2008～2018年武汉市BC气溶胶时间演变特征及其来源分析

黑碳(BC)作为最重要的吸收性气溶胶,其辐射强迫显著地改变大气边界层结构和近地面大气污染物的累积。基于2008～2018年武汉市BC和气象要素的观测数据,结合CWT潜在来源模型,分析了BC的时间演变特征和潜在来源分布。结果表明武汉BC平均质量浓度为6 926.4±4 090.6 ng/m³,Ångström指数(AAE)和液体燃料源对BC贡献占比(P)的平均值分别为0.98±0.44和76.6%,BC主要来自液体燃料的燃烧。2014～2017年BC质量浓度呈现显著的下降趋势,液体燃料对BC的贡献逐年增加。BC的季节分布为冬季(8 537.3 ng/m³)>春季(7 513.2 ng/m³)>秋季(6 820.2 ng/m³)>夏季(6 161.9 ng/m³),BC_liquid占比为秋季(80.0%)>冬季(77.3%)>春季(76.2%) >夏季(72.9%)。不同季节BC日变化特征不同。四个季节BC日变化在2008～2013年均以单峰型分布为主,而在2016～2017年则为双峰型分布。不同季节BC的潜在来源分布存在显著区别。潜在来源高值区在2008～2010年主要分布于武汉市的西南部,范围较小;而2016～2017年主要集中在武汉市周边地区,范围变大。潜在源区的演变反映了周边城市群对武汉市BC的影响逐渐变大,这可能是造成武汉市BC质量浓度日变化的年际差异的原因。     

北京冬季重污染过程黑碳气溶胶的飞机观测

利用空中国王飞机平台搭载单颗粒黑碳光度计（SP2）针对北京2016年12月冬季一次污染过程进行了连续观测,阐述了污染发生、发展和消散过程中的黑碳（BC）气溶胶质量浓度、粒径分布和混合状态的变化特征.结果表明,此次污染过程是以PM_2.5污染为主的霾污染过程,最大值为432μg/m³.NO₂、SO₂和CO等气态污染物浓度经过3次污染积累阶段,为PM_2.5最终爆发增长提供了物质基础.静稳的大气条件为PM_2.5爆发增长提供了动力条件.污染发展过程中BC气溶胶先在地面累积增加,然后向高空传输;清除过程则是高空先被移除,低层缓慢降低.污染发展过程中北京地区黑碳气溶胶在边界层（PBL）浓度变化为先升高后减小,平均浓度为3.45μg/m³,质量中值直径（MMD）范围在190~220nm.随着污染过程的发展,气溶胶迅速老化,PBL内的BC老化比例在一天内可从27%增加到了51%,老化过程使得PM_2.5质量浓度爆发增长.污染过程中BC在边界层的垂直演变导致大气加热率发生变化,有利于逆温的维持和发展,加剧了污染物过程.     

中国长江三角洲地区黑碳特征和来源分析

利用2016年中国气象局设于长江三角洲地区的上海崇明东滩（DT）.上海浦东（PD）,安徽寿县（SX）,浙江临安（LA）和浙江洪家（HJ）5个站点的BC观测资料,结合气象资料和污染物数据等,对该地区BC特征和来源展开研究.上海东滩,上海浦东,安徽寿县,浙江临安和浙江洪家5个站点BC年平均浓度分别为（1834±1713）,（2410±1537）,（2823±1759）,（2651±1518）和（2544±1399）ng/m³.上海东滩浓度较低,其他站点较为接近.各站点BC都有明显的季节变化.上海崇明东滩冬季BC浓度高于其他季节.其他4个站点都是冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季.上海东滩四季BC日变化不明显,而其他站点四季BC浓度日变化的高值都出现在交通高峰期（06：00~09：00,18：00~21：00）.上海浦东,安徽寿县,浙江临安和浙江洪家BC主要来源于机动车尾气排放和燃煤.所有站点风速较低（风速<3m/s）,BC受风速影响显著,风速越大,BC浓度越低.相对湿度在50~60之间,BC平均浓度最高.潜在源区贡献（PSCF）的分析结果显示,冬夏两季长江三角洲5个站点BC潜在源区主要集中在江苏,安徽和浙江等地.     

寒区公路土质路堑边坡滑塌原因及其防治

通过对寒区路堑土质边坡滑塌现象的调查研究，提出了寒区路堑边坡滑塌的主要原因及影响因素，尤其对“水线”的概念、成因、分布特征以及对边坡稳定性的影响，进行了详细阐述。在此基础上构建了寒区路堑土质边坡稳定性的力学模型。通过对春融期处于饱和状态的不同坡度（1：1，1：1．5，1：1．75）土质路堑边坡土体稳定性进行验算，提出了宜排水固坡不宜削坡稳定的寒区路堑土质边坡稳定措施，即在边坡上挖设树型排水渗沟，采用自身具备反滤层功能的土工材料做下层排水，再利用网状土工格室上层固土并种植喜水根深的马莲草的综合边坡稳定防治技术，并在哈同公路路堑边坡滑塌地段进行了工程应用和实践，经过两个冻融循环，取得了较为理想的防治效果。     

PM2.5空中输送对北京地面污染影响的地形强迫机制模拟研究

近几十年来随着工业化和城市化进程的加快,在我国许多城市都出现了严重的PM_2.5污染问题.PM_2.5污染形成机制研究可以为其预报及治理工作提供基础.选择了具有飞机观测资料的2016年12月10—13日北京冬季典型的PM_2.5严重污染个例作为研究对象,利用WRF-Chem对该个例进行了数值模拟,分析了PM_2.5空中输送对北京地面PM_2.5浓度影响的地形强迫机制在模拟结果中的具体表现方式.数值模拟结果表明：1通过北京南边界进入北京的PM_2.5最大输送高度为600 m（ASL）左右;2从空中被输送至燕山的PM_2.5,可以爬坡过山后增大怀柔区燕山东坡的浓度,还可以在夜间有下坡风时随着下坡风到山脚,然后再向南输送到北京燕山以南的平地.     

牛粪燃烧实时排放挥发性有机物特征研究

在实验室模拟青海和西藏2种牛粪在民用炉具中的燃烧过程,采用稀释通道系统与质子转移飞行时间质谱（PTR-TOF-MS）在线分析牛粪燃烧排放的挥发性有机物（VOCs）,通过电子秤实时记录燃料质量的动态变化,获得牛粪燃烧排放VOCs浓度的时间序列与实时排放因子.结果表明,70g牛粪一次燃烧过程持续1100~1500s.牛粪燃烧排放VOCs浓度的时间变化趋势总体上呈单峰分布;西藏牛粪在燃烧450s左右VOCs浓度达到峰值7.92×10^-6;青海牛粪在燃烧400s左右VOCs浓度达到峰值6.01×10^-6.牛粪燃烧VOCs实时排放因子变化范围为40.74~156.88mg/g,趋势不同于VOCs浓度变化,随燃烧过程进行排放因子呈上升趋势.牛粪燃烧至3~4min左右,VOCs排放因子最低.甲醇、甲醛和乙醛3种VOCs排放因子占比最大,其中西藏牛粪燃烧3种VOCs排放占比分别为24.0%±1.9%、11.9%±1.8%和27.4%±1.4%,青海牛粪为22.0%±1.1%、13.3%±2.9%和17.7%±4.6%.本研究首次给出了牛粪燃烧VOCs实时排放因子,可为高时间分辨率排放清单建立和青藏高原地区室内空气污染的健康效应研究提供基础数据.     

北京地区3500m高空内污染物的时空分布特征

利用2007~2010年北京地区3500m高空内飞机探测的大气污染物(NOx、SO2 、CO和O3)数据资料,分析其时空分布特征.结果表明: 在4~11月期间,NOx、SO2和CO月均值有比较明显的一致性变化规律,NOx、SO2 和CO月均值随高度增加而减小,而O3月均值随高度增加,出现先增大后减小的变化规律.温度较高月份(7~10月)值较小,而温度较低月份(4~6月、11月)值较大,但O3月均值季节变化规律为夏季5~9月的较大,春秋季4月、10~11月的较小.不同的高度大气污染物浓度白天逐时变化并不一致,其变化率是1500m以下的比1500~3500m的明显高.北京地区大气污染物区域分布特征是,除城区四环明显较高外,城区正北面、西南面(北京-保定方向)、东南面(北京-天津方向)较高,西北面(北京-张家口方向)较低.     

涡桨飞机VOCs排放特征的质子迁移反应飞行时间质谱(PTR-TOF-MS)分析

涡轮螺旋桨飞机广泛应用于军事和民用通用航空领域,其发动机排放对区域大气VOCs浓度会产生重要影响,而我国目前几乎没有针对航空涡轮发动机VOCs排放的观测研究.基于此,本研究于2017年9月9日、14日和15日在北京沙河机场停机坪,利用质子迁移反应飞行时间质谱仪（PTR-TOF-MS）对运-12飞机涡轮发动机地面开车过程尾气中16类VOCs的排放开展了观测分析.结果表明,3次排放实验中VOCs的相对组成特征具有很高的一致性,甲醛和异戊二烯是占VOCs总浓度最高的两种物质,占比分别为30%和15%,乙醛、9碳芳香烃、10碳芳香烃和单萜的浓度占比在6%~8%之间,其它10种VOCs每种的占比都低于5%.发动机尾气中的VOCs与甲醛浓度具有很好的线性关系.VOC与甲醛排放量的比值与国外研究结果比较接近的VOCs有甲醇、乙醛和丙酮,比值分别为0.18、0.38和0.16 g·g^-1,而芳香烃类物质与甲醛排放量的比值明显高于国外排放实验的结果.因此,未来有必要开展更多的研究以增进对国内航空发动机VOCs排放的认识.     

COVID-19疫情期间北京市两次重霾污染过程大气污染物演变特征及潜在源区分析

新冠肺炎疫情（COVID-19）期间,执行了严格居家隔离措施,人为排放源急剧降低,但北京仍出现了两次持续重霾污染过程.本研究使用北京市大气污染物、气溶胶数浓度和气象要素数据,结合气团轨迹模式（HYSPLIT）,计算了潜在源贡献因子（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）,分析了两次重霾污染过程中大气污染物的演变特征及其潜在源区贡献.结果表明,COVID-19期间居家隔离措施对PM_2.5和黑碳（BC）的日变化特征影响较大,对CO、NO₂、SO₂和O₃的日变化影响较小.两次重霾污染过程首要污染物均是PM_2.5,污染过程1主要是以局地污染为主,污染过程2以局地污染和外来输送为主.不同过程下气溶胶数浓度谱分布均为单峰型分布,峰值位于0.3 μm,在污染过程中主要是0.2~0.5 μm粒径气溶胶数浓度增加,是干净日的3.3~13.6倍.不同过程中BC_liquid对BC的贡献为64.8%~85.1%.BC_liquid的浓度为：污染过程2（5.04 μg ·m^-3）>污染过程1（3.20 μg ·m^-3）>干净日（疫情前,2.31 μg ·m^-3）>干净日（疫情,0.76 μg ·m^-3）.不同过程中PM_2.5和BC的PSCF和CWT分布特征不同.PM_2.5的PSCF高值区在干净日（疫情前）和干净日（疫情）主要分布在北京的西南方和西部,权重浓度超过30 μg ·m^-3;在污染过程1和污染过程2主要分布在北京及其周边地区和西南部,权重浓度均超过90 μg ·m^-3.BC的PSCF高值区在干净日（疫情前）、干净日（疫情）和污染过程1主要分布在北京及其周边地区,权重浓度分别超过2.4、0.9和4.5 μg ·m^-3;在污染过程2中分布在北京西南部,权重浓度超过5μg ·m^-3.