我国中东部不同地区冬季颗粒物垂直分布的车载移动观测

利用中山大学环境气象综合观测车（载有3D可视型激光雷达、多普勒风廓线激光雷达、转动拉曼温廓线激光雷达）于2018年冬季在全国范围内（厦门-北京）的走航观测资料,对我国中东部不同地区和城市的边界层结构以及颗粒物分布特征进行了研究.结果表明：(1)在从南向北走航的过程中,边界层内各个高度的温度以及边界层高度呈下降趋势.(2)不同高度发生颗粒物污染的气象成因有所差别,其中1000 m高度左右发生颗粒物污染的主要成因是较高的水平风速将周围地区的颗粒物输送过来而导致;500 m及近地面附近发生颗粒物污染主要是由水平风速较小导致局地来源的颗粒物堆积以及上游地区颗粒物的输送两者共同作用.(3)逆温结构和上升气流会导致颗粒物在边界层顶堆积,而下沉气流使得颗粒物由在某一高度堆积扩散至整层均匀分布.     

内蒙古白云鄂博矿区土壤稀土元素污染特征及评价

白云鄂博矿床是世界上最大的轻稀土矿床,在长期开采过程中向周围环境中释放了大量的稀土元素.为了制定有效地修复方案,必须对稀土元素的浓度、空间分布、分布模式、污染水平和生态风险进行分析和评价.结果表明,土壤样品总稀土含量平均值为6064.95 mg·kg^-1,高于对照点（207.44 mg·kg^-1）、内蒙古（150.95 mg·kg^-1）和中国（184.72 mg·kg^-1）土壤背景值,说明周边土壤出现稀土富集现象.轻稀土元素占到稀土总量的83%~99%,Ce是最主要的轻稀土元素.总稀土的高值区域主要集中于矿源附近,分布极不均匀,受外界干扰较大.各个功能区稀土球粒陨石标准化模式相似,归一化曲线向右倾斜,轻重稀土分馏明显.δCe和δEu的计算显示土壤具有明显的Ce正异常和Eu负异常.La/Yb、La/Sm和Gd/Yb的比值表明,土壤中稀土元素的分布模式是轻稀土元素富集,而且轻稀土元素较重稀土元素具有更为显著的分馏作用.采用4种方法对研究区土壤中稀土元素污染状况和生态风险进行评价.地累积指数计算表明Ce、Nd、Pr和La的均值达到了重污染程度.校正污染程度评价结果显示,不同功能区稀土元素的平均mC_d值范围为7.14~31.38,尾矿库属于高污染水平,居民区和工业区属于非常高污染水平,而采矿区和排土场则达到极高污染水平.污染负荷指数评价显示尾矿库属于中度污染水平,其余功能区则达到重度污染水平.白云鄂博矿区土壤中稀土元素的潜在生态风险指数范围为120.99~6376.46,33%的样点呈现出极强生态风险,16%的样点呈现很强的生态风险,12%的样点呈现较强的生态风险,30%的样点呈现中等风险,只有9%的样点呈现较低的生态风险.因此,亟待采取有效地措施来控制白云鄂博矿区土壤中稀土元素的污染和潜在生态风险.     

北京地区秋冬季大气污染特征及成因分析

为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(Traj Stat)对2016～2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续2 d以上的重污染事件,冬季过程约占61. 5%,且污染程度和持续时间均高于秋季.地面受弱气压场控制、高湿度、静小风以及较低的混合层高度,加之北京三面环山的特殊地势是导致秋冬季静稳型污染频发的重要因素,重污染期间PM2. 5/PM10的平均比值高达0. 86.累积阶段气团主要来自于西北、偏西、西南和东南方向,其中西南和东南路径为典型污染传输通道,轨迹频率为21. 6%.此外,采用WRF-CAMx模型定量估算了2016年12月16～22日典型过程中本地和外来污染源对北京PM2. 5的贡献,结果发现不同气团输送条件下,二者的贡献差异较大.当南部气团输入时,本地贡献会显著下降,以外部区域输送为主导;若气流来自西北方向情况则相反.污染过程期间,本地贡献为16. 5%～69. 3%.     

绵阳市大气污染物浓度变化特征及相关性分析

随着我国工业化、城市化和机动化的高速发展,大气环境质量越来越受民众关注,我国已建成国控—省控—市控—县控四级环境空气自动监测网络,监测项目包括SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10.基于2018年绵阳市环境空气监测数据、颗粒物化学组分及气象资料分析上述6个监测项目年均、季度、月均、日均及每日最大小时浓度变化特征,并进一步探讨污染物浓度与气象条件的相关性,结合颗粒物化学组分对产生原因进行剖析.结果表明:绵阳市冬季环境空气质量较差,夏季相对较好.Pearson相关性分析表明:SO2、NO2、CO和颗粒物(PM2.5和PM10)之间存在显著相关性,冬季PM2.5与SO2、NO2的相关系数分别为0.610和0.635,PM10与SO2、NO2的相关系数分别为0.655和0.655,颗粒物主要化学组分为硫酸盐、硝酸盐、铵盐和二次有机气溶胶,颗粒物二次转化尤为明显,冬季需重点管控颗粒物;春季和夏季O3与PM2.5、PM10呈显著正相关,需做好颗粒物和O3的协同管控.O3每日最大小时浓度多集中在13:00?—?18:00,其他污染物每日最大小时浓度多集中于08:00?—?12:00和20:00?—?24:00,同时NO2在20:00?—?24:00出现每日最大小时浓度的频次占67.1％,控制机动车等污染源排放尤为重要.     

氮磷比对湖泊富营养化模型参数敏感性的影响

运用Morris方法研究了蓝藻暴发期不同氮磷比条件下,巢湖富营养化模型中蓝藻、溶解有机碳、营养物和溶解氧的参数敏感性.结果表明：蓝藻的敏感参数随氮磷比不同有显著差异;氮缺乏情况下,蓝藻对氮转化过程相关参数较敏感;磷缺乏情况下则反之.在任何氮磷比条件下,溶解有机碳、营养物和溶解氧等非生物变量都是对直接参与其自身转化过程的参数最为敏感,它们在不同氮磷比情况下的敏感参数差异较小.相比较蓝藻生长过程的参数,基础代谢过程的参数对所有变量的影响都更强.此外,各个参数的敏感性与它们的相互作用强度呈显著正相关,且这种相关性在极端氮或磷缺乏情况下尤为显著.本研究的结果有助于深入理解湖泊富营养化现象、改善富营养化模型模拟效果和精度.     

大鹏湾表层沉积物中碳、氮、磷的多年调查结果和有机质来源分析

依据1998—2006年18个航次13个站的调查资料,简要描述和分析了大鹏湾表层沉积物中包括碳、氮、磷的多项生物地球化学要素多年的平均空间分布和年际变化,并依据TOC/TN原子比探讨沉积物中有机质的来源.结果表明,大鹏湾的水动力条件对沉积物中各生物地球化学要素的分布变化影响不大,TOC、TN和TP含量分别为(17600±4600) mg·kg^-1、(1738±446) mg·kg^-1和(562±89) mg·kg^-1,比珠江口和大亚湾高.9年调查期间,TOC、TC、TN和TP含量的年际变化趋势都是上升的,表明随着周边地区经济的迅速发展和人口的不断增加,产生的大量有机质通过小河流和地表径流排放入海,使大鹏湾中沉积物的环境逐渐恶化.TOC/TN原子比为12.4±2.5,介于海洋浮游生物源和陆生高等植物源之间,反映了大鹏湾表层沉积物中有机质是陆源和水生2种来源的混合输入.TOC/TN原子比呈逐年上升趋势,表明大鹏湾接受陆源有机质与水生有机质的比例逐渐增加.     

大连市大气污染天气特征及污染成因模拟分析

利用大连市2014~2015年地面观测资料、高空地面形势场和2015年12月NCEP/NCAR再分析资料,结合WRF-CMAQ数值模式,对大连市污染天气特征和污染过程的成因进行分析研究.结果表明：2014~2015年大连市共有大气污染日数145d,占20%,大气污染天气过程35个;发生大气污染时的高空形势场主要为槽后脊前的西北气流场,占63%,槽前西南气流场次之,占21%,槽区、脊区各占6%;地面形势场主要表现为风速较小的均压场（68%）和等压线密集风速较大的非均压场（32%）两种气压场.2015年12月出现的5次污染过程中,大气层结均为稳定层结,且近地面水平风速均值较小,对污染物垂直方向和水平方向上的扩散起到抑制作用,导致空气质量恶化;模拟结果发现大连市冬季污染过程中大气气溶胶的的主要成分是硝酸盐、铵盐和硫酸盐等细颗粒物,其中硝酸盐占比最大,且污染过程的增幅最为明显,说明机动车和燃煤排放已对大连市城市污染的形成产生重要影响.     

2015~2020年海南省臭氧时空变化及其成因分析

基于2015～2020年海南省32个大气环境监测站监测数据,以及同期的常规气象观测资料,采用经验正交函数分解方法（EOF）、气候倾向率和趋势系数分析等方法,探讨了海南省O₃-8h（最大8 h平均）时空分布特征,及其与前体物和气象因子的关系.结果表明,海南省ρ（O₃-8h）呈北部和西部偏高,中部、东部和南部偏低的分布特征,最高值出现在东方市(91.5μg·m^-3). 2015～2020年共有12个市县ρ（O₃-8h）呈下降趋势,其中有6个市县达到了95%的信度检验.ρ（O₃-8h）季节变化特征明显,秋季最高,春季和冬季次之,夏季最低.秋季ρ（O₃-8h）表现为上升趋势,而其余三季为下降趋势. EOF分解的前两个特征向量场的累积方差为72.58%,能够较好地描述ρ（O₃-8h）的主要分布特征.第一模态体现了ρ（O₃-8h）变化的一致性,第二模态体现了地区性差异.ρ（O₃-8h）的变化与前体物和气...     

北京市冬季气象要素对气溶胶浓度日变化的影响

对2004年1月1—15日北京气溶胶浓度与相对湿度、气压、风速、风向等气象要素的平均日变化进行分析,结果表明:北京冬季ρ(PM₁₀₎日变化明显,受气象要素的日变化影响. ρ(PM₁₀₎与相对湿度和气压呈正相关性;风速对ρ(PM₁₀)的日变化影响明显,09:00—18:00风速和ρ(PM₁₀₎变化趋势一致,呈正相关性,其他时间则呈负相关性; 风向对粗、细粒子的数浓度影响不同,细粒子数浓度在偏东风时大,西、西南风时小,而粗粒子则相反;粗、细粒子的数浓度日变化受气象要素的影响程度不同,相对于粗粒子,细粒子数浓度更易受气象要素日变化的影响.      

Assessing the impact of biological control of Plutella xylostella through the application of Lotka–Volterra model

The Lotka–Volterra model was applied to the population densities of diamondback moth (DBM), Plutella xylostella (L.) and its exotic larval parasitoid Diadegma semiclausum (Hellen) data that was collected earlier by icipe's DBM biological control team. The collections were done for 15 months before the release and 36 months after release of the parasitoid in two areas; in Werugha, Coast Province of Kenya and Tharuni, Central Province of Kenya, respectively. For each area in pre- and post-release periods, we estimated Lotka–Volterra model parameters from the minimization of the loss function between the theoretical and experimental time-series datasets following the Nelder-Mead multidimensional method. The model estimated a reduction in the value of the steady state of DBM population from 4.86 to 2.17 in Werugha and from 6.11 to 3.76 and 3.45 (with and without exclusion of the time before D. semiclausum recovery) in Tharuni when transiting from the pre- and post-release periods, respectively. This change was a consequence of the newly introduced parasitoid, in the areas. The study presented a successful and detailed technique for non-linear model parameters restoration which was demonstrated by the correct mimicking of empirical datasets from the classical biological control with D. semiclausum, in different areas of Kenya. The applied model has measured the parasitoids impact on the DBM biological control through a quantitative estimate of the effectiveness of the newly introduced species D. semiclausum. These equations may therefore be used as tool for decision making in the implementation for such pests’ management system strategy.