北京上甸子区域大气本底站HCFC-22在线观测研究

2007年4月～2008年3月,利用GC-ECD在线观测系统,在北京上甸子区域大气本底站开展了HCFC-22在线观测,讨论了北京上甸子站HCFC-22浓度水平并初步分析其影响因素.该站大气HCFC-22浓度(摩尔分数,下同)为(278.1±113.6)×10-12.利用逐步逼近回归法进行本底值筛分,本底浓度为(199.5±5.1)×10-12,与北半球同纬度带Mace Head和TrinidadHead本底站观测结果基本一致;非本底浓度为(312.1±121.0)×10-12,出现频率69.8%,表明该站受到较强HCFC-22排放源及输送的影响.上甸子站HCFC-22本底浓度季节变化不明显,但非本底浓度呈现夏高冬低的特点,平均非本底浓度最高月(7月)比最低月(1月)高100.9×10-12,与HCFC-22排放的季节性有关.结合风向分析,该站西南扇区平均浓度(327.3×10-12)比东北扇区(236.2×10-12)高91.1×10-12.HCFC-22高浓度水平主要由W-WSW-SW方向贡献引起,NNE-N-NE方向则使得全年HCFC-22浓度水平明显降低.     

中国区域HCFC-142b排放量模式反演研究

利用拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART结合上甸子区域本底站在线观测HCFC-142b数据,采取自上而下的反演方法,估算了2009和2010年中国HCFC-142b的排放量分别为10.82kt/a和15.42kt/a,分别占全球HCFC-142b排放量的29.7%和45.8%.反演HCFC-142b排放量的空间分布结果显示其排放源主要集中在京津冀、四川、山东西部以及长江中下游地区,与相关研究中自下而上方法获得的排放量分布一致.模式反演源较先验源更接近观测数据,2009年相关系数从0.38提高到0.47,2010年相关系数则从0.60提高到0.65.     

大气氢氟碳化物采样分析和质量控制方法研究

用自组装采样系统冲洗双口不锈钢采样罐,并采集大气样品至1.36×105 Pa,在实验室利用自组装气相色谱-质谱联用(GC-MS)系统分析样品,对6种主要氢氟碳化物(HFCs)分析精度为0.24%~1.02%.空白实验表明,采样-分析过程未引入污染.通过压力-体积曲线对进样压力变化的影响进行了校正.回收率实验及存储实验表明,6种HFCs回收率范围为99.5%~100.4%,存储112d内HFCs浓度没有显著变化.在北京上甸子区域大气本底站采集80m梯度塔顶大气样品并分析,2个串联采样罐HFCs浓度差值范围为0.04×10-12~0.16×10-12.采样分析与同期该站GC-MS在线观测系统获得的HFCs浓度差值范围为-0.17×10-12~-0.86×10-12.本研究建立的采样-分析-质量控制方法和流程适用于大气中HFCs高精度观测.     

北京上甸子区域大气本底站甲基氯仿在线观测研究

利用GC-ECD在线观测系统,在北京上甸子区域大气本底站开展了甲基氯仿(CH3CCl3)2年在线观测,利用逐步逼近回归法进行本底值筛分,讨论了上甸子站CH3CCl3浓度水平及其变化趋势.该站2009年和2010年的年均大气CH3CCl3本底浓度(摩尔分数,下同)分别为(9.03±0.53)×10-12和(7.73±0.47)×10-12,本底数据出现频率为61.1%(2009年)和60.4%(2010年).上甸子站CH3CCl3浓度水平与北半球同纬度带本底站观测结果基本一致,低于文献报道的2001~2005年间我国华南区域和城市观测的结果.观测期间本底浓度呈下降趋势,下降率为1.39×10-12a-1.结合风向分析,该站CH3CCl3平均浓度最高的风向来自西南扇区,而平均浓度最低的风向来自东北扇区,不同风向的浓度差值分别为0.77×10-12(2009年)和0.52×10-12(2010年).2010年各风向CH3CCl3平均浓度比2009年降低1.03×10-12~1.68×10-12.     

气相色谱法对本底大气氧化亚氮浓度的标气定量方法研究

利用气相色谱-电子捕获检测器法(GC-ECD)测量大气中氧化亚氮(N_2O)浓度是目前广泛使用的方法,但ECD分析N_2O时存在线性范围较窄的缺点,因此,标气数量和定量方式是决定分析结果的关键因素.基于此,本文对比分析了单点线性校正法(S)、多点线性拟合法(D)、单瓶标气近似校正法(SA)、单瓶标气比值校正法(SC)对N_2O检测分析结果的差异.结果表明,SA定量相对误差最小,对测试使用的6瓶标气定值平均误差为0.09×10~(-9).根据本底大气N_2O观测精度要求,以及我国大气N_2O浓度变化范围较大的特征,推荐选用SA法对大气中N_2O浓度进行定值.依据所选方法对黑龙江龙凤山本底站大气N_2O浓度进行观测(2015年1—12月),结果显示,黑龙江龙凤山站大气N_2O浓度最高值出现在4—5月,平均值超过330×10~(-9).该站大气N_2O浓度主要受人为活动排放的影响.     

北京上甸子站气相色谱法大气CH4和CO在线观测方法研究

参照瓦里关全球大气本底站气相色谱在线观测系统的设计,通过系统调试、测试和参数优化,于2009年在北京上甸子区域大气本底站建立了高精度气相色谱法大气CH4和CO在线观测系统.该系统对CH4和CO的测量精度分别优于0.03%和0.45%,达到世界气象组织全球大气观测计划(WMO/GAW)的质量目标.研究建立了与该系统配套的标气选取方法及运行序列:选取可基本涵盖该站大气CH4和CO浓度范围的2瓶标气作为工作标气,其中CH4浓度分别为2 007.1×10-9、1 809.5×10-9(摩尔分数,下同),CO浓度分别为405.6×10-9、123.8×10-9,在高低浓度工作标气之间穿插分析3次大气样品,能够保证测量的准确度(观测浓度的标准偏差CH4<1.7×10-9、CO<1×10-9),同时可最大程度地节省工作标气.该方法已应用于华北地区本底大气CH4和CO的高精度连续观测.     

龙凤山站大气CO2浓度2种筛分方法对比研究

针对黑龙江龙凤山区域本底站2009年1月~2011年12月大气CO2在线观测数据,研究基于地面风、日变化等大气本底/非本底数据筛分方法(SWDV)和稳健局部近似回归大气本底/非本底数据筛分方法(REBS)在龙凤山区域本底站的适用性.研究表明:2种筛分方法在春、秋和冬季都能很好反映龙凤山大气CO2浓度的趋势变化及局地源汇对观测CO2浓度的影响,对于高浓度的非本底数据都能够较好的识别,但在夏季使用REBS方法会影响筛分的准确性,不建议在龙凤山区域本底站使用REBS筛分方法.SWDV和REBS法筛分出的本底数据分别占总数据量的30.7%和 58.9%.2种方法均筛分为本底浓度和非本底浓度的数据分别占总数据量的21.5%和32.0%.二者筛分的本底季平均浓度在春季相差最小为(0.1±0.3)×10-6(摩尔比,下同),冬季和秋季次之,在夏季相差最大为(4.2±1.0)×10-6.典型个例分析表明,SWDV法会将白天一些受西南污染气流影响的CO2浓度误筛分为本底浓度,REBS法会将个别在静稳天气条件下受局地影响大的CO2观测值误筛分为本底浓度.夏季局地污染状况可能被植被强烈的光合作用抵消,CO2浓度变化不大,使得REBS误筛分为本底浓度,以及对于一些较低的CO2浓度值,REBS误筛分为非本底浓度,这些因素导致2种筛分方法在夏季本底浓度差别较大.     

北京上甸子区域大气本底站四氯化碳(CCl_4)在线观测

利用自组装GC-ECD系统在北京上甸子区域大气本底站开展大气四氯化碳(CCl4)摩尔分数在线观测.2007年4月～2008年3月期间,该站CCl4本底摩尔分数(89.4±0.7)×10-12,与北半球同纬度带Mace Head和Trinidad Head本底站观测结果基本一致;非本底摩尔分数(94.7±5.1)×10-12,出现频率63.6%,表明该站也能捕捉到高摩尔分数CCl4空气团输送信息;CCl4本底摩尔分数变化较小,且没有明显的季节变化;非本底摩尔分数呈现夏高冬低的特点,平均非本底摩尔分数最高月份(6月)比最低月份(1月)高7.6×10-12.应用CO比值相关法初步估算2007年4月～2008年3月我国CCl4排放量约4.7kt·a-1,与文献报道Bottom-up方法估算我国同期CCl4排放量接近;CO比值相关法估算CCl4排放量的不确定性主要来自同源假设及观测站代表性.     

北京大气中CFC-11的浓度观测与变化趋势

近几年大气中CFC的浓度在人类活动的影响下发生了迅速变化,考虑到CFC浓度变化对平流层臭氧和全球变暖的影响,采用两步深冷冻浓缩自动进样系统,配以气相色谱/质谱联机对北京大气中的CFC-11进行了连续观测.结果表明,1999～2003年CFC-11的浓度季节变化均呈单峰形态,峰值出现在7～8月,月平均浓度最高值为1149.5±531.9×10^-12(体积分数);谷值出现在春季的3～5月份,月平均浓度最低值为487.5±131.5×10^-12(体积分数);北京大气中CF-11年平均浓度在观测时间段内呈先上升后下降的趋势,其中1995～1998年增长较快,平均增长率为17.9%,1999年后呈缓慢下降趋势,平均下降率为10.7%,平均浓度是Mauna Loa全球基准观测站观测到大气本底CFC-11浓度的3～5倍.     

北京上甸子大气本底站氢氟碳化物在线观测研究

在北京上甸子区域大气本底站利用气相色谱/质谱联用（GC-MS）系统对大气中11种氢氟碳化物（HFCs）开展在线观测研究.2018年1~12月,HFC-23、HFC-32、HFC-125、HFC-134a、HFC-143a、HFC-152a、HFC-227ea、HFC-236fa、HFC-245fa、HFC-365mfc、HFC-4310mee本底数据浓度分别为：（31.9±0.4）×10^-12、（22.1±1.7）×10^-12、（29.3±1.3）×10^-12、（110.2±2.4）×10^-12、（24.0±0.3）×10^-12、（10.3±0.7）×10^-12、（1.59±0.04）×10^-12、（0.19±0.01）×10^-12、（3.30±0.08）×10^-12、（1.27±0.03）×10^-12、（0.28±0.01）×10^-12;本底数据出现频率分别为：34.5%、23.4%、22.5%、24.6%、24.5%、42.5%、24.3%、46.4%、38.3%、68.1%、77.9%;非本底数据浓度分别为：（39.2±11.1）×10^-12、（47.7±21.8）×10^-12、（38.6±8.7）×10^-12、（137.3±15.7）×10^-12、（26.1±2.2）×10^-12、（15.9±7.0）×10^-12、（2.77±1.11）×10^-12、（0.25±0.06）×10^-12、（4.10±0.97）×10^-12、（1.34±0.06）×10^-12、（0.30±0.01）×10^-12.HFC-32、HFC-125、HFC-134a、HFC-143a、HFC-227ea本底浓度呈线性上升趋势,年增长率分别为：4.4×10^-12,3.8×10^-12,7.3×10^-12,1.0×10^-12,0.14×10^-12a^-1,而HFC-152a呈现明显的季节变化.以CO为示踪物利用示踪物比值相关法估算了HFC-23、HFC-32、HFC-125、HFC-143a、HFC-152a、HFC-236fa、HFC-245fa排放量,分别为6.4,17,14,27,4.0,0.10,1.3kt/a.     

气相色谱-脉冲氦离子化检测法(GC-PDHID)分析大气中分子氢(H2)浓度

在商用Agilent7890A型气相色谱的基础上,通过自组装、集成及调试,建成了基于气相色谱-脉冲氦离子化检测器(GCPDHID,gas chromatography-pulsed discharge helium ionization detector)观测大气中H2浓度的高精度分析系统.系统采用保留时间定性,峰高定量,最低检测限约为1×10-9(摩尔分数,下同).对浓度约为600×10-9的标气重复进样140次用峰高定量的标准偏差优于0.3×10-9.系统对409.30×10-9~867.74×10-9浓度范围的大气H2具有较好的线性响应.系统使用2瓶标气定量,满足世界气象组织/全球大气观测计划(WMO/GAW)对本底大气H2观测的比对目标.2013年1~11月在广州城区开展大气H2采样观测,采集的样品运回北京实验室利用所建系统进行浓度分析,结果表明该城区大气H2浓度在450×10-9~700×10-9之间波动,观测到最低值出现在每日14:00(北京时,下同),最高值在20:00,其大气H2季节变化趋势与北半球同纬度站点情况类似.     

Laboratory studies of some halogenated ethanes and ethers: Measurements of rates of reaction with OH and of infrared absorption cross-sections

We have measured, using a conventional discharge-flow resonance-fluorescence technique, the rates of reaction between the hydroxyl radical and a series of halogenated ethanes and ethers for the temperature range 230–423 K. Our measurements gave the following Arrhenius expressions (units are cm³ molecule⁻¹ s⁻¹): CF₂HCH₃ (HFC-152), 14.2 × 10⁻¹³ exp-(1050/T); CF₂ClCH₃ (HCFC-142b), 2.6 × 10⁻¹³ exp-(1230/T); CFCl₂CH₃ (HCFC-141b), 5.8 × 10⁻¹³ exp-(1100/T); CF₃CFH₂ (HFC-134a), 5.8 × 10⁻¹³ exp-(1350/T); CF₃CF₂H (HFC-125), 2.8 × 10⁻¹³ exp-(1350/T); CF₃CCl₂H (HCFC-123), 11.8 × 10⁻¹³ exp-(900/T); CF₂HOCF₂CFClH, (enflurane), 6.1 × 10⁻¹³ exp-(1080/T); CFH₂OCH(CF₃)₂, (sevoflurane), 15.3 × 10⁻¹³ exp-(900/T). In two cases, we measured rate constants only at room temperature: CF₃CClBrH (halothane), 6 × 10⁻¹⁴ and CF₂HOCClHCF₃ (isoflurane), 2.1 × 10⁻¹⁴.We also report the following values for the integrated absorption cross-sections of the compounds in the spectral region 800–1200 cm⁻¹ in units of cm⁻² atm⁻¹: CF₂HCH₃, 1155; CF₂ClCH₃, 1422; CFCl₂CH₃, 1995; CF₃CFH₂, 2686; CF₃CF₂H, 1970, CF₃CCl₂H, 1411; CF₃CClBrH, 1400; CF₂HOCF₂CFClH, 4800; CF₂HOCClHCF₃, 3900; CFH₂OCH(CF₃)₂, 2550. We use our measurements to calculate ozone depletion potentials and greenhouse warming potentials relative to CFCl₃ for each compound.     

2015年北京大气VOCs时空分布及反应活性特征

2015年在北京市城区东四、东南边界点永乐店、以及背景点定陵进行了全年连续VOCs监测,其中市区的大气VOCs年均摩尔分数为（48.93±31.03）×10^-9,东南边界的年均摩尔分数为（54.55±39.64）×10^-9,背景点定陵年均摩尔分数为（28.25±21.26）×10^-9.组分中烷烃占比最高,之后依次是含氧VOCs,烯烃、芳香烃、卤代烃和乙炔等物质.VOCs浓度整体呈现冬天高,夏天低,夜间高,白天低的特点.城区乙炔在春、夏、秋季浓度较高,冬季东南边界点乙炔浓度较高.在人为源干扰较小的背景点,含氧VOCs每天的中午以及每年的夏天阳光充足时浓度较高.VOCs中年均摩尔分数较高的物种主要是乙烷、乙炔、乙烯、乙醛、丙烷、丙酮、正丁烷、二氯甲烷等低碳物质.高碳物质中苯和甲苯年均摩尔分数相对较高.从甲苯/苯比值发现北京VOCs除交通源外受到其他多种源的共同影响.而乙烷/乙炔比值发现北京受到气团老化影响较严重,尤其东南边界受到周边老化气团传输的影响较大.从异戊烷占总VOCs比例变化上发现夏季高温使汽油挥发情况比其他季节严重.从活性上分析,东南边界的臭氧生成潜势最高,市区其次,定陵较低.对臭氧生成潜势贡献较大的物种是乙烯、丙烯、乙醛、间/对-二甲苯和甲苯,而摩尔分数较高的烷烃对臭氧生成潜势贡献不大.     

浙江临安大气本底站CO浓度及变化特征

利用基于光腔衰荡光谱(CRDS)技术自组装的大气CO在线观测系统,于2010年9月~2012年2月在浙江省临安大气本底站对大气CO进行了在线观测.结果表明临安站四季CO日变化明显受人为活动影响,分别在每日07:00~10:00和19:00~20:00出现峰值,夏季CO日平均浓度和振幅均最低,分别为314.3×10-9±7.6×10-9(摩尔分数,下同)和50.1×10-9±47.9×10-9.该站全年大气CO浓度呈现冬春季高、夏季低的趋势,与北半球瑞士Jungfraujoch站、青海瓦里关等站基本一致,但平均浓度明显高于其他国际站点,全年CO月均值振幅约为286.8×10-9±19.2×10-9.后向轨迹聚类和地面风结果分析表明,临安站非本底CO浓度主要来自于N-NNE-ENE扇区内城市及工业等人为排放所引起.春、夏和冬季最大的浓度抬升均出现在ENE风向,冬季抬升值最大,约为106.3×10-9±58.0×10-9.     

松花江流域河流沉积物中多氯联苯的分布、来源及风险评价

为查明松花江流域沉积物中多氯联苯(PCBs)分布、来源及污染现状,利用GC-ECD和GC-MS测定松花江流域沉积物中PCBs含量,并运用美国国家环保署法(EPA)、加拿大沉积物环境质量标准(SQG)和潜在生态危害指数法(Er)对沉积物中PCBs生态风险进行评价.结果表明,河流沉积物中均有2～10氯代的PCBs同系物被检出;松花江流域沉积物中PCBs含量介于0.83～125.53 ng.g-1,其中嫩江为0.83～4.44 ng.g-1,第二松花江为12.44～125.53 ng.g-1,松花江干流为1.74～6.25ng.g-1;沉积物中PCBs含量最高的是第二松花江,主要来源于沿江分布的与油漆、绝缘材料等工业品有关的污染源,其它河流沉积物中以二氯联苯为主的PCBs主要来源于大气沉降.3种方法(EPA、SQG、Er)的风险评价显示第二松花江沉积物中的PCBs已达到中等到较强程度的污染,其它河流沉积物中的PCBs暂无生态风险.     

天津市郊夏季VOCs化学特征及其时间精细化的来源解析

夏季为环境空气中臭氧污染事件的频发时期,针对挥发性有机化合物(VOCs)及其臭氧生成潜势(OFP)的时间精细化的来源解析研究,对有效地进行臭氧污染防控具有非常重要的作用.利用2019年夏季(6～8月)天津市郊区点位监测的小时分辨率VOCs在线数据,分析臭氧污染事件和非臭氧污染时期环境受体中VOCs及其OFP的变化特征,并利用正定矩阵因子分解(PMF)模型进行精细化的来源解析研究.结果表明,夏季环境受体中VOCs平均体积分数为24.42×10-9,臭氧污染事件中的VOCs平均体积分数为27.72×10-9,较非臭氧污染时期增加15.69％.夏季总VOCs(TVOCs)的OFP为87.92×10-9,其中烯烃的OFP最高,对TVOCs的OFP的贡献达58.28％.臭氧污染事件中TVOCs的OFP为102.68×10-9,较非臭氧污染时期增加19.59％.臭氧污染事件中VOCs的来源分别为石化工业及汽油挥发(29.44％)、柴油车尾气(23.52％)、液化石油气及汽油车尾气(22.00％)、天然气及燃烧(13.41％)、溶剂使用(6.14％)和植物排放(5.49％).相比于非臭氧污染时期,液化石油气及汽油车尾气和柴油车尾气分别增长4.84％和5.29％.石化工业及汽油挥发和植物排放的贡献均表现为08:00开始上升,11:00达到最高,这与太阳辐射增强和温度不断上升密切相关.液化石油气及汽油车尾气和柴油车尾气均具有明显的早晚高峰特征,并在夜间(00:00～06:00)保持较高贡献水平.根据PMF结果并结合OFP的计算方法,解析了不同源类对臭氧生成潜势的 贡献.石化工业及汽油挥发(31.01％)和柴油车尾气(36.64％)是较高贡献源类,相比非臭氧污染时期分别增加了 1.74％和8.27％;并且石化工业及汽油挥发贡献率在臭氧污染事件发生过程的上升阶段显著增加,而在下降阶段明显下降.