北京地区一次大气环境持续严重污染过程中SO2的垂直分布分析

在2004-09-27～2004-10-12期间,以325m气象与环境观测塔为平台,使用43CTL型高精度脉冲荧光SO₂分析仪,分别布置在观测塔8m、47m、120m和280m 4层观测平台,对大气中的SO₂气体浓度、PM₁₀和PM_2.5粒子质量浓度及同步气象因素进行了垂直梯度、连续观测.结合气象数据分析了观测期间大气中SO₂气体浓度的垂直梯度分布及变化形势,进行了SO₂浓度与混合层高度变化、海平面气压变化,风速、风向变化等要素的相关分析,观测到在实验期间大气边界层中SO₂浓度由上向下递减分布的现象.由于地形与污染源分布的影响,北风最有利于污染扩散等状况.观测期间捕捉到一次主要由气象因素造成的大气环境严重持续污染及污染清除的全过程.     

氯盐污染环境对钢筋混凝土结构造价的影响分析研究

钢筋混凝土是建筑工程中必不可少的材料,对氯盐环境污染下的钢筋混凝土结构造价进行分析具有重要意义。目前钢筋混凝土在盐雾作用下,其结构受到氯盐破坏较严重。当前中国正加快基础设施建设,工程结构设计的使用年限较长,对各项工程钢筋混凝土结构的耐久性要求较高,因此提出氯盐污染环境对钢筋混凝土结构造价的影响分析。对钢筋混凝土结构防腐蚀的耐久性进行研究,在提高钢筋混凝土耐久性的同时,降低了混凝土结构的造价。     

北京城区夏季O3化学生成过程

选取2007年7月1日—8月31日中的21个晴空日,利用观测资料和光化学箱模式计算了北京城区测点的O₃生成速率G(O₃)和O₃生成效率OPE.结果表明,21个晴空日中G(O₃)日最高小时值分布在(18~82)×10^-9h^-1之间;在O₃污染和非污染日G(O₃)最高值的平均水平无显著差异,且与O_x浓度之间不存在一致的对应关系,表明O₃化学生成过程不能全面解释地面O₃浓度的累积,物理传输过程对测点O₃实测浓度有显著作用;各个化学过程对G(O₃)的贡献率对比结果显示,HO₂ 在 NO向NO₂的转化中贡献最大;OPE值分布在2.8~5.8之间,总体水平为4.1±0.1;OPE值与NO_x浓度之间为非线性关系,OPE值随NO_x浓度的增加而减少,表明消减测点附近VOCs排放能有效降低O₃浓度.     

微生物法降解药渣中残留四环素的试验研究

发酵法生产四环素过程中会产出大量废弃药渣,其中含有丰富的营养物质,但同时也残留一定量未提取完的四环素,从而限制其资源化利用。研究筛选到一株对药渣中残留四环具有高效降解作用的优势菌株,经16S rDNA鉴定为无丙二酸柠檬酸杆菌(Citrobacteramalonaticus)。该菌株在35℃、初始pH 5.5、装液量为50 mL、接种量为5%、转速为150 r/min条件下,处理四环素药渣72 h,药渣中残留四环素的降解率为86.1%。     

光谱表征评价2种不同预处理工程对DOM去除特征

为探究不同类型微污染水源预处理工程对水中溶解性有机物的去除特征,采用光谱表征结合多元统计方法,对盐龙湖预处理工程和通榆河预处理工程夏季各处理单元进出水水质进行研究。结果表明:夏季蟒蛇河及通榆河原水DO含量低于Ⅲ类水标准,蟒蛇河原水中a(254)较高,而通榆河原水中COD_Mn、BOD₅较高。盐龙湖预处理工程与通榆河预处理工程对COD_Mn、BOD₅、a(254)的去除率分别为4.19%、37.50%、1.55%和10.31%、23.49%、24.88%;从分子结构来看,盐龙湖预处理工程的预处理单元与通榆河预处理工程的高密度沉淀单元对DOM的改变最为明显,使DOM的浓度下降、分子量变小、苯环C的聚合程度增加。差异性分析表明:S_R与E₄₆₅/E₆₆₅、A₂/A₁、A₃/A₁呈显著正相关,a(355)与E₂₅₀/E₃₆₅呈显著负相关。该研究结果可为微污染水源预处理工程的优化运行及保障城市饮用水安全提供数据参考。     

利用多元线性回归方法评估气象条件和控制措施对APEC期间北京空气质量的影响

气象条件对大气污染物的扩散和传输有重要影响,准确分离和定量气象因素对空气质量的影响是评估大气污染控制政策有效性的前提.本研究利用APEC会议期间及前后(2014-10-15～2014-11-30)北京城区朝阳观测站点SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)以及气象因素的观测数据,采用多元线性回归分析方法,定量评估了气象条件和空气污染控制措施对APEC期间北京空气质量的影响.在假定排放条件不变的情况下,基于气象因素参数建立的预测污染物浓度的多元线性回归模型模拟效果较为理想,决定系数R~2在0. 494～0. 783之间.控制措施使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低48. 3%、53. 5%、18. 7%、40. 6%、3. 6%、34. 8%、28. 8%和40. 6%,气象因素使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低1. 7%、-2. 8%、18. 7%、4. 5%、18. 6%、27. 5%、30. 6%和35. 6%.气象因素和控制措施共同作用使得APEC控制期北京空气质量得到了明显改善.控制措施对SO_2和氮氧化物浓度的下降起主导作用,气象因素对CO浓度的下降起主导作用,气象因素和控制措施对颗粒物浓度降低的贡献相当.本研究还利用相对权重方法研究了气象因素对污染物浓度影响的贡献,结果表明影响不同污染物浓度的决定性气象因素不同.     

天津大气稳定度和逆温特征对PM2.5污染的影响

利用气象铁塔资料分析了逆温频率和强度,采用温差-风速法计算了天津地区大气稳定度,探讨了其相互关系及对PM_2.5浓度月均值和超标日的影响,并对一次重污染过程中大气稳定度和逆温分布特征进行了分析.结果表明,2015年9月~2017年8月A,B,C,D,E和F类大气稳定度发生频率依次为6.7%,11.4%,22.4%,46.1%,11.1%和2.2%,秋冬季节稳定类天气（E,F类）较多,全年白天各时段均以不稳定类大气为主,夜间大气稳定度以中性为主,秋冬季夜间稳定类高达30%~40%.观测期内冬季逆温频率最高,5：00~8：00和21：00~23：00超过90%,冬季逆温强度也最高.随着稳定类大气层结日数的增多,PM_2.5月均值和污染日数均有所增大,同时逐月PM_2.5均值、污染日发生频率均与逆温发生频率呈正相关关系.2016年12月16~21日的一次重污染天气过程显示,PM_2.5受到大气稳定度和逆温发展的影响,霾形成、雾-霾交替和消散等阶段大气稳定度和逆温特征具有显著的不同.大气持续趋于稳定及逆温强度的逐渐增大,对污染生成和维持起了非常重要的作用,污染过程中大气稳定度和逆温特征的精细化分析有助于提升重污染天气预报预警水平.     

北京市与香河县大气臭氧及氮氧化合物的变化特征

于2005年春、夏之交,在北京市及河北省香河县两地同时开展了臭氧和氮氧化合物的连续监测.结果表明,香河县和北京市的臭氧统计日变化形式基本一致,北京市大气臭氧平均浓度比香河低,分别为28×10-9V/V和43×10-9V/V;大气中0x浓度北京市高于香河县,分别为72×10-9V/V和60×10-9V/V.观测期间,两地臭氧的月最高值出现时间一致,其中6月21日北京市的臭氧浓度最高达到200×10-9V/V,香河县也达到149×10-9V/V.在三次臭氧严重超标事件发生的前一天,两地都伴随有氮氧化合物的高浓度积累;南风时北京市和香河县的Ox浓度都比平均值高25%.     

北京城区夏冬两季VOCs时间变化和光化学特征的质子转移反应飞行时间质谱(PTR-TOF-MS)观测

为增进对北京地区不同季节大气挥发性有机物(VOCs)变化特征的认识,利用高时间分辨率质子迁移反应-飞行时间质谱(PTR-TOF-MS)于2016年在北京城区开展了VOCs(甲醛、乙醛、丙酮、异戊二烯、苯、甲苯和8碳芳香烃)夏季(6月8日—20日)和冬季(11月22日—12月10日)的连续观测.VOCs体积分数(浓度)的均值为(夏季/冬季,×10~(-9)):甲醛(8.56/24.58)、乙醛(3.95/7.57)、丙酮(5.06/3.50)、异戊二烯(0.66/0.52)、苯(0.53/1.78)、甲苯(1.03/2.54)、8碳芳香烃(1.34/3.42).受大气扩散条件的影响,夏冬两季大部分VOCs浓度波动趋势相近,仅异戊二烯在夏季拥有明显的白天浓度高于夜间的时间序列,其白天的高浓度与植被排放较强有关.由日变化可见:冬季,所有VOCs在中午浓度处于全天较低水平,在早高峰期间VOCs浓度上升明显;夏季,甲醛、乙醛和丙酮等3种含氧VOCs(OVOCs)在中午有短暂的浓度峰值,这与它们光化学二次生成加快有关.由VOC与苯浓度比值的日变化可知:冬季与夏季类似,中午前后3种OVOCs(甲醛、乙醛和丙酮)的光化学生成以及甲苯和8碳芳香烃的光化学消耗都会增强,只是冬季增强的程度明显弱于夏季;在夏冬两季,甲醛中午的光化学生成速率均强于乙醛和丙酮.8碳芳香烃光化学消耗速率大于甲苯的速率仅出现在夏季;异戊二烯在冬季白天不存在植被排放增强的现象,但有光化学消耗加快的特征;夏季北京城区VOCs以机动车排放影响为主,而冬季VOCs还可能来自于燃煤排放.     

天津城区夏冬季典型污染过程中BTEX变化特征及其健康风险评估

利用GC955在线气相色谱仪分别于2019年7月和2020年1月在天津市区开展苯系物（BTEX,包括苯、甲苯、乙苯、间/对-二甲苯和邻-二甲苯）实时在线观测,对典型污染过程中BTEX的浓度水平、组成及演化机制进行了研究,并运用特征物种比值法对BTEX的来源进行了定性分析,最后运用US EPA的人体暴露分析评价方法对BTEX健康风险进行评估.结果表明,臭氧和霾污染过程中BTEX体积分数平均值分别为1.32×10^-9和4.83×10^-9,其中苯的体积分数占比最大,其次是甲苯、乙苯和二甲苯占比最小.2020年1月BTEX体积分数很大程度上受到西南方向短距离传输的影响,而在2019年7月BTEX浓度受到本地排放的影响.BTEX浓度水平在2019年7月受到温度和相对湿度的共同影响,而在2020年1月当温度较低时BTEX浓度对相对湿度的变化更敏感.天津市区BTEX在霾污染过程中受生物质燃烧/化石燃料燃烧/燃煤排放的影响较大,而在臭氧污染过程中除了受到燃烧排放源影响,交通源排放在很大程度上也有影响.臭氧污染和霾污染过程中BTEX的HI分别为0.072和0.29,均处于EPA认定的安全范围内.苯的致癌风险在清洁天和污染过程中均高于EPA规定的安全阈值,需引起高度重视.