南京青奥会期间不同天气型气溶胶数浓度分布特征

该文利用WPS、β射线测尘仪、EMS污染气体监测系统的观测数据,结合观测期间天气形势,分析了青奥会期间南京不同天气型下气溶胶数浓度和污染气体的分布特征。结果表明:观测期间气溶胶数浓度平均为7 302个/cm~3,污染气体(NOx、O_3、SO_2、CO)平均浓度分别为23.09、55.1、8.7和867.3μg/m~3。不同天气型下气溶胶粒径分布差异较大,鞍型场(Ⅱ)、副热带高压(Ⅴ)和冷涡(Ⅲ)控制下数浓度谱呈单峰型分布;大陆高压和热带气旋外围(Ⅰ)控制下数浓度谱呈双峰型分布;冷高压(Ⅳ)控制下数浓度谱呈三峰型分布。同时日浓度变化差异也大,N_(10~300 nm)在Ⅰ型、Ⅲ型、Ⅳ型呈三峰型,在Ⅱ型、Ⅴ型呈双峰型;NOx和CO在Ⅰ型分别呈三峰型和单峰型,其余都是双峰型;O_3一直呈单峰型。     

小麦根系菲与磷吸收及转运的相互作用

作物根系对多环芳烃(PAHs)与磷吸收及转运之间的相互作用研究对农产品的安全生产和PAHs污染环境植物修复的强化具有重要意义。为此,本文以菲为PAHs的代表,采用水培试验研究了不同磷、菲水平下小麦根系菲、磷吸收及其转运的效果,旨在揭示植物根系吸收PAHs与磷素的相互作用。结果表明,在0~1 200μmol·L~(-1)磷浓度范围内,小麦根系、茎叶菲含量在低磷浓度(10μmol·L~(-1))时最高,分别为36.87 mg·kg~(-1)和2.07 mg·kg~(-1);磷含量总体呈现随磷处理浓度的升高而增大的趋势;成对数据t-检验显示无论加菲与否,根系、茎叶磷含量无显著性差异(P0.05)。磷可促进菲从根部向地上部转运,而菲对磷转运没有显著性影响。在低磷浓度下(10μmol·L~(-1)),随着菲浓度的升高,小麦根系、茎叶菲含量呈现显著升高趋势(P0.05)。磷、菲共存处理介质pH升高幅度大于单一处理。     

基于物质流分析的中国减物质化趋势及循环经济成效评价

物质流分析通过测量经济活动物质投入的数量、强度及其变化即物质化或减物质化趋势,能够反映可耗竭自然资源损耗和环境退化的总体情况,也是评价循环经济发展成效尤其是资源综合利用对物质消耗影响的一个有效工具。论文运用统计学和计量经济学方法,分析了中国2000-2013年直接物质投入及其与特定经济特征的关系,确定了资源利用强度变化趋势,评价了中国循环经济实践尤其是资源综合利用的成效。发现2000-2013年中国直接物质投入总量持续增加、单位GDP直接物质投入先上升后下降,说明中国已进入了相对的减物质化阶段;第二产业比重先增加后下降的变化趋势是直接物质投入强度变化的格兰杰原因;中国的资源综合利用总量增加但综合利用率仍很低,未对直接物质投入强度产生统计学意义上的显著影响;未来中国直接物质投入总量和人均值在很长时间内还将继续增加。     

西北少数民族地区人地关系演变动态仿真研究——以甘南州为例

文章立足于人地关系理论,利用系统动态模型方法,构建人地关系演变动态仿真模型,以甘南州为例,对西北少数民族地区人地系统演进规律进行仿真模拟研究,旨在描述该区人地关系演变过程中可能出现的情景,为该区协调人地关系走向可持续发展提供理论依据。模拟结果表明:甘南州人地关系处于失调状态,人地矛盾突出,表现出不可持续的态势。加快转变经济发展方式,降低经济增长对自然资源的依赖程度,可以有效延缓资源枯竭的速度,对人地系统向可持续发展演进具有积极的推动作用,是协调甘南州人地关系走向可持续发展的必然选择。加快技术进步和加大环保投资对协调甘南州人地关系具有显著的推进作用。严格控制人口数量,提高人口素质,才能有效协调人地关系。     

滨海盐田建设对周边土壤及植被的影响

随着滨海盐业的迅猛发展,盐田的急剧扩张已经对周边环境产生了影响。通过调查盐田周边植被分布特征,分析与植被带对应的典型样地土壤理化性质的空间异质性,研究了盐田对周边土壤及植被的影响。结果表明：盐田周边的植被分布存在明显的空间异质性,在盐田周边呈带状分布,且距盐田越近,植被盖度、物种丰富度越低。土壤含盐量的空间分布在宏观上表现为距盐田越近,含盐量越高,土壤盐渍化越重。距离盐田20m处土壤含盐量平均值达8.22g·kg-1,距离盐田1000m处,土壤含盐量平均值为1.84g·kg-1,土壤含盐量显著降低,且表层土壤含盐量与采样地距盐田间的距离之间呈显著相关关系。由此可见,盐田的扩建已经显著加重了周边土壤的盐渍化程度。     

马尾松凋落针叶热解燃烧烟气排放机理

使用热重一红外光谱分析仪联用（热红联用）技术棚4定了马尾松凋落针叶热解燃烧的起始温度、烟气成分、排放量及其达到峰值时的温度等。结果表明,针叶在250℃时气体排放开始大量增加,当升温至600℃左右时,有氧条件下其气体排放基本结束,而无氧条件下则继续排放气体,甚至在950℃时仍然有CO2和CO排出;针叶释放的无机烟气以CO2和CO为主,在有氧和无氧条件下,气态有机物在种类和排放量上均有较大差异,无氧条件下气态有机物的排放量最高。实验还发现,无氧条件下,CO和气态有机物排放量出现了多峰值现象,表明针叶在无氧条件发生了2—3次热解排放高峰。     

2015—2021年南京市大气污染特征及污染个例研究

探究细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染的时间变化特征,阐明PM_2.5和O₃复合污染过程中不同阶段环境空气污染物及气溶胶粒径分布的详细演变过程,对南京及长三角地区的大气污染防治具有重要指导意义.本文使用2015—2021年南京市环境空气污染物小时浓度数据,分析了该地区多年大气污染演变过程,并选取2015年10月12—17日时间段作为复合污染典型个例,对其生消过程和内在机理进行了详细分析.结果表明：(1)2015—2021年南京市各种大气污染物的变化特征具有明显差异. PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度的年下降率分别为8.9%、6.2%和15.4%,O₃浓度变化较小. CO浓度在2016年达峰后以每年7.6%的速率下降.NO₂浓度在2015—2019年呈增加趋势.(2)2015—2021年污染特征发生较大变化,由PM_2.5为主导变为由O₃为主导的大...     

霾不同发展阶段下污染气体和水溶性离子变化特征分析

为探讨霾不同阶段下大气污染物的变化特征,使用MARGA观测了2018年11月18日～12月7日长三角地区一次区域霾过程中前体污染气体(NH_3、HNO_3、SO_2)和8种水溶性离子浓度.结合环保数据(PM_(2.5)、NO_2、CO、O_3)和气象数据,分析此次区域霾过程的成因、大气污染物的日变化特征以及在霾不同阶段下大气污染物的分布特征.结果表明,此次霾过程中长三角地区主要受到高压脊控制,天气形势稳定,有利于大气污染物累积.霾天时PM_(2.5)、NO_2、NO_3-、SO_24-、NH_4+、Cl-和Na+的浓度分别为(118. 91±39. 23)、(61. 62±26. 34)、(45. 64±16. 01)、(18. 80±8. 02)、(20. 82±7. 16)、(3. 02±2. 25)和(0. 23±0. 22)μg·m-3,分别是干净天的2. 73、1. 63、2. 64、1. 94、2. 50、2. 05和2. 56倍;霾天CO的浓度为(1. 34±0. 39)mg·m-3,是干净天的1. 86倍.不同大气污染物的日变化特征不同.霾不同阶段下大气污染物的分布特征不同.SO_2的浓度在霾发生阶段最高; PM_(2.5)、NO_2、NH_3、CO和SNA的浓度在霾发展阶段最高; O_3、Cl-、Na+和K+的浓度在霾消散阶段最高.SNA在霾不同阶段下对PM_(2.5)的相对贡献可达94%～96%,且在发展阶段的增速最大,增速排序为NO_3- NH_4+ SO_24-. SNA在干净天、发生阶段和发展阶段以NH_4NO_3为主,在消散阶段(NH_4)2SO4为主.此次霾过程主要由NO_3-增长导致,NO_3-在霾发生、发展和消散阶段对PM_(2.5)的相对贡献分别为51. 06%、51. 85%和48. 22%,主要通过气相均相反应生成.     

鄂尔多斯市夏秋季气溶胶新粒子生成过程影响因素分析

利用宽范围粒径谱仪于2019年8月16至10月4日在鄂尔多斯市观测了10 nm~10 μm气溶胶粒径分布,结合PM（PM_2.5和PM₁₀）、污染气体、气象数据和HYSPLIT模式,分析了新粒子生成（NPF）特征及其主要影响因素.结果表明,观测期间一共出现19次NPF过程,占总观测期间的37.5%.NPF过程中对不同模态气溶胶数浓度日变化的影响不同.NPF使得核模态和爱根核模态气溶胶数浓度急剧增加,但是对积聚模态和粗模态气溶胶数浓度的影响较小.NPF发生时往往温度较高,风速较大,总辐照度较高,RH较低.NPF天PM_2.5、PM₁₀、CO和NO₂的浓度较低,O₃和SO₂浓度较高.40.0%的偏北气团和29.6%的偏南气团可观测到NPF过程.不同气团类型NPF过程中气象要素存在显著差异.南部气团类型NPF过程中风速最小,平均为（2.4±1.5）m·s^-1;RH最高,平均为（48.8±10.8）%;北部气团类型NPF过程中风速最大,平均为（4.2±1.9）m·s^-1;总辐照度最高,平均为（664.5±255.6）W·m^-2;西部气团类型NPF过程中RH最低,平均为（29.8±12.7）%.不同气团类型NPF过程中新粒子的生成速率相差不大,为1.5~1.8cm^-3·s^-1.南部气团类型NPF过程中增长速率最大,为（12.7±13.6）nm·h^-1,是北部气团类型和西部气团类型的1.2倍和1.4倍.     

拉萨市近49年气温变化特征研究

2019年6月24日拉萨市出现了30.8℃的高温,创历史新高。为了更好的了解拉萨市气候变暖的机理以及评估该区域未来气候的变化状况,本文基于拉萨市自动气象站近49年的观测数据,采用线性趋势法、Mann-Kendall（M-K）突变检验、小波分析、R/S分析等方法深入研究了多时间尺度上气温的时空演变特征。结果显示：（a）拉萨市年平均温度正以0.5℃/10a的速率上升,各季节均温也呈现出显著上升趋势,其中冬季升温速率最快;（b）年平均温度M-K检测的两条统计曲线,在1995年虽有交点,但没有通过显著性水平α=0.05的可信度检验,表明年平均气温在该点并没有发生突变,而季节平均气温的突变检验在交点（1995年附近）之后UF曲线均突破显著性水平α=0.05,说明在此之后气温呈现出明显的上升趋势;（c）小波分析结果显示年平均气温具有8年和28年时间尺度特征;春、夏、秋三季温度的周期性变化规律与年平均气温相似,但冬季温度周期性变化规律相对复杂;（d）年平均气温和各季节平均气温的Hurst指数表明未来拉萨的气温将会延现今趋势持续上升。