华东区域高山背景点PM10 和PM2.5 背景值及污染特征

为了解华东森林及高山背景区域大气中PM10和PM2.5质量浓度的变化特征,选取国家大气背景监测福建武夷山站2011年3月～2012年2月PM10、PM2.5为期1 a的监测数据,研究其浓度变化特征及其影响因子,并利用后向轨迹模式探讨区域输送对背景区域PM10和PM2.5质量浓度的影响.结果表明:华东森林及高山区域现阶段PM10和PM2.5背景浓度分别为(23±16)μg·m-3和(18±12)μg·m-3;PM10和PM2.5浓度具有相同的季节变化特征,即春季>秋季>冬季>夏季,2011年春季武夷山背景点因受沙尘远距离输送影响,PM10和PM2.5浓度明显高于其它三季;武夷山背景地区主要以细粒子为主,PM2.5/PM10年平均比值为0.76;PM10和PM2.5浓度与气体污染物均有较好的相关性,表明PM10和PM2.5可能来源于区域人为污染源的输送和二次粒子转化;2011年4月的污染事件与北方沙尘输送有关,而9月的污染事件主要与华东高污染负荷区的污染物输送有关.     

利用激光雷达太阳光度计等多种遥感手段立体监测一次沙尘事件夏俊荣

利用位于北京以及河北香河的两台地基Mie散射激光雷达、星载激光雷达、太阳光度计以及颗粒物监测仪等一系列仪器对发生在2008年5月底的一次沙尘事件进行立体监测并分析.结果表明,这起较严重的沙尘是由蒙古国输送而来,影响范围很广,持续时间较长,有三次明显的峰值,对应三次沙尘的来袭;沙尘的每次来袭都对应有先升温后降温的现象,并伴随有相对湿度的急剧下降;沙尘入侵前北京香河两地以细粒子为主,入侵后代之以粗粒子为主.     

泰山顶(1534 m)夏季气溶胶粒径分布特征

使用宽范围粒径谱仪对泰山顶2017年6月1～25日10 nm～10μm气溶胶数浓度粒径分布进行观测,结合PM(PM_(2. 5)和PM10)以及气象要素数据,分析了泰山顶气溶胶粒径分布特征及其主要影响因素.结果表明,观测期间泰山PM_(2. 5)和PM10的平均浓度分别为20. 7μg·m~(-3)和82. 4μg·m~(-3),PM_(2. 5)/PM10仅为25. 1%.数浓度、表面积浓度和体积分数平均为8 672. 8cm~(-3)、408. 3μm2·cm~(-3)和24. 2μm3·cm~(-3).数浓度谱分布为单峰型分布,表面积浓度和体积分数谱分布均为三峰型分布.数浓度和表面积浓度的主导粒径分别为10～20 nm和100～500 nm,体积分数的主导粒径为100～500 nm和2. 5～10μm.风向对PM和数浓度的影响要比风速的影响大.随着RH的增加,气溶胶数浓度谱由双峰型分布转变为单峰型分布,表面积浓度谱由单峰型分布转变为三峰型分布.     

青岛近海生物气溶胶中总微生物的分布特征

为了解生物气溶胶中总微生物浓度的月季分布和粒径分布特征,于2016年9月～2017年7月期间在青岛近海连续采集了大气生物气溶胶分级样品,并利用DAPI染色-荧光显微镜计数方法测定了生物气溶胶中总微生物浓度.结果表明,采样期间青岛近海生物气溶胶中总微生物浓度范围为1. 86×10~5～2. 54×10~6cells·m~(-3),平均值为(6. 84±4. 83)×10~5cells·m~(-3).大气中总微生物浓度的季节变化为春季和冬季较高,夏季较低,秋季最低,统计分析显示秋季和春季、夏季大气中总微生物浓度具有明显的季节变化差异(P 0. 05).生物气溶胶中总微生物月均浓度在2. 65×10~5～1. 12×10~6cells·m~(-3)之间,最高值出现在2017年2月,最低值出现在2016年9月. 2015～2017年青岛秋冬季大气中总微生物浓度一日中变化较大,但并未呈现出明显的日变化规律(P 0. 05).生物气溶胶中总微生物的粒径分布呈现偏态分布, 7. 0μm粒径所占比例最高,可达20. 5%～27. 3%;粒径分布随月份不同而有变化,呈现双峰分布和偏态分布两类.相关性分析显示,总微生物浓度与AQI、CO、PM_(2.5)和PM_(10)等因子呈显著正相关(P 0. 05),与温度、风速和风向等气象因素以及NO_2、SO_2和O_3等因子无显著相关(P 0. 05).多元线性回归模拟结果显示,生物气溶胶总微生物浓度中20. 6%的变化与相对湿度和PM_(2.5)相关.     

霾天气下城市气溶胶吸湿性的观测

气溶胶吸湿性对大气能见度有重要影响,是形成霾污染的主要因素之一.利用南京信息工程大学观测获得的2014年4月17日至5月21日气溶胶吸湿增长因子(GF)、OC/EC以及水溶性无机离子资料,对南京霾日气溶胶吸湿性及主要化学组分进行分析.结果表明,随着粒径的增加,平均吸湿增长因子(GF_(mean))数值变化较小,吸湿性标准差(σ)逐渐增大,化学组分的外混合程度逐渐增强;白天气溶胶粒子的吸湿性强于夜间,但是外混合程度弱于夜晚;非霾日气溶胶吸湿性强,外混合程度高,霾日正好与之相反,且随着霾等级的增加,吸湿性和外混合程度都进一步减小;非霾日气溶胶主要水溶性无机离子为NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-),而霾日OC/EC的含量占比较高;含量相对丰富的OC/EC是造成低湿背景霾天气下小尺度气溶胶吸湿性变弱的主要原因,霾日所处环境相对湿度的高低也是影响气溶胶吸湿能力的重要因素;整个观测期间,南京市气溶胶化学组分中(NH_4)_2SO_4和OC等不可溶物质含量最多,NH_4NO_3含量次之;利用化学组分计算得到的平均吸湿性参数κ_(chem)和利用H-TDMA仪器实际观测计算得出的κ_(mean)存在较好的一致性,两者的相关性在霾天气下进一步增强,因此可以利用气溶胶主要化学组分来预报气溶胶吸湿性.     

PM2.5背后究竟还藏有多少秘密?——本刊记者专访南北极科考专家、中国科技大学教授谢周清

谢周清,中国科技大学地球和空间科学学院教授、博士生导师、国家杰出青年基金获得者、环境科学学科点负责人、极地环境研究室主任、国际南极科学委员会(SCAR)物质科学常设工作组中国代表、中国第四纪科学研究会理事     

重庆大气污染对儿童肺功能影响初探

１９９４年１月～１９９６年１月，在重庆市观音桥华新小学和北碚红岩机器厂子弟校进行了２年９次共３４０６人次的肺功能测定，同时，进行大气污染（ＰＭ１０，ＰＭ２．５，ＴＳＰ，ＮＯｘ）测定，２年结果表明，身高与肺功能关系较年龄与体重更为密切，其线性模型（包括Ｈ，Ｗ，Ａ）相对清洁区的Ｒ＾２４值为０．５１～０．７３，均较污染区０．３８～０．７０为高，平均身高的ＦＶＣ，污染点较清洁点平均低８％左右，而ＦＥＶ１要     

杭州地区大气气溶胶中重金属含量特征研究

对2004年8月～2005年5月间在杭州城区采集的大气气溶胶样品进行了7种重金属元素组成、形态等方面的分析测定;总结了大气气溶胶中各金属元素浓度的季节变化、形态分配比例和影响因素。研究结果表明：杭州市大气气溶胶浓度较高,平均值0.264 mg/m^3。气溶胶质量浓度呈明显的季节变化;气溶胶中各重金属元素的含量水平由高到低依次为：Fe、Zn、Pb、Mn、Cu、Cr和Cd;杭州市大气气溶胶中各重金属元素含量的季节变化在人为源和天然源以及气候条件等综合作用下具有一定的规律性,总体而言,春秋季高于夏冬季;各元素的形态分配比例跟它们本身的环境地球化学性质密切相关,同时也会受到气象和人为因素的影响。     

基于MODIS数据反演江浙皖地区气溶胶光学厚度

气溶胶是气候变化和大气污染的重要影响因素。人们发现卫星遥感为大面积获取气溶胶光学厚度提供了手段,同时卫星遥感的气溶胶光学厚度弥补了地面观测空间覆盖不足的缺陷。文章首先介绍了使用暗像元法反演气溶胶光学厚度的算法和计算流程,利用传统的暗像元法和改进的暗像元法(即V5.2算法)反演江浙皖地区(29～33°N;116～120°E)气溶胶光学厚度的空间分布,并对两种算法所得结果进行比较与分析。结果表明:暗像元法基本可以反映出该区域气溶胶光学厚度的空间分布特点,尤其是在浓密植被区卫星反演得到的结果与(AERONET)太阳光度计的观测值基本相近。但是在城市地区,该算法得到的结果与观测值存在一定的偏差,有待于进一步改善。     

Composition, source, mass closure of PM2:5 aerosols for four forests in eastern China

PM2.5 aerosols were collected in forests along north latitude in boreal-temperate, temperate, subtropical and tropical climatic zones in eastern China, i.e., Changbai Mountain Nature Reserve (CB), Dongping National Forest Park in Chongming Island (CM), Dinghu Mountain Nature Reserve (DH), Jianfengling Nature Reserve in Hainan Island (HN). The mass concentrations of PM2.5, organic carbon (OC), elemental carbon (EC), water soluble organic carbon (WSOC) as well as concentrations of ten inorganic ions (F-, Cl-, NO3-, SO42-, C2O42-, NH4+, Na+, K+, Ca2+, Mg2+) were determined. Aerosol chemical mass closures were achieved. The 24-hr average concentrations of PM2.5 were 38.8, 89.2, 30.4, 18 μg/m3 at CB, CM, DH and HN, respectively. Organic matter and EC accounted for 21%-33% and 1.3%-2.3% of PM2.5 mass, respectively. The sum of three dominant secondary ions (SO42-, NO3-, NH4+) accounted for 44%, 50%, 45% and 16% of local PM2.5 mass at CB, CM, DH and HN, respectively. WSOC comprised 35%-65% of OC. The sources of PM2.5 include especially important regional anthropogenic pollutions at Chinese forest areas.