大连市臭氧污染特征及典型污染日成因

通过对大连市区10个空气监测子站的监测数据进行分析,探讨了大连市臭氧污染的时空分布、气象条件对臭氧污染的影响,对臭氧污染日进行了归类分析。结果表明,大连市臭氧污染主要出现在4—10月。在强紫外辐射、高温、低湿、低压和低风速的气象条件下,监测点位的臭氧浓度较高。臭氧污染日的日变化分为单峰型、双峰型和夜间持续升高型3种类型。通过对2015年的一次高浓度臭氧污染过程的气象条件、污染物浓度和污染气团轨迹进行分析,发现臭氧浓度在夜间持续升高现象与区域输送密切相关。     

海口市臭氧污染特征

基于2013—2015年海口市4个空气质量自动监测站点数据,结合气象资料,分析了海口市O_3的污染特征。结果表明:海口市O_3总体优良,优良天数比例为99.4%,污染天数均为轻度污染;在良和污染天数中,O_3作为首要污染物的天数占40%,超过其他5项污染物占比。海口市10月O_3浓度最高。O_3月均浓度与温度呈负相关关系,同时与风向有密切关系:5—8月气温较高,以南风为主,O_3浓度较低;1月北风频率较高,易受外来污染传输作用,O_3浓度相对较高。O_3超标日以东北风为主,日变化并未呈现单峰型特征,12:00—22:00时段O_3浓度在10%范围内小幅变化。台风外围型和北方冷高压底部型是造成海口市O_3超标的2类典型天气形势。     

秸秆焚烧对哈尔滨市灰霾天气的影响

2015年11月1—4日,哈尔滨市及周边地区发生了连续的灰霾天气,颗粒物浓度急剧升高。污染发生时,监测仪器均布设在哈尔滨市区上风向30 km处(哈尔滨市双城区)并开展了连续96 h的监测分析。综合利用气象观测资料,3D可视激光雷达监测资料及地面空气污染监测资料分析了灰霾天气发生的气象条件和污染边界层特征,根据哈尔滨市双城区大气污染物排放源谱库对主要成分进行来源解析,结合颗粒物质量浓度和气象条件研究了秸秆焚烧对灰霾天气的影响。结果表明,灰霾天气持续期间,夜间生物质燃烧源成为该地区颗粒物的第二大源;秸秆焚烧产生的大气污染物,由于地面长时间静风,污染边界层降低等原因,致使本地污染物累积、不易扩散,加剧了本次污染。     

我国水环境有机物分析前处理技术

介绍了我国水环境有机物分析中常用的前处理技术,包括液液萃取、树脂吸附、固相萃取、固相微萃取、液膜萃取、半透膜被动采样、顶空、吹扫-捕集等,归纳了各种方法的原理、应用及优缺点,并对环境中有机污染物前处理技术的发展方向进行了展望。     

北京大气中异戊二烯的季变化、日变化形式及影响因素研究

对2005年北京大气中异戊二烯进行了一年的观测分析。结果表明,异戊二烯体积分数年平均值为0.58×10^-9,月平均值为0.1×10^-9～1.8×10^-9,7月最高,1月最低。春、秋、冬三季,异戊二烯日变化形式呈三峰形,分别在14:00、18:00、02:00;18:00、02:00、08:00;02:00、10:00、16:00出现峰值;夏季异戊二烯体积分数日变化呈现白天高夜晚低且在14:00出现峰值。夏季异戊二烯源排放主要由生物排放控制,其日变化形式受温度、辐射影响大;春季和秋季异戊二烯源排放受汽车尾气和生物排放共同控制,其日变化形式受汽车尾气影响大,温度、辐射也有一定影响;冬季异戊二烯源排放主要由汽车尾气控制,其日变化形式主要受汽车尾气影响。不同季节北京大气中的异戊二烯体积分数日变化形式与PM_2.5浓度日变化形式大致相同。     

试点城市O3浓度特征分析

利用2009年O3试点城市的03监测数据,分析了北京、天津、上海、青岛、沈阳和广东的03浓度变化特征,统计了年超标情况,并结合气象要素数据分析了其对03浓度的影响.结果表明,不同城市各点位间03浓度变化趋势基本一致,但因点位类型不同,浓度存在差异;O3浓度呈单峰型日变化,在13:00-15:00出现最大值,6:00-7:00出现最小值;O3超标主要集中在4-8月份,广州和北京超标现象较多;O3浓度受温度、降水、风速和风向等气象要素影响较大.     

全国大气背景地区黑碳浓度特征

分析了2015年14个背景站黑碳浓度水平及分布规律,结果表明:我国背景地区黑碳小时浓度均值呈现明显的对数正态分布特征,14个背景站880 nm波长时年均质量浓度为88.7~1 487.6 ng/m~3,小时最大峰值为685.0~13 731.0 ng/m~3,长岛和衡山相对较高;24 h日浓度变化基本呈现"单峰"状,但峰值出现时刻有所不同;工作日和周末的浓度变化趋势基本相似,但浓度高低与所在区域生产生活方式不同而有所差异。初步探讨了风速和风向与浓度污染水平的关系,相对风速而言,风向对黑碳的浓度影响较大,后向轨迹结果也印证了风向的影响。     

2013-2017年京津冀区域PM2.5浓度变化特征

利用2013-2017年京津冀区域13个城市PM_2.5监测数据,综合探讨了该区域PM_2.5浓度的时空变化特征。结果表明：京津冀区域PM_2.5污染整体较重,但治理成效显著,2013-2017年区域PM_2.5年均质量浓度分别为106、93、77、71、64 μg/m³,完成《大气污染防治行动计划》PM_2.5浓度下降25%左右的目标;13个城市PM_2.5浓度各百分位数总体呈现下降趋势,且随百分位数增大而下降速率加大,PM_2.5年均质量浓度平均每年下降10.6 μg/m³,污染严重的太行山沿线城市邢台、石家庄、邯郸3个城市平均每年分别下降20.3、16.1、13.9 μg/m³;京津冀区域PM_2.5重度污染天数比例分别为19.9%、16.6%、9.5%、9.0%、7.0%,呈下降趋势。2013-2017年京津冀区域PM_2.5平均质量浓度与非重度污染天相比升高19 μg/m³,PM_2.5重度污染天平均质量浓度较非重度污染天时高244.4%。     

“十二五”时期中国碳排放强度累积目标完成率分析

以中国大陆30个省市(自治区)为例,以2010年为基准年,在ESTDA的框架下,运用ESDA、LISA时间路径和LISA时空跃迁等方法分析了2011~2015年碳排放强度累积目标完成率的时空动态特征,同时,利用空间误差模型和地理加权回归模型分析了中国省域碳排放强度累积目标完成率的影响因素。结果表明：（1)中国省域碳排放强度累积目标完成率存在显著的空间差异性和空间自相关性;(2）东部地区具有相对稳定的局部空间结构;在空间依赖方向上,北京稳定性最强,新疆波动性最大;(3）中国省域碳排放强度累积目标完成率空间格局演化的整合性较弱,稳定性较强,协同高增长省域主要分布在中西部地区,协同低增长省域主要分布在东部地区;（4)影响中国省域碳排放强度累积目标完成率的重要因素是产业结构、能源强度、能源自给度和能源消费结构。 关键词： 碳排放强度累积目标完成率;时空动态;LISA时间路径;LISA时空跃迁;地理加权回归模型     

核或辐射应急中的废物安全管理及对我国的启示

核辐射事故以及随后的应急响应和恢复行动都会产生大量的废物,对这些废物的安全管理至关重要,有必要对核或辐射应急过程中产生的废物管理可能遇到的困难和挑战进行分析,提出在应急准备中需要注意的问题,对我国目前相关的法律条文进行梳理并提出建议。