典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型（HYSPLIT）对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法（WPSCF）和轨迹浓度权重法（WCWT）对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,（1）在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;（2）春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;（3）春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;（4）春季,柳州市PM_2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域.     

中国淡水生态系统甲烷排放基本特征及研究进展

本文基于中国境内的湖泊、水库、河流等淡水系统CH₄排放研究的相关成果,对203个湖泊（595个样点）、46个水库（221个样点）、112条河流（441个样点）,总计1257个样点的CH₄通量数据进行统计分析,探讨了中国淡水系统（湖泊、水库、河流）CH₄排放的一般特征,总结了当前研究进展,并进一步估算和评估了中国淡水系统CH₄排放总量水平.结果表明：1）中国湖泊CH₄排放通量平均为（1.17±1.87） mg/（m²·h）,蒙新湖区（（3.84±0.57） mg/（m²·h））和东北湖区（（2.62±3.54） mg/（m²·h））较高,青藏湖区（（1.94±4.13） mg/（m²·h））次之,东部湖区（（0.81±0.90） mg/（m²·h））较低,云贵湖区（（0.19±0.26） mg/（m²·h））最低;湖泊CH₄排放通量呈显著的纬度模式,高纬度地区湖泊CH₄排放高于低纬度地区;2）水库CH₄排放通量（（1.25±1.78） mg/（m²·h））与湖泊相似,水库消落带较高的排放通量（（4.34±4.45）mg/（m²·h））对水库CH₄排放具有重要贡献;3）河流CH₄排放（（0.82±1.14） mg/（m²·h））略低于湖库,长江水系CH₄排放通量（（0.98±2.38） mg/（m²·h））和黄河水系（（0.85±0.75） mg/（m²·h））相近,高于海河水系（（0.54±0.93） mg/（m²·h））,辽河、珠江水系研究较少,数据变异性极大;4）受降水、温度、径流稀释等影响,淡水系统CH₄排放呈显著的季节变化,其中湖库排放夏季高于秋季,冬春季较低,而河流则春秋季高于夏冬季;5）基于外推法估算全国湖泊、水库、河流CH₄排放总量分别约为0.96,0.29,0.76Tg/a,相当于全国湿地系统排放的75%.由于较大的时空变异性以及监测数据分布的不均匀性,目前估算存在较大的不确定性,但淡水系统CH₄排放在全球气候变化中的贡献仍不容小觑.     

乙醇汽油对国六直喷汽油车排放特性的影响

选择5台国六直喷汽油车采用3种不同组分的E10乙醇汽油和1种不含含氧化合物的国VI汽油,按照国六排放标准开展了WLTC循环测试,研究乙醇和基础油组分对污染物排放的影响规律.结果表明,多数国六直喷汽油车的CO、THC和PM排放有所降低,NO_x排放无明显差异,PN排放微增,所有样车的CO、THC和PM平均排放降低为6%、7%和14%.E10乙醇汽油中的重质芳香烃含量增高时,PN排放明显增加,PN排放与PMI指数呈现较强的正相关关系.     

中国工业各行业煤炭消费总量控制的环境效应:基于36个工业行业的实证研究

文章基于对中国36个工业行业2001-2017年煤炭消耗数据和工业污染排放数据的分析,创新性地提出了"煤炭消费减排弹性系数",用以评价各行业煤炭消费减量对减少各类工业污染的直接效果,并借助面板回归模型,分析现阶段影响中国工业煤炭消费与污染排放协调的关键因素。结果表明:在"煤炭消费减排弹性系数"的衡量和区分下,2011-2017年间中国工业各行业煤炭消费与污染排放总量控制整体成效显著,但结构上稍有不协调,煤炭消费减量对废水排放的控制效果显著优于对废气和固体废弃物;面板回归结果证实了煤炭消费减量对工业污染减排具有显著的直接作用,并且识别出工业各行业研发创新与污染治理投入是进一步协调能源消费与环境污染的重要因素,对今后中国工业各行业实现资源有效利用、与环境协调发展的目标具有重要意义。     

滦河秋季大型底栖动物群落结构空间格局与关键环境影响因子识别

掌握水生生物的空间分布特征及其关键影响因子是科学制定生物多样性保护策略的基础.于2016年秋季对滦河53个样点开展了大型底栖动物和环境因子的现场调查,分析了大型底栖动物群落结构与空间分布特征,并识别出影响大型底栖动物物种空间分布的关键环境因子.结果表明:①滦河（河北省）共采集并鉴定出大型底栖动物206种,隶属于8纲22目70科144属,以纹石蚕（Hydropsyche sp.）和东方蜉蝣（Ephemera orientalis）为优势种.②根据滦河大型底栖动物群落结构相似性,53个样点在空间上被分为3组.第1组分布在滦河干流的中下游及支流下游,无指示物种;第2组分布在支流上游,指示种为纹石蚕、朝大蚊（Antocha sp.）和中华小长臂虾（Palaemonetes sinensis）;第3组分布在滦河干流中上游,指示种为东方蜉蝣和中华齿米虾（Neocaridina denticulate sinensis）.③第3组的分类单元数显著高于第1组和第2组;第1组的多样性指数显著高于第2组;第1组的均匀度指数显著高于其他2组.单因素方差分析（one-way ANOVA）发现,pH、TN、底质、河道变化、水质状况和河岸土地利用类型等环境因子在第2组与第3组之间差异显著,第2组明显高于第3组.典范对应分析（CCA）表明,栖境复杂性、河水水量状况和河岸土地利用类型是影响滦河大型底栖动物空间分布的关键环境因子.研究显示,降低河岸带干扰强度、恢复河道生境多样性是未来滦河大型底栖动物多样性保护恢复的重要管理措施.      

天津市河流生态完整性评价

对河流生态健康状况进行评价,可为河流治理和生态修复提供依据.基于2018年8—9月天津市河流现场调查获取的物理、化学和生物群落指标（浮游动物、浮游植物、底栖动物、鱼类、水生大型植物、陆生植物）数据,构建包含物理完整性、化学完整性和生物完整性在内的河流IEI（index of ecological integrity,生态完整性指数）评价体系,对天津市河流生态健康状况进行评价.根据生物栖息地评分和水质状况确定参照点位,采用标准化方法筛选候选指标,应用层次分析法计算三部分指标权重,最终得出天津市河流生态健康评价结果.结果表明:①IEI评价结果显示,天津市河流生态健康状况等级为“健康”的样点占18.8%,“较好”的样点占28.1%,“一般”的样点占40.6%,“较差”的样点占6.3%,“差”的样点占6.3%,天津市河流生态健康状况整体处于“一般”水平.②相关性分析表明,ρ（NH₄+-N）和ρ（COD_Mn）超标是造成天津市水质达不到功能区标准的主要原因,同时也是影响河流生态健康的主要因素.研究显示,IEI评价法能够较为敏感地响应研究区面临的环境压力,适用于评价研究区河流生态健康.      

秸秆还田方式对东北农田土壤NH3挥发和N2O排放的影响

秸秆还田是有效利用资源、增加土壤有机质含量和培肥地力的有效措施,但也会影响土壤NH₃挥发和N₂O的排放.探索不同秸秆还田方式对NH₃挥发和N₂O排放的影响对于减少土壤氮素损失和保护生态环境具有重要意义.采用田间小区试验,利用Los Gatos Research（LGR）超便携NH₃分析仪和密闭式静态箱-气相色谱法探究不同秸秆还田方式下土壤NH₃挥发和N₂O排放的特征,试验设4个处理（覆盖还田,即表面覆盖玉米秸秆,0~20和20~40 cm土壤分层扰动后填回,记为JG0-0;常规还田,即秸秆与0~20 cm土壤混合,20~40 cm土壤扰动后填回,记为JG0-20;深还田,秸秆与20~40 cm土壤混合,0~20 cm土壤挖出后填回,记为JG20-40;对照处理,即无玉米秸秆还田,0~20和20~40 cm土壤分层扰动后填回,记为CK）.结果表明:①相比于CK,不同秸秆还田方式均显著降低了土壤NH₃挥发量,增加了土壤N₂O排放量.与CK相比,JG0-0、JG0-20和JG20-40处理下土壤NH₃累积排放量分别减少了12.38%、9.87%和5.73%;土壤N₂O累积排放量分别增加了30.19%、82.82%和36.53%,其中JG0-0和JG20-40处理之间无显著性差异.②JG20-40处理下玉米产量显著高于其他处理,比CK增加了23.15%,JG0-0处理下玉米产量高于CK和JG0-20处理,但并未达到显著水平.③对于NH₃和N₂O这两种气体的总累积排放量,各处理间均达到显著性差异.与CK相比,JG0-0、JG0-20和JG20-40处理下NH₃和N₂O总累积排放量分别增加了16.67%、52.08%和22.92%.④不同秸秆还田方式下的氮素气态损失率均高于CK,JG0-0、JG0-20和JG20-40处理下氮素气态损失率分别比CK增加了17.50%、52.50%和22.50%.因此,综合考虑土壤NH₃挥发量、N₂O排放量和玉米产量等因素,JG0-0处理优于JG20-40、JG0-20处理.