拉萨市大气中碳颗粒物的浓度变化及特征

利用STAPLEX大流量分级采样器于2014年8—12月采集拉萨市城区大气颗粒物84个样品,测定不同粒径上有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,定性分析二次有机碳(SOC),基于碳质组分和~(14)C值得到其来源.结果表明,不同粒径的OC质量浓度呈双峰分布,较高峰出现在0.49μm粒径段,次高峰出现在1.5—3.0μm粒径段(8—9月)和3.0—7.2μm粒径段(11—12月);EC主要分布在0.49μm粒径段.OC/EC比值为4.15—33.80,表明拉萨大气颗粒物存在二次有机碳.研究表明,拉萨市碳质颗粒物的主要污染源是燃煤、机动车尾气、生物质燃烧和地面扬尘、生物质燃烧和地面扬尘是OC的主要来源,燃煤和机动车尾气则是EC的主要来源.     

汞在不同粒径大气颗粒物中的分布

采用DFG 1型五段分级采样装置及冷蒸汽原子荧光法 ,对北京市冬、春、夏和秋季不同粒径大气颗粒物 (分别为≤ 1 1μm ,1 1— 2 0 μm ,2 0— 3 3μm ,3 3— 7 0 μm和≥ 7 0 μm )中的汞进行分析 .结果表明 :北京大气颗粒物中汞的浓度在 0 6 0— 3 95ng·m-3 之间 ,冬季平均浓度为 2 85ng·m-3 ,远大于其它季节 ;大气颗粒物中的汞呈双峰分布 ,在≤ 1 1μm的细颗粒和粗粒径处各有一峰值 ;北京大气颗粒物中的汞主要分布在≤ 1 1μm的细颗粒中 ,不同粒径颗粒物中汞的分布随季节变化而变化 ,冬季各粒径颗粒物中汞的浓度比其它季节高 ;大气颗粒物中汞的质量中值粒径 (MMD )冬季为 0 71μm ,其它季节均大于1 0 μm ;北京大气颗粒物中的汞至少有 5 0 %可进入人体呼吸系统 ,且冬季最为严重     

广州市灰霾期间大气颗粒物中有机碳和元素碳的粒径分布

使用冲击式采样器(MOUDI)采集广州市灰霾形成过程的大气颗粒物.分析了有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,灰霾期间大气主要消光部分积聚态颗粒物及其中的OC和EC,在PM10(可吸入颗粒物)中所占的比例及其绝对浓度要远高于正常天气.正常天气OC和EC呈双模态分布,严重灰霾天气EC的粒径分布呈单一模态分布,OC的粒径分布呈双模态分布,峰值都向大粒径方向偏移.结果显示,大气颗粒物、OC和EC在积聚态的大幅度增长是形成灰霾天气的重要原因.     

佛山市大气细粒子碳质组分时空分布特征及其影响因素

采用热/光法测定了2011年夏季和冬季佛山市城区和对照点大气细粒子碳质组分浓度水平,并讨论了城区与对照点碳质组分的污染水平和时空差异;通过分析OC与EC的相关性,研究了各站点大气中碳质组分的主要来源;最后采用ρ(OC)/ρ(EC)最小比值法估算了各站点SOC的污染水平。结果表明:佛山市大气细粒子碳质组分中有机碳(OC)和元素碳(EC)质量浓度分别为9.93μg·m-3和6.47μg·m-3。从季节上看,佛山市碳质组分季节分布明显,冬季污染程度明显高于夏季,各个区域夏季和冬季OC质量浓度分别为5.33～10.60μg·m-3和10.60～15.94μg·m-3,相应的EC质量浓度分别为3.58～6.94μg·m-3和6.03～10.12μg·m-3;夏季和冬季ρ(OC)/ρ(EC)比值分别为1.15～1.84和1.32～2.34。从空间上看,佛山市各区域OC、EC、ρ(OC)/ρ(EC)和ρ(SOC)/ρ(OC)的变化范围较大,城区与对照点二次有机碳(SOC)占OC比例分别为19%～56%和21%～76%,反映了佛山市碳质组分空间分布存在着显著差异。总体上,佛山市各采样点夏季明显受局地污染影响,冬季明显受区域污染影响。OC与EC的相关性系数r2在0.4～0.7之间,说明佛山市大气颗粒物中OC和EC有相似来源。从大气细粒子浓度来看,对照点更合镇污染程度相对较轻,明显低于其他几个城区采样点,但从大气细粒子碳质组分浓度来看,更合镇碳质组分污染水平较高,特别是冬季EC浓度明显高于城区,表明一次燃烧源对更合镇细粒子污染有重要贡献。研究结果对于对后续评估佛山市大气污染整治效果具有一定参考价值,同时可为产业结构类似佛山的其他重工业城市大气污染控制提供基础数据。     

高原城市昆明PM_(2.5)中碳组分污染特征及来源分析

为研究昆明市大气细颗粒物(PM_(2.5))中碳组分特征,于2014年7月21—27日、2014年10月27—11月2日、2014年1月9—15日、2015年4月14—20日采集了昆明中心城区3个采样点的大气PM_(2.5)四季样品,采用IMPROVE热光分析法准确地测量了样品的有机碳(OC),元素碳(EC)及其中的8个碳组分含量,分析了OC和EC的时空变化特征、相关性关系及其比值特征,并采用因子分析方法研究了主要排放来源对总碳的贡献.结果显示,昆明城区的OC和EC年平均浓度分别为17.83±9.57μg·m~(-3)、5.11±4.29μg·m~(-3),OC浓度显示冬季≈春季秋季夏季的变化趋势,EC浓度显示冬季春季≈秋季夏季的变化趋势,OC与EC浓度季节分布的不一致反映了两种不同性质碳组分排放源之间可能存在差异.从空间分布上来说,OC和EC均呈现金鼎山(工业区)东风东路(交通密集区)西山森林公园(清洁对照区)的特点,与PM_(2.5)的空间分布规律保持一致.OC和EC的相关性在冬、春季较显著,而夏、秋季的相关性较弱.二次有机碳(SOC)对OC的贡献率在金鼎山、东风东路和西山森林公园的3个采样点分别为25.8%、23.7%和47.7%,SOC是总有机碳的重要组成部分.因子分析表明,4个季节燃煤、汽油车、柴油机排放及生物质燃烧对碳气溶胶贡献显著,都是碳组分的重要来源之一.其中,在常年尺度上,机动车排放和燃煤的混合贡献了碳组分的51.3%,是昆明城区碳气溶胶的最主要来源.     

焦作市大气颗粒物中水溶性砷的分布特征

利用原子荧光法对焦作市春、夏、秋、冬四季不同粒径大气颗粒物中水溶性重金属砷的分布特征及时空变化进行分析研究。研究表明：焦作市水溶性砷主要富集在PM2.1中,且颗粒物粒径越小,其富集砷的能力就越强,各级颗粒物中4级、5级、6级（0.41～2.1μm）范围内砷的含量最高,其总含量约为5.71～19.96 ng/m3,三者在不同月份所占比例高达73%～86%;由于形成机制与影响条件不同,不同粒径大气颗粒物中砷表现出明显的季节变化特征,总体趋势为冬季〉秋季〉夏季〉春季,主要原因为冬、夏季燃煤量增加,春季大气污染源减少,地表植被覆盖密集,空气环境质量较好;燃煤是焦作大气中砷的主要来源之一,且其对大气细颗粒物（粒径≤2.1μm）中砷的贡献最明显。     

北京城区PM_(2.5)有机碳和元素碳的污染特征及来源分析

为研究北京城区PM_(2.5)中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度水平、季节变化特征与主要来源,于2015年4月至2016年3月在北京西三环交通带附近采集4个季节PM_(2.5)有效样品95组,利用热光反射法测定了PM_(2.5)中OC和EC的质量浓度,并对OC/EC值、OC与EC相关性、二次有机碳(SOC)等特征及污染来源进行了分析.结果表明,采样期间PM_(2.5)平均质量浓度为(109.9±7.99)μg·m~(-3). PM_(2.5)中OC的年平均质量浓度为(13.49±4.32)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的13.13%; EC的年平均质量浓度为(5.41±1.83)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的5.2%.OC和EC平均浓度及OC和EC在PM_(2.5)中所占比例的季节变化特征均为冬季最高,秋季大于春季,夏季最低.4个季节PM_(2.5)中OC/EC比值均大于2.0,表明各季节存在二次有机碳(SOC)的生成,采用OC/EC最小比值法对SOC含量进行了估算,SOC年平均浓度为(6.88±1.10)μg·m~(-3),占OC含量的50.86%,冬秋季节的SOC浓度水平高于春夏季节.夏季SOC对OC的贡献率为62.22%,高于其他季节.相关性分析表明,OC与EC的相关性在春季(R2=0.9046)和秋季(R2=0.8886)高于夏季(R2=0.4472)和冬季(R2=0.6018),表明春秋两季OC与EC来源相似且相对简单.进一步对PM_(2.5)中8个碳组分质量浓度进行分析显示,北京城区大气碳质气溶胶主要来自汽油车排放和燃煤.     

宝鸡城郊灰霾与非灰霾天大气颗粒物中水溶性无机离子的粒径分布特征及区域传输

本文采用安德森大气颗粒物分级采样器分别采集了宝鸡城郊灰霾天和非灰霾天的大气颗粒物,利用离子色谱仪进行水溶性无机离子组分的分析,探讨了宝鸡城郊大气颗粒物中离子组分的粒径分布特征;结合风向及气团后向轨迹,分析了大气污染物的区域传输对宝鸡大气颗粒物的影响.结果显示,灰霾天城区昼夜的颗粒物污染程度重于郊区,非灰霾天相反.宝鸡城郊灰霾天细粒子(PM_(2.1))污染严重,城区高于郊区;总水溶性离子(TWSIs)对灰霾天颗粒物质量浓度的贡献率高于非灰霾天;城郊灰霾天昼夜二次离子(SNA)浓度均高于非灰霾天;灰霾天城区夜间是二次离子的重污染时段,二次离子中NO~-_3的浓度最高.城郊灰霾天昼夜Ca~(2+)的浓度均低于非灰霾天.二次离子均呈双峰分布,主峰值均在细粒子中(0.43—1.1μm粒径段),属于液滴模态.K~+呈双峰分布,峰值分别在0.65—1.1μm和2.1—10.0μm粒径段,K~+的粗细粒径分布在城郊昼夜存在着一定关联的转化.灰霾天和非灰霾天Ca~(2+)的粒径分布均呈单峰分布,峰值在4.7—5.8μm粒径段.灰霾天宝鸡东部地区污染物自东向西的区域传输是宝鸡重污染发生的重要条件.     

广州大气PM_(2.5)中含碳组分的污染特征及来源解析

于2015年1月至11月在广州利用大流量大气颗粒物采样器采集细颗粒物(PM_(2.5))样品,并利用热光反射法(TOR)测定大气颗粒物中有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度。结果表明,广州ρ(PM_(2.5))年均值为(69.5±35.6)μg·m~(-3),是GB 3095—2012《环境空气质量标准》中PM_(2.5)年均质量浓度二级标准限值(35μg·m~(-3))的2.0倍,表明广州大气细颗粒物污染严重。OC、EC和总碳气溶胶(TCA)的年均质量浓度分别为(8.31±4.53)、(3.56±2.72)和(16.85±9.60)μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的13.2%、5.9%和27.0%,表明含碳组分是PM_(2.5)的重要组成部分。OC和EC浓度季节变化规律存在差异性,OC浓度在冬季最高,而EC浓度在秋季最高。OC和EC的相关性弱和比值高的特征结果表明冬季二次有机碳(SOC)污染最严重,其平均质量浓度为6.9μg·m~(-3),占OC质量浓度的62.4%。主成分分析结果表明,冬季和春季广州PM_(2.5)中碳组分来源较复杂,主要包括机动车尾气、燃煤和生物质燃烧,夏季碳组分的主导污染来源是燃煤和机动车尾气,而秋季碳组分主要来源于机动车尾气。     

太原市PM_(2.5)中含碳气溶胶特征分析

为研究太原市环境空气中含碳组分的时空分布变化规律,于2014年3月、5月、8月、12月采集了太原市3个点位春、夏、秋、冬等4个季节的PM_(2.5)样品,利用碳分析仪(DRI 2001A)测定了样品中OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、OPC共8种碳组分含量,计算了有机碳(OC)、元素碳(EC)二者浓度,分析了OC和EC的时空分布特征.结果显示,太原市PM_(2.5)中OC和EC的平均质量浓度分别是13.5±14μg·m~(-3)和6.5±6.1μg·m~(-3),其中OC浓度随季节变化顺序为冬季春季夏季秋季,EC浓度季节变化与OC一致.春、夏、秋、冬4个季节总含碳气溶胶(TCA)占PM_(2.5)比例分别为17.6%、9.5%、8.8%、42.3%,其中冬季最高,表明冬季含碳气溶胶污染较为严重.夏季中OC和EC相关性较弱(R~2=0.4054),而春季(R~2=0.7659)、秋季(R~2=0.8253)、冬季(R~2=0.8184)OC和EC相关性较强,表明夏季碳气溶胶来源不同.通过(OC/EC)min最小比值法估算二次有机碳(SOC)浓度,春、夏、秋、冬季SOC浓度分别为2.8±2.9μg·m~(-3)、1.0±0.8μg·m~(-3)、 0.5±0.4μg·m~(-3)、 3.6±3.5μg·m~(-3),冬季SOC浓度最高. 8种碳组分分析结果显示,不同季节一次排放源中生物质燃烧、机动车尾气排放及煤炭燃烧对太原市含碳气溶胶贡献不同,其中,冬季燃煤和机动车排放使太原市含碳气溶胶污染严重,应加强燃煤和机动车排放源管控,来减轻碳组分污染.     

中国草地生态系统碳储量及碳过程研究进展

草地为陆地生态系统的主体，是陆地上最主要的碳储库和碳吸收汇之一。近年来，随着“草原承包责任制”、“退耕还林还草”和“封育禁牧”等重大生态工程项目的实施及草地生态系统的恢复和草地生产力的提升，草地生态系统碳储量、固持潜力、土壤碳循环机制及稳定性机制越来越受到学术界的关切。文章全面综述了近年来我国草地生态系统碳储量及其碳过程的研究工作，总结了不同研究中，我国不同草地类型碳库的特征及其储量、分析了草地生态系统碳过程等，评述了土壤碳过程相关科学问题的研究进展，指出了当前草地生态系统土壤碳储量及碳过程的研究进展、存在的问题，分析了未来草地生态系统土壤碳研究的重点研究方向和发展趋势。研究表明：草地生态系统在调节碳循环和减缓全球气候变化中起着重要作用。但是，由于草地类型的多样性、结构的复杂性以及草地对干扰和变化环境响应的时空动态变化，至今对草地生态系统碳储量和变率的科学估算，以及草地生态系统土壤关键碳过程及其稳定性维持机制的认识还十分有限，随着高分辨率的MODIS、TM数据、数学模型及不同草地类型实测点的建立，以及通过枯落物碳库将植物碳库与土壤碳库的有机连接，草地生态系统的土壤碳储量及固持潜力取得了重要进展；土壤有机碳来源、组成，有机碳化学结构以及环境因子是影响土壤有机碳稳定性的重要因素，而固体赫兹共振、碳同位素示踪等对破解有机碳稳定性提供了重要手段。未来，还将进一步厘清草地生态系统土壤固碳的驱动机制，构建草地生态系统土壤固碳量化方法体系等。     

不同土地利用方式对土壤有机碳及其组分影响研究

测定了5种土地利用方式下（人工草地、围封样地、一年耕地、弃耕地、自由放牧样地）土壤有机碳、土壤微生物生物量碳、易氧化态碳和轻组有机碳组分含量特征，比较分析土地利用变化对典型草原土壤起源下土壤有机碳组分的变化。结果表明，1）人工草地土壤有机碳含量为（14．98±3．47）g·kg-1，围封样地的为（12．41±6．40）g·kg-1，一年耕地的为（12．20±5．59）g·kg-1，弃耕样地的为（10．39±5．08）g·kg-1，自由放牧样地的为（9．45±3．19）g·kg-1。人工草地土壤有机碳含量明显高于其他样地，围封样地和一年耕地的含量相似，自由放牧样地的含量最小。2）土壤微生物生物量碳、易氧化态碳和轻组有机碳的含量在不同土地利用方式下的变化趋势与土壤有机碳含量的变化趋势基本一致。土壤有机碳及其组分含量在土壤剖面上，随着土层深度的增加而逐渐降低。3）土壤微生物生物量碳、易氧化态碳和轻组有机碳的平均分配比率在不同类型样地范围分别为0．24％～0．66％、0．002％～0．019％和0．05％-0．25％，显示出各组分对土壤环境变化的敏感度不同，其中土壤微生物生物量碳更能反映土壤有机碳的早期变化，可以作为表征土壤有机碳变化和土壤肥力的敏感指标。     

栗钙土不同土地利用方式下有机碳和无机碳剖面分布特征

栗钙土是半干旱地区典型的地带性土壤,主要分布在内蒙古自治区。文章以内蒙古自治区乌兰察布盟(简称乌盟)和锡林河流域为例,分析了栗钙土有机碳和无机碳含量及其密度的剖面分布特征,旨在了解不同土地利用方式下土壤碳库的储量和分布特点及其成因与机理。结果表明:土壤无机碳在剖面上的分布有两种类型:高—低—(高)—(低)型和低—高—(低)—(高)型,后者可能是由于土壤侵蚀引起的碳酸盐再分布所形成的。100cm深的土壤有机碳密度的平均值为8.48kg·m-2,退耕地>耕地>干旱半干旱草原>典型草原,主要分布在表层,0～30cm土壤有机碳密度为0～100cm的43%左右;而土壤无机碳密度的平均值为7.10kg·m-2,退耕地>典型草原>耕地>干旱半干旱草原,主要分布在下层土壤,50～100cm无机碳密度为0～100cm的58%左右。     

Evaluation of micro- and nano-carbon-based adsorbents for the removal of phenol from aqueous solutions

This work reports on the adsorption efficiency of two classes of adsorbents: nano-adsorbents including carbon nanotubes (CNTs) and carbon nanofibers (CNFs); and micro-adsorbents including activated carbon (AC) and fly ash (FA). The materials were characterized by thermogravimetric analysis, transmission electron microscopy, Brunauer–Emmett–Teller (BET) specific surface area, zeta potential, field emission scanning electron microscopy, and UV spectroscopy. The adsorption experimental conditions such as pH of the solution, agitation speed, contact time, initial concentration of phenol, and adsorbent dosage were optimized for their influence on the phenol. The removal efficiency of the studied adsorbents has the following order: AC > CNTs > FA > CNFs. The capacity obtained from Langmuir isotherm was found to be 1.348, 1.098, 1.007, and 0.842 mg/g of AC, CNTs, FA, and CNFs, respectively, at 2 hours of contact time, pH 7, an adsorbent dosage of 50 mg, and a speed of 150 rpm. The higher adsorption of phenol on AC can be attributed to its high surface area and its dispersion in water. The optimum values of these variables for maximum removal of phenol were also determined. The experimental data were fitted well to Langmuir than Freundlich isotherm models.     

侵蚀逆境下土壤有机碳的迁移

土壤有机碳是陆地碳库的重要组成部分。土地利用和土地覆盖变化使得土壤中有机碳的含量发生很大的变化。土壤侵蚀是陆地碳库衰减的主要动力之一，也是陆地碳汇与海洋碳汇相互作用的重要过程。文章对土壤活性有机碳以及不同土地利用方式对土壤有机碳的影响作了介绍。     

1987-2008年南四湖湿地植被碳储量时空变化特征

利用研究区1987、1997和2008年的LandsatTM／ETM＋卫星遥感数据，结合实地采样调查和收集的资料，计算3个时期山东省南四湖湿地各植被类型的面积和碳储量；同时依照不同覆被类型（植被类型）的平均碳储量将各覆被类型的斑块划分为不同储碳等级，绘制3个时期的南四湖湿地植被碳格局图，分析植被碳储量的时空变化特征、变化产生的原因和变化对湿地的潜在影响。研究结果表明：研究前期（1987年）植被储碳格局存在着明显的植被碳储量以湖南北中心线向两岸增大的带状特征，研究中后期（1997-2008年）带状储碳格局不断破碎化并最终消失。整个研究期高储碳等级的斑块面积不断减小，低储碳等级的斑块面积增加。湿地植被碳储量呈现前期基本稳定后期显著减少的特征，1987、1997和2008年湿地植被碳储量均值分别为1．07、1．08和O．64TgC，1987-1997年湿地植被碳储量平均年增加0．001TgC，变化幅度不大；1997-2008年年减少0．04TgC，下降较明显。其中自然植被碳储量在整个研究期内持续减少，人工植被碳储量呈现先增加后减少的波动变化特征，分析认为这一变化特征产生的主要原因是南四湖地区多因子驱动的土地覆被变化活动。通过区域湿地植被的碳平衡动态分析认为，植被碳储量（碳库）的减少可能会导致整个湿地碳储量的入不敷出，使整个湿地碳汇能力下降甚至可能变为碳源。     

长期定位施肥对土壤的碳氮共济效应情景分析

碳氮共济的概念体现了二者间共同依赖、共同转化、共同协作的关系，将土壤碳和氮均作为改善土壤质量的主动因素，这一概念有别于其它碳氮关系论述时只考虑元素间的被动耦合机制。土壤碳和氮之间存在着相互依存和相互制约的关系，土壤碳、氮在数量上和结构上需要处于什么样的状态才能够实现土壤碳氮的共济关系，土壤碳对氮有多大的承载能力等是值得探讨的问题。文章利用我国长期定位试验中的土壤碳氮数据，分析土壤的碳氮质量分数变化特征、施肥对土壤w（C）/w（N）比的影响、土壤碳对氮素的储存能力、碳氮共济关系及其情景分析，以便为充分挖掘土壤碳氮的生物学潜力、提高土壤生产力、改善环境和实现碳氮的良性循环提供依据。通过检索文献数据库，选取了69篇记载有土壤碳氮数据的有代表性的文章，获得土壤碳氮数据1782项。分析结果表明：土壤碳氮关系可以用yC＝7.66xN＋1.8162（r2＝0.734＊＊, n=737）表达，土壤平均全氮质量分数为1.17 g·kg-1，变化范围在0.08~3.52 g·kg-1之间，土壤平均有机碳质量分数为10.8 g·kg-1，变化范围在0.64~32.08 g·kg-1之间；土壤w（C）/w（N）比集中在7.6~10.7之间，占总样本的80%左右，有机无机配施有利于提高土壤的w（C）/w（N）比，单施化肥，特别是偏施某一种化肥时，将显著降低土壤的w（C）/w（N）比；在土壤氮素储存率为N 20 kg·hm-2·a-1，目标w（C）/w（N）比为9、10、11的情景下，目前已经处于碳饱和的土壤分别占：52.7%、72.1%、87.5%；储存率为N 50 kg·hm-2·a-1的情景下分别占：58.2%、78.2%、91.4%；储存率为N 100 kg·hm-2·a-1的情景下分别占68.7%、87.6%、95.8%。土壤碳氮质量分数变异很大，总体碳氮比稳定在7.66左右，偏施化肥将显著降低土壤的w（C）/w（N）比，较低的土壤w（C）/w（N）比和较高的氮素储     

南方冬季覆盖作物的碳蓄积及其对水稻产量的影响

冬季覆盖作物为在冬闲季节以减少土壤裸露、增加生物产量、抑制硝态氮淋溶等为目的而种植的作物。南方水稻种植区地处热带、亚热带湿润地区有利于冬闲覆盖作物生产。冬季覆盖作物在增加生物产量的同时,可以增加稻田生态系统碳蓄积效应。本研究在南方水稻种植区选择冬闲季覆盖作物黑麦草、紫云英、油菜,以冬闲田为照进行生产比较试验,考察不同覆盖作物碳蓄积能力及对后茬作物产量的影响。结果表明,黑麦草地上部碳蓄积为4044.9kg·hm-2,地下部碳蓄积为1533.7kg·hm-2,紫云英地上部、地下部碳蓄积分别为1799.6kg·hm-2,1023.8kg·hm-2,油菜的分别为1023.8kg·hm-2,339.0kg·hm-2;黑麦草的碳蓄积量显著高于紫云英和油菜,各覆盖作物处理碳蓄积量均显著高于冬闲田。黑麦草地下根系表现强大的碳蓄积能力,可以提高土壤碳汇效应。不同覆盖作物-双季稻稻田生态系统,冬季覆盖作物残茬短期内对主作物的产量因素均没有显著的影响。     

中国燃煤电厂碳排放量计算及分析

人类活动造成的温室气体排放已经对自然生态造成了巨大的影响。如果无法有效解决气候变化问题，到2030年将有超过1亿人因此而失去生命，且全球经济增长将削减3.2%。有效地控制和减少温室气体的排放是人类急需解决的问题。目前中国温室气体排放总量已经超越美国成为全球第一大温室气体排放国，中国的能源结构决定了中国燃煤发电是中国CO2主要排放源之一，因此实现燃煤发电碳减排对降低中国碳排放总量，减少温室气体排放具有重要意义。准确地计算燃煤电厂产生的碳排放量是进行碳排放权交易、低碳火电厂在经济上具有可行性，最终实现燃煤电厂碳减排的前提条件之一。本研究根据世界资源研究所提供的计算工具首先界定了本研究对于碳排放计算的范围，其次阐述了不同电厂应针对其使用的燃煤进行工业分析的精细化程度不同而采用不同的计算方法，最后对两组不同机组类型的中国火电厂进行了碳排放量计算和对比分析。根据以上分析得出了大容量、高参数的燃煤发电机组相比小容量发电机组不仅能提高能源利用效率，同时也能相对减少因生产电能而产生的CO2排放。其次，燃煤电厂CO2排放中煤炭固定燃烧占有绝对比例，脱硫及外购电力所占比例较小，但排放的绝对总量并不小。再次，由于大容量、高参数机组与小容量发电机组相比在生产单位电能所消耗的燃煤量更少、其排放的废弃中的CO2浓度相对较高，应此更适合安装碳捕捉系统，有助于提高捕捉效率，降低捕捉CO2的成本。因此，建议在未来建设碳捕捉系统时应优先选择大容量、高参数机组。本研究的创新点在于在上述研究的基础上考虑单个燃煤电厂的煤质、考虑电厂脱硫、外购电力的因素，根据电厂对煤质不同程度的工业分析采用不同的计算方法，目的在于更?