兰州市典型企业VOCs排放特征及反应活性分析

基于兰州市大气VOCs排放清单,选取石化厂、乙烯厂、涂料厂3个典型企业采集VOCs样品,分析其无组织排放特征,并采用MIR（最大增量反应活性）法和LOH（·OH反应速率）法综合评价其化学反应活性,识别各企业的VOCs活性优势物种,同时探究不同企业特征VOCs比值.结果表明:不同排放源φ（VOCs）差异较大,范围为20.8×10-9~6 520.3×10-9.从VOCs物种构成上来看,涂料厂芳香烃占比最高,而石化厂、乙烯厂均以烷烃物种最为丰富,石化厂不同工艺VOCs物种构成略有差异.从活性上看,涂料厂VOCs活性最高,其LOH和OFP（臭氧生成潜势）分别为2 676.9 s-1和72 519.0×10-9,约为其他行业的18~1 000倍,间/对-二甲苯、乙苯、邻二甲苯等物种活性较大;其次为石化厂,其LOH和OFP分别为273.2 s-1和4 039.1×10-9,正戊烷、异戊烷、乙烯、丙烯等物种活性贡献率高,其中柴油工艺对石化厂VOCs活性贡献率最大;乙烯厂的OFP最低,其LOH和OFP分别为4.6 s-1和69.7×10-9,其VOCs活性主要来自乙烯、丙烯、正丁烯等烯烃物种.各工业源BTEX（苯、甲苯、乙苯及3种二甲苯异构体的合称）分布具有一定的差异,对于指示不同VOCs来源有一定的参考价值,但不同源比值的重叠性也表明并非全部VOCs来源可以通过特征物种比值来区分.研究显示,控制工业源特别是涂料与石化工业VOCs的排放有助于控制兰州市O₃的生成.      

长三角典型站点冬季大气PM2.5中OC、EC污染特征

对2015年1月9日~2015年1月31日临安、南京和苏州3个站点采集的PM_(2.5)样品(共计279组),使用热光反射法(thermal/optical reflectance,TOR)分析了样品中有机碳(OC)与元素碳(EC)的含量,并研究了长三角地区冬季PM_(2.5)中OC和EC的污染特征.结果表明,采样期间临安、南京和苏州的PM_(2.5)平均质量浓度分别为(123.56±61.11)、(144.77±62.91)和(156.5±68.97)μg·m-3,均超过我国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)规定的PM_(2.5)日均值75μg·m-3;其中3个站点OC与EC的平均质量浓度依次分别为(21.93±11.69)/(6±3.6)、(20.32±10.3)/(5.39±3.07)和(27.08±14.35)/(6.4±4.29)μg·m-3.临安作为长三角大气环境背景点,OC与EC的污染也较为严重.3个站点OC与EC的相关性为临安(R2=0.83)、南京(R2=0.72)和苏州(R2=0.72),表明冬季长三角地区的碳质气溶胶的来源较为一致和稳定.3个站点样品中的OC/EC值均大于2.0,样品的OC/EC值主要分布在2.5~6.0这个区间内,表明燃煤源和机动车尾气排放源是OC与EC的主要来源.使用EC示踪法估算临安、南京和苏州3个站点的二次有机碳(SOC)平均质量浓度分别为(9.23±5.26)、(6.82±4.36)和(12.56±7.52)μg·m-3,在OC中占比为42%、34%和46%,表明SOC是OC的重要组成部分.后向轨迹显示,PM_(2.5)、OC和EC的质量浓度与主要气团的传输路径有较好的相关性,自空气质量较差区域气团的PM_(2.5)、OC和EC的质量浓度是来自空气质量较好区域的1.14~1.7倍、1.55~2.1倍和1.94~2.47倍.     

辽东湾大气中多环芳烃的含量组成及气粒分配

2016年5月和8月对辽东湾大气环境中气相和颗粒相样品进行了走航和定点采集,并对24种PAHs在气相和颗粒相中的含量和组成进行探讨,对15种PAHs的气粒分配过程进行了分析.结果表明：5月和8月辽东湾大气气相和颗粒相中∑₂₄PAHs总平均含量分别为28.8 ng·m^-3和24.0 ng·m^-3,气相中∑₂₄PAHs含量5月小于8月,颗粒态∑₂₄PAHs含量5月大于8月,低分子量PAHs主要分布在气相中,高分子量PAHs组分主要分布在颗粒相,中等分子量PAHs的气粒分配更容易受到气温等环境条件影响;气粒分配系数K_p随着PAHs分子量增加而增加;lgK_p-lgP_L模型和lgK_p-lgK_OA模型的斜率m分别为-0.35和0.37,偏离平衡态m为-1或+1,辽东湾气粒分配未达到平衡;假设达到平衡态时的lgK_p-lgK_OA模型、lgK_p-lgP_L模型和碳黑-空气模型均表明,5环PAHs的模型预测结果与实际测定结果之间的吻合程度较好,15种PAHs的碳黑-空气模型能够更好地接近野外实际测定值,低分子量和中等分子量PAHs的气粒分配受到碳黑影响较大.     

黄土丘陵沟壑区生态风险时空动态及其风险分区—以陕西省米脂县为例

目前,黄土丘陵沟壑区等生态脆弱区生态风险评估已成为地理学与生态学应对生态系统管理的研究热点之一。以黄土丘陵沟壑区米脂县为研究区,构建“风险概率—敏感性—损失度”（PSI）的三维评价框架,并以子流域为评价单元进行数据整合,分析了米脂县2009-2015年准则层与综合生态风险的时空分异及其重心转移,并基于风险主导因子给出米脂县风险防范分区及降险对策。结果如下：（1）2009-2015年风险概率分别为49.93%、52.92%,有上升趋势;生境敏感性分别为0.61、0.60,下降了1.6%,生境质量趋好;损失度分别为0.42、0.46,损失度增加。（2）生态风险呈现中间高南北低的空间分布;研究期间生态风险值分别为0.14、0.15,风险有所升高;风险重心向西南转移跃入银州川道且风险演化主体方向为西北—东南走向。（3）风险预警区、生态恢复区、预警恢复兼顾区、自然调控区面积占比分别为7.53%、6.57%、23.86%、62.04%。基于风险主导因子的风险防范分区可有效进行风险消解,促进区域生境的可持续。     

“一带一路”沿线国家粮食生产的时空格局分析

“一带一路”倡议是新时代下全球化发展的必然结果。粮食作为一种重要的战略资源,其生产对“一带一路”沿线国家乃至全球粮食安全意义重大。通过对沿线国家粮食生产数量、结构等方面的深入剖析,揭示了“一带一路”沿线国家近40年来粮食生产的时空格局。结果表明：（1）“一带一路”沿线国家是世界粮食的重要产区,粮食产量占全球比例50%~60%左右,1977-2016年粮食产量呈增长趋势,单产是其粮食总产增长的主要影响因素。1995-2016年人均粮食产量有所提高但国别差异显著,人粮关系逐步改善,区域粮食保障程度整体增强。（2）“一带一路”沿线国家粮食生产存在明显的地域差异,空间格局相对稳定,中国、印度、俄罗斯是其主要粮食生产国,东南亚和南亚国家的粮食产量普遍较高,阿拉伯半岛国家的粮食产量相对较低。（3）稻谷、小麦和玉米是“一带一路”沿线国家主要粮食作物,稻谷对粮食总产变化的贡献最大,1977-2016年玉米占比不断增加,三大作物区域分布特征明显。     

黄河流域空气质量时空分布及影响因素分析

本文基于2015—2018年空气质量监测数据,研究了黄河流域空气质量的时空变化特征,量化分析了影响黄河流域空气质量空间分布的主要因素。结果表明:(1)2015—2018年,黄河流域空气质量总体趋于改善,除O3-8h外,PM2.5、PM10等污染物浓度均不同程度下降;(2)空气质量不达标天数未有明显减少,以O3-8h为首要污染物的持续时间明显延长,并且污染天数与PM2.5的差距逐渐缩小;(3)PM2.5、PM10浓度呈现东高西低的分布格局,O3-8h污染区域逐渐扩大并呈持续连片分布,热点城市主要分布在流域下游,冷点城市主要分布在流域上游;(4)平均气温、平均风速、人口密度和城镇居民人均可支配收入是影响PM2.5空间分布的主要因素;地形起伏度、降水量、平均气压和人口密度是影响PM10空间分布的主要因素,累积解释率为65.9%;平均气压、地形起伏度、日照时间和平均风速是影响O3-8h空间分布的主要因素。     

太行山脉不同量级降雨侵蚀力时空变化特征

基于太行山脉及其周边地区76个气象监测站点1954-2016年逐日降雨数据,建立了基于不同量级侵蚀性年降雨量模拟年降雨侵蚀力的简易模型,并采用气候倾向率、小波周期分析、重心模型、Co-Kriging插值、Mann-kendall非参数趋势检验以及突变分析等方法,分析了不同量级降雨侵蚀力时空变化特征及其影响因素。结果表明：（1）太行山脉地区年降雨侵蚀力简易模型为y=0.182x₁^1.095+5.463x₂^0.982+9.401x₃^1.017+15.258x₄-26.753,且多年降雨侵蚀力呈小幅上升趋势,10年间上升了2.4 MJ·mm·hm^-2·h^-1·a^-1,同时存在约20年的主周期和6年的小周期变化,并在1996年发生显著突变;中雨和大雨侵蚀力63年间均呈上升趋势,而暴雨和特大降雨侵蚀力呈下降趋势;春秋两季主要受中雨和大雨侵蚀力的影响,而夏季则主要受特大降雨侵蚀力的影响。（2）太行山脉地区各量级降雨侵蚀力最大值主要分布于太行山脉东南部以及五台山地区,最小值主要分布于地区的东北部;运用重心模型发现各量级降雨侵蚀力重心在春夏季节整体向东部以及东北部地区进行迁移,而秋冬季节则向南部以及西南地区迁移,形成一个循环,且与冬夏季风的控制时间相符。（3）太行山脉地区不同量级降雨侵蚀力与侵蚀性降雨量均呈显著正相关（P<0.01）,大雨和特大降雨侵蚀力分别与纬度、海拔呈显著负相关（P<0.05）,这主要与副热带高压移动、地形、海拔以及自然地理环境等因素有关。     

基于随机森林模型的中国近地面NO2浓度估算

NH₃针对传统近地面NO₂浓度空间模拟过程中NO₂浓度与其影响要素之间关系的复杂非线性机制解释不充分的缺陷,本研究基于随机森林（RF）算法、融合多源地理要素开展了近地面NO₂浓度空间分布模拟研究.以卫星OMI对流层NO₂柱浓度数据和多源地理要素（道路交通、气象因子、土地利用/覆盖、地形高程、人口数量）为输入变量,近地面NO₂浓度为输出变量,利用RF算法构建近地面NO₂浓度反演模型.通过对比地面观测数据与传统土地利用回归模型（LUR）检验RF模型的有效性,基于所构建的最优RF模型在不同时间尺度下模拟分析中国大陆地区近地面NO₂浓度空间分布特征.结果表明：（1）集成多源地理要素的RF回归模型精度高,月均模型整体拟合度R² 0.85,RMSE 6.08μg/m³,交叉验证的R² 0.84,RMSE 6.33μg/m³,显著高于LUR模型（拟合R² 0.53,RMSE 10.48μg/m³,交叉验证的R² 0.53,RMSE 10.49μg/m³）; （2）地面NO₂浓度与预测变量呈现显著的复杂非线性与时间尺度依赖关系,卫星OMI柱浓度对模型影响程度最大,重要性指标IncMSE介于97.40%~116.54%,多源地理特征变量对RF模型同样具有不可忽视的贡献力（IncMSE在23.34%~47.53%之间）;（3）中国大陆地区NO₂污染程度较高,年均模拟浓度为24.67μg/m³,存在明显季节性空间差异,NO₂浓度冬季（31.85μg/m³） > 秋季（24.86μg/m³） > 春季（23.24μg/m³） > 夏季（18.75μg/m³）,呈现以华北平原为高值中心、向外围逐渐减轻的空间分布格局.较已有研究揭示对流层NO₂柱浓度宏观分布特征,本研究对近地面NO₂污染特征的研究成果对于合理制定污染防控策略、降低居民暴露健康损害具有指导意义.     

阳澄湖沉积物重金属空间分布及生物毒害特征

为了解阳澄湖沉积物重金属含量空间分布及污染特征,选取阳澄湖柱状沉积物样为研究对象,采用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）、原子荧光光谱仪（AFS）和Hydra-c型全自动测汞仪于2018年2月对阳澄湖15个采样点沉积物柱状样中8种重金属Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg进行测定,分析重金属元素含量在水平及垂向的分布特征和污染状况.结果表明,阳澄湖表层沉积物中Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg平均含量分别为101.28,68.72,66.54,187.33,15.85,0.45,34.02,0.09mg/kg,是各自背景值的1.34,2.09,2.89,2.88,1.69,4.99,1.54,3.00倍.垂向上重金属的含量随着深度的增加呈现出下降的趋势.对8种重金属进行相关分析和聚类分析,除As、Ni和Hg外,不同重金属之间存在着显著相关关系（P<0.05）,这说明阳澄湖沉积物重金属之间存在着一定的同源性.采用沉积物质量基准（SQG）对阳澄湖沉积物中重金属生物毒性效应进行了评价,结果表明,阳澄湖沉积物中Ni有75%以上的可能性出现生物毒害效应,Cr、Cu、Zn、As则有10%~75%的可能性产生生物毒害效应,而Cd、Pb和Hg造成的生物毒害效应的可能性较小.ERMQ评价结果表明,阳澄西湖沉积物中重金属造成生物毒害的风险较大,其余湖区发生重金属生物毒害的风险较小.     

西安冬季重污染过程PM2.5理化特征及来源解析

基于单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）观测数据、颗粒物质量浓度数据和气象要素数据,研究了2017年11月西安市一次重污染过程中细颗粒物的化学组分特征及其成因,并使用正矩阵因子分析法（PMF）对细颗粒进行了来源解析.结果表明,西安市冬季重污染过程中细颗粒物主要类型为有机碳（OC）、元素碳（EC）、混合碳（ECOC）、富钾（K）、钠-钾（Na-K）、有机胺（amine）、矿尘（dust）和重金属（HM）,其主要来源为燃煤（24.9%）,二次（29.3%）,工业（19.3%）,交通（13.3%）,生物质燃烧（5.2%）和扬尘（1.9%）.通过对比分析不同污染过程细颗粒物的理化特征,发现高湿度,低风速的不利气象条件和供暖及工业生产导致的燃煤污染、二次污染,是此次重污染过程的主因.