天津滨海新区环境空气污染特征分析

按时间段对天津滨海新区2006年的S02、N02和PM10监测数据进行统计分析,SO2和PM10时间变化规律呈现典型的单峰型,NO2时间变化规律呈现典型的双峰双谷型.对SO2、NO2和PM10全年时间变化进行了相关性分析并与天津市进行比较.结果表明:滨海新区污染特征有别于天津市整体污染特征.     

电子废弃物的再循环利用:企业、政府与公众的角色和责任

电子废弃物不仅种类繁多,而且成分复杂,含有多种有毒、有害物质,已成为固体废物中最大的重金属污染源.长期以来,由于对电子废弃物问题缺乏足够认识和有效管理,电子废弃物对人体健康及生活环境可能构成的危害常常被忽视.实现电子废弃物的再循环利用,关键是明确企业、政府和公众在电子产品设计、生产、消费、回收、处置和再利用整个过程中的相关责任.因此,解决电子废弃物的问题,首先要对相关行为主体的角色进行准确定位.     

基于灰关联分析的天津市气溶胶消光特征研究

根据天津市秋季(2006年10月10日～20日)消光系数(bext)、PM2.5、SO2、NOX、NO2、O3质量浓度及相对湿度监测结果,利用灰色关联分析法分析大气消光系数同空气中的几种主要污染要素的相关性。结果表明,与消光系数有关的几种主要指标的灰关联度序为PM2.5NOXRHNO2O3,其中PM2.5与消光系数的灰关联系数达到0.905,远高于其他相关指标。同时对PM2.5和消光系数相关分析表明,监测期间天津市PM2.5质量消光系数为6.04m2/g。     

城市污染地区与高山清洁地区新粒子生成事件特征分析

在中国复合型污染的大气环境背景下,新粒子生成（New Particle Formation,NPF）是大气颗粒物的重要来源之一,直接影响到空气质量、云物理过程、全球辐射平衡及人类的生产生活.本文通过分析城市污染地区和高山清洁地区新粒子生成天和非新粒子生成天的特征差异, 研究新粒子生成事件的关键影响因素.利用2016年3月12日—4月6日北京的观测资料和2012年9月23日—10月28日黄山的观测资料,分别代表城市污染地区和高山清洁地区进行研究,同时,结合同期气态前体物浓度和气象要素进行详尽的分析.结果表明,观测期间,北京发生新粒子生成事件的频率为42.3%,黄山发生新粒子生成事件的频率为25%,北京的新粒子生成速率J₃和J₁₀、增长速率GR_3~10和GR_10~25及凝结汇分别为3.30~51.39 cm^-3·s^-1和3.37~35.21 cm^-3·s^-1、0.10~2.89 nm·h^-1和1.84~11.16 nm·h^-1及0.030~0.054 s^-1,黄山的新粒子生成速率J₁₀、增长速率GR_10~25及凝结汇分别为0.31~4.32 cm^-3·s^-1、2.95~10.65 nm·h^-1及0.0014~0.040 s^-1,主要受到气态前体物浓度、气象要素和背景颗粒物浓度的 影响.气态硫酸H₂SO₄浓度是北京城市新粒子生成事件发生的限制因素,而非决定因素;黄山新粒子生成天的SO₂浓度是非新粒子生成天的2倍,是黄山新粒子生成事件的主要影响因素.在降水和大风天气后,北京和黄山大气中颗粒物质量浓度较低、太阳辐射强、相对湿度低的静稳条件下有利于新粒子生成事件的发生,此外,高山清洁地区的气态前体物浓度在大风天气后由于跨界输送的影响会显著上升.     

天津市减污降碳协同效应评估与预测

为评估和预测天津市减污降碳协同效应,采用减排量弹性系数法评估减污降碳协同效应,基于STIRPAT模型预测天津市“十四五”期间的减污降碳协同效应,并分情景预测天津市2026~2060年的减污降碳协同效应.结果表明：大气污染当量和温室气体的主要排放源均为工业源;2015~2017年天津市减污降碳协同效应系数范围为0.11~0.26,2013~2014年和2018~2020年天津市的减污降碳协同效应系数均小于0;天津市“十四五”期间减污降碳协同效应系数为0.06;各种情景下,2026~2060年天津市减污降碳协同效应系数均大于0.天津市2011~2020年减污降碳协同效应波动变化,“十四五”时期或可进入减污降碳协同增效阶段.天津市要在2026~2060年实现较高水平的减污降碳协同增效,就需要合理控制城镇化率、人口总数和地区生产总值,增加第三产业比重和高技术比重,持续降低能源强度.     

PM10-PM2.5冲击采样器的研制与开发

在颗粒物研究中,分级采样是一种常用的监测方法,而冲击采样器是颗粒物分级采样的重要仪器.根据斯托克斯数,对PM10-PM2.5冲击采样器设计参数进行了详细分析,并对PM10-PM2.5的捕集效率特征进行了分析.结果表明,PM10-PM2.5冲击采样器具备理想的PM10和PM2.5捕集效率,PM10冲击采样器、PM2.5冲击采样器切割粒径分别为9.94、2.43μm,均在其允许误差范围内.     

南京市一次霾污染过程中水溶性离子分布特征

使用MARGA离子在线分析仪ADI 2080对2017年12月27日~2018年1月5日南京市PM_2.5化学组分进行连续采样分析,结合气象要素和大气环境监测数据,探讨了霾污染过程中水溶性离子的时间分布特征及其来源特征.结果表明：霾日中南京水溶性离子浓度为121.41μg/m³,是洁净日的3.2倍.霾污染过程中水溶性离子平均浓度大小顺序为NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺ > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺,SNA离子占总水溶性离子浓度的91.97%.霾日中水溶性离子日变化均为三峰型,洁净日中Cl^-、SO₄^2-和NH₄⁺的日变化为单峰型,Ca²⁺为双峰型,K⁺、Mg²⁺为三峰型.随着空气污染状况的加重,总水溶性离子在PM_2.5中的占比不断减少,空气质量为优时占比95.93%,严重污染时为63.25%.霾日中随着污染加重,NH₄⁺占总离子的比例稳定在23%左右,SO₄^2-占比缓慢减小,NO₃^-占比不断增大.NOR、SOR的日变化在霾日呈双峰型分布,洁净日则较为平稳.观测期间的水溶性离子主要来源有二次转化、煤烟尘、扬尘以及生物质燃烧.     

南京夏季气溶胶吸湿增长因子和云凝结核的观测研究

为了更加全面地研究长三角地区气溶胶的理化特性,尤其是吸湿和活化特性,于2013年8月在南京市区对气溶胶的吸湿增长因子(GF)和云凝结核(CCN)展开相关观测研究.使用串联电迁移率颗粒物吸湿粒径分析仪(H-TDMA)观测32~350nm气溶胶在相对湿度为90%条件下的吸湿性参数,使用云凝结核计数器(CCNC)观测过饱和度在0.2%~0.8%的CCN数浓度.结果表明,不同气溶胶粒子的吸湿增长行为均表现出较为明显的双峰分布,即一个强吸湿模态和一个弱吸湿模态,且吸湿性在不同粒径(爱根核模态和积聚模态)上存在较为明显的不同,不溶性物质和二次气溶胶所占比重较大,并且在稳定的天气条件下,气溶胶的混合状态表现为由外混向内混发展的过程.观测期间该区域CCN的平均数浓度为13776(0.6%)cm-3,比沿海区、山区、干旱地区及清洁城市地区要高很多.其日变化表现为中午时刻出现峰值,影响因素主要与光化学反应有关.同时25日出现的轻雾过程对CCN有较为明显的清除作用.通过吸湿性参数计算得到的CCN数浓度和实际观测得到的CCN数浓度进行了闭合实验,结果显示出较好的相关性,表明将未饱和条件下观测得到的吸湿性参数带入到K?hler方程中,即可预测过饱和条件下气溶胶的活化能力.     

黄山大气气溶胶新粒子生长特性观测分析

利用2012年9月22日~10月28日黄山地区大气气溶胶、二氧化硫和臭氧观测数据,结合气象数据,分析气溶胶新粒子的生成-增长特征.分析发现,在33个有效观测日中,有新粒子生成-增长的观测日占总数的18.2%,其中晴天的发生频率为37.5%,新粒子生成-增长都开始于晴天上午,与无新粒子观测日相比,太阳辐射量、风速、SO2及O3浓度较高,环境温度和相对湿度较低.气溶胶新粒子的增长具有由小及大的特点,核模态气溶胶粒子(10~20nm)数浓度最先增加,爱根核模态粒子(20~50nm)数浓度随着时间推移逐渐增大,但浓度峰值依次下降,平均增长率为3.58nm/h. SO2浓度先于核模态气溶胶数浓度到达峰值,其氧化后的产物H2SO4为新粒子的核化提供前体物,并且参与新粒子的增长过程,当SO2浓度较低时,不会发生新粒子生长事件.     

天津市夏季灰霾与非灰霾天气下颗粒物污染特征与来源解析

年6—8月在天津市区进行的连续灰霾观测发现,灰霾发生的天数占观测时段的1/3. 灰霾日与非灰霾日颗粒物质量浓度存在显著差异,灰霾日ρ(PM_2.5)与ρ(PM₁₀)的平均值分别是非灰霾日的1.64和1.55倍. 灰霾日S含量高于非灰霾日近50%;灰霾日ρ(SO₄2-)和ρ(NO₃-)明显高于非灰霾日,其中灰霾日ρ(NO₃-)增幅最高可达251.02%;灰霾日PM_2.5和PM₁₀中的ρ(OC)、ρ(EC)均是非灰霾日的1.25倍以上. 灰霾日与非灰霾日的气象条件相近,表明此次观测期间天津市区夏季灰霾天气发生与气象条件的关系不大. 使用CMB模型(化学质量平衡模型)对PM_2.5来源进行的解析表明,二次硝酸盐和二次硫酸盐对灰霾日ρ(PM_2.5)的贡献率分别是非灰霾日的2.17和1.34倍,而其他源类在灰霾日和非灰霾日的贡献差异不明显,说明二次离子可能是造成天津市区夏季灰霾最主要的颗粒物源类.