河流生态用水综合评价

为完善河流生态用水综合评价,从水循环中河流生态用水角度出发,以河流水量收支平衡规律为理论基础,考虑河流本底水质,采用本底水质、排放水质和河流控制目标污染物浓度表达河流生态新污径比,并推导出污水排放允许极限值,深入探讨了河流生态用水的质与量综合评价,改进了二元循环下河流生态用水的水量水质计算方法和河流生态用水的综合评价新标准,进一步完善了河流生态用水质与量综合评价模型。用此模型对黄河2002～2005年为例进行实力分析,结果表明：①在污水一级达标排放和不调水情况下,黄河生态用水水量比例在335%～545%,在Tennant等级中为较好状态,但水质不满足要求,bo>Blim;②在污水深度处理达到95 mg/L（COD）,不调水情况下,黄河生态用水质与量满足生态环境需水要求,综合评价合格;③在污水一级达标排放和南水北调调水40亿m3情况下,黄河生态用水水量比例有较大提高,综合评价合格。这说明,黄河生态用水问题不仅是水量短缺,而且水质问题更加严重。     

北京市二次有机气溶胶生成潜势的日变化规律

二次有机气溶胶(secondary organic aerosol,SOA)是大气细粒子(PM_(2.5))的重要组成部分.研究实际大气SOA生成潜势的日变化规律对于认知SOA生成转化机制及其对大气细粒子污染的影响具有重要意义.首次使用氧化流动管反应器(oxidation flow reactor,OFR)研究了北京夏季城市大气SOA生成潜势的日变化规律,利用高浓度的羟基自由基(·OH)氧化进入反应器内的环境空气,直接测定SOA的生成潜势.结果表明,一天内,SOA生成潜势的小时均值在3.9~9.4μg·m~(-3)范围内变化,呈现夜间高白天低的趋势,在16:00左右达到最低.SOA生成潜势和甲苯等城市典型挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)变化趋势一致,而和臭氧浓度反相关.实验结果表明,除了边界层高度变化影响污染物浓度进而影响SOA生成潜势以外,夏季白天强烈的光化学反应导致环境大气VOCs的消耗,对降低环境气体白天的SOA生成潜势值也有重要影响.同国外同类研究相比,北京环境大气由于具有更高的VOCs浓度,其SOA生成潜势要明显高于其他地区,可能对北京地区细颗粒物污染具有重要贡献.     

高效率颗粒物微物理模型简介与重污染过程应用分析

中国细颗粒物(PM2.5)导致的空气污染和雾霾天气问题越来越突出,在低层对流层中很多地方都有显著的二次颗粒物生成过程,因此对颗粒物物理化学转化过程的研究具有重要意义,其转化过程对空气质量模式模拟和预报的准确性有重要影响。高效率颗粒物微物理(APM)模型经过近20多年的研究和发展,在全球化学传输模型(GEOS-Chem)、区域性气象和化学预报模型(WRF-Chem)通用地球系统模型(CESM-CAM5)等气象及环境空气质量预报模型中取得了很好的应用验证,能够在全球/区域等不同尺度对粒子生成、长大、凝聚、消除等微物理过程以及气溶胶光学厚度(AOD)、直接/间接辐射强迫等进行模拟。应用GEOS-Chem-APM模式模拟了2014年2月京津冀区域的重污染过程。结果显示,湿度模拟的准确性对其他物理和污染物浓度等模拟结果有重要作用;2月20—26日的重污染过程模拟结果与实际观测较为吻合,主要污染特点是较高的湿度(90%以上),同时,二次颗粒物和包裹了二次物种的一次颗粒物(黑碳/有机碳)是低能见度的最大贡献者。     

天津市PM2.5中二次硝酸盐形成及防控

二次硝酸盐是PM_2.5中的重要二次无机离子组分,为了解PM_2.5中二次硝酸盐的形成及防控途径,基于天津市城区点位2018~2019年高时间分辨率的PM_2.5在线监测数据,对气溶胶颗粒物的离子组分、pH值、NH₃-NH₄⁺和HNO₃-NO₃^-浓度分布以及硝酸铵形成的敏感性进行了研究.结果表明,天津PM_2.5平均浓度为58μg·m^-3,PM_2.5中主要离子组分为NO₃^-、NH₄⁺、SO₄^2-、Cl^-和K⁺,在PM_2.5中的占比分别为18.4%、11.6%、10.3%、3.3%和2.6%,PM_2.5及主要组分浓度均在采暖季高、非采暖季低.气溶胶颗粒物整体呈现弱酸性,平均pH值为5.21,季节分布为春冬季节高、夏秋季节低,日变化趋势表现为早间（00：00~08：00）低,其他时间略高.NH₃和HNO₃的平均浓度水平分别为16.7μg·m^-3和1.2μg·m^-3,NH₃浓度在每年的4~9月相对较高,10月~次年2月浓度相对较低;HNO₃浓度水平月际变化不明显.除夏季外,其他季节NH₃浓度均为早晚较高,其他时段较低;HNO₃浓度整体呈现白天相对略高,晚上相对略低的特点.不同pH值下NH₃与NH₄⁺、HNO₃与NO₃^-的浓度分布呈现明显的非线性关系,早晚NH₄⁺与NO₃^-的浓度均较高,pH值与NH₃和NH₄⁺以及HNO₃与NO₃^-的浓度分布均为非线性.敏感性图表明,2018~2019年天津市硝酸铵的形成主要处于HNO₃敏感区域,部分处于NH₃&HNO₃敏感区域.从季节分布上看,春季、秋季和冬季硝酸铵的形成主要处于HNO₃敏感区域,夏季硝酸铵的形成主要处于HNO₃和NH₃&HNO₃敏感区域.为有效减少天津市PM_2.5中二次硝酸盐的形成,春季、秋季和冬季主要开展HNO₃前体物（NO_x）的控制,夏季主要开展HNO₃前体物（NO_x）和NH₃的协同控制.     

基于DEA Malmquist指数二次分解模型的江苏省旅游产业效率时空演变及影响因素

旅游产业生产效率是衡量旅游资源合理利用与旅游经济发展水平的重要依据。基于DEA Malmquist指数二次分解模型,对2000~2015年江苏13个地市旅游产业效率的时空演变特征及影响因素进行探究。结果显示：（1）2000~2015年全省旅游全要素生产率总体上有所上升,但上升幅度不大,年平均值为1020;空间分布上,旅游全要素生产率水平呈现明显的地区差异性, 南部城市普遍高于北部城市,东部城市优于西部城市。（2）各地市旅游全要素生产率增长主要归功于技术进步变化,其中,规模技术进步变化是影响各地市旅游全要素变化的最主要因素,纯技术进步变化次之,纯技术效率变化和规模效率变化对旅游全要素的影响最小。（3）面板回归结果表明,产业结构、对外开放水平、经济发展程度、交通、劳动力是各地市旅游产业生产效率变动的主要影响因素。因此,不同地区应采取不同的旅游发展政策,推进旅游产业技术进步,大力提升旅游产业生产效率。 关键词： DEA Malmquist指数;二次分解;旅游产业效率;江苏省     

可可毛色二孢菌对焦化厂土壤多环芳烃污染修复

利用新型菌种可可毛色二孢菌(Lasiodiplodia theobromae)对北京焦化厂实际土壤PAHs污染进行修复,研究了该菌种在Tween 80和HPCD两种表面活性剂作用下对北京焦化厂土壤PAHs污染的强化修复效果,并探讨了修复过程中酶活动态变化及其与PAHs降解关系.结果表明,在L.theobromae作用下,焦化厂土壤中PAHs降解率在第70 d达到45.3%,比控制组提高了30个百分点;当Tween 80和HPCD在最佳含量(2 g.kg-1和1 g.kg-1)时,土壤中PAHs降解率达65.8%和63.9%,比控制组提高约50个百分点.因此,研究证实L.theobromae是实际土壤PAHs污染修复的可选菌种,表面活性剂与L.theobromae联合修复实际土壤PAHs污染修复是一种可选技术.在单一L.theobromae修复组和表面活性剂强化L.theobromae修复组中,土壤中过氧化氢酶和转化酶酶活性比控制组土壤中酶活性均提高2倍左右,表明L.theobromae可能产生过氧化氢酶和转化酶或者该菌种与土著微生物有协同作用.相关性分析表明,过氧化氢酶和转化酶活性最大值与PAHs降解率相关系数分别是0.781和0.837,转化酶活性与降解率的相关性高于过氧化氢酶.     

广东省家具行业基于涂料类型的VOCs排放特征及其环境影响

为掌握不同涂料类型废气之间的排放差异,基于溶剂型、水性、溶剂型辐射固化（ultra-violet,UV）、水性UV和粉末等不同涂料类型,选取典型家具制造企业进行废气采样,对比研究不同涂料类型废气挥发性有机物（volatile organic compounds,VOCs）排放浓度和组分差异,并对不同涂料类型废气的臭氧生成潜势（ozone formation potential,OFP）和二次有机气溶胶生成潜势（secondary organic aerosol formation potential,SOAFP）进行分析.结果表明,溶剂型涂料废气的总挥发性有机化合物（total volatile organic compound,TVOC）浓度、OFP和SOAFP均高于水性、溶剂型UV、水性UV和粉末涂料废气.不同涂料类型有组织废气VOCs浓度水平和组成差异较大.溶剂型涂料和溶剂型UV涂料废气以芳香烃和含氧挥发性有机物（oxygenated volatile organic compounds,OVOCs）为主,芳香烃的占比分别为41.91%~60.67%和42.51%~43.00%,OVOCs的占比分别为24.75%~41.29%和41.34%~43.21%.水性涂料、水性UV涂料和粉末涂料废气中VOCs占比最高的是OVOCs,占比分别为54.02%~62.10%、55.23%~64.81%和42.98%~46.45%.溶剂型涂料废气的主要组分为苯乙烯（14.68%）,水性涂料废气的主要组分为甲缩醛（14.61%）,溶剂型UV涂料和水性UV涂料废气的主要组分均为乙酸丁酯（15.36%和20.56%）,粉末涂料废气的主要组分是3-乙氧基丙酸乙酯（20.19%）.芳香烃对溶剂型涂料和溶剂型UV涂料废气的OFP贡献最大,分别为79.84%和80.32%.水性涂料和水性UV涂料废气OFP的主要贡献者是芳香烃（51.48%和36.71%）和OVOCs（42.30%和41.03%）.芳香烃（43.46%）、OVOCs（28.06%）和烯烃（25.24%）是粉末涂料OFP的主要贡献者.芳香烃是溶剂型涂料、水性涂料、溶剂型UV涂料、水性UV涂料和粉末涂料废气SOAFP的绝对贡献者,占比均超过99%.     

中国地区二次有机气溶胶的时空分布特征和来源分析

二次有机气溶胶(SOA)由于其在大气污染、气候变化与人体健康方面的影响,是我国大气环境中一种重要的污染物.确定中国SOA分布规律以及产生来源是大气污染防治的前提.利用全球化学传输模型(Model for Ozone and Related Chemical Tracers,Version 4,MOZART4)并集成多相SOA参数化方案,模拟了中国地区SOA的时空分布,并按前体物分区域进行了来源分析.结果表明,受SOA前体物排放分布的影响,中国地区的SOA主要分布在东部和南部地区,并且夏季SOA产量是冬季产量的2.5倍.中国地区分布的SOA由人为源排放产生占55%,高于自然源(45%);并且境内排放贡献了我国SOA产量的77%,主要影响东部近地面大气的浓度分布.境外排放主要影响我国西部地区,尤其是对高空SOA分布影响显著.     

郑州市PM2.5组分、来源及其演变特征

为探究郑州市PM_2.5主要来源以及季节差异特征,本研究于2019年进行PM_2.5周期采样,并分析PM_2.5中的无机水溶性离子、碳组分和元素浓度.结果表明,郑州市2019年采样膜样品的PM_2.5平均浓度为（67.0±37.2）μg·m^-3,冬季浓度最高,夏季最低.PM_2.5中主要组分依次为：硝酸根、铵根、硫酸根、有机物（OM）、地壳物质和元素碳,春秋季节受地壳物质影响较大,夏季主要受硫酸盐影响,冬季有机物与硝酸盐浓度显著增高.二次转化是硫酸盐和硝酸盐的主要来源,夏季受光化学反应贡献显著,冬季受高湿条件下的液相反应影响明显.NO₃^-/SO₄^2-和OC/EC的值表明郑州市PM_2.5受汽车尾气排放、煤炭燃烧以及生物质燃烧影响较大.源解析结果表明,2019年二次源贡献最高（49.8%）,其中在冬季贡献达到56.5%;一次源中,扬尘在春季（15.2%）和秋季（11.4%）占比略高,机动车源在夏季贡献最大（12.3%）,冬季受燃煤源影响较大（13.2%）.2014~2019年郑州市PM_2.5受二次源影响逐年升高;工业源、生物质燃烧源和燃煤源整体呈下降趋势.     

南京北郊冬夏季大气PM2.5中水溶性有机碳的研究

为研究南京北郊大气PM_(2.5)中水溶性有机碳(WSOC)的浓度及来源特点,在冬、夏季分别采集PM_(2.5)样品,还同步收集臭氧(O_3)浓度与相对湿度(RH)数据,分析了PM_(2.5)、有机碳(OC)、水溶性有机碳(WSOC)浓度特征,并对WSOC冬、夏季来源及其二次来源差异进行了探讨.结果显示,南京北郊冬季大气污染水平明显高于夏季且来源更复杂,与冬季静稳的天气条件及化石燃料和生物质燃烧排放较严重有关.冬季PM_(2.5)平均值为(136.7±42.4)μg·m~(-3),OC、WSOC浓度分别为(13.4±4.4)、(8.5±3.1)μg·m~(-3);夏季PM_(2.5)、OC、WSOC平均浓度分别为(61.5±14.6)、(6.7±2.1)、(4.6±1.7)μg·m~(-3).冬、夏季WSOC/OC值分别为67%±20%、69%±13%,且二次有机碳(SOC)与WSOC显著正相关,说明二次来源对WSOC有显著影响.冬季WSOC与O_3的负相关性不显著,与RH显著正相关;而夏季WSOC与O_3、RH的相关性正好与冬季相反,说明冬、夏季二次WSOC形成途径存在差异.冬季二次WSOC可能主要来自液相氧化,夏季可能主要来自光化学氧化.通过主成分因子分析法进一步确定南京北郊冬、夏季WSOC分别主要来源于二次来源和生物质燃烧、汽车尾气和扬尘.