬浮粒径分布测量和排放因子模型计算,是道路扬尘排放因子本地化的可行方法.在建立道路扬尘排放因子过程中,粒径乘数可以应用默认值,由于不同类型道路的积尘负荷差异较大,需要分道路类型或按车流量级别进行积尘负荷采样分析,对排放因子进行本地化.     

扬州市不同功能区表层土壤中多环芳烃的含量、来源及其生态风险

对扬州市6个不同功能区（公园、菜地、文教区、居民区、加油站和工业区）共59个表层土壤样品（0~10 cm）中15种美国环境保护署优控的多环芳烃（PAHs）的含量和来源进行了分析,并利用苯并[a]芘（BaP）毒性当量浓度（TEQ_BaP）评价了土壤中PAHs的生态风险.结果表明,扬州市土壤中Σ15PAHs总量范围为21~36118 μg·kg^-1,中值为295 μg·kg^-1,PAHs组成中以4~6环为主.不同功能区Σ15PAHs总量平均值高低顺序为工业区 > 加油站 > 文教区 > 菜地 > 居民区 > 公园.相关性分析表明,整个扬州市土壤中Σ15PAHs总量与土壤总有机碳（TOC）（P<0.05）和黑碳（BC）（P<0.01）含量都呈显著性正相关,但除了加油站土壤中Σ15PAHs总量与BC含量呈显著性正相关（P<0.01）外,不同功能区土壤中Σ15PAHs总量与TOC、BC含量都无显著相关性.特征比值法结果表明,不同功能区土壤中PAHs来源虽有些差异,但都主要来源于石油泄漏以及石油、煤和生物质等的燃烧.扬州市土壤中15种PAHs总TEQ_BaP值的范围是2~4448 μg·kg^-1.以荷兰土壤环境标准中的10种PAHs总TEQ_BaP值33 μg·kg^-1为标准,扬州市有45.8%的土样超标,各功能区点位超标率高低顺序为工业区（70%） > 加油站（60%） > 文教区（55.6%） > 菜地（50.0%） > 居民区（30%） > 公园（10%）.因此,扬州市不同功能区中都有部分表层土壤存在潜在的生态风险,工业区和加油站风险相对较高,而居民区和公园风险相对较低.     

新乡市大气PM2.5载带金属元素季节分布、来源特征与健康风险

为探究典型工业城市大气PM_2.5载带重金属的季节分布、来源及健康风险,于2019~2020年分季节采集PM_2.5有效样品112个,利用电感耦合等离子体发射光谱法（ICP-AES）测定了19种元素含量.结果表明,PM_2.5及其载带重金属元素的年均浓度分别为（66.25±35.73）μg·m^-3和（1.32±0.84）μg·m^-3.PM_2.5及其元素组分夏季浓度最低,Al、Ca、Fe、Mg和Ti等元素春季浓度最高,其它元素则是冬季浓度最高.利用PMF-PSCF模型共解析出5类排放源,分别为Ni和Co相关排放源（5.8%）、机动车源（13.7%）、Cd相关排放源（5.1%）、燃烧源（18.2%）和扬尘源（57.3%）.风险评价结果表明,每一类排放源的危害指数（HI）值均小于1,不存在明显的非致癌风险;致癌风险均处于10^-6~10^-4范围内,具有一定的致癌风险.与其它排放源相比,燃烧源的致癌风险（8.74×10^-6,36.9%）和非致癌风险（0.60,25.6%）最大,建议优先对燃烧源进行治理以降低区域人群暴露风险.     

2016年1月京津冀地区大气污染特征与多尺度传输量化评估

基于大气环境监测数据和WRF-CAMx模式,分析了2016年1月京津冀城市的大气污染特征,开展了PM_2.5跨界传输量化评估研究.结果表明,2016年1月京津冀地区PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO的平均浓度分别为89.5μg·m^-3、135.61μg·m^-3、57.55μg·m^-3、60.79μg·m^-3和2.12mg·m^-3,其中PM_2.5污染较为严峻.研究期间,京津冀城市近地面PM_2.5以本地排放为主,贡献率为45.4%~69.9%;区域传输贡献为辅,其中来自京津冀区域内和区域外的传输贡献率分别为4.8%~49.7%和4.9%~29.6%.高风速会促进本地PM_2.5污染的扩散,同时位于其上风向污染较高的城市,在高风速和强下风向频率和的作用下,会进一步增强对下风向城市的区域传输贡献.北京（石家庄） PM_2.5总流入、流出和净通量（t·d^-1）分别为1582.96（2036.89）、-1171.09（-1879.12）和411.87（157.77）,表明两城市接受外来输入影响均高于向外传输的影响.PM_2.5净通量呈现显著的垂直分布特征,离地1782 m高度范围内北京和石家庄PM_2.5总净通量强度范围分别是17.86~64.18 t·d^-1和-2.95~134.81t·d^-1,均在距地面817 m左右达到峰值,强度分别为64.18t·d^-1和134.81t·d^-1,而张家口和山西的净流入通量的显著增加是导致两城市PM_2.5总净通量强度达到峰值的主要原因.     

道路扬尘中PM2.5粒度乘数的测定方法及特征

粒度乘数是表征道路扬尘中颗粒物粒径分布特征和计算道路扬尘排放量的重要参数.为实现粒度乘数本地化,采用AP-42法和TRAKER法于2019年3月对保定市城区不同类型的道路进行采样和走航监测,利用校正公式计算得到道路扬尘PM_2.5粒度乘数（K_2.5）,对比了两种方法测定的K_2.5结果,分析了保定市道路扬尘粒度乘数特征.结果表明：①基于AP-42法和TRAKER法获取的保定市道路积尘的K_2.5平均值分别为0.21 g·VKT^-1和0.23 g·VKT^-1.两种方法获得的道路积尘K_2.5具有较高的线性相关性,相关系数约为0.6.分别利用两种方法获得的K_2.5计算道路扬尘PM_2.5排放因子值差异较小.说明利用基于激光传感器的TRAKER法能够满足测量并计算道路扬尘K_2.5的要求.②保定市不同类型道路积尘K_2.5特征按其值大小排序表现为：快速路 < 次干道 < 支路 < 主干道,存在显著差异;③保定市各道路扬尘K_2.5平均值高于0.15 g·VKT^-1,说明若直接借鉴美国环保署的推荐值（K_2.5=0.15 g·VKT^-1）进行排放清单计算,将会低估保定市的道路扬尘排放量,进而增加排放清单的不确定性.保定市K_2.5相对较高,说明保定市道路积尘中微颗粒物含量较多,道路扬尘对城市PM_2.5的贡献可能较大.     

嘉善冬季碳质气溶胶变化特征及其来源解析

利用2018年冬季（2018年12月至2019年2月）和2019年冬季（2019年12月至2020年2月）嘉兴市嘉善县善西超级站有机碳（OC）、元素碳（EC）及细颗粒物（PM_2.5）浓度数据分析嘉兴嘉善地区碳质气溶胶变化特征及潜在来源区域.结果表明,2018年和2019年冬季OC浓度分别为6.90μg·m^-3和5.63μg·m^-3,EC浓度分别为2.47μg·m^-3和1.57μg·m^-3,2019年冬季OC和EC浓度较2018年冬季降幅分别为18.4%和36.4%.利用Minimum R-squared （MRS）方法计算得到2018年和2019年冬季二次有机碳（SOC）分别为1.49μg·m^-3和1.97μg·m^-3,一次有机碳（POC）浓度分别为5.41μg·m^-3和3.66μg·m^-3,SOC在OC中占比呈上升趋势,上升31.1个百分点,POC占比变化则相反.值得注意的是,随着PM_2.5浓度升高,OC和EC浓度呈上升趋势,最高上升幅度分别为474.7%和408.2%,但在PM_2.5中占比却呈下降趋势,OC和EC占比下降幅度分别为6.5个百分点和2.4个百分点;POC对PM_2.5的贡献波动不大,仅在150μg·m^-3以上有明显降低趋势,SOC对PM_2.5的贡献先下降后上升.嘉兴OC和EC潜在源区主要为苏南地区、安徽东南部和浙江北部,且2019年冬季和2018年冬季相比,OC和EC的主要潜在源区贡献浓度分别下降2μg·m^-3和6μg·m^-3以上,且潜在源区高值区域变小.疫情前受机动车尾气排放和燃煤共同影响,春节和居家隔离期间,因交通管制等原因,机动车排放量减少,燃煤贡献占比上升.     

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.     

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.      

三岔河梯级水库浮游植物光合作用效率的时空变化

浮游植物最大光合作用效率(F_v/F_m)可以判断水生生态环境状况,是探究梯级筑坝对河流生态环境影响的重要参数。本研究对三岔河梯级水库的浮游植物F_v/F_m及相关的水化学参数进行了季节性调查,探讨F_v/F_m的时空变化及其环境影响因素。结果表明,F_v/F_m具有明显的时空差异性,在空间分布上为库区下泄水河流;F_v/F_m和浮游植物总细胞丰度呈现显著正相关,库区总细胞丰度大,F_v/F_m比其它区域高。在时间分布上为冬季夏季≈秋季春季,表明浮游植物在水温较低时,会提高光合作用效率,F_v/F_m增高。     

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.     

重庆市北碚城区大气污染物浓度变化特征观测研究

为了研究重庆市北碚区大气污染物浓度变化特征及其污染状况,采用全自动在线监测仪器对重庆市北碚城区大气污染物进行连续在线监测,分析了2012年1月~2013年2月的大气污染物观测数据.结果表明,除SO2以外,其它污染物均有超出国家新环境空气质量标准(GB 3095-2012)的情况出现,其中细粒子污染最严重.大气污染物浓度具有明显的季节变化,2012年春夏秋冬季各污染物平均浓度:O3为(36.1±19.2)、(48.8±32.6)、(29.8±28.6)、(18.2±15.8)μg·m-3,Ox为(77.6±20.6)、(91.3±37.6)、(77.5±30.6)、(69.4±18.2)μg·m-3,表现为夏高冬低;NO为(11.8±9.4)、(8.2±4.9)、(20.7±17.1)、(30.4±25.1)μg·m-3,NO2为(42.3±13.1)、(40.5±9.9)、(47.2±14.1)、(51.2±15.9)μg·m-3,NOx为(54.1±20.8)、(48.7±12.6)、(67.9±25.5)、(81.6±37.9)μg·m-3,均表现为冬高夏低;SO2为(50.5±23.3)、(26.3±16.7)、(38.8±18.4)、(53.7±23.4)μg·m-3,表现为冬春高而夏秋低;而PM2.5则为(61.4±28.5)、(68.1±32.5)、(61.9±27.1)、(89.6±44.2)μg·m-3,表现出冬季高而其它季节比较平稳的特征.O3、Ox、NO、NOx以及SO2浓度均为单峰型的日变化形式,其中O3和Ox的日变化峰值出现在午后16:00,而NO、NOx及SO2的日最大值则出现在08:00~11:00;NO2和PM2.5的日变化模态呈双峰型,有早晚两个峰值.O3和Ox在夏季日变化振幅最大,而其它污染物则冬季日变化振幅最大.将工作日与周末各污染物浓度的日变化相比,成对t检验分析表明,NO并无明显差异(P=0.14),但N2O工作日显著高于周末(P=0.03),而O3则为工作日极显著低于周末(P<0.001).相关分析表明,O3浓度与气温和风速呈显著或极显著正相关,与相对湿度呈极显著负相关,而NOx则与以上各气象要素的关系正好相反;PM2.5与气温和风速呈负相关,与相对湿度呈正相关;SO2与各气象要素的关系在不同的季节表现不同.除此之外,风向也是影响大气污染物浓度的一个重要因素.