气候变化对土壤微生物多样性及其功能的影响

以同时模拟未来大气CO₂浓度和温度升高的田间开放式气候变化平台为依托,研究CO₂浓度升高（CE）、升温（WA）以及两者同时升高（CW）对麦田土壤基础呼吸和微生物丰度、群落结构的影响.结果表明：CE对土壤基础呼吸没有影响,但是WA显著提高了土壤基础呼吸,在抽穗和成熟期分别增加了51.6%和38.5%.在分蘖期,土壤细菌和真菌丰度没有显著变化;而在抽穗和成熟期,CW和WA处理显著降低了真菌丰度,降低幅度分别达到32.1%~50.2%和32.0%~37.4%.通过对T-RFLP数据分析发现,CE、CW和WA处理对麦田土壤真菌和细菌群落结构没有显著影响,但是在一定程度上改变了古菌群落结构.与对照相比,CE处理真菌多样性提高了7.1%~8.2%,CW和WA处理真菌多样性分别降低了5.3%~13.5%和22.1%~33.6%;在分蘖和抽穗期,CE、CW和WA处理土壤细菌多样性比对照显著提高.     

Improving simulations of sulfate aerosols during winter haze over Northern China: the impacts of heterogeneous oxidation by NO2

Incorporating the missing heterogeneous oxidation of S(IV) by NO₂ into the WRF-Chem model. Sulfate production is not sensitive to increase in SO₂ emission. The newly added reaction reproduces sulfate concentrations well during winter haze. We implemented the online coupled WRF-Chem model to reproduce the 2013 January haze event in North China, and evaluated simulated meteorological and chemical fields using multiple observations. The comparisons suggest that temperature and relative humidity (RH) were simulated well (mean biases are -0.2K and 2.7%, respectively), but wind speeds were overestimated (mean bias is 0.5 m?s⁻¹). At the Beijing station, sulfur dioxide (SO₂) concentrations were overpredicted and sulfate concentrations were largely underpredicted, which may result from uncertainties in SO₂ emissions and missing heterogeneous oxidation in current model. We conducted three parallel experiments to examine the impacts of doubling SO₂ emissions and incorporating heterogeneous oxidation of dissolved SO₂ by nitrogen dioxide (NO₂) on sulfate formation during winter haze. The results suggest that doubling SO₂ emissions do not significantly affect sulfate concentrations, but adding heterogeneous oxidation of dissolved SO₂ by NO₂ substantially improve simulations of sulfate and other inorganic aerosols. Although the enhanced SO₂ to sulfate conversion in the HetS (heterogeneous oxidation by NO₂) case reduces SO₂ concentrations, it is still largely overestimated by the model, indicating the overestimations of SO₂ concentrations in the North China Plain (NCP) are mostly due to errors in SO₂ emission inventory.     

基于大气特征污染物的监测布点选址优化研究

针对常规大气环境监测未能对局部特殊污染情况进行表征的缺陷,提出基于特征污染物的监测布点选址优化方法:首先运用综合评分方法筛选区域大气特征污染物,然后建立综合了环境、经济和社会因素的多目标规划模型,并通过模糊层次分析法计算各子目标权重系数,最后应用lingo软件对模型优化求解,得到最优的监测点位布设方案.以南京市仙林地区为案例研究的结果表明,基于大气特征污染物的监测布点多目标模型能够得到较合理的优化点位布局,在3种情景中,选择的最优点位分别为25#、43#, 25#、43#、54#和25#、43#、54#、77#, 为实际大气环境监测优化布点提供科学指导.     

福州市PM2.5污染过程中大气边界层和区域传输研究

以福建省会福州市2013年1月空气质量变化为对象,分析大气边界层变化和周边区域污染物传输对福州市大气颗粒物PM2.5的影响.利用福州市2013年1月逐日地面和探空观测资料以及NCEP提供的2013年1月FNL分析资料,通过大气边界层要素与PM2.5浓度之间的相关性,对PM2.5污染过程的大气边界层特征进行分析;同时采用HYSPLIT后向轨迹模拟及区域风场相关矢分析对影响福州雾霾的污染物区域传输路径进行探讨.结果表明:地面气温与PM2.5浓度呈正相关,地面风速与PM2.5浓度呈负相关,近地面边界层条件有利于霾颗粒物的形成和累积.但不同于我国东部主要污染源区霾污染过程中存在大气边界层逆温,福州PM2.5污染过程中并未出现大气边界层逆温结构,这一边界层结构的垂直混合可有利于区域传输的污染物从上层大气到达近地面从而加重福州霾污染,福州是华东地区一个PM2.5污染物的主要接受区,PM2.5污染物主要以外源输送为主.2013年1月份福州市清洁日近地面风向为海洋吹向大陆的东南风,霾污染日则为大陆吹向海洋的偏北风,PM2.5污染物主要从长三角地区、苏北以及安徽河南一带通过东北和西北方向的传输路径影响福州的空气质量.     

西安市大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件特征变化

利用2013年3月到2014年12月期间西安市大气中0.25～32μm颗粒物监测数据和同期气象参数、散射消光系数等数据,分析了大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件下变化特征.结果表明:采样期间西安市大气颗粒物平均数浓度为206.27个/cm3, 99%以上为<1μm的颗粒物数.大气颗粒物数浓度冬季最高,其次为秋、夏和春季,分别为267.66、231.31、141.82和135.77个/cm3.四季的数浓度低值均出现在18:00左右,之后数浓度上升,且晚上高于白天,冬季6:00左右达到峰值,夏季的昼夜差最小,秋季最大.春夏秋冬的大气颗粒物数浓度与散射消光系数的Pearson相关系数分别为0.756、0.702、0.411、0.377.大气颗粒物数浓度在沙尘天气发生前、中、后会升高、下降和再下降,霾天气出现前、后会升高和下降;高温干燥天气下,大气颗粒物数浓度相对较低;降雨对大气颗粒物的清除作用明显,但降雨后大气颗粒物数浓度又很快回升.     

哈尔滨市沙尘期大气颗粒物物化特征及传输途径分析

为了研究沙尘期大气颗粒物的物化特征及传输途径,分别采集TSP、PM10和PM2.5样品,分析3种颗粒物的分布特征、浓度变化以及离子和无机元素组成,同时利用HYSPLIT逆轨迹模式对沙尘颗粒的远距离输送来源进行了分析.研究结果显示:沙尘期,PM10~100是颗粒物的主要组成,占TSP的50%~57%,PM2.5/TSP和PM10/TSP分别达最低值0.17和0.43;在TSP和PM10中,Na、Si、Al、Ca、Fe、K、Mg浓度变化较为明显,在沙尘期是非沙尘期的2~3倍,在TSP中的最高浓度分别为7.28、1.98、19.89、25.82、18.77、4.68和6.49μg/m3,以土壤尘和扬尘为主;TSP中Ca2+、K+、Mg2+在沙尘期的浓度是非沙尘期的2~3倍,最高达22.23、2.04和1.68μg/m3,主要来自土壤、尘埃,与沙尘有相似的来源;逆轨迹模型分析结果表明,本次沙尘事件由外来沙尘输入导致,其传输途径比较明显,起始位置为内蒙古的西北部和中部地区,沿途向南经过山西,后转为东北方向,经过河北、天津、辽宁、吉林等省份,最后输送到哈尔滨.     

大气环境质量灰色聚类关联分析法的应用研究

在讨论大气环境质量灰色聚类关联评价法的基础上,通过应用实例和与灰色聚类法及灰色关联法的比较分析,验证了这种评价法的合理性和可靠性。     

武汉市某区域大气颗粒物的测定与分析

采用电感耦合等离子体原子发射光谱法对TSP环境样品和尘源样品中的S、Si、Ti、Al、As、Ca、Pb、V等30余个元素组份进行分析并计算出各元素的含量,得到本区域大气环境TSP和污染尘源元素特征谱,并通过比较微波消解与加热消解两种方法的优劣,确定出较适应消解方法.结果表明,该区域中的A区污染源主要来自道路交通尘源和土壤尘源,B区污染源来自土壤尘源和建筑尘源.     

基于苔藓氮含量及d15N分析探讨农村大气氮沉降状况

2009~2010年在江西抚州市崇仁县10个乡镇采集了85个细叶小羽藓样品,通过对苔藓氮含量及氮同位素(d15N)的测定,估算了该地区大气氮沉降水平,并探讨了大气氮输入的主要来源.结果表明,研究区苔藓平均氮含量变化范围为2.24%~3.43%,其中农业覆盖率较大郭圩乡和礼陂镇苔藓氮含量均超过3%(平均值分别为3.07%、3.43%).研究区大气氮沉降的变化范围为29.62~54.39kg/(hm2·a),反映了大气氮沉降成为农村生态系统氮输入的重要补充.苔藓平均d15N值为-3.11‰~0.078‰,指示研究区主要受农业氨源的影响.崇仁县城区苔藓d15N为-1.7‰,低于其它农业乡镇(d15N为0‰±1‰),表明该地区还受到城市污水和人畜排泄物所释放的氨影响;孙坊镇苔藓d15N 变化范围为-5.89‰~0.61‰,提示大气氮沉降除受到农业排放的氨作用以外,还存在露天垃圾填埋场挥发氨的贡献.     

1981~2010年深圳市不同等级霾天气特征分析

利用1981~2010年深圳市地面观测及空气质量监测资料,分析深圳不同等级霾天气的长期变化特征以及大气水平能见度、空气质量与霾的关系.结果表明:深圳霾日数总体呈增多趋势,强度增强,中度以上霾增多;各等级霾日数均呈增多态势,但不同等级霾日占年总霾日的比例变化趋势不同,轻微霾所占比例下降,轻度以上霾上升; 霾天气呈现冬季>秋季>春季>夏季的季节特征,但重度霾却是夏季最多; 霾导致大气水平能见度明显下降,霾日平均能见度较非霾日低6~7km,霾等级越高,能见度下降越明显,霾日能见度日变化幅度较非霾日小;霾日SO2、NO2浓度为非霾日的1.4~1.7倍,PM10是非霾日的2.2倍,大气颗粒物污染加剧可能是深圳能见度恶化、霾天气增多的一个重要原因;针对荔香站霾日SO2浓度日变化不明显,PM10 、NO2浓度呈双峰型分布,与上下班时段吻合,说明机动车的增加也是深圳霾天气增多的主因之一;霾等级越高,空气中PM10、SO2、NO2的浓度越高,从轻微到重度霾各级之间SO2、NO2和PM10浓度增幅大都在15%~20%.