东亚大气可吸入颗粒物时空分布的数值模拟研究

利用嵌套网格空气质量模式（Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS）模拟研究了2010年东亚地区可吸入颗粒物（PM10）的时空演变,并初步评估了其对人群健康的危险度.结果表明,NAQPMS模式能够合理地反映东亚地区PM10的时空分布,不同季节观测值和模拟值的总体相关系数达到0.65~0.85. 2010年东亚PM10的地面浓度高值区（100 μg · m-3）出现在我国华北、华中和内蒙古中西部等地区.其中,无机盐（硫酸盐、硝酸盐和铵盐）对我国东部PM10的贡献最大（10~70 μg · m-3,20%~50%）;一次PM10次之（5~50 μg · m-3,10%~30%）,有机物（5~30 μg · m-3,10%~20%）和黑炭（3~20 μg · m-3,3%~5%）紧随其后.PM10可以引起我国东部人群急性总死亡率增加2%~5%,对我国居民的健康水平构成了一定威胁.     

太原市大气PM2.5中铅同位素特征研究

使用ICP-MS测定太原市2009年夏季至2010年春季典型月份中存在于PM2.5上的铅(Pb)及同位素特征,分析了铅的浓度水平、季节变化特征,探讨了铅同位素丰度比特征,并由富集因子法初步解析了铅的来源。结果显示,太原市环境大气中存在于PM2.5上的Pb含量为270.83ng/m3,低于我国环境空气质量标准(GB3095-2012)中对颗粒物中铅的年均限值,在国内属中等水平。冬季存在于PM2.5中的Pb浓度水平最高,与取暖燃煤排放有关;扬尘中的Pb富集则对春季的Pb污染有较大贡献。Pb与PM2.5的相关性显示夏季和冬季二者来源一致,皆为燃煤排放;206 Pb/207 Pb与208 Pb/206 Pb的同位素丰度比特征也表明PM2.5中Pb的主要源于燃煤排放,由于冬季煤炭消费量较高,其燃烧排放对PM2.5中Pb的贡献高于其他季节。采样期间PM2.5中Pb的富集因子(20.45)显示,Pb主要源于人为活动的排放;春季的富集因子(10.76)接近10,表明春季时自然源的Pb对PM2.5的贡献较大。     

长江三角洲地区冬季能见度特征及影响因子分析

利用Micaps提供的2013和2014年冬季长江三角洲地区(以下简称长三角)28个站点的地面常规观测资料、NCEP FNL再分析资料和国家环境保护部发布的PM_2.5质量浓度自动检测数据,分析了长三角冬季大气能见度特征,以及空气污染物和气象条件对能见度的影响.2013年冬季长三角霾天发生频率为53.4%.多元非线性回归分析表明,PM_2.5质量浓度、地表10m风速、500~850hPa水平风垂直切变、相对湿度、925~1000hPa垂直温差、850~925hPa假相当位温差这6个因子能够解释能见度变化的81.6%.气象条件对能见度的作用与污染物浓度相当,热力因子的贡献大约是动力因子的2倍.PM_2.5质量浓度越低,空气质量越好,以及相对湿度大于70%时,相对湿度通过气溶胶吸湿增长对能见度的作用越强.考虑PM_2.5质量浓度的影响时,相对湿度对能见度的贡献提高了1倍.利用2014年冬季资料验证多元拟合方程,效果较好.     

基于机器学习和卫星遥感的PM2.5/10 空间连续分布反演方法研究

在过去的几十年里,快速的经济发展以及工业化、城镇化进程加速使得中国的资源环境承担的压力不断加大。作为影响空气质量的首要污染物,PM_2.5和PM₁₀（记为PM_2.5/10）直接影响着广大人民群众的身体健康。因此,针对PM_2.5/10浓度进行遥感反演研究,对环境监测和控制改善全国空气环境质量具有重要的意义。近些年来,随着对近地面PM_2.5/10浓度研究的不断深入,基于遥感影像数据进行PM_2.5/10浓度的反演方法也日益增多。本文利用Google Earth engine（GEE）平台获取了海量的Landsat 8 OLI遥感影像数据,并结合气象信息、空间特征等参数,采用机器学习中常用的多层映射反向传播神经网络构建了波段反射率与PM_2.5/10浓度之间的反演模型,以获得PM_2.5/10在研究区域的连续分布。为了提高基础PM_2.5/10反演模型的反演精度,还从影响因素和前溯时间两个维度出发,探寻了模型的最优化输入参数组合,并最终实现了对PM_2.5/10浓度的精准反演。以北京市地区为例,模型的PM_2.5和PM₁₀的反演精度R²分别达到0.814和0.796,均方根误差RMSE分别为19.21 μg?m^?3和28.31 μg?m^?3。鉴于该反演结果具有较高的准确性和可靠性,本文所建立的方法模型为研究PM_2.5/10在空间上的连续分布特征提供了新的思路和方法,具有较为重要的科研意义与广泛的应用价值。     

南京大气臭氧浓度的季节变化及其对主要作物影响的评估

近年来,近地面O_3浓度呈不断上升趋势,高浓度O_3会影响作物的生长导致产量降低.本文利用2014~2016年南京市近地面O_3浓度的连续观测数据,分析了O_3浓度的变化特征及其对冬小麦和水稻产量与经济损失的影响.结果表明,2014~2016年南京市O_3年平均浓度分别为62.9、68.6和69.1μg·m-3,O_3浓度和超标日数均呈现逐年增加的趋势.季节平均的O_3浓度大小的顺序为:夏季、春季、秋季和冬季.四季O_3浓度的日变化均为明显的\"单峰型\",峰值出现在15:00~16:00,谷值出现在07:00~08:00.2014~2016年冬小麦生长季期间AOT40的数值分别为10.5、14.4和9.4μL·L~(-1)·h,水稻生长季期间AOT40的数值分别为8.5、20.0和25.6μL·L~(-1)·h.近地面O_3对冬小麦的影响要高于水稻,其中,2014~2016年O_3造成冬小麦减产范围为21.4%~32.8%,每年的经济损失达15 076.6~27 799.6万元,造成水稻减产范围为8.1%~24.3%,每年的经济损失达19 747.2~68 075.7万元.     

广州市区PM2.5的时间变化

PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,不仅能够造成灰霾天气,而且会对人体健康造成重大危害。本文以广州市环境监测中心站2009年的监测数据为基础,对广州市区PM2.5的时间变化和原因进行了分析,结果表明广州市区的PM2.5冬季较高,夏季较低,最高浓度出现在10月,最低浓度出现在7月。PM2.5浓度日变化呈现出明显的双峰形;PM2.5浓度的时间变化特征与气象因素和污染源排放密切相关。     

长春市春季PM2.5中金属污染与潜在生态风险评价研究

2014年春季采集了长春市大气PM2.5样品,测定了PM2.5及其17种金属元素的含量.PM2.5质量浓度为175.2±75.1μg/m3,变异系数为0.44,环境重污染日与优良日空气质量差异较大.PM2.5中金属元素平均含量顺序为Ca>Fe>K>Mg>Al>Zn>Ti>Mn>Pb>As>Cu>V>Ni>Cr>Co>Ba>Cd.采用富集因子法和潜在生态风险指数法对PM2.5中金属进行了评价.其中Cd、As、Zn、Pb、Cu富集因子大于100.金属综合潜在生态风险等级为极强生态风险,Cd的贡献率为83.2%,受人类活动干扰严重.     

含油污泥油含量测定方法

根据“相似易溶”原理,采用重量法和索氏抽提-紫外吸收光度法对含油污泥的油含量测定进行了研究,利用差重和含有芳香族化合物的石油及其产品在紫外区的吸收波长特性,采用了毒性较小的正己烷、石油醚或混合庚烷等作为萃取荆。根据试验结果可知,重量法具有药荆使用量少、标准偏差小（1.48％）,结果准确等特点;紫外吸收光度法具有操作简便、数据重现性好等优点,适于芳烃含量较高的含油泥油含量的测定。     

关中典型城市及农村夏季PM2.5的化学组成对比

于2016年7~8月采集了陕西省西安市（城市）及蔺村（农村）夏季昼夜PM_2.5样品,分析其有机碳（OC）、元素碳（EC）和无机离子等化学组分的含量,探讨关中平原城市和农村地区PM_2.5的化学组成和来源的差异.结果表明,采样期间西安和蔺村的PM_2.5浓度分别为（49.7±22.8）和（62.6±14.2）μg/m³.西安PM_2.5中OC和EC的浓度[（6.5±2.5）μg/m³,（3.2±1.8）μg/m³]与蔺村[（6.8±1.8）μg/m³,（3.8±2.3）μg/m³]相当.西安OC/EC比值白天（2.6）高于夜晚（1.9）,蔺村反之（白天：1.6;夜晚：2.7）,主要是因为夜间城市地区重型卡车运输活动增强导致排放更多EC,而夜间农村地区人为活动较少导致EC排放显著降低.西安和蔺村无机离子总浓度分别为（20.2±14.6）和（30.1±10.5）μg/m³,占PM_2.5浓度的40.6%和47.6%.蔺村SO₄^2-的平均浓度高达19.0μg/m³,占PM_2.5浓度的30%以上,远高于西安（9.4μg/m³和18.9%）,主要与农村固体燃料（煤和生物质）使用有关.西安NO₃^-和Ca²⁺的浓度及其对PM_2.5的贡献、NO₃^-/SO₄^2-比值均明显大于蔺村,表明城市地区受机动车尾气和扬尘的影响更大.西安K⁺与Ca²⁺和Mg²⁺的相关性较强,而蔺村K⁺与EC的相关性显著强于西安,说明西安市区K⁺由粉尘源主导,而农村地区则主要来自生物质燃烧.     

PM2．5污染危害分析及防控措施研究

本文论述了PM2.5对环境的危害,在剖析PM2.5组成与来源的基础上,提出防控PM2.5的政策与技术方面的建议,以期为今后PM2.5的防控工作提供理论基础。