夏季上海城区大气中二氧化碳浓度特征及相关因素分析

利用连续自动监测仪器,获得CO2源区上海城区2010年夏季高时间分辨率的CO2连续监测数据.监测期间CO2平均浓度为414±16ppm,高于同期全球本底观测站约6%,与中国其他城市化地区的浓度水平基本相当或略低.CO2浓度日变化呈显著早晚双峰特征;周变化呈显著的波浪形,高值集中出现在工作日.除O3外,与其他污染物呈显著...     

基于GOSAT卫星的中国CO2浓度时空特征分析

采用温室气体观测卫星(GOSAT) 傅里叶变换光谱仪(FTS)发布的CO₂柱浓度L₃级别数据集产品,利用TCCON地基站点的CO₂柱浓度数据对卫星遥感数据进行验证,分析中国CO₂柱浓度时空变化特征及其影响因素。研究结果表明,GOSAT卫星的CO₂柱浓度产品精度较高,线性回归的r²为0.99,线性方程斜率为0.98,平均偏差为0.11 mg/L。中国CO₂柱浓度呈现逐年增长的趋势,存在12个月的周期性季节性变化。2010、2020年区域年平均CO₂柱浓度分别约为389.30、412.62 mg/L,增长了23.32 mg/L,年平均增长率大约为0.58%。中国区域大气CO₂柱浓度的月变化存在明显的时空差异,最大值和最小值分别出现在4月和8月,2020年4月和8月的区域平均值分别为415.09、409.13 mg/L。中国区域CO₂柱浓度从东部沿海向西部逐级递减,且呈现明显的季节性变化,夏季高值主要集中在东南部沿海地区,冬季高值主要集中在华北地区。     

气质联用法测固定污染源中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫

建立了固定污染源排气中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫的采样和气质联用分析方法,检出限分别为0.06、0.15、0.21、0.71 mg/m3,精密度在3.2%以下,相关系数大于0.999 6,并对浙江省内2家典型企业排放的温室气体进行了监测,实际样品监测结果表明,该方法能够满足废气中4种温室气体的监测要求。     

大气14CO2的加速器质谱分析技术研究进展

利用加速器质谱技术测定大气¹⁴CO₂以示踪大气化石源CO₂成为当前减污降碳工作的热点。该文从加速器质谱¹⁴C分析基础出发,系统介绍了加速器质谱的工作原理、大气样品的采集及纯化、石墨化样品的制备和测定,阐述了大气碳监测领域14 CO₂测试的研究进展。随着加速器质谱技术的不断发展,大气¹⁴CO₂的研究将会更加广泛和深入,有助于进一步认识大气化石源CO₂的来源,更有针对性地开展减污降碳工作。未来应统一制定¹⁴CO₂监测方法标准,规范操作流程和质控手段,完善实验仪器配套设施,加快提升监测能力和水平。     

Modelling and assessing inter-regional trade of CO2 emission reduction units

A cost-efficient way to allocate carbon dioxide (CO₂) emission reductions among countries or regions is to harmonise their marginal reduction costs. This could be achieved by a market of emission reduction units (ERUs). To model such a market, we use a multi-regional MARKAL-MACRO model. It gives insights into the consequences of co-ordinating CO₂ abatement on regional energy systems and economies. As a numerical application, we assess the establishment of a market of ERUs among three European countries for curbing their CO₂ emissions.     

中国高分辨率近地面NO2浓度反演

通过分析2010年全国333个县级以上城市卫星遥感的NO2对流层年均柱浓度与地面实际观测浓度之间的相关性,发现两者具有一定的线性相关性(r=0.54,n=333),并建立了NO2"遥感柱浓度"与"地面观测浓度"之间的关联方程,通过该方程反演了中国0.125°分辨率近地面NO2污染分布特征。结果表明,全国近地面NO2浓度超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)要求的年均浓度二级标准(0.04 mg/m3)的区域约为5.95万平方千米,超标地区主要集中在华北平原、长三角地区、四川盆地和珠三角地区,这些地区NO2污染水平远高于333个城市的年平均值(0.028 mg/m3)。NO2污染极不平衡,以大中型城市为中心的区域污染特征显著。NO2人口加权浓度分析结果表明,NO2人口加权浓度高值区主要集中在能源消费量大、机动车保有量大及人口密集的地区,全国约5.7%的人口暴露在NO2超标区域。     

不同亲疏水性质纳米氧化铝存在下铜对斜生栅藻毒性效应的研究

纳米氧化铝是应用非常广泛的一类人工纳米材料。当它被释放到水环境中后,会与环境中原有的重金属发生相互作用并对其毒性产生影响。文章研究了不同亲疏水性质的纳米氧化铝存在下铜对斜生栅藻的毒性效应,测定了藻细胞的生长抑制、金属积累及超氧化物歧化酶、谷胱甘肽、丙二醛等生化指标的变化。结果表明,纳米氧化铝显著降低了铜离子对藻细胞的生长抑制,藻细胞内铜的积累量及氧化损伤降低。但不同亲疏水性质的纳米氧化铝之间并不存在显著差别。这可能是由于纳米氧化铝对水中的铜离子发生了吸附,间接降低了藻液中的不稳态铜的浓度,从而减轻了铜对藻细胞的毒害。而纳米氧化铝的不同亲疏水性质对吸附水中铜离子的能力没有显著的影响。     

苏州大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响分析

为深入研究PM_2.5和PM₁₀质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响,在苏州市相城区国控点开展比对监测分析,回顾性分析了2016—2020年苏州全部国控点颗粒物浓度数据。苏州市相城区国控点PM_2.5浓度的比对分析结果表明：该国控点频繁出现PM_2.5浓度高于其他国控点PM_2.5浓度和高于该站点PM₁₀浓度(“倒挂”率高达34%)的“双高”现象,PM_2.5平均浓度比其他9个国控点高12.5%～37.2%,比位于同一站点的备用监测仪器(“倒挂”率为0)高38.1%。2016—2020年,苏州全部国控点“倒挂”时间的总体趋势都是逐年递增,且集中发生在相对湿度较高的20:00至次日07:00。这5年间各国控点PM_2.5浓度异常偏高导致的异常“倒挂”现象对全市年均浓度产生的正误差分别为1.6%、2.8%、6.0%、6.2%和4.1%,基本呈现出逐年递增的趋势。上述结果表明：苏州PM_2.5浓度偏高是由动态加...     

北京城区降水对PM2.5和PM10清除作用分析

基于北京市PM_2.5和PM₁₀质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM_2.5、PM₁₀的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明：降水总量的增加有助于促进PM_2.5、PM₁₀的清除,随着降水总量增加,PM_2.5、PM₁₀的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM_2.5、PM₁₀浓度;降水对PM_2.5、PM₁₀浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。     

PM1与PM2.5切割器性能与测试系统研究

切割器是PM_2.5监测设备的关键部件,其切割性能直接影响PM_2.5和PM₁等环境空气颗粒物质量浓度监测数据的真实、准确。该研究采用粒径范围为0.6~4 μm的聚苯乙烯微球(PSL)标准粒子、单分散气溶胶发生器、混匀(分流)装置和颗粒物数量浓度测量仪等仪器设备集成搭建了适用于PM₁和PM_2.5切割器性能测试的通用系统。测试结果表明:该系统发生的PSL粒子能够保持稳定的数量浓度,并在切割气路和非切割气路间具有较好的数量浓度一致性,能在3 h内快速完成一台切割器切割效率的测试。采用该系统测试了1种类型的PM₁切割器和3种类型的PM_2.5切割器的关键切割性能。结果显示:VSCC型PM_2.5切割器D₅₀分别为2.48、2.52、2.48 μm,σ_g1分别为1.20、1.23和1.15,σ_g2分别为1.21、1.21和1.16,各项关键性能指标均符合美国和中国相关环境保护标准规范的要求,且优于SCC型和URG型切割器。推荐使用VSCC型切割器开展环境空气中PM_2.5质量浓度的监测。SCC型PM₁切割器的D₅₀为0.91 μm,σ_g1和 σ_g2为1.20和1.18,结合其他相关研究,建议PM₁切割器D₅₀合格标准应为(1.0±0.1)μm,σ_g合格标准为不超过1.20。     

冬季大气中PM_(10)和PM_(2.5)污染特征及形貌分析

2008年冬季采集大气中PM10和PM2.5样品,利用SPSS软件进行分析。结果表明,PM10质量浓度在92.87～384.7μg/m3之间,平均值为201.09μg/m3,超标率71.43%。PM2.5浓度跨度为57.27～230.21μg/m3,平均值为133.82μg/m3,超标率89.47%。PM10和PM2.5空间分布略有差异。PM2.5/PM10在29.10%～94.76%之间,均值为66.55%。PM2.5与PM10质量浓度之间有显著相关性,相关方程:PM2.5=0.7993×PM10-55.984(R2=0.9524,置信度为95%)。通过颗粒物形貌分析,初步判定冬季大气主要污染源为燃煤和机动车尾气排放。     

西宁市城区冬季PM2.5和PM10中有机碳、元素碳污染特征

2014年11月—2015年1月对西宁市冬季开展PM_(2.5)和PM_(10)的连续监测。利用DRI 2001A型热光碳分析仪(美国)对有机碳和元素碳进行分析,结果表明:西宁市冬季PM_(2.5)和PM_(10)中碳气溶胶所占比例分别为33.13%±6.83%、24.21%±6.27%,说明碳气溶胶主要集中在PM_(2.5)中;OC/EC值均大于2,说明西宁市大气中存在二次污染;SOC占PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度比例分别为46.50%和57.40%,PM_(2.5)中SOC浓度占PM_(10)中SOC浓度的61.88%,说明SOC主要存在于PM_(2.5)中,且SOC形成的二次污染和直接排放的一次污染都是西宁市碳气溶胶的主要来源;与其他城市比较发现,西宁市冬季PM_(2.5)中的碳气溶胶含量普遍高于其他城市,PM_(10)中OC质量浓度相对其他城市较高,EC质量浓度偏低;OC和EC的相关性不显著,说明来源不统一;进一步对OC和EC各组分质量浓度进行分析知,西宁市冬季碳气溶胶主要来源于机动车汽油排放、燃煤和生物质燃烧。     

南充市大气PM10与PM2.5排放清单及特征

以四川省南充市为研究区域,通过实地调研、现场测试及结合统计年鉴等获得数据,采用排放因子法计算南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放量并建立排放清单。结果表明,南充市2014年扬尘源、移动源、生物质燃烧源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源排放总量PM_(10)分别为85 187、1 777、9 175、2 417、3 519 t,PM_(2.5)分别为16 093、1 619、7 322、914、1 585 t,PM_(10)贡献率分别为83.5%、1.7%、9.0%、2.4%、3.4%,PM_(2.5)贡献率分别为58.4%、5.9%、26.6%、3.3%、5.8%。城市区域扬尘源、生物质燃烧源、移动源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源对PM_(10)贡献分别为60.0%、12.5%、6.3%、8.6%、12.5%,对PM_(2.5)贡献分别为41.8%、21.6%、14.4%、8.1%、14.1%。南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放源总量和贡献率以及区域空间分布特征均存在差异。     

齐齐哈尔市PM2.5与PM10污染趋势及相关性分析

对2014—2016年齐齐哈尔市PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的时间变化特征进行简要分析,并探究PM_(2.5)/PM_(10)以及PM_(2.5)与PM_(10)的相关性。结果表明:2014—2016年齐齐哈尔的PM_(2.5)与PM_(10)的年均质量浓度分别为36.7、62.9μg/m~3,且呈逐渐下降趋势;冬季的PM_(2.5)与PM_(10)浓度最高,秋季次之,春季与夏季相对较低;2014—2016年PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度月变化趋势基本相同,整体呈现2—6月逐渐下降,9—11月逐渐上升的规律;PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的日变化均呈双峰现象;对PM_(2.5)与PM_(10)进行线性拟合,相关系数为0.896 3。同时,残差分析也说明两者拟合情况良好,四季相关系数为r_(秋季)(0.982 2)r_(冬季)(0.964 4)r_(夏季)(0.943 9)r_(春季)(0.829 6);2014—2016年PM_(2.5)/PM_(10)平均值为55.27%,大气颗粒物PM_(2.5)的贡献率高达一半以上。     

西安市区大气中PM2.5和PM10质量浓度污染特征

2013年3月—2014年2月期间,设置1个监测点位,采集了西安市区大气环境中PM10和PM2.5样品,采用重量法测定了PM2.5和PM10质量浓度。结果表明,西安市区PM2.5质量浓度为16~558μg/m3,平均值为128μg/m3,超标率69.1%;PM10质量浓度范围为32~887μg/m3,平均值为249μg/m3,超标率71.8%。虽然PM2.5和PM10质量浓度的逐日变化幅度比较大,但是整体变化趋势非常相似,存在显著的正相关关系(r=0.831 9)。PM2.5和PM10质量浓度存在明显的季节变化,均为冬季最高,春季次之,秋季较低,夏季最低。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)为0.245~0.822,平均值为0.510,说明PM2.5在PM10中所占比例大于PM2.5~10;此外,该比值呈现一定的季节变化规律,冬季、夏季较高,秋季次之,春季最低。霾天气发生时,该比值和PM2.5质量浓度明显高于无霾天气。     

天津市PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析

2011年5月—2012年1月在天津市南开区设立采样点,采集大气中PM10和PM2.5样品。采用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机阴离子、阳离子成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明,天津市PM10中离子平均浓度为71.2μg/m3,占PM10质量浓度的33.7%。PM2.5中离子平均浓度为54.8μg/m3,占PM2.5质量浓度的39.6%。NH+4、SO2-4、NO-3等二次离子含量较大,且夏季含量均为最高。颗粒物总体呈酸性,PM10中∑阳离子/∑阴离子平均值为0.92,PM2.5中该比值为0.75。来源分析发现,PM10可能主要来源于海盐、工业源、二次反应及土壤和建筑尘等,PM2.5则主要来源于海盐污染源、二次反应及生物质燃烧。     

杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析

2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM_2.5和PM₁₀样品,同时采集了多种颗粒物源类样品,分析了其质量浓度和多种化学成分,包括21种无机元素、5种无机水溶性离子以及有机碳和元素碳等,并据此构建了杭州市PM_2.5和PM₁₀的源与受体化学成分谱;用化学质量平衡(CMB)受体模型解析其来源。结果表明,杭州市PM_2.5和PM₁₀污染较严重,其年均浓度分别为77.5μg/m³和111.0μg/m³;各主要源类对PM_2.5的贡献率依次为机动车尾气尘21.6%、硫酸盐18.8%、煤烟尘16.7%、燃油尘10.2%、硝酸盐9.9%、土壤尘8.2%、建筑水泥尘4.0%、海盐粒子1.5%。各主要源类对PM₁₀贡献率依次为土壤尘17.0%、机动车尾气尘16.9%、硫酸盐14.3%、煤烟尘13.9%、硝酸盐粒8.2%、建筑水泥尘8.0%、燃油尘5.5%、海盐粒子3.4%、冶金尘3.2%。     

基于卫星遥感的中国东部地区NO2减排成效验证

基于Aura卫星臭氧监测仪(OMI)数据,分析了2011—2018年中国东部地区对流层NO₂柱浓度的时空分布规律,以广泛而客观地验证NO₂减排成效。结果表明:进入"十二五"以来,中国东部地区对流层NO₂柱浓度快速下降,高值区域范围快速收缩甚至消失;华北平原、长江中下游平原污染相对严重,同时这些地区污染程度正在得到较快速的缓解;京津冀、长三角、珠三角是中国东部地区对流层NO₂柱浓度相对最高、下降速度最快的典型区域;中国东部地区NO₂减排取得的成效与产业转型升级、能源结构调整及严控移动源排放等政策措施密不可分。     

采暖期大气颗粒物PM1.0和PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解采暖期大气PM_(1.0)和PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,采集哈尔滨市2014年11月至2015年3月采暖期PM_(1.0)和PM_(2.5)的样品,进而分析其中的水溶性离子(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)的质量浓度。结果表明:PM_(1.0)和PM_(2.5)中的水溶性离子具有相同的变化趋势。采暖期间PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度总和分别为25.4~60.7μg/m~3和38.8~78.0μg/m~3。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中NH+4、NO-3、SO2-4占比较高,而F-、Mg2+占比较低。PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度均为夜间大于白天。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中,Mg2+和NH+4、F-和Cl-呈显著相关,说明它们来自相似的污染源,在PM_(1.0)中的K+和Ca2+显著相关,故它们受相似的污染源的影响。根据酸度与各离子的相关性,得出SO2-4和NH+4是控制大气颗粒物酸碱性的主要离子。另外,气象因素对PM_(1.0)和PM_(2.5)的浓度有影响。     

基于GIS的石家庄市PM10和PM2.5时空分布研究

利用2018年261个乡镇环境空气自动监测站监测数据,结合GIS空间分析技术,对石家庄市PM10和PM2.5的时空污染特征进行了研究。结果表明,石家庄地区PM10和PM2.5污染的空间分布整体表现为西北部山区好于东南部的平原地区,主城区好于周边县(市、区)的特征。采暖期PM10和PM2.5的污染程度明显重于非采暖期。PM2.5稳定性差于PM10,PM10和PM2.5的稳定性与污染程度具有一定的负相关性,表现出污染越轻的区域稳定性越差。两者的日均值浓度变化在时间序列上呈极强正相关,且污染越重的区域时间相关性越强。与日均值相关性不同,污染程度越轻的区域PM10和PM2.5年均值的线性相关性越强。