1981~2010年深圳市不同等级霾天气特征分析

利用1981~2010年深圳市地面观测及空气质量监测资料,分析深圳不同等级霾天气的长期变化特征以及大气水平能见度、空气质量与霾的关系.结果表明:深圳霾日数总体呈增多趋势,强度增强,中度以上霾增多;各等级霾日数均呈增多态势,但不同等级霾日占年总霾日的比例变化趋势不同,轻微霾所占比例下降,轻度以上霾上升; 霾天气呈现冬季>秋季>春季>夏季的季节特征,但重度霾却是夏季最多; 霾导致大气水平能见度明显下降,霾日平均能见度较非霾日低6~7km,霾等级越高,能见度下降越明显,霾日能见度日变化幅度较非霾日小;霾日SO2、NO2浓度为非霾日的1.4~1.7倍,PM10是非霾日的2.2倍,大气颗粒物污染加剧可能是深圳能见度恶化、霾天气增多的一个重要原因;针对荔香站霾日SO2浓度日变化不明显,PM10 、NO2浓度呈双峰型分布,与上下班时段吻合,说明机动车的增加也是深圳霾天气增多的主因之一;霾等级越高,空气中PM10、SO2、NO2的浓度越高,从轻微到重度霾各级之间SO2、NO2和PM10浓度增幅大都在15%~20%.     

1980—2007年我国燃煤大气汞、铅、砷排放趋势分析

基于文献调研,对1980—2007年我国汞、铅、砷3种主要燃煤大气重金属排放清单进行归纳,计算了3种重金属的逐年平均排放量,并分析排放量与燃煤量的相关性、单位煤耗大气重金属污染物排放量的变化趋势及原因. 结果表明:1980—2007年我国燃煤大气汞、铅、砷排放量与燃煤量增长趋势基本一致,均呈显著正相关(R2分别为0.911、0.971、0.996),但燃煤大气汞排放量与燃煤量间的相关性却比铅、砷排放量与燃煤量的相关性小很多,这主要是燃煤电厂对汞协同脱除能力比对铅、砷强,以及电厂汞排放所占比例较大所致. 燃煤大气汞排放量在2005年后趋于稳定,而铅、砷排放量在2000年后快速增长,年均增速均超过10%,其中电厂和工业锅炉是重金属排放的重点行业. 在燃煤量不断增长的背景下,单位煤耗的大气汞、铅排放量均呈下降趋势,其中汞排放量在2005—2007年年均降低5.0%,铅排放量在1996—2007年年均降低1.7%. 这与我国主要燃煤行业除尘、脱硫、脱硝等大气污染控制装置对重金属的协同脱除能力不断增强有密切关系.      

北京市西三环地区大气颗粒物中多环芳烃的分布特性

于2012年3—12月在北京市西三环地区按粒径分6级采集大气颗粒物样品,采用气相色谱-质谱(GC-MS)对颗粒物样品中16种优控PAHs(多环芳烃)进行分析. 结果表明:颗粒物中ρ(∑₁₆PAHs)(PAHs的总质量浓度)季节变化显著,表现为冬季>春季>秋季>夏季,并且与ρ(PM)(PM为颗粒物)呈良好线性相关;不同粒径颗粒物中ρ(PAHs)呈向小粒子富集的趋势,PM_2.1中ρ(PAHs)约占ρ_sum(∑₁₆PAHs)〔6级颗粒物中ρ(∑₁₆PAHs)总和〕的64%~87%;除夏季3环PAHs占优势外,其他季节均以4~ 5环PAHs占优势;同时,随着粒径的减小,PAHs有向高环数富集的趋势. 运用主成分分析和多元线性回归法进行源解析发现,机动车尾气排放和燃煤是本地区大气颗粒物中PAHs的主要来源;不同粒径颗粒物中的PAHs来源有差异,2.1~10.2μm粒径段颗粒物中PAHs主要来源于机动车尾气排放,贡献率为63.0%;而1.3~2.1μm和<1.3μm的颗粒物中PAHs均主要来源于燃煤,贡献率分别为56.8%和58.7%.      

乌鲁木齐市采暖期大气PM2.5-10、PM2.5中重金属和多环芳烃的分布及其相关性

目前国内对可吸入颗粒物中多环芳烃(PAHs)的研究很多,不少城市(如上海、北京、广州等)对PAHs的时空分布特征及其来源进行分析.虽然,乌鲁木齐市可吸入颗粒物中重金属的浓度及粒径分布已作研究[1],但有关PAHs的分布特征及可吸入颗粒物中PAHs与重金属的相关性报道则鲜见.     

沧州市郊大气PM10浓度变化特征分析

可吸入颗粒物(PM10)危害人体健康,降低大气能见度,已成为我国城市发展进程中所面临的主要环境污染问题.沧州属于环京津、环渤海开放一线地区,全国第三座化工城,以石油化工、管道装备制造等产业为主要支撑,影响沧州市空气质量的主要污染物为PM10.研究沧州市PM10浓度变化特征,对于指导本地经济的可持续发展,和京津大气环境质量的改善都具有重要意义.本研究基于2009年7月1日—2010年6月30日沧州市郊PM10监测数据,分析了PM10浓度变化特征和风向、风速对PM10浓度的影响,以期为沧州市PM10的预报和治理提供一定的参考依据.     

大气颗粒物吸湿性研究

大气颗粒物吸湿性是反映颗粒物理化性质的重要指标,吸湿性研究对深入了解颗粒物的环境和健康效应具有重要意义. 总结了国外近年来大气颗粒物吸湿性研究进展:①典型的大气颗粒物吸湿性分析方法为H-TDMA(吸湿性串联差分电迁移率粒径分析仪)系统及其优化方法. ②大气颗粒物吸湿性呈单峰、双峰甚至多峰分布;根据G_f(吸湿性生长因子)随粒径变化的模式,可将大气颗粒物分为强吸湿性和弱吸湿性2类,也可分为纯不溶性、混合不溶性、混合可溶性和纯可溶性4类. ③城市背景点颗粒物的G_f比城市观测点高;城市观测点的颗粒物G_f分布呈夏季高、冬季低,白天高、晚上低的特征. ④颗粒物吸湿性与其化学组成和形态密切相关,纯可溶性盐颗粒物的G_f通常较高. ⑤柴油燃烧源新排放的颗粒物属于弱吸湿性颗粒物,G_f非常小,但在其表面老化后或随燃料中硫含量的增加G_f会明显变大. ⑥生物质燃烧排放颗粒物的G_f相对较高,但存在区域差异性. 针对国内大气颗粒物吸湿性研究现状,提出了未来重点研究方向.      

广州市大气环境演变过程及其控制要素的因子分析

为分析大气环境质量变化趋势,为广州市大气环境质量改善提供理论依据,首先采用传统的空气污染负荷方法对演变特征进行了分析,在此基础上又利用因子分析方法对广州市大气环境质量的主控因素进行提取解译。在得到4个大气环境控制公因子的基础上,分析了广州市大气环境演变规律。结果表明,广州市大气环境质量与广州市的经济发展是密切相关的。从2001年开始广州市大气污染程度呈现出先升高后降低的趋势,以2005年为拐点大气环境质量逐渐好转;广州市的大气污染已转变成复合型大气污染。     

ICP-AES法测定大气PM2.5中的有害元素

大气颗粒物中,粒径小于2.5μm的细粒子,被称为细颗粒物(俗称为PM2.5).细颗粒物被吸入人体后会直接深入到肺部的气体交换器官,干扰肺部的气体交换,引发包括哮喘、支气管炎和心血管病等方面的疾病.细颗粒物中铅、锰、镉、锑、锶、砷、镍、硫酸盐、多环芳烃等有害物质含量较高,而且这些有害物质在大气中的停留时间长、输送距离远,对人健康危害极大.2011年11月,《环境空气质量标准》将PM2.5纳入常规空气质量评价,PM2.5年平均浓度和24 h平均浓度限值分别定为0.035 mg.m-3和0.075 mg.m-3.对大气PM2.5中有害元素进行检测,可以有针对性地对可能对健康造成的危害进行防治,同时各元素含量的变化对于PM2.5的来源分析也是非常有意义的提示.本文参考GB/T 11739,使用ICP-AES法测定了大气细颗粒物样品中有害元素的含量.     

北京春季城区与远郊区不同大气粒径颗粒物中水溶性离子的分布特征

为比较北京城区与远郊区大气颗粒物中水溶性无机离子的组成特征,2012年4月,利用Andersen分级撞击式采样器同时在2个采样点进行大气颗粒物分级采样,样品采用离子色谱分析.结果表明,城区和上甸子大气颗粒物中水溶性无机离子总浓度分别为(83.7±48.9)μg·m-3和(75.5±52.9)μg·m-3,NO-3、SO2-4和NH+4是最主要的水溶性无机离子,分别占总离子浓度的81.2%和84.2%.粒径分布显示,Mg2+和Ca2+在5.8～9.0μm的粒径范围出现峰值,Na+、NH+4、Cl-在0.43～1.1μm和4.7～9.0μm的粒径范围出现双峰,K+、NO-3和SO2-4在0.65～2.1μm的粒径范围出现峰值.后向轨迹簇分析表明,气团来自南方时,城区和上甸子二次离子浓度分别为(92.4±40.0)μg·m-3和(95.0±35.4)μg·m-3,来自其他方向时,分别为(24.0±10.8)μg·m-3和(13.3±10.6)μg·m-3.     

大气高CO2浓度对油菜氮素同化累积与植株生长的影响

为了指导高CO2浓度条件下甘蓝型油菜Brassica napus L.合理施氮、创建油菜高产高效以及进一步探明油菜氮代谢的调节机制提供理论依据,本研究采用微区试验,研究2个油菜品种（沪油15-33号和742-2）在2个CO2浓度水平（自然CO2摩尔分数400μmol·mol-1和高CO2摩尔分数（800±20）μmol·mol-1）和2个氮素水平（施氮与不施氮）条件下,氮素同化酶（NR和GS）活性和可溶性蛋白含量的变化,以及油菜地上部干物质量和氮素累积量的响应。试验结果表明,高CO2浓度会提高NR和GS活性;在氮素处理的影响方面,NR活性的变化与油菜的品种和生育时期不同有关：在高CO2浓度条件下,品种A在各时期的施氮处理的酶活性高于不施氮处理;品种B只在抽薹期的施氮处理低于不施氮处理,其他时期则升高;对于GS酶活性,在自然CO2浓度条件下施氮会提高GS酶活性,高CO2浓度条件下施氮则降低其活性（苗期除外）。CO2浓度升高会降低叶片中可溶性蛋白含量（盛花期除外）;在正常CO2浓度下,增施氮肥会提高叶片中可溶性蛋白含量,而在高CO2浓度下,增施氮肥会降低叶片中可溶性蛋白含量。CO2浓度升高和增施氮肥都会提高油菜地上部干物质量与氮素累积量,油菜干物质量与氮素累积量总体上与上述测定指标呈极显著相关。