天山典型冰川区雪冰中碳质气溶胶浓度特征研究

根据2002年与2004年在天山乌鲁木齐河源1号冰川与奎屯河哈希勒根51号冰川采集的粒雪与冰川冰样品,利用热/光反射法(TOR)分析得到有机碳(OC)与元素碳(EC)的浓度,并探讨了天山典型冰川区雪冰中碳质气溶胶浓度的时空特征与环境意义.结果表明,总碳(TC)浓度从高到低依次为:乌鲁木齐河源1号冰川西支雪坑(1 943 ng.g-1)>乌鲁木齐河源1号冰川东支雪坑(989 ng.g-1)>奎屯河哈希勒根51号冰川雪坑(150 ng.g-1)>乌鲁木齐河源1号冰川东支冰川冰(77 ng.g-1),OC和EC的浓度序列也较为类似;天山冰川区雪层中OC浓度平均值为557 ng.g-1,EC浓度平均值为188 ng.g-1.不同冰川积累区雪层剖面的中下部污化层附近一般都会出现碳质气溶胶浓度峰值,但某些突发性事件会使得表层雪也产生浓度峰值;在季节性碳排放(如居民采暖、农业活动等)与碳传输(如大气环流等)的影响下,雪层中碳质气溶胶浓度在7～11月间总体呈波动下降的趋势;冰川冰与粒雪间碳质气溶胶浓度可能存在着数量级的差异,这主要受到冰川所在环境、雪冰采样时空条件等因素影响;雪层表面是否存在EC对反照率有很大影响,模拟显示在波长为300～700 nm范围内反照率平均降低0.22.     

Carbonaceous and nitrogenous disinfection by-product formation in the surface and ground water treatment plants using Yellow River as water source

This work investigated the formation of carbonaceous and nitrogenous disinfection by-products (C-DBPs, N-DBPs) upon chlorination of water samples collected from a surface water and a ground water treatment plant (SWTP and GWTP) where the conventional treatment processes, i.e., coagulation, sedimentation, and filtration were employed. Twenty DBPs, including four trihalomethanes, nine haloacetic acids, seven N-DBPs (dichloroacetamide, trichloroacetamide, dichloroacetonitrile, trichloroacetonitrile, bromochloroacetonitrile, dibromoacetonitrile and trichloronitromethane), and eight volatile chlorinated compounds (dichloromethane (DCM), 1,2-dichloroethane, tetrachloroethylene, chlorobenzene, 1,2-dichlorobenzene, 1,4-dichlorobenzene, 1,2,3-trichlorobenzene and 1,2,4-trichlorobenzene) were detected in the two WTPs. The concentrations of these contaminants were all below their corresponding maximum contamination levels (MCLs) regulated by the Standards for Drinking Water Quality of China (GB5749-2006) except for DCM (17.1 μg/L detected vs. 20 μg/L MCL). The SWTP had much higher concentrations of DBPs detected in the treated water as well as the DBP formation potentials tested in the filtered water than the GWTP, probably because more precursors (e.g., dissolved organic carbon, dissolved organic nitrogen) were present in the water source of the SWTP.     

太原市大气PM2.5中碳质组成及变化特征

采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪测定了2009年冬季和2010年春季太原市区大气细粒子(PM2.5)中有机碳(OC)和元素碳(EC)的昼夜变化特征,分析了含碳物质的变化特征,并探讨了其来源.结果表明,PM2.5、OC、EC平均浓度水平和OC/EC平均值均呈现出冬季[(289.2±104.8)μg·m-3、(65.2±22.1)μg·m-3、(23.5±8.2)μg·m-3和2.8±0.3]高于春季[(248.6±68.6)μg·m-3、(29.7±6.2)μg·m-3、(20.2±5.4)μg·m-3和1.5±0.3],冬季夜晚[(309.3±150.0)μg·m-3、(74.6±19.5)μg·m-3、(24.3±6.6)μg·m-3和3.1±0.3]高于白天[(234.9±122.1)μg·m-3、(54.9±28.2)μg·m-3、(22.6±10.8)μg·m-3和2.5±0.5],春季白天[(292.5±120.8)μg·m-3、(32.7±10.5)μg·m-3、(22.7±10.1)μg·m-3和1.6±0.5]高于夜晚[(212.3±36.7)μg·m-3、(29.6±6.6)μg·m-3、(20.7±6.4)μg·m-3和1.5±0.2]的污染特征.这是因为冬季处于采暖期,特别是夜晚,煤和生物质燃烧量增加导致碳质颗粒物排放量增加以及大气温度低且稳定不利于污染物扩散;高的OC/EC是OC排放量增加所致而非二次有机碳(SOC)的贡献,因为气温低且太阳辐射弱不利于SOC的生成.春季白天PM2.5、OC和EC浓度水平高于夜晚可能是白天风速比夜晚大且相对湿度比夜晚低而更有利于城市扬尘形成所致,OC/EC高可能是白天温度较高且太阳辐射较强有利于SOC的生成.与国内其他城市相比,太原PM2.5、OC和EC均处于较高的浓度水平,表明太原碳质气溶胶污染严重,可能对城市灰霾形成有重要贡献.     

垃圾焚烧厂排放颗粒物组分粒径分布特征

本研究采用静电低压撞击器(ELPI)采集垃圾焚烧厂排放颗粒物,分析颗粒物中元素和碳组分,对其中OC、EC和重金属元素在14个粒径段的粒径特征进行分析,并建立了垃圾焚烧厂源PM_1、PM_(2.5)和PM_(10)的元素和碳组分成分谱,以期为精细化来源解析提供参考.结果表明,垃圾焚烧厂排放颗粒物的主要组分有Al、Si、S、Ca、Cr、Fe、OC和EC等(质量分数≥1%),其中OC和Ca的含量较高,在PM_(2.5)中的质量分数分别为10. 15%和12. 37%;重金属含量Cr Pb Zn Mn Cu Cd Ni,其中Cr和Pb在PM_(2.5)中的质量分数分别为1. 83%和0. 74%,Cr在PM_1中的质量分数达到3. 53%; OC在2. 39～3. 99μm和6. 68～9. 91μm这2个粒径段的含量达到峰值,分别占OC总含量的15. 02%和20. 45%,但在细颗粒物中的含量高于在粗颗粒物中的含量,EC在细颗粒物中的含量远高于在粗颗粒物中的含量,在0. 382～0. 613μm粒径段占14. 8%; Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、Cd和Pb等重金属元素主要富集于细颗粒中.     

论蓬家夼金矿基础地质──答杨金中等商榷之疑

蓬家夼金矿容矿地层为下白垩统莱阳群一段含碳碎屑岩系 ,与世界上已知的产于含炭岩系金矿床对比 ,以容矿地层时代新、陆相沉积及未经变质区别于已知的金矿床而认为是一种新类型金矿。笔者依据蓬家夼金矿控矿条件 ,成功预测并找到新的盲金矿床 (宋家沟 -发云夼金矿 )。本文论证蓬家夼金矿基础地质 ,指出杨金中等《论蓬家夼金矿的地质特征及成因与聂爱国等商榷》一文基础地质中的错误 :将莱阳群一段含碳碎屑岩错认为荆山群变质杂岩 ,将沉积碎屑岩误认为滑脱构造岩 ,从而导致对该矿床成因的错误认识     

胶莱盆地一种新金矿类型——蓬家夼式金矿床研究

赋存于胶莱盆地下白垩统莱阳组含碳碎屑岩系中的蓬家夼式金矿床与金矿化 ,无论其形成地质时代还是岩石特征或沉积环境 ,均与国内外已知的金矿不同 ,为一种新类型金矿床。本文阐述了蓬家夼式新类型金矿床的地质特征 ,并论述了其成因 ,认为其为一种沉积 -改造作用形成的新类型金矿床。     

轻型汽油车尾气OC和EC排放因子实测研究

选取27辆国3~国5轻型汽油车采用实验室底盘测功机和全流稀释定容采样系统(CVS)开展了尾气颗粒物中有机碳(OC)和无机碳(EC)组分的排放因子实测,分析了启动条件、行驶工况和喷油方式对轻型汽油车OC和EC排放的影响.结果表明,国3~国5轻型汽油车OC平均排放因子分别为(2.09±1.03)、(1.59±0.78)和(0.75±0.31)mg·km-1,EC平均排放因子分别为(1.98±1.42)、(1.57±1.80)和(0.65±0.49)mg·km-1,二者均随排放标准的提升呈显著下降趋势,OC/EC值分别为1.54±0.92、1.53±0.91以及1.47±0.66.OC1、OC2以及EC1和EC2是轻型汽油车排放的最主要碳质组分,分别占15.0%、20.6%、22.2%和21.7%.冷启动条件下轻型汽油车OC和EC排放约为热启动的1.4和1.8倍;高速工况下轻型汽油车OC和EC排放因子约为城区工况的2倍和4倍;缸内直喷(GDI)发动机的OC排放因子与进气道喷射(PFI)发动机接近,但EC排放因子约是后者的1.7倍,随着我国轻型汽油车中GDI发动机日渐普及,其EC排放应当引起密切关注.     

北京市大气环境PM2.5和PM1及其碳质组分季节变化特征及来源分析

大气颗粒物是影响我国大多数城市环境空气质量的首要污染物,近年来随着监测技术的进步和采样设备的改进,相关研究对象逐渐从大粒径的PM_10、PM_(2.5)转移到更小粒径的PM_1上.碳质组分是大气颗粒物的重要组成部分.以北京市为研究区域,选取2016年7月、10月及2017年1月、4月作为4个季节的代表月,对大气环境中的PM_(2.5)和PM_1进行采集,分析了二者的质量浓度和季节变化特征.采用两层嵌套气象-空气质量模型系统(WRF-CMAQ)耦合模型对采样时段进行了模拟,分析观测期间PM_(2.5)和PM_1的来源贡献,并使用因子分析法解析了碳质组分的来源.结果表明,PM_(2.5)和PM_1的质量浓度均呈现春、夏、秋、冬这4个季节递增的趋势;PM_1是PM_(2.5)中的主要组成,而且秋冬季节随着灰霾发生频率的增加,PM_1质量浓度占PM_(2.5)的比值明显升高;北京市大气环境中存在明显的二次污染,且SOC更容易在粒径更小的PM_1中积聚.散煤燃烧、机动车尾气排放、居民面源及生物质燃烧排放是北京市大气颗粒物的重要贡献来源;汽油车尾气、柴油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放是北京市大气颗粒物中碳质组分的主要来源.     

成都市PM10中碳质气溶胶长期来源特点

大气颗粒物中包含多种组分的气溶胶,其中碳质气溶胶由于对人体健康、能见度有较大影响,已受到越来越多的关注.为研究碳质气溶胶的长期变化规律,采集了成都市2009—2013年的PM₁₀样品,对其中所含的无机元素、水溶性离子及碳组分分别进行测定,并使用“PMF（正定矩阵因子分解法）-比值”模型分别对PM₁₀和所含的碳质气溶胶的来源进行分析.结果表明,1月、2月、5月和12月的碳质气溶胶浓度较高,其中1月、2月和12月的OC/EC（有机碳与元素碳质量浓度之比）较高,并且PMF-比值模型计算结果也显示冬季SOC增多,表明冬季可能有更多的二次有机碳（SOC）生成;5月的char-EC/soot-EC（二者质量浓度之比,其中char-EC=EC1-OP,soot-EC=EC2+EC3,它们可更好地区分源类）较高,K含量也较高,表明可能有更多的生物质燃烧排放.PM₁₀解析共发现6类源,依次为地壳扬尘（26.5%）、二次硫酸盐（25.1%）、燃煤&生物质燃烧混合源（17.3%）、二次硝酸盐&二次有机碳混合源（12.3%）、机动车源（11.8%）和水泥尘源（7.0%）;碳质气溶胶解析发现,OC主要来源依次为机动车源（38.2%）、燃煤&生物质燃烧混合源（33.1%）和二次有机碳（25.3%）,char-EC的主要来源是燃煤&生物质燃烧混合源和机动车源,分别占50.5%和45.4%,soot-EC则主要受机动车影响（达73.2%）.研究显示,成都市PM₁₀主要来自于地壳扬尘、二次生成和燃煤&生物质燃烧,而碳质气溶胶主要来自于机动车、燃煤&生物质燃烧.      

膜采样离线分析与在线测定大气细粒子中元素碳和有机碳的比较

针对普遍采用的膜采样离线分析与在线测定大气细粒子中元素碳和有机碳的方法进行了比较分析. 2006年1月～2007年4月期间在北京大学校园内应用膜采样离线分析和在线分析分季节同时测定了PM_2.5中元素碳（EC）和有机碳（OC）,并将结果进行对比.结果显示,膜采样法测得的OC约为在线仪器测得的OC的2倍, 2种方法差别主要体现在对OC的测量上.不加平行板有机物扩散吸收管引入OC比较大的正误差,而加平行板有机物扩散吸收管又将引入OC的负误差,约10%.同时采用平行板有机物扩散吸收管和后置膜的离线分析方法同在线观测的结果具有比较好的一致性.