赣江流域土地利用方式对无机氮的影响

赣江无机氮是鄱阳湖氮素输入的主要来源,查明流域土地利用方式对赣江无机氮的影响对鄱阳湖的富营养化防治具有重要意义.基于2013年1月和6月对赣江干流和主要支流NO-3-N和NH+4-N的浓度测定,通过不同空间尺度和土地类型等级划分,利用相关分析和冗余分析研究土地利用方式对赣江无机氮浓度的影响.结果表明,不同空间尺度的子流域划分方式对赣江流域土地利用类型与无机氮浓度的相关性有较大影响.与NO-3-N相比,选择更小的子流域划分尺度有助于分析土地利用方式对NH+4-N浓度的影响;在温度较高、微生物活动强烈的季节,也应选择更小的子流域划分尺度研究土地利用方式对无机氮浓度的影响.一级土地利用分类下,赣江流域水田、水域对NO-3-N起"源"作用,林地、草地起"汇"作用;居民建设用地对NH+4-N起"源"作用,林地起"汇"作用.二级土地利用分类下,水田中丘陵水田是赣江NO-3-N浓度的主要来源,其次为平原水田,山区水田最小.居民建设用地中的城镇用地和其它工矿建设用地是赣江NH+4-N的主要污染来源,农村用地是NO-3-N的主要污染来源.     

郑州市夏、秋季大气颗粒物中水溶性无机离子质量浓度及粒径分布特征

为研究我国中原城市群中心城市郑州市的不同粒径大气颗粒物的组成特征,利用八级撞击式采样器在夏、秋季进行大气颗粒物分级采样,利用离子色谱测定Na~+、Ca~(2+)、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)共9种离子的浓度,利用在线离子色谱分析仪监测颗粒物中硝酸盐的实时浓度.结果表明,采样期间郑州市水溶性离子平均浓度为(70. 9±52. 1)μg·m~(-3),其中监测的9种水溶性离子浓度从大到小顺序依次为:NO_3~- SO_4~(2-) NH_4~+ Ca~(2+) Na~+ Cl~- Mg~(2+) K~+ F~-、NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+占总水溶性离子的质量分数为79. 9%;无论在秋季或夏季SO_4~(2-)主要集中在≤1. 1μm粒径段上,而NO_3~-主要集中在0. 65～3. 3μm粒径段上. NO_3~-和SO_4~(2-)夏季和秋季均呈双峰分布,主要分布于细粒子中; NH_4~+夏季呈双峰分布,秋季呈单峰分布,表现出季节变化.郑州市夏季臭氧污染严重,O_3与NO_3~-明显地"错峰"现象,表示大气中存在光化学反应;秋季颗粒物污染严重,采样期间[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]的比值远大于0. 5,移动源成为颗粒物重要的来源.夏季NOR、SOR峰值在1. 1～2. 1μm粒径段上,秋季两者峰值在0. 65～1. 1μm粒径段上;夏季硫的气-粒转化大于氮的转化,而秋季则相反.     

土地利用变化对喀斯特水体溶解无机碳、总氮和总磷输出的影响——以贵州普定沙湾模拟试验场为例

耦联水生光合作用的碳酸盐岩风化碳汇是全球碳循环研究的关键问题,生物碳泵效应不仅能够稳定碳酸盐风化碳汇,也有利于改善水环境,而过量输入氮、磷会导致水环境变差。土地利用变化作为全球变化重要内容之一,对流域碳氮磷的输出具有重要影响,但关于土地利用变化对喀斯特水体溶解无机碳、总氮和总磷输出影响的研究有待进一步加强。本研究以贵州普定沙湾喀斯特试验场为研究对象,以研究土地利用变化对水文、水化学、溶解无机碳汇通量、总氮通量和总磷通量的影响。结果表明,流量、径流深、土壤CO₂浓度、pCO₂、HCO^-₃浓度和电导率呈现出夏秋季节高、春冬季节低的变化特征,与pH变化相反。样地间,土壤CO₂浓度、pCO₂、HCO^-₃浓度和电导率表现为草地>灌丛地>农耕地>裸土地>裸岩地,与pH变化相反。参与岩溶作用的土壤CO₂是造成水化学变化的主要原因。溶解无机碳汇通量和总氮通量呈现出夏秋季节高、春冬季节...     

青岛不同强度霾天气溶胶中二次无机离子的生成及粒径分布

于2015年9月至2016年2月在青岛近海连续收集了大气气溶胶分级样品,用离子色谱法分析了其中的水溶性无机离子组分,并讨论了不同强度霾天下气溶胶中二次无机组分的粒径分布,初步探索了霾天SNA的形成过程和影响因素.结果表明,气溶胶中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_2~-和Cl~-的质量浓度变化范围分别是10.32~193.46、4.42~74.05、2.21~57.75、0.05~2.22和1.35~17.39μg·m~(-3),且SNA的质量浓度随霾污染程度的加剧明显增加.与非霾天相比,轻微、轻度、中度和重度霾天与非霾天相比,NO_3~-的质量浓度分别增加了55%、77%、240%和537%;SO_4~(2-)的质量浓度分别增加了4.7%、35%、77%和262%;NH_4~+的质量浓度分别增加了72%、83%、201%和526%.细粒径上的NO_3~-、SO_4~(2-)与其气态前体物NO_2、SO_2均有显著相关性,且与相对湿度、能见度、风速等气象条件相关性较好,说明细粒径SNA的生成是造成霾天能见度下降,形成空气污染的主要原因之一,同时,高浓度前体物、较大相对湿度、低风速都是影响霾天形成的重要因素.除轻微霾天外,其他不同强度霾天的SOR(硫氧化率)、NOR(氮氧化率)均大于非霾天,且随着霾程度的加剧,SOR、NOR都有明显的升高,尤其是0.43~0.65μm和0.65~1.1μm粒径段;在重度霾天,氮和硫的转化率平均为非霾天的1.5倍,说明细粒径上的硫酸盐和硝酸盐大部分是气-粒转化而来.NO_3~-、NH_4~+、NO_2~-和SO_4~(2-)主要存在于细粒径段,霾天下在细粒径上的比例都显著增大,NO_3~-和SO_4~(2-)在严重霾天所占比例最高,分别达到79.4%和74.4%.NO_3~-在非霾、轻微、轻度霾天时均呈双峰分布,峰值出现在0.43~0.65μm和3.3~4.7μm处,中度霾天时细粒子峰值移动到0.65~1.1μm,在重度霾天粒径分布变为0.65~1.1μm的单峰分布.SO_4~(2-)只在非霾条件下呈双峰分布,峰值出现在0.43~0.65μm和2.1~3.3μm粒径段,霾天下均是单峰分布,轻微和轻度霾天下峰值出现在0.43~0.65μm,中度和重度霾天下峰值在0.65~1.1μm处.NH_4~+呈单峰分布,在非霾和轻微霾天下峰值出现在0.43~0.65μm粒径段,轻度、中度和重度霾天下峰值均出现在0.65~1.1μm粒径段.     

华西雨屏区典型人工林对降雨过程中NH_4~+-N和NO_3~--N的过滤作用

氮沉降已成为河流、湖泊及城市等生态系统的主要污染威胁因素之一,森林生态系统能从林冠、地被和土壤自上而下截留过滤大气降雨中的NH+4-N和NO-3-N,是区域大气环境污染生态防治的重要途径.选取华西雨屏区几种典型人工林森林生态系统为研究对象,采用定位监测与室内分析相结合的研究方法,于2011年4—12月对大气降水、穿透雨、树干茎流、地表径流和地下渗滤NH+4-N和NO-3-N的含量与分配进行了研究.结果表明:观测期内40次降雨总雨量为492.72 mm,NH+4-N和NO-3-N的总沉降量分别为13.248 kg·hm-2和16.320 kg·hm-2;3种人工林林冠层对NH+4-N和NO-3-N的过滤能力表现为香樟林混交林柳杉林,而地表和土壤层均表现为混交林香樟林柳杉林;无林地、香樟林、柳杉林和混交林生态系统无机氮截留过滤净输入量分别为19.557、44.079、42.331、64.896 kg·hm-2,对无机氮的综合过滤作用表现为混交林香樟林柳杉林无林地.这些结果说明华西雨屏区合理配置混交林能更加有效地降低大气氮沉降对生态系统的影响.     

北京城区大气干沉降的水溶性离子特征

为了解北京城区大气干沉降中水溶性离子的化学组成与时间变化特征,连续进行了4年多的干沉降采样与分析.结果表明,在222个有效干沉降样品中,存在不同程度的阴离子缺失. SO42-与Ca2+分别是含量最丰富的阴、阳离子组分,其次是NO3-和NH4+. SO42-、NO3-和NH4+呈现相似的季节变化特征,即其浓度在夏季最高,冬季最低. 干沉降基本呈中性,其pH值月变化幅度小,但季节变化明显,夏季低而春季高.     

OH^—,CO3^2—和HCO3^—碱度测定中S^2—的掩蔽方法研究

用酸碱指示剂滴定法测定废水的中的OH－，CO3^2-,HCO3^-碱度时，S^2-对测定有干扰，此干扰可用H2O2掩蔽。     

长沙市夏季PM10和PM2.5中水溶性离子的污染特征

对长沙市3个采样点夏季大气中的PM10和PM2.5样品pH值和水溶性离子浓度进行了定量分析.结果表明,颗粒物中主要离子是SO42-、NO3-、NH 和Ca2 ;PM10、PM2.5、NH4 和K 浓度夜间高于白天;SO42-和NO3-则相反.颗粒物尤其是PM2.5酸性强;Mg2 、Ca2和Na 集中在粗粒子中,SO42-、NH4 和K 大部分分布在细颗粒物中,NO3-和Cl-在粗细颗粒段则各占一半.SO2气体发生了二次转化,NO2的转化率不及SO2;由于NO3-/SO42-质量比＜1,长沙市的大气污染物来源以固定源为主.     

哈尔滨道路附近大气可吸入颗粒物浓度及其成份分析

采集了2005年8月具有代表性的道路附近空气中可吸入颗粒物(PM10),分析了PM10中的离子、重金属及碳成分含量。结果表明,哈尔滨市道路附近PM10离子组分中SO42-、NH4+、Ca2+浓度较高,其主要来源于交通尘污染;富集因子法表明元素Cr、Zn和Pb来源于人为污染;EC/TC大于0.36,主要来自于汽车尾气等一次污染源的排放。     

苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析

2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.