面向流域水质安全预警的土地开发压力源评估方法及其应用

为适应水环境风险管理中压力源风险的快速识别需求,构建了土地开发压力源评估方法,并以三峡库区为案例区进行应用研究. 土地开发压力源评估方法首先是基于不同土地利用类型的排污参数来确定敏感土地利用类型和不利转移方向,再采用状态和趋势兼顾的原则筛选流域内敏感单元,然后根据各单元的实际特征逐一确定预警指标,以进行压力源评估和预警级别划分. 案例研究结果表明:重庆市辖区控制单元、涪陵区万州区控制单元和澎溪河开县控制单元是库区水质安全预警的3个敏感单元;其中,重庆市辖区控制单元和涪陵区万州区控制单元的预警指标均为敏感土地类型面积比例和发生不利转移的土地面积比例,其中重庆市辖区控制单元的2个预警指标值分别为42.17%、3.43%;涪陵区万州区控制单元分别为32.86%、1.74%;而澎溪河开县控制单元的预警指标仅为敏感土地类型面积比例,其值为32.31%. ③重庆市辖区控制单元、涪陵区万州区控制单元和澎溪河开县控制单元的预警指标最大超标率分别为163%、33%和19%,相应各单元土地开发压力分别为红色预警(重警)、橙色预警(中警)和黄色预警(轻警)级别. 从管理意义上,重庆市辖区控制单元和涪陵区万州区控制单元未来需要从优化当前土地利用方式、合理控制未来土地开发的双重角度来降低压力;澎溪河开县控制单元未来应重点关注和降低当前土地利用状况对水质安全的压力. 研究认为,所提出的面向流域水质安全预警的土地开发压力源评估方法具有可操作性,其案例研究结果可为三峡库区案例区水环境风险管理提供决策支撑.      

鼎湖山大气颗粒物中OC与EC的浓度特征及粒径分布

为了解华南背景区域鼎湖山站碳质气溶胶的浓度水平与来源,采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪测定了鼎湖山站大气颗粒物分级样品中的有机碳(OC)与元素碳(EC)浓度水平,并分析了碳质组分的浓度特征和粒径分布.结果表明,在PM_1.1、 PM_2.1和PM_9.0中,鼎湖山OC的平均质量浓度分别为(5.6±2.0)、(7.3±2.4)和(12.8±4.0)μg·m^-3, EC的平均质量浓度分别为(2.3±1.4)、(2.7±1.6)和(3.4±1.7)μg·m^-3. PM_1.1和PM_2.1中OC分别占PM_9.0中OC的43.8%和57.0%, EC占67.6%和79.4%. OC和EC主要富集在细粒子中. PM_1.1和PM_2.1中OC和EC在秋季最高,OC在冬季最低,EC在夏季最低. PM_9.0中OC夏季最高.鼎湖山中碳质气溶胶以OC2、 EC1、...     

中国大陆地区高校地球科学学科发展水平的国际比较与启示

通过对QS、Us News和ESI地球科学领域排行榜评价指标和结果的分析,发现中国大陆地区高校在地球科学学科领域进步明显,但与地球科学学科领域世界顶尖的高校相比,还存在较大的差距。为了有针对性地提高我国大陆地区高校地球科学学科的核心竞争力,指出必须促进地球科学与环境科学交叉研究,并从规划管理、队伍建设、协同创新与人才培养等角度提出了相关建议。     

北京东灵山地区主要大气污染物浓度变化特征

2009年8月～2011年6月在北京东灵山森林站连续观测了SO2、NOx、O3和PM2.5的浓度,利用观测数据分析了大气污染物的月变化、季节变化和统计日变化特征,结合气流轨迹探讨了传输对污染物的影响.结果表明,观测期间NO、NO2、NOx、O3、SO2和PM2.5浓度的平均值分别为(2.0±1.6)、(13.2±7.2)、(15.3±8.2)、(61.0±19.6)、(3.6±3.6)、(35.6±32.0)μg.m-3,均低于北京城区的观测值.NOx浓度秋季最高,夏季最低,分别为(17.0±8.0)μg.m-3和(13.8±4.1)μg.m-3.O3浓度春、夏季高于秋、冬季,最高值出现在6月份.SO2冬季浓度最高,夏季浓度最低,冬季与夏季的比值约为2.7.PM2.5夏季的浓度要远高于其他3个季节,达到56.4μg.m-3.NOx、O3和SO2浓度日变化显著,其中NOx日变化为双峰型,O3和SO2日变化为单峰型,PM2.5日变化幅度较小.     

间歇式活性污泥法处理味精工业废水的研究

研究了间歇式活性污泥法处理味精工业废水的操作运作条件，实验结果表明，采用非限制曝气进水方式为宜；在进水时间为1h ,反应时间为6h，泥水比为1，污泥负荷＜0.2kgCOD/kgMLSS,pH=6-7条件下运行，可高效降解废水中的有机物，COD的去除率达90％以上；废水中所含高浓度的硫酸盐对SBR处理系统无影响。     

重庆市北碚大气中PM2.5、NOx、SO2和O3浓度变化特征研究

重庆是我国西南工业重镇,但长期受大气污染困扰.利用全自动在线环境监测仪器,于2012年1月—2014年2月,对重庆市北碚区大气中的典型污染物PM2.5、NO_x、SO_2和O_3进行了观测研究.结果表明:重庆北碚大气首要污染物为PM2.5,2012和2013年平均浓度分别为(67.5±31.9)和(66.6±37.5)μg·m~(-3),是国家环境空气质量一级标准35μg·m~(-3)的1.9倍,两年超过国家二级标准的天数分别为119和126 d,年超标率均大于1/3;两年NO_x,SO_2及O_3的年平均浓度分别为(57.1±24.6)和(55.1±36.6),(43.1±24.0)和(35.0±21.9)及(31.1±24.9)和(48.5±37.4)μg·m~(-3).大气污染物浓度具有明显的季节变化特征,PM2.5和NO_x冬季污染最为严重,两年冬季平均值分别比两年年平均值高33.6%、59.6%和43.2%、8.5%;O_3表现为夏高冬低;SO_2春季最高且污染最轻.大气污染物日变化显示PM2.5和NO_x浓度呈双峰日变化形式,有早晚两个峰值,与城市交通高峰相对应.SO_2和O_3浓度呈单峰日变化,前者峰值出现在午前10∶00—12∶00大气对流层被打破之后,而后者峰值出现在午后16∶00局地光化学最强之时.消减各种污染源的颗粒物直接排放,消减气态污染物SO_2和NO_x的工业排放,消减机动车NO_x和VOCs等的排放,才有可能使重庆北碚的大气污染状况得到改善.     

北京冬季PM2.5中金属元素浓度特征和来源分析

为了解北京冬季细颗粒物中金属元素的浓度水平及其来源,于2014年12月至2015年1月使用中流量PM_(2.5)采样器在北京城区开展了为期30 d的连续采样,采用滤膜称重法检测PM_(2.5)浓度,电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析PM_(2.5)中16种元素总量,并采用富集因子法和因子分析法分析元素污染特征及其来源.结果表明,观测期间PM_(2.5)中主要金属元素为K、Ca、Fe、Al和Mg,占16种元素总量的90.7%.与白天相比,地壳元素如Mg和Al等在夜间的浓度下降30%以上,而人为源金属元素如Cu和Pb等的浓度则上升40%以上.从优良天到重污染天气,上述16种金属元素的总浓度上升1倍,但其在PM_(2.5)中的比例却逐渐降低,说明金属元素的富集不是PM_(2.5)上升的主要原因.随着污染程度的加剧,Cu、Zn、As、Se、Ag和Cd等主要来自人为源的金属元素浓度上升较快,重度污染天与优良天的浓度比值范围为2.9~5.3;而Al、Mg、Ca、Mn和Fe等地壳元素浓度上升则较缓,重度污染天与优良天的浓度比值范围为1.2~1.8.北京冬季PM_(2.5)中金属元素主要来源于燃煤和生物质燃烧、交通和工业排放以及地面扬尘,贡献率分别为34.2%、25.5%和17.1%.     

天气型对北京地区近地面臭氧的影响

臭氧(O3)是夏秋季北京城市大气光化学污染物中的首要气态污染物,气象因素是影响其浓度水平和变化规律的主要因子之一.2008年7月~2008年9月,在北京市4个站点进行了臭氧、氮氧化物(NOx)和一氧化碳(CO)浓度的同步连续观测,并对同期天气型进行了分类比对分析.结果显示,观测期间,北京地区处于低压前部(主要是蒙古气旋)和高压前部的比例分别为42%和20%,分别是造成臭氧浓度高值和低值的主要背景场.处于低压前部控制时,高温、低湿以及局地环流形成的山谷风造成区域臭氧累积,小时最大值(体积分数)高达102.2×10-9,并随气压的升高以3.4×10-9Pa-1的速率降低,山谷风风向的转变决定了臭氧浓度最大值出现时间,峰值出现在14:00左右;处于高压前部控制时,低温、高湿以及系统性北风造成区域臭氧低值,小时最大值(体积分数)仅为49.3×10-9,系统性北风将臭氧峰值出现时刻推后到16:00左右.北京地区臭氧光化学污染呈现出区域一致性,并与天气型有较好相关,关注天气型结构和演变对预报大气光化学污染具有重要意义.     

2007年夏季北京大气CO检测分析

采用经过改进的装配有氧火焰离子化检测器(FID)的气相色谱仪(GC),配合自动进样、分析和标定系统,以10min一次的采样频率,于2007年7月-9月,在中国科学院大气物理研究所铁塔分部连续采样,监测北京大气CO浓度变化.结果表明,北京城市大气CO浓度日变化呈双峰型,两峰值出现的时间分别为7:00-8:00和23:00-24:00,浓度分别达3.66×10-6V/V和4.92×10-6V/V.北京大气CO的浓度变化受源排放强度和气象要素共同影响.机动车限行,对降低大气CO的浓度效果明显,但天气过程对CO的清除作用也不可忽视.     

基于广义相加模型的北京市2018—2022年地面臭氧气象影响要素研究

臭氧污染是制约北京市环境空气质量持续改善的关键因子,气象是导致臭氧浓度超过国家标准的重要因素,探究气象要素与臭氧浓度之间的关系,对有效治理臭氧污染具有重要意义.本文分析了2018—2022年北京市地面臭氧浓度的演变特征,并利用气象要素和臭氧日最大8 h滑动平均浓度(O₃-8 h)观测数据,基于广义相加模型和合成少数过采样技术,构建了适用于北京的臭氧非线性回归预测模型,识别了影响北京市O₃-8 h浓度日际变化气象因子的重要程度.结果显示：(1)近5年北京市臭氧浓度仍处于高位波动阶段,5—9月是臭氧浓度超标最严重的时期.(2)回归模型对高浓度臭氧具有良好的预测能力,其对北京市5—9月O₃-8 h浓度变化的方差解释率为83.3%.(3)基于回归模型发现,日最高气温、风向、紫外辐射强度、相对湿度、风速、地表平均气压与O₃-8 h浓度之间均有显著的非线性关系,其中,日最高气温、风向和紫外辐射强度为主导O₃-8 h浓度变化的气象要素.在高温、主导风向为偏南风、紫外辐射强度较强的气象条件下,...