南京和北京气溶胶光学厚度与PM2.5质量浓度关系对比分析

利用南京与北京地区2014年5月1日—2019年10月31日的PM_2.5监测数据、气溶胶光学厚度观测资料以及同期MICAPS地面气象要素的观测资料,对两地PM_2.5浓度的变化规律及其与气溶胶光学厚度、气象要素的关系进行了分析和讨论,结果表明：南京与北京均呈现PM_2.5浓度冬季显著高于夏季,AOD冬季小于夏季的特征;对比而言,北京PM_2.5月均浓度高于南京地区;南京与北京的PM_2.5浓度与AOD均为正相关关系,PM_2.5浓度与AOD间相关性存在显著的季节差异,主要表现为夏季相关性大于冬季相关性;两地AOD与PM_2.5浓度均为正相关关系,在同一AOD水平下,相对湿度越大,PM_2.5浓度越大,气溶胶吸湿增长易造成污染物积累;南京PM_2.5浓度与能见度的r为0.57,而北京的r为0.83,两地的PM_2.5浓度与能见度的冬季相关性较夏季好,在高相对湿度下,同一PM_2.5浓度水平时,南京能见度较北京好.     

北京市气温与黑碳和PM2.5对疾病死亡影响的交互效应

通过收集北京市2010~2016年逐日呼吸和心脑血管疾病死亡数据、污染物（BC、PM_2.5、SO₂、O₃和NO₂）日均浓度资料以及同期的气象资料,采用广义相加模型（GAMs）中的主效应模型、非参数二元响应模型和温度分层模型探讨了北京市气温、PM_2.5和BC单效应,以及气温与PM_2.5和BC交互作用分别对呼吸和心脑血管疾病死亡人数的影响.单效应分析结果表明,气温与两种疾病死亡人数的累计暴露-反应关系均呈“J”型分布特征,最适温度为24℃;累计滞后一天情况下PM_2.5和BC的健康效应均最显著,此时PM_2.5和BC浓度每升高四分位间距（IQR）,呼吸系统疾病死亡人数超额增加百分比（ER）分别为2.21%和1.80%,心脑血管疾病死亡人数ER分别为2.02%和1.48%.交互作用的研究结果表明,高温与高浓度的PM_2.5（或BC）对疾病死亡的影响存在协同效应,且高温条件下BC对疾病死亡影响的健康风险大于PM_2.5,当气温大于24℃时,BC和PM_2.5浓度每升高IQR对应的呼吸系统疾病死亡人数ER分别为6.22%和6.17%,心脑血管疾病死亡人数ER分别为5.01%和3.97%.虽然BC只占PM_2.5的一部分,但BC对人群健康的影响不容忽视,应该引起足够的重视.     

2007年春节期间北京大气颗粒物中多环芳烃的污染特征

利用大流量颗粒物采样器分昼夜采集了2007年春节前后大气气溶胶中PM₁₀和PM_2.5样品，并采用气相色谱-质谱技术对PM_2.5样品中的多环芳烃进行了检测.春节期间大气颗粒物中PM₁₀和PM_2.5夜间平均质量浓度为232 μg·m^-3和132 μg·m^-3,分别高于白天的PM₁₀(194 μg·m^-3)和PM_2.5(107 μg·m^-3)；除夕后颗粒物日平均质量浓度为252.3 μg·m^-3 (PM₁₀)和123.8 μg·m^-3 (PM_2.5)，分别高于除夕前的166.7 μg·m^-3(PM₁₀)和106.8 μg·m^-3(PM_2.5)；同时夜间PM_2.5中多17种多环芳烃(PAHs)的总浓度都高于相应白天的总浓度，且除夕前多环芳烃日均总浓度为95.9 ng·m^-3，高于除夕后的58.9 ng·m^-3.结果表明，除了受一定的气象条件的影响外，大量燃放烟花爆竹会对大气颗粒物浓度有影响，但对大气中的多环芳烃影响不大，而春节期间工业及交通污染排放的减少削减了排放到大气中的PAHs.根据荧蒽/芘等比值指标判别北京PAHs主要以燃煤为主、交通为次的混合局地源污染.     

中国农业植被净初级生产力模拟(I)——模型的建立与灵敏度分析

以业已建成的稻麦作物净初级生产力模型为基本框架,建立了一个具有普适性的中国农业植被净初级生产力模型(CropC-)。CropC-的模拟对象为占我国农作物总播种面积2/3的水稻、小麦、玉米、棉花、油菜和大豆。该模型包括2个主要功能模块:光合作用和呼吸作用;土壤-作物系统氮素运移。前者综合考虑了环境因子和氮素的影响,后者包括了作物氮素吸收、土壤氮矿化和化肥氮释放。灵敏度分析表明,在输入参数变化±10%时,CropC-对6个主要输入参数响应的敏感性依次为温度>光合有效辐射>大气CO2浓度>土壤全氮含量>施氮量>降水。模型分析表明,气候变暖将降低作物净初级生产力。     

厌氧条件下砂壤水稻土N2、N2O、NO、CO2和CH4排放特征

了解厌氧条件土壤反硝化气体(N2、N2O和NO)、CO2和CH4排放特征,是认识反硝化过程机制的基础,并有助于制定合理的温室气体减排措施.定量反硝化产物组成,可为氮转化过程模型研发制定正确的关键过程参数选取方法或参数化方案.本研究选取质地相同(砂壤土)的两个水稻土为研究对象,通过添加KNO3和葡萄糖的混合溶液,将培养土壤的初始NO-3和DOC含量分别调节到50 mg·kg-1和300 mg·kg-1,采用氦环境培养-气体及碳氮底物直接同步测定方法,研究完全厌氧条件下土壤N2、N2O、NO、CO2和CH4的排放特征,并获得反硝化气态产物中各组分的比率.结果表明,在整个培养过程中,两个供试土壤的N2、N2O和NO累积排放量分别为6~8、20和15~18 mg·kg-1,这些气体排放量测定结果可回收土壤NO-3变化量的95%~98%,反硝化气态产物以N2O和NO为主,其中3种组分的比率分别为15%~19%(N2)、47%~49%(N2O)和34%~36%(NO);但反硝化气体产物组成的逐日动态均显现为从以NO为主逐渐过渡到以N2O为主,最后才发展到以N2为主.以上结果说明,反硝化气体产物组成是随反硝化进程而变化的,在以气体产物组成比率作为关键参数计算各种反硝化气体产生率或排放率的模型中,很有必要重视这一点.     

夏秋季石家庄大气污染变化特征观测研究

研究了石家庄夏秋季节大气污染状况及2008奥运前后大气污染物浓度变化特征.2007和2008年夏秋季节,使用全自动在线观测仪器对石家庄大气环境质量进行连续监测,目的是阐明奥运期间石家庄污染物减排对当地大气环境的改变,探讨石家庄地区产生的大气污染物对北京及周边地区可能的影响.结果表明,除了氮氧化物,其他污染物均有超标情况出现,其中夏秋季节O3浓度较高,小时最大浓度值平均(O3-Max)分别为(177.2±63.0)和(105.8±61.7)μg·m-3,NO和NO2在夏秋季节的浓度分别为(4.5±4.0)、(32.7±12.4)μg·m-3和(21.5±16.9)、(60.5±16.9)μg·m-3,SO2浓度分别为(72.0±27.5)和(92.0±44.4)μg·m-3,PM2.5和PM10浓度达到(102.3±47.6)、(153.3±58.3)μg·m-3和(95.8±50.0)、(147.4±67.0)μg·m-3;奥运期间各类污染物浓度显著下降,NOx、O3-Max、SO2、PM2.5和PM10浓度分别为(43.8±15.0)、(142.0±54.9)、(52.4±18.8)、(76.7±35.1)和(116.5±38.8)μg·m-3,其中SO2、PM2.5和PM10分别较2008年监测期间平均值降低34.6%、22.8%和21.0%.本研究系统分析了夏秋季节石家庄大气污染状况,为评估当地大气污染控制措施提供了科学依据.     

东亚大气可吸入颗粒物时空分布的数值模拟研究

利用嵌套网格空气质量模式(Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS)模拟研究了2010年东亚地区可吸入颗粒物(PM10)的时空演变,并初步评估了其对人群健康的危险度.结果表明,NAQPMS模式能够合理地反映东亚地区PM10的时空分布,不同季节观测值和模拟值的总体相关系数达到0.65~0.85.2010年东亚PM10的地面浓度高值区(100μg·m-3)出现在我国华北、华中和内蒙古中西部等地区.其中,无机盐(硫酸盐、硝酸盐和铵盐)对我国东部PM10的贡献最大(10~70μg·m-3,20%~50%);一次PM10次之(5~50μg·m-3,10%~30%),有机物(5~30μg·m-3,10%~20%)和黑炭(3~20μg·m-3,3%~5%)紧随其后.PM10可以引起我国东部人群急性总死亡率增加2%~5%,对我国居民的健康水平构成了一定威胁.     

北京大气颗粒物和重金属铅干沉降通量及季节变化

为了解大气颗粒物和重金属铅(Pb)干沉降通量的变化规律,采用聚氨酯泡沫膜片为代用面联合干湿沉降自动观测设备,于2013年12月~2014年11月在北京城区采集了颗粒物干沉降,利用微波消解和电感耦合等离子体质谱仪对样品中全量Pb和水溶性Pb进行了测试分析.结果表明,北京大气颗粒物和Pb干沉降通量分别为0.84 t·(hm~2·a)~(-1)和7.56mg·(m~2·a)~(-1),呈现出春季冬季秋季~夏季的特征.大气颗粒物中水溶性Pb干沉降通量为3.14 mg·(m~2·a)~(-1),占Pb干沉降总量的43%,这一比例呈现出冬春季高于夏秋季的特征.人为源排放不仅增加了大气颗粒物和Pb的干沉降通量,也改变了水溶性Pb干沉降通量的季节分布.研究结果对科学评估重金属沉降的生态影响和健康效应提供了科学基础,同时凸显了消减人为源重金属排放的重要性.     

2013年京津冀重污染特征及其气象条件分析

2013年中国东部地区多次发生持续的重霾污染事件.为探究其气象条件与重污染事件的关系,本文使用欧洲中心2013年东亚地区的逐日气象数据和北京、天津、石家庄的逐时PM_2.5浓度数据以及2013年MICAPS观测数据,分析了重污染事件对应的天气形势,并使用NAQMPS针对2013年1月的重污染事件进行情景模拟.研究结果表明：1北京、天津和石家庄地区PM_2.5浓度,夏秋季节日变化不显著,秋冬季节白天低夜间高;3地PM_2.5浓度均表现为12-1月浓度最高,7月最低;.2500 hPa平直西风气流,850 hPa弱暖平流,地面处于弱高压后部或高压底部高低空配置下的天气系统,对应着重污染事件的高发期;3源强不变的情况下,京津冀地区由弱高压前部控制转为弱高压控制时,地面温度升高0~5℃,相对湿度增加30%~50%,风速下降2~3 m·s^-1,PM_2.5浓度变化可达300 μg·m^-3.     

北京2015年大气细颗粒物的空间分布特征及变化规律

近年来,随着雾霾事件的频发,人们逐渐提高了对雾霾的关注度,PM_2.5作为其首要污染物对大气能见度及人体健康造成了严重影响.因此,本文利用2015年北京12个环境监测站点的PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃的浓度数据和气象数据,综合研究了北京2015年大气细颗粒物的空间变化特征及分布规律.同时,利用空间差异率（COD）统计方法评估了不同地区细颗粒物浓度的差异程度,并结合2015年2次特殊事件（春节和阅兵）,对大气污染特征及其与排放源控制的关系进行了深入对比分析.结果发现,重污染天气集中发生在秋冬季,且污染程度高、持续时间长.城区PM_2.5浓度比郊区高约12 μg·m^-3.东城区与对照区差异最大,COD值为0.24;东城区与西城区差异最小,COD值为0.05.春、夏、秋季颗粒物PM_2.5、PM₁₀浓度日变化较为平稳,在中午有所升高,冬季颗粒物质量浓度明显呈现出夜间高于日间的污染模式.近3年PM_2.5与PM₁₀保持显著的相关性,但PM_2.5/PM₁₀比值呈降低趋势.阅兵期间采取的空气质量管控措施和气象要素共同作用导致PM_2.5浓度下降约72%,市中心的首要污染物为NO₂,郊区首要污染物为O₃和PM₁₀.春节期间烟花燃放对PM_2.5的瞬时贡献量很大,对比春节假期和非假期2个阶段的大气污染特征发现,人口和机动车减少及餐馆暂停营业并没有使北京局地空气质量得到明显改善.该研究结果提示在进行PM_2.5控制的同时也要对O₃浓度有所关注,同时也进一步支撑了北京空气质量改善需要京津冀协同控制这一重要结论.