天津隧道机动车VOCs污染特征与排放因子

应用隧道测试方法在天津市五经路隧道于工作日和非工作日对机动车挥发性有机物(VOCs)污染特征及排放因子(EFs)进行研究,采用3.2 L真空采样罐采集隧道内气体样品,应用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对罐内VOCs组分进行分析,得到99种组分的定量结果.对VOCs浓度水平与变化特征、EFs进行了分析,计算隧道内VOCs的臭氧生成潜势(OFPs)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAFPs),并与已发表的研究数据进行了对比.结果表明,隧道入口VOCs平均浓度为(190.85±51.15)μg·m~(-3),中点平均浓度为(257.44±62.02)μg·m~(-3).隧道总排放因子为(45.12±10.97) mg·(km·辆)-1,烷烃、烯烃、炔烃、芳香烃、卤代烃和含氧VOCs(OVOCs)的EFs分别为(22.79±7.15)、(5.04±1.20)、(0.78±0.34)、(9.86±2.81)、(0.26±0.17)和(6.25±2.27) mg·(km·辆)-1,与2009年测试结果相比下降明显.其中,异戊烷、甲苯、乙烯、甲基叔丁基醚(MTBE)和乙烷是机动车排放VOCs中排放因子较高的组分;甲基叔丁基醚/苯(MTBE/B)、甲基叔丁基醚/甲苯(MTBE/T)比值分别为1.07和0.77,说明蒸发排放对机动车排放VOCs的贡献不可忽视.隧道内VOCs的OFPs和SOAFPs分别为(145.50±37.85) mg·(km·辆)-1和(43.87±12.75) mg·(km·辆)-1,较2009年天津测试结果分别降低94.23%和90.88%,OFPs和SOAFPs的锐减与排放标准加严和油品升级密切相关.     

乌鲁木齐河源区黑碳气溶胶浓度特征及其来源分析

利用七波段黑碳仪对2016年8月—2017年7月乌鲁木齐河源区大气中黑碳气溶胶进行了实时监测,并结合同时期气象资料对该区域黑碳气溶胶浓度变化特征、影响因子和可能来源进行了分析.结果表明,观测期间乌鲁木齐河源区黑碳浓度在102～1525 ng·m~(-3)之间变化,均值为520 ng·m~(-3).春季、夏季、秋季和冬季的浓度分别为425、536、686和427 ng·m~(-3),呈秋季最高,夏季次之,冬、春季低的季节变化特点.日内变化具有明显的双峰双谷特征,在当地时间8:00—9:00(与北京时间的时差为2小时,即为北京时间10:00—11:00,下同)和16:00—19:00有两个明显的峰值,可能与当地的排放和气象因素有关.乌鲁木齐河源区黑碳的本底浓度在春季、夏季和秋季分别为253、271和290 ng·m~(-3),而冬季黑碳的本底浓度仅为162 ng·m~(-3).与其他偏远地区相比,乌鲁木齐河源区因受较多排放源影响,黑碳浓度本底值较高.黑碳气溶胶浓度与气象因素相关性显著,当风速小于2 m·s~(-1)时,黑碳的平均浓度明显偏高,当相对湿度大于55%时,黑碳浓度明显偏低.由浓度权重轨迹分析和波长吸收指数(AAE)可知,乌鲁木齐河源区的黑碳浓度,除了受本地化石燃料燃烧和生物质燃烧排放的影响以外,还可能受到中亚地区远距离传输的影响.     

成都市冬季大气消光系数及其组成的特征研究

由于气溶胶吸湿增长的复杂性和不确定性,大气消光的演化机理至今尚不十分清晰.为此,利用成都市2017年12月浊度仪和黑碳仪的逐时观测资料,结合同时次的环境气象监测数据,系统研究了该区域冬季对应550 nm大气消光系数及其组成的特征.结果表明:①观测期间大气消光系数为(1173.42±641.21) Mm~(-1),其中"干"气溶胶散射系数、"干"气溶胶吸收系数、干洁大气散射系数、气态污染物吸收系数和气溶胶吸湿性消光系数对其平均贡献率分别是53.02%、6.54%、1.50%、1.65%和37.29%.②大气消光系数、"干"气溶胶散射系数和气溶胶吸湿性消光系数的日变化为"单峰单谷型",而"干"气溶胶吸收系数和气态污染物吸收系数的日变化则分别表现为"单谷型"和"双峰双谷型".③明确了单位质量大气消光系数及其组成随相对湿度的变化特征,并就其各自成因进行了分析.     

中国望都地区夏季大气气溶胶挥发性特征

采用热扩散管与气溶胶质谱联用系统对2014年夏季河北望都乡村点位亚微米级气溶胶进行在线测量,获取了两段污染过程的气溶胶化学组成及挥发性特征：相对低污染期气溶胶平均质量浓度为（23.3±15.1）·g/m³,有机物占主导,主要受偏北方向气团影响;重污染期平均浓度为（86.6±19.7）·g/m³,硫酸盐占主导,受偏南方向气团影响;主要化学组分挥发性顺序均为硝酸盐 > 氯盐 > 铵盐 > 有机物 > 硫酸盐;与相对低污染期相比,重污染期的硫酸盐对质量浓度贡献更高且挥发性降低,而硝酸盐表现出更高的挥发性;对有机气溶胶而言,重污染期有机物氧化态更高且挥发性更低,老化特征明显.气溶胶半挥发性特征反映了华北夏季高污染条件下区域传输的重要作用.     

基于AOD数据和GWR模型估算京津冀地区PM2.5浓度

利用MODIS气溶胶光学厚度（AOD）数据针对不同土地覆盖类型的适用性,提出了一种基于土地覆盖类型的AOD融合方法,生成了一种新的3km AOD数据集.在此基础上,通过地理加权回归（GWR）模型估算了京津冀地区2016年PM_2.5浓度,并用交叉验证的方法对模型性能进行评价.结果表明：利用融合后的AOD数据建立的模型可解释PM_2.594.85%的浓度变化,交叉验证R²为0.94,RMSE为9.27μg/m³,MPE为6.72μg/m³,明显优于多元线性回归（MLR）模型;基于GWR模型估算的京津冀地区2016年年均PM_2.5浓度为58.57μg/m³,其中冬季PM_2.5浓度最高,春秋季次之,夏季浓度最低,PM_2.5月均浓度变化范围32.78~140.83μg/m³,8月份浓度最低,12月份浓度最高;空间分布南北差异显著,衡水市PM_2.5污染最为严重,张家口市PM_2.5浓度较低.利用此方法成功弥补了PM_2.5空间缺失,为城市尺度的健康效应和环境流行病学研究提供数据支持.     

基于GOCI数据的霾天气气溶胶辐射强迫的日内变化——以长江三角洲为例

以长江三角洲（以下简称长三角）为研究区,基于2017年10~12月内共16d 94景的晴空静止卫星GOCI L1B图像和6S模型,采用深蓝算法反演长三角地区气溶胶光学厚度（AOD）,并利用2个实测站数据进行验证.再通过反演得到的AOD结果进一步模拟计算该区域地表和大气层顶的气溶胶直接辐射效应（ADRE）,并结合典型的雾霾天气进行分析.结果表明：利用GOCI数据反演的AOD具有较高拟合精度,北辰楼站点拟合相关性R²为0.68,太湖站点为0.67.空间上,由于气溶胶存在制冷效应,AOD和地表面、大气层顶气溶胶直接辐射强度均呈现出显著的线性关系.时间上,由于气溶胶扩散和风向等因素,早上和下午辐射效应强度较高,中午较低.其中10：00和11：00影像可以较好地模拟日均ADRE的特征,利用ADRE日内变化成功捕捉到一次雾霾爆发并消失的现象,对气象部门监测近地表气温和分析灰霾的形成等具有重要意义.     

气溶胶等效复折射率反演的免疫进化算法

通过Mie散射理论公式构建目标函数,利用免疫进化算法对气溶胶等效复折射率的实部和虚部进行协同优化,据此创新性地提出了气溶胶等效复折射率反演的新途径.基于成都市2017年9~12月逐时的气溶胶散射系数和吸收系数观测数据以及该时段同时次GRIMM180大气颗粒物监测仪的连续监测资料,研究结果表明,气溶胶等效复折射率反演的免疫进化算法不仅是普适的,而且还具有收敛速度快、计算稳定和求解精度高等特点.通过与其它气溶胶等效复折射率反演方法的对比分析,进一步论证了新方法的优势,这为气溶胶等效复折射率演变机理以及气溶胶吸湿性增长模型的后续研究提供了算法保障.     

接种丛枝菌根真菌对露天矿区不同配比沙土与黏土的培肥效应分析

在室内盆栽条件下,研究沙土和黄土配比联合接种AM真菌对根际土壤养分、有机质含量,植物叶片营养元素含量等的影响。结果表明:接种AM真菌后玉米的生物量和叶片营养元素含量均呈现不同程度的提高,沙土与黄土质量比为1∶1和3∶1中接菌处理的提高作用较为显著;接菌后土壤中的速效磷和速效钾含量降低的同时有机质含量增加。将黄土和沙土进行优化配比可以显著提高菌根侵染率和玉米的生物量,提高土壤速效磷和有机质的含量,提升玉米叶片的营养元素含量。相关性分析表明,菌根侵染率与土壤各理化指标之间存在相互的正效应,菌根侵染后对植物营养吸收具有协同作用。     

北京地区大气温湿廓线对气溶胶垂直分布的影响

目的分析北京地区大气温湿廓线对气溶胶垂直分布的影响。方法利用北京地区2017年9月至2018年8月每日两次(08时和20时)的气象探空、地面PM_(2.5)浓度和气溶胶激光雷达消光系数资料,分析不同污染条件下大气温湿廓线与气溶胶消光系数廓线的关系。结果地面PM_(2.5)浓度和210m气溶胶消光系数的相关系数达到0.77。春季、秋季和冬季污染条件下的近地面消光系数约是清洁条件下的5倍,夏季污染条件下的近地面消光系数约是清洁条件下的3倍。相比清洁条件下,污染条件下各季节的大气温度垂直递减率偏小,并且低层大气相对湿度偏大。结论大气温度廓线代表大气层结稳定性,影响气溶胶的扩散高度,而相对湿度廓线与气溶胶吸湿增长密切相关,两者对气溶胶消光系数的垂直分布都有重要影响。     

晋城市PM2.5快速来源解析案例

2018年11月23日12时晋城市重污染天气应急指挥部批准启动重污染天气黄色预警,同时启动三级响应,我站使用单颗粒气溶胶质谱仪对大气细颗粒物组分特征进行了观测,充分利用了在线观测设备快速、灵敏、实时的特点,对观测点位的环境空气进行了高时间分辨率连续观测,并对观测所取得的数据进行详细分析和研究细颗粒的来源及污染特征,为大气污染治理提供科技支持。