ISC长期模型在烟台市空气污染控制规划中的应用

首次将ISCLT模型应用在烟台市空气污染综合控制规划中。研究在进行模式验证的基础上，模拟了SO2，NOx长期平均浓度，进行了城市空气污染特征分析及控制效果的预测。结果表明，ISCLT模型完全适用于在气象参数的获得受到限制的情况下模拟大气污染物的长期浓度分布；部分主要高架污染源以及低架点源是烟台SO2污染的主要来源；在市中心区、环境空气中NOx浓度的2／3来源于机动车排放；实施综合治理方案后，区域SO2浓度基本达到国家一级标准。     

北京市大气气溶胶中糖类化合物的组成及来源

采用高效阴离子交换色谱-脉冲安培检测(HPAEC-PAD)分析方法,对北京城区PM2.5和PM10中糖类化合物进行定量分析.在北京大气气溶胶中共检出14种糖类化合物,分为脱水糖、糖和糖醇共3大类.脱水糖包括左旋葡聚糖、甘露聚糖和半乳聚糖;糖包括葡萄糖、果糖和海藻糖;糖醇包括阿拉伯糖醇、甘露糖醇、丙三醇、苏糖醇、2-甲基丁四醇(2-甲基苏糖醇和2-甲基赤藓糖醇)、木糖醇和肌醇.脱水糖来源于生物质燃烧,秋冬季节的浓度水平明显高于春夏;而来源于生物源排放的糖和糖醇,冬季浓度水平明显低于其它季节.PMF源解析结果表明,北京大气气溶胶中糖类化合物的来源主要可以分为6类,包括生物质燃烧、异戊二烯SOA、土壤悬浮、真菌孢子、花粉及丙三醇富集源.     

广州市灰霾期PM10的化学组成对能见度的影响

采集广州市大气可吸入颗粒物(PM10)样品,并分别对冬、夏两季灰霾和非灰霾期PM10中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子进行分析。广州市灰霾期大气PM10中的主要化学成分按质量浓度大小排序为OC>NO3->SO24->NH4+>EC(非灰霾期则依次为OC>SO24->EC>NH4+>NO3-),其质量浓度分别为非灰霾期的4.7、12.5、3.7、3.2和2.3倍。相关性分析表明,灰霾期总碳[TC(OC+EC)]及NO3-的质量浓度对大气能见度的降低起主要作用,而非灰霾期则主要是TC和SO24-。