西宁市大气污染来源和输送季节特征

在2016~2018年西宁市大气污染物PM₁₀和PM_2.5季节污染特征分析的基础上,利用HYSPLIT模式和GDAS资料计算了逐日72 h气流后向轨迹,通过聚类分析确定气流输送路径及其对日均PM₁₀和PM_2.5质量浓度的影响,运用TrajStat软件提供的潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）,探讨不同季节影响西宁市PM₁₀和PM_2.5质量浓度的潜在源区分布及贡献.结果表明,输送来源位置多分布在西宁的西-北方向和东-北方向,周边及邻近区域垂直高度较低.输送路径主要受西风、偏西风、西北、西南和偏东气流的影响.距离短、高度低和移速慢的气流轨迹出现概率最高,是最主要的输送路径,该路径在春夏秋三季来源于青海,冬季则源自新疆,省内输送占主导地位,且不同输送轨迹对PM₁₀和PM_2.5浓度影响不同.污染气流主要来自青海省内源、新疆外源及新疆以西的境外源,源地多沙漠和戈壁等脆弱地带分布.潜在源区范围及贡献大小有明显季节差异,冬季范围广且贡献最大,春秋次之,夏季最小.最主要潜在源区位于青海北部、中部和东部地区、新疆南部、中部和东部,其周边地区为中等贡献潜在源区.     

大型火电厂热排放对环境气温增高的贡献检测

利用1960—2009年的年月平均气温观测资料,分析了被检站和参考站的年、季变化趋势特点,着重研究了大型火电厂的热排放对当地气温的影响程度和相对贡献比例。从增温趋势看,被检站和参考站年平均气温增温速率分别为0.33～0.48℃？10a和0.21～0.33℃？10a,年热排放增温率为0.11～0.20℃？10a。热排放引起的四季增温速率为春秋强,冬季次之,夏季最小。火电厂的热排放对当地气温增温的贡献显著,表现为夏季最大,春秋季次之,冬季最小,对年平均气温序列的增温贡献率为31%～49%。     

北京及周边地区大气污染数值模拟研究

北京周边地区污染源对北京市区大气环境的影响不可忽视.利用区域大气污染模式,系统模拟分析2002-08-17T09:00-2002-08-29T08:00污染传输过程;选择典型污染时段,结合气象资料进行比较分析,计算各时段周边地区和北京自身大气污染物对北京大气环境污染的贡献和贡献率;进一步证实了在大气条件有利于污染物输送的背景下,周边地区污染源的中远距离输送对北京大气环境质量的影响不可忽略.研究表明:有特殊天气背景时,即研究区域在西南风气流场的控制之下,周边地区污染源对北京的贡献比北京自身的大;没有特殊天气时,北京自身的贡献大于周边地区对其的贡献.      

重庆市工业绿色发展水平评估研究

工业绿色化发展意味着消耗更少的资源或排放更少的污染物,本文以万元工业增加值能耗、万元工业增加值水耗、万元工业增加值SO2排放量、万元工业增加值COD排放量4个指标为基础,提出了用绿色发展指数和绿色贡献指标综合评价一个地区工业绿色发展水平的方法。利用2004年的数据,分析了重庆市所辖区县工业行业绿色发展指数和绿色贡献,评估了工业绿色发展水平。分析结果表明,各区县工业绿色发展水平存在较大差异,主城区以及几个区域性的中心区县工业绿色发展程度较高。     

宛山荡农田土壤氮迁移过程反硝化与厌氧氨氧化

为探究中国南方农田土壤氮迁移过程的反硝化与厌氧氨氧化(anaerobic ammonia oxidation,ANAMMOX)速率变化和脱氮贡献本研究采集宛山荡麦稻轮作区农田不同层深土壤及农田、沟道、河岸带和湖泊沉积物等不同土地利用类型土壤样品,分析其理化性质采用Illumina MiSeq测序和实时荧光定量PCR (quantitative real-time PCR,qPCR)技术探究土壤样品的微生物群落组成和功能基因丰度应用同位素培养实验测定各样品的潜在反硝化与厌氧氨氧化速率(以N_2计,下同).结果表明,土壤反硝化速率与TOC、NH_4~+-N和NO_3~--N含量均显著正相关(P0.05),与nirS、nirK及nosZ等功能基因丰度亦呈显著正相关(P 0.05).农田表层土壤反硝化速率为(11.51±1.04) nmol·(g·h)~(-1),显著高于农田其他土壤层以及其他土地利用类型(P 0.05),而农田土壤中厌氧氨氧化速率在20～30 cm层最高,达到(0.48±0.07) nmol·(g·h)~(-1).此外,反硝化作用是农田表层土壤氮损失的主要原因,占91.9%～99.7%,而厌氧氨氧化在深层土壤N_2的产生过程中占有重要地位.     

2016～2020年北京城区和郊区PM2.5爆发性增长特征对比研究

利用PM_2.5浓度、气象要素、NCEP以及ECMWF再分析资料等,对比分析2016～2020年北京城区和郊区的污染特征,根据多种阈值指标定义爆发性增长过程,并着重分析爆发性增长过程中的环流形势以及污染物的不同来源.结果显示,北京城郊全年污染日数呈逐年下降趋势,但秋冬季的污染日数占比2016～2017年逐年下降,2018～2020年逐年升高,城区污染改善速度慢于郊区.2016～2020年城郊污染持续时长一般≤3d,城区≥2d的污染日次数均多于郊区,且均呈逐年下降趋势.城区和郊区细颗粒物污染存在明显的相互影响特征,城区对郊区的影响更为显著.城郊爆发性增长次数和爆发性污染占比整体先下降再升高.城区发生的爆发性增长过程次数多于郊区,但爆发性污染占比城区低于郊区.爆发性增长过程出现概率≥10%的地面天气形势为均压场型和高压前部型,高空形势为纬向环流和槽后型.城区传输型爆发性增长过程出现概率最高的天气形势为高空槽后配合地面高压前部型,占比可达37.0%,郊区传输型爆发性增长过程出现概率最高的天气形势为高空纬向环流配合地面高压前部型,占比可达31.6%,城区和郊区本地型爆发性增...     

2000—2020年我国西南地区植被NEP时空变化及其驱动因素的相对贡献

西南地区作为我国重要的生态安全屏障,探究其植被净生态系统生产力(net ecosystem productivity,NEP)的时空演变规律对该地区乃至我国的可持续发展都具有重要意义.基于MODIS数据、气象数据、DEM数据和土地利用数据等,首先,利用改进的Carnegie Ames Stanford Approach (CASA)模型和土壤微生物呼吸方程,估算2000—2020年我国西南地区植被NEP;其次,结合Theil-Sen Median趋势分析、偏相关分析和复相关分析等方法,研究西南地区植被NEP时空变化及其对气候变化和土地利用变化的响应机制;最后,利用基于情境分析的相对贡献分析法,定量评估气候变化和土地利用变化对西南地区植被NEP变化的相对贡献.结果表明：时间上,2000—2020年我国西南地区及其五省份(云南省、贵州省、四川省、重庆市和西藏自治区)生态系统植被NEP均表现为上升趋势,其中,西南地区植被NEP上升速率为4.74 g/(m2·a).空间上,西南地区及其五省份植被NEP呈上升趋势的面积均大于呈下降趋势的面积,其中,西南地区植被NEP呈极显著上升的面积占45.41...     

基于边界观测的长三角某工业区O3来源特征

为研究上海某石化工业区臭氧来源特征,采用在线监测系统对该工业区O₃及其前体物和气象参数展开了为期3个月（2020年6~8月）的同步连续观测.采用TCEQ（Texas Commission on Environmental Quality）区域背景臭氧估算法和主成分分析两种方法研究工业区区域背景和本地生成O₃浓度贡献,并将两种方法进行对比分析.结果表明：①观测期间园区主导风向为东南风和东风,平均温度为27.12℃.ρ（VOCs-36）日均值为32.05~240.51μg·m^-3,烷烃浓度占比最大;ρ（NO_x）日均值为10.15~47.51μg·m^-3;ρ（O₃）为31.81~144.43μg·m^-3.②TCEQ法得出的区域背景O₃浓度[ρ_R（O₃）]为32.63~191.13μg·m^-3,本地生成O₃浓度[ρ_L（O₃）]为16.08~134.25μg·m^-3,区域背景占比ω（TCEQ）为32.6%~87.7%.主成分分析计算得出的区域背景[ρ_PCA-R（O₃）]为66.38~219.83μg·m^-3;③TCEQ法计算得出的本地生成O₃浓度变化基本能够与该园区内臭氧生成潜势的变化对应,两种方法具有良好的吻合效果,经验证结果具有可靠性;④剔除由于站点浓度异常情况带来的计算误差,观测期间区域背景O₃占比基本处于75%~95%范围内.综上,园区内O₃浓度组成以区域输送为主,应重点关注工业区周边城市的O₃污染治理,落实长三角区域联防联控措施.     

阿克达拉大气本底站黑碳浓度特征和潜在源

利用阿克达拉大气本底站2011~2017年黑碳气溶胶（BC）逐小时质量浓度资料和同期气象数据,采用后向轨迹聚类分析、潜在来源贡献函数法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）,研究了阿克达拉站BC不同时间尺度浓度特征和潜在源区.结果表明：阿克达拉站2011~2017年BC呈波动下降趋势,BC清洁程度较高;BC浓度呈春冬高,夏秋低的季节变化特征,春季（398.85±189.35） ng/m³>冬季（389.89±105.94） ng/m³>夏季（272.07±90.07） ng/m³>秋季（269.52±68.07） ng/m³,自然因素为BC浓度变化的主要原因;日变化特征表现为白天低、夜间高,基本呈单峰分布;阿克达拉站BC潜在源随季节变化差异明显,后向轨迹,WPSCF和WCWT分析都表明,春季潜在源集中于俄罗斯南部与新疆交界处的阿尔泰山北麓,秋季潜在源为新疆北疆经济带,冬季BC多受境外排放源影响.BC污染控制需要区域环境合作,实现联防联治,尤其是加强跨境污染源监测工作.     

中国南方地区台风降水贡献分析——以2013年台风降水为例

台风是影响中国南方降水的重要天气系统。依据中央气象台台风观测资料和国家级气象观测站地面降水资料,将泰森多边形计算方法和ArcGis技术相结合,分析了2013年登陆或严重影响中国的台风降水特征,定量评价了其对中国南方地区降水的贡献,以及降水贡献在时空两方面的演变特点。研究结果表明：（1）2013年南方地区台风降水贡献为16.9％,占常年（1981—2010年）淡水（降雨）资源的17.2％。（2）空间分布上,自西向东,从北至南,台风降水贡献增大,东南沿海最大。（3）月度降水贡献呈双峰型,6—8月台风降水贡献逐渐增强,8月达8.3％;9月台风降水贡献陡降,10—11月继续增强,11月为3.2％。通过台风降水贡献的研究,对于更好利用台风降水和科学预防台风灾害具有重要意义。