使用RCFP-IC对南京市不同污染状况下PM_(2.5)中水溶性离子的观测分析

本文使用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分在线分析系统(RCFP-IC)和美国热电污染气体分析系统(EMS系统)对2013年11月16日—12月10日南京地区PM2.5中主要水溶性离子和污染气体进行了观测分析,并结合气象要素数据分析了灰霾天PM2.5中主要水溶性离子的污染特征.结果表明:不同污染条件下PM2.5中水溶性离子分布差异较大,清洁天浓度最大的6种离子排序为SO2-4NO-3NH+4Cl-NO-2K+,霾天(11月20—24日)和雾-霾天(12月1—8日)前6种离子排序分别是SO2-4NH+4NO-3NO-2Cl-K+和NO-3SO2-4NH+4Cl-NO-2K+.受污染源和化学反应的日变化影响,不同离子的日变化特征不同.污染天NO-3、SO2-4和NH+4的浓度是干净天的2.8~5.0倍.不同水溶性离子对能见度的影响不同.     

北京秋冬季一次重污染过程PM2.5来源数值模拟研究

利用WRF模式(The Weather Research and Forecasting Model)和嵌套网格空气质量模式(NAQPMS)对2016年11月发生在京津冀地区一次PM_(2.5)污染事件进行模拟研究并分析污染过程中的天气形势变化.结果表明,均压场、低空逆温层和偏南暖湿气流输送的存在为北京地区PM_(2.5)形成提供了有利条件,NAQPMS模式能够合理的再现北京大气污染物时空变化,细颗粒物PM_(2.5)和可吸入颗粒物PM_(10)模拟与观测数据相关系数达0.71,模拟数据在观测数据两倍范围内占比(FAC2)达65%.源解析结果表明,在不考虑临时实施减控措施下,11月18日区域外输送对北京PM_(2.5)浓度贡献为55.25%,区域内输送贡献为44.75%,北京东北区域PM_(2.5)外地源主要为河北中部、河北南部、天津和山东,所占贡献为9.67%、9.01%、7.90%和7.99%.污染物主要来源为生活源、交通源和工业源,分别占比39.6%、34.6%和20.0%.而实际上北京在唐山、保定采取一系列控制措施后仍在研究时段内出现高PM_(2.5)浓度,意味着在同样天气形势下需要对河北中部、河北南部、天津和山东等浓度贡献占比大的城市加强减排管控才能有效减缓高PM_(2.5)浓度的出现.     

影响街区峡谷浓度扩散的因素

对街区峡谷内污染扩散规律的研究是城市空气质量预测的主要内容之一。应用现代流体力学数值模拟方法进行大量算例的计算和分析,研究了城市街区峡谷污染物二维扩散的规律。在分析二维街区峡谷内浓度扩散的规律时,发现对街区峡谷浓度扩散的两个影响因素,其中定量分析了湍流脉动对浓度扩散的影响,与层流时得到的浓度扩散进行了通量积分的比较;此外,定性分析了不同类型的街区峡谷对扩散的影响。     

2007年春节期间北京大气颗粒物中多环芳烃的污染特征

利用大流量颗粒物采样器分昼夜采集了2007年春节前后大气气溶胶中PM10和PM2.5样品,并采用气相色谱-质谱技术对PM2 5样品中的多环芳烃进行了检测.春节期间大气颗粒物中PM10和PM2 5夜间平均质量浓度为232 ug·m-3和132 ug·m-3,分别高于白天的PM10(194ug·m-3)和PM2.5(107ug·m-3);除夕后颗粒物日平均质量浓度为252.3 ug·m-3(PM10)和123.8ug·m-3 (PM2.5),分别高于除夕前的166.7 ug·m-3(PM10)和106.8 ug·m-3(PM2.5);同时夜间PM2.5中多17种多环芳烃(PAHs)的总浓度都高于相应白天的总浓度,且除夕前多环芳烃日均总浓度为95.9 ng·m-3,高于除夕后的58.9 ng·m-3.结果表明,除了受一定的气象条件的影响外,大量燃放烟花爆竹会对大气颗粒物浓度有影响.但对大气中的多环芳烃影响不大,而春节期间工业及交通污染排放的减少削减了排放到大气中的PAHs.根据荧蒽/芘等比值指标判别北京PAHs主要以燃煤为主、交通为次的混合局地源污染.     

川渝地区农业生态系统NH3排放

基于县级农业活动水平数据及区域氮循环模型IAP-N方法,并根据地理特征、环境气候条件及地区行政区划将川渝地区划分成4个亚区,详细估算了1990~2004年川渝地区农业生态系统各氨排放源的排放及其时空分布状况.结果表明,1990~1994、1995~1999和2000~2004年3个时期,整个川渝地区农业生态系统氨(NH3)年均排放量(以纯氮量计)分别为626.7、670.5和698.8 Gg.a-1.氨排放年际变化呈增长趋势,各氨排放源贡献率的年际变化不大,2000~2004年川渝地区施肥农田、粪便管理系统和秸秆燃烧氨排放源的贡献率分别为53%、46%和1%,排放量分别为374.9、318.2和5.6 Gg.a-1.各地区的氨排放源结构有所不同,成都平原和重庆地区施肥农田氨排放贡献率最高,而川西南地区和川西北地区以粪便管理系统氨排放为主.川渝地区农业生态系统氨排放地理分布总体上呈"东高西低"现象,2000~2004年,重庆丘陵地区、成都平原地区、川西南山地区及川西北高原地区的氨排放量分别为165.6、408.8、85.9和38.8 Gg.a-1,氨排放强度分别为20、28、9.1和1.6kg.(hm2.a)-...     

辽宁中部城市群灰霾天气的外来影响——个案分析

利用MODIS卫星资料、空气质量监测资料、地面气象资料及后向轨迹方法,分析研究了2011年10月28-29日辽宁中部城市群一次灰霾天气过程.结果表明:此次辽宁中部城市群灰霾过程主要受京津冀外来灰霾污染的影响;在高压后部弱西南气流天气形势控制下,近地面的西南气流通过辽西走廊和海上通道,将京津冀地区灰霾污染物传输至辽宁中部地区,从而造成辽宁中部城市群灰霾污染过程;MODIS卫星图和后向轨迹图显示的灰霾范围、传输路径及PM10浓度跃变点自南向北推移的时间变化也支持这一结论.虽然“联防联控”是治理区域灰霾污染的重要手段,但也要看到区域灰霾污染的跨区域影响问题.     

氮肥水平对不同土壤CH4排放的影响

鉴于氮肥施用对农田CH₄排放的影响还有很大不确定性,室外盆栽试验于2002年在南京农业大学实施.选取3个供试土壤,各土壤设置对照和低、中、高3个不同氮肥水平,施入尿素量分别为0 g/盆钵(对照) ,0.64g/盆钵,(低氮水平) ,1.28g/盆钵(中氮水平) ,1.93g/盆钵(高氮水平) .结果表明在水稻生长季,不同氮肥(尿素)施用量对稻田土壤CH₄排放影响表现为不同土壤之间,及不同氮肥水平之间CH₄排放均存在显著差异.无氮肥施入的情况下,3种土壤的CH₄季节性累积排放量存在显著差异,分别为6.7g/m²,12.6g/m² 和8.3g/m².施加氮肥后,3种土壤的CH4排放量随氮肥施入量的增加,均表现为降低趋势,不同土壤CH₄排放量存在差异,土壤背景氮含量最高的F(江苏溧水)土壤的CH4排放都比相应氮肥水平下的G(江苏涟水)和H(江苏农科院)土壤的CH₄排放低1倍左右.更进一步发现从低氮到中氮水平,3种土壤CH₄排放量随氮肥用量的增加降低幅度最大,而此时各土壤的NH₄-N含量随氮肥用量增加明显提高,推断造成CH₄排放降低的主要可能原因是各土壤的氨态氮含量的增加所致.从中氮到高氮水平3种土壤的CH₄排放量的变化不尽相同,G和H土壤的CH₄排放量随氮肥用量的增加而降低,而F土壤在中氮和高氮水平下的CH4排放量没有明显变化,值分别为30g/m².     

北京城市大气CO2浓度变化特征及影响因素

北京大气CO₂浓度日变化强烈,全年北京时间15:00时前后为全天最低值,最高值则出现在夜间,日变化幅度为23.2～39.0μmol·mol^-1,夏季和秋季日变化幅度比冬季和春季大.北京城区大气CO₂浓度季节变化明显,最大值出现在冬季,月平均浓度为421.5～441.0μmol·mol^-1;最小值则在夏季,月平均浓度367.4～371.6μmol·mol北京CO₂浓度的季节变化幅度明显高于附近的华北兴隆区域站和瓦里关山大陆本底站等的相应值,其原因是北京CO2浓度季节变化主要受人为取暖活动控制,同时植被的季节变化也起一定作用.1993～1995年北京大气CO₂浓度上升较快,平均增长率为3.7%·a^-1,1995年平均浓度达到最高,为409.7±25.9μmol·mol,随后缓慢下降.     

2002~2009年兰州PM10人体健康经济损失评估

参考近年来公开发表的国内外流行病学文献,筛选出PM10的健康效应终点和适合于兰州地区的暴露-反应关系系数,对2002~2009年兰州地区PM10人体健康经济损失进行了计算.结果表明2002年以来兰州地区PM10人体健康经济损失并未明显升高,而是逐年波动;年损失值均在10亿元以上,其中2009年最高为16.6亿元; PM10人体健康经济损失与GDP的比值呈明显下降的趋势.     

北京大气颗粒物碳质组分粒径分布的季节变化特征

为了解有机碳(OC)和元素碳(EC)在北京大气颗粒物中的季节变化、粒径分布和来源,于2010年3月—2011年2月采用惯性撞击分级采样器采集大气颗粒物样品,热光碳分析仪测定其中有机碳和元素碳质量浓度.结果表明,OC在粗细粒子中含量相当,EC主要存在于细粒子中,在<2.1μm颗粒物中分别占(52±11)%和(70±22)%.OC存在明显的季节变化,冬、夏季高于春、秋季,而EC则表现为冬、秋季大于春、夏季.OC和EC粒径分布呈"双峰型",细粒子段峰值分别位于0.43—1.1μm和0.43—0.65μm,粗粒子段峰值均位于4.7—5.8μm.四季峰值对应的粒径段、峰宽和峰高存在差异.OC与EC粒径分布和相关性的季节变化表明,冬季OC与EC的主要来源为燃煤排放,夏季EC的主要来源为机动车尾气.