保定市PM2.5和臭氧污染特征分析

为深入了解保定市空气质量状况,揭示PM_2.5与臭氧(O₃)的变化特征及相互关系,利用小波分析法对保定市2013—2020年每年4—9月AQI、PM_2.5、O₃-8 h (O₃日最大8 h滑动平均值)和NO₂浓度的逐日数据进行分析. 结果表明:①2013—2018年保定市O₃污染呈逐年加重趋势,最大日浓度达到347 μg/m3;随着治理措施的颁布与实施,PM_2.5超标天数由2013年的97 d减至2020年的1 d,PM_2.5超标情况逐年改善. ②O₃超标天数由2013年的3 d增至2018年的95 d,2020年减至61 d;O₃超标天数占PM_2.5和O₃超标总天数的比例从2013年的3%增至2020年的98%,说明O₃逐渐成为影响保定市空气质量的主要污染物. ③2013年保定市O₃-8 h浓度低于“2+26”城市均值,2014—2020年O₃-8 h浓度高于或接近“2+26”城市均值,说明近年来保定市O₃-8 h浓度的升幅已超过“2+26”城市的平均水平. ④小波分析发现,2013—2020年(除2015年和2018年外)AQI与PM_2.5污染序列的第1主周期相近,从2017年开始,AQI与O₃-8 h污染序列的第1主周期和第2主周期均一致,说明近年来保定市空气污染逐渐由PM_2.5污染转为PM_2.5与O₃复合污染. ⑤在同一时间尺度范围内,PM_2.5与O₃-8 h污染序列的震荡频率基本一致,说明二者存在较明显的正相关关系;2015—2019年,NO₂与O₃-8 h污染序列的震荡频率趋于一致,说明保定市O₃-8 h浓度受前体物NO₂影响较大,2020年震荡频率有较大差异,这可能与新冠肺炎疫情复工后生产规模尚未完全恢复,致使NO₂、PM_2.5等污染物排放强度同比降低有关. 因此,减少NO₂排放,协同控制多污染物是实现保定市空气质量改善的主要途径.      

成渝城市群臭氧污染特征及影响因素分析

为研究成渝城市群O_3污染特征及其影响因素,对成渝城市群15个城市2015—2016年国控环境监测站点和国家气象台站数据进行了研究.结果表明,研究区域15个城市均存在不同程度的O_3超标现象.2015—2016年成渝城市群O_3污染形势愈发严峻,春末及夏季污染最为严重,且在7月达到O_3浓度峰值(118μg·m~(-3)),O_3污染空间分布呈片状,以资阳为中心的遂宁、眉山、成都等城市为O_3污染较为严重的区域.颗粒物、NO_2及CO均与O_3有显著相关性,其中,颗粒物与O_3浓度在冬季呈负相关,在夏季则表现为正相关.太阳辐射、气温、相对湿度及流场均是影响O_3浓度的重要因子,强辐射、高温及低湿易形成较高浓度的O_3,相对湿度对O_3浓度的影响呈先升后降的关系.     

广州番禺区不同地类的非点源污染排放特征

在广州番禺区建设代表城市、农田、村镇、园地4类典型集水区的径流试验小区,对每个径流小区采集3场有效降雨径流以研究不同土地利用类型的非点源污染负荷输出特征。结果表明,不同土地利用类型的污染物输出浓度差别较大,TSS和COD输出浓度(EMC值)的大小排列顺序为园地>农田>村镇>城市;NH3--N为农田>城市>园地>村镇;NO3--N为城市>农田>村镇>园地;TN为农田>城市>园地>村镇;TP为农田>园地>城市>村镇。对于农田集水区,TSS和COD的输出明显受降雨的影响,而N、P污染物的输出受施肥的影响更为显著;对于城市集水区,晴天累积污染物的数量和降雨情况是决定初期径流中污染负荷的主要因素。污染负荷与径流量之间相关性显著,且颗粒物是携带污染物的重要载体。各径流小区的初始冲刷效应分析结果显示,不透水地面更易发生降雨初期冲刷;降雨强度是影响降雨径流初始冲刷的关键因素。     

北京大气PM10中水溶性氯盐的观测研究

氯盐是大气气溶胶中重要水溶性无机盐,对2004年全年北京大气可吸入颗粒中氯盐的变化进行了监测,结果表明北京大气中可溶性氯盐的年均值在(3.1±1.7)μg·m^-3,采暖期平均浓度为(4.6±2.1)μg·m^-3,非采暖期平均浓度为(2.6±1.6)μg·m^-3.最低值出现在5月,为(1.3±0.8)μg·m^-3;最高值出现在12月,为(5.8±5.3)μg·m^-3.日变化在秋冬季多为白天浓度低,晚上浓度高,夏春季多呈现上午高,下午低的特征;季节变化呈现秋冬季高,春夏季低的特点.     

城市交通大气与土壤重金属对小蜡生物富集作用的影响

选择合肥市区交通干道、城郊公路和森林公园作为具有不同交通流量的路段,通过火焰原子吸收法,测定土壤和小蜡叶片中的w(Cu),w(Zn),w(Pb),w(Cd)和w(Cr);运用统计方法研究土壤和小蜡叶片中重金属含量的差异和相关性,以及与城市交通大气污染的关系.结果表明:市区交通干线和城郊公路的土壤中w(Cu),w(Zn),w(Pb),w(Cd)和w(Cr)均高于对照点(森林公园),且市区交通干线与对照点的土壤中重金属含量差异显著;小蜡叶片对5种重金属富集量与土壤中的相应重金属含量没有明显相关性,这表明叶片富集的重金属主要来源于道路交通产生的大气重金属污染物,而非主要从土壤中吸收获得;小蜡叶片对大气中的Pb和Cr的富集能力较强,其生物浓缩系数分别为5.50和3.43,说明小蜡可能是Pb和Cr的良好指示植物,可用于环境监测.     

基于CMAQ源同化反演方法的京津冀局地污染源动态变化特征模拟研究

利用"Nudging"源同化技术反演了京津冀地区2014年1、3、7、11月SO_2、NO_x的局地动态污染源,并分析其排放源强、特征及地理分布,对比其与初始源的差异,同时检验了反演源的模拟效果.结果表明,SO_2、NO_x污染源存在明显的季节变化,冬季或采暖期排放强度最大.由唐山、北京、天津、廊坊、保定、石家庄、邢台、邯郸构成东北-西南走向的带状污染物高排放区,最高排放中心主要集中在太行山、燕山山前区域,且排放具有典型的"城市化"特征,即各个城市市区及附近强度最大,周边郊县稍弱.与初始源模拟结果相比,采用反演源更能反映出污染物的时空变化特征,模拟值与实测值较接近,而且对于重污染过程亦具有较好的模拟效果.     

城市空气污染指数改进方案及论证

为进一步改进和完善我国城市空气污染指数(API),分析比较了国内外空气污染指数计算方法.提出了5种改进方案,这些改进方案均将计算时段调整为00:00—23:00.其中,方案1仅对计算时段进行了调整,方案2 增加了CO和O₃指标,方案3,方案4和方案5又增加了PM_2.5指标,且ρ(PM_2.5)限值依次加严.分别以新疆乌鲁木齐和广东广州2个城市的2009年空气质量监测数据对5种方案展开论证.结果表明:方案1和现行API差别不大;方案2对以煤烟型污染为主的乌鲁木齐市影响不大,但使广州市的空气质量超标天数增加,超标率达到36%,O₃为首要污染物的天数占全年的比例达到43%,比现行API更好地反映了O₃污染;方案3,方案4和方案5中优良天数明显下降,灰霾日空气质量超标率达到53%～89%,灰霾日中首要污染物为PM_2.5的天数增加,上述方案能更好地反映我国东部发达地区面临的复合型空气污染状况.基于以上研究结果,提出了空气污染指数改进建议.      

基于小波变换的山西省PM2.5污染特征及影响因素

基于山西省11城市2015～2019年PM_2.5日均浓度、社会影响因素数据和气象数据,利用小波变换确定PM_2.5浓度周期,通过Spearman相关性和小波相干谱分别探究PM_2.5与社会影响因素和气象因素的关联,确定PM_2.5长短周期管控的主要影响因子.结果表明,2015～2017年山西省PM_2.5浓度年均值呈上升趋势,年均上升率为4.3%, 2018～2019年呈下降趋势,年均下降率为4.2%;ρ(PM_2.5)月均值呈“U”型分布,1月最高(95μg·m^-3), 8月最低(34μg·m^-3),冬季均值约为夏季的2倍;临汾等南部城市ρ(PM_2.5)均值为62μg·m^-3,大同等北部城市均值为45μg·m^-3,空间上呈南高北低.11城市PM_2.5浓度存在显著周期性变化,主要周期包括293 d左右的长周期和27 d左右的短周期.其中...     

塔克拉玛干沙尘暴源区空气微生物群落的代谢特征

采用BIOLOG生态微平板(BIOLOG EcoPlateTM)技术,对采集自塔克拉玛干沙漠南北缘5个地区的空气样品进行研究,目的是了解空气微生物群落碳代谢功能的特点与差异.结果表明,5个地区空气样品的平均吸光度(AWCD)在培养10 d没有达到饱和且差异显著,AWCD值最高的为莎车县,和田县最低,分别为0.24和0.1;碳源利用水平表明这5个地区空气微生物对聚合物类碳源利用率最高,其次是碳水化合物、氨基酸类、羧酸类碳源,而酚类和胺类最低;主成分分析(PCA)发现有20种碳源与PC1显著相关,12种与PC2显著相关,并且这5个地区也被分为两类,和田和皮山聚为一类,乌恰、莎车和轮台聚为一类;典范对应分析(CCA)和相关分析表明一些非生物因素对空气微生物群落碳代谢强度和单一碳源的利用能力具有不同程度的影响,如风速、海拔、湿度等;进一步的研究也表明非生物因素对空气微生物群落利用的能力影响显著,其中β-甲基D-葡萄糖苷、D-半乳糖醛酸和腐胺的光密度值与纬度显著正相关(P<0.05),2-羟苯甲酸和α-D-乳糖与风速显著正相关(P<0.05),D-葡萄胺酸与气压显著正相关(P<0.05)且与海拔为显著负相关(P<0.05).综上可知,塔克拉玛干沙尘暴源区周边地区空气微生物群落碳代谢能力较低,呈现区域性特征,非生物因素显著影响空气微生物群落碳代谢强度及微生物群落对31种单一碳源的利用.     

基于鱼类完整性指数的滦河流域生态系统健康评价

生物完整性指数作为评价河流健康的重要工具,对流域管理有明确的指导作用.为全面掌握滦河流域生态系统健康状况,构建F-IBI（鱼类完整性指数）,开展滦河流域生态系统健康评价.于2016年10-11月对滦河流域58个采样点收集了鱼类与环境数据,根据栖息地质量评分与水质等级来确定参考点（12个）和受损点（7个）.利用分布范围检验、敏感性分析及冗余检验对20个候选指标进行筛选,以获得构建F-IBI的核心指标.采用1、3、5赋分法对核心指标进行赋分,并计算F-IBI最终得分.利用分位数法将F-IBI划分为"健康" "亚健康" "一般" "差" "极差"5个等级.利用非参数检验对F-IBI的适用性进行校验.结果表明:①鱼类物种数、个体数、Shannon-Wiener多样性指数、底栖食性鱼类个体百分比、耐受性鱼类个体百分比、产黏性卵鱼类个体百分比、产沉性卵鱼类个体百分比、上层鱼类个体百分比和广布种鱼类个体百分比等9个指标被筛选出,其适合作为构建F-IBI的核心指标.②F-IBI计算结果表明滦河流域58个采样点中,"健康"和"亚健康"等级采样点有22个,"一般"等级采样点22个,"差"和"极差"等级采样点14个.滦河干支流上游地区健康状况较好,干流中下游及部分独流入海河流健康状况较差,这主要受到不同地区社会经济发展的影响.③Mann-Whitney U检验发现,F-IBI在参考点与非参考点之间有显著差异,栖息地综合得分随F-IBI评价等级降低而下降,在"健康"与除"亚健康"外的其他等级以及"极差"与除"差"外的其他等级之间有显著差异.研究显示,构建的F-IBI适用于滦河流域生态系统健康评价.