乌鲁木齐市散煤燃烧大气污染物排放清单及时空分布特征

为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM_2.5、SO₂和NO_x的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM_2.5、SO₂、NO_x分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM_2.5和SO₂排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NO_x排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果（平均值）高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征.      

2017年兰州市大气污染物输送来源及传输特征模拟分析

利用HYSPLIT后向轨迹模式,结合兰州市AQI（空气质量指数）及常规大气污染物质量浓度数据,模拟研究了2017年1月1日-12月31日以兰州市为受点的大气污染物输送特征.通过聚类分析确定了抵达兰州市气团的主要输送途径和每类路径所对应的污染物质量浓度特征,并利用受体模型PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（权重浓度轨迹分析法）,分析了大气污染区域传输对兰州市空气质量的影响,探讨了影响兰州市空气质量的污染物输送来源和可能的潜在源区.结果表明,在影响兰州市的气流轨迹中,污染轨迹多来自兰州市以西和以北方向,污染轨迹约占总轨迹的39.52%,说明外部污染物的输入对兰州市空气质量具有重要影响.其中,第3类轨迹（对应来向为西）的气团对兰州市的空气质量有较大的影响,该类轨迹虽仅占总轨迹的15.21%,但其中污染轨迹数占56.76%,是影响兰州市空气质量的主要传输路径;第4类轨迹（对应来向为东南）的气团最为清洁.研究显示,对兰州市空气质量影响最大的强潜在源区主要分布在青海共和盆地、兰州市本地及周边区域,中等强度潜在源区为内蒙古自治区南部、宁夏回族自治区及甘肃省河西走廊等地区.      

烟台市环境受体PM2.5四季污染特征与来源解析

于2016～2017年四季在烟台市3个点位采集了PM_(2.5)样品,分析了其质量浓度和化学组分特征.利用CMB模型对受体进行解析,并利用后向轨迹和PSCF对传输气流和潜在源区进行了分析.结果表明,烟台市监测点位冬季、春季、夏季和秋季的PM_(2.5)平均质量浓度分别为(89. 45±56. 80)、(76. 78±28. 44)、(32. 65±17. 92)和(57. 32±24. 60)μg·m~(-3). PM_(2.5)浓度表现出明显的季节变化特征(P 0. 01).全年PM_(2.5)各源类分担率大小依次为:二次硝酸盐源(20. 3%)城市扬尘源(15. 7%)机动车排放源(14. 9%)燃煤源(13. 8%)二次硫酸盐源(12. 8%) SOC(6. 1%)建筑水泥尘源(5. 5%)海盐源(2. 9%),可以看到烟台市以二次源、扬尘、机动车排放源和燃煤源为主要污染源.春季硝酸盐源和城市扬尘源是重要贡献源类,夏季硫酸盐源贡献突出,燃煤源在秋冬季占比突出.烟台市气流输送和潜在源区也呈现出明显的季节变化:冬季主要受烟台市短距离输送的影响;夏季主要受烟台东部沿海和本地的影响;春秋季主要受山东东北部和东部沿海地区的区域传输和烟台市本地源的影响.     

兰州市农牧业源氨排放清单及其时空分布特征

通过实地调研等方式获取农牧业源的活动水平,采用NARSES模型确定氮肥施用排放因子,其它排放因子通过文献调研确定,建立了2016年兰州市农牧业源氨排放清单,并进一步分析了农牧业源氨排放的时空分布特征. 2016年兰州市农牧业源大气氨排放量为9 356. 90 t;其中畜禽养殖源氨排放量7 584. 03 t,分担率81. 05%;永登县是氨排放量最大的区县,氨排放量为2 820. 59 t,分担率为30. 14%.在兰州市各区县氨排放量分担率中,畜牧业源氨排放的分担率在65. 83%～97. 38%之间;氮肥施用源的分担率在2. 27%～28. 66%之间.从空间分布来看,兰州市农牧业源氨排放主要集中在皋兰县西北部与中部、红古区东南部、七里河区东西两部与榆中县东部.从时间分布来看,畜牧业源氨排放主要集中在4～9月,氮肥施用源的氨排放主要集中在3～7月和9月,其它月份排放量相对较小.     

泰安市冬季一次严重空气污染过程分析

为揭示泰安市空气污染形成原因,选取泰安市2016年12月一次严重空气污染过程,利用泰安市2016年12月地面和探空资料及NCEP/NCAR（美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心）提供的FNL资料,对泰安市严重污染期间大气环流形势、边界层条件、污染源及传输路径进行分析.结果表明:在泰安市霾污染期间,500 hPa大气环流形势呈"两槽一脊"的特征,850 hPa泰安市处于南支槽前,受西南暖湿气流影响,为ρ（PM_2.5）的升高提供了有利条件;泰安市近地面处于高压控制下的弱风区（平均风速约为1.2 m/s）且边界层有逆温层存在,阻碍了PM_2.5的垂直输送,造成近地面ρ（PM_2.5）急剧升高.此外,泰安市及周边地区污染严重,聚类分析结果表明此次过程本地输送占比约为34%,其余均为外来传输,即污染物主要通过外来源传输,本地污染源贡献比率较小.污染物的高、低空传输路径不一致,低空污染物主要从安徽省水平输送至泰安市,高空污染物则先由河北省、河南省向南传输至安徽省、湖北省等地,再随南风气流向北输送至泰安市.研究显示,外来污染源传输作用配合本地静稳天气形势是造成此次泰安市空气污染的主要原因.      

广州市天河区2016年雨季挥发性有机物污染特征及来源解析

采用"GCMS/FID"在线分析方法,对广州市区2016年7月大气VOCs的污染特征及来源进行了研究,共检出了73种VOCs组分.结果表明,观测期间总VOCs的小时平均浓度为（118.83±79.40）μg·m^-3,最高值为492.42 μg·m^-3,最低值为10.54 μg·m^-3.07：00左右TVOC浓度出现高峰,说明早高峰的机动车污染对该站点的VOCs具有较大贡献;14：00左右浓度最低,与光化学损耗相关;21：00~24：00间VOCs浓度又出现高值,可能和污染源排放或边界层压缩有关.运用PMF模型解析出VOCs的5个主要来源分别是：交通污染源、溶剂使用污染、加油站污染、植物排放和餐厨废气,其贡献分别为29.79%、26.61%、24.86%、9.91%、8.84%;白天交通废气源贡献最大,而中午植物排放的贡献也明显增大;夜间溶剂污染源和加油站污染源占比上升,为该时段VOCs的主要来源.     

基于GIS格网化分析支撑的旅游空间规划技术方法研究——以青岛市为例

空间规划是支撑旅游地发展规划的核心章节,目前主要依靠规划者经验判断,主观性较强,缺乏客观方面的信息数据支持。论文将GIS格网化与旅游资源评价模型相结合,提出了旅游资源单体采集、旅游资源格网化及其空间分析方法,并融合旅游资源群评价模型、旅游功能区识别模型、旅游线路和空间发展轴线识别模型予以支撑,形成了标准化的旅游资源采集、评价到空间识别的集成技术方法;并以青岛市为例,识别出了旅游资源集群及其发展潜力、旅游功能区和空间拓展轴线,确立了“一心、一带、三轴、五区”的空间发展格局。论文初步探讨了GIS格网化空间分析方法在区域旅游规划中的应用,能够补充传统定性评价方法客观性不足的缺陷,实现复杂旅游资源数据的单体评价、旅游资源集群评价、旅游功能区识别、旅游线路和空间发展轴线优选的系列化分析技术路线,可为延伸旅游规划深度、提高规划精度提供科学参考。     

兰州主城区大气颗粒物质量浓度及健康风险

分别在2013年春季3月23日~3月29日和冬季12月15日~12月21日对兰州市主城区5个采样点进行采样,每天每个采样点采集8个样品,共采集有效样品560个.通过实验室分析和重金属健康风险评价,结果显示：兰州市主城区≤ 10μm颗粒物中,主要分布在5.8~10.0μm （春、冬季）、1.1~3.3μm （春季）和0.65~3.3μm （冬季）范围内,Pb在PM_3.3~4.7（一级支气管）中的质量浓度最大,分别为0.2352ug/m³（春季）和0.2177ug/m³（冬季）,Cd作为一种致癌重金属在PM_9.0~5.8、PM_4.7~1.1均被检出.儿童、成年男性、成年女性的非致癌风险值HZ在春季和冬季分别为0.842、0.360、0.345和0.842、0.326、0.361,低于1不存在非致癌的风险,致癌风险值RIS在10^-6~10^-4的范围内,不存在致癌风险,但儿童RIS值较高,对儿童的健康状况的影响,应受到社会群体的重视.     

开封城市土壤磷素组成特征及流失风险

为深入了解城市土壤磷素组成特征及其对受纳水体的影响,以开封城市表层土壤为研究对象,分析开封城市不同功能区土壤磷素的组成特征,并采用"突变点"法计算土壤磷素流失临界值,探讨开封城市不同功能区表层土壤磷素流失风险.结果表明,开封城市土壤总磷为400~1 427 mg·kg~(-1),其中无机磷占65%~99%;速效磷(Olsen-P)和易解吸磷分别为3.41~115.03 mg·kg~(-1)和0.01~9.40 mg·kg~(-1),与土壤磷素背景值相比,城市土壤磷素呈现明显集聚.开封城市土壤总磷和速效磷均呈现出东高西低,中心老城区高于新城区的空间分布格局;在不同功能区分布上,居民区土壤各形态磷素含量均最高.开封城市土壤磷素流失临界值对应的Olsen-P为22.18 mg·kg~(-1),超过临界值的土样占总土样数的33.64%,磷素流失风险最高的区域亦分布在中心老城区.     

物元可拓法用于南京城市绿地土壤重金属污染评价

为合理评价土壤中重金属的污染程度,采用方格网法采集南京城市绿地表层土壤（深度为0~15 cm）样品共计180个,对Cu、Pb、Zn、Cd、Cr等5种重金属和类金属As的质量分数进行测定,引入Hakanson毒性响应系数,用于体现重金属毒理性质;对传统的超标赋权法进行修正,体现重金属潜在危害程度;采用物元可拓模型对其综合污染水平进行评价,并与传统的內梅罗综合污染指数法进行比较.结果表明:通过Hakanson毒性响应系数修正后的重金属权重发生了不同程度的调整,其中Zn、Cr、Cu、Pb和As的权重分别下降了92.9%、85.1%、68.9%、61.5%和23.2%,而毒性高的Cd的权重则上升130.0%,充分体现了重金属毒理性质;物元可拓方法模型评价结果显示,南京城市绿地土壤重金属污染等级值为2.481,处于Ⅲ级（轻度污染）水平,但部分采样点污染值高,处于Ⅳ级（中度污染）水平,通过对研究区的污染值进行空间插值发现,中度污染集中在研究区域的北部交通密集区和西部工业密集区,人为污染严重.研究显示,物元可拓模型的评价结果与内梅罗综合污染指数法的评价结果基本一致,且更为精确,适用于土壤重金属污染的评价.