黄东海大气气溶胶数浓度特征及影响因素研究

本文根据2022年4月10日至26日我国东部海域大气气溶胶及走航气象的观测数据,对黄东海海域大气气溶胶粒子数浓度的时空分布、粒径谱分布特征以及观测中发生的新粒子生成(NPF)事件进行了研究。结果表明,靠近陆地的江苏沿海地区海洋气溶胶总数浓度为150.79～313.14个/cm³,而远离陆地的远海海域气溶胶总数浓度仅为70个/cm³左右;数浓度谱总体呈双峰分布,靠近陆地的海区峰值更高,且温度、湿度均未与气溶胶数浓度呈线性相关性。通过计算可知,本次航测中NPF事件的生成速率(FR)为0.14～1.45/(cm³·s),生长速率(GR)为2.84～17.00 nm/h。与陆地NPF事件对比,本次海上观测到的核模态气溶胶粒子数浓度要低1～2个数量级,但生成速率和增长速率并无较大差异,因此,核模态气溶胶数浓度及新粒子生成速率并不是新粒子增长过程的主导因素。对观测过程中的一次NPF事件进行研究发现,相对于核模态气溶胶,积聚模态气溶胶数浓度的增加具有延后性。     

沙尘天气多发区民勤县发现多例非职业性尘肺病

为了调查非职业性尘肺在我国沙尘天气多发区的发病情况,采用多阶段随机抽样方法随机抽取沙尘天气多发区甘肃省民勤县6个乡镇从未接触过职业性沙尘的1500名18岁以上的农民为调查对象,对其中自觉呼吸系统不适的480人进行了胸透,其中81人进行了X光拍片,分析非职业性尘肺病的发生.分析结果表明,有8例非职业性尘肺患者.如果假设在所调查的未进行X光拍片的农民中无人患有非职业性尘肺病(实际上漏检的可能性是存在的),其患病率也高达5.33‰,表明长期暴露于沙尘天气可引发非职业性尘肺,且发病率高,症状严重,对当地农民的健康影响很大.对此,应引起高度重视.由此结论:长年暴露于沙尘天气可导致非职业性尘肺病的发生.论文建议,将这种因常年暴露于沙尘天气而引起的非职业性尘肺病定名为"沙漠尘肺"(简称:沙漠肺)。     

硝酸锶(钡)降低气溶胶灭火剂腐蚀性研究

研究了添加硝酸锶(钡)降低气溶胶灭火剂腐蚀性的作用,通过测试气溶胶灭火剂固体产物颗粒的生成量、吸湿性和酸碱性,分析了影响气溶胶灭火剂对金属材料腐蚀性的因素,并考察了改性配方灭火性能的变化。     

南京市大气气溶胶中二元羧酸昼夜变化研究

2002年3月14-19日在南京大学校园内进行了为期1周的采样,用以研究大气气溶胶PM_2.5中的低分子量(C₂～C₁₀)二元羧酸的昼夜变化规律.结果表明,南京市大气气溶胶中二元羧酸的夜间质量浓度(平均为460ng/m3)普遍高于相应的白天质量浓度(平均为350 ng/m3).草酸是含量最高的二元羧酸,其次是丁二酸与丙二酸,这3种二元羧酸占所检测到的水溶性有机酸总量的89%.由C3/C4(ρ(丙二酸)/ρ(丁二酸))(平均为1.00)可以判断采样期间气溶胶中有机酸主要来源于大气的光化学氧化反应,从C6/C9(ρ(己二酸)/ρ(壬二酸))(平均为0.88)可以认为生物源是有机酸的一个重要来源.      

利用EP/TOMS遥感资料分析我国上空沙尘天气过程

利用EP/TOMS卫星遥感资料,并结合地面气象观测记录,分析了影响我国典型沙尘暴天气的发生、发展和传输过程.定义了使用EP/TOMS气溶胶指数定量描述沙尘天气强度的指标体系,并对1998年3-4月间发生的沙尘天气的强度及其演变进行了详细的分析.结果表明:利用EP/TOMS 气溶胶指数并结合气象观测资料,可以对大规模的沙尘天气进行及时判别、监视,并预报影响范围及传输路径;同时,利用TOMS气溶胶指数建立起来的指标体系可以半定量化地描述沙尘暴天气的强度和影响范围.      

西安市典型场所微生物气溶胶的分布特征

为阐明西安市不同功能区域微生物气溶胶分布特征,采用国际通用的Andersen-6级撞击式空气微生物采样器,于2016年3—5月间对西安市5处典型场所(公园、大学校园、公交车站、医院门诊区、污水处理厂)微生物气溶胶进行采样,利用平皿培养和菌落计数法检测分析细菌和真菌气溶胶的浓度、粒径分布和中值粒径。结果表明:不同场所细菌和真菌气溶胶的浓度存在差异,细菌和真菌气溶胶浓度的最大值分别出现在医院门诊区(3 352 CFU/m3)和污水处理厂(2815 CFU/m3);不同场所微生物气溶胶的粒径分布存在差异,细菌和真菌气溶胶分别主要分布在前4级(2.1μm)和第3、4、5级(1.1~4.7μm);这5处典型场所的微生物气溶胶中值粒径从大到小依次为公交车站、大学校园、污水处理厂、医院门诊区、公园,其细菌气溶胶中值粒径均大于真菌气溶胶中值粒径。     

京津冀及周边区域PM2.5叠加沙尘重污染过程特征及预报效果分析

选取京津冀及周边区域2018年11月23日至12月4日一次大范围、长时间且PM_(2.5)叠加两次沙尘传输的复合型重度污染过程开展特征研究,分析了首要污染物PM_(2.5)和PM_(10)浓度的发展演变,以及污染气象影响因素;结合激光雷达地基和车载走航监测结果,以及HYSPLIT后向轨迹结果,讨论了区域污染传输的情况;并对重污染期间NAQPMS、CMAQ和CAMx这3个空气质量模式的预报效果进行了回顾分析.结果表明,研究时段PM_(2.5)叠加两次沙尘传输导致区域中南部多数城市达到重至严重污染水平,张家口、北京、石家庄、邯郸和郑州PM_(10)小时峰值分别为1 589、864、794、738和766μg·m~(-3),PM_(2.5)小时峰值浓度分别为239、319、387、321和380μg·m~(-3).地面弱气压场、高湿、逆温等静稳条件和沙尘是重要的污染气象和天气因素.激光雷达地基和车载走航监测数据结合HYSPLIT后向轨迹分析表明重污染期间区域西南和东南方向发生了PM_(2.5)传输;区域两次沙尘过程主要受西北路径传输影响.此外,NAQPMS、CMAQ和CAMx这3个模式均可较好地预测到京津冀及周边区域的重污染过程,但对个别城市预报略有偏差.该次重污染过程中模式对PM_(2.5)的预报效果要好于PM_(10),这与气象模式预报、大气化学反应机制、污染源清单的不确定性,以及重污染应急措施导致的污染源排放的改变有一定关系.     

顾及尺度效应的多源遥感数据“源”“汇”景观的大气霾效应

以武汉市为例,利用多源遥感数据研究城市"源""汇"景观格局与大气霾污染的相关关系.首先,基于武汉市Landsat8数据的地表覆盖分类结果,计算不同尺度下地表覆盖的整体异质性景观指数,选择异质性最大的尺度作为"源""汇"景观分析的最优尺度;在此基础上,用MODIS数据的气溶胶光学厚度(AOD)产品作为大气霾污染程度的度量,基于自相关性较小的"类别层"景观指数,使用地理加权回归分析模型对"源""汇"景观与AOD进行局部回归分析,并在工业区、商业区和居民区3种功能区内分析建筑物对大气霾污染影响的差异.结果表明:6 km是本文分析的最优尺度;大气霾污染的"源"景观为建筑物,"汇"景观为灌木和林地;减小"源"景观面积所占比例、增大其破碎化程度、"源""汇"穿插均匀分布,可以有效减小气溶胶光学厚度,降低大气霾污染;对于武汉市来说,其大气霾污染的主要来源为中心城区的商业区和居民区,即来自于市民生活.针对中心城区要发挥其经济、交通等功能,已有的建设用地不宜大面积改动这一现状,可以采取小幅度优化措施,而对于非建成区可采取建前合理规划"源""汇"景观空间分布的措施.     

基于多源数据的PM2.5浓度时空分布预测与制图

随着我国经济、工业化、城市化进程迅速发展,PM_(2.5)污染在中国已经成为一个极端的环境和社会问题,并引起广泛关注.采用新技术估算的地表PM_(2.5)质量浓度,收集并处理了遥感反演的气溶胶光学厚度(AOD),气象数据,其他地理数据和污染物排放数据,采用贝叶斯最大熵(BME)结合地理加权回归(GWR)来分析2015年冬季的PM_(2.5)暴露在我国东部大范围区域的时空变异特征.结果表明,BME模型的十折交叉验证结果的决定系数R~2为0.92,均方根误差(RMSE)为8.32μg·m~(-3),平均拟合误差(MPE)为-0.042μg·m~(-3),平均绝对拟合误差(MAE)为4.60μg·m~(-3),与地理加权回归模型的结果相比(R~2=0.71,RMSE=15.68μg·m~(-3),MPE=-0.095μg·m~(-3),MAE=11.14μg·m~(-3)),BME的预测结果有极大的提高.空间上,PM_(2.5)高浓度地区主要集中在华北、长江三角洲、四川盆地,低浓度地区主要集中在中国的最南部如珠江三角洲和云南的西南部;时间上,不同月份的研究区域PM_(2.5)空间分布所有差别,2015年的12月、2016年1月PM_(2.5)污染最为严重,2015年的11月,2016年的2月污染相对较低.     

成都不同季节亚微米气溶胶粒径谱分布特征分析

气溶胶通过直接或间接影响辐射对气候有着重要影响.利用在成都地区2019年1月23日—2020年8月31日期间6个时间段的亚微米气溶胶数浓度粒径谱分布（10～400 nm）、PM2.5浓度和气象资料,在对气溶胶谱分布进行统计分析和参数化的基础上研究了不同季节谱分布的日变化规律及不同PM2.5浓度下气溶胶数浓度谱分布的演变.结果表明：10～400 nm气溶胶总数浓度在春季最大（18269 cm-3）,其次为冬季（16524cm-3）、夏季（14139 cm-3）和秋季（12635 cm-3）.春季和夏季由于新粒子生成（NPF）事件发生频率较高（35%和22.46%）,两季核模态粒子浓度和占比（35.7%和31.2%）较高.秋季总数浓度的低值主要是受到华西秋雨降水事件频率高（59.34%）,持续时间较长的影响.冬季静稳天气导致粒子的累积老化,造成冬季积聚模态粒子数浓度占比（31.2%）较高.秋冬季节气溶胶数浓度日变化受早晚高峰和边界层发展的影响呈明显的双峰分布,春夏季除上述变化外,还受到二次生成的影响,总数浓度在上午呈现持续的高值.较清洁环境下受NPF事件的影响,成都地区100 nm以下粒子...