湖北省PM2.5与PM10比值分析及PM2.5时空分布特征研究

基于2012年-2014年湖北省大气污染物监测数据,通过数据反演方法,得到湖北省17个城市的PM2.5年均浓度.利用ArcGIS绘制出各城市不同年份的颗粒物浓度空间分布图,并对其进行分析.结果表明,2012年-2014年间,湖北省17个城市PM2.5与PM10年均浓度比值为0.66,PM2.5年均浓度超出国家二级标准,整体呈现上升趋势.城市方面,在多数城市PM2.5与PM10浓度上升的同时,仅武汉、黄冈和天门3个城市颗粒物浓度2014年较2013年有所下降,且武汉市PM2.5浓度下降率达12.8%,表明武汉市近两年来采取的政策措施具有较好的可行性和有效性.     

F/M对活性污泥微生物生态网络的影响

为深入理解有机负荷率(F/M)对活性污泥(AS)微生物群落的影响,以F/M(以BOD/MLVSS计,下同)设计建议范围0.2～0.5 kg·(kg·d)-1为依据,将采集的AS样品分为3组,运用基于随机矩阵理论(RMT)的网络分析方法,解析了不同F/M条件下的AS微生物生态网络拓扑性质及结构特征.结果表明,较低的F/M...     

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

北京市区春夏PM2.5和PM10浓度变化特征研究

通过对北京市2012年3月～6月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,北京市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10浓度日变化趋势基本相同,PM2.5和PM10存在显著或极显著的正相关关系;3月～6月,PM2.5浓度随季节变化逐渐升高,PM10的浓度随季节变化先升高后减小;3月～6月PM2.5与PM10日平均浓度分别为62.77μg/m3和133.88μg/m3,分别为国家二级标准的83.69%和89.25%。     

北京清洁区大气颗粒物污染特征及长期变化趋势

清洁对照区表征了区域环境的影响,是全面评价城市大气环境质量变化的基础.本研究分析了北京清洁区定陵不同粒径颗粒物质量的历史监测数据,包括1980～2009年大气降尘、1991～2009年总悬浮颗粒物(TSP)、2000～2009年可吸入颗粒物(PM10).结果表明,北京清洁区大气颗粒物总体呈下降趋势,年际短期变化受沙尘天...     

华西雨屏区不同密度巨桉人工林土壤呼吸特征

从2008-03至2009-02,采用闭合动态法(LI-6400-09)对华西雨屏区不同密度中龄巨桉人工林土壤呼吸进行了研究。结果表明:①该林分土壤呼吸具有明显的季节动态,各密度林分土壤呼吸速率最高值均出现在7月份,最低出现在1月,且密度为883株·hm^-2(1.5 m×8 m)的巨桉林土壤呼吸速率最大,2 222株·hm^-2(1.5 m×3 m)的最小;②2008年4、7、10月土壤呼吸速率24 h平均值均表现为883株·hm^-2> 1 333株·hm^-2> 2 222株·hm^-2,且7月>4月>10月;③土壤微生物生物量碳氮、土壤有机质含量和10 cm根系生物量都表现出相同的趋势,即林分密度越小,土壤微生物生物量碳氮越高,草本植物越多,根系生物量越大,有机质含量越多;④温度是巨桉林土壤呼吸变异的主导因子,土壤呼吸速率与土壤温度和湿度的双因素模型优于单因素模型,两者共同解释了土壤呼吸速率月动态的78.3%~91.5%;⑤各密度林分土壤呼吸Q₁₀值随巨桉林分密度增大而降低,大小顺序为3.65(883株·hm^-2)>2.60(1 333株·hm^-2)>2.55(2 222株·hm^-2)。     

黄山PM10中二元羧酸类化合物的季节变化特征及其来源

为研究黄山大气PM_(10)中二元羧酸类化合物的季节变化特征,分别于2015年夏季、冬季在黄山山顶采集PM_(10)样品,并分析二元羧酸、酮羧酸和α-二羰基化合物.结果表明,无论在夏季还是冬季,草酸(HOOC—COOH,C_2)均是浓度最高的二元羧酸,其次是丙二酸(HOOC—CH_2—COOH,C_3)、丁二酸[HOOC—(CH_2)_2—COOH,C_4],这与其它高海拔地区的分子组成是相似的.大部分二元羧酸的浓度呈冬低夏高的季节变化特征,但是冬季己二酸(C_6)和邻苯二甲酸(Ph)的浓度约高于夏季的2倍,表明冬季黄山大气受周边地区所排放的人为污染物的影响更大.作为二元羧酸的重要前体物,乙二醛(Gly)与甲基乙二醛(mGly)的浓度呈冬高夏低的季节变化特征,表明夏季黄山气溶胶的氧化性比冬季强.主成分分析(PCA)结果表明,黄山冬季SOA主要来自人为源的长距离传输,而夏季SOA主要是当地生物源经二次氧化形成.气溶胶无机模型(AIM)的计算结果表明,黄山夏季的C_2主要是经酸催化反应二次形成的.     

抚顺市空气可吸入颗粒物特征的研究

于2002年1～7月份在抚顺市区四个点位采集了环境空气中的可吸入颗粒物样品，经分析后获得了可吸入颗粒物组分的时间分布和空间分布特征，即采暖期PM10样品中有机碳（OC）、元素碳（EC）的绝对含量和相对含量均高于非采暖期，工业区PM10样品中的Fe、Zn、Pb的绝对含量和相对含量均明显高于其它点位，反映了其工业区的特点。     

Improved source assessment of Si, Al and related mineral components to PM10 based on a daily sampling procedure

Samples obtained from an industrialized valley in the East Alpine region were collected daily for a half year and analyzed using X-ray fluorescence to examine the elements Si,Al,Fe,Ca,Mg,Na,K,Zn,P,S and Cl.Some factors affecting the changes of these elements were considered,including time,elemental correlations,weekday,weekend and seasonal changes.Diagnostic analysis provided an insight into a decoupling behavior that occursin siliceous and carbonates minerals.A decrease in Si and Al and an increase in carbonates,Na,K,Zn and P were observed during the cold season.However,a consistently high correlation of Si and Al was observed in all seasons.It was established that such high levels originated from street surface abrasion.The increase in variability and absolute levels of carbonates during the cold season was demonstrated by adding carbonates to the street surface as gritting material to increase the grip on snowy surfaces.A marked increase in Na and Cl was observed in winter which may have been caused by thaw salt that is widely used in winter in Austria.This was associated with a significant increase in K,Zn,and P in the cold season that was the result of domestic space heating with wood.PM10 levels in December were 12 μg/m3 and were higher than levels detected in July.It was established that such high levels originated from mineral oxides,wood smoke,and inorganic ionic material(s).     

正矩阵因子分解法评价北京市PM_(10)和SO_2监测网络

为辨识北京市大气污染物变化规律相同的区域,筛选监测网络中表征冗余信息的监测点,使用正矩阵因子分解法分别对北京市PM10和SO2监测网络进行分析与评价.分析获得北京市PM10和SO2明显的季节变化特征:PM10浓度春季最高,夏季较低;SO2浓度冬季最高,夏季较低.采用正矩阵分解法对PM10监测网络解析出3个因子,对应北京市PM10污染变化特征相同的3个区域,分别为区域1代表监测点为车公庄与石景山古城,区域2代表监测点为位于城东的前门、天坛、农展馆与奥体中心,区域3代表监测点定陵.结果表明区域2监测点密度较大,存在表征冗余信息的监测点,可以考虑撤销或迁移部分监测点.对SO2监测网络解析出6个因子,分别对应北京市SO2污染变化特征相同的6个区域,代表监测点位分别为定陵、古城、东四、奥体中心、农展馆与天坛和前门与车公庄.评价结果表明北京市PM10和SO2监测网络都存在冗余信息的监测点,可以根据分区结果考虑撤销或者迁移部分监测点,优化监测网络.