北京城区大气CH4浓度及其变化规律

研究表明:北京城区大气CH4浓度日变化总特征是白天浓度低,夜间浓度高;大气CH4浓度季节变化呈明显的双峰模态,分别在夏末和冬季各出现一个峰,冬季峰值主要是人为源造成的;1985-2000年,北京城区大气CH4摩尔分数平均值为(1 883.4±73.0) nmol/mol,年平均增长率为0.82%,均比全球平均水平高,但20世纪90年代的增长速率比80年代末期低.      

北京城市大气CO2浓度变化特征及影响因素

北京大气CO2浓度日变化强烈,全年北京时间15:00时前后为全天最低值,最高值则出现在夜间,日变化幅度为23.2～39.0μmol@mol-1,夏季和秋季日变化幅度比冬季和春季大.北京城区大气CO2浓度季节变化明显,最大值出现在冬季,月平均浓度为421.5～441.0μmol@mol-1;最小值则在夏季,月平均浓度367.4～371.6μmol@mol北京CO2浓度的季节变化幅度明显高于附近的华北兴隆区域站和瓦里关山大陆本底站等的相应值,其原因是北京CO2浓度季节变化主要受人为取暖活动控制,同时植被的季节变化也起一定作用.1993～1995年北京大气CO2浓度上升较快,平均增长率为3.7%@a-1,1995年平均浓度达到最高,为409.7±25.9μmol@mol,随后缓慢下降.     

北京及周边6个城市大气PM2.5中左旋葡聚糖及其异构体的时空分布特征

采集北京及周边6个城市春、夏、秋、冬这4个季节大气PM_2.5样品,用离子色谱法测定其中的左旋葡聚糖(LG)、甘露聚糖(MN)和半乳聚糖(GT),对比这3种脱水聚糖与PM_2.5及有机碳(OC)的浓度水平和时空分布特征,应用SPSS 24.0软件分析了数据间的显著性差异.结果表明, 6个城市PM_2.5、OC和LG浓度水平的季节分布规律高度相似,呈现冬季>春季>秋季>夏季, 4个季节3种脱水聚糖的浓度水平有显著性差异.从空间角度分析3种脱水聚糖浓度水平,北京与天津、保定、石家庄无显著性差异,但北京与济南、郑州有显著性差异.根据6个城市的LG/MN和LG/(MN+GT)等浓度水平的比较,初步判断该区域PM_2.5中的生物质燃烧源主要来源于农作物秸秆和硬木.春季的PM_2.5污染过程中,北京、天津、石家庄和济南的左旋葡聚糖在PM_2.5中的含量变化基本保持稳定,显示该污染过程受生物质燃烧排放的影响较弱.     

广州市大气TSP浓度变化及其与气象因子的关系

利用实地监测大气TSP浓度和局地气象数据,研究了2005年至2006年广州市不同功能区大气TSP浓度变化及其与气象因子的关系。结果表明,工业区大气TSP月平均浓度0.273mg/m3最高,显著高于交通繁忙区的0.207mg/m3;极显著高于商业区的0.180mg/m3、社区的0.155mg/m3和对照郊区的0.142mg/m3。研究显示,广州市大气TSP污染仍然比较严重。广州市大气TSP浓度与降雨呈现负相关性,与温度呈极显著的负相关性,与相对湿度呈显著的负相关性,与风速呈负相关性,与风向的相关性不明显。各功能区大气TSP浓度与局地气象因子也存在类似的规律。     

北京大气PM2.5中微量元素的浓度变化特征与来源

为了解北京大气细粒子中微量元素的污染水平和来源,在车公庄和清华园进行了连续1年、每周1次的PM2.5采样和全样品分析.微量元素浓度的周变化大,尤以冬季为甚,相邻2周最大相差达1.6倍;但除冬季的平均浓度较高之外,其季节变化并不显著.微量元素的富集因子在春季最低,反映了频繁发生的沙尘天气的影响.Se、Br和Pb的浓度比来自于北京A层土壤中的含量要高出约1000～8000倍,表明它们主要来自于人为污染.其中Se的富集度最高,反映了北京细粒子来自于燃煤污染的特征.Pb的年均浓度(0.31μg@m-3)虽然未超过WHO的年均标准,但与洛杉矶和布里斯班相比处于较高的水平;与Br、Se的比较分析表明,燃煤可能是Pb除机动车排放之外的另一个重要来源.     

北京城市大气CO2浓度变化特征及影响因素

北京大气CO₂浓度日变化强烈,全年北京时间15:00时前后为全天最低值,最高值则出现在夜间,日变化幅度为23.2～39.0μmol·mol^-1,夏季和秋季日变化幅度比冬季和春季大.北京城区大气CO₂浓度季节变化明显,最大值出现在冬季,月平均浓度为421.5～441.0μmol·mol^-1;最小值则在夏季,月平均浓度367.4～371.6μmol·mol北京CO₂浓度的季节变化幅度明显高于附近的华北兴隆区域站和瓦里关山大陆本底站等的相应值,其原因是北京CO2浓度季节变化主要受人为取暖活动控制,同时植被的季节变化也起一定作用.1993～1995年北京大气CO₂浓度上升较快,平均增长率为3.7%·a^-1,1995年平均浓度达到最高,为409.7±25.9μmol·mol,随后缓慢下降.     

我国温室气体排放审计工作的程序和内容及其存在的问题

全球气候变化问题日益严重,走绿色、低碳、环保和可持续发展道路已经成为必然选择.温室气体(GHG)排放审计因其具有帮助企业摸清自身碳资产家底、提供准确的GHG排放数据、为GHG排放设定合理的减排目标等作用越来越受到各方面的重视.本文通过总结参与GHG排放审计工作的实践,详细介绍了GHG排放审计工作的程序和主要内容,并探讨了我国GHG排放审计工作存在的主要问题及解决对策.该研究对抑制全球气候变化具有重要的意义.     

大气温室气体浓度在线监测方法研究进展

对大气中温室气体浓度的长期连续监测,是研究全球和区域碳循环过程及其气候和环境效应的重要环节,也是科学制定温室气体减排政策、评估各地减排措施成效的基础工作。对目前国内外大气温室气体浓度在线监测方法的原理和应用进行了归纳,展望了温室气体浓度在线监测方法的发展趋势,为进一步开展温室气体浓度监测工作和方法标准化提供了参考与借鉴。     

北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系

在连续2年进行累积1周同步采样的基础上,对北京市城区和居住区2个采样点环境空气中PM2.5的浓度及其时间变化特征进行了分析.PM2.5周平均浓度的变化范围为37~346靏/m3,年均浓度接近或超过PM10的二级年均标准.PM2.5浓度具有明显的季节变化特征,即冬季最高,夏季最低.2个采样点PM2.5浓度的周变化与季节变化均相似.PM2.5与PM10、TSP的比值均在冬季最高,春季最低,反映采暖燃烧源对细颗粒物的贡献较大,而沙尘天气对粗颗粒物的贡献较大;其年均值分别为55%和29%.     

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

Modeling effects of temperature and precipitation on carbon characteristics and GHGs emissions in Abies fabric forest of subaipine

Abies fabric forest in the eastern slope of Gongga mountain is one type of subalpine dark coniferous forests of southwestern China. It is located on the southeastern edge of the Qinghai-Tibet plateau and is sensitive to climatic changes. A process-oriented biogeochemical model, Forest-DNDC, was applied to simulate the effects of climatic factors, temperature and precipitation changes on carbon characteristics, and greenhouse gases （GHGs） emissions in A. fabric forest. Validation indicated that the Forest-DNDC could be used to predict carbon characteristics and GHGs emissions with reasonable accuracy. The model simulated carbon fluxes, soil carbon dynamics, soil CO2, N2O, and NO emissions with the changes of temperature and precipitation conditions. The results showed that with variation in the baseline temperature from -2℃ to ＋2℃, the gross primary production （GPP） and soil organic carbon （SOC） increased, and the net primary production （NPP） and net ecosystem production （NEP） decreased because of higher respiration rate. With increasing baseline precipitation the GPP and NPP increased slightly, and the NEP and SOC showed decreasing trend. Soil CO2 emissions increased with the increase of temperature, and CO2 emissions changed little with increased baseline precipitation. With increased temperature and decreased baseline temperature, the total annual soil N2O emissions increased. With the variation of baseline temperature from -2℃ to ＋2℃, the total annual soil NO emissions increased. The total annual N2O and NO emissions showed increasing trends with the increase of precipitation. The biogeochemical simulation of the typical forest indicated that temperature changes strongly affected carbon fluxes, soil carbon dynamics, and soil GHGs emissions. The precipitation was not a principal factor affecting carbon fluxes, soil carbon dynamics, and soil CO2 emissions, but changes in precipitation could exert strong effect on soil N2O and NO emissions.     

咸阳市温室气体排放的动态分析及等级评估

通过采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》和中国《省级温室气体编制指南》推荐的方法,分析了咸阳市温室气体排放的动态变化,并提出基于全球标准的温室气体排放等级评价方法,对咸阳市温室气体进行了排放等级评估.结果表明:1995—2011年,咸阳市温室气体排放量从1253.21×104t上升为5531.06×104t,年均增高9.72%,呈快速上升趋势.工业(年均增高21.34%)为增幅最高的部门,其次依次为能源(9.62%)、废弃物(7.90%)、农业(2.45%).从温室气体构成看,能源占84.73%~91.81%,工业占1.46%~8.55%,农业占3.11%~9.32%,林业碳减排占-0.53%~-2.36%,废弃物处理占1.31%~8.39%.由此可见,咸阳市温室气体排放增长的主要原因是能源消费的增加以及工业生产的大幅增长.万元GDP温室气体排放量波动下降,年均降低4.53%;人均、单位面积温室气体排放量和温室气体排放指数快速升高,年均增幅分别达9.31%、9.72%和9.48%.16年间,咸阳市温室气体排放等级从较低(Ⅰc)持续升高至中上等级(Ⅱc),已高出应对全球气候变暖目标(Ⅰb)4个亚级,温室气体减排工作刻不容缓.     

城市草坪温室气体排放特征及影响因素

草坪作为城市绿地的重要组成部分,其温室气体的吸收或排放不容忽视.然而当前对亚热带城市草坪温室气体通量的研究相对匮乏.采用静态箱-气相色谱法,对杭州市城区典型城市草坪的多种温室气体（CO₂、CH₄、N₂O和CO）地气交换通量进行了连续观测研究.结果表明,城市草坪的温室气体月平均通量变化明显,而其日变化特征并不明显.城市草地和土壤（无植被生长的裸土）是大气N₂O的源,平均通量分别为（0.66±0.17）μg·（m²·min）^-1和（0.58±0.20）μg·（m²·min）^-1;是CH₄和CO的汇,其中CH₄平均通量分别为（-0.21±0.078）μg·（m²·min）^-1和（-0.26±0.10）μg·（m²·min）^-1,CO分别为（-6.36±1.28）μg·（m²·min）^-1和（-6.55±1.69）μg·（m²·min）^-1.城市草地和土壤CO₂平均通量分别为（5.28±0.75） mg·（m²·min）^-1和（4.83±0.91） mg·（m²·min）^-1.基于相关性分析研究发现,草地和土壤的CO₂和N₂O通量均与降水量呈显著的负相关,而CH₄和CO通量与降水量呈显著的正相关;除草地CH₄通量与土壤温度无显著相关、草地N₂O通量与土壤温度呈显著负相关外,其余各温室气体通量与土壤温度均呈显著正相关.另外,城市草坪的草地和土壤CO₂（R²为0.371和0.314）和N₂O （R²为0.371和0.284）通量季节变化受降水量的影响要大于其它温室气体,而土壤温度对CO通量的影响（R²为0.290和0.234）要显著于其它温室气体.     

轻型纯电动汽车生产和运行能耗及温室气体排放研究

基于中国本地化的环境负荷数据,建立了电动汽车全生命周期模型,深入分析和评估了电动汽车生产和运行两个阶段的能耗及温室气体排放(Greenhouse gases,GHGs).结果表明:电动汽车生产和运行过程的总能耗为474 GJ;GHGs为40500 kg(以CO2当量计),电动汽车生产和运行过程的GHGs分别占总排放量的23.5%和76.5%.对于电动汽车生产过程能耗和GHGs而言,原材料生产均为主要贡献者,GHGs占到车辆生产过程的74.6%,占生命周期的17.5%.另外,情景分析表明,再生材料应用、单位电力GHGs和百公里电耗能够在很大程度上影响电动汽车的碳排放.再生金属替代原生金属后,从情景1到情景5,车辆生产的GHGs下降了约22.2%,车辆生产和运行过程的总GHGs下降了约4.7%;单位电力GHGs每下降1%,电动汽车运行GHGs下降0.9%;电动汽车百公里电耗每下降1.0%,车辆生产和运行过程总GHGs下降约1.0%.因此,发展清洁能源、降低火力发电比例、优化原材料生产工艺、提高再生原材料用量等,是有效降低电动汽车全生命周期过程总能耗和GHGs的重要途径.     

Fe3+对同步硝化反硝化过程氮元素迁移转化及N2O释放的影响

采用SBR反应器,研究了不同浓度的Fe3+对同步硝化反硝化(simultaneous nitrification denitrification,SND)过程中氮元素迁移转化去除和N2O释放的影响.结果表明,在同步硝化反硝化过程中,系统中Fe3+浓度为20 mg·L-1时可以提高系统对氮的去除率,而60 mg·L-1的Fe3+则会对其产生抑制效果.并且,高浓度的Fe3+会刺激SND过程中N2O的释放,N2O转化率也有所提高.这主要是因为:1高浓度的Fe3+会导致污泥脱氢酶活性降低,使得NO-2在好氧阶段大量累积;2高浓度的Fe3+减少了SND过程前置厌氧阶段胞内聚合物(polyhydroxybutyrate,PHB)的含量,使得后续反硝化过程碳源减少.Fe3+对SND过程中总磷的去除有促进作用,并且Fe3+浓度越高,总磷去除率越高,这主要是因为Fe3+的存在使系统中发生了化学除磷作用.     

高浓度有机废水处理领域的CDM项目分析

清洁发展机制(CDM)项目的开发,既有利于发达国家温室气体减排任务的实现,又有利于发展中国家技术的进步。针对高浓度有机废水的特点,结合河北省石家庄市某酿酒厂废水处理沼气发电项目,对高浓度有机废水处理中的沼气发电CDM项目进行了分析,根据CDM方法学AMS-III-H计算该项目的减排量。结果表明,在CDM机制下该项目年减排量预计为39,378 tCO2,并可以获得可观的资金收益。大大减少了温室气体的排放量,具有良好的社会、经济和环境效益。     

大气硫循环中的自然硫释放研究

基于当前可获得的与该课题相关资料 ,综述了陆地生态系统对全球硫总量的贡献。第 1部分阐述了已熟知的自然硫源——海洋硫循环的了解。第 2部分给出了陆地硫循环的基本情况及各化学组分和源的相对重要性。第 3部分给出以前报导的各硫源的几种主要含硫气体的通量值 ,通过比较推导出对应各环境的代表性硫通量值。最后的第 4部分作为总结讨论了克服早先自然生态系统硫循环研究测定中的各种局限的方向并提出建议。     

人工湿地温室气体排放研究进展与减污降碳优化

全球气候变暖问题越来越受到重视,随着人工湿地广泛应用于水处理,人工湿地温室气体排放也受到关注。采用文献计量学方法,筛选分析了Web of Science（WoS）核心数据库中人工湿地温室气体排放相关文献,聚类统计了其中216篇研究文献关键词,总结了主要研究方向及进展。结果表明：1）人工湿地温室气体排放研究相关文献数量于2003年开始逐年增加,文献被引频次同样逐年上升;主要研究热点关键词聚类为四大研究方向,即基质和曝气对温室气体排放的影响、植物对温室气体排放的影响、一氧化二氮（N₂O）产生及去除路径、甲烷（CH₄）产生及去除路径。2）人工湿地基质种类及配置均会影响人工湿地温室气体排放;而曝气可改变人工湿地内部氧化还原条件导致温室气体排放发生变化;植物能够减少人工湿地温室气体排放总量,且不同植物因通气组织及生物量的差异引起人工湿地温室气体排放差异。3）人工湿地N₂O产生于硝化/反硝化、厌氧氨氧化、硝酸盐异化还原成铵等多条路径,但N₂O去除路径仅有反硝化;人工湿地CH₄产生于有机物厌氧氧化过程,其去除则包括好氧氧化和厌氧氧化2条路径。基于上述综述,提出人工湿地工艺/运行方式优选、内部配置优化、外部条件强化等方面的优化模式,并提出未来需深入研究人工湿地内部N₂O 及CH₄ 转化机制,优化调控人工湿地温室气体排放,以实现人工湿地减污降碳。

     

Greenhouse gases fluxes and soil thermal properties in a pasture in central Missouri

Fluctuations of greenhouse gases emissions and soil properties occur at short spatial and temporal scales, however, results are often reported for larger scales studies. We monitored CO2, CH4, and N2O fluxes and soil temperature (T), thermal conductivity (K), resistivity (R) and thermal di usivity (D) from 2004 to 2006 in a pasture. Soil air samples for determination of CO2, CH4 and N2O concentrations were collected from static and vented chambers and analyzed within two hours of collection with a gas chromatograph. T, K, R and D were measured in-situ using a KD2 probe. Soil samples were also taken for measurements of soil chemical and physical properties. The pasture acted as a sink in 2004, a source in 2005 and again a sink of CH4 in 2006. CO2 and CH4 were highest, but N2O as well as T, K and D were lowest in 2004. Only K was correlated with CO2 in 2004 while T correlated with both N2O (r = 0.76, p = 0.0001) and CO2 (r = 0.88, p = 0.0001) in 2005. In 2006, all gases fluxes were significantly correlated with T, K and R when the data for the entire year were considered. However, an in-depth examination of the data revealed the existence of month-to-month shifts, lack of correlation and di ering spatial structures. These results stress the need for further studies on the relationship between soil properties and gases fluxes. K and R o er a promise as potential controlling factors for greenhouse gases fluxes in this pasture.