北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

南京和北京气溶胶光学厚度与PM2.5质量浓度关系对比分析

利用南京与北京地区2014年5月1日—2019年10月31日的PM_2.5监测数据、气溶胶光学厚度观测资料以及同期MICAPS地面气象要素的观测资料,对两地PM_2.5浓度的变化规律及其与气溶胶光学厚度、气象要素的关系进行了分析和讨论,结果表明：南京与北京均呈现PM_2.5浓度冬季显著高于夏季,AOD冬季小于夏季的特征;对比而言,北京PM_2.5月均浓度高于南京地区;南京与北京的PM_2.5浓度与AOD均为正相关关系,PM_2.5浓度与AOD间相关性存在显著的季节差异,主要表现为夏季相关性大于冬季相关性;两地AOD与PM_2.5浓度均为正相关关系,在同一AOD水平下,相对湿度越大,PM_2.5浓度越大,气溶胶吸湿增长易造成污染物积累;南京PM_2.5浓度与能见度的r为0.57,而北京的r为0.83,两地的PM_2.5浓度与能见度的冬季相关性较夏季好,在高相对湿度下,同一PM_2.5浓度水平时,南京能见度较北京好.     

北京市气温与黑碳和PM2.5对疾病死亡影响的交互效应

通过收集北京市2010~2016年逐日呼吸和心脑血管疾病死亡数据、污染物（BC、PM_2.5、SO₂、O₃和NO₂）日均浓度资料以及同期的气象资料,采用广义相加模型（GAMs）中的主效应模型、非参数二元响应模型和温度分层模型探讨了北京市气温、PM_2.5和BC单效应,以及气温与PM_2.5和BC交互作用分别对呼吸和心脑血管疾病死亡人数的影响.单效应分析结果表明,气温与两种疾病死亡人数的累计暴露-反应关系均呈“J”型分布特征,最适温度为24℃;累计滞后一天情况下PM_2.5和BC的健康效应均最显著,此时PM_2.5和BC浓度每升高四分位间距（IQR）,呼吸系统疾病死亡人数超额增加百分比（ER）分别为2.21%和1.80%,心脑血管疾病死亡人数ER分别为2.02%和1.48%.交互作用的研究结果表明,高温与高浓度的PM_2.5（或BC）对疾病死亡的影响存在协同效应,且高温条件下BC对疾病死亡影响的健康风险大于PM_2.5,当气温大于24℃时,BC和PM_2.5浓度每升高IQR对应的呼吸系统疾病死亡人数ER分别为6.22%和6.17%,心脑血管疾病死亡人数ER分别为5.01%和3.97%.虽然BC只占PM_2.5的一部分,但BC对人群健康的影响不容忽视,应该引起足够的重视.     

中国农业植被净初级生产力模拟(I)——模型的建立与灵敏度分析

以业已建成的稻麦作物净初级生产力模型为基本框架,建立了一个具有普适性的中国农业植被净初级生产力模型(CropC-)。CropC-的模拟对象为占我国农作物总播种面积2/3的水稻、小麦、玉米、棉花、油菜和大豆。该模型包括2个主要功能模块:光合作用和呼吸作用;土壤-作物系统氮素运移。前者综合考虑了环境因子和氮素的影响,后者包括了作物氮素吸收、土壤氮矿化和化肥氮释放。灵敏度分析表明,在输入参数变化±10%时,CropC-对6个主要输入参数响应的敏感性依次为温度>光合有效辐射>大气CO2浓度>土壤全氮含量>施氮量>降水。模型分析表明,气候变暖将降低作物净初级生产力。     

天津冬季一次重污染过程颗粒物中水溶性离子粒径分布特征

为研究天津冬季重污染天气过程中颗粒物水溶性离子的粒径谱分布及二次离子生成机制,于2014年1月利用Anderson撞击式分级采样器在中国气象局天津大气边界层观测站内采集颗粒物样品,并使用离子色谱仪分析Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)等8种水溶性无机离子(TWSII).结果表明,采样期间PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度均值分别为(138±100)μg·m~(-3)和(227±142)μg·m~(-3),粗、细粒子中TWSII的平均浓度分别为(34.07±6.16)μg·m~(-3)和(104.16±51.76)μg·m~(-3).细粒子中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种离子的浓度远高于其他离子,且相关性较好,粗粒子中NO_3~-、SO_4~(2-)、Cl~-浓度较高.随着污染程度加剧,细粒子中TWSII浓度增加明显,粗粒子中则变化不大.水溶性离子的粒径谱分布显示,SO_4~(2-)以单模态分布,优良天峰值出现在0.43~0.65μm,NO_3~-在优良日呈现三模态分布,峰值分别出现在0.43~0.65、2.1~3.3和5.8~9.0μm,NH_4~+呈双模态分布,优良日峰值出现在0.43~0.65μm和4.7~5.8μm,污染日3种二次离子峰值均以0.65~1.1μm的单模态分布为主,与三者之间的热动力平衡过程有关.细粒子中NH_4~+除与SO_4~(2-)和NO_3~-结合外,还与部分Cl~-结合,粗粒子中NH_4~+全部与NO_3~-和SO_4~(2-)结合后,剩余的NO_3~-和SO_4~(2-)与其他阳离子结合.     

厌氧条件下砂壤水稻土N2、N2O、NO、CO2和CH4排放特征

了解厌氧条件土壤反硝化气体(N2、N2O和NO)、CO2和CH4排放特征,是认识反硝化过程机制的基础,并有助于制定合理的温室气体减排措施.定量反硝化产物组成,可为氮转化过程模型研发制定正确的关键过程参数选取方法或参数化方案.本研究选取质地相同(砂壤土)的两个水稻土为研究对象,通过添加KNO3和葡萄糖的混合溶液,将培养土壤的初始NO-3和DOC含量分别调节到50 mg·kg-1和300 mg·kg-1,采用氦环境培养-气体及碳氮底物直接同步测定方法,研究完全厌氧条件下土壤N2、N2O、NO、CO2和CH4的排放特征,并获得反硝化气态产物中各组分的比率.结果表明,在整个培养过程中,两个供试土壤的N2、N2O和NO累积排放量分别为6~8、20和15~18 mg·kg-1,这些气体排放量测定结果可回收土壤NO-3变化量的95%~98%,反硝化气态产物以N2O和NO为主,其中3种组分的比率分别为15%~19%(N2)、47%~49%(N2O)和34%~36%(NO);但反硝化气体产物组成的逐日动态均显现为从以NO为主逐渐过渡到以N2O为主,最后才发展到以N2为主.以上结果说明,反硝化气体产物组成是随反硝化进程而变化的,在以气体产物组成比率作为关键参数计算各种反硝化气体产生率或排放率的模型中,很有必要重视这一点.     

不同浸提剂提取的森林土壤溶解性有机质比较

基于温带森林演替不同阶段2种林分矿质层不同深度土壤(0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm)以及有机层样品,研究冷水、热水、冷CaCl_2和热CaCl_2溶液以及冷K_2SO_4溶液浸提这些样品的溶解性有机质含量变化规律,并分析它们各自与微生物碳和微生物氮有效性之间的关系。2种林分有机层样品溶解性有机质、微生物碳和氮以及总有机碳和总氮含量均显著高于矿质层土壤,森林演替顶级群落的阔叶红松混交成熟林矿质层土壤(0~10cm)显著高于次生白桦林,且随土层深度的增加呈现递减趋势。5种浸提剂提取的溶解性有机碳和溶解性有机氮含量表现为热水热CaCl_2溶液冷K_2SO_4溶液冷水冷CaCl_2溶液,不同浸提剂对两种林分有机层样品和0~10 cm矿质层土壤浸提的溶解性有机质含量存在显著性差异,而对10~20 cm和20~30 cm土壤差异性不显著。阔叶红松混交成熟林和次生白桦林矿质层土壤微生物碳/土壤总有机碳含量比例范围分别为0.94%~1.84%和2.56%~2.86%,土壤微生物氮/土壤总氮含量比例范围分别为1.23%~3.23%和2.06%~3.72%,并随土壤深度的增加而减少。相关分析结果显示,5种浸提剂所浸提的林地有机层和矿质层样品溶解性有机质含量分别与微生物碳/总有机碳和微生物氮/总氮比例呈显著的正相关关系,热水提取的相关系数最大。因此,热水浸提剂较适用于研究森林土壤活性有机质含量,这为研究不同立地条件下森林土壤溶解性有机质含量及其生物有效性以及对环境变化的响应规律提供重要支撑。     

长沙市郊大气CH4浓度变化特征

为研究长江中游地区大气CH4浓度(体积分数)变化特征,2007~2011年,利用内表面硅烷化的苏玛罐采样、GC/FID方法对长沙市郊空气样品中CH4浓度进行测定分析,并结合地面气象要素和后向轨迹,探讨CH4浓度变化特征与源汇的关系.结果表明,观测期间,大气CH4年平均浓度变化范围在2 012×10-9~2 075×10-9之间,季节变化特征为秋季高,春季低,浓度年较差为152×10-9.通过分析地面风和气团传输对长沙市郊大气CH4的影响表明,长沙市郊大气CH4浓度受西北风和偏南风交替控制,贡献率分别为41.1%和20.4%;引起CH4抬升的地面风包括:4个季节中的W-WNW-NW、夏季ESE-SE和冬季S,春夏季节S则导致CH4浓度降低;夏秋季节源自水稻产区的气团、冬春季节源自能源消费量较高地区的气团,对长沙市郊CH4浓度的抬升有显著贡献,南方长距离传输气团有利于CH4扩散和清除.     

北京夏季灰霾天臭氧近地层垂直分布与边界层结构分析

后奥运时期首都北京的空气质量被更加关注,尤其是对于灰霾天与光化学复合污染的状况,而近地层数百米高度内的大气污染物与大气物理参数垂直分布观测对于空气质量变化过程评估至关重要.因此,本研究于2009年8月1-16日,在北京市325 m气象塔进行了相应的立体观测,观测平台垂直分布在距离地面高度8、47、120和280 m四层中.同时,在近地面320 m高度以内,分15层分别观测了大气温度、湿度、风速、风向.另外,使用气溶胶后向散射云高仪观测了边界层2.5 km内气溶胶后向散射系数.利用垂直分层的O3数据与边界层物理观测数据并结合天气形势、后向轨迹模式等方法,综合分析了本次观测数据之间的相互关系和内在联系.结果表明:夏季西北部低压槽控制的北京区域不利于低空大气扩散,容易形成光化学污染叠加灰霾污染,污染形成时白天地面小时最大φ(O3)可达120×10-9,280 m高度处可达155×10-9;来自西北偏西的气流一般较为干净,有利于北京污染物的清除,而来自西南和偏南的气流使北京的O3污染加重,导致区域性高浓度O3污染;在稳定天气条件下,夜间残留层与地面的φ(O3)差别越大,次日光化学生成的φ(O3)起点越高,表明残留层O3在次日混合层抬升过程中卷夹到地面,影响地面空气质量;300 m以内的近地层,在50 m高度左右存在φ(O3)变化程度剧烈层,这是城市冠层界面与大气化学反应共同作用的结果.     

夏秋季石家庄大气污染变化特征观测研究

研究了石家庄夏秋季节大气污染状况及2008奥运前后大气污染物浓度变化特征.2007和2008年夏秋季节,使用全自动在线观测仪器对石家庄大气环境质量进行连续监测,目的是阐明奥运期间石家庄污染物减排对当地大气环境的改变,探讨石家庄地区产生的大气污染物对北京及周边地区可能的影响.结果表明,除了氮氧化物,其他污染物均有超标情况出现,其中夏秋季节O3浓度较高,小时最大浓度值平均(O3-Max)分别为(177.2±63.0)和(105.8±61.7)μg·m-3,NO和NO2在夏秋季节的浓度分别为(4.5±4.0)、(32.7±12.4)μg·m-3和(21.5±16.9)、(60.5±16.9)μg·m-3,SO2浓度分别为(72.0±27.5)和(92.0±44.4)μg·m-3,PM2.5和PM10浓度达到(102.3±47.6)、(153.3±58.3)μg·m-3和(95.8±50.0)、(147.4±67.0)μg·m-3;奥运期间各类污染物浓度显著下降,NOx、O3-Max、SO2、PM2.5和PM10浓度分别为(43.8±15.0)、(142.0±54.9)、(52.4±18.8)、(76.7±35.1)和(116.5±38.8)μg·m-3,其中SO2、PM2.5和PM10分别较2008年监测期间平均值降低34.6%、22.8%和21.0%.本研究系统分析了夏秋季节石家庄大气污染状况,为评估当地大气污染控制措施提供了科学依据.