沿海地区不同来向气团中非甲烷挥发性有机物的组成特征研究

在我国东部沿海城市两个采样点上对不同来向气团中非甲烷挥发性有机物(NMVOCs)的组成特征进行了观测研究.采用离线方法(苏玛罐采样、三级冷阱预浓缩、GC-FID分析)进行样品测定;利用拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT-4)模拟计算气团后向轨迹.结果表明,观测期间总非甲烷挥发性有机物(TNMVOCs)浓度的变化范围为4.31×10~(-9)～68.97×10~(-9)(体积分数,下同),主要受工业活动、溶剂和液化石油气使用影响;不同来向气团的NMVOCs组成特征有明显差异,陆地气团的NMVOCs浓度高于海洋气团,途经工业较发达地区的气团其烯烃、芳香烃和烷烃占比较高,受机动车排放的影响较大.     

气象条件对天津冬季低层大气中PAN浓度的影响

采用在线仪器监测分析2017年冬季天津气象铁塔220m观测平台大气中过氧乙酰硝酸酯（PAN）的体积浓度,并结合污染物资料、气象观测资料和后向轨迹分析造成PAN高值的影响因素.观测期间天津城区大气中PAN的体积浓度平均值为（0.57±0.54）×10^-9,PAN体积浓度存在2个峰值,大体上对应着2次重污染过程.PAN与O₃间不存在明显的相关性,但与PM_2.5质量浓度相关性较好,表明光化学反应并非影响冬季PAN浓度的唯一因素,后向轨迹的聚类分析以及改进的静稳指数显示远距离输送和本地积累对PAN浓度的时空分布发挥了较大作用.对观测期间一次重污染天气过程中温度、相对湿度和风的垂直廓线,以及混合层厚度等气象条件的分析表明,PAN浓度上升既受到区域输送影响,也与静稳天气下的污染物积累有关.     

衡阳市冬季PM2.5外来输送特征及潜在源分析

利用HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合GDAS气象数据、衡阳市PM_(2.5)质量浓度数据,分析了衡阳市2015—2017年冬季外来气团后向轨迹分布特征,并运用后向轨迹模式中的聚类分析法、潜在源分析法(PSCF)、浓度权重分析法(CWT),分析了衡阳市冬季PM_(2.5)外来输送通道及潜在源分布情况。结果表明:衡阳市冬季外来气团后向轨迹主要来自偏北方向,移动速度较慢,100 m高度的PM_(2.5)外来输送路径较集中,以近距离输送为主; 500 m高度的输送路径较分散且更长,长距离输送的影响增大。聚类分析显示,来自东北方向的聚类轨迹出现频率最高,该类轨迹移动方向是PM_(2.5)外来输送的主要通道方向。潜在源分析显示,衡阳市冬季PM_(2.5)外来输送以区域输送为主,对浓度影响较大,湘东、湘南、赣西、湘赣交界处、桂东北、豫南地区为PM_(2.5)外来输送的主要潜在源区,湘南、湘东北、赣西地区是高浓度外来输送潜在源区。     

乐山市2016年冬季颗粒物重污染过程与输送路径及潜在源区

对乐山市2016年12月—2017年2月的大气污染特征及气象条件进行研究分析,并结合HYSPLIT（后向轨迹模式）,用聚类方法、PSCF（潜在源贡献因子法）、CWT（浓度权重轨迹分析法）分别模拟了研究期间PM_2.5的主要潜在源区.结果表明:研究期间,乐山市以PM_2.5污染为主.因风速低、无降水、相对湿度高、边界层高度降低等原因,使乐山市发生了一次持续时间较长的重污染过程（2017年1月1—7日）,该过程二次污染物累积特征较为明显;春节期间,因烟花爆竹集中燃放产生的大量污染物使乐山市出现了一次严重污染（2017年1月28日）,ρ（PM_2.5）日均值达358 μg/m3.乐山市复杂的地形引起的热力差异有利于局地环流的生成与发展,山谷风的存在可能是造成夜间乐山市郊区站点ρ（PM_2.5）高于城区站点的主要原因.结合后向轨迹与ρ（PM_2.5）日均值分析发现,来自盆地内部的气流（占比为28.57%）对乐山市空气质量产生的影响最大.乐山市东部边界附近、宜宾市西北部、自贡市南部等地对乐山市PM_2.5的潜在源贡献（WPSCF）在0.96以上,说明这些地区是研究期间影响乐山市ρ（PM_2.5）的重要潜在源区,模型的模拟结果与风向、风速、ρ（PM_2.5）监测值插值结果相符.研究显示,乐山市大气污染过程除了与在不利气象条件下污染物的累积有关外,区域污染物的输送贡献也不容忽视.      

不同气团对广东鹤山大气超级监测站单颗粒气溶胶理化特征的影响

大气气溶胶对健康、环境和气候具有重要影响,研究其理化特征能阐明灰霾的成因及机理,对科学调控大气环境具有重要意义。以广东江门鹤山大气超级监测站为观测平台,使用单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）和气团后向轨迹综合分析了单颗粒气溶胶的理化特征,揭示了气团轨迹对颗粒物浓度、类型和化学成分的影响。单颗粒气溶胶质谱仪在2012年5月11日至7月31日,共采集了约600万个同时含有粒径和质谱信息的颗粒,它们主要可分为8类：有机碳颗粒（OC）、元素碳颗粒（EC）、元素-有机碳混合颗粒（ECOC）、富钾颗粒（K-rich）、大分子有机碳颗粒（HMOC）、海盐颗粒（Na-K）、金属颗粒（Metal）和富硅颗粒（Si-rich）。各类颗粒的质谱特征在一定程度上反映了颗粒的来源：EC颗粒来自一次污染源;K-rich颗粒主要来自与生物质燃烧有关的过程;Na-K颗粒来自于海盐碎沫;Metal颗粒主要来自工业源或火力发电;Si-rich颗粒则主要来自扬尘。8类颗粒中普遍存在的二次成分表明它们都经历了一定程度的大气老化过程。采样期间每隔6h绘制一条气团后向轨迹图,聚类分析发现这些气团后向轨迹主要有5类：第1类占总轨迹数的14.1%,它代表由内陆经广州、佛山到达采样点的气团;第2类占总轨迹数的10.2%,它代表沿东南部大陆海岸线到达采样点的气团;第3类和第5类在气团后向轨迹中占的比例最高,分别为30.0%和36.8%,它们都来自南海海面,但第3类气团经珠海、澳门到达采样点,而第5类则经阳江到达采样点;第4类占总轨迹数的8.8%,这类气团途经深圳、东莞到达采样点。单颗粒数据结合气团后向轨迹进行统计分析表明：经广州、佛山到达采样点的气团会带来高浓度的颗粒物污染,且颗粒的老化程度较高,而发源于南海海面的气团能带来新鲜海风,对鹤山的大气污染起稀释作用;在颗粒类别上,途经广州、佛山、东莞、深圳这些重污染城市的气团中EC颗粒和ECOC颗粒的含量更高,而途经珠三角南部区域的气团则含有更多的OC颗粒和Metal颗粒。     

某型航空发动机振动环境统计

目的研究某型航空发动机振动应力测量数据PSD在整个频率带宽内不完全服从对数正态分布情况下的振动环境统计方法。方法在对数据进行对数正态分布检验的基础上,采用一种将正态容差限和非参数上限统计方法相结合的方法。结果该方法的振动环境统计结果介于传统单独采用正态容差限或非参数上限之间。结论对比结果表明,该方法用于确定航空发动机的振动环境条件合理可行。     

玉米秸秆生物炭对灰钙土吸附金霉素的影响

为研究生物炭(BC)添加对灰钙土(HGT)吸附金霉素(CTC)的影响,本文以玉米秸秆为原料分别在200、400和600℃下制备BC.采用批平衡法,研究CTC在HGT和HGT+BC上的吸附行为.结果表明,HGT对CTC的吸附平衡时间为240 min,添加BC使平衡时间相对延长,符合准二级动力学模型.CTC的总体吸附速率由表面扩散和颗粒内扩散共同控制,且表面扩散速率更快,疏水分配作用促进吸附进行.3种等温吸附模型拟合对CTC在HGT和HGT+BC中的吸附均呈现较好相关性.添加BC使HGT对CTC的吸附分配系数Kd值增大,亲和力增强.不同温度时分配系数Kd的差异性表明吸附过程为放热反应.吸附满足不同等温线型(L型和S型),是以化学吸附为主的非均质复杂吸附过程,伴随静电引力、氢键相互作用等表面吸附和物理吸附.pH=3时,CTC+与土壤表面的负性位点大量结合,发生阳离子交换与静电吸引作用,吸附量最大.pH增大,CTC存在形态改变,HGT和BC对其吸附能力减弱.BC在不同pH下始终增强HGT对CTC的吸附,且添加量越大,CTC的吸附分配系数Kd值越大.吸附是由HGT和BC的有机质含量、矿物组成、理化性质及CTC存在形态和环境因素共同作用的结果.研究表明适量添加BC对HGT吸附CTC具有积极影响,裂解温度200℃时作用最显著,可以有效促进HGT对CTC的吸附与固定作用.     

白洋淀冬季沉积物好氧反硝化菌垂向分布特征及群落构建

为了探究白洋淀冬季沉积物好氧反硝化菌群落垂向分布特征、关键物种和群落构建过程,结合好氧反硝化功能基因（napA）高通量测序技术,进行了微生物多样性分析、物种差异分析、关键物种识别和群落构建过程研究.结果表明,该时期白洋淀沉积物高通量测序得到13 845个OTUs,共分为10个门类,其中第一大门类为变形菌门,达到29.03%～94.46%,从表层到底层呈下降趋势;占比前二的纲为β-Proteobacteria和γ-Proteobacteria;占比前三的属为Cupriavidus、Aeromonas和Thauera.微生物α多样性显示垂向分组间表层沉积物Chao1指数最大为3 327.67±621.28,明显高于底层（2 193.96±455.57）;中层沉积物Simpson指数最大为0.97±0.013,明显高于表层（0.94±0.029）.主成分分析和Venn图显示表层和底层间差异性最显著,Adonis分析表明垂向间存在极其显著差异（P<0.001）;随机森林分析和网络分析的关键物种有交叉相同的物种（Bordetella）,但差异贡献程度最高的物种不同,分别为Ferrimona...     

2019年秋季海南省4次臭氧污染过程特征及潜在源区分析

基于2019年秋季海南省空气质量和气象监测数据,结合相关分析、HYSPLIT后向轨迹模型、PSCF （潜在源贡献因子）和CWT （浓度权重轨迹）等分析方法对海南省4次O₃污染过程特征及潜在源区进行深入分析.结果表明：①过程1和过程3分别发生在9月21~30日和11月3~11日,持续时间达到了10 d和9 d,ρ（O₃-8h）（最大8 h平均）分别为145.52 μg ·m^-3和143.55 μg ·m^-3.过程2和过程4出现在10月18~21日和11月20~25日,持续时间为4 d和6 d,ρ（O₃-8h）分别为130.79 μg ·m^-3和115.46 μg ·m^-3.②气压偏高,降水偏少,相对湿度偏低,日照时数偏长和太阳辐射偏强,是造成海南省出现O₃污染天气的有利气象条件.偏北风风场控制下有利于O₃-8h浓度上升,不同风速大小会影响海南省O₃-8h浓度高值区分布.③ O₃污染较为严重的过程1和过程3的影响气流发散度较大,有来自内陆地区和东南沿海地区两支气流,而O₃污染较轻的过程2和过程4的影响气流较为集中,多为东南沿海气流.④潜在贡献源区分析表明,浙江省、江西省、福建省和广东省等地是2019年秋季海南省O₃污染外源输送的主要源区,其中珠三角地区和广东省西部WPSCF值和WCWT值分别为大于0.36和大于90 μg ·m^-3.