黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及其输送潜在源区

利用轨迹聚类方法对2011年6~8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组,得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹,结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料,分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分析法PSCF(potential source contribution function analysis)定性分析了不同气团背景下黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区,最后结合浓度权重轨迹分析法CWT(concentration weighted field)定量分析不同潜在源区对黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的贡献.结果表明,积聚模态颗粒物(0.5~1μm)数浓度约占0.5~20μm颗粒物数浓度的94.9%;黄山顶6~8月大陆气团的发生频率最高,约43.4%;影响黄山光明顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区主要来自一些工业发达人口密集的城市群:湖北东部、安徽中部、河南、江西境内、两广交界处、湖南南部以及浙江北部地区.而垂直方向上,来自西北和西南方向高度约2~5km的自由对流层气团对黄山顶积聚模态粒子数浓度贡献较大.     

基于MOS的杭州秋冬季空气污染预报和霾诊断

利用由数值预报模式WRF和辨识理论实时迭代统计方法RTIM组成的MOS方法对杭州市2013年2~3月和11~12月期间的空气污染物日平均浓度做预报,预报值与实测值之间相关系数都超过0.75 ,PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 24h平均浓度和O3 8h平均浓度分类预报临界成功指数(CSI)分别为89%、87%、100%、93%、100%和100%,命中率(POD)分别为93%、95%、100%、100%、100%和100%.分析表明,研究期间杭州地区气溶胶以细颗粒为主.根据PM2.5浓度、相对湿度及能见度预报值做霾日分类预报,临界成功指数为89%,命中率为93%.说明该MOS系统对污染物浓度及霾天气预报性能良好,可以为业务化预报提供参考.     

十六烷值对甲醇/生物柴油排放污染物影响的试验研究

在186F柴油机上进行了台架试验,测定了柴油机燃用十六烷值分别为46、50、55的甲醇/生物柴油的排放污染物及燃油消耗.考察了十六烷值对柴油机燃烧甲醇/生物柴油的排放污染物、经济性的影响.结果表明:在标定工况时,当甲醇/生物柴油的十六烷值为46、50、55时,NOx浓度分别为155×10-6、142×10-6、135×10-6;烟度分别为3.4、2.3、3.0;HC浓度分别为89×10-6、193×10-6、284×10-6;CO浓度分别为0.5%、0.8%、1.2%.随着甲醇/生物柴油十六烷值的增加,柴油机排放污染物中的NOx浓度和烟度降低,但HC和CO浓度增加.甲醇/生物柴油的十六烷值不能过高,否则会使柴油机排放污染物急剧增加.     

大气细颗粒物控制对我国城市居民期望寿命的影响

收集我国2013年74个环保重点城市的细颗粒物(PM2.5)浓度.采用《全球疾病负担2010》提供的PM2.5与4种主要疾病死亡率的暴露反应关系系数,构建74个城市的城区居民寿命表,评估PM2.5造成的期望寿命损失和不同PM2.5控制目标对居民期望寿命的影响.结果显示,2013年我国74个城市的PM2.5污染可使居民期望寿命减少1.48岁;如果PM2.5年均水平降低10%、25%,可分别使期望寿命增加0.05岁和0.15岁;若进一步降低,达到国二标准、国一标准和世界卫生组织的空气质量指导值水平,可使期望寿命分别增加0.42岁、1.04岁和1.26岁.本研究提示,大气PM2.5污染是决定我国城市居民期望寿命的重要因素,降低PM2.5浓度可显著增加居民的期望寿命.     

基于油耗调查的2010年天津市农业机械排放研究

通过问卷调查,采用基于燃油消耗量的方法估算出天津市2010年农业机械氮氧化物(NOx)和颗粒物(PM)的总排放量.2010年天津市农业机械总保有量为57.5万台,其中种植业机械最大约占52.5%;总动力为588万kW,运输机械占比最大为47.3%.估算出2010年天津市农业机械总油耗(主要为柴油)为6.7万t,其中运输机械耗油量为4.5万t.再根据燃油消耗量估算了天津2010年农业机械污染物排放量,NOx和PM年排放量分别为3470t和303t.     

污泥浓度对双重后置反硝化工艺脱氮除磷的影响

利用城市实际污水考察了ρ(MLSS)在2 400、3 350、4 300和5 250 mg/L 4种工况下SBR反应器(厌氧/好氧/缺氧/再好氧/沉淀/排水/预缺氧运行模式)的脱氮除磷效果,并分析了反应器单个周期内有机物、氮和磷的转化过程及污泥产量. 结果表明:ρ(MLSS)由2 400 mg/L升至5 250 mg/L时,系统TN去除率由52.5%升至66.6%;后续缺氧及预缺氧工序的脱氮比例(该工序TN去除量占系统TN总去除量的比例)由12.7%增至23.1%;ρ(MLSS)为4 300 mg/L时系统TP去除率(75.6%)达到最大. 后续缺氧及预缺氧工序中,ρ(MLSS)与内源反硝化速率呈正相关(R2=0.703 7);提高ρ(MLSS)可使PAOs(聚磷菌)在下一个周期内获得更多的碳源,使厌氧释磷量由1.62 mg/L升至9.10 mg/L,但PAOs吸磷动力会减弱,对除磷不利. 在后置反硝化、污泥衰减、能量解偶联等减量机制共同作用下,ρ(MLSS)为4 300 mg/L时系统污泥减量可提高24.4%. 从脱氮除磷及污泥减量效果综合考虑,ρ(MLSS)是双重后置反硝化工艺重要的控制参数,在该研究条件下控制在4 300 mg/L最优.      

成都市冬季大气颗粒物组成特征及来源变化趋势

年冬季分别在成都市8个环境受体采样点采集PM₁₀、PM_2.5样品,同时采集颗粒物源类样品,分析上述样品质量浓度及多种无机元素、水溶性离子和碳组分的含量,以对这3 a冬季大气颗粒物浓度、特征组分、来源及变化趋势进行分析. 使用CMB-iteration模型对成都市中心城区的PM₁₀、PM_2.5进行来源解析. 结果表明: 成都市冬季ρ(PM₁₀)在工业区最高,PM_2.5污染呈现区域性特征;冬季PM₁₀的主要来源有扬尘、二次硫酸盐、煤烟尘、二次硝酸盐和机动车尾气尘,上述5类源在2010─2012年的分担率分别为24%～29%、17%～22%、13%～16%、6%～12%、6%～11%;对PM_2.5有重要贡献的源类有二次硫酸盐、扬尘、煤烟尘、二次硝酸盐和机动车尾气尘,这5类源在2010─2012年的分担率范围分别为25%～27%、19%～22%、12%～15%、11%～13%、8%～11%. 二次粒子、扬尘等是成都市大气颗粒物的主要污染源,其中扬尘、建筑水泥尘等以粗粒子为主的源类浓度贡献呈逐年下降趋势,而二次粒子等以细粒子为主的源类浓度贡献则逐年上升,成都市冬季大气细颗粒物污染加重.      

春季不同天气城市街头绿地内PM2.5质量浓度分布特征研究

于2012年春季,采用水平分布监测法监测了3种天气下距交通污染源不同距离的街头绿地中的PM2.5质量浓度,研究了不同天气下PM2.5的日变化、水平分布规律及绿地对PM2.5的净化效应,为城市街头绿地、城市公园建设及市民合理选择休闲锻炼时间和地点提供理论依据。结果表明：1）晴天和多云时,PM2.5质量浓度上午高于下午,7：00浓度最高,15：00最低;雨后阴天基本保持上升趋势。2）PM2.5日均质量浓度为晴天（61.67μg·m-3）〈多云（187.98μg·m-3）〈雨后阴天（291.48μg·m-3）。晴天除5：00和7：00外,其他时刻均达到国家二级标准,且13：00—15：00达到国家一类功能区空气质量要求;多云和雨后阴天PM2.5质量浓度分别超过国家二级浓度限值150.6%和288.6%。3）观测时段内,无论哪种天气,5：00、7：00、11：00和15：00绿地的净化功能较强,19：00净化功能均最差,所有监测点无一例外的表现为负效应。4）3种天气下,PM2.5质量浓度在距离道路10~25 m最高,绿地的净化效应最差,55 m外基本可以形成稳定的森林内环境。5）在南方高湿环境下,空气相对湿度是影响PM2.5质量浓度的主要因素,晴天和多云天气PM2.5浓度与相对湿度呈显著正相关,而雨后阴天二者呈负相关关系。6）在一定阈值内,街头绿地能够缓解PM2.5污染,为居民提供良好的休闲环境。从游憩时间来看,市民可以选择晴天进入街头绿地休闲,多云和雨后阴天尽量减少外出;从活动最佳地段来看,距离污染源55 m以上适宜休闲锻炼;从街头绿地的规划面积来看,半径以不小于55 m为宜。     

PM10中重金属的提取方法及生物可利用性研究

分别运用模拟生物提取法与化学连续提取法对PM10标准参考样品城市源（NIST-1648A）和工业源（BCR-038）中6种重金属（Cd、Co、Cu、Mn、Ni、Pb）质量分数及赋存形态进行分析。其目标是验证2种提取大气固体颗粒物中重金属方法的有效性,并比较2种方法的优缺点,为将来提取PM10中重金属的方法选取提供依据。模拟生物提取法中,使用Gamble溶液模拟人体肺液对 PM10样品进行溶解,实验方法操作较为简单快捷;化学连续提取法中,不同溶解步骤则可确定重金属的不同赋存形态。在需要快速确定 PM10中某种重金属总量时,应优先使用模拟生物提取法。化学连续提取结果表明,城市源PM10中重金属赋存形态分布没有统一规律,工业源PM10中重金属多以残渣态存在。通过对2种来源的PM10样品中重金属生物可利用性分析,城市源的大气颗粒物对人体的毒性更大,其中标准参考样品城市源 PM10中生物可利用性较高的是重金属Cd（BIBio为61.65%±3.45%;BISE为69.02%±3.82%）和Cu,最低的是重金属Co和Pb;标准参考样品工业源PM10中重金属的生物可利用性最高的是Cd（BIBio为27.66%±1.52%;BISE为15.05%±2.13%）,而Ni、Co和Pb的生物可利用性较低。     

北京市区域城市化程度与颗粒物污染的相关性分析

城市化程度的提升带来严重的资源环境问题,尤其是空气污染问题,严重影响了人类的健康。大气中的PM2.5等颗粒物已经成为影响我国城市空气质量的主要污染物。现有研究多数是对于多年来多地区的宏观研究,缺乏对于典型地区的具体数据报道。通过分析北京市PM2.5和PM10的质量浓度与不同城市化程度地区的相关关系,探索城市化程度对PM2.5等颗粒物浓度的影响。选取北京市7处具有代表性空气质量监测点,于2013年7月至10月对PM2.5和PM10的质量浓度进行连续4个月的实时监测,结合《北京市区域统计年鉴》中的城市化指标数据,包括常住人口密度、地区生产总值和林木覆盖率,对数据进行变化趋势分析、Pearson相关分析和回归分析。研究结论表明：由于北京市不同区域城市化程度不同导致颗粒物污染状况不同,每个区域的PM2.5与PM10的质量浓度虽有差异但均显著相关,PM2.5的质量浓度约占PM10的质量浓度的60%,PM2.5是PM10的主要组成成分。城市化程度与PM2.5等颗粒物浓度有明显的关系,PM2.5等颗粒物浓度与地区生产总值和林木覆盖率显著相关,与地区生产总值呈正相关,与林木覆盖率呈负相关;与常住人口密度呈正相关趋势但并不显著相关。其中,PM2.5的质量浓度与地区生产总值的相关系数为0.875,与林木覆盖率的相关系数为-0.838;PM10的质量浓度与地区生产总值相关系数为0.947,与林木覆盖率相关系数为-0.775。总体来看,PM2.5等颗粒物浓度随城市化程度的提高而增加,北京市区域城市化程度与颗粒物污染情况关系明显。我国在快速发展城市化的同时,应关注环境与经济相协调。调整产业结构,增加植被绿化,控制污染源将有助于减少北京市大气中颗粒物的污染程度,为我国的城市化进程提供相应的支持和保障。