南京青奥会期间不同天气条件下大气气溶胶中水溶性离子的分布特征

为研究青奥会期间不同天气条件下水溶性离子粒径分布特征,使用β射线测尘仪、安德森9级采样器和IC型离子色谱分析仪对南京2014-08-06~2014-09-04的PM_(2.5)、水溶性离子进行观测分析.将观测期间划分为晴天、雨天和阴天这3种天气类型.PM_(2.5)在不同天气条件下的平均浓度为晴天阴天雨天.PM_(1.1)、PM_(1.1~2.1)和PM_(2.1~10)中水溶性离子的浓度均是晴天阴天雨天,且降雨过程对细粒子的去除作用更为明显.Ca~(2+)和Mg~(2+)谱分布类似,呈双峰分布,降雨对SO_4~(2-)和NH_4~+在0.65~1.1μm清除作用较强.不同天气条件下NO_3~-/SO_4~(2-)比值均小于1,雨天和阴天时的NO-3/SO_4~(2-)值高于晴天.3种天气条件下SOR和NOR的值均大于0.1,SO_2和NO_2发生不同程度的二次转化,大气中存在更多的二次颗粒物.     

南京北郊大气细粒子在人体呼吸系统沉积特性

使用宽范围颗粒粒径谱仪(WPS)对2015年1月和4月南京北郊大气气溶胶数浓度进行观测,使用多路径粒子剂量测量模型(MPPD)v.3.04模式估算不同空气质量指数(AQI)级别下、休息与运动状态下,细粒子在人体呼吸系统不同部位的沉积分数(DF)和沉积数浓度.结果发现,核模态和爱根核模态DF在休息和运动状态下近似,积聚模态DF在运动时是休息时的2.49倍.肺部对核模态和爱根核模态总沉积分数(TDF)贡献最大,休息时约占48.17%,运动时约占54.23%,头部对积聚模态TDF贡献最大,休息时约占41.23%,运动时约占80.47%.冬季人体内颗粒物沉积数浓度明显低于春季,各部位中总沉积数浓度大小为:肺部气管支气管头部.与休息时相比,运动时肺部核模态沉积增多,气管及支气管和头部积聚模态沉积增多,且头部表现出空气质量越差,运动较休息增长越多的特点.地区间DF的差异主要由于生理参数不同,沉积数浓度的差异主要由于当地环境中粒子数浓度不同.     

杭州市PM2.5中水溶性离子的污染特征及其消光贡献

对杭州市2013年大气PM_(2.5)进行采样分析,探讨了其中水溶性离子的污染特征和消光贡献.杭州市PM_(2.5)中总水溶性离子的质量浓度为37.5μg·m~(-3),占PM_(2.5)质量浓度的44.4%,二次离子SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)是水溶性离子的主要成分,共占到水溶性离子的83.4%.PM_(2.5)和主要水溶性离子的质量浓度都在冬季最大,夏季最低,夏秋季水溶性离子占PM_(2.5)的比值明显高于冬春季,而SNA在总水溶性离子中的比例4个季节非常接近.燃料燃烧和汽车尾气排放导致的二次离子生成,对杭州市PM_(2.5)贡献最大.SOR和NOR的年平均值分别为0.27和0.15,SO_2在大气中的转化率大于NO_x,SOR和NOR与相对湿度都呈现出明显正相关,非均相氧化过程对SO_4~(2-)和NO_3~-的生成具有重要贡献.气溶胶中[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]的年平均值为0.63,主要受到燃煤排放的影响.霾天随着霾污染等级的逐渐加重,PM_(2.5)、水溶性离子和SNA的浓度都逐渐增大,SOR和NOR值也不断升高,霾天稳定的天气条件,能有效促进污染物的积累和二次转化.PM_(2.5)和SNA的质量浓度与大气消光系数都呈现出明显正相关,使用IMPROVE公式对不同化学组分消光系数的计算结果能够基本反映出气溶胶对大气散射的变化趋势,其结果显示SNA对大气总消光系数的贡献达60.8%.SNA的消光系数冬季最高,夏季最低,随着霾污染等级的加重,SNA的消光系数和对总消光的贡献比例也逐步增加.     

霾天气下城市气溶胶吸湿性的观测

气溶胶吸湿性对大气能见度有重要影响,是形成霾污染的主要因素之一.利用南京信息工程大学观测获得的2014年4月17日至5月21日气溶胶吸湿增长因子(GF)、OC/EC以及水溶性无机离子资料,对南京霾日气溶胶吸湿性及主要化学组分进行分析.结果表明,随着粒径的增加,平均吸湿增长因子(GF_(mean))数值变化较小,吸湿性标准差(σ)逐渐增大,化学组分的外混合程度逐渐增强;白天气溶胶粒子的吸湿性强于夜间,但是外混合程度弱于夜晚;非霾日气溶胶吸湿性强,外混合程度高,霾日正好与之相反,且随着霾等级的增加,吸湿性和外混合程度都进一步减小;非霾日气溶胶主要水溶性无机离子为NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-),而霾日OC/EC的含量占比较高;含量相对丰富的OC/EC是造成低湿背景霾天气下小尺度气溶胶吸湿性变弱的主要原因,霾日所处环境相对湿度的高低也是影响气溶胶吸湿能力的重要因素;整个观测期间,南京市气溶胶化学组分中(NH_4)_2SO_4和OC等不可溶物质含量最多,NH_4NO_3含量次之;利用化学组分计算得到的平均吸湿性参数κ_(chem)和利用H-TDMA仪器实际观测计算得出的κ_(mean)存在较好的一致性,两者的相关性在霾天气下进一步增强,因此可以利用气溶胶主要化学组分来预报气溶胶吸湿性.     

南京江北新区大气单颗粒来源解析及混合状态

利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱（SPAMS）于2015年12月1~31日对南京江北新区大气单颗粒进行了测量,共采集到同时含有正负离子谱图的颗粒747.8万个.结果表明,监测期间南京江北新区总体空气质量较差,污染天气占比为49.2%,SPAMS所捕获的颗粒数与PM_2.5质量浓度的相关性达到0.83,因此颗粒物数浓度在一定程度上能够用来反映大气污染状况,监测点主要污染源包括燃煤源以及机动车尾气源,工业工艺源污染占比居第3位,3种源的总贡献率达到63.5%.从整体上看,PM_2.5质量浓度的升高大多伴随着燃煤及机动车尾气占比的升高,EC、混合碳（ECOC）与OC在生物质燃烧、扬尘、汽车尾气排放、燃煤燃烧以及工业源中均与NO₂^-、NO₃^-以及SO₄^-有较高的混合程度.     

长江三角洲霾天气PM2.5中水溶性离子特征及来源解析

于2016年12月13日~2017年1月5日采集了徐州、东山、南京、寿县4个站点的PM_2.5样品,分析了水溶性离子的组成及其来源,并结合天气形势分析了长江三角洲地区大范围霾天气的形成消散及水溶性离子的时间变化特征.结果表明：观测期间徐州站PM_2.5平均质量浓度171.5μg/m³,远高于其他3个站点,4个站点最主要的离子成分均为NO₃^-,SO₄^2-,NH₄⁺,Cl^-和Ca²⁺.在同一天气系统影响下,长江三角洲大范围区域污染物浓度变化基本一致,在没有大的区域输送的静稳天气下,各站点离子浓度容易受局地源影响,徐州站受燃煤影响,南京站受化学工业源影响为主,2个站点以SO₄^2-为主,东山站三面环湖,Cl^-在静稳天气有大幅上升,达到了6.12μg/m³,寿县站受当地农业活动氨排放影响,NH₄⁺有大幅上升,达到了25.09μg/m³.4个站点PM_2.5和水溶性离子质量浓度随时间的变化趋势一致.弱高压的均压场形势下,并伴随有逆温层出现时有利于污染物的累积.主成分分析发现4个站点二次转化对PM_2.5有着最大的贡献率,4个站点贡献率分别为39.83%、42.27%、50.56%和38.40%.     

基于TUV模式的对流层光解速率影响因子的研究

应用TUV辐射传输模式进行了一系列的敏感性试验,以期确定影响对流层O₃和NO₂光解速率的关键性因子.结果表明,气溶胶的光学性质对光解速率的影响存在明显差异.在气溶胶光学厚度（AOD）一定的情况下,散射性越强,近地面光解速率越大;当AOD从0.5增加至2.5,J[O¹D]和J[NO₂]极大值分别下降30.3%和13.1%.光解速率对较小的云光学厚度的变化比较敏感.云对J[NO₂]的影响存在明显的时间差异,在早晨和傍晚,J[NO₂]的衰减可以达到12%,而午时,J[NO₂]的衰减不足4%;在垂直方向上,云层的存在能够减小通过云层的光化辐射通量,有效降低云下光解速率,而云滴的后向散射特性能增大云上的光解速率.臭氧能够吸收300nm左右的紫外辐射,因而臭氧柱浓度变化对J[O¹D]有显著的影响,臭氧柱浓度从200DU增加至400DU,J[O¹D]极大值下降了53.1%,J[NO₂]极大值仅降低了1.0%.同时发现,气溶胶和云相对位置的改变对光解速率的垂直分布有较大的影响,气溶胶在云上时,高层的光解速率明显增大,且气溶胶的散射性越强,光解速率的增幅越大;当吸收性气溶胶位于云上时,使得高层光化辐射通量大量衰减,此时云层对于光解速率的影响比较微弱.     

西安市大气降水污染和沉降特征及其来源解析

基于东亚酸沉降监测网(Acid Deposition Monitoring Network in East Asia,EANET)的湿沉降观测数据,分析了2000～2017年西安市大气降水化学特征、沉降特征以及潜在来源.结果表明,2000～2017年西安市降水pH和电导率的变化分别呈上升和下降趋势;大气降水中离子平均浓度大小依次为SO_4~(2-) Ca~(2+) NH_4~+ NO_3~- Na+ Cl- Mg~(2+) K+,其中SO_4~(2-)浓度占总离子的比值由2000年的38. 6%降低到2017年的27. 9%.近年来的SO_4~(2-)和NO_3~-的比值表明,西安市大气污染物排放类型有由燃煤型向混合型转变的趋势.近十几年来SO_4~(2-)的沉降量整体呈下降趋势,与Mann-Kendall检验所得结果基本一致.西安市大气降水中氮和硫的沉降量分别为16. 89 kg·(hm~2·a)~(-1)和33. 52 kg·(hm~2·a)~(-1),并且NH_4~+-N为西安市大气活性氮的主要沉降成分.机动车排放既是SO_4~(2-)的主要贡献者,又是NO_3~-的主要贡献者,对SO_4~(2-)和NO_3~-的贡献占比分别为15. 43%和72. 99%.对NH_4~+贡献最大的是农业源,占比达到75. 47%.     

臭氧数值预报模型综述

光化学大气质量模型在研究臭氧(O_3)污染以及O_3预报方面具有核心作用,是O_3污染防治决策者的有力工具。文章结合目前中国及国际区域尺度光化学大气质量预报模型的研究与应用,重点论述与O_3有关的大气化学过程在数值预报模型中的数学表达和计算方法,阐述大气物理与大气化学过程在主流大气质量数值预报模型中的实现方法及其优势和缺陷,介绍用于数值预报模型的大气物理过程和湍流参数化方案的最新进展。就当前O_3数值模拟的主要输入资料进行讨论,强调那些易被忽视但又显著影响模型预报能力和效果的诸多因素以及模型效果评估的重要性。结合O_3与复合型大气污染的关系,强调区域大气质量数值预报模型的发展趋势与方向以及在大气环境管理方面的意义和作用。     

宿迁市VOCs污染特征和来源解析

利用2019年8-9月宿迁市4个站点的采样资料,分析了宿迁大气中挥发性有机物（VOCs）的化学组成及其时空分布特征;估算了VOCs的臭氧生成潜势（OFP）;并结合PMF受体模型,开展了VOCs来源解析.结果表明,观测期间宿迁市总挥发性有机物（TVOCs）体积分数为8.6×10^-9~79.4×10^-9,平均体积分数为26.9×10^-9,浓度水平较低.VOCs质量浓度表现为乡镇工业区（宿迁技师学院：（29.8±18.4）×10^-9） > 城郊工业区（生态化工园：（28.4±20.6）×10^-9） > 城市住宅区（宿迁中学：（22.6±11.5）×10^-9） > 城市商业区（市供电局：（22.3±15.1）×10^-9）.各采样点4种组分（烷烃、烯烃、乙炔及芳香烃）日均浓度变化较为一致,且均表现出较为明显的周末效应.宿迁市典型污染物为C₂~C₅烷烃、乙炔、乙烯、甲苯,间/对-二甲苯,不同采样点的关键组分基本相同,表明VOCs的来源比较稳定.OFP计算表明芳香烃和烯烃是臭氧最大贡献源.特征量比值分析发现,观测期间宿迁市VOCs有明显老化现象.源解析表明交通排放、溶剂涂料和工业过程是宿迁市VOCs的主要来源.