长治市沙尘天气污染特征及传输路径解析

以2018年3次沙尘天气为研究对象,分析了PM_2.5和PM₁₀浓度、水溶性离子组分、气象条件和气溶胶光学特征,研究了长治市沙尘天气的典型污染特征和传输路径.结果表明：长治市2018年共8d为受沙尘天气影响日,其中4月份最多（5d）,这与春季大气环流调整,冷暖空气活动频繁有关.沙尘污染发生前一般受西方或西北方冷空气影响,大气层结不稳定,大气环流转为经向环流,平均风速达4m/s以上;沙尘污染过程中PM_2.5/PM₁₀均低于0.3,环境空气中粗颗粒物占比较大,水溶性离子总浓度在PM_2.5中占比下降,Ca²⁺浓度为沙尘污染发生前的4倍以上.冬季沙尘为近地面扩散传输,春夏季沙尘为高空沉降传输,影响范围大,区域传输贡献明显.长治市沙尘重要潜在源区为蒙古国、哈萨克斯坦中部和新疆中北部的荒漠地区,传输路径主要为西北路径和正北路径,其中西北路径为哈萨克斯坦—新疆中北部—内蒙古西部—长治以及新疆中北部—内蒙古西部—长治两条路径,正北路径为蒙古国—内蒙古中部—山西北部—长治.     

2018年秋冬季长江三角洲区域PM2.5污染来源数值研究

使用WRF-Chem和WRF-FLEXPART模式定量研究了2018年秋冬季,尤其是在明显冷空气影响时的长江三角洲PM_2.5来源贡献.结果表明：2018年秋冬季长江三角洲以外的跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献占15.9%,长江三角洲内部排放贡献占84.1%,长江三角洲区域内部排放及污染相互传输的影响比长江三角洲外跨区域输送的影响更为显著.而在冷空气影响时段中,跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献率为33.1%,约为整个秋冬季长江三角洲外部跨区域平均输送贡献率的2倍,输送影响更为明显;输送对长江三角洲三省一市的贡献为46.2%~56.2%,其中跨区域输送的贡献10.2%~38.6%,也明显大于各自秋冬季的平均水平.在冷空气影响时段,长江三角洲四座重点城市（上海、合肥、南京、杭州）的污染潜在输送路径主要以中东路为主;上海、南京受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较多,超过30%;杭州受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较少,为16.1%.     

沈阳市郊区环境空气中醛酮类化合物的污染特征与来源分析

为探究沈阳市郊区环境空气中醛酮类化合物的污染特征,于2017年8月24日—9月2日采用2,4-二硝基苯肼固相吸附/高效液相色谱方法对沈阳市郊区醛酮类化合物进行观测分析,利用美国环境保护局推荐的人体健康风险评价方法对部分有毒有害醛酮类化合物的人体健康风险进行了评价,并利用比值法对醛酮类化合物的来源进行了初步分析.结果表明:醛酮类化合物质量浓度日均值范围为23.16~38.38 μg/m3;质量浓度最高的4种醛酮类化合物依次是丙酮、甲醛、正丁醛和乙醛,其质量浓度日均值的平均值分别为8.71、5.90、5.48和2.95 μg/m3.对·OH消耗速率(L_OH)贡献较大的醛酮类化合物物种是正丁醛、甲醛和乙醛,臭氧生成潜势贡献(OFP)较大的醛酮类化合物物种是甲醛、正丁醛和乙醛,在研究区影响醛酮类化合物光化学反应活性的物种主要是甲醛、乙醛和正丁醛.研究区观测期间,环境空气中甲醛和乙醛的致癌性风险值分别为1.18×10-5和5.91×10-6,对暴露人群存在潜在的致癌风险;乙醛的非致癌风险值为0.05,对暴露人群不存在非致癌风险.在研究区的一次臭氧轻度污染过程期间,环境空气中的甲醛和乙醛受天然源排放的挥发性有机物二次转化的影响减弱,甲醛、乙醛和丙酮受到炼焦工业和机动车等人为源排放的影响增强,而正丁醛主要受当地精细化工产业排放的影响.研究显示,沈阳市应加大对炼焦工业、精细化工和机动车来源排放醛酮类化合物的管制,以降低环境空气中活性醛酮类化合物及有毒有害醛酮类化合物的浓度.      

黄河流域水污染排放特征及污染集聚格局分析

掌握污染源排放特征及其空间差异,是在流域尺度提升水污染治理水平的重要基础.该研究分别从污染源的活动水平（简称“活动水平”）、污染物产生、污染物去除和污染物排放4个方面选取了28个指标,对黄河流域60个市州主要水污染物排放特征开展了现状评价和聚类分析.采用污染分布的地理集中度指数表征各市州污染集聚格局,并利用空间分析模型Global Moran's I和G_i*指数判断污染排放的空间集聚趋势与冷热点地区.结果表明:按照水污染排放特征的差异,黄河流域不同地区在水污染格局上可划分为高排放强度区、高排放绩效区、污染集聚区和低排放绩效区;水污染物排放与经济发展格局分布一致,上游、中游到下游地区呈现明显的阶梯型分布,上游地区单位水资源利用效率和排放绩效低,下游地区区域性污染集聚效应明显;山西省、河南省和山东省沿黄城市在空间上表现为区域性连片污染集聚,集中分布在晋中城市群和中原城市群.针对当前黄河流域水污染排放特征和空间集聚格局,建议制定统一的生态环境保护与治理策略,加强中下游城市群的污染协同控制.      

土壤调理剂对土壤-水稻系统Cd、Zn迁移累积的影响及健康风险评价

选取湖南省长沙市北山镇某中重度Cd污染稻田,研究了土壤调理剂(石灰石+偏高岭土+钙镁磷肥)对稻田土壤重金属Cd、Zn的钝化效果,以及对水稻各部位累积Cd和Zn的影响,并进行了Cd的健康风险评价.结果表明,使用土壤调理剂提高了稻田土壤p H值.Cd的CaCl_2提取态含量降低了0.9%~24.1%,Zn的CaCl_2提取态含量降低了22.5%~69.6%.土壤调理剂显著降低了水稻糙米中Cd与Zn的含量,与对照相比分别降低了10.8%~47.3%、10.3%~17.5%;土壤调理剂对水稻糙米Cd的吸收和累积的影响要远大于Zn,水稻糙米中的Cd/Zn比随着土壤调理剂施用量的增加而显著降低.研究区大米重金属Cd目标危害系数THQ值大于1,说明当地人群通过食用大米途径摄入重金属Cd存在健康风险.土壤调理剂有效地抑制了水稻植株对土壤中Cd的吸收,并降低了Cd/Zn比,使糙米中的Cd含量显著降低,从而降低了当地人群通过食用大米途径摄入重金属Cd的健康风险.     

非饱和带强化反应层脱氮的试验研究

自然堆肥过程中,畜禽养殖产生的粪污渗滤液入渗土壤非饱和带.高浓度有机氮在微生物作用下经由复杂的地球化学过程转化为各种含氮物质,其中硝酸盐迁移能力较强,在降雨条件下入渗地下水,造成区域性地下水硝酸盐污染.在非饱和带中构建由木屑和壤土组成的强化反应层,通过间歇性的原位淋溶脱氮试验,系统地研究了非饱和带含水量及COD、硝态氮、亚硝态氮和氨氮的浓度变化规律,评价了强化反应层的脱氮能力.研究结果表明:①反应层中木屑材料的强吸水特性使得灌水后短时间内反应层含水量大幅提升,形成有利于反硝化进行的厌氧环境.木屑通过水解作用释放大量溶解性有机碳,供给反硝化微生物进行脱氮.②在入渗硝态氮浓度为170.00 mg·L~(-1)条件下,反应层对硝态氮去除率最高可达97.63%.反应层脱氮量随处理水量增加而提升,当上层为砂土时脱氮量最高,可达24.61 g·m~(-3).③反应层中的NO~-_3-N发生了完全反硝化,出水中NO~-_2-N浓度低于0.5 mg·L~(-1),几乎不发生积累.同时,反应层中发生的DNRA过程使氨氮浓度小幅升高.强化脱氮反应层可阻控硝酸盐污染地下水.     

大气自净能力指数的气候特征与应用研究

为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统（CAPPS）预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法.基于气象站观测资料的全国大气自净能力指数分析计算表明,全国大气自净能力最差的地区分布在四川盆地和新疆塔里木盆地,大气自净能力最强的地区分布在青藏高原、蒙古高原、云贵高原、以及东北平原和三江平原、山东半岛和海南岛;1961~2017年,京津冀、长三角和珠三角地区的大气自净能力指数呈下降的变化趋势,全年低自净能力日数呈上升的变化趋势.采用大气自净能力指数评估2014年北京APEC会议期间大气污染防控效果,表明在11月8~10日极端不利扩散气象条件发生时,减排措施使北京市空气质量AQI平均降低77%,使京津冀平原地区11个城市的空气质量AQI平均降低37%.基于国家气候中心月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报产品和中尺度模式（WRF）,建立了可以预测全国未来40d逐日大气自净能力指数的延伸期-月尺度大气污染潜势预测系统,回报实验表明,在大多数情况下可以提前15d预报出大气重污染过程;月尺度的大气重污染过程预报效果更大程度上取决于月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报准确率.     

基于静止卫星GOCI传感器的大气污染过程AOD监测

针对北京及周边地区2017年11月2~8日的一次污染过程,利用韩国静止卫星COMs1GOCI数据,对北京地区进行AOD监测.AOD反演采用时间序列迭代算法,根据地表反射率随时间慢变而大气气溶胶随时间快变的理论,采取最小值拟合的方式,获取气溶胶光学厚度数据.反演结果与地基AERONET监测结果具有很好的一致性,两者的相关系数R²大于0.89.AOD监测结果表明,GOCI传感器1次/h的监测频率,可以很好地展现北京地区大气污染过程的开始,发展及消散过程,可以展示出一天之内AOD的变化,为大气污染监测以及气候变化研究提供依据.     

污染物在地下水毛细饱水带的运移规律浅释

分析了毛细饱水带的水动力学特性，指出在地下水污染研究中，污染物在毛细饱和水带和潜水怪具有相同的水平运动规律，并以实例分析说明该带对污染物运移的重要性。建议在研究和一非饱和条件地下水及污染物运动问题时把毛细饱水带与潜水含水层统一为饱马毛细饱水带顶面作为饱水面。     

Monitoring Air Quality in Mountains: Designing an Effective Network

A quantitatively robust yet parsimonious air-quality monitoring network in mountainous regions requires special attention to relevant spatial and temporal scales of measurement and inference. The design of monitoring networks should focus on the objectives required by public agencies, namely: 1) determine if some threshold has been exceeded (e.g., for regulatory purposes), and 2) identify spatial patterns and temporal trends (e.g., to protect natural resources). A short-term, multi-scale assessment to quantify spatial variability in air quality is a valuable asset in designing a network, in conjunction with an evaluation of existing data and simulation-model output. A recent assessment in Washington state (USA) quantified spatial variability in tropospheric ozone distribution ranging from a single watershed to the western third of the state. Spatial and temporal coherence in ozone exposure modified by predictable elevational relationships ( 1.3 ppbv ozone per 100 m elevation gain) extends from urban areas to the crest of the Cascade Range. This suggests that a sparse network of permanent analyzers is sufficient at all spatial scales, with the option of periodic intensive measurements to validate network design. It is imperative that agencies cooperate in the design of monitoring networks in mountainous regions to optimize data collection and financial efficiencies.