广西玉林市大气PM10和PM2.5中有机碳和元素碳污染特征分析

2015年7月~2016年3月期间在广西玉林市3个空气监测点位共采集环境大气颗粒物PM_(10)样品218份,PM_(2.5)样品202份,利用多波段热/光碳分析仪分析其颗粒物中有机碳和(OC)和元素碳(EC)浓度水平、时空变化、污染特征及可能来源.结果表明,玉林市PM_(10)中OC和EC质量浓度分别为10.99μg·m~(-3)和5.11μg·m~(-3);PM_(2.5)中OC和EC质量浓度分别为7.51μg·m~(-3)和4.70μg·m~(-3).3个监测点位大气中PM_(10)和PM_(2.5)冬季的OC和EC浓度水平均高于其他季节,PM_(10)、PM_(2.5)中OC和EC的相关性较好,R2分别为0.58和0.60(P均小于0.01).应用最小OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)含量进行了估算,冬季大气PM_(10)和PM_(2.5)中SOC平均质量浓度分别为14.50μg·m~(-3)和6.74μg·m~(-3),高于其他季节.PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC比值均0.5,玉林市大气中粗细颗粒物均以SOC为主.夏季PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC分别为80.6%和77.7%,为四季最高值,与夏季温度较高、光照强烈、有利于光化学反应将OC转化为SOC有关.     

成都市西南郊区夏秋季PM_(2.5)碳组分化学特征

为研究成都市西南郊区PM_(2.5)中碳组分浓度的季节变化及污染特征,分析了PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)的含量。结果表明:颗粒物PM_(2.5)、总碳(TC)、有机碳(OC)月平均质量浓度夏季比秋季略高;OC/EC平均比值在夏季和秋季分别为2.47和2.18,说明均有二次有机碳(SOC)的生成;OC和EC在夏秋季均有较强的相关性(夏季R~2为0.77,秋季R~2为0.79);SOC在夏、秋季的月平均浓度分别为4.02,2.76μg/m~3;降雨在一定程度上降低了PM_(2.5)的浓度。     

乌鲁木齐市PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中碳组分季节性变化特征

2011年1月至12月在乌鲁木齐市区用膜采样法采集了大气PM_(2.5)和PM_(2.5~10)样品,并利用热光/碳分析仪测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.通过OC与EC的粒径分布特征、比值和相关性的分析,初步分析了乌鲁木齐市大气可吸入颗粒物中碳质气溶胶污染特征,并用OC/EC比值法估算了二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,PM_(2.5)和PM_(2.5~10)的年平均质量浓度分别为92.8μg/m~3和64.7μg/m~3.PM_(2.5)中OC和EC的年平均浓度分别为13.85μg/m~3和2.38μg/m~3,PM_(2.5~10)中OC和EC的年平均浓度分别为2.63μg/m~3和0.57μg/m~3.OC和EC四季变化趋势基本一致,季浓度最高.碳组分主要集中于PM_(2.5)中,OC/EC比值范围为3.62~11.21.夏季和秋季的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中OC和EC的相关性较好(R20.65).估算得出的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中SOC的估算浓度为2.31~11.98μg/m~3和0.38~1.49μg/m~3.     

厦门市冬季大气PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征

为探讨厦门市冬季大气PM_(2.5)含碳组成特征,于2014-12-10至2015-01-09同步采集了城区和郊区的PM_(2.5)样品。采用热光透射法分析了PM_(2.5)中OC、EC的质量浓度。结果表明,近年来厦门市PM_(2.5)、OC、EC的浓度表现出逐年降低的趋势。城区和郊区的OC平均浓度分别为9.77±1.87和9.17±2.42μg/m~3,EC平均浓度分别为1.87±0.73和2.43±1.10μg/m~3,与国内外其他城市相比,厦门市冬季大气PM_(2.5)中的OC、EC浓度均处于较低水平,人为引起的大气含碳成分污染相对较轻。城区和郊区的OC/EC值均大于2,SOC占OC比例分别高达34.96%、39.03%,厦门大气PM_(2.5)中的OC受到二次污染较严重。PM_(2.5)、OC、EC的分布规律表明,OC、EC受到了除天气条件以外的其他因素如OC和EC污染源种类、源强以及二次转化程度的影响。城区(R2=0.107 9)和郊区(R2=0.341 9)的OC与EC相关性不明显,初步判断厦门市冬季PM_(2.5)中OC和EC的来源较复杂,EC可能主要来自化石燃料和生物质不完全燃烧等一次排放源,OC则主要受到化石燃料燃烧和二次污染的影响,城区污染源还包括烹饪源以及生物质燃烧。     

京津冀区域PM2.5中碳组分污染特征研究

为了解京津冀区域PM_(2.5)中碳组分污染特征,于2015年7月和10月及2016年1月和4月在北京、天津、保定、石家庄、沧州5个城市同步采集PM_(2.5)样品,采用热/光分析法分析样品中有机碳(OC)和元素碳(EC),使用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC).结果表明:京津冀区域主要城市OC、EC和SOC的年均浓度分别为12.9~28.5、4.1~7.9和3.3~10.4μg·m~(-3),OC/EC和SOC/OC的比值分别为2.4~3.0和0.26~0.32.OC和EC的浓度呈现保定石家庄沧州天津北京的空间分布特点和夏季春季秋季冬季的季节变化特点.OC/EC的比值及OC和EC的相关性在夏季最低,冬季最高,这可能与京津冀区域冬季采暖燃煤有关,冬季不利的气象条件也加剧了碳质气溶胶污染.冬季较高的SOC浓度主要与低温、气态前体物的增加以及频繁出现的逆温、小风和混合层高度降低等不利气象条件有关.京津冀区域碳质气溶胶的污染特征具有空间相似性.     

菏泽市PM2.5碳组分季节变化特征

于2015年8月到2016年4月在菏泽市城区采集PM_(2.5)颗粒,利用热/光碳分析仪测定了颗粒物中8种碳组分,获得了有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,分析了OC与EC的比值、相关性,使用OC/EC比值法估算了二次有机碳(SOC)的浓度,并使用主成分分析法研究8种碳组分含量.结果表明,(1)PM_(2.5)中OC、EC的年质量浓度变化范围分别为1.2~60.6μg·m~(-3)、0.6~24.8μg·m~(-3),OC/PM_(2.5)、EC/PM_(2.5)的季节分布特征相似:冬季春季秋季夏季;(2)OC/EC的年平均值为2.6±1.0,春夏秋冬OC、EC的相关系数分别为0.91、0.56、0.86、0.75,估算的SOC年平均浓度为(4.7±5.0)μg·m~(-3);(3)不同季节8种碳组分质量分数均为EC1最高,EC3最低.主成分分析结果显示,春秋冬这3个季节碳组分的主要来源为燃煤、机动车和生物质燃烧.     

杭甬地区大气中含碳气溶胶特征及来源分析

为了研究杭甬地区大气气溶胶中含碳气溶胶的季节性变化和它们的来源,于2014年12月至2015年11月收集了杭州和宁波2个城市中4个采样点的PM_(2.5)样品,利用碳热光学分析仪测定了样品中8种碳组分,获得了有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.在此基础上,估算了含碳气溶胶总量(TCA)和二次有机碳(SOC)的浓度水平,根据OC与EC的相关性、比值和不同碳组分的特征,分析了主要来源.结果表明:(1)杭甬地区总碳(TC)年均浓度为(14.3±4.1)μg·m~(-3),占年均PM_(2.5)浓度的(26.2±6.5)%;OC和EC的年均浓度分别为(11.3±3.4)μg·m~(-3)和(3.0±0.9)μg·m~(-3).4季中,冬季TC浓度最高;(2)杭甬地区估算的TCA年均浓度为(25.6±7.5)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的(42.2±10.0)%,SOC占OC年均值的(41.1±5.5)%;(3)杭甬地区年均OC/EC比值为4.7±1.7,落在汽车尾气排放,煤炭燃烧和生物燃料燃烧的区间内,说明这些排放源都是含碳气溶胶的主要来源.各个采样点在秋冬季都具有更高的char-EC/soot-EC比值,表明了这2个季节生物质燃烧活动的贡献也不容忽视.     

常州夏秋季PM2.5中碳质气溶胶特征及来源

为更好地了解碳质组分的特点和来源,在常州市采集了夏季(7~8月)和秋季(10~11月)60个细颗粒物(PM_(2.5))样品.采样期间,夏季PM_(2.5)、OC、EC平均浓度分别为73.0、14.3和3.3μg·m~(-3),秋季为84.2、13.2和3.5μg·m~(-3).总碳质组分(OC+EC)占PM_(2.5)总质量的24.3%(夏季)和20.7%(秋季).采用IMPROVE-A热/光反射法测定的碳质8组分结果表明,OC2、OC3、OC4和EC1相关性好(r0.92),EC2和EC3相关性较好(r0.65),说明可能的相似来源.OC与EC相关性中等,表明碳质组分来源复杂.秋季WSOC/OC(60.9%)略高于夏季(57.4%),而夏季SOC/OC(52.5%)略高于秋季(49.0%).夏季和秋季SOC/OC都低于WSOC/OC,说明部分水溶性有机碳是一次源.WSOC和SOC相关性强,进一步验证了大部分SOC具有水溶性.碳质组分之间的关系及主成分分析表明,采样期间燃煤和机动车尾气排放是碳质组分的两个主要来源.后向轨迹分析表明,采样点PM_(2.5)和碳质组分主要受当地排放源和短距离传输的影响,长距离传输贡献较小.     

南京北郊不同大气污染程度下气溶胶化学组分特征

为了解不同大气污染程度下大气细颗粒物中水溶性化合物和含碳物质的污染特征,使用瑞士万通850 professional IC型色谱仪和Model 2001热光碳分析仪分别对2015年南京北郊冬季清洁、轻/中度污染和重度污染程度下的水溶性离子、OC(有机碳)和EC(元素碳)进行了分析.结果表明,重度污染中PM_(2.5)日平均浓度为清洁天的4.0倍,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种主要二次离子平均浓度则分别为清洁天的6.4、3.1和3.9倍,且它们均以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在于清洁天和污染天中.两种呈酸性的污染天均主要受流动源影响.OC与EC的最高浓度均出现在重度污染天,分别达到49.8μg·m~(-3)和10.3μg·m~(-3).清洁天中SOC平均浓度最低(4.28μg·m~(-3)),但SOC占OC质量分数却高于另外两种污染天(41.14%).通过碳组分丰度值发现燃煤燃烧和汽油车尾气排放是观测期间内碳质颗粒物的共同主要贡献源.     

南京春季北郊地区大气PM2.5中主要化学组分及碳同位素特征

PM_(2.5)是大气的重要污染物之一,其成分复杂,为研究PM_(2.5)的污染特征及来源,于2016年3月采集南京北郊地区大气中的PM_(2.5),利用Dinoex ICS-3000和ICS-2000型离子色谱和DRI Model 2001A热/光碳分析仪分别测定了PM_(2.5)中的阴阳离子和碳质组分,利用元素分析仪-同位素质谱仪测定大气PM_(2.5)中的总碳同位素(δ~(13)CTC)组成特征.结果表明,2016年3月期间南京北郊地区PM_(2.5)污染严重,平均浓度达(106.16±48.70)μg·m~(-3),且88%观测天中存在明显的二次有机污染,SOC平均浓度为(3.58±2.78)μg·m~(-3),且在晴天条件下高浓度的二次有机碳(SOC)与紫外线作用下的O_3具有较强的相关性.大气PM_(2.5)中δ~(13)CTC值范围是-26.56‰~-23.75‰,平均值为(-25.47‰±0.63‰),结合化学组分的三相聚类分析结果可知,大气PM_(2.5)主要来源于燃煤过程、机动车排放,此外还受地质源和生物质燃烧源的影响.     

海水无机碳对过量无机氮输入引起的富营养化响应的模拟研究

模拟研究了在添加过量无机氮造成海水的富营养化条件下,水体pH、无机碳体系、海-气CO2通量的变化过程,探讨了海水无机碳对过量无机氮输入引起的富营养化响应机制.结果表明, NO-3添加组中,当浓度≤37.60μmol·L-1,时, HCO-3、p(CO2)增加, pH、CO2-3下降;当浓度≥188μmol·L-1,时,则正好相反. NH 4添加组中,当浓度≤25.20μmol·L-1时能够明显促进水体HCO-3、p(CO2)减少, pH、CO2-3增加,水体表现为吸收大气CO2;当浓度≥126μmol·L-1时,水体表现为向大气释放CO2,且强度随浓度的增加而增强. N0-2添加组中,当N0-2浓度在7.90μmol·L-1时, HCO-3、p(CO2)呈明显的下降趋势, pH、CO2-3则随时间明显增加,水体表现为吸收大气CO2且强度随时间的增加而增强,而当N0-2高于和低于此浓度时,无机碳变化不明显.水体Chl-a较对照组的增加量(△Chl-a)与△p(CO2)具有很好的负相关关系(r=-0.87, p<0.0001, n=16),表明造成以上差异的原因与水体中浮游植物在不同形式不同浓度无机氮作用下对水体无机碳利用性不同有关.     

小麦秸秆生物质炭施用对不同耕作措施土壤碳含量变化的影响

为探究生物质炭施用对不同耕作条件下土壤碳含量的影响,通过室内恒温培养试验,以免耕和翻耕土壤为研究对象,分别添加0、5和20 g·kg^-1的小麦生物质炭,分析生物质炭对免耕和翻耕土壤有机碳（SOC）、可溶性有机碳（DOC）、微生物生物量碳（MBC）、易氧化有机碳（ROC）、pH、无机碳（SIC）、水溶性Ca和Mg以及土壤CO₂排放的影响.结果表明：①与对照相比,不同用量的生物质炭添加下,免耕处理土壤SOC、ROC、DOC、水溶性Ca和Mg分别增加20.3%~105.6%、0.5%~36.0%、0.8%~30.5%、3.5%~42.3%和2.4%~75.2%;翻耕处理土壤SOC、ROC、DOC、水溶性Ca和Mg分别增加29.2%~145.1%、1.3%~63.9%、2.4%~55.6%、18.2%~89.8%和10.1%~150.5%;且随着生物质炭施用量增加而增大.5 g·kg^-1的小麦生物质炭施用量下,免耕土壤CO₂累积排放量最大,而翻耕土壤CO₂累积排放量随着生物质炭施用量增加而增大.培养结束时,与对照相比,翻耕土壤MBC增加35.5%~45.7%,且土壤MBC随着生物质炭施用量的增加而增大.生物质炭施用对翻耕和免耕土壤pH和SIC没有显著性影响.②相同用量的生物质炭施用条件下,与翻耕相比,免耕土壤CO₂累积排放量、SOC、ROC、DOC、MBC、水溶性Ca和Mg含量分别增加了34.2%~79.0%、8.9%~45.5%、28.2%~73.9%、40.4%~78.4%、0.2%~131.7%、8.7%~39.8%和0.3%~61.0%;土壤pH和SIC分别降低0.08~0.17个单位和2.4%~13.9%.综上所述,生物质炭添加增加了免耕和翻耕土壤总有机碳、活性有机碳、水溶性Ca和Mg的含量以及土壤CO₂累积排放量,但对土壤无机碳含量没有显著性的影响.     

海-陆大气交汇作用下青岛冬季大气PM2.5污染特征与来源解析

为了研究海-陆大气交汇作用对沿海城市大气污染物的传输与扩散的影响,于2019年11月18日至12月23日在青岛观测站采集大气PM_2.5样品,对PM_2.5中的水溶性离子、无机元素和碳质组分特征进行了分析,并结合后向轨迹聚类分析模型和PMF模型等方法对青岛市冬季大气污染来源进行分析.结果表明,青岛冬季ρ(PM_2.5)平均值为61.0μg·m^-3,其中,ρ（水溶性离子）、ρ（无机元素）、ρ（OC）和ρ（EC）平均值分别为29.9、 5.46、 10.2和3.82μg·m^-3;二次离子(SO₄^2-、 NO^-₃、 NH⁺₄)和地壳元素（Si、 K、 Ca、 Fe、 Ti）是主要的离子和元素成分,分别占水溶性离子和无机元素的89.3%和61.1%.青岛市大气主要受局部海陆风气流影响（43.4%）,其次是季风气流（36.2%）,冷空气气流对青岛影响较低（20.4...     

北京城区大气PM_(2.5)主要化学组分及污染特征

为了解北京城区大气PM2.5主要化学组成特征,于2012年8月─2013年7月对城区石景山、东四和通州3个采样点及城区对照点定陵和区域传输点榆垡开展为期1 a的PM2.5组分研究,共获得268组样品.结果表明:城区平均质量浓度大于1.0μg/m3的组分有OC、NO3-、SO42-、NH4+、EC、Cl-、Si、Ca、Al、K+,其中ρ(OC)、ρ(NO3-)、ρ(SO42-)、ρ(NH4+)分别为(22.2±17.1)、(21.5±25.9)、(19.8±23.7)、(14.3±16.8)μg/m3,分别占ρ(PM2.5)的17.9%、17.3%、15.9%、11.5%,城区各主要组分的平均质量浓度明显大于对照点;城区各采样点之间主要组分所占比例相差不大,与城区对照点、区域传输点差异明显;春、夏、秋、冬四季城区采样点的主要组分均为OC、NO3-、SO42-、NH4+,这4种组分质量浓度之和分别占各季ρ(PM2.5)的62.5%、54.2%、46.0%、62.7%,其中春季ρ(NO3-)、夏季ρ(SO42-)、秋冬季的ρ(OC)相对较高;北京城区各采样点均受SOC影响较大,OC/EC〔ρ(OC)/ρ(EC)〕的平均值为5.7,城区SNA(二次无机气溶胶)占ρ(PM2.5)的比例(15.0%~53.1%)和NO3-/SO42-〔ρ(NO3-)/ρ(SO42-)〕(0.47~1.36)均随空气质量指数上升而增加,同时观测期间北京城区PM2.5中NO3-/SO42-的平均值为1.14,较往年明显增大,表明目前北京城区的PM2.5排放源逐步由以固定源为主向固定源和移动源并重的方向发展.     

桂江主要离子及溶解无机碳的生物地球化学过程

河流水体的化学组成记录了流域内各种自然过程与人类活动的信息.对西江一级支流桂江化学径流的分析结果表明,桂江水体的离子组成主要受碳酸盐岩化学风化过程的控制,CO2是这一过程的主要侵蚀介质;H2SO4对碳酸盐岩的风化影响桂江河水的化学组成.大气沉降、人类活动、碳酸盐岩和硅酸盐岩化学风化对桂江水体贡献的溶解物质分别占总溶解物质的2.7%、6.3%、72.8%和18.2%.河流溶解无机碳(DIC)的稳定同位素组成(δ13CDIC)揭示桂江河水中的DIC明显被浮游植物的光合作用所利用.浮游植物初级生产力对桂江颗粒有机碳(POC)的贡献达22.3%~30.9%,这表明岩石风化来源的DIC经浮游植物的光合作用转化为有机碳,并在迁移过程中部分沉积水体底部,进而形成埋藏有机碳.     

岩溶区地下水补给型水库表层无机碳时空变化特征及影响因素

为更深入地认识岩溶区地下水补给型水库表层无机碳的循环过程,于2014-07-12~2014-07-20期间,以广西上林县大龙洞岩溶水库表层水体为研究体系,对无机碳循环研究的重要指标进行定点观测和高密度的昼夜监测.结果发现:1从上游到下游DIC含量和水体p CO2值逐渐增加[DIC(平均):122.88 mg·L-1增至172.02 mg·L-1,p CO2(平均):637.91×10-6增至1 399.97×10-6],δ13CDIC值逐渐偏负[δ13CDIC(平均):-4.34‰降至-6.97‰].2库区均为大气CO2的源,CO2交换通量在7.11~335.54 mg·(m2·h)-1之间,平均125.03 mg·(m2·h)-1,上游和下游地区CO2交换通量较大[平均131.73 mg·(m2·h)-1、170.25 mg·(m2·h)-1],中游狭窄地区CO2交换通量较小[平均116.05 mg·(m2·h)-1].3表层水体p CO2值和水-气界面CO2交换通量存在晚上升高,白天降低的昼夜变化规律,且与叶绿素a(Chla)呈负相关关系.分析认为:1大龙洞水库表层水体DIC含量、δ13CDIC值和水体p CO2的空间分布主要受浮游植物浓度、浊度、电导率、水深、透明度等的影响,而水-气界面CO2交换通量除了受浮游植物浓度空间变化的影响外还受风速的影响.2浮游植物昼夜垂向运动及光合作用和呼吸作用昼夜变化控制着水库表层水体溶解性无机碳的昼夜循环过程.     

泥样的总有机碳测定中无机碳的确定

利用非分散虹外吸收分析仪器来测定泥样品中的总有机碳,对其中泥样中的无机碳的确定进行探讨.     

伊犁河谷核心区春季PM2.5组分特征及来源解析

为研究伊犁河谷核心区春季大气细颗粒物(PM_2.5)中无机元素、水溶性离子和碳组分特征和来源,于2021年4月20～29日在伊犁河谷核心区布设6个环境采样点,对PM_2.5中水溶性离子、无机元素和碳组分等51种化学组分进行分析,并使用化学质量平衡(CMB)模型对其来源进行解析.结果表明,采样期间ρ(PM_2.5)变化范围介于9～35μg·m^-3.Si、 Ca、 Al、 Na、 Mg、 Fe和K等地壳元素占比较高,占PM_2.5的12%,表明春季PM_2.5受到明显的扬尘源的影响.富集因子结果表明,Zn、 Ni、 Cr、 Pb、 Cu和As元素主要来源于化石燃料燃烧和机动车排放.元素组分的空间分布特征受采样点周边环境的影响,新政府片区受燃煤源的影响较大,故As浓度较高,伊宁市局和第二水厂受机动车影响较大,Sb和Sn浓度较高.PM_2.5中9种水溶性离子(WSIIs)的浓度占PM_2.5的33.2%,其中ρ(SO^2-     

微藻利用不同无机碳途径的定量方法

以莱茵衣藻和蛋白核小球藻为实验材料,通过向培养液中添加两种标记δ¹³C的碳酸氢钠来培养微藻。根据获得的微藻藻体的稳定碳同位素组成,运用双同位素示踪模型,成功计算出了微藻利用不同碳源的份额。并通过添加胞外碳酸酐酶特异性抑制剂(AZ),进一步获得了微藻利用不同无机碳途径的份额。本研究建立的双同位素示踪模型是一种快速定量碳源利用途径的实用方法。     

南京北郊冬夏季大气PM2.5中碳质组分浓度及同位素组成研究

为研究南京北郊不同季节PM_(2.5)中碳质组分的主要来源,分别在2014年1月1—23日和2014年7月3—22日进行PM_(2.5)样品采集,并分析其中有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度及总碳同位素组成.结果表明,冬季PM_(2.5)浓度高于夏季,平均值为(146.69±64.67)μg·m-3,OC、EC浓度较高,分别为(14.77±5.58)μg·m-3与(9.01±4.74)μg·m-3;而夏季PM_(2.5)浓度为(57.69±23.80)μg·m-3,OC、EC浓度分别为(5.94±2.20)μg·m-3和(2.78±1.25)μg·m-3.二次有机碳(SOC)占OC比重较小,冬、夏两季分别为36.99%与27.37%,这与采样点紧邻公路主干道使颗粒物未得到充分的二次反应有关.南京北郊冬季δ13C平均值为-25.38‰±0.36‰,夏季为-26.50‰±0.58‰,通过与潜在污染源的δ13C值对比,推断出采样期间冬季主要的潜在碳质污染源为煤炭燃烧及机动车尾气,夏季主要的潜在碳质污染源为生物质燃烧及汽车尾气.