光谱法与传统荧光法测量北京大气NO2浓度及其对臭氧生成效率的影响

利用腔衰减相移式NO2光谱仪(CAPS)和传统化学荧光法(CL)同时测量北京2012年8月21—29日大气NO2浓度变化.对比两种仪器的NO2浓度,两种仪器结果在白天光化学反应较强期间偏差较大,最高可达25%.结合O3以及NOy观测计算了臭氧生成效率(OPEx),结果显示CAPS仪器结果计算得出的OPEx比CL小40%.对比低浓度和高浓度O3时期,前者差异小于后者,说明准确的NO2浓度测量对OPEx的计算至关重要,在O3污染期间尤为重要,是影响臭氧敏感性控制指标的一个显著因素.     

2015~2021年景洪市PM2.5的传输路径及潜在源区

分析2015~2021年景洪市大气污染特征,识别日均PM_2.5浓度超过国家空气质量二级标准所在月(超标月)。利用混合单粒子拉格朗日积分轨迹模型计算景洪市PM_2.5超标月的逐日72h后向轨迹,并结合景洪市PM_2.5浓度,通过聚类、潜在源区贡献因子和浓度权重轨迹因子等分析方法,识别景洪市日均PM_2.5超标月的主要传输路径和潜在源区。结果表明:景洪市2~5月为日均PM_2.5超标月;景洪市2~5月PM_2.5的传输主要来自其西向、西南和南向,且中短距离和低空传输对应高PM_2.5浓度;景洪市PM_2.5源区主要位于缅甸中部、老挝西北部和泰国北部;通过归一化处理浓度权重轨迹因子可知,景洪市2~5月PM_2.5传输的源区主要来自缅甸,贡献41%~50%,其次为泰国和老挝,分别为21%~27%和5%~12%。基于2015~2021年2~5月中南半岛火点数分布及与景洪市PM_2.5浓度相关性分析,进一步揭示影响景洪市PM_2.5的主要排放源为缅甸生物质开放燃烧。研究可为景洪市建立跨境区域联防联控措施以及未来气候变化研究提供指导。     

大气细颗粒物中有机碳和元素碳监测方法对比

在线精确测量大气细颗粒物中有机碳(OC)和元素碳(EC)是研究碳质气溶胶形成和来源解析的重要科学基础.在线测定仪器选取不同的升温程序可能导致OC和EC观测数据差异,造成对研究结果的误判.对比分析在线OC/EC分析仪最常使用的RT-Quartz(R法)、NIOSH 5040(N法)和Fast-TC(F法)这3种温度协议下获得的OC和EC实际观测结果,结合北京空气污染程度,讨论了3种分析程序观测结果的异同.结果表明,3种分析程序对TC(TC=OC+EC)、OC和EC的测量均无显著性差异,但存在一定偏差.对TC的测量,R法比N法低5%,比F法高1%;对OC的测量,R法比N法低9%,比F法高1%;对EC的测量,R法比N法高20%,比F法低11%,其中R法温度协议在不同空气质量下对TC、OC和EC测量的变异系数均小于N法和F法.使用R法的在线分析与小流量PM2.5石英膜采样-离线分析所测定的TC、OC和EC结果的线性拟合斜率分别为1.21、1.14和1.35,R2TC、R2OC和R2EC分别为0.99、0.99和0.98;R法测定的EC浓度显著低于多角度吸收光度计(MAAP)测定的BC浓度.当BC8μg·m-3时,EC/BC为0.39,而当BC8μg·m-3,EC/BC为0.88.EC与BC变化趋势相近,但浓度值存在系统误差.     

秋冬季节华北背景地区PM1污染特征及来源

利用高分辨率飞行时间气溶胶质谱仪(HR-ToF-AMS)在华北背景地区——上甸子区域大气本底站开展亚微米气溶胶(NR-PM_1)化学组分及粒径分布的连续观测实验,观测时段为2015年10月17日至2016年1月27日,涵盖了秋、冬两季.结果表明,整个观测期间NR-PM_1平均质量浓度为25.2μg·m~(-3),PM_1中有机物占绝对优势,硝酸盐占的比例高于硫酸盐.各化学组分平均粒径分布以积聚模态为主,其中,有机物峰形最宽,峰值粒径最小,硝酸盐峰值粒径最大,表明有机物在颗粒物形成、增长初期及老化阶段均有贡献,硝酸盐在气溶胶粒子老化过程中更易于增长为大粒子.有机物种元素特性分析结果显示,秋、冬季有机气溶胶平均氧碳比(O/C)和氢碳比(H/C)为0.58和1.58,OM/OC达1.91,有机气溶胶的氧化程度高于城市站点平均水平.在华北地区污染环境下,有机气溶胶演变途径Van Krevelen拟合曲线斜率为-0.21,其老化潜质和速率较珠三角地区和欧美地区城市要慢.对比污染时段和清洁时段化学组成特征发现,在污染时段,硝酸盐质量浓度及其对PM_1的贡献率超过硫酸盐,有机物氧化程度明显高于清洁时段.后径向轨迹气团分析结果显示,污染时段气团来向较为复杂,来自西部,南部以及东北部气团均有贡献,清洁时段,主要受来自西伯利亚洁净空气的影响,对站点污染物扩散作用明显.     

天津夏季边界层低层大气中PAN和O3的输送特征分析

采用在线仪器监测分析2017年夏季天津气象铁塔220 m观测平台大气中过氧乙酰硝酸酯(PAN)和O_3的体积分数,并结合气象观测资料和后向轨迹分析PAN和O_3的输送特征.观测期间PAN和O_3体积分数平均值分别为(0.73±0.56)×10~(-9)和(53±25)×10~(-9),最大小时体积分数分别为3.49×10~(-9)和137×10~(-9),PAN和O_3体积分数具有相似的日变化特征,白昼PAN和O_3浓度高于夜间,且PAN和O_3浓度相关系数(R2=0.52)显著高于夜间(R2=0.21).观测期间偏南风下PAN和O_3浓度最高,偏东风下最低,风玫瑰图和后向轨迹聚类分析都表明,来源于西南方向的气流轨迹对应的污染物浓度最高,途经渤海和河北、辽宁沿海地区的偏东气流对应的PAN和O_3体积分数最低,边界层内输送对PAN和O_3的体积分数分布起到了重要作用.     

上甸子本底站湿沉降化学成分变化与来源解析

利用上甸子本底站自1999～2004年的降水资料,对8种离子(K 、Na 、Ca2 、Mg2 、NH4 、SO42-、NO3-、Cl-)浓度做了统计分析.并通过PMF(positive matrix factorization)方法对该地区的湿沉降来源做了解析.结果表明,①pH 分布在4.41～6.55之间,电导率分布在 40.97～69.64μS·cm-1之间.②上甸子本底站的电导率结果明显高于清洁地区降水背景点(瓦里关全球大气本底监测站)、低于北京城区的观测结果,表明降水化学成分受大气污染显著.但污染水平要低于人类活动集中的地区.③SO2-4、NO3-、NH4 、Ca2 是上甸子站降水样品中最主要的水溶性离子;从季节变化来看,SO2-4离子春季最高、夏季最低,NO3-离子冬春两季浓度水平相当,夏季略偏低,H 离子浓度春季最低,夏秋两季相当,冬季最高.④源解析结果表明.土壤尘是上甸子本底站降水化学成分最主要的来源;与施肥有关的农田排放是本底站降水成分的另一个重要的源;此外,来自污染地区的交通运输排放和燃煤排放的输送作用同样影响着该地区降水化学成分.     

双通道气相色谱法观测本底大气中的CH_4、CO、N_2O和SF_6

在商用Agilent6890N气相色谱仪基础上,通过自组装、集成及调试,在青海瓦里关全球大气本底站建立了双通道气相色谱在线观测系统,以实现同时高精度分析本底大气中的CH4、CO、N2O和SF6.同时,利用保留时间定性,用峰高定量CH4、CO和SF6,用峰面积定量N2O,对体积分数分别为2000.3×10-9、199.8×10-9、320.04×10-9和5.9×10-12的CH4、CO、N2O和SF6混合标气重复进样110次,分析时每隔3个未知样品穿插分析1个标气,以保证分析结果的可靠性.该站试运行期间的数据表明,该系统分析CH4、CO和SF6的稳定性较好,能满足清洁本底大气高精度、高准确度分析要求,分析结果的相对标准偏差(RSD)分别为0.04%、0.50%、0.08%和1.80%.     

大气氢氟碳化物采样分析和质量控制方法研究

用自组装采样系统冲洗双口不锈钢采样罐,并采集大气样品至1.36×105 Pa,在实验室利用自组装气相色谱-质谱联用(GC-MS)系统分析样品,对6种主要氢氟碳化物(HFCs)分析精度为0.24%~1.02%.空白实验表明,采样-分析过程未引入污染.通过压力-体积曲线对进样压力变化的影响进行了校正.回收率实验及存储实验表明,6种HFCs回收率范围为99.5%~100.4%,存储112d内HFCs浓度没有显著变化.在北京上甸子区域大气本底站采集80m梯度塔顶大气样品并分析,2个串联采样罐HFCs浓度差值范围为0.04×10-12~0.16×10-12.采样分析与同期该站GC-MS在线观测系统获得的HFCs浓度差值范围为-0.17×10-12~-0.86×10-12.本研究建立的采样-分析-质量控制方法和流程适用于大气中HFCs高精度观测.     

本底站和城区站CO浓度变化特征和源贡献

采用FLEXPART大气扩散模式结合清单的模拟方法,通过与2010年上甸子大气本底站和城区海淀宝联站的CO观测浓度的比较,研究了北京地区CO浓度变化特征,并统计分析了各类排放源的贡献差异.研究结果表明：上甸子站和宝联站CO模拟浓度与观测浓度的变化趋势基本一致,相关系数分别优于0.74和0.45;与观测值相比,两站模拟浓度值偏低,模式对观测浓度峰值模拟能力有限.利用不同源清单模拟获得的同一站点CO浓度值相近,但交通、工业、民用等分类排放源对CO模拟浓度的贡献差异明显.与INTEX-B2006清单相比,利用MEIC2010排放清单模拟的宝联站交通与工业排放贡献的占比小、民用排放占比大;而上甸子站交通排放贡献的占比小,民用与工业排放的贡献占比大.因此,利用FLEXPART模式结合清单的模拟方法对CO浓度具有较好的模拟能力,可以较为准确地反映区域大气本底站和城区站CO浓度的变化特征;各类排放源对模拟浓度的贡献不仅受到测站所在地的局地排放源影响,更与影响测站的印痕区域的排放源密切相关.     

大气环境容量系数A值频率曲线拟合及其应用

在用A值法确定大气环境容量的方法研究中,给出了大气环境容量系数的理论定义、特性及其累积频率曲线的PIII型拟合,同时证明该系数亦可定义为空气自洁指数.以北京为例探讨了各重现期的大气环境容量系数在不同控制区面积、时段所对应的容量及其相应空气质量的关联.按1951~2014的气象数据计算的北京百年一遇的年均A值为4.47,而百日一遇的日均A值仅为0.23.研究结果表明大气环境容量系数的频率分析或可成为大气环境管理中的一个重要工具.