我国典型南方城市臭氧污染特征

分析了我国典型南方城市的臭氧污染特征,选取我国4个有代表性的南方重点城市武汉、宁波、中山和南宁的2013—2015年监测数据,使用EXCEL、ORIGIN和MATLAB等统计软件开展研究,结果表明:我国南方典型城市的臭氧质量浓度分布有明显时间变化特征,超标时间跨度大,部分南方城市与氮氧化物存在较明显负相关性,相关系数高于-0.6;受城市所在不同地理位置、气象因素、大气扩散条件及可能的不同本地排放污染源构成等因素影响,4个城市的近3年臭氧浓度月均值、超标情况和年内峰值均存在一定差异和分组相似性;与部分气象因素也表现出显著相关性。     

Carbonyl emissions from vehicular exhausts sources in Hong Kong

Vehicular emission (VE) is one of the important anthropogenic sources for airborne carbonyls in urban area. Six types of VE-dominated samples were collected at representative locations in Hong Kong where polluted by a particular fueled type of vehicles, including (i) a gas refilling taxis station (liquefied petroleum gas [LPG] emission); (ii) a light-duty passenger car park (gasoline emission); (iii) a minibus station (diesel emission); (iv) a single-deck-bus depot (diesel emission); (v) a double-deck-bus depot (diesel emission); and (vi) a whole-food market entrance for light- and heavy-duty vehicles (diesel emission). A total of 15 carbonyls in the samples were quantified. Formaldehyde was the most abundant carbonyl among the VE-dominated samples, and its contribution to the total quantified amount on a molar basis ranged from 54.8% to 60.8%. Acetaldehyde and acetone were the next two abundant carbonyls. The carbonyls were quantified at three roadside locations in Hong Kong. The highest concentrations of formaldehyde and acetaldehyde, 22.7 +/- 8.4 and 6.0 +/- 2.8 microg/m3, respectively, were determined in the samples collected at a main transportation gate for goods between Hong Kong and Mainland China. The total quantified carbonyl concentration, 37.9 +/- 9.3 microg/m3, was the highest at an entrance of a cross-harbor tunnel in downtown area. The theoretical carbonyls compositions of the three roadside locations were estimated according to the VE-dominated sample profiles and the statistics on vehicle numbers and types during the sampling period. The measured compositions of formaldehyde were much higher than the theoretical compositions in summer, demonstrating that photochemical reactions significantly contributed to the formaldehyde production in the roadsides.     

南京北郊秋冬季相对湿度及气溶胶理化特性对大气能见度的影响

为了解南京北郊秋冬季相对湿度与气溶胶理化特性对大气能见度的影响,利用2012年秋冬季气象要素资料、颗粒物浓度及其主要成分和气溶胶粒子谱分布等观测数据,分析了南京北郊大气能见度与气象要素、颗粒物污染之间的关系.结果表明,南京北郊秋冬季节平均大气能见度仅为4.76 km.颗粒物浓度与能见度存在一定的负相关关系,尤其细粒子对能见度的影响更为显著.随细粒子质量浓度和相对湿度(RH)的增大,低能见度出现的频率呈现上升趋势.能见度从5~10 km衰减到5km时,PM10和PM2.1质量浓度分别增加了7.56%和37.64%;其中SO2-4和NO-3质量浓度均有显著增加.气溶胶粒子数浓度对能见度的影响与相对湿度有关,粒径0.5~2μm的气溶胶数浓度随RH增加增长缓慢,而2~10μm范围内的粒子数浓度随RH增加而减小;结合气溶胶表面积浓度与能见度进行相关性分析,表明0.5~2μm的细粒子及相对湿度是导致南京北郊秋冬季大气能见度下降的主要因素.     

3种内筒溢流型溶气罐结构改进设计方案的溶气性能对比分析

溶气罐是溶气释放式微气泡发生系统的关键设备,其中内筒溢流型溶气罐具有结构简单、成泡粒径小等优点.提出了3种内筒溢流型溶气罐的结构改进设计方案,并对其在不同操作参数下的溶气性能进行了对比分析.为克服通过测量释气量间接表征溶气量所带来的系统误差,建立了在线带压测量溶解氧的方法,并以空气在水中溶解量的变化率(即溶气效率)来直接表征溶气罐的溶气性能.结果表明:溶气效率随气液比和溶气压力的增大而增加,随液位比的升高而减小;在相同气液比、液位比及溶气压力下,气液切向进口加螺旋导叶片型溶气罐的溶气效率最高.采用响应曲面法对溶气性能相对最佳的内筒溢流型溶气罐的操作参数进行优化,预测最高溶气效率为72.43％时的最佳操作参数为:气液比为0.25,液位比为0.36,溶气压力为0.26 MPa.所得回归模型预测值与实测值的相对误差为0.87％,表明该模型可较好地分析和预测溶气罐的溶气性能.     

青岛近海及黄渤海大气气溶胶中不同形态氮磷质量浓度及组成特征

于2016年6~7月采集了青岛近岸以及黄渤海大气气溶胶样品,并于8月6~15日连续采集了青岛近岸气溶胶昼夜样品,分别测定了不同形态的氮磷(溶解无机氮、溶解无机磷、溶解态总氮、溶解态总磷、总氮和总磷)质量浓度,并分析了气溶胶中这些不同形态氮磷的组成特征.结果表明,青岛近岸大气气溶胶中不同形态氮磷的浓度明显高于同时期黄渤海气溶胶中氮磷浓度.青岛近岸气溶胶总氮中溶解态占比为56%,溶解态与不溶态差别不大;黄渤海气溶胶总氮中溶解态为主要部分,所占比例达72%.青岛以及黄渤海气溶胶中,无机氮是溶解态总氮的主要贡献者,分别占溶解总氮的67%和75%.青岛以及黄渤海气溶胶总磷中,溶解态与不溶态磷的贡献相近,溶解态分别占总磷的49%和58%;气溶胶溶解总磷中无机磷的贡献略高于有机磷,青岛以及黄渤海占比分别为56%和59%.气团来源对青岛以及黄渤海气溶胶中不同形态氮磷的浓度和组成特征有一定程度的影响,南方气团来源气溶胶中溶解无机氮(DIN)、溶解有机氮(DON)、总氮(TN)、溶解无机磷(DIP)和溶解有机磷(DOP)的浓度均高于北方和海上气团来源.青岛近岸气溶胶中溶解有机氮浓度昼夜差别不大,而溶解无机氮和总氮浓度则白天相对较高.白天和夜间气溶胶总氮中溶解态氮占主要部分,所占比例达到79%,且无昼夜变化;无机氮是溶解总氮的主要贡献者,且晚上无机氮所占比例(61%)较白天(70%)略有降低.青岛近岸气溶胶中的溶解无机磷和有机磷昼夜浓度差别不大,而总磷浓度则白天明显高于晚上.昼夜气溶胶样品中不溶态磷是总磷的主要组成部分,占比分别为83%、62%,夜间气溶胶中溶解态磷的贡献远高于白天;不论昼夜,无机磷均是溶解总磷的主要部分,所占比例在71%~77%.     

模拟气候升温对湿地土壤微生物群落及磷素形态的影响

通过构建微宇宙湿地柱模拟气候升温的方法,采用高通量测序和核磁共振技术,分别研究了湿地土壤微生物群落和磷素形态对暖化作用的响应特征.结果表明,暖化作用导致了Firmicutes、Clostridia、Clostridiales、Clostridiaceae和Clostridium的相对丰度分别显著下降65%~98%、69%~87%、67%~87%、73%~97%和74%~93%,这表明暖化作用对不同分类水平上的物种Firmicutes到Clostridium具有显著的抑制效应.通过主坐标分析和聚类分析,不同湿地柱采样点的暖化组与对照组样本表现出显著的分离特征,揭示了暖化作用能够诱导微生物群落组成发生显著性变化.磷酸单酯和正磷酸盐是各湿地柱土壤主导的磷素形态,同时暖化作用导致了XX湿地柱采样点的磷酸单酯和正磷酸盐相对丰度分别显著升高275%和下降20%,JH湿地柱采样点的磷酸单酯和多聚磷酸盐相对丰度分别显著升高85%和下降49%,这表明不同磷素形态对暖化作用的响应具有土壤异质性特征.通过典型对应分析,揭示了暖化条件下微生物群落组成的显著变化对磷素形态具有显著的影响效应.     

西安市重污染与清洁天PM2.5组分及其活性氧物质对比

针对重霾污染,在西安市冬季重污染日(2015-11-30~2015-12-09)和清洁日(2016-01-13~2016-01-22)各进行了为期10d的PM_(2.5)采集,测量其中的有机碳、元素碳,及NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-)等无机水溶性离子,探讨两种污染条件下的组分特征及其成因.结果表明:观测期,重霾日和清洁日PM_(2.5)质量浓度分别为(170±47.5)μg·m~(-3)和(48.6±17.9)μg·m~(-3),且重霾日伴随低能见度、高湿静风等多种不利气象条件;重霾日二次无机离子(NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-))组分占PM_(2.5)质量浓度的49.8%±13.1%,而清洁日为19.4%±5.95%,并且重霾日硫氧化速率(sulfur oxidation ratio,SOR)和氮氧化速率(nitrogen oxidation ratio,NOR)分别为0.282±0.157和0.269±0.124,远高于清洁日(SOR和NOR分别为0.189±0.057和0.077±0.046),重霾日二次有机组分浓度[(6.22±3.87)μg·m~(-3)]是清洁日[(1.44±1.63)μg·m~(-3)]的5倍,表明二次污染及不利气象条件是造成重霾期间相关组分浓度升高的重要原因.最后,通过二氯荧光黄双乙酸盐(2',7'-DCFH)化学荧光分析法测定了其中活性氧物质(reactive oxygen species,ROS)的浓度,探讨其对于二次无机组分形成的影响,结果表明观测期ROS平均浓度(以H_2O_2计)分别为(4.99±1.54)nmol·m~(-3)(重霾期),(0.492±0.356)nmol·m~(-3)(清洁期),二次反应及积累效应可能是西安重霾条件下ROS浓度升高的主要原因.NO_3~-、SO_4~(2-)与ROS均呈现正相关(P0.05),表明ROS可能通过二次氧化过程参与到二次无机组分形成过程中.     

燃煤电厂烟塔合一排烟风洞试验与数值模拟对比分析

近年来,燃煤电厂烟塔合一烟气排烟对近距离环境影响的不确定性,使其在国内的推广过程受到一定限制。准确判断烟塔合一排烟的环境影响,对于我国现有燃煤电厂烟气污染物的排放有着巨大的工程价值和明显的现实意义。利用国家环境保护某重点实验室中风洞试验平台,对燃煤电厂烟塔合一烟气污染物在近距离的扩散和传输行为,进行物理风洞试验以及数值模拟计算,并进行对比分析。结果表明:德国Austal2000模式的浓度预测并不精确;数值风洞也有其差异性,而物理风洞的结果在很大程度上符合现有的理论及国内工程实际。     

中国主要湖泊表层沉积物重金属污染特征与评价分析

为了解我国主要湖泊沉积物中重金属的污染特征,通过搜集整理已公开发表的文献资料数据,分析了我国31个主要湖泊表层沉积物中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn 8种重金属含量的平均值及其分布特征,并运用地累积指数法、潜在生态风险指数法对其污染程度进行评价。结果显示:我国31个湖泊的沉积物中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn平均含量分别为16.39,0.497,6.29,36.89,0.076,35.37,99.52 mg/kg,大部分元素含量平均值的最大值分布区域较为分散。地累积指数评价结果表明:8种重金属的平均污染程度由高到低依次为Cd>Hg>Cu>Zn>As>Ni>Zn>Cr,Cd和Hg在多个湖泊沉积物中达中度到重污染。潜在生态风险指数评价结果表明:8种重金属的潜在生态风险系数从高到低依次为Cd>Hg>As>Cu>Pb>Ni>Cr>Zn。8种重金属的总地累积指数和综合潜在生态风险具有显著的地域差异(P0.05),表明我国主要湖泊具有各自不同的重金属污染特征。     

基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。