关中典型城市及农村夏季PM2.5的化学组成对比

于2016年7~8月采集了陕西省西安市（城市）及蔺村（农村）夏季昼夜PM_2.5样品,分析其有机碳（OC）、元素碳（EC）和无机离子等化学组分的含量,探讨关中平原城市和农村地区PM_2.5的化学组成和来源的差异.结果表明,采样期间西安和蔺村的PM_2.5浓度分别为（49.7±22.8）和（62.6±14.2）μg/m³.西安PM_2.5中OC和EC的浓度[（6.5±2.5）μg/m³,（3.2±1.8）μg/m³]与蔺村[（6.8±1.8）μg/m³,（3.8±2.3）μg/m³]相当.西安OC/EC比值白天（2.6）高于夜晚（1.9）,蔺村反之（白天：1.6;夜晚：2.7）,主要是因为夜间城市地区重型卡车运输活动增强导致排放更多EC,而夜间农村地区人为活动较少导致EC排放显著降低.西安和蔺村无机离子总浓度分别为（20.2±14.6）和（30.1±10.5）μg/m³,占PM_2.5浓度的40.6%和47.6%.蔺村SO₄^2-的平均浓度高达19.0μg/m³,占PM_2.5浓度的30%以上,远高于西安（9.4μg/m³和18.9%）,主要与农村固体燃料（煤和生物质）使用有关.西安NO₃^-和Ca²⁺的浓度及其对PM_2.5的贡献、NO₃^-/SO₄^2-比值均明显大于蔺村,表明城市地区受机动车尾气和扬尘的影响更大.西安K⁺与Ca²⁺和Mg²⁺的相关性较强,而蔺村K⁺与EC的相关性显著强于西安,说明西安市区K⁺由粉尘源主导,而农村地区则主要来自生物质燃烧.     

沈阳市PM2.5离子成分对呼吸疾病门诊数影响研究

采用时间序列的半参数广义相加模型,在控制了长期趋势、"星期几效应"和气象因素等混杂因素的基础上,分析沈阳市大气污染物及PM_2.5中水溶性离子对呼吸系统疾病门诊就诊人数的影响,并按性别和年龄分层建模.结果表明：PM_2.5及其各离子成分与呼吸系统疾病门诊人数之间存在关联,并有明显的滞后效应.受冬季供暖燃煤排放影响,PM_2.5、NO₃^-和NH₄⁺呈显著关联,在滞后累积2d后风险最大.最佳滞后时间下,PM_2.5的浓度每增加10µg/m³,对应呼吸系统疾病日门诊就诊人数增加百分比（ER）为1.31%（95% CI：1.2%~1.43%）;离子成分SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺和Na⁺的浓度每增加1个4分位间距（IQR）,对应的呼吸系统疾病日门诊就诊人数增加百分比（ER）分别为3.22%（95% CI：2.81%~3.62%）、4.67%（95% CI：4.13%~5.22%）、5.41%（95% CI：4.49%~6.33%）、7.38%（95% CI：3.91%~10.96%）、0.14%（95% CI：-6.34%~7.07%）、7.64%（95% CI：-11.87%~31.47%）、3.57%（95% CI：-2.83%~10.39%）和0.46%（95% CI：-16.64%~21.06%）.PM_2.5、Cl^-、Mg²⁺、Ca²⁺和Na⁺对女性呼吸疾病门诊人数的影响比对男性的影响大.PM_2.5、SO₄^2-、Cl^-、Ca²⁺和Na⁺对≥65岁的老人门诊人数的影响比对15~65岁劳动年龄人群的影响大.表明不同性别、不同年龄由于生理结构和环境因素的不同而引起的差异不同.     

异养硝化-好氧反硝化混合菌对尿素的去除及重金属和盐度的影响

为探究异养硝化-好氧反硝化混合菌对尿素的去除效果,本文考察了混合菌(DM01+YH01+YH02)对尿素的去除特性,以及重金属和盐度对其去除率的影响.结果表明,当废水中尿素质量浓度为200.0 mg·L~(-1),碳源为柠檬酸三钠、 C/N为10、温度为30℃、 pH为7和转速为130 r·min~(-1)时,尿素在24 h可以得到高效降解,去除率为91.8%;重金属离子(Ni~(2+)、Cd~(2+)、Cu~(2+)和Zn~(2+))会降低混合菌对尿素的去除效果,影响能力的大小顺序为Cd~(2+)Cu~(2+)Ni~(2+)Zn~(2+),然而, Fe~(2+)(20.0 mg·L~(-1))会增强混合菌对尿素的去除效果;盐度(10.0 mg·L~(-1))会抑制混合菌株对于尿素的去除.     

成都夏冬季PM2.5中水溶性无机离子污染特征

利用大气细颗粒物水溶性组分及气态前体物在线监测设备(GAC-IC)对成都市2017年夏、冬两季大气PM_(2.5)中水溶性无机离子(WSIIs)及气态前体物进行了连续观测,对其污染特征及冬季一次典型污染过程进行了深入分析.结果表明,成都冬季PM_(2.5)质量浓度为100.2μg·m~(-3),显著高于夏季(34.0μg·m~(-3)).WSIIs是PM_(2.5)的重要组成,对夏、冬季PM_(2.5)的贡献分别可达52.9%和53.3%.夏、冬季的二次离子(SNA)占WSIIs的比例分别为73.2%和87.6%,其中,SO_4~(2-)和NO~-_3分别是夏、冬季SNA的主导组分,对SNA的贡献分别为37.7%和59.7%.冬季NO~-_3/SO_4~(2-)比值(2.7)显著高于夏季(0.8),体现了移动源(尤其是机动车源)对该季节PM_(2.5)的重要贡献.受来源及气象条件差异的影响,两季节SNA的日变化规律明显.在冬季,随着污染加重,各化学组分及主要气态前体物浓度均显著增加,NO~-_3是引发重污染的关键组分.后向轨迹分析表明,成都两季节气团来向差异明显,夏、冬季聚类对应的WSIIs分别以SO_4~(2-)和NO~-_3为主导,成都周边地区的近距离低空传输对该城市PM_(2.5)污染贡献重大.     

基于精细化观测的沙尘通量分布特征

研究沙尘随高度的变化特征对揭示沙尘物质在近地层分布特征具有重要意义。为揭示0—80 m沙尘通量的垂直分布规律,在野外实测的基础上,选取2008年7月20日、8月7日、8月19日、8月29日4次沙尘天气,对贴地层（0—0.05 m）、中间层（0.05—2 m）、近地层（2—80 m）的沙尘通量进行对比分析。结果表明：贴地层（0—0.05 m）,沙尘通量随着高度的增高呈增加趋势,最大值为1604.29 g?mm^?2。中间层（0.05—2 m）,沙尘通量随高度分布的关系为幂函数关系,且随着高度的升高沙尘通量减小,决定系数R²值均在0.9以上。近地层（2—80 m）,沙尘通量随高度增加呈分段函数分布,32 m、48 m处为沙尘通量的拐点高度。由此看出,研究沙尘通量对阐明沙尘输送机制非常重要,不仅可加强对沙尘输送的定量研究,还可为沙尘输送的数值模拟提供重要参数。     

遵义市PM2.5中水溶性离子的污染特征及来源解析

为探究遵义市PM_2.5中水溶性离子的污染特征及来源,于2018年6月~2019年5月采集了遵义市两个采样点共120个PM_2.5样品,并利用离子色谱法对样品中8种水溶性离子进行了分析。结果表明：采样期间,遵义市PM_2.5平均值为47.6±19.3 μg/m³,呈现冬春高、夏秋低的季节变化特征;8种水溶性离子平均质量浓度顺序为SO₄^2- > NO₃^- > NH₄⁺ > Ca²⁺ > K⁺ > Cl^- > Na⁺ > Mg²⁺,平均值为13.74 μg/m³,水溶性离子质量浓度的季节变化与PM_2.5变化趋势相似;SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺（SNA）是PM_2.5中主要水溶性离子,占比为83.8%,说明遵义市大气PM_2.5二次污染较严重;相关性分析表明,PM_2.5中NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄、NH₄HSO₄的形式存在,部分以NH₄NO₃的形式存在;[NO₃^-]/[SO₄^2-]小于1,表明固定源为主要污染源;主成分分析结果表明,PM_2.5中水溶性离子主要来源于燃煤、交通混合源、土壤、建筑扬尘及农业源。     

济南市夏、冬季PM2.5中化学组分的季节变化特征及来源解析

为探究济南市大气气溶胶中化学组分的季节变化特征,于2015年夏季、冬季分别连续进行1个月的PM_(2.5)样品采集,并分析无机离子、碳质组分与水溶性二次有机碳(WSOC)的组成、浓度水平及来源.结果表明,济南市冬季PM_(2.5)的质量浓度[(158.3±95.3)μg·m~(-3)]约为夏季[(75.3±25.9)μg·m~(-3)]的2倍,在我国其浓度处于中上等水平.无机离子的总浓度呈夏低冬高的季节变化特征,其中SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是浓度最高的3种离子,且这3种离子的相关性均较好,NH_4~+在夏季和冬季均以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在.大气中存在较高程度的SO_2和NO_2的二次氧化,其中硫氧化率(SOR)呈夏高冬低的变化特征,而氮氧化率(NOR)呈相反的季节变化特征.通过分析PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡可知,PM_(2.5)呈弱碱性.基于热力学模型ISORROPIA-Ⅱ,结果表明冬季PM_(2.5)的酸性比夏季强.OC与EC浓度均呈夏低冬高的变化特征,由OC/EC的比值、WSOC/OC的比值和估算的二次有机碳(SOC)的浓度可知,夏季二次污染的程度比冬季更为严重.主成分分析(PCA)结果表明,济南市夏季无机离子主要来自二次氧化及生物质燃烧,而冬季无机离子主要来自煤炭燃烧及其产生的前体物经光化学氧化形成的二次污染物.     

Comparative toxicity of silver nanoparticles and silver ions to Escherichia coli

With the increase in silver(Ag)-based products in our lives, it is essential to test the potential toxicity of silver nanoparticles(Ag NPs) and silver ions(Ag ions) on living organisms under various conditions. Here, we investigated the toxicity of Ag NPs with Ag ions to Escherichia coli K-12 strain under various conditions. We observed that both Ag NPs and Ag ions display antibacterial activities, and that Ag ions had higher toxicity to E. coli K-12 strain than Ag NPs under the same concentrations. To understand the toxicity of Ag NPs at a cellular level, reactive oxygen species(ROS) enzymes were detected for use as antioxidant enzymatic biomarkers. We have also studied the toxicity of Ag NPs and Ag ions under various coexistence conditions including: fixed total concentration, with a varied the ratio of Ag NPs to Ag ions; fixed the Ag NPs concentration and then increased the Ag ions concentration; fixed Ag ions concentration and then increasing the Ag NPs concentration.Exposure to Ag NPs and Ag ions clearly had synergistic toxicity; however, decreased toxicity(for a fixed Ag NPs concentration of 5 mg/L, after increasing the Ag ions concentration) to E. coli K-12 strain. Ag NPs and Ag ions in the presence of L-cysteine accelerated the bacterial cell growth rate, thereby reducing the bioavailability of Ag ions released from Ag NPs under the single and coexistence conditions. Further works are needed to consider this potential for Ag NPs and Ag ions toxicity across a range of environmental conditions.Environmental Significance Statement: As silver nanoparticles(Ag NPs)-based products are being broadly used in commercial industries, an ecotoxicological understanding of the Ag NPs being released into the environment should be further considered. Here, we investigate the comparative toxicity of Ag NPs and silver ions(Ag ions) to Escherichia coli K-12 strain, a representative ecotoxicological bioreporter. This study showed that toxicities of Ag NPs and Ag ions to E. coli K-12 strain display different relationships when existing individually or when coexisting, and in the presence of L-cysteine materials. These findings suggest that the toxicology research of nanomaterials should consider conditions when NPs coexist with and without their bioavailable ions.     

北京南郊区PM2.5中水溶性无机盐季节变化及来源分析

为研究北京偏南地区细颗粒物(PM_(2.5))中水溶性无机离子的变化特征,利用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分分析系统RCFP-IC,于2016年对北京南郊区大兴PM_(2.5)中9种水溶性无机离子(Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+))展开为期1 a的连续在线观测.结果表明,观测期间,9种水溶性无机离子总质量浓度为38.6μg·m~(-3),并呈现冬春高,夏秋低的特征,浓度水平高低顺序为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)NO_2~-Cl~-Na~+K~+Mg~(2+);在冬季,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度占比高达75.7%;春季次之,为72.8%;夏季最低,仅为60.2%.并且随着空气污染的加剧,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度显著增加,这表明SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+与空气质量的恶化密切相关,但相比NO_3~-和NH_4~+,SO_4~(2-)在二次离子形成过程中占据主导地位;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+存在显著的日变化特征,SO_4~(2-)统计日变化为双峰型,峰值分别出现在10:00和18:00左右,而NO_3~-和NH_4~+呈单峰型,峰值出现在10:00左右.基于后向轨迹聚类分析结果发现,对南郊区污染有影响的气团主要有3类,分别来自东南方向、西部和来自蒙古高原的高空气团,东南方向气流会加重南郊区水溶性盐的累积,而偏北气流有利于污染物扩散和稀释;基于主成分分析发现,北京南郊区水溶性盐的污染来源分别为二次源、燃煤源和土壤风沙尘及建筑扬尘的混合源.利用潜在源贡献因子分析法对南郊区冬季水溶性盐的潜在污染源区进行分析发现,影响大兴水溶性盐浓度潜在源区主要分布在南郊区的东南部.     

黄土高原成龄苹果园生态系统CO2通量特征

黄土高原地区是中国和世界苹果(Malus demestica)集中连片栽培面积最大的区域,在生态环境改善中发挥了重要作用,然而关于黄土高原地区苹果园生态系统尺度上的碳通量研究很少.在本研究中,利用涡度相关技术对我国陕西黄土高原地区成龄苹果园生态系统的CO_2通量和气象因素进行了观测.基于2016年1月到2016年12月的观测数据,定量分析了此苹果园净生态系统碳交换(NEE)、生态系统呼吸(R_(eco))和生态系统总初级生产力(GPP)不同时间尺度及主要气象因素的变化,探究了光合有效辐射(PAR)和不同层次土壤温度(T_s)、空气温度(T_a)对NEE的影响.结果表明,苹果园生态系统NEE月总量在非果树生长季12、1、2和3月为正值(表现为碳源),生长季(4~11月)均为负值(表现为碳汇),整体表现为强烈的碳汇.生长季NEE月平均日变化在8月出现最大吸收峰[-17.08μmol·(m~2·s)~(-1)],11月吸收峰最小[-4.47μmol·(m~2·s)~(-1)];在非生长季NEE的月平均日变化非常微弱,昼夜变化不明显.GPP、Reco和NEE日总量的最大值分别为11.12、5.04和-7.34 g·( m~2·d)~(-1).GPP、Reco和NEE月总量的最大值分别为238.97、105.38和-144.44 g·(m~2·月)~(-1),月GPP和NEE总量在5~8月保持相对稳定的高值.全年GPP、Reco和NEE分别为1 223.2、525.2和-698.0 g·(m2·a)-1,表明我国黄土高原地区的成龄苹果园生态系统具有相对较高的固碳能力.夜间生态系统呼吸Reco.n与不同层次土壤温度、空气温度之间呈正相关关系,相关系数表现为T_(s-5 cm)T_(s-10 cm)T_(a-4 m)T_(a-8 m);光合有效辐射PAR可以解释白天NEE变化的80%以上.