北京与伦敦空气中气态污染物的比对研究

城市空气质量问题已经引起广泛关注.通过对中英2个大城市北京与伦敦 2004 年 8 月～2005 年12 月空气中气态污染物 O3、NOx、SO2 和 CO 浓度变化的分析与对比发现:参照世界卫生组织空气质最准则、欧盟空气质量标准、美国国家空气质量标准或国家空气质量二级标准,北京O3、NO2、SO2和 CO 浓度的超标天数或时数明显高于伦敦.观测期内,北京 O3、NOx、SO2 和 CO 浓度明显高于伦敦,平均值分别是 17.9±22.1×10-9、72.4±76.1×10-9、19.5±21.8×10-9、2 004.6±1 509.8×10-9与10.8±9.9×10-9、54,6±38.9×10-9、1.8±2.2×10-9、372.3±235.0×10-9.两城市 O3 统计日变化形式均表现为白天高、夜晚低,峰值出现在午后 14:00 左右,日较差分别为 31.5±30.9×10-9与 11.1±7.7×10-9;NO、NO2、SO2 和 CO 呈双峰态日变化,峰值出现在交通的早高峰与晚高峰附近.北京 O3 最高值出现在夏季,而伦敦出现在春季;但两城市NOx、SO2 和 CO 最高值均出现在冬季.北京与伦敦的NO2与 NO 呈显著线性相关,且斜率与截距十分相似,分别是 1.25 和 1.28 与 28.1 和 23.2;同时两城市 CO/NOx 比率明显高于 SO2/NO 分别为 14.0、4.5 与 0.13、0.03.由此可以判断:对于两城市空气污染问题,交通源的贡献要远大于点源;但点源也对两城市空气质量造成影响.此外,连续逆温的天气是造成重污染事件的原因.     

北京大气中常规污染物的垂直分布特征

近地层大气中的污染物的垂直变化对地面空气质量有直接影响.2004年9月22日─10月30日,以北京325 m气象塔为观测平台,分别在气象塔的8,47,120和280 m处,对大气中的O₃,CO,NO,SO₂和NO_x 5种污染物及温度、湿度、风向和风速4项气象要素进行同步连续观测.5种污染物在各层日变化均明显,其中8,47和120 m 3层的变化一致,但280 m处的φ(O₃)高于其下3层,夜间尤其明显.当φ(NO₂)/φ(NO)小于25时,φ(O₃)与该比值表现出很强的相关性,8,47,120和280 m处的相关系数分别为0.86,0.72,0.58和0.57.主成分分析中,280 m处各主成分组成与其下3层完全不同,进一步表明该处的污染物与低层污染物分布规律不同,该处的污染物除受局地湍流扩散影响外,还显著受到区域水平输送作用的影响.      

氯氟吡氧乙酸在小麦和土壤中的检测方法及其残留动态

为了解氯氟吡氧乙酸在小麦和土壤中的消解动态及其残留状况,建立了氯氟吡氧乙酸在小麦和土壤中的液相色谱分析方法,并在天津、山东和江苏三地开展了氯氟吡氧乙酸在小麦和土壤中残留田间试验研究,结果表明,采用乙酸乙酯和10%H3PO4(含4%KCl)振荡提取小麦和土壤中的氯氟吡氧乙酸,氯仿萃取,弗罗里硅土固相萃取柱净化,乙醚/石油...     

QuEChERS提取法在农产品农药残留检测中的应用进展

食品中的农药残留检测长期以来一直是一项艰巨的挑战,其杂质干扰多,残留含量低,传统的提取方法常常因为无法将杂质分离而影响检测结果。由于食品中杂质种类众多,农药的种类繁多且理化性质各异,新型农药日益涌现,所以对样品的前处理提出了更高的要求。近年来,QuEchERs（Quick,Easy,Cheap,Effective,RuggedandSafe）作为一种新型的提取方法,由于具有快速、简单、廉价、有效、可靠、安全的特点,成为国内外广泛采用的样品前处理新技术,在多种农药、医药、兽药的气相或液相色谱分析中已经得到广泛应用。本文就国内外对QuEChERS法在各类食品以及其他动植物性农产品的农药残留检测中的应用和方法的改进进行了综述,并对QuEChERS法在今后农药残留检测的应用前景以及发展方向进行了展望。     

一台气相色谱仪同时测定陆地生态系统CO2、CH4和N2O排放

通过对气相色谱仪进样、分析气路和阀驱动系统的改造，同一台色谱仪可以同时检测空气样品中的CO2、CH4和N2O。测试结果表明，仪器的灵敏度、分辨率和精密度均很高，线性范围符合要求；仪器系统能够在野外实验室长期稳定运转，可方便用于测定陆地生态系统CO2、CH4和N2O排放，能快速、准确、可靠地获取观测数据。     

北京地面紫外辐射与空气污染的关系研究

基于北京城区太阳辐射和污染气体观测资料,运用TUV4.4辐射传输模型,研究了城市大气中太阳紫外辐射与空气污染的相互关系.结果表明,臭氧总量平均为329DU,并呈冬春季较高,夏秋季较低的季节变化规律,到达地面的紫外辐射呈现相反的变化趋势;受城区大气污染的影响,地面处的紫外辐射量大幅减少(最大50%),且在夏季波动较大;云和污染物对紫外辐射的影响要大于总辐射,紫外辐射衰减约为总辐射衰减的2倍;城市低层大气中O3和NOx浓度的增加是造成紫外辐射衰减的重要原因,午后O3浓度与紫外辐射衰减相关系数为0.70.     

新型杂化材料钝化修复镉铅复合污染土壤的效应与机制研究

采用盆栽实验,研究了新型杂化材料及其与磷酸盐复配使用对镉铅复合污染土壤的钝化修复效果,并通过重金属形态分析、吸附平衡实验以及X射线光电子能谱(XPS)探讨了杂化材料钝化修复重金属污染土壤的机制.结果表明,杂化材料单一处理对油菜生长没有明显的促进作用,而杂化材料与磷酸盐复合处理则能显著提高油菜地上部和根部生物量,分别比对...     

北京市城区夏季VOCs变化特征分析与来源解析

精细化的挥发性有机物（VOCs）组分特征和来源分析,可以为科学有效地进行臭氧（O₃）污染防控提供支持.利用2020年夏季7~8月北京城区点位监测的小时分辨率VOCs在线数据,分析高O₃浓度时段和低O₃浓度时段环境受体中VOCs化学特征和臭氧生成潜势（OFP）,并利用正定矩阵因子分解（PMF）模型进行精细化源解析.结果表明,观测期间监测点φ［总大气挥发性有机物（TVOCs）］平均值为12.65×10^-9,高O₃时段和低O₃时段φ（TVOCs）平均值分别为13.44×10^-9和12.33×10^-9,OFP分别为107.6μg·m^-3和99.2μg·m^-3.观测期间O₃生成受VOCs控制,芳香烃的反应活性最高,对OFP贡献排名前三的组分均为异戊二烯、甲苯和间/对-二甲苯.低O₃时段环境受体中VOCs的主要来源包括汽车排放（26.4%）、背景排放（15.7%）、溶剂使用（13.0%）、汽修（12.8%）、二次生成源（9.7%）、生物质燃烧（6.1%）、印刷行业（5.7%）、液化天然气（LNG）燃料车（5.5%）和植被排放（5.0%）,其中背景排放、二次生成和印刷行业源在近年来北京VOCs源解析研究中少有讨论.高O₃时段汽修源和二次生成源贡献分别较低O₃时段上升了3.4%和2.6%,汽车排放仍是北京城区最主要的VOCs贡献源.植被排放源从07：00开始上升,在午后达到最高;背景排放源的贡献变化较小;汽车排放和LNG燃料车排放源呈现早晚高峰特征,下午时贡献相对较低.     

土壤和西瓜中五氯硝基苯的残留检测与消解动态研究

为了解五氯硝基苯在土壤和西瓜中的消解动态及残留状况,研究了土壤和西瓜中五氯硝基苯的气相色谱检测方法,并在山东济南和浙江杭州进行了土壤和西瓜中五氯硝基苯残留状况和消解动态规律研究的田间试验.结果表明,在0.01～0.5 mg/kg的添加水平内,土壤和西瓜中五氯硝基苯的平均添加回收率为83.41%～93.17%,变异系数为3.37%～9.74%;土壤和西瓜中五氯硝基苯的最小检出量均为1.2×10-12 g,其中西瓜中五氯硝基苯的最低检出质量比为0.001 mg/kg,土壤中为0.005 mg/kg.田间残留试验表明,五氯硝基苯在土壤和西瓜中的残留消解动态规律符合一级动力学反应模型,在土壤、全瓜和瓜瓤中的消解半衰期分别为4.13～6.08 d、4.28～4.92 d和3.67～4.10 d.按推荐剂量和1.5倍推荐剂量在西瓜上各喷施质量分数为40%的多菌灵·五氯硝基苯可湿性粉剂1～2次,2次施药间隔为7 d,距最后1次施药7 d时,五氯硝基苯在瓜瓤中的最高残留量为0.005 8 mg/kg,低于规定的果菜类蔬菜中五氯硝基苯的最大残留限量标准0.1 mg/kg.     

一种基于卷积神经网络的源解析因子识别方法

为解决源解析因子识别过程中人为参与及判定过程复杂的问题,提高源解析因子识别工作的效率,提出基于卷积神经网络(CNN)的源解析因子识别方法.通过文献调研,构造可供CNN模型训练的因子识别数据集,对因子识别模型进行训练与调试,并以北京市南部采样点的PM_2.5组分观测数据对模型进行验证.同时,利用正定矩阵分解模型(PMF)解析得到不同因子数时的源谱矩阵,输入因子识别模型并与人工分析比对.结果表明,9个因子时模型的识别效果最佳,可以实现既无重复识别又无“无法判定”的情况,与源解析因子人工识别结果吻合,证明了所提出方法的合理性与可行性.该方法不仅对源解析中因子识别问题具有一定的实用价值,同时对减排策略的制定与动态调整也具有积极意义.