阿什河水系枯水期氮污染特征与同位素源解析

在阿什河水系设置20个采样点,采用水质监测技术和稳定氮同位素示踪技术,研究了枯水期阿什河氮污染特征和硝酸盐氮污染来源。结果表明:(1)阿什河枯水期大部分采样点氨氮浓度较低,大部分区域达到或优于《地表水环境质量标准》(GB3838—2002)中Ⅲ类。上游河段硝酸盐氮浓度较低,中游河段较高,到下游河段略有降低。总氮浓度较高,最高达19.4mg/L。(2)阿什河水系采样点15 N的丰度(δ15 N)主要处于0.11%~0.21%、0.42%~0.78%、0.83%~0.88%和1.09%~1.26%。稳定15 N同位素示踪解析阿什河硝酸盐氮污染来源表明,阿什河上游污染源主要为大气沉降、土壤有机氮和人工化肥;中游主要受畜禽养殖污水和生活污水污染;下游主要受城镇生活污水和工业废水影响。     

西安市及周边地区MODIS气溶胶光学厚度与PM10浓度关系模型研究

西安是空气污染监控和防治有代表性的西部大型城市。研究了西安市及周边地区上空气溶胶光学厚度与PM10浓度的关系模型。利用2011—2012年MODIS卫星气溶胶光学厚度（AOD）遥感产品,通过数据匹配,利用地面气象观测站点的能见度数据和相对湿度数据对AOD产品进行垂直标高订正和湿度订正,2项订正显著提高了AOD和地面PM10浓度的相关性,相关系数从0．36提高到0．65,按季节分类统计和订正春至冬四季的相关系数分别为0．57、0．71、0．62和0．87,夏季和冬季的订正更为有效,可用性更高,这可能由于受到不同季节气溶胶来源和特征的影响。为研究中国西部大型城市,特别是西安市空气环境监测和区域联防联控提供了一种有效方法。     

湿法脱硫系统对烟气中可吸入颗粒物特性影响的实验研究

采用荷电低压颗粒冲击器对4套湿法烟气脱硫(WFGD)系统进出口颗粒物进行在线检测和采样分析,获得烟气中PM10、PM2.5质量浓度以及粒径分布特征,并通过场发射扫描电镜(FESEM)和元素能谱对飞灰颗粒的形貌特征和主要元素含量进行分析。实验结果表明,由于脱硫塔喷淋浆液的洗涤作用,WFGD系统对飞灰颗粒有一定的脱除效果,但喷淋浆液产生的小液滴以及石灰石/石膏颗粒被携带进入烟气,导致WFGD系统对烟气中颗粒物质量浓度及粒径分布影响较大。WFGD系统对飞灰颗粒组成成分也有一定影响,以WFGD系统B为例,出口飞灰颗粒中Ca和S的质量分数从进口的1.60%、2.81%上升到出口的6.12%、10.92%。FESEM观察结果表明,脱硫后小颗粒在脱硫浆液的促进作用下团聚凝并,形成大颗粒,呈现致密的不规则块状、层状或絮状结构。     

西安市2013年PM_(2.5)浓度变化分析研究

全面分析2013年西安市13个国控环境空气质量自动监测子站PM2.5监测数据。结果表明:2013年西安市环境空气中PM2.5年均值为105μg/m3,超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级要求(35μg/m3)200.0%,污染较严重;西安市各子站PM2.5月均值总体呈两边高、中间低的"V"型趋势,全市及各子站PM2.5月均值分别为44~206、32~275μg/m3;采暖期(上半年采暖期为1—3月,下半年采暖期为11—12月)、非采暖期(4—10月)PM2.5平均值分别为156、70μg/m3;上、下半年采暖期PM2.5平均值分别为178、124μg/m3;西安市气象风力以微风为主,雨天集中在5—9月,期间PM2.5月均值小于80μg/m3。     

上海市青浦区PM10污染状况及其与气象要素的关系

利用2006-2010年上海市青浦区PM10和同期地面气象要素的监测资料,定量分析PM10的季节变化规律以及PM10与降雨量、大气湿度和风速之间的关系。分析结果表明:PM10浓度在夏季处于低值,冬季处于高值;5mm/d以上的降雨对PM10有显著的清除作用,且春夏季降雨的清除作用大于秋冬季节。PM10浓度与大气湿度基本呈负相关关系。风速在一定范围内有利于PM10的扩散但不至造成扬尘,春夏季节的适宜风速是1.5～3.5m/s,冬季的适宜风速是1.5～2.5m/s。     

大气细粒子(PM2.5)监测技术进展

大气细粒子(PM2.5)的污染对人和生态环境等影响巨大,迫切需要进行PM2.5质量浓度的监测;本文介绍了PM2.5国内外监测研究进展、监测网络应用情况以及监测技术;重点介绍了几种先进的技术:β射线法、振荡天平法和光散射法,并详细描述了各种监测设备的原理及结构,提出最好采用PM2.5在线监测仪进行日常监测。     

PM2.5在线监测技术概述

针对PM2.5颗粒物监测技术和PM2.5的监测网络的建设,重点介绍了美国多年来对PM2.5的监测状况,以及采用的Beta射线法、Beta射线光浊度法、微量振荡天平法等监测技术的方法和原理;指出综合国内外多年的监测经验,PM2.5的在线监测需要经过大量手工经典方法数据作为比对和校验,才能给出有效而高质量的PM2.5监测数据。     

百色市右江区大气PM10中水溶性无机离子的化学特征与来源

2010年10月至2011年9月采集百色市右江区大气PM10样品,分析PM10及其水溶性无机离子的化学特征与来源。结果表明:(1)百色市右江区大气PM10为13.89～319.44μg/m3,年均117.48μg/m3,年均值超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准(100μg/m3)。百色市右江区大气可吸入颗粒物的污染主要出现在春冬季节。(2)水溶性无机离子浓度年均值依次为SO24->NO3->Cl->NH4+>K+>Na+>Mg2+>F-,SO24-、NO3-和Cl-浓度最高,分别占水溶性无机离子的57.7%、14.9%和14.5%。(3)百色市右江区大气PM10呈较强的酸性,高浓度的SO42-可能是导致百色市右江区大气PM10呈较强酸性的主要原因。(4)PM10的季节变化受气温和风速的影响极显著;气象因素对SO42-、NO3-、F-的影响不显著。(5)主因子分析表明,PM10中水溶性无机离子可能来自3个方面,Cl-和NO3-主要来自于当地低烟卤煤燃烧排放的烟气;Mg2+、K+和Na+主要来自于自然源;F-、SO24-和NH4+主要来自于混合源。     

Tissue S/N ratios and stable isotopes (δS and δN) of epilithic mosses (Haplocladium microphyllum) for showing air pollution in urban cities in Southern China

In urban cities in Southern China, the tissue S/N ratios of epilithic mosses (Haplocladium microphyllum), varied widely from 0.11 to 0.19, are strongly related to some atmospheric chemical parameters (e.g. rainwater SO₄²⁻/NH₄⁺ ratios, each people SO₂ emission). If tissue S/N ratios in the healthy moss species tend to maintain a constant ratio of 0.15 in unpolluted area, our study cities can be divided into two classes: class I (S/N > 0.15, S excess) and class II (S/N < 0.15, N excess), possibly indicative of stronger industrial activity and higher density of population, respectively. Mosses in all these cities obtained S and N from rainwater at a similar ratio. Sulphur and N isotope ratios in mosses are found significantly linearly correlated with local coal δ³⁴S and NH₄⁺-N wet deposition, respectively, indicating that local coal and animal NH₃ are the major atmospheric S and N sources.     

基于BP人工神经网络的城市PM2.5浓度空间预测

针对PM2.5日均质量浓度,采用BP人工神经网络模型,预测研究区空气中PM2.5浓度的空间变异,通过与普通克里格(Ordinary Kriging)插值方法对比验证BP人工神经网络预测模型的精度.结果表明:BP人工神经网络预测模型下研究区检验样本点位置的PM2.5仿真浓度与观测浓度之间的均方差、平均绝对误差、平均相对偏差和相关系数分别为0.296 μg2/m6、0.412 μg/m3、1.650％和0.851;而与此同时,普通克里格插值方法下的对应结果分别为1.041 μg2/m6、0.689 μg/m3、11.910％、0.638.研究成果在肯定BP人工神经网络预测模型可用于揭示PM2.5浓度空间变异特征的同时,也证实了其相对于普通克里格插值方法在固定空间点位准确预测PM2.5浓度方面的优势.