城市空气污染数值预报模式系统及其应用

 介绍了城市空气污染数值预报模式系统,并利用该系统对济南市空气污染进行了预报.结果表明,该系统具有较好的预报性能;预报与实测值之间有较好的相关性;空气质量级别的预报效果更好,对SO₂、PM₁₀和NO₂ 3项污染物的级别预报准确率分别为84.6%,83.2%和94.6%,其总体级别预报准确率达到87.5%.研究结果还显示,济南市的SO₂污染已得到明显改善,机动车尾气污染相对较轻,而PM₁₀的污染比较严重,已上升为首要污染物,其来源、扩散、转化机制及其控制措施的研究是目前济南市面临的首要问题.     

一种大气CO2源汇反演模式方法的建立及应用

在一个二维全球大气化学传输模式的基础上,通过对模式的修改和调整,建立了一个简单二维扩散、传输模式,用于CO2源汇的反演研究.在验证了模式的有效性之后,将其应用于大气CO2源汇分布的研究.大气CO2的源主要集中在赤道地区和北半球中高纬度地区.其中,海洋和陆地生态系统(热带雨林的破坏)是赤道地区的主要碳源;北半球中高纬度的陆地生态系统是重要的碳汇,而南半球中纬度地区则表现为CO2的弱汇.对El Nino年(1982年)和其他年份的碳源汇分布情况作了比较,两者之间存在显著的差异,由于化石燃料燃烧排放并无明显波动,因此认为碳通量的年际变化是由于El Nino事件对陆地和海洋碳循环产生影响而造成的.     

土壤理化特性对稻田CH4排放的影响

为了研究土壤理化特性对稻田CH4 排放的影响 ,室外盆栽试验于 2 0 0 0年水稻生长季在南京农业大学实施 ,1 8个供试水稻土分别取自江苏宜兴、江宁、六合、仪征及宝应等地 .所有供试土壤的季节性CH4 平均排放通量为 6 42± 2 70mg·(m2 ·h) - 1,最低和最高值分别为 1 96mg·(m2 ·h) - 1和 1 1 0 6mg·(m2 ·h) - 1,两者相差约 5 6倍 .单相关分析结果表明 :影响CH4 排放的主要土壤参数为质地、氮素状况及铜含量 .CH4 排放与土壤砂粒含量呈正相关 (r =0 5 2 8,p =0 0 2 4) ,与粘粒含量呈负相关 (r =-0 484,p =0 0 42 ) .氮素含量高的土壤CH4 排放较低 ,CH4 排放与土壤全氮、速效氮和铵态氮含量的线性相关系数分别为 -0 449(p =0 0 62 )、-0 61 1 (p =0 0 0 7)和 -0 649(p =0 0 0 4) .土壤铜含量直接影响CH4 的排放 ,CH4 排放与有效态铜和全铜含量的线性相关系数分别为 -0 5 94(p =0 0 0 9)和 -0 5 47(p =0 0 1 9) .本研究并未观测到CH4 排放与土壤有机碳含量有相关关系 ,这与前人报道的实验室培养测定结果及稻田CH4 排放随土壤有机质含量提高而增加的假设完全不同 .逐步回归分析表明 ,不同土壤间CH4 排放的变异性有 75 5 %可由土壤有效态铜含量、镁 (全量 )含量及有效铁含量与全量铁之     

北京、新乡夏季大气颗粒物中重金属的粒径分布及人体健康风险评价

本研究在空气质量为良的情况下(AQI:55~90,PM10:37~97μg·m-3,PM2.5:17~76μg·m-3),于2016年6~8月,用Andersen撞击式分级采样器分别于北京市、新乡市两地室内外共采集6组54个样品,经微波消解仪消解,对大气颗粒物中的9种重金属元素(Pb、Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Mn、Co)用电感耦合等离子体质谱分析仪(ICP-MS)进行定量检测.研究发现:两地除Cd富集指数(北京:15.0,新乡:8.47)较高外,其余元素富集指数(0~3)均较低.北京市公园大气颗粒物中的Cr、Co、Cu、Mn,办公室大气颗粒物中的Cd、Pb、Mn,新乡市公园大气颗粒物中的Cr、Co、Ni、As及两地道路大气颗粒物中各金属元素在粗颗粒物中的比重较大;而北京市公园大气颗粒物中的Pb、Zn、Cd、Ni、As,办公室大气颗粒物中的Co、Zn、Ni、Cr、As、Cu,新乡市公园大气颗粒物中的Pb、Zn、Cd、Cu、Mn及办公室大气颗粒物中各金属元素则呈相反规律.人体健康风险评价结果显示,5种致癌元素的致癌风险值均小于10-4,但若长期处于此种环境,会有较低的潜在致癌风险.对于4种非致癌元素而言,北京市大气颗粒物中Pb、Zn、Mn、Cu的非致癌健康风险值都远小于1,即风险可以忽略;除Mn外,新乡市大气颗粒物中的Pb、Zn、Cu均不存在明显非致癌风险.     

日照市夏季VOCs物种空间分布特征及其对臭氧生成的影响

2020年8月22～29日期间利用便携式声表面波气相色谱仪（GC-SAW）对日照市区的主要企业源、居民源和道路开展了在线采样分析,获得了大气中多种挥发性有机物（VOCs）的空间分布特征,并对主要组分的化学反应活性进行研究.结果表明,日照市碳原子大于5的VOCs(VOC_C>5)主要以甲苯、正丙苯和正辛烷为主,且空间分布差异显著,港口区、商业区和工业区ρ(TVOC_C>5)分别为80.5、 115.3和118.1μg·m^-3,道路交通和工业生产排放的影响共同导致了日照市区主要道路ρ(TVOC_C>5)最大值出现在位于市中心的迎宾路附近,均值为164.37μg·m^-3;胶粘剂加工、喷漆和玻璃企业厂区内ρ（苯系物）分别达到432.34、 1 010.84和1 989.85μg·m^-3;对VOC_C>5中主要组分的化学反应活性分析表明苯系物和正辛烷是日照市区臭氧生成的重要活性组分.     

南京北郊工业乡村混合区秋季边界层VOCs垂直分布特征

利用2020年秋季南京北郊低对流层(0～1 000 m)VOCs探空实验数据,分析了该地区VOCs垂直廓线分布及其日变化、光化学反应性等特征.结果表明,φ(VOCs)随高度升高而降低(72.1×10^-9±28.1×10^-9～56.4×10^-9±24.8×10^-9).各高度上烷烃占比最大(68%～75%),其次为芳香烃(10%～12%)、卤代烃(10%～11%)、烯烃(3%～7%)和乙炔(2%).边界层日变化对VOCs廓线影响较大,早晚较低的边界层致使VOCs在近地面累积,而在上部体积分数较低;午后VOCs的垂直分布则较均匀.上午光化学反应性强(弱)的烯烃(烷烃)等的体积分数占比随高度升高而减小(增加),说明高层的VOCs光化学老化显著.午后VOCs各组分占比及其OFP在低对流层内垂直分布则较均匀.受周边不同来源气团影响,各高度φ(VOCs)及组分占比差异明显,工业气团在200～400 m;高度间φ(VOCs)随高度升高,芳香烃占比增大;城区气团φ(VOCs)垂直负梯度最大,近地面φ(VOCs)较高,...     

华北地区秸秆禁烧前后的NO2卫星遥感监测分析

为保证奥运会期间的空气质量,2008年5~9月在华北平原地区采取了秸秆禁烧措施.采取遥感监测手段,利用MODIS数据的中红外和热红外通道数据监测禁烧前后的2年(2007、2008)同一时期禁烧区域的秸秆焚烧点分布情况,并利用OMI数据计算出该区域相应时期的对流层NO2垂直柱浓度总量变化情况.通过禁烧前后的数据统计分析, 6、7月秸秆焚烧点由2007年的每天近250个减少到2008年的每天约40个,秸秆禁烧对对流层NO2柱浓度的降低起到一定的作用,但不明显.分析了利用遥感监测秸秆焚烧点和NO2浓度的不确定性.     

荷电雾滴表面带电尘粒捕集的数值分析

通过数值计算分析了带电粉尘粒子在荷电雾滴上的捕集特性,主要考虑尘粒惯性和静电效应对于提高粒子捕集效率的相对强弱.结果表明,在不同粒径区间内,粒子的惯性效应和雾滴与粒子间的库仑力对强化粒子靶效率的作用需要仔细加以辨认,同时证明了当雾滴弱荷电时,对亚微米带电粒子捕集依然是有效的.     

基于CrIS卫星反演与地面观测的中国大气氨浓度的时空特征及对比评估

基于地面观测与CrIS卫星反演的数据，分析了我国2015年9月—2016年8月的大气氨(NH₃)浓度在时空上的变化特征，并评估了这两类数据之间存在的差异.结果表明：基于CrIS卫星反演的数据能够很好地识别我国NH₃浓度在时空上的变化趋势，但同地面观测相比，存在数值上的低估.我国的NH₃浓度总体上呈现出“夏高冬低”的特点.就空间分布而言，华北、华东和中南地区是我国目前NH₃浓度相对较高的地区.在温度较高的时段，城市地区的NH₃浓度与农村地区的浓度水平相当，表明非农业源排放对城市地区NH₃浓度的贡献是不可忽视的.在对先验廓线进行分类时，CrIS卫星的快速物理检索算法(CrIS Fast Physical Retrieval algorithm，简称CFPR)对我国不同区域NH₃的实际浓度水平有所低估.因此，提高CrIS卫星反演NH₃浓度的能力可考虑对先验廓线进行重新分类.     

2019年国庆节前后北京气态氨和气溶胶铵盐浓度的同步观测

我国自2013年实施《大气污染防治行动计划》以来,大气细颗粒物（PM_2.5）特别是硫酸盐浓度迅速下降,但硝酸盐浓度降幅较小,大气中过量的氨气（NH₃）是维持硝酸盐居高不下的主要因素.迄今,我国生态环境部门尚未将NH₃纳入常规观测,以往有关NH₃和气溶胶铵盐（NH₄⁺）的研究多是分别进行的,缺少同步观测.由于NH₃和NH₄⁺在大气中可互相转化,只测量其中一种相态很难全面了解它们的动态变化.本研究基于酸涂覆的蜂窝型扩散管和膜采样串联系统,同步测量了2019年国庆节前后北京城区大气NH₃和NH₄⁺浓度,时间分辨率为2 h（PM_2.5>35 μg·m^-3）~5 h（PM_2.5<35 μg·m^-3）.结果表明,采样期间NH₃和NH₄⁺平均浓度分别为（4.1±2.9）μg·m^-3和（1.7±1.4）μg·m^-3,且二者均与PM_2.5、CO和NO₂呈现相似的时间变化规律.NH₃浓度在早晨（05：30~08：30）和夜间（21：30~05：30）较高,这种双峰日变化特征在污染天（PM_2.5>75 μg·m^-3）最为明显.NH₃浓度在污染天17：30~21：30存在明显的低谷,这主要与有利的扩散条件有关（平均风速6 m·s^-1）.NH₄⁺浓度的日变化特征与NH₃差异较大,NH₄⁺浓度在非污染天（PM_2.5<75 μg·m^-3）17：30~21：30出现明显峰值,期间NH₃浓度较低,而NO₂浓度较高.在非污染天,NH₃浓度是NH₄⁺的2.8倍;而在污染天,由于气粒转化加速,大气NH₃浓度低于NH₄⁺（NH₃/NH₄⁺=0.8）.国庆节前大气NH₃、CO、NO₂、SO₂和PM_2.5浓度超过国庆后的幅度分别为54.2%、40.4%、33.3%、0.0%和49.4%.国庆节前虽然实施了减排行动,但极端不利的静稳天气导致大气环境容量下降,掩盖了污染物减排的效果,导致大部分污染物浓度不降反升.