南京北郊大气颗粒物的粒径分布及其影响因素分析

在南京北郊使用FA-3型9级采样器对2014年1~11月颗粒物的粒径分布进行了采样分析.首先将FA-3与中流量分级采样器(KC-120H)和环境保护局在线监测仪器的同期监测结果进行对比,数据相关系数均在0.95以上,对细粒子FA-3分别偏低13.9%和16.6%,而对PM_(10)偏高15.2%和13.3%,但采样偏差在大气采样可接受范围之内,说明其可以对大气颗粒物进行准确分级和采样.南京北郊颗粒物污染严重,PM_(1.1),PM_(2.1)和PM_(10)的年平均浓度分别为(65.6±37.6)、(91.0±54.7)和(168.0±87.0)μg·m-3,污染以细粒子为主,且大部分在1.1μm以下;颗粒物粒径呈双峰分布,峰值位于0.43~0.65μm和9~10μm粒径段;中值粒径为1.83μm,为积聚模态污染.颗粒物粒径分布在冬季细粒径段较高,春季粗粒径段较高,夏季细粒径段降低并不明显,粗粒径段明显低于其他季节;颗粒物浓度的昼夜变化在粗粒径段差异很小,在细粒径段基本表现出夜晚大于白天的特征.除了夏季,降水对各个粒径范围的颗粒物都有清除作用,且在细粒径段表现得更为明显;霾发生时随着霾等级的加重,0.43~2.1μm粒径段颗粒物浓度逐渐增加,该粒径段颗粒物质量浓度与能见度呈显著负相关.以相对湿度70%为界,颗粒物粒径分布发生了明显变化,湿度大于70%后,小于0.43μm粒径段颗粒物质量浓度显著降低,而0.43~2.1μm粒径段明显上升,颗粒物的吸湿增长应是主要原因.南京北郊的气团来源可以分为四类,其中西北方向快速输送的气团最为洁净,细粒径颗粒物浓度明显低于其它方向;本地和周边近距离输送的气团污染最重,粗细粒径颗粒物浓度都较高,其传输距离短,风速小,发生污染的概率最大,达到73.9%,对南京市的空气污染贡献较大.     

基于PMF和源示踪物比例法的大气羰基化合物来源解析:以南京市观测为例

大气羰基化合物在对流层大气化学中发挥着重要作用,其受到直接排放和二次生成的共同影响,来源研究面临挑战.本研究基于2017年3月在南京市开展的羰基化合物观测,分别利用源示踪物比例法（STR）和正交矩阵因子模型（PMF）对羰基化合物进行来源解析,并将二者结果进行比较,以探讨导致来源解析不确定性的因素.本研究共检测出11种羰基化合物,总体积分数范围为2.57×10^-9~22.83×10^-9,其中甲醛、乙醛和丙酮是主要组分,分别占羰基化合物总平均体积分数的36.8%、21.6%和18.5%.通过比较乙炔和甲苯作为示踪物时,以及第5和第10百分数作为背景体积分数时解析结果的差异,探讨了示踪物选取和背景体积分数对STR解析结果的影响.PMF解析出了交通排放源、石化化工源、涂料与溶剂使用源、二次生成及背景源和化工源这5类源.二次生成及背景源是羰基化合物最主要的来源,对甲醛、乙醛和丙酮的贡献分别为56.4%、48.2%和58.3%.STR和PMF解析结果的比较发现,STR法依赖于示踪物的选取,在VOCs来源复杂地区应用时需要进行严格评估.     

气溶胶中溶解性有机质(DOM)液相氧化

许多实验研究都关注大气凝聚相中单一有机化合物的液相光化学,对于实际大气液相环境中溶解性有机质（DOM）的液相光化学氧化的研究还很少.为此,本文报道了模拟太阳光和紫外光辐照下,大气气溶胶水相萃取的DOM直接或·OH氧化的实验结果.不同光解阶段的产物的吸光、氧化特性采用UV-vis和黑炭气溶胶质谱仪（SP-AMS）分析.结果表明,紫外光体系中DOM得到不断降解,相应的产物f44值远低于太阳光体系;液相光解时会生成多种羧酸,草酸的生成量最高.太阳光照反应条件下吸光度和HULIS浓度变化不大;而UV和UV+·OH条件下,HULIS浓度随反应时间不断增加,UV+·OH中反应23 h时HULIS浓度约为初始的4倍,说明含羧基、羟基和芳香基等官能团的棕色碳的形成.综合研究结果表明,太阳光作用下实际DOM液相氧化时吸光性和棕色碳的形成速率不是很快,而紫外光作用下大部分DOM不断分解为HULIS或小分子物质,剩余的有机物的吸光性可能比较强,导致最终产物的单位质量吸收效率（MAE）比较高.本文首次探讨了实际膜液相氧化过程,结果对厘清大气复合污染的形成机制提供重要依据.     

不同方法判定南京臭氧生成敏感区的差异

近年来,我国臭氧（O₃）污染日益严重,识别O₃对前体物挥发性有机化合物（VOCs）和氮氧化物（NO_x）的敏感性对科学制定区域O₃污染防治政策具有重要意义.以南京市2017年7月下旬的一次O₃污染事件为例,探讨了基于三维模型的光化学指标法、敏感性系数法以及基于观测的OBM方法在识别南京市O₃生成敏感性方面的差异.结果表明,光化学指标法和敏感性系数法得到的南京市O₃敏感性的空间分布较为一致（一致性超过50%）.其中,敏感性系数法对应的过渡区范围更广,而光化学指标法更倾向于将O₃生成判定为只对VOCs或NO_x敏感.不过,光化学指标法的结果与采用的临界值有关.OBM方法受观测数据质量影响较大,如NO₂观测误差（观测浓度高于实际浓度）会造成OBM低估O₃对NO_x的敏感性.在判定重污染阶段的O₃敏感性时,各方法间差异较大.光化学指标法偏向于VOCs控制,而OBM和敏感性系数法的结果则相对接近,倾向于NO_x控制或共同控制.     

疫情期间人为源减排对城市大气氧化性的影响

近年来,中国经济发达地区以细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）共同引发的区域性复合型大气污染事件频发,大气氧化性（AOC）在其中发挥着重要作用.基于WRF-CMAQ模型,以2020年疫情管控期为案例探究人为源减排对AOC的影响,选取中国东部3个典型城市（石家庄、南京和广州）进行深入分析,量化排放变化及气象变化对氧化剂和AOC变化的贡献,探讨AOC变化对二次污染物生成的影响.结果表明,与2019年同期相比,2020年石家庄、南京和广州的城市平均AOC分别增加了60%、48.7%和12.6%;氧化剂臭氧、羟基自由基和硝酸根自由基的浓度均有不同程度的增加（1.6%~26.4%、14.8%~73.3%和37.9%~180%）.排放变化使3个城市AOC分别增加了0.06×10^-4、0.12×10^-4和0.33×10^-4 min^-1,气象变化导致石家庄和南京AOC增加（分别为20%和17.9%）,但在广州却相反（-9.3%）.增强的AOC导致氮氧化速率和挥发性有机物氧化速率升高,即促进了一次污染物向二次污染物的转化,并抵消了部分一次减排的影响,造成了管控期间二次污染物相对排放的非线性变化.     

O3和UV-B共同作用对大豆干物质和产量的影响

为揭示O₃和UV-B共同作用对大豆干物质和产量的影响,以大豆“八月黄”为供试材料,利用OTC(开顶式气室)和紫外灯模拟O₃和UV-B共同作用环境,研究大豆干物质和产量的变化. 结果表明:与对照组相比,T1(UV-B辐射增强10%左右)、T2(100nL/L O₃与增强10%左右的UV-B复合)和T3(150nL/L O₃与增强10%左右的UV-B复合)处理下,成熟期大豆株高分别降低了12.73%、12.78%和14.15%;w〔Chl(a+b)〕分别减少了-1.16%(P>0.05)、34.20%(P<0.05)和57.38%(P<0.05);净光合速率(P_n)分别下降了11.50%、46.65%和48.58%;单株干物质质量显著降低(P<0.05),分别减少了31.02%、61.35%和67.53%;大豆产量分别减少了4.13%、54.09%和79.34%. O₃和UV-B对大豆的生长和干物质累积均有不利影响,并且存在一定的协同影响,2个因子共同作用对大豆生长和干物质累积更为不利;O₃和UV-B共同作用下大豆产量的降低主要是由粒数和粒质量降低所致.      

陕西省干旱变化特征及其对玉米产量的影响

根据1961-2010年陕西省的逐日降水量资料,运用标准化降水指数(SPI)法、Morlet小波分析法,分析了干旱的时间变化特征、周期变化特征和空间变化特征。结合2007-2010年陕西省17县(区)的玉米产量资料,借助面板数据模型,就干旱对陕西省玉米单产的影响效应进行了研究。结果表明:陕西省干旱趋势逐渐增强,以20世纪90年代干旱最为严重;陕西省干旱的危害程度由北向南逐渐降低,陕北的危害最严重,关中次之,陕南最轻;同时,陕西省年干旱时间序列存在显著的准2~4a和准4 a尺度周期变化规律;另外,干旱与玉米产量呈显著的负相关,干旱指数(标准化降水指数)等级每增加一个级别,将导致陕西省每hm2耕地玉米产量减少128.985 kg。期望研究结果能为陕西省针对干旱气象灾害制定相应的减灾政策,有助于保障陕西地区玉米生产的稳定。     

2022年春季南京臭氧污染特征及成因分析

2022年春季,受新一轮新冠疫情影响,长三角各城市采取了一系列管控措施,使得大气污染物排放水平降低。对2022年春季(3—5月)南京及长三角地区的六项污染物尤其是臭氧(O₃)的变化特征进行了分析,从气象因素和O₃前体物方面,同时利用基于观测的模型(OBM)对南京O₃污染变化原因进行了研究,并分析了南京挥发性有机物(VOCs)的关键活性组分和来源。结果表明:2022年春季,南京PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO均值浓度均同比下降,但O₃日最大8 h滑动平均质量浓度(O₃-8 h)同比上升19.8%,O₃-8 h超标时间同比增加9 d;长三角区域O₃-8 h同比上升17.9%,O₃-8 h超标天数为2021年同期的2.5倍。南京O₃浓度上升的原因:一方面是由于不利的气象条件,另一方面是由于南京O₃生成处于VOCs控制区,但氮氧化物(NO_x)降幅大于VOCs降幅,同时结合O₃前体物削减方案的分析结果发现,VOCs和NO_x不当的削减比例会导致O₃浓度不降反升。南京O₃生成的关键VOC活性物种依次为乙醛、丙烯、间/对二甲苯、丙烯醛和乙烯;正定矩阵因子分解(PMF)解析结果显示,机动车尾气是南京城区VOCs的主要来源,其次为液化石油气/天然气使用和石油化工。     

南京市空气质量预报效果评估及误差分析

基于2020年南京市空气质量实况数据及预报数据,评估了当年南京市空气质量预报效果,分析了预报偏差特征及其成因。结果表明,4个季节中,秋季的空气质量指数(AQI)预报准确率评分和综合评分最高,夏季的首要污染物准确率评分最高;4个季节均出现正预报偏差,其中夏、冬季偏差大于春、秋季;首要污染物误报率与季节相关,二氧化氮(NO_(2))和可吸入颗粒物(PM_(10))的误报率较高的原因是NO_(2)和PM_(10)作为首要污染物主要出现在春、秋季,而这2个季节4种主要污染物的空气质量分指数(IAQI)值非常接近,增加了预报员经验修正的难度。典型预报偏差个例分析结果表明,模式预报对于污染物质量浓度量级的预报偏差以及预报员对气象条件和前体物质量浓度变化关注不足,是导致最终预报出现低估的主要原因。