南京城市大气氨-铵的高频演化及其气粒转化机制

本研究于2018年秋季利用在线气体和气溶胶组分监测仪以高时间分辨率连续测定南京市大气中的气体(主要是NH_3)与二次无机气溶胶(主要是NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-))浓度,借此研究污染和非污染期城市大气NH_3和NH_4~+的演化规律,进而探讨NH_3-NH_4~+气粒转化过程中的化学机制.结果表明,观测期间NH_3和NH_4~+浓度的平均值(±1σ)分别为(15. 3±6. 7)μg·m-3和(11. 3±7. 8)μg·m-3,且日变化在污染和非污染事件中呈现出显著的差异.综合在线观测的NH_3和NH_4~+浓度数据,通过计算潜在源贡献因子,分析了NH_3和NH_4~+的潜在贡献源区在重污染过程受长距离污染传输影响较小,证明城市也是NH_3排放的重要热点地区.进一步分析发现,NH_3-NH_4~+的气粒转化是影响NH_3和NH_4~+日变化的主要驱动因子.具体体现在:低温、高湿(温度在7. 5～12. 5℃,湿度在50%～90%)时,NH_3和NH_4~+的气固转化速度较快,NH_3与酸性物质反应生成更多的NH_4~+,使得(NH4)2SO4和NH4NO3的形成从而导致污染事件的加剧.研究结果有助于厘清城市大气NH_3的来源和转化机制及其对颗粒物的潜在贡献.     

基于随机森林评价的兰州市主城区校园地表灰尘重金属污染

将2018年1~12月兰州市主城区校园地表灰尘重金属元素含量计算得到的综合污染指数（P_N）和潜在生态风险指数（RI）作为训练集,使用11个影响地表灰尘重金属污染和积累的特征参数,利用随机森林算法对信息采样点的P_N、RI进行估算,分析了地表灰尘重金属污染的时空变化特征,并对传统算法插值结果和随机森林插值结果进行了比较.结果表明,研究区地表灰尘重金属各元素浓度均高于本地背景值;研究区P_N排序为城关区 > 西固区 > 安宁区 > 七里河区,RI排序为城关区 > 西固区 > 七里河区 > 安宁区,P_N和RI在空间分布特征上很相似,都位于交通枢纽或市中心;P_N在冬季和夏季出现高值,RI高值则出现在冬季,冬季高值主要源于采暖燃煤源的增加;空间插值结果对比表明随机森林插值结果优于传统算法插值结果.     

夏秋季宁波市气态元素汞(GEM)污染特征及潜在源区贡献分析

气态元素汞(gaseous elemental mercury,GEM)是普遍存在于大气中的对生物体有害的重金属元素其化学性质稳定,在大气中停留时间长,可随气团长距离输送属于全球性污染物.本研究于2017年夏秋季对宁波市大气GEM、常规污染物和气象参数进行综合观测,研究沿海地区GEM受人为源和自然源共同作用下的迁移转化规律及潜在源贡献来源.结果表明:①观测期间大气GEM的平均质量浓度为(2.32±0.90) ng·m~(-3),变化范围为0.97～10.95 ng·m~(-3),且夏季低于秋季.②GEM、O_3和GOM在夏季、秋季、晴天和阴雨天的日内浓度变化表明,高浓度的O_3和强烈的光照可加速GEM发生光化学反应,GEM在晴天的光化学氧化强度高于阴雨天.③相关性分析表明,GEM与PM_(2.5)(R=0.65,P0.01)、PM_(10)(R=0.47,P0.01)、NO_2(R=0.46,P0.01)和CO(R=0.57,P0.01)呈显著正相关关系,其来源与化石燃料等物质燃烧有关.④O_3等光化学氧化剂的浓度、GEM在颗粒物上的气粒分配及PM_(2.5)、水汽和NO_2的消光效应,可对GEM光化学氧化速率产生重要影响.⑤潜在源贡献分析(potential source contribution function analysis,PSCF)结果表明夏季浙江省北部(包含宁波市)、西北部,安徽省南部和江西省大部分地区构成一个三角形区域是NBUEORS大气GEM的潜在源贡献区域,且本地源、区域源和长距离源输送对GEM污染均具有重要影响.秋季的潜在源贡献区域主要为浙江省北部区域,范围小于夏季.GEM主要来自本地源和区域源输送影响.因此,针对大气GEM污染的控制,需要跨省的区域联防联控,综合治理,方可有效减轻大气汞的污染.     

基于“三生”适宜性的县域土地利用冲突识别与分析

精准识别潜在土地利用冲突有利于预警权衡和协调冲突用地,有利于科学进行国土空间规划。以“三调”修正数据为基础,基于生产、生活、生态视角,构建高植被覆盖率县域生产、生活、生态即“三生”适宜性评价模型与土地利用冲突识别矩阵,并选取横峰县进行实证分析。结果表明:（1）横峰县“三生”适宜性用地的空间分布与面积构成差异显著,且存在明显的空间叠加特征,暗示着研究区土地利用存在冲突;（2）从潜在冲突识别的结果来看,土地利用适宜区、冲突激烈区、冲突中度区、冲突一般区及冲突微弱区面积占比分别为64.02%、9.66%、17.19%、1.66%、7.48%;（3）各个冲突类型区空间分布、表现形式的差异性决定了冲突和解的对策也需因地制宜。研究结果可为相关及类似县域的国土空间规划提供理论参考。     

天津黑碳气溶胶潜在来源分析与健康风险评估

采用2010~2013年BC连续在线观测资料,分析天津地区BC的季节分布、潜在来源及其健康效应.结果表明,2010~2013年BC气溶胶浓度平均值为（4.49±3.26）μg/m³,秋季浓度最高,为6.31μg/m³,冬季和夏季次之,春季最低,为2.59μg/m³.各季节BC浓度的日变化特征类似,均呈早晚双峰分布,早间峰值高于晚间,且夜间高于日间.混合层高度和近地层风从垂直和水平两方面影响BC的时空分布,各季节作用强度并不相同.浓度权重轨迹分析表明天津高浓度BC的主要贡献区域为河北、山东、河南等华北平原地区.此外,秋季内蒙古中部和山西北部等西北区域也会影响天津.天津城区各季节成人和儿童的致癌风险（CR）均高于EPA给定的可接受风险水平（10^-6）,非致癌风险水平较低,秋季因高浓度BC引发的呼吸系统死亡率相对风险为1.118,需要引起高度关注.     

重庆市O3污染日的大气环流分型与传输特征

通过分析重庆市主城区2015~2019年O₃浓度和气象要素观测数据,发现主城区O₃超标日数、超标日O₃中位值和90百分位浓度值均呈现逐年升高趋势,O₃与温度成正相关、与相对湿度成负相关,高O₃浓度对应每日最高温度区间为35℃以上以及相对湿度区间70%以下.采用T-mode主成分分析法(PCT)对2015~2019年的4~9月850hPa低层位势高度场和风场进行分型,总结出重庆市O₃污染期间主要有8种天气类型,其中有利于出现高浓度O₃现象的天气类型分别是低压西北侧型(T1)、低压后部型(T4)和高压西侧(T3),对应O₃平均超标率分别为34.6%、17.0%和14.2%.利用HYSPLIT4模型后向轨迹聚类方法和潜在源贡献算法(PSCF),计算得到O₃污染日的气团主要以中短距离输送为主,主要传输轨迹来自北、东北、南以及西南四个方向,从2015~2019年,主要污染来源有一个明显的从北转南的趋势,O₃污染的潜在源贡献分析结果与全市工业源NO_x、VOCs排放量空间分布的一致性较高.     

2018年济南市PM2.5叠加沙尘重污染过程分析

为揭示重污染过程中多因素的综合作用,选取济南市2018年11月25日-12月4日一次长时间、高强度PM_2.5污染和沙尘混合的重污染过程,利用气象资料、空气质量监测结果、激光雷达探测资料及水溶性离子在线数据,开展污染特性以及潜在污染源综合分析.结果表明:①研究期间,首要污染物为颗粒物,ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）平均值分别为294、141 μg/m3,污染较严重.②根据ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）将此次重污染过程分为4个阶段,阶段Ⅰ~Ⅳ总水溶性离子浓度分别为（107.3±35.9）（95.2±34.5）（99.0±18.2）（29.3±9.3）μg/m3,分别占ρ（PM_2.5）的73.8%、56.9%、64.2%和43.2%.SOR（硫氧转化率）分别为0.47、0.42、0.55、0.25,NOR（氮氧转化率）分别为0.42、0.26、0.28、0.13,表明济南市大气中出现了显著的二次转化过程,SOR均大于NOR表明SO₄2-转化程度高于NO₃-.NO₃-/SO₄2-（质量浓度比）分别为2.97、1.75、1.69、1.45,表明此次污染各阶段中氮和硫的来源以移动源为主.③此次重污染过程济南市ρ（PM_2.5）受本地及周边城市传输和两次沙尘过境的综合影响,主要潜在污染源有山东省本地以及江苏省北部、安徽省北部、内蒙古自治区中部和京津冀地区等区域.④近地面均压场、高湿、小风等不利气象因素是导致此次重污染过程的重要因素.研究显示,济南市此次污染过程是不利气象条件、污染物一次积累和二次转化、区域污染传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果.      

浙江某垃圾焚烧厂周边土壤中稀土元素分布特征及潜在生态风险评价

采用电感耦合等离子体质谱仪测定了浙江某垃圾焚烧厂周边表层土壤样品中镧、铈、镨、钕、钇等15种稀土元素的浓度.利用统计学方法分析稀土元素分布特征,并评价土壤稀土元素的潜在生态风险水平.结果表明,该垃圾焚烧厂周边表层土壤中稀土元素平均浓度范围为0.49—84.51 mg·kg^-1,总稀土元素浓度范围为231.21—259.47 mg·kg^-1,均高于土壤背景值,而焚烧厂尾气中的稀土元素浓度达到385.73 mg·kg^-1.稀土元素的浓度增量分析结果表明,稀土元素的浓度增量趋势与风频分布趋势相似,浓度增量越大的区域其风频越大,两者的相关性系数达到0.928.潜在生态风险指数显示,该垃圾焚烧厂周边土壤中稀土元素的潜在生态风险评价指数值范围为16.67—17.21,风频较小的上风向区域和平行风向1区域处于低生态风险水平,风频较大的下风向区域和平行风向2区域处于中等生态风险水平.垃圾焚烧厂周边土壤中稀土元素累积很可能受到了焚烧厂尾气排放的影响,随着焚烧尾气的持续排放,后期生态风险可能还会增加.     

Comparison of macroinvertebrate community structure in urban (Shenzhen City) streams with typical habitat characteristics北大核心CSCD

2020年12月在深圳市城市区域典型生境特征溪流——城市山区源头溪流金龟河、国家地质公园保护区入海溪流杨梅坑河与黑臭水体治理后溪流石溪河,开展底栖动物多样性与生境质量状况取样,通过多元统计分析探明各溪流底栖动物群落结构差异及其主要环境影响因子.结果表明:(1)金龟河底质异质性(SI)最高;杨梅坑河水质最好且流态异质性(Fr)最优,石溪河水质最差且底质异质性(Fr)最低.(2)共采集鉴定大型底栖动物118个分类单元,隶属于3门6纲14目87科.水生昆虫均占绝对优势,其中金龟河67属(81.7%),杨梅坑河62属(95.4%),石溪河12属(52.2%).金龟河中底栖动物Shannon-Wiener多样性指数、改进的Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度均高于杨梅坑河与石溪河.(3)金龟河的主要功能摄食类群是滤食者(45.5%),杨梅坑河(38.3%)与石溪河(58.7%)的主要功能摄食类群均为收集者.(4)冗余分析(RDA)结果显示,氨氮、海拔、湿宽、水温、溶氧、底质异质性(SI)、电导率和流态异质性(Fr)为影响深圳市溪流的大型底栖动物群落结构的主要环境因子.研究表明:(1)深圳市的山区溪流可作为深圳市生物多样性保护的重点区域.(2)在城市溪流生态系统中,水环境化学因子并非为主要影响因子,生境多样性发挥了重要作用.(图6表3参43)     

Predicting future invasion risk of three widespread malignant weeds on Qinghai-Tibet Plateau,using multi-algorithm ensemble models北大核心CSCD

农田恶性杂草相比普通杂草的传播更为迅速且难以有效防治,对农业生产危害严重.明确典型恶性杂草当前潜在分布面积及未来气候变化下对耕地的潜在入侵风险对农业生产管理具有重要意义.以广泛分布于青藏高原农田中的3种常见恶性杂草,即野燕麦(Avena fatua L.)、一年生早熟禾(Poa annua L.)和狗尾草[Setaria viridis(L.)P.Beauv.]为研究对象,利用广义增强模型(GBM)、广义线性模型(GLM)、人工神经网络(ANN)、最大熵(MaxEnt)、随机森林(RF)及多元自适应回归样条(MARS)算法集合预测上述3种杂草在青藏高原的潜在地理分布以及驱动其变化的关键因子,以评估其对耕地的入侵风险.未来气候场景采用最新的第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)框架下2050年的4种共享经济路线(SSP1-2.6、2-4.5、3-7.0、5-8.5).结果显示:野燕麦适宜分布区面积约为3.5912×10^(5) km^(2),主要分布于四川西南部及青海东部,零星分布于甘肃、西藏和新疆;一年生早熟禾和狗尾草的适宜分布区面积约为4.3046×10^(5) km^(2)和2.0036×10^(5) km^(2),均主要分布于四川西南部和西藏东南部,零星分布于青海东部和甘肃南部.年均温是3种杂草分布的最主要驱动因子.此外,人类足迹和土壤有效氮是影响野燕麦分布的相对重要因子;土壤酸碱度、最暖季降水量是影响一年生早熟禾分布的重要因子;温度季节性、最暖季降水量是影响狗尾草分布的重要因子.预计至2050年,3种杂草在4种情境下均会出现不同程度的扩张,狗尾草的扩张面积表现出随辐射强迫的增强呈先升高后趋于稳定的趋势,而另两种杂草则呈先升后降的趋势.预计3种杂草的潜在分布面积在耕地中的占比与扩张面积的变化趋势一致,且在主产区的占比高于非主产区.模拟结果表明,未来气候变化下,随着3种恶性杂草的适宜分布区面积的扩张,其对青藏高原耕地的入侵风险将增加,尤其是粮食主产区所面临威胁更为严峻,建议应重点关注青藏高原粮食主产区恶性杂草的生理生态、迁移扩散和防治技术研究.(图6表2参61)