基于TEM-EDS对四川盆地大气单颗粒气溶胶的研究

为了解四川盆地大气中单颗粒气溶胶理化特征,分别在该区域典型城市（成都市）和背景地区（峨眉山）进行了大气单颗粒样品采集.基于带能谱的透射电子显微镜（TEM-EDS）对两地累计3923个单颗粒的化学组成、形貌特征及混合状态等进行了全面观测和分析,并对两地颗粒物差异性进行了对比分析.结果发现：两地气溶胶颗粒主要包括有机物、富硫、矿物、烟尘和飞灰/金属颗粒,除了以单独的外混形式存在外,大多数颗粒以两种及两种以上颗粒类型混合（即内混）形式存在.通过对成都市不同污染状况下单颗粒特征对比发现,"污染天"的内混颗粒占比高于"清洁天",分别为74.2%和68.6%;相比"清洁天","污染天"颗粒物粒径分布范围更广且峰值区间更大,表明污染过程中颗粒物的大气混合趋于更强.对比成都市与峨眉山分析结果得知,成都市以内混的有机物-硫颗粒为主导（占比为50.2%）,而峨眉山以外混的有机物颗粒为主导（占比为50.5%）;成都市含硫类颗粒物（如有机物-硫颗粒）贡献高于峨眉山,而峨眉山两种含碳类颗粒（如烟尘和有机物-烟尘颗粒）占比高于成都市;此外,成都市与峨眉山两地大气颗粒物粒径分布范围及峰值区间均存在一定差异,进一步体现了两地颗粒物来源和老化混合的差异.在峨眉山,与非降雨天相比,一些易溶于水的颗粒物（如含硫类颗粒）在降雨天占比明显降低,而源自当地燃烧过程、粒径较小且疏水性强的颗粒物（如烟尘和有机物-烟尘颗粒）占比相应升高.     

北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

成都夏冬季PM2.5中水溶性无机离子污染特征

利用大气细颗粒物水溶性组分及气态前体物在线监测设备(GAC-IC)对成都市2017年夏、冬两季大气PM_(2.5)中水溶性无机离子(WSIIs)及气态前体物进行了连续观测,对其污染特征及冬季一次典型污染过程进行了深入分析.结果表明,成都冬季PM_(2.5)质量浓度为100.2μg·m~(-3),显著高于夏季(34.0μg·m~(-3)).WSIIs是PM_(2.5)的重要组成,对夏、冬季PM_(2.5)的贡献分别可达52.9%和53.3%.夏、冬季的二次离子(SNA)占WSIIs的比例分别为73.2%和87.6%,其中,SO_4~(2-)和NO~-_3分别是夏、冬季SNA的主导组分,对SNA的贡献分别为37.7%和59.7%.冬季NO~-_3/SO_4~(2-)比值(2.7)显著高于夏季(0.8),体现了移动源(尤其是机动车源)对该季节PM_(2.5)的重要贡献.受来源及气象条件差异的影响,两季节SNA的日变化规律明显.在冬季,随着污染加重,各化学组分及主要气态前体物浓度均显著增加,NO~-_3是引发重污染的关键组分.后向轨迹分析表明,成都两季节气团来向差异明显,夏、冬季聚类对应的WSIIs分别以SO_4~(2-)和NO~-_3为主导,成都周边地区的近距离低空传输对该城市PM_(2.5)污染贡献重大.     

重庆市北碚大气中PM2.5、NOx、SO2和O3浓度变化特征研究

重庆是我国西南工业重镇,但长期受大气污染困扰.利用全自动在线环境监测仪器,于2012年1月—2014年2月,对重庆市北碚区大气中的典型污染物PM2.5、NO_x、SO_2和O_3进行了观测研究.结果表明:重庆北碚大气首要污染物为PM2.5,2012和2013年平均浓度分别为(67.5±31.9)和(66.6±37.5)μg·m~(-3),是国家环境空气质量一级标准35μg·m~(-3)的1.9倍,两年超过国家二级标准的天数分别为119和126 d,年超标率均大于1/3;两年NO_x,SO_2及O_3的年平均浓度分别为(57.1±24.6)和(55.1±36.6),(43.1±24.0)和(35.0±21.9)及(31.1±24.9)和(48.5±37.4)μg·m~(-3).大气污染物浓度具有明显的季节变化特征,PM2.5和NO_x冬季污染最为严重,两年冬季平均值分别比两年年平均值高33.6%、59.6%和43.2%、8.5%;O_3表现为夏高冬低;SO_2春季最高且污染最轻.大气污染物日变化显示PM2.5和NO_x浓度呈双峰日变化形式,有早晚两个峰值,与城市交通高峰相对应.SO_2和O_3浓度呈单峰日变化,前者峰值出现在午前10∶00—12∶00大气对流层被打破之后,而后者峰值出现在午后16∶00局地光化学最强之时.消减各种污染源的颗粒物直接排放,消减气态污染物SO_2和NO_x的工业排放,消减机动车NO_x和VOCs等的排放,才有可能使重庆北碚的大气污染状况得到改善.     

成都市夏冬季大气胺颗粒物的单颗粒质谱研究

基于单颗粒气溶胶质谱（SPAMS）对成都市夏冬两季大气胺颗粒进行了综合观测,结合ART-2a算法及人工合并,2个季节大气中的胺颗粒都可分为7类,各类颗粒贡献的季节差异明显,燃烧源颗粒（如EC）在夏季贡献较大,而老化的有机碳颗粒（OCa）贡献在冬季显著升高.两季节平均质谱差减进一步证明夏、冬季分别以燃烧源和老化的胺颗粒为主.因高温分解,夏季胺颗粒占比在正午出现明显的低值,而下午的燃烧活动（如生物质燃烧）对该占比提升作用明显;冬季胺颗粒占比在白天显著高于夜间.随污染加重,胺颗粒数在夏冬两季均快速增加,其中夏季EC颗粒升高最为明显,污染最重时贡献可达47%;冬季升高最明显的是老化程度更高的OCa颗粒,当PM_2.5浓度达到200μg/m³以上时,其贡献比例可达37%.因此,由于污染源和气候条件的差异,成都市大气胺颗粒形成机制和理化特征季节差异巨大.     

2017~2018年北京大气PM2.5中水溶性无机离子特征

为探究近年来北京市空气质量持续改善过程中PM_2.5及其中水溶性无机离子（WSIIs）特征,于2017~2018年在北京城区进行了连续1 a的PM_2.5样品采集,对其中9种主要WSIIs进行了全面分析.结果表明,北京市PM_2.5年均浓度为（77.1±52.1）μg ·m^-3,最高和最低值分别出现在春季[（102.9±69.1）μg ·m^-3]和夏季[（54.7±19.9）μg ·m^-3].WSIIs年均浓度为（31.7±30.1）μg ·m^-3,对PM_2.5贡献比例为41.1%,季节贡献特征为：秋季（45.9%） > 夏季（41.9%） > 春季（39.9%） ≥ 冬季（39.2%）.SNA是WSIIs的重要组成,春、夏、秋和冬季在总WSIIs中的占比分别可达86.0%、89.5%、74.6%和73.0%.随温度升高,NO₃^-和SO₄^2-分别呈现出了先升高后降低以及波动性升高的趋势;而当相对湿度低于90%时,2种离子浓度均随相对湿度增加而升高,反映了光化学和液相过程对2种离子组分的贡献差异.随污染加重,WSIIs整体贡献比例大幅升高,且各类WSIIs演化特征各异,其中,NO₃^-浓度和贡献均持续升高,而SO₄^2-和各类源自扬尘的离子组分（Mg²⁺、Ca²⁺和Na⁺）贡献降低.观测期间WSIIs主要来源包括二次转化、燃烧源和扬尘源,对燃煤和机动车的管控是其减排的重要途径.后向轨迹分析表明,源自北京市南部和西部的气团对应着较高的PM_2.5浓度和WSIIs占比,且二次离子贡献显著;而源自西北和北部的气团对应的PM_2.5浓度和WSIIs占比则较低,但Ca²⁺贡献较高.     

贡嘎山本底站大气中VOCs的研究

为研究中国西南地区大气中挥发性有机物（VOCs）区域性本底浓度和变化特征,利用不锈钢钢瓶采样、三步冷冻浓缩进样-气相色谱/质谱联用技术（GC/MS）,测定了贡嘎山大气本底站大气中的VOCs组成、浓度及季节变化,并利用PCA（principal component analysis）受体模型对大气中VOCs来源进行了初步分析.结果表明,贡嘎山地区TVOCs和NMHCs的年平均浓度（体积分数）分别为9.40×10-9±4.55×10-9和7.73×10-9±4.43×10-9,且两者的最高和最低浓度都出现在同一次采样.在TVOCs中,芳香烃所占比例最大,为37.3%,烷烃（30.0%）和卤代烃（19.8%）次之,烯烃的比例最低,为12.9%.通过PCA受体模型分析发现,贡嘎山地区大气中VOCs的主要来源可以归结为交通源、生物源和燃烧源.贡嘎山地区大气中TVOCs呈现明显的季节变化,变化特征为秋季〉冬季〉春季〉夏季,秋季和冬季大气中的TVOCs浓度分别极显著（P〈0.01）和显著地高于夏季（P〈0.05）,由于光化学性质的差异,4种类型的VOCs季节变化也呈现出不同的特征.异戊二烯是生物源的重要排放物,其排放速率与大气温度呈指数相关,在20℃以上随着温度的升高排放速率明显增强,其最高和最低值分别出现在夏季的下午和冬季的上午.与其他地区的研究结果相比,贡嘎山地区TVOCs的排放处于中等水平,有着明显的本底站排放特征.     

“大气十条”实施结束川南城市群秋季霾污染过程中水溶性离子特征

为了解《大气污染防治行动计划》（“大气十条”）实施结束后川南城市群大气PM_2.5的污染状况,于2018年11月7～19日在内江、自贡、宜宾和泸州这4个城市同步采集PM_2.5样品,结合天气形势分析了秋季PM_2.5及主要水溶性离子的污染特征,并利用后向轨迹聚类分析探讨了区域输送对该地区大气污染的影响.结果表明,川南城市群秋季大气平均ρ(PM_2.5)为（67.2±38.3）μg·m^-3,泸州最高而内江最低;SNA(SO^2-₄、 NO^-₃和NH⁺₄)在PM_2.5中占比为33.3%,其中NO^-₃为首要离子组分;由“大气十条”实施中期（2015年）至实施结束（2018年）,内江、宜宾和泸州秋季ρ(PM_2.5)分别增加了13.8%、 47.2%和69.1%,自贡持平;由于大气...     

耕作方式对紫色水稻土农田生态系统CH4和N2O排放的影响

以位于西南大学农业部重庆紫色土生态环境重点野外科学观测试验站内1990年设立的长期免耕试验田为研究对象,采用静态暗箱/气相色谱法,对传统的冬水田平作（CT）及由其改良而成的水旱轮作（CTR）、厢作免耕（NTP）和垄作免耕（NTR）等农田生态系统CH4和N2O的排放进行了连续1 a的田间原位观测研究.结果表明,传统的CT处理中,CH4和N2O主要排放时期为水稻种植季,该时期的持续时间仅占全年的27.1%,但2种温室气体的总排放量分别占全年的77.6%和55.0%;耕作制度改良后,CH4排放降低而N2O排放增加.不同耕作方式下CH4的年平均排放通量[以CH4计,mg.（m2.h）-1]为CT（2.96±0.04）〉NTR（1.83±0.21）〉NTP（1.42±0.01）〉CTR（0.96±0.09）,CT处理的CH4排放极显著高于CTR和NTP处理（P〈0.01）,显著高于NTR处理（P〈0.05）;N2O的年平均排放通量[以N2O计,μg.（m2.h）-1]依次为CTR（123.6±47.1）〉NTR（115.2±22.1）〉NTP（100.5±25.8）〉CT（81.3±13.5）,CTR处理N2O的排放显著高于CT（P〈0.05）.通过对不同时间尺度（20、100及500 a）2种温室气体综合全球增温潜势（global warming potential,GWP）的计算,可以发现,改良后的3种耕作方式对CH4和N2O的综合GWP有一定的减排作用,无论时间尺度长短,4种耕作处理全年所排放的CH4和N2O所产生的综合GWP均为CT〉NTR〉NTP〉CTR.因此,耕作方式的改良对紫色水稻土农田生态系统中CH4和N2O综合GWP减排有着明显的效果.     

减排背景下成都大气PM2.5碳质组分特征

近年来,国务院颁布的《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》对我国空气质量的全面改善起到了重要作用,然而,当前鲜有对四川盆地两大政策实施效果进行评估以及对政策实施后PM_2.5化学组分新特征的针对性研究.2017年和2020年分别是两大污染减排政策实施效果评估的关键时期,为对两时期成都市大气PM_2.5及其中碳质组分特征进行全面了解,分别于2016年10月至2017年7月和2020年12月在成都市区进行了PM_2.5的连续采样,并对其中有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了分析.结果表明：①2016~2017年成都市ρ（PM_2.5）平均值为（114.0±76.4）μg·m^-3,最高值出现在冬季,可达（193.3±98.5）μg·m^-3,是浓度最低季节春季［（73.8±32.3）μg·m^-3］的2.6倍,而这种严重的冬季污染在2020年出现了明显改善,对应的ρ（PM_2.5）为（96.0±39.3）μg·m^-3,降幅达50.3%.②2016~2017年ρ（OC）和ρ（EC）的平均值分别为（21.1±16.4）μg·m^-3和（1.9±1.3）μg·m^-3,分别占PM_2.5的质量分数为18.5%和1.7%;ρ（OC）季节变化特征为：冬季［（40.6±21.5）μg·m^-3］>秋季［（17.0±7.0）μg·m^-3］>夏季［（14.4±3.9）μg·m^-3］>春季［（12.6±6.0）μg·m^-3］,而各季节ρ（EC）水平接近（1.3~2.4 μg·m^-3）;二次有机碳（SOC）是OC的重要组成,可占OC的质量分数为44.5%.相比2016年冬季,2020年冬季ρ（OC）降至（19.2±9.1）μg·m^-3,降幅达52.7%,EC则升高了26.1%.③随污染加重,各碳质组分及其贡献变化趋势各异,相比2016年冬季,2020年冬季OC随污染加重贡献更加趋于稳定,而SOC占比升高更为明显,二次有机组分贡献不容忽视.④各季节气团来向和污染物潜在源区均呈现出了明显差异;与2016年冬季相比,虽然2020年冬季主要气团来向未发生明显变化,但各轨迹对应的污染物浓度均出现了大幅降低,且污染物潜在源区向东部区域扩展明显.