高效率颗粒物微物理模型简介与重污染过程应用分析

中国细颗粒物(PM2.5)导致的空气污染和雾霾天气问题越来越突出,在低层对流层中很多地方都有显著的二次颗粒物生成过程,因此对颗粒物物理化学转化过程的研究具有重要意义,其转化过程对空气质量模式模拟和预报的准确性有重要影响。高效率颗粒物微物理(APM)模型经过近20多年的研究和发展,在全球化学传输模型(GEOS-Chem)、区域性气象和化学预报模型(WRF-Chem)通用地球系统模型(CESM-CAM5)等气象及环境空气质量预报模型中取得了很好的应用验证,能够在全球/区域等不同尺度对粒子生成、长大、凝聚、消除等微物理过程以及气溶胶光学厚度(AOD)、直接/间接辐射强迫等进行模拟。应用GEOS-Chem-APM模式模拟了2014年2月京津冀区域的重污染过程。结果显示,湿度模拟的准确性对其他物理和污染物浓度等模拟结果有重要作用;2月20—26日的重污染过程模拟结果与实际观测较为吻合,主要污染特点是较高的湿度(90%以上),同时,二次颗粒物和包裹了二次物种的一次颗粒物(黑碳/有机碳)是低能见度的最大贡献者。     

石家庄市冬季大气中VOCs污染特征分析

为弄清石家庄市冬季大气中VOCs的污染特征,采用美国环保局TO-15方法对石家庄市冬季大气中VOCs组成进行了定性和定量分析。在此基础上,进行了VOCs的月度变化分析、春节期间的变化分析,并进行了VOCs与空气质量指数AQI、PM2.5等之间的相关性分析;根据VOCs组成及变化情况和相关性,分析了其可能的来源。结果表明,石家庄市冬季大气中VOCs的质量浓度为145.7~1 410.7μg/m3,VOCs组分主要有丙酮、二氯甲烷、苯、乙酸乙酯、甲苯、1,2-二氯丙烷、三氯甲烷。春节期间,大气中VOCs的浓度有大幅的下降,比日常均值下降了40.9%。AQI较高时,大气中VOCs浓度有所升高。石家庄市冬季大气中丙酮、二氯甲烷、乙酸乙酯等主要来源于医药化工生产活动,苯、甲苯主要来源于煤燃烧。     

渤海湾入海溶解无机氮总量控制研究

基于渤海湾近岸海域的实际调查结果,采取生态物理耦合模型,对渤海湾的主要污染物-溶解无机氮(DIN)的基准环境容量和极小剩余海洋环境容量进行了计算。结果表明,渤海湾DIN的极小剩余海洋环境容量在Ⅰ类和Ⅱ类水质标准下均为负值,渤海湾的DIN已经超标。结合实际的海水功能区水质管理目标,应重点控制非点源的排放,加强上游携带入境污染物的处理,从总量上控制DIN入海污染通量,改善渤海湾水质。     

松花江野生鱼类重金属残留分析与评价

以松花江流域的野生鱼类为研究对象,在松花江流域选取松林、大顶子山、佳木斯3个具有代表性的点位,在2014—2016年的每年5月底6月初采集鲤鱼和鲫鱼样品,3年内共制备45个鲤鱼单样,44个鲤鱼混样,30个鲫鱼混样,共计119个。采用电感耦合等离子体-质谱法对鱼类肌肉组织中残留的As、Cd、Cr、Pb、Hg 5种重金属进行检测。检测结果显示,As、Cd、Cr、Pb、Hg 5种重金属全部检出,检测结果全部达标,达标率为100%。根据检测结果采用单因子指数法和金属污染指数法等评价了松花江流域鱼体重金属残留状况及食用安全性,评价结果为松花江流域鱼类重金属残留量相对较少,鱼体健康,食用安全。     

典型地区农用地污染调查及风险管控标准探讨

针对《土壤污染风险管控标准——农用地土壤污染风险管控标准》(GB 15618—2018),提出以土壤中全量浓度筛选值和管控值作为衡量农用地土壤污染风险管控的标准,对湖南省部分稻田农用地土壤及点对点稻米样品中镉、铅、砷、汞的总量和有效态浓度及稻米中含量进行监测,根据重金属总量浓度分为低风险、中风险、高风险3组。结果显示:(1)土壤及稻米中镉含量基本为随着风险级别的升高而增加,铅、砷在土壤和稻米中含量无规律性结果,汞监测结果均为未检出。(2)低风险组稻米镉超标率为12. 0%,高风险组稻米镉达标率为33. 3%,表明利用总量浓度对农用地土壤潜在风险进行分组存在一定的局限性。(3)依据4种重金属在土壤中总量及稻米(早稻)中含量情况,对风险级别进行调整并综合判断:有58个样品为低风险组,占样品总数的68. 2%,超标率为零;有15个样品为中风险组,占样品总数的17. 7%,超标率为80. 0%;有12个样品为高风险组,占样品总数的14. 1%,超标率为100. 0%。调整后评价结果与上述标准的划分目标更接近,能够提高上述标准的准确性和实用性。     

基于哨兵-3A卫星OLCI数据的最大叶绿素指数在太湖蓝藻水华监测中的应用

欧洲航天局于2016年2月16日成功发射哨兵-3A卫星,搭载的水色遥感仪器(OLCI)提供了很好的海洋和内陆水体生态指标观测反演能力。基于OLCI获取的太湖L1b级遥感数据产品,利用OLCI Oa10、Oa11、Oa12波段计算了重要的水色/水生态遥感指标,即最大叶绿素指数(MCI),在此基础上初步分析了MCI在太湖蓝藻水华监测预警中应用效果。研究表明:(1)哨兵-3A卫星OLCI影像质量清晰,构建的MCI能够反映太湖水体叶绿素信号强度;(2)与常用的归一化植被指数相比,在蓝藻没有明显积聚的藻-水混悬水域,MCI与叶绿素浓度有很好的关联,可更灵敏地反映叶绿素浓度的空间分布特征。MCI将在蓝藻监测上具有更好的适用性,可有效提高富营养湖泊蓝藻水华的预警预报精度。     

基于SHERPA的环境空气质量减排情景模拟评估

分析了SHERPA综合评价模型的基本原理和主要建模理念,重点介绍了其在环境空气质量减排情景模拟评估方面的作用,以及在排放源与受体关系(SRR)方面的处理方法,比较了其与欧盟常用的其他情景模拟模型的优缺点。SHERPA模型的特点是空间灵活性较好,对于任何给定地点,可以快速评估不同地区对该研究地点空气质量的影响。SHERPA模型的3个主要功能为污染物来源分析、决策支持和情景模拟。基于SHERPA模型对法国环境空气中PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2年均浓度进行污染来源分析、决策支持分析和减排情景模拟评估,展示了模型在环境治理措施优先级筛选和政府间联合治理措施协调建议方面的功能和作用,以期为中国环境空气质量预测预报、环境质量管理措施的制定和成效评估等环境服务与管理工作提供借鉴。     

水质丁基黄原酸测定难点探讨

丁基黄原酸是水质监测的重要项目之一。水中丁基黄原酸的测定,在样品采集保存、前处理及仪器分析各阶段都存在一定的技术难点。实际分析时很容易出现测定结果不理想,甚至定性定量错误等问题。结合实验对丁基黄原酸测定中容易出现的问题及注意事项进行探讨,正确区分丁基黄原酸及其盐,有效保存样品,采用低损失的前处理方法以及选择性好的分析仪器,有利于提高丁基黄原酸测定的准确性。众多丁基黄原酸测定方法中,液相色谱质谱法、离子色谱法以及液相色谱法在选择性和灵敏度方面更具优势,也可用于其他方法检出丁基黄原酸时对测定进行确认。     

新疆大气颗粒物的时空分布特征

基于2015年新疆12个城市的PM_(10)和PM_(2.5)地面监测数据,并结合同期气象观测数据,分析了新疆PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的时空分布特征及其与气象要素的关联性。结果表明:新疆大气颗粒物年均质量浓度呈现南高北低特征,南疆各城市的年均PM_(10)质量浓度为150～262μg/m~3,年均PM_(2.5)质量浓度为50～118μg/m~3。北疆各城市的质量浓度相对较低,年均PM_(10)质量浓度为28～139μg/m~3,年均PM_(2.5)质量浓度为13～74μg/m~3。从时间变化来看,在春季和夏季,新疆以粗颗粒物污染为主,冬季以细颗粒物污染为主。此外,在南疆各城市3月PM_(10)质量浓度突然大幅升高与相对湿度明显下降、风速增大直接相关,沙尘天气是导致该区域春季高PM_(10)质量浓度的重要原因。     

地表水环境遥感监测关键技术与系统

介绍了地表水环境遥感监测的关键技术与系统及其典型应用,其代表性机理模型和应用示范成果主要来自于中国科学院遥感与数字地球研究所的高光谱遥感团队在最近几年中取得的一些研究进展,主要包括建立了基于改进双峰法的水体分布自动化遥感提取方法,实现了简单、高效和高精度的水体提取;提出了大型湖泊长时序水量估算方法,并以青藏高原湖区为例,重建了典型湖泊面积、水位和水量序列;发展了基于“软分类”的典型内陆水体叶绿素a浓度反演方法,构建了基于生物光学模型的高度浑浊水体悬浮物浓度遥感反演半解析方法,提高了反演方法的区域和季节适用性;构建了基于水色指数的大范围湖库营养状态和透明度遥感监测方法,实现了全球大型湖库营养状态遥感监测,以及全国大型湖库透明度遥感监测;在此基础上,开发了地表水环境遥感监测系统,提高了水环境遥感监测效率,促进了卫星遥感在水环境监测中的高精度业务化应用。