道路环境颗粒物浓度空间分布研究

由于交通扬尘和车辆尾气排放,道路环境颗粒物浓度高于城市其它区域,文章应用一种移动监测技术测试区域道路环境中PM10浓度空间分布,并进行了呼市城区道路环境PM10空间分布分析;采用降尘法对呼市城区不同区域30条道路进行监测,分析道路降尘空间分布规律,并对两种方法进行比较。文章给出了呼市城区道路环境PM10浓度的空间分布图...     

应用多维多箱与高斯复合模型研究大气环境容量

根据北京市自然环境、污染气象特征、大气环境过程及区域污染源分布等信息,建立了用于大气环境质量预测的多维多箱与高斯模型结合的复合模型,结合大气环境质量标准计算了不同达标率下北京市的大气PM10环境容量.研究结果表明,复合模型综合考虑了各类影响因素,预测大气环境质量时产生的相对误差较小,能有效地应用于城市大气环境容量计算.     

移动式路面尘负荷测试系统及应用

建立了一种移动测试系统能够快速得出路面尘负荷,并结合GPS仪显示路面尘负荷的空间分布。在车辆顶部和车轮后部分别安装颗粒物浓度测试仪逐秒测试2点的PM10浓度,浓度差记为c,同时利用测试逐秒的经纬度信息和车速。根据AP-42标准方法采集分析了典型道路的尘负荷,建立了路面尘负荷、车速和浓度差之间的函数关系为sL=9.89.C0.810.e-0.068s。根据测试数据得出了呼和浩特市典型道路的尘负荷空间分布,从空间分布结果结合现场调查数据可以看出,施工活动较多的区域路面尘负荷较高,路面破损和两侧有未铺装区域的路面尘负荷较高,为道路扬尘控制提供参考。     

邯郸市大气污染源排放清单建立及总量校验

邯郸作为"2+26"城市主要的重工业城市之一,位于京津冀南北传输通道的核心位置,在京津冀地区大气污染协同调控中处于重要地位.为改善当地空气质量,以邯郸市为研究对象,基于拉网式调查获取详细活动水平数据,结合相关排放因子,得到2016年邯郸市大气污染源排放清单;采用WRF-CMAQ（气象-空气质量）数值模型,模拟了2016年典型季节代表月（1月、4月、7月、10月）的空气质量,验证了数值模型的准确性;最后基于总量校验方法,反向估算了邯郸市典型污染物的排放总量,对初始大气污染源排放清单进行校验.结果表明:①2016年邯郸市SO₂、NO_x、TSP、PM₁₀、PM_2.5、CO、VOCs、NH₃的总排放量分别为78 533、183 126、497 466、258 940、124 637、3 735 355、200 309、187 299 t.②工业源是SO₂、NO_x、PM_2.5、CO和VOCs的主要排放源,分别占总排放量的74.5%、54.5%、30.6%、76.7%和28.1%;无组织扬尘源对TSP、PM₁₀、PM_2.5的贡献较大,分别占总排放量的58.5%、43.6%、30.3%;NH₃的主要排放源为农畜氨及人体和其他氨,二者排放的NH₃占总排放量的96.9%.③总量模型估算得到邯郸市PM_2.5、SO₂、NO₂年排放量分别为152 739、79 405、206 549 t;对比分析校验前、后典型污染物排放发现,校验前的大气污染源排放清单可能低估了PM_2.5和NO_x的排放量.研究显示,邯郸市污染物排放量较大,工业源为主要排放源,建议相关部门加强对工业源的管控力度.      

首都重大活动与空气重污染应急减排措施效果对比分析

以2015年"9·3"阅兵活动及同年冬季两次空气重污染红色预警为例,针对气象要素及污染物浓度变化特征进行对比分析,对不同减排措施下污染物减排比例估算,并利用WRF-CAMx模型,对减排带来的PM_(2.5)污染改善效果进行了定量评估与对比分析.结果表明,阅兵期间(8月20日至9月4日)PM_(2.5)日均浓度(19.0μg·m~(-3))分别比阅兵前(8月15～19日)和阅兵后(9月5～15日)日均浓度降低了60.0%和48.0%,第一次红色预警期间PM_(2.5)日均浓度(232.3μg·m~(-3))高于第二次红警(216.6μg·m~(-3)),第二次启动重污染红色预警之前的空气质量好于第一次红警.阅兵期间北京及周边省市污染物减排比例普遍大于红警期间,为保障"阅兵蓝"的实现提供了人为可控的有利条件."9·3"阅兵、北京首次及第二次红色预警期间采取污染物应急减排措施情况下,北京PM_(2.5)浓度分别平均降低了32.4%、 17.1%和22.0%.阅兵期间与红色预警相比,PM_(2.5)浓度降低比例较高,归因于更大力度的区域污染物协同减排以及阅兵期间易于污染物扩散的气象条件.污染减排力度、应急控制措施实施时机以及气象条件是可能影响应急污染控制措施污染改善效果的重要因素.     

蜡样芽孢杆菌中甲酸脱氢酶基因产氢研究

通过基因筛选,成功分离并克隆到蜡样芽胞杆菌XN12（Bacillus cereus XN12）的甲酸脱氢酶基因fdhF（formate dehydrogenase）,该基因全长2937bp,GC含量39.3%,编码978个氨基酸,与已报道的蜡样芽孢杆菌Q1的fdhF基因（GenBank No.CP000227.1）同源性达到100%.将其连接在表达载体pET32a上并融合His标签,构建了重组质粒pET32a-FDHF-His,转入大肠杆菌BL21（Escherichia coli BL21）后获得了高效表达.重组菌株经IPTG诱导后经WesternBlot分析表明,重组蛋白分子量约为108kDa.通过对重组菌株产氢性能试验表明,重组菌对提高产氢率具有一定促进作用,产氢量为每消耗1mol的葡萄糖和甲酸盐分别能产生0.73mol和0.20mol的氢气.     

京津冀区域PM2.5及二次无机组分污染特征研究

选取北京、石家庄和唐山作为京津冀区域典型城市,基于实地样品采集和组分分析结果,探讨PM_2.5组分中二次无机水溶性离子（SNA）浓度变化特征,并利用空气质量模型模拟结果分析重污染前后京津冀地区各类污染源大气污染物排放对PM_2.5和SNA质量浓度的贡献.结果显示：3个城市PM_2.5质量浓度整体呈现逐年下降的趋势,多数情况下SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺浓度极大值同时出现在冬季,PM_2.5化学组分较为稳定.相对于常规时段,重污染期间SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺质量浓度明显增加,重污染前一天SNA浓度占PM_2.5比值达到最高.重污染的形成是本地源排放和外来区域传输共同作用的结果,外来源对NO₃^-的贡献整体高于SO₄^2-和NH₄⁺.交通源、居民源和工业源对PM_2.5、SO₄^2-和NO₃^-浓度贡献最高,NH₄⁺主要来自居民源的排放.     

冬季电力行业对长江中游城市群空气质量影响

为分析长江中游城市群电力行业对区域冬季空气质量的影响,本研究基于自下而上建立的高分辨率排放清单,以污染最严重的典型月份1月为模拟时段,采用WRF-CAMx-PSAT模型模拟现状下电力行业对长江中游城市群的空气质量影响,并另设置关停小机组和大机组替代小机组两种减排情景,对区域空气质量影响进行评估.结果表明,电力行业小机组对区域污染物浓度贡献占整个电力行业对区域污染物浓度贡献比例较大.关停小机组和大机组替代小机组情景下,SO2、NOx和PM_(2.5)的区域浓度贡献相对于关停前削减了36.2%~39.8%、30.5%~33.5%和25.9%~30.7%,且两种减排情景的效果相近.鄂西北地区、湘西地区、襄荆宜经济带和江淮城市群四个地区的小机组污染物排放对区域电力行业污染物贡献影响最为明显,两种减排情景下污染物贡献率相对于现状情景降幅在40%~70%.因此,冬季小机组对长江中游城市群的区域影响较为明显,应加强对长江中游城市群小机组的管控.     

关于确定大气混合层高度的几种方法

本文阐述了大气混合层高度研究在环境保护中的作用，论述了大气混合层高度确定的几种方法，分析了各种方法的特点及应用前景，同时也讨论了目前在我国大气混合层高度研究中提出的一些新方法。     

关于大气污染预测方法的新探讨

本文在风速、大气稳定度联合频率和各种稳定度条件下混合层高度的基础上,用积分均值法修正的高斯模式和箱式模式分别计算石家庄市点源和面源排出的SO_2在春、夏,秋,冬四季的长期平均浓度,计算值和实测结果比较吻合,从而验证了本方法在城市和经济开发区对大气环境预测及污染防治的实用性。并结合气候、逆温等因素对计算结果进行了分析。