青藏高原背景站大气VOCs浓度变化特征及来源分析

采用大气预浓缩与气象色谱/质谱联用法,对2013-09-13到2013-10-14期间在国家大气背景站青海门源站所采集的大气样品进行分析.结果显示,本次研究共检测出38种挥发性有机物(VOCs),其中烷烃16种,烯烃11种,芳香烃9种,卤代烃2种.从组成成分来看,烷烃所占比例最大,达58.6%,烯烃和芳香烃分别占29%和10.5%,卤代烃所占比例最小,仅为1.7%.观测期间大多数VOCs物种呈现白天浓度低、夜晚浓度高的变化趋势,具有明显的高原站点特性,但异戊烷、异戊二烯、甲苯则呈现相反趋势.采用臭氧生成潜势(OFP)对VOCs各组分活性进行分析,各类VOCs中烯烃对OFP贡献最大.利用主成分分析VOCs物种,提取出4个因子,分别归类于燃烧源、天然气和液化石油气的泄露、工业源、生物源.结合HYSPLIT 4.0后向轨迹模型,进一步确定气团的来源与运输途径,发现来自南向的污染源贡献是门源地区VOCs物种浓度增加的主要原因.     

珠三角地区大气PM_(2.5)理化特性季节规律与成因

基于珠三角大气超级站2013年8月至2014年3月PM2.5、PM2.5中主要水溶性无机离子组分及其重要气态前体物等参数的逐时在线监测结果,揭示当地大气PM2.5中二次无机组分与其气态前体物的相互作用,以及PM2.5理化特性与成因的季节差异。结果表明,观测期间,PM2.5、PM10的年平均质量浓度分别为64.2、105.1μg/m3,PM2.5在PM10中所占比例(PM2.5/PM10)平均为61.1%。SO2-4、NO-3、NH+4的年平均质量浓度分别为16.6、9.0、10.2μg/m3,3者之和(SNA)占PM2.5的比例(SNA/PM2.5)平均为55.8%,体现了二次转化对珠三角地区PM2.5污染的重要影响;不同季节,SNA/PM2.5为46.0%~64.3%,夏季最低,冬季最高,其中SO2-4、NH+4对PM2.5的贡献相对稳定,NO-3贡献的季节差异较大;秋、冬季各项观测参数浓度的日变化规律相对明显,夏季除HNO3和NH3外,多项观测参数在低浓度水平波动,日变化规律不明显;珠三角大气中具有足量气态NH3以中和硫酸盐和硝酸盐,PM2.5中NH+4、SO2-4、NO-3主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在;本研究站点夏季的硫氧化率和氮氧化率均高于广州市,这充分体现了该站点的区域性特征。     

黄渤海气溶胶光学厚度的多源卫星遥感产品精度分析和时空分布特征研究

以黄渤海上空大气为目标研究区，基于AERONET观测网，获取该区域2015—2017年的气溶胶光学厚度（AOD）实测数据，并对可见红外成像辐射计VⅡRS，中分辨率成像光谱仪MODIS，静止水色卫星成像仪GOCI与新一代地球同步气象卫星AHI H8的AOD遥感产品展开精度验证.同时，利用长时间的遥感影像探究并分析AOD在不同时空尺度下的分布特征与变化情况.结果表明：同其它AOD遥感产品相比，GOCI AOD展示出了高采样频率及高精度的特性.此外，在研究区域AOD的逐小时遥感影像中未发现明显的变化规律，而月平均图则显示出从黄渤海西部至中部再到东部AOD逐渐递减的趋势，且该趋势在研究区域不同的地方是具有差异的.不仅如此，本文还尝试分析影响AOD反演精度的潜在因子，发现其可能与地表反射率提取的准确度与预设气溶胶模型设置的合理性有关.     

乌鲁木齐河源区黑碳气溶胶浓度特征及其来源分析

利用七波段黑碳仪对2016年8月—2017年7月乌鲁木齐河源区大气中黑碳气溶胶进行了实时监测,并结合同时期气象资料对该区域黑碳气溶胶浓度变化特征、影响因子和可能来源进行了分析.结果表明,观测期间乌鲁木齐河源区黑碳浓度在102～1525 ng·m~(-3)之间变化,均值为520 ng·m~(-3).春季、夏季、秋季和冬季的浓度分别为425、536、686和427 ng·m~(-3),呈秋季最高,夏季次之,冬、春季低的季节变化特点.日内变化具有明显的双峰双谷特征,在当地时间8:00—9:00(与北京时间的时差为2小时,即为北京时间10:00—11:00,下同)和16:00—19:00有两个明显的峰值,可能与当地的排放和气象因素有关.乌鲁木齐河源区黑碳的本底浓度在春季、夏季和秋季分别为253、271和290 ng·m~(-3),而冬季黑碳的本底浓度仅为162 ng·m~(-3).与其他偏远地区相比,乌鲁木齐河源区因受较多排放源影响,黑碳浓度本底值较高.黑碳气溶胶浓度与气象因素相关性显著,当风速小于2 m·s~(-1)时,黑碳的平均浓度明显偏高,当相对湿度大于55%时,黑碳浓度明显偏低.由浓度权重轨迹分析和波长吸收指数(AAE)可知,乌鲁木齐河源区的黑碳浓度,除了受本地化石燃料燃烧和生物质燃烧排放的影响以外,还可能受到中亚地区远距离传输的影响.     

北京南郊区PM2.5中水溶性无机盐季节变化及来源分析

为研究北京偏南地区细颗粒物(PM_(2.5))中水溶性无机离子的变化特征,利用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分分析系统RCFP-IC,于2016年对北京南郊区大兴PM_(2.5)中9种水溶性无机离子(Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+))展开为期1 a的连续在线观测.结果表明,观测期间,9种水溶性无机离子总质量浓度为38.6μg·m~(-3),并呈现冬春高,夏秋低的特征,浓度水平高低顺序为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)NO_2~-Cl~-Na~+K~+Mg~(2+);在冬季,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度占比高达75.7%;春季次之,为72.8%;夏季最低,仅为60.2%.并且随着空气污染的加剧,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度显著增加,这表明SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+与空气质量的恶化密切相关,但相比NO_3~-和NH_4~+,SO_4~(2-)在二次离子形成过程中占据主导地位;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+存在显著的日变化特征,SO_4~(2-)统计日变化为双峰型,峰值分别出现在10:00和18:00左右,而NO_3~-和NH_4~+呈单峰型,峰值出现在10:00左右.基于后向轨迹聚类分析结果发现,对南郊区污染有影响的气团主要有3类,分别来自东南方向、西部和来自蒙古高原的高空气团,东南方向气流会加重南郊区水溶性盐的累积,而偏北气流有利于污染物扩散和稀释;基于主成分分析发现,北京南郊区水溶性盐的污染来源分别为二次源、燃煤源和土壤风沙尘及建筑扬尘的混合源.利用潜在源贡献因子分析法对南郊区冬季水溶性盐的潜在污染源区进行分析发现,影响大兴水溶性盐浓度潜在源区主要分布在南郊区的东南部.     

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.     

胶州湾及邻近海域表层海水中一氧化氮浓度分布及其影响因素探讨

2011年2～3月利用化学发光法对胶州湾及邻近海域表层海水中一氧化氮(NO)浓度进行了监测.结合水文、化学和生物等要素的同步观测资料,对该海域NO浓度分布及其影响因素进行了探讨.结果表明,胶州湾内表层海水中NO浓度为0.080～0.493 nmol.L-1,平均值为(0.292±0.146)nmol.L-1,胶州湾外NO浓度为未检出～0.435 nmol.L-1,平均值为(0.160±0.130)nmol.L-1.总体来说,胶州湾表层海水中NO浓度呈现出自湾内向湾外递降的分布趋势,陆地径流和人为活动可能对NO浓度的分布造成一定程度的影响.胶州湾及邻近海域表层海水中NO浓度比开阔大洋高1个数量级.周日变化研究表明,NO浓度具有一定的变化特征,最大值出现在15:00,这可能主要受光照的影响.影响NO浓度分布的因素比较复杂,可能主要受亚硝酸盐、光强和pH等因素的影响.结果表明,2011年春季胶州湾及邻近海域表层海水是大气NO的源,通量约为1.09×10-15 mol.(cm2.s)-1.     

嘉兴市不同天气条件下大气污染物和气溶胶化学组分的分布特征

为研究不同天气条件下大气污染物(PM_(2.5)、PM_(1.0)、SO_2、NO_2、O_3和CO)和气溶胶化学组分的污染特征,分别使用SHARP-5030监测仪、热电EMS系统、气溶胶化学成分在线监测仪(ACSM)和宽范围颗粒粒径谱仪(WPS)对嘉兴市2015年5月1~31日PM、污染气体、PM_(1.0)中化学组分和10 nm~10μm气溶胶数浓度进行了观测分析.结果表明,观测期间嘉兴市PM_(2.5)、PM_(1.0)、SO_2、NO_2、O_3和CO的平均浓度分别为52.8和37.2μg·m~(-3)、10.3μg·m~(-3)、38.1μg·m~(-3)、92.1μg·m~(-3)和1.2 mg·m~(-3).PM_(1.0)中OA、SO_2-4、NO-3、NH_4~+和Cl-的平均浓度为2.18、1.24、0.87、0.63和0.08μg·m~(-3).数浓度主要集中在爱根核模态(20~100 nm),浓度为12 411.2 cm~(-3),其次是核模态(10~20 nm),浓度为4 946.6 cm~(-3).不同天气过程中PM和污染气体的浓度分布和日变化特征不同.不同天气条件下PM_(1.0)中化学组分分布不同.雨天和晴天PM_(1.0)中化学组分浓度从大到小顺序均为OASO_2-4NO-3NH_4~+Cl-,新粒子天PM_(1.0)中化学组分浓度的顺序为OANO-3SO_2-4NH_4~+Cl-.新粒子天OA和NO-3分别是晴天的1.61和1.42倍,说明OA和NO-3是影响新粒子生成事件的主要化学成分.不同天气条件下不同模态气溶胶的日变化特征不同.     

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     

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.