京津冀地区严重光化学污染时段O3的时空分布特征

利用MCCM(多尺度气象空气质量模式)对京津冀地区2008年6月严重光化学污染时段的近地面φ(NO_x)和φ(O₃)进行了模拟;同时,为了检验MCCM系统模拟φ(O₃)时空分布的能力,将模拟的气象要素、φ(NO_x)和φ(O₃)与观测数据进行了比对,并利用验证后的模拟结果对该地区严重光化学污染时段O₃时空分布特征进行研究. 结果表明:①MCCM模式可较好地反映气象场和污染物浓度场的时空分布特征. 气温、露点温度和气压的观测值与模拟值的相关系数分别为0.85、0.77和0.95;模拟的化学物种浓度的时空分布与观测结果基本相符. ②城市中心地区φ(NO_x)较高,北京和天津城市地区的φ(NO_x)甚至超过了30×10-9;京津冀平原大部分地区午后14:00φ(O₃)的最大值超过了70×10-9;而太行山沿线φ(O₃)的最大值超过了80×10-9. 结合气象要素的分析表明,午后φ(O₃)在太行山沿线的高值与气压场和流场关系密切. ③利用判断O₃生成敏感性指标——H₂O₂/HNO₃(体积分数比)分析发现,φ(O₃)日最大值和φ(总氧化剂)(总氧化剂=NO₂₊O₃)平均值的高值区域与O₃生成受NO_x和VOCs协同控制的区域极为吻合. 因此,要达到降低区域的光化学污染,应以VOCs的消减为主,同时兼顾NO_x的消减.      

2013-2014年河南省PM2.5浓度及其来源模拟研究

随着城市化和工业化水平的逐渐提高,河南省的空气污染问题也日益严重.利用嵌套网格空气质量模式（NAQPMS）,数值模拟了2013年7月-2014年6月年河南省大气细颗粒物及其前体物（NO₂、SO₂、PM₁₀、PM_2.5）的地面浓度,并量化了其主要来源.结果表明：模式能够较好地再现污染物的时空演化特征.整体来讲,河南省PM_2.5的高值区集中在中部和北部地区,呈现冬季高、夏季低的特点.在线源解析模拟发现,河南省不同地区PM_2.5的来源有所不同,中西部地区主要来自于本地,而在东部和北部地市,来自周边省份的区域输送更为显著,其贡献达到40%～50%,且在PM_2.5浓度的高值区更为明显.就行业贡献而言,居民源、工业源和机动车排放是河南省PM_2.5浓度的主要来源,其浓度贡献分别为23.7 μg·m^-3（贡献比例24%,下同）、20.6 μg·m^-3（21%）和21.3 μg·m^-3（22%）,电厂、农牧业和地面扬尘的浓度贡献分别为7.0 μg·m^-3（7%）、8.7 μg·m^-3（9%）和17.8 μg·m^-3（18%）.受居民源影响最大的地区是河南中东部和北部地市,其贡献达到PM_2.5浓度的27%、27%和25%.工业源影响最大的地区集中在太行山南部地市,其浓度贡献为26.4 μg·m^-3（24%）,在其他地市的贡献为17%～23%.机动车对河南东部影响最为显著,其浓度贡献为22.9 μg·m^-3（24%）.电厂和农畜牧业对全省PM_2.5的贡献分布比较均匀,分别为6%～9%和8%～10%.分析不同浓度下的PM_2.5来源,发现工业源和扬尘贡献随PM_2.5浓度增加逐渐降低,而居民源和机动车排放的贡献则有所增加,在PM_2.5浓度高于100 μg·m^-3期间,达到22%和20%.     

氮肥水平对不同土壤N2O排放的影响

鉴于N2O排放量占施用氮肥量的比例即N2O排放系数还有很大不确定性,室外盆栽试验于2002-2003年选取3个供试土壤.各土壤没置对照和低、中、高氮肥水平,全年施尿素量(以N计)分别为334、670和1 004 kg/hm2.结果表明,水稻生长季,各个土壤的N2O累积排放量与其对照相比的增加量在低、中、高氮肥水平间无明显差异;而小麦生长季,随氮肥施用量增加,各个土壤的N2O累积排放量与其对照相比的增加量在3种氮肥水平之间的差异显著.整个稻麦轮作系统,随氮肥用量的增加明显促进麦田N2O的排放.无论水稻或小麦生长季,对照3个土壤的N2O累积排放量并无显著差异,F土壤(江苏溧水)、G土壤(江苏涟水)和H土壤(江苏农科院)的N2O累积排放量,在水稻生长季分别为168、127和146 ms/m2;小麦生长季,分别为134、124和168 mg/m2.在施氮肥后,3个土壤的N2O排放量出现差异,如在中氮水平下,小麦生长季.F土壤、G土壤和H土壤N2O累积排放量分别为976、744和626 mg/m2.稻麦轮作生长季内,在低氮与中氮2个水平下,不同土壤间N2O排放系数存在显著差异.以1个稻麦轮作周期为时间尺度,F土壤、G土壤和H土壤总的N2O排放系数分别为1.1%±0.23%、0.75%±0.17%和1.01%±0.11%,表明不同土壤对N2O排放系数的影响不同.     

土壤理化特性对麦田N2O排放影响的研究

为了研究土壤理化特性对农田N2 O排放的影响 ,室外盆栽试验于 2 0 0 0年冬小麦生长季在南京农业大学实施 ,1 8个供试土壤分别取自江苏宜兴、江宁、六合、仪征及宝应等地的水稻土 .所有供试土壤的季节性N2 O平均排放通量为 1 94 8± 80 1μg (m2 ·h) ,最低和最高值分别为 61 0 μg (m2 ·h)和 393 6μg (m2 ·h) ,两者相差约 6 5倍 .单因子相关分析表明 :季节性N2 O平均排放通量与土壤有机碳含量、全N含量及C N比成显著负相关 ,相关系数 (r2 )分别为 0 541 6(p <0 0 0 1 )、0 450 8(p<0 0 1 )及 0 370 5 (p <0 0 1 ) ;排放通量与土壤pH成正相关 ,r2 为 0 4535 (p <0 0 1 ) .本研究未发现N2 O排放与土壤质地、磷、钾含量及小麦收获期地上部分生物量有明显单相关     

氮肥水平对不同土壤N2O排放的影响

鉴于N₂O排放量占施用氮肥量的比例即N₂O排放系数还有很大不确定性,室外盆栽试验于2002～2003年选取3个供试土壤,各土壤设置对照和低、中、高氮肥水平,全年施尿素量 (以N计) 分别为334、 670和1 004 kg/hm².结果表明,水稻生长季,各个土壤的N₂O累积排放量与其对照相比的增加量在低、中、高氮肥水平间无明显差异;而小麦生长季,随氮肥施用量增加,各个土壤的N₂O累积排放量与其对照相比的增加量在3种氮肥水平之间的差异显著.整个稻麦轮作系统,随氮肥用量的增加明显促进麦田N₂O的排放.无论水稻或小麦生长季,对照3个土壤的N₂O累积排放量并无显著差异,F土壤（江苏溧水）、G土壤（江苏涟水）和H土壤（江苏农科院）的N₂O累积排放量,在水稻生长季分别为168、 127和146 mg/m²;小麦生长季,分别为134、 124和168 mg/m².在施氮肥后,3个土壤的N₂O排放量出现差异,如在中氮水平下,小麦生长季,F土壤、G土壤和H土壤N₂O累积排放量分别为976、 744和626 mg/m².稻麦轮作生长季内,在低氮与中氮2个水平下,不同土壤间N₂O排放系数存在显著差异.以1个稻麦轮作周期为时间尺度,F土壤、G土壤和H土壤总的N₂O排放系数分别为1.1%±0.23%、 0.75%±0.17%和1.01%±0.11%,表明不同土壤对N₂O排放系数的影响不同.     

北京城市大气甲烷自动连续观测与结果分析

本文提出了自动连续监测北京城市背景下大气温室气体的方法，报道了2000年监测得到的CH4日变化和总的变化趋势，对高密度观测获得的数据分析发现，北京大气CH4的日变化呈现单周期正弦变化。平均浓度极大值1.60μg/L出现在凌晨5：00-6：00，极低值1.40μg/L出现在午后14：00-15：00，其原因很大程度上受制于光化学汇的日变化。通过研究不同季节，不同天气情况下CH4的日变化规律发现，北京显然是CH4的排放源，在强风条件下得到接近华北地区本底值的浓度，日变化季节差异反映了城市背景下大气CH4的浓度主要受到汇的调制和人类活动的影响。同时，虽然北京大气CH4浓度季变化仍呈双峰模态，但冬季峰值明显低于夏季，显示北京大气治理取得成效。人为源强度变小。     

新乡市秋季大气细颗粒物PM2.5中水溶性离子特征及其来源解析

为探究新乡市秋季PM_(2.5)污染水平及水溶性离子特征,于2016年9—11月期间,利用TH-150C中流量大气采样器分别在新乡市城市和郊区设立的两个采样点采集了大气PM_(2.5)样品,并分别用重量法和离子色谱法测得PM_(2.5)的浓度值和水溶性离子的组分,分析了大气PM_(2.5)的组成特征、变化规律及污染来源.结果表明,采样期间,城市站PM_(2.5)浓度为122.65~223.56μg·m-3,平均值为164.17μg·m-3,郊区站PM_(2.5)浓度为92.99~217.40μg·m-3,平均值为144.75μg·m-3,均超过国家二级标准浓度限值(75μg·m-3).采样期间,城市站7种水溶性无机离子(NH+4、NO-3、SO2-4、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-)的平均质量浓度分别为9.98、22.05、13.41、0.65、0.04、0.30、2.19μg·m-3,郊区站分别为7.49、17.95、10.34、0.38、0.03、0.57、1.35μg·m-3;其中,NO-3、SO2-4、NH+4是大气PM_(2.5)中水溶性离子最主要的二次污染成分,而硝酸盐则是新乡市大气灰霾污染的关键组分.对PM_(2.5)中阴、阳离子进行相关性分析,结果发现,新乡市大气颗粒物PM_(2.5)总体呈酸性.PM_(2.5)中水溶性离子来源主要有二次转化,以及工业源、燃烧源及土壤建筑尘等,移动源(汽车尾气)对新乡市秋季大气污染的贡献较大.     

北京市夏季O3、 NOx等污染物“周末效应”研究

采用了2000-06-25~2000-07-07以及2000-07-26~2000-08-22在北京325 m气象塔观测平台观测到的O3、NOx(NO和NO2)、CO和SO2数据,分析了周末与工作日O3、NOx、NO、NO2、CO和SO2浓度变化的差异及成因.结果表明,除SO2之外,O3、NOx、NO、NO2和CO的周末浓度与对应工作日浓度相关性显著,均通过了显著性水平α=0.05的t检验,相关系数(R)依次为0.99、0.61、0.56、0.80和0.61.交通高峰时段(06:00~08:00)NOx和CO的周末浓度明显低于工作日浓度,该时段NOx和CO的周末浓度与工作日浓度的平均偏差分别为-28%和-9%.O3周末浓度与工作日浓度的回归系数为1.25±0.02.此外,周末O3的最大小时浓度值与最大8 h平均浓度值分别比工作日高23%和26%,表现出十分明显的"周末效应".     

多模式模拟评估奥运赛事期间可吸入颗粒物减排效果

以空气质量多模式系统为工具,分析奥运赛事期间可吸入颗粒物(PM10)浓度大幅减小特征,从气象场和排放源两方面研究PM10浓度大幅减小的主要原因.多模式系统由嵌套网格空气质量模式(NAQPMS)、通用空气质量多尺度模式(CMAQ)和复杂大气空气质量三维模式(CAMx)3个空气质量复合模型组成,并以中尺度气象模式(MM5)和稀疏矩阵排放处理模型(SMOKE)提供统一气象场及排放源.研究对比2006年8月、2008年8月两组气象条件下北京PM10浓度水平及模拟效果,结果表明奥运赛事期间PM10浓度大幅减小的主要原因不是气象因素,而是由于额外措施引起的PM10排放减少.同时采用多模式系统数值模拟反向评估,获得北京奥运赛事期间奥运控制及额外减排措施引起的PM10减排量,结果表明,奥运赛事期间所有额外控制措施对颗粒物浓度效果相当于在2008年8月气象条件下,削减大约200t.d-1的无组织PM10排放,相当于北京正常时期PM10排放的50%.     

石家庄秋季一次典型霾污染过程水溶性离子粒径分布特征

为研究石家庄秋季典型霾污染过程中颗粒物水溶性离子的粒径谱分布,并进一步分析其来源及形成机制,于2013年10月15日到11月14日利用惯性撞击式8级采样器(Andersen)对石家庄城区大气颗粒物进行了为期一个月的连续采样,并使用离子色谱仪对观测期间一次霾污染过程颗粒物中8种水溶性无机离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))进行了分析.结果表明,石家庄秋季颗粒物污染严重,采样期间PM10和PM2.5日均值分别达到(361.2±138.7)μg·m~(-3)和(175.6±87.2)μg·m-3,PM_(2.5)日均值达到国家环境空气质量二级标准的2.3倍.此次污染过程,优良天、轻/中度污染天和重度污染天总悬浮颗粒物中总水溶性无机离子(TWSII)浓度日均值分别为(64.4±4.6)、(109.9±22.0)和(212.9±50.1)μg·m-3,由优良天过渡到重度污染天,总水溶性无机离子中二次无机离子(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)的比例由44.9%上升至77.6%,此次的霾污染过程主要来源于二次无机离子的生成和积累.优良天,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+呈现双模态分布,峰值分别出现在0.43~0.65μm和4.7~5.8μm,而在轻/中度污染天和重度污染天,逐渐转变为单模态分布,峰值出现在0.65~1.1μm,随着高湿度下液相反应的加剧,二次无机离子由凝结模态向液滴模态转移的迹象明显.Na+、Mg~(2+)和Ca~(2+)这3种离子在优良天、轻/中度污染天和重度污染天的粒径分布相似,均以粗模态形式存在,在4.7~5.8μm出现峰值;K~+、Cl~-在优良天、轻/中度污染天和重度污染天均为双峰分布,但峰值出现的粒径段有所改变.