宣化城区大气TSP浓度特征及来源分析

以宣化区大气环境监测数据为基础,评价了宣化城区非采暖期和采暖期TSP污染的现状,分析了TSP污染的日变化特征.根据X荧光分析测定的TSP元素成分,采用因子分析法探讨了TSP污染的来源.宣化城区TSP在非采暖期以冶金行业排放为主要来源,采暖期则以燃煤为主要来源.最后,针对污染物来源提出了城区TSP污染控制对策.      

冬小麦田O3气孔与非气孔沉降及风险评估

为了深入了解农田生态系统的O_3干沉降过程,并基于O_3通量(尤其是气孔O_3累积通量)指标进行风险评估,利用涡度相关系统对冬小麦田的O_3干沉降过程进行了连续动态观测,初步分析O_3浓度和总O_3通量的变化过程,着重探析气孔O_3沉降和非气孔O_3沉降的变化特征及其与主要气象因子的关系,并基于剂量指标(AOT40)和通量指标(DF_s06)分别推算出冬小麦的产量损失率.结果表明,观测期间(自2016年3月16日至5月30日)日平均O_3浓度(cO_3)为32.9 n L·L-1;白天(08:00~18:00)和夜间平均总O_3通量(F_(O3))分别为-7.6 nmol·(m~2·s)~(-1)和-3.1 nmol·(m~2·s)~(-1),日均F_(O3)为-5.1nmol·(m~2·s)~(-1).逐日平均气孔O_3通量(F_s)的变化范围为0~-5.1 nmol·(m~2·s)~(-1),日均F_s为-1.43 nmol·(m~2·s)~(-1).逐日平均非气孔O_3通量(F_(ns))的变化范围为-1.43~-10.31 nmol·(m~2·s)~(-1),日均F_(ns)为-3.66 nmol·(m~2·s)~(-1).较强的太阳辐射(SR)、较高的温度(T)和适度湿润的条件有利于冬小麦气孔沉降;较强的SR、适度的T和湿润条件是有利于冬小麦非气孔沉降.在整个观测期间,总O_3累积吸收通量(DF_(O3))、气孔O_3累积吸收通量(DF_s)和非气孔O_3累积吸收通量(DF_(ns))分别为31.58、9.99和21.59 mmol·m~(-2),总DF_s和总DF_(ns)分别占总DF_(O3)的32%和68%.通过剂量指标AOT40和通量指标DF_s06响应方程计算出的冬小麦产量损失率分别为11.58%~20.37%和20%~23.56%.     

呼和浩特市采暖期大气污染特征分析

通过分析2004年度到2010年度采暖期的PM10、SO2、NO2的日平均质量浓度值,发现呼和浩特市采暖期期间空气质量污染状况逐年呈下降趋势;12月中下旬到1月底之间,SO2、PM10浓度较大,这是由于在该时段冬季温度较低供暖燃煤量增加所造成的。而此外PM10的大浓度值也出现在3月份,是和春季沙尘天气有密切联系的。     

沈阳市采暖期与非采暖期空气PM2.5污染特征及来源分析

为了研究沈阳市采暖期与非采暖期空气PM_(2.5)污染特征及来源,于2015年1月29日～2016年1月26日在沈阳市采集PM_(2.5)有效样品113组,并分析了其载带的水溶性离子、碳组分及元素组分.结果表明,采样期间沈阳市PM_(2.5)质量浓度均值为66μg·m~(-3),其中31. 0%的样品超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)日均值二级标准(75μg·m~(-3)),采暖期PM_(2.5)的平均浓度和超标率(90μg·m~(-3)、68. 6%)明显高于非采暖期(51μg·m~(-3)、31. 4%).采样期间21种元素(除了Mg、Ti、Ca、Fe、Si)、水溶性离子(除Ca~(2+)以外)和OC、EC质量浓度均呈现出采暖期高于非采暖期的趋势;[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值表明非采暖期受移动源影响明显增加,燃煤等固定源仍是采暖期PM_(2.5)的主要来源,PM_(2.5)中水溶性离子是固定源和移动源共同作用的结果;氮氧化率(NOR)和硫氧化率(SOR)分析得到NO_x二次转化程度较弱,SO_2二次转化程度较强,特别是在非采暖期;富集因子结果表明EF值较高的元素主要来自燃煤、交通污染和工业排放. PM_(2.5)组分重构质量与实测质量呈现较好的相关性,采暖期和非采暖期PM_(2.5)中主要组分均为有机物(OM 28. 0%、23. 1%)、矿物尘(MIN 14. 5%、26. 0%)和SO_4~(2-)(15. 1%、19. 9%),PM_(2.5)受二次粒子、燃烧源和扬尘源影响较大.     

基于SPAMS的太原市典型生活区停暖前后PM2.5来源及组成

为分析太原市采暖期和非采暖期PM_2.5的特征,利用单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）分析太原市典型生活区采暖期（2016年3月11-18日）和非采暖期（2016年4月1-7日）PM_2.5的来源及组成.结果表明:① 采暖期（停暖前）颗粒物有机碳、硫酸盐和多环芳烃等信号强度大于非采暖期（停暖后）,而元素碳、硝酸盐、铵盐等反之.② 为了尽可能排除气象因素的影响,选取风向（东南风）、风级（二级）相同时段的颗粒物进行分析,停暖前后颗粒物主要化学组分为有机碳、混合碳和元素碳,采暖前有机碳占比（达51.9%）最高,非采暖期元素碳占比（32.6%）最高.采暖期有机碳、高分子有机物和左旋葡聚糖占比明显高于非采暖期,元素碳、矿物质和重金属反之.③ 停暖前后首要的两类污染源为燃煤和机动车尾气,二者贡献率之和分别高达70.1%和67.4%,可见本地主要受这两类源的影响.燃煤在采暖期为首要污染源,并且贡献比例高于非采暖期,而机动车尾气在非采暖期为首要污染源,且比例明显高于采暖期.研究显示,采暖和非采暖期虽然首要污染源有所差异,但在污染过程中,机动车尾气源的贡献比例均高于优良时段,说明无论是采暖期还是非采暖期,除燃煤排放的影响外,机动车尾气的影响也需得到重视,建议加强机动车燃油品质的升级,使用清洁煤,并在重污染时段采取相应的管控措施.      

一氧化碳很可怕 冬春季节提防它

北方的冬天寒冷而又漫长,采暖期一般从每年的10月中下旬(越往北采暖开始的时间越早,结束的也更晚)开始至翌年的3月末或4月初结束。在塑钢窗尚未被大量使用的20世纪90年代以前,每到秋末冬初,住平房的人家要做的一件事就是溜窗户缝。屋里的热乎气儿是跑不掉了,但外面     

北京市冬季PM2.5中水溶性重金属污染特征

于2011年冬季使用SASS采样器在清华大学采集PM2.5样品,并对其中重金属和水溶性重金属(As?Cd?Cr?Cu?Mn?Pb和Zn等)以及无机离子进行了分析.结果表明,采样期间水溶性重金属浓度较高,As?Cd?Cr?Cu?Mn?Pb和Zn平均浓度依次为8.42,3.18,1.99,7.84,30.82, 49.27,412.81ng/m3.Cd和水溶性As平均浓度超过《环境空气质量标准》中建议浓度限值.水溶性重金属在重污染期间易出现富集,灰霾和采暖期间As?Cd?Cr?Cu?Mn?Pb和Zn平均浓度都有增加趋势.水溶性重金属的逐日变化趋势与重金属和PM2.5有较好的一致性.水溶性重金属在重金属中比重:50%￡Zn和As;20%相似文献   

寻求解决乌鲁木齐市空气污染的途径

针对乌鲁木齐市最突出的环境问题——冬季采暖期空气污染,从主客观二方面进行了原因分析,并结合“十一五”和2020年环境保护目标,从7个方面分析论述了解决乌鲁木齐市空气污染的途径,使多年困扰乌鲁木齐市的空气污染问题有望从根本上得到解决。     

西安采暖期PM2.5及其水溶性无机离子的时段分布特征

为了探讨西安市采暖期大气颗粒物PM2.5及其水溶性无机成分的污染水平,于2010年1月4日—2月1日按一天8个时段(每个时段3 h)连续采集PM2.5样品四周,每周更换一次滤膜。结果显示,西安市采暖期PM2.5的质量浓度时段差异较大,呈现明显的双峰分布特征:21:00—24:00时段(147.516μg/m3)和09:00—12:00时段(141.678μg/m3)。4种被测水溶性无机组分总浓度为39.801μg/m3,占PM2.5总浓度的30.5%。SO24-和NO3-是最主要组分,占到4种无机组分的86.2%。各离子间相关分析显示,Cl-只与NO3-有较强的相关性,表明机动车尾气对Cl-有较大的贡献。SO24-和NO3-时段分布规律较为相似,与PM2.5浓度的时段分布特征相反:在PM2.5污染最轻的15:00—18:00时段,SO24-和NO3-的相对含量达到一天中的最高浓度时段,而在PM2.5双峰时段,它们的含量有所降低。     

黄河三角洲不同植物群落土壤酶活性特征及影响因子分析

土壤酶是滨海湿地群落构建和演替的关键因子,但水盐胁迫条件下土壤酶活性的驱动机制尚不明确.以黄河三角洲盐地碱蓬、芦苇、柽柳这3种盐生植物群落为对象,研究其根际与非根际土壤中蔗糖酶、磷酸酶、过氧化氢酶和脲酶的活性特征及其分布规律,并结合土壤理化性质的变化探讨滨海湿地群落演替过程中土壤酶活性的驱动因子.结果表明,盐地碱蓬、芦苇、柽柳群落的根际土壤酶活性和土壤肥力指标均显著高于非根际土壤(P 0. 05).在根际土壤中,磷酸酶与过氧化氢酶活性均表现为盐地碱蓬芦苇柽柳,蔗糖酶与脲酶活性则分别表现为柽柳盐地碱蓬芦苇、盐地碱蓬柽柳芦苇,且不同盐生植物群落根际土壤理化性质存在显著差异(P 0. 05),说明植物类型及其根际效应均会影响土壤酶活性和土壤肥力特征,且根际效应对土壤酶活性的影响大于植被类型.土壤蔗糖酶活性与有效钾(AK)、有效磷(AP)、铵态氮(NH_4~+-N)显著正相关(P 0. 05);脲酶活性与全氮(TN)、有机质(SOM)、AK、AP、NH_4~+-N和硝态氮(NO_3~--N)显著正相关(P 0. 01);二者均与土壤电导率(EC)显著负相关(P 0. 01).磷酸酶和过氧化氢酶活性与土壤含水率(MC)、全碳(TC)、TN、全磷(TP)、SOM、AK和NH_4~+-N均呈显著正相关关系(P 0. 05),同时,pH、总钾(TK)、NO_3~--N还与过氧化氢酶活性显著正相关(P 0. 05).冗余分析(RDA)结果显示,黄河三角洲土壤酶活性特征的主要影响因子从大到小依次为:TC(P 0. 01)、SOM(P 0. 01)、MC(P 0. 01)、TN(P 0. 05)、NH_4~+-N(P 0. 05)和EC(P 0. 05),表明土壤肥力、水分与盐度是黄河三角洲盐生植物群落土壤酶活性的主要影响因子.