我国大气颗粒物来源及特征分析

我国大气颗粒物来源复杂,呈现大气复合型污染特征,对主要污染源进行识别和定量,是制定城市空气质量改善措施的基础。本研究总结了2000年以来我国近30个城市大气可吸入颗粒物PM10源解析研究,结果表明我国大气颗粒物PM10主要来自六类源:扬尘(土壤尘、道路尘、建筑尘);燃煤;工业排放;机动车排放;生物质燃烧;SO2、NOx、VOCs氧化产生的二次颗粒物。研究还表明,不同地区不同季节大气颗粒物主要来源和相对贡献存在差异。近年来随着大气颗粒物控制措施的实施,城市PM10污染状况已明显改善,大气细颗粒物PM2.5越来越受关注,在制定空气质量达标方案时,各类燃烧源和二次颗粒物的重要性将进一步上升。     

嘉善夏季典型时段大气VOCs的臭氧生成潜势及来源解析

2016年8—9月对长三角南部区域嘉善的大气中挥发性有机化合物(VOCs)变化特征、臭氧生成潜势、臭氧生成控制敏感性和来源进行了研究。结果表明,观测期间VOCs总平均值为27.3×10-9,表现为烷烃卤代烃含氧有机物芳香烃烯烃炔烃;VOCs浓度变化较大,早晚出现峰值,与风速呈负相关的关系,与温度没有明显相关性。VOCs的臭氧生成潜势表现为芳香烃烯烃烷烃含氧有机物卤代烃炔烃。甲苯等10种物质对臭氧生成潜势的贡献达到63%。夏季典型时段臭氧生成对VOCs较敏感,属于VOCs控制区。观测期间测得对VOCs浓度贡献较大的物种来源于溶剂涂料和工业排放。     

城市空气质量达标路线图制定技术方法研究 ——以武汉市为例

城市空气质量达标是《大气污染防治法》的明确要求,也是保障广大人民群众身体健康的重要环境条件。提出了科学制定城市空气质量达标路线图的技术方法,涵盖大气污染关键问题识别与污染成因分析、空气质量改善目标制定、污染防治措施方案以及减排潜力分析等重要技术。以武汉市为例,在科学分析大气污染关键问题和污染成因的基础上制定空气质量达标路线图,提出武汉市空气质量达标应分3步走,并制定了详细的大气污染治理任务措施,为武汉市空气质量达标规划编制提供了重要的技术支撑。     

生物碳的物理结构与化学成分对土壤氧化亚氮排放的影响

为探究生物碳对土壤中重要温室气体氧化亚氮(N2O)排放的影响机制,将生物碳的可溶性化学成分和稳定的物理结构分离后得到浸提液和碳骨架,设置了4种不同的实验处理方式:土壤(对照)、土壤+生物碳、土壤+浸提液、土壤+碳骨架,进行了为期90 d的室内培养试验.实验结果显示,在培养前期(前7 d),添加生物碳和碳骨架的处理都显著抑制了土壤N2O的释放,且抑制程度相似,最高均可达80%,而添加浸提液的处理却显著促进了土壤N2O的释放.因此,土壤添加生物碳后对N2O排放的抑制作用主要归因于生物碳的物理结构,生物碳的物理结构可以有效地提高土壤的pH值、吸附土壤及其自身含有的可能促进N2O释放的化学物质,从而减少土壤中N2O的产生和排放.     

空气质量预报在世界互联网大会中的应用

为支持世界互联网大会期间大气污染管控工作，利用人工结合数值模式预报的方式在第二届到第五届世界互联网大会期间开展空气质量预报工作。多模式系统中WRF-CMAQ对乌镇及浙北区域大气污染变化的趋势模拟最好，2016—2018年对AQI日均值模拟的平均分数偏差（MFB）和平均分数误差（MFE）分别为-1.3%~1.6%和24.3%~28.3%。会前48 h、72 h和96 h空气质量等级预报准确率分别为37.5%~83.3%、33.3%~90.0%和0~89.9%。会议期间乌镇的AQI日均值48 h预报准确率为33.3%~100%，等级预报准确率为66.7%~100%。与日常空气质量预报不同，会议期间预报还应重点关注大气污染过程，如有污染可能性，需要给出污染过程的起始时间、持续范围和浓度峰值等情况及其关键时间节点，有针对性地提出大气污染管控的措施建议，为会议期间空气质量保障提供技术支撑。     

氢氧化镧改性介孔稻壳生物炭除磷性能

通过共沉淀法将氢氧化镧固定在高介孔率的稻壳生物炭上,重点研究了生物炭孔结构、溶液pH和共存物质对氢氧化镧改性介孔稻壳生物炭吸附磷酸盐的影响.结果表明,镧负载量与生物炭介孔率呈正相关,生物炭介孔率越高,对磷酸盐的吸附速率越快,镧浸出量越低.吸附过程符合伪二级动力学模型,且受颗粒内扩散控制.Langmuir模型能够较好地描述氢氧化镧改性介孔稻壳生物炭对磷酸盐的吸附过程,理论最大吸附量分别为41.22、43.26和45.62 mg·g^-1,镧利用率较高,P/La量比均大于1.5.此外,氢氧化镧改性介孔稻壳生物炭能在pH 3~9的范围内有效吸附磷酸盐.共存物质影响实验表明,氢氧化镧改性介孔稻壳生物炭对磷酸盐表现出良好的选择吸附性,共存Ca²⁺会强化其对磷酸盐的吸附,而共存Mg²⁺则会抑制吸附过程.     

基于IVM-AHP的人-机-环耦合系统应急救援脆弱性分析

为减少应急救援次生事故的发生,提高该过程人-机-环耦合系统的鲁棒性,有必要对应急救援进行脆弱性分析。在改进的脆弱性模型(IVM)定性分析的基础上,通过解析事故现场应急救援脆弱性的影响因素,并运用层次分析法(AHP)计算脆弱性影响因素对事故应急救援的相对权重,从而得出导致应急救援脆弱性的关键因素排序。结果表明:事故致死范围、设备内介质危险性、设备自身可靠性、周边环境中的危险源、紧急停车可靠性等因素对应急救援脆弱性有关键性的影响。     

基于贝叶斯网络的化工企业火灾爆炸事故情景推演

为了解火灾爆炸事故的演化路径,为事故应急救援相关方提供相应的决策依据,基于“情景—应对”方法,选取情景状态、承载环境、应急措施和处置目标作为主要情景要素,并通过知识元理论构建情景概念模型,明确各要素之间的相互关系;再利用贝叶斯网络进行情景推演,确定各节点要素的先验概率和条件概率,借助Netica软件计算出各节点的状态概率;最后以山东石大科技石化有限公司“7.16”较大着火爆炸事故为例进行案例验证研究。研究获得事故的情景演变路径一般遵循泄漏、火灾和爆炸的顺序;通过推演得到发生概率较大的4个情景节点,并提出针对性较强的控制措施。可为类似事故应急救援和事后整改措施的制定提供参考。     

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.     

昆山市不同污染条件下PM2.5水溶性离子时间变化特征及其源解析

为了探明昆山市不同污染条件下PM_2.5中水溶性无机离子的污染特征以及本地源排放占主导时对污染过程的贡献,本研究使用昆山市2017年3月—2018年2月期间PM_2.5、水溶性无机离子及其气态前体物数据,分别探讨了水溶性无机离子及其气态前体物在污染天气和清洁天气情况下的变化特征,揭示了它们在污染天气和清洁天气下的变化机制.同时结合周围城市PM_2.5浓度筛选出昆山市秋、冬季局地污染事件,利用主成分分析（principle component analysis,PCA）方法对筛选出的局地污染事件中的水溶性无机离子数据进行了来源解析,定量评估了本地源排放占主导时不同水溶性无机离子对灰霾污染事件过程中PM_2.5浓度的贡献.结果表明：①SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺（合称SNA）是PM_2.5的重要组分,且其相对贡献随着大气污染加重而变化.3种离子在清洁和污染条件下对PM_2.5的相对贡献分别是49.4%~62.3%和52.7%~65.9%.在3种主要的水溶性无机离子中,NO₃^-浓度最高,其次是SO₄^2-和NH₄⁺.随着污染加重,SO₄^2-的贡献率下降,而NO₃^-的贡献率上升.②污染天气下3种离子日变化规律不同,且存在明显季节差异.其中秋冬季SO₄^2-和NH₄⁺与各自气态前体物变化趋势一致且为单峰型;NO₃^-为单峰型而其前体物则为双峰型.另外,NO₃^-与NH₄⁺日变化趋势较为一致,表明昆山地区SNA多以NH₄NO₃形式存在.③2017—2018年秋冬季由本地源排放占主导的污染天气下,PM_2.5的主要来源是二次气粒转化、建筑扬尘、生物质燃烧和燃煤;除了Mg²⁺和Ca²⁺,其他水溶性离子浓度均低于非本地源排放占主导的污染天气下的浓度.