东莞与帽峰山黑碳气溶胶浓度变化特征的对比

将东莞(海拔30m,位于平原地区)与帽峰山(海拔550m,位于山地地区)的黑碳气溶胶(BC)浓度进行对比,结果表明,东莞地区BC浓度年均值为5.27mg/m3,帽峰山BC浓度值为2.43mg/m3,两个站点的浓度都比位于珠三角核心区的南村站浓度(8.42μg/m3)低.雨季,东莞与帽峰山BC浓度的日变化特征在中午呈现反位相,这是因为两站近地层受上升气流控制,热对流把地面的BC气溶胶带至高空,地面浓度下降,东莞出现谷值,而高空有了地面的垂直输送补充,帽峰山出现峰值.旱季,华南地区受高压控制,微弱下沉气流对于BC的垂直输送不利,BC的扩散以平流扩散为主,两地日变化情况相近.此外,受BC源远近的影响,东莞的逐月变化(标准差为0.60μg/m3)大于帽峰山(标准差为0.14 μg/m3).通过分析BC吸收系数的波长幂指数α探讨可能的污染来源,发现两地的α值均接近于1,说明两地BC的污染来源相同,均来自于化石燃料的燃烧.     

电阻率成像法在董志塬固沟保塬水分场监测中的应用

近年来,电阻率成像法(Electrical Resistivity Tomography,ERT)在土壤水分场监测方面受到广泛关注。为解决ERT测量结果难以直接表达土壤含水量的问题,以董志塬固沟保塬工程相关的五个试验点为研究对象,对每个试验点进行了ERT测量和土壤水分实时点位观测,建立了ERT测量的土壤电阻率与电容式水分传感器测量的土壤体积含水量之间的单变量函数模型。结果表明:幂函数模型能够较好地描述土壤电阻率与体积含水量之间的相关关系。此外,研究发现土壤含水量的实测值与估算值之间表现出极显著的线性相关关系,指示估算的土壤含水量有较高的准确性;同时发现当土壤含水量低于22%时,估算的含水量大于实测含水量;高于22%时,估算的含水量小于实测含水量。利用ERT测量的土壤电阻率,进行幂函数转换后形成二维土壤含水量信息,在董志塬固沟保塬二维土壤水分场监测中具有适用性。     

半干旱区沙尘天气对0010～10 μm沙尘气溶胶分布的影响

利用WPS粒子谱仪对内蒙古朱日和背景天气及沙尘天气的气溶胶数浓度进行了观测,研究了不同天气背景下沙尘气溶胶数浓度及谱分布特征. 结果表明:在背景天气和沙尘天气下,0.010～0.020,0.021～0.100,0.101～1.000,1.001～2.500 μm等粒径段的气溶胶数浓度差别较大;沙尘天气对各粒径段,尤其是大于1.0 μm的气溶胶数浓度影响较大,沙尘暴过程中1.001～2.500 μm粒径段的气溶胶数浓度约为背景天气的35倍;各粒径段气溶胶数浓度在不同天气背景下的日变化规律有所不同,受气象要素的影响较大. 对沙尘气溶胶谱分布的分析可知,沙尘暴发生前后1 h的沙尘气溶胶谱型均符合Lorentz分布,背景天气下同时段的沙尘气溶胶谱型也符合Lorentz分布;沙尘天气下沙尘气溶胶谱型在沙尘暴发生前1 h的主峰值比背景天气高1个数量级,沙尘暴发生后1 h的峰值半径明显移向大粒子.      

华南大气气溶胶的污染特征及其与酸性降水的关系

运用物理与化学相结合的方法研究了我国华南地区大气气溶胶的污染特征,并探讨了气溶胶与酸性降水的相互关系.研究表明,降水对气溶胶的数量和性质有一定影响,气溶胶酸化缓冲能力的不足,是华南地区酸性降水污染较重的重要原因之一.     

青岛大气气溶胶中游离氨基化合物的浓度、组成和来源

氨基化合物是大气气溶胶中一类重要的有机氮化合物,由于其具有吸湿性,且沉降入海后可被海洋浮游生物直接利用,因此,可能在大气化学方面和海洋生态系统中具有重要作用.基于此,本研究利用2007年6月至2008年5月在青岛采集的55个总悬浮颗粒物样品,采用邻苯二甲醛/N-乙酰-L-半胱氨酸柱前衍生高效液相色谱法,分析了其中游离氨基化合物(FAC)的浓度.结果表明,气溶胶中总FAC浓度为0.14~8.33 nmol·m^-3,其中,精氨酸、甲胺和丙氨酸的贡献最大.不同季节FAC的组成不同,精氨酸在夏、秋季节对FAC的贡献高于冬、春季节,甲胺的相对贡献则在夏季较低,而冬、春季较高.采样期间气团来源和天气状况的不同会影响气溶胶中FAC的浓度和组成.FAC在受南方陆源影响的气溶胶中浓度最高,北方陆源次之,海洋源气溶胶中的浓度最低,蛋白质类氨基化合物对总FAC的贡献在海洋源气溶胶中最高,在南方陆源气溶胶中最低.雾天和烟霾时气溶胶中FAC的浓度分别为晴天时的2.5倍和1.8倍,沙尘天气时FAC浓度与晴天时基本相当,蛋白质类氨基化合物对总FAC的贡献在晴天和雨后相对较高,在烟霾和雾天时相对较低.     

“一带一路”沿线非洲7个典型城市的气溶胶光学特征时空分布研究

利用AERONET(Aerosol Robotic Network)的长期观测数据,分析了“一带一路”沿线非洲地区7个典型城市气溶胶的光学和微物理特性及其年际和季节变化特征,包括气溶胶光学厚度(AOD)、波长指数(AE)、单次散射反照率(SSA)、粒子谱分布、气溶胶吸收光学厚度(AAOD)、主要气溶胶类型、辐射强迫(ARF)及其效率(ARFE)等.结果表明：非洲地区AOD和AE虽然年变化趋势不显著,但其南北区域均值差异十分明显,北部地区的平均AOD(0.47)高于南部(0.18),而AE则正好相反,分别为0.55和1.38. AOD和AE表现出显著的季节变化特征,非洲北部和南部的AOD均在春季最高,分别为0.58和0.27,而在秋季最低,分别为0.36和0.12;非洲北部的AE值在秋季最高(0.63),春季最低(0.36),南部的AE值则在春季最高(1.51),夏季最低(1.09).各站年平均AAOD为0.03～0.05;AAOD冬季最大(0.04～0.10),夏季最低(0.02～0.05).从秋季到冬季,非洲各站点SSA均有明显下降趋势,平均值从0.91下降至0.87.DAK站(Da...     

利用MODIS遥感数据反演广州市气溶胶光学厚度

利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据和NASA的V5.2气溶胶业务反演算法,对广州市进行了高空间分辨率气溶胶光学厚度的反演,并应用地面太阳光度计(CE-318)观测的气溶胶光学厚度进行验证.结果表明,利用MODIS L1B数据进行高分辨率气溶胶光学厚度反演,结果精度较高.利用反演结果分析2008~2009年冬季广州市的气溶胶光学厚度时空变化特征,2008年12月的气溶胶光学厚度较低,平均大约为0.65,随后气溶胶光学厚度逐渐增大,到2009年2月,气溶胶光学厚度平均大约为1.35.广州市气溶胶光学厚度空间差异显著,在0.1~1之间变化,呈东北低西南高的空间分布特征.即森林覆盖率比较高的地区气溶胶较低.     

G20峰会期间宜兴市大气VOCs特征及来源分析

2016年G20杭州峰会期间,应用TH-300B挥发性有机物在线监测仪对江苏省宜兴市大气VOCs进行监测,烷烃、烯烃、芳香烃、乙炔、氯代烃、OVOC、乙腈体积混合比分别为11.00×10~(-9)、1.93×10~(-9)、5.78×10~(-9)、1.23×10~(-9)、4.16×10~(-9)、10.37×10~(-9)、0.27×10~(-9),应用臭氧最大生成潜势系数计算,烯烃和芳香烃为OFP贡献最大的活性组分,VOCs中臭氧前体物NMHCs主要来源为工业排放(42.2%)、机动车尾气(17.9%)、油气挥发(20.8%)、溶剂挥发(7.0%)、植物源贡献(12.1%),结合条件概率函数分析,其中的人为污染源与西北、东南方向的污染源分布有关,植物源与西南山地丘陵区域有关.在大气污染物排放严格管控期(2016-09-01~2016-09-06),主要源于一次排放的大气污染物浓度均有所下降,NMHCs中工业源占比下降至30.5%,植物源占比上升至16.8%.     

中国大气气溶胶研究现状

随着大气环境的恶化,大气污染的研究越来越受到人们的关注。大气气溶胶在全球气候的变化中起着重要的作用,且主导了区域大气灰霾污染的形成,已成为目前大气污染研究的一个焦点。大气气溶胶的研究涉及大气科学的各个领域,具有很强的综合性。当前国内大气气溶胶的气候效应、理化特征及光学属性等研究已越来越成熟,但在系统区域性研究、来源分析等方面还需要更进一步的发展。开发更先进的研究方法和开展系统的研究工作是中国大气气溶胶研究工作的主要发展趋势。     

芜湖市大气挥发性有机物污染特征、大气反应活性及源解析

2018年9月至2019年8月对芜湖市城区大气中挥发性有机物（VOCs）进行观测,探讨其污染特征、光化学影响和来源.结果表明,芜湖市大气中VOCs全年平均体积分数为27.86×10^-9,季节变化规律为：秋季（31.16×10^-9） > 夏季（28.70×10^-9） > 冬季（24.75×10^-9） > 春季（24.04×10^-9）,日变化规律呈双峰型,峰值在08：00~09：00时与18：00~19：00时出现,与交通流量的变化有关.芜湖市大气VOCs的平均臭氧生成潜势（OFP）为255.29 μg ·m^-3,不同组分对平均OFP的贡献率排序为：芳香烃（48.83%） > 烷烃（21.04%） > 烯烃（18.32%） > OVOCs（11.47%） > 卤代烃（0.35%）.总气溶胶生成潜势（AFP）为1.84 μg ·m^-3,芳香烃贡献率最高（87.69%）,其次为烷烃（12.31%）.苯/甲苯/乙苯（B/T/E）比值表明,芜湖市大气中苯系物的主要贡献源为机动车排放源和工业排放及溶剂使用源.源解析显示：油气挥发源、机动车排放源、溶剂挥发源、LPG排放源、植物排放源和二次生成源对采样期内的VOCs贡献率分别为11.57%、34.53%、16.63%、20.76%、3.54%和12.97%.