成都双流夏秋季环境空气中VOCs污染特征

为了解成都市大气污染重点防治区域——双流地区的环境大气中挥发性有机物(VOCs)的污染特征和来源,2016年8月30日~2016年10月7日,VOCs外场观测在成都市双流区展开.结果表明,在线观测期间,采样站点总的大气挥发性有机物(TVOCs)的平均体积分数为(45. 15±43. 74)×10-9,其中烷烃的贡献最大(29%),其次是芳香烃(22%)、卤代烃(17%)、含氧挥发性有机物(OVOCs,15%)、烯烃(9%)、乙炔(7%)、乙腈(1%);优势物种为丙酮、二氯甲烷、乙炔、乙烯、苯、甲苯、间/对-二甲苯、丙烷、1,2-二氯乙烷以及丁酮.通过比较VOCs的化学反应消耗速率发现,反应活性最大的为芳香烃,其次是烯烃;反应活性最强的物种为苯乙烯、间/对-二甲苯、异戊二烯、乙烯等.整个观测期间,有两次明显的生物质燃烧活动.国庆假日期间,TVOCs浓度相比之前明显上升,平均体积分数达57. 65×10-9,其中,短链烯烃、卤代烃以及OVOCs浓度上升最为显著.分析某些关键的非甲烷总烃(NMHCs)和OVOCs的日变化特征发现,其变化规律反映了双流地区不同源排放特点.双流区环境空气中VOCs受本地工业源排放影响较大.     

某工业城市大气颗粒物中PAHs的粒径分布及人体呼吸系统暴露评估

为研究大气颗粒物中多环芳烃(PAHs)的粒径分布与富集特征,确定不同粒径颗粒物中PAHs在人体呼吸系统各器官内的沉积浓度,以准确评估其人体呼吸暴露风险,选择东北某钢铁工业城市,在采暖期和非采暖期按粒径对大气颗粒物进行分级采样,用高效液相色谱对样品中14种优控PAHs进行分析,并将大气颗粒物粒径分级采样技术与人体呼吸系统内部沉积模型结合进行呼吸暴露评估.结果表明,大气颗粒物中总PAHs浓度变化显著,采暖期(743. 9 ng·m~(-3))高于非采暖期(169. 0ng·m~(-3)),多数PAHs(86. 3%～89. 9%)与大气中粒径≤2. 06μm的细颗粒有关;中低分子量PAHs单体呈双峰型,峰值位于1. 07～2. 06μm和7. 04～9. 99μm.高分子量PAHs呈单峰分布,峰值位于1. 07～2. 06μm; 4环PAHs的含量占主导优势,为总PAHs浓度的40%;在采暖期和非采暖期分别有53. 3%和55. 3%的颗粒态PAHs沉积在人体呼吸系统的不同器官,分别采用人体呼吸系统沉积浓度和在颗粒物上的总浓度计算该地区人群颗粒态PAHs的终身致癌超额风险值(incremental lifetime cancer risk,R值),成人的R值在采暖期为1. 3×10-5和2. 9×10-5,非采暖期为3. 1×10-6和6. 0×10-6,儿童的R值在采暖期为1. 0×10-5和2. 3×10-5,非采暖期为2. 4×10-6和4. 8×10-6.结果表明,颗粒物粒径分布直接影响呼吸系统沉积浓度和致癌风险,将分级采样技术与呼吸系统沉降模型结合方法可有效避免对人体呼吸暴露量的过度评估.     

全球主要森林系统中植被汞分布特征及其影响因素

基于过去20a全球森林植被中汞循环过程的相关研究,本文通过荟萃分析法阐明全球主要森林类型中植被汞分布特征及其影响因素.结果表明,汞在植被中浓度排序特征(以中值计)依次为凋落物(38.9ng/g )>叶片(24.1ng/g)>树根(18.5ng/g)>树皮(13.2ng/g)>树枝(12.0ng/g)>树干(3.1ng/g).其中,凋落物与叶片汞浓度具有极显著相关性(rho=0.747,P<0.01,rho spearman相关系数,且与样本数量N有关,下同);叶片与树干具有显著相关性 (rho=0.265,P<0.05);而其余组织间无相关性(P>0.05).上述的相关性主要受控于植被叶片吸收大气零价汞,从叶片由上而下传输到树木木质部的过程.其次,常绿阔叶林的叶片汞浓度(中值:56.0ng/g,下同)高于针叶林(25.5ng/g)、阔叶落叶林(23.0ng/g)和红树林(18.6ng/g).这是由于在气孔导度、气孔数量、叶面积与叶寿命等因素综合影响下,常绿阔叶林叶片汞富集的能力最强.地区间植被汞浓度差异明显(如叶片汞浓度变化区间:0.90~225ng/g),其最主要原因是地区间植被类型与大气汞浓度差异引起的.本研究为进一步量化全球森林植被汞储库与认识全球森林系统汞循环提供了重要的基础数据与基本认识.     

深圳市不同区域大气CO2变化特征与来源分析

于2020年12月1日~2021年12月1日分别在深圳市大学城和路边站两点位对大气CO₂和CO浓度进行了为期1a的观测.本次观测期间内两点位大气CO₂平均浓度分别为432×10^-6和439×10^-6,均呈现了“秋冬季高、春夏季低”的季节变化特征与“昼低夜高”日变化特征,且日变化特征在早晚高峰期受到交通源排放的显著影响.此外,通过引入CO₂和CO的净变化值得到大学城和路边站两点位的ΔCO₂/ΔCO值分别为136.8~184.8、59.0~119.3,结果表明机动车排放对深圳市大气CO₂贡献突出.     

未来RCP4.5情景下黄海DMS浓度变化模拟与分析

使用CORDEX-EA过去气候态(2000-2009年)与RCP4.5情景下近未来气候态(2041-2050年)大气强迫结果驱动中国东部陆架海域耦合DMS模块生态模型,模拟了黄海过去及近未来表层DMS浓度(C_DMS),探究了黄海近未来C_DMS时空分布的变化及其影响因素.结果表明:近未来黄海C_DMS的年循环发生变化,北黄海C_DMS极高值出现月份由5、9月转变为4、10月,南黄海由4、9月转变为4、8月;局部C_DMS高值区也发生变化,春季山东半岛附近海域、夏季苏北浅滩、南黄海中东部、秋季南黄海东部C_DMS高值区加强,夏季山东半岛附近C_DMS高值区减弱.近未来热通量、风应力对山东半岛、南黄海中东部海域C_DMS影响较大;降水量、云量对西朝鲜湾C_DMS的影响占优;苏北浅滩C_DMS受多个气候因子共同作用.     

稻田灌溉河流CH4和N2O排放特征及影响因素

随着农业氮肥大量施用,大量碳氮营养物质以淋溶或径流形式进入周边灌溉水体,使其成为甲烷(CH4)和氧化亚氮(N2O)的重要排放源.以我国东南部地区典型稻田灌溉河流为研究对象,于2014年9月至2016年9月连续两年原位观测表层水体CH4和N2O溶存浓度及其排放通量,旨在明确稻田灌溉河流CH4和N2O的排放特征、排放强度及其主要驱动因子.结果表明,观测期内c(CH4溶存)的年平均值为(390.57±43.95)nmol·L-1(92.80～1 577.54 nmol·L-1),c(N2O溶存)的年平均值为(40.23±3.20)nmol·L-1(10.05～75.40 nmol·L-1).CH4和N2O的排放通量(年平均)分别为(20.73±6.08)mg·(m2·h)-1和(34.30±7.12)μg·(m2·h)-1.CH4和N2O溶存浓度和排放通量整体上均呈现出春夏排放高,秋冬排放低的季节变化趋势.两年CH4累计排放总量为(3 876.30±1 153.96)kg·hm-2,N2O累计排放总量为(5.74±0.98)kg·hm-2.两者持续性全球增温潜势(SGWP,以CO2-eq计)平均为(87.99±15.73)t·(hm2·a)-1.CH4排放通量与水温、底泥可溶性有机碳(DOC)显著正相关,而与水体溶解氧(DO)显著负相关;N2O排放通量与水温、水中铵态氮(NH4+-N)和硝态氮(NO3--N)显著正相关,而与水体DO显著负相关.该研究可为科学估算我国农业灌溉流域CH4和N2O排放总量提供数据支撑和重要参考.     

太湖地区农田NO排放不连续测量最佳时间

以我国南方太湖地区稻麦轮作生态系统的旱地阶段为例,在通过自动连续测量揭示ＮＯ排放的时间变异规律性基础上,讨论了ＮＯ排放不连续测量结果矫正及最佳观测时间选择．根据自动连续测量结果,ＮＯ排放表现出日间极大值型和夜间极大值型２种规律性日变化形式．前者发生在温度比较适宜,但植物生长较弱的情况下,此日变化形式直接与温度有关;后者发生在植物旺盛生长的情况下,且主要取决于植物对铵态氮的吸收,而与温度没有直接关系．在植物生长强弱变换的过渡期,日变化的规律性不明显．不连续测量结果的矫正因子也因植物生长状况而异．当观测时间选择不当,又不进行任何矫正处理时,根据不连续测量结果估计的ＮＯ排放可能偏高１２％ ～４７％ 或偏低１８％ ～６８％ ．无论哪种植物生长情形,１５ｖ００～１６ｖ００都是ＮＯ排放不连续测量的最佳观测时间．这时的观测结果不需要日变化矫正,能直接用来代表日平均排放量.     

农田NO排放的时间变异性

在采用基于箱法的自动观测技术对苏州地区一个完整的科小麦生育期的麦田的ＮＯ排放进行全天候连续观测的基础上,讨论了ＮＯ排放的季节变化和日变化特征及其温度和植物生长的影响,观测实验发现,苏州地区上麦田的ＮＯ排放具有极其显著的季节变化规律怀,冬季以前２的小麦苗期物返青至淹水种稻之前的春季,ＮＯ排放量分别为０．１５６－０．７５８ｍｇ·ｍ＾－２·ｈ＾－１和１．２２９－１０．８０２·ｍ＾－２·ｈ＾－１,前者是全     

被动式DTA监测器的研制

被动式联苯－联苯醚的监测器以酸及硝化混合液处理过的玻璃棉为吸收介质,被动式吸收气体ＤＴＡ;并通过乙醚－丙酮比色,测定监测器所采集到的ＤＴＱ量,根据累积浓度与对应的采样量,建立它们之间的关系。所研究的监测器能准确测定１．５－２１ｍｇ．ｈ／ｍ＾３的ＤＴＡ,重复性好,变异系数小于１２％;且操作简单,具有良好的采样效率,变异系数小于５．５％,平均采样速度为１４１．１７ｍｌ／ｍｉｎ。     

沈阳市大气挥发性有机物（VOCs）污染特征

2008年4月～2009年7月间,选取沈阳市不同功能区5个监测点位,采集了4个不同季节的大气VOCs样品187个,利用三级冷阱预浓缩-GC-MS方法测定了108种大气VOCs物质,考察了沈阳市大气VOCs浓度水平及其时空分布情况,并对其主要的来源进行识别. 结果表明,沈阳市大气总VOCs平均质量浓度为(371.0±132.4)μg/m³,其中含量最高的组分为含氧化合物（57.2%）,其次为卤代烃（20%）,烷烃（11.4%）、芳香烃（8.5%）和烯烃（3.0%）. 全市大气总VOCs浓度呈现出春秋浓度较高,冬夏浓度较低的季节变化特征. 主要受工业排放源的影响,商业中心点大气VOCs浓度在冬季的08:00～10:00时段、 12:00～16:00时段和20:00～22:00时段均出现峰值,而夏季则呈现出10:00～12:00时段和18:00～20:00时段的双峰现象. 工业区点位和商业中心区点位浓度高于其它功能区点位,清洁对照点周围由于没有明显的大气VOCs排放源,浓度水平最低. 相关性和比值分析结果表明,机动车燃烧、煤炭生物质燃烧、汽油溶剂挥发和工艺过程是沈阳市大气VOCs的主要来源.