关中平原降水氢氧稳定同位素特征及其水汽来源

为探究关中平原降水氢氧稳定同位素特征及其水汽来源,本研究选取关中腹地的杨凌站点次降水为研究对象,利用当地2015～2018年间的98场次降水样品及同期气象资料,分析该地区降水氢氧稳定同位素(δ~2H、δ~(18)O和δ~(17)O)组成特征及其影响因素,建立当地大气降水线和三氧同位素大气降水线方程,并利用δ~(18)O、d-excess和~(17)O-excess指标尝试探讨当地可能存在的降水水汽来源,定量描述海洋和内陆源水汽对区域降水的贡献.结果表明,杨凌地区降水氢氧稳定同位素存在明显的季节性变化,同位素组成雨季(5～10月)贫化,旱季(11月～次年4月)富集;当地大气降水线的斜率和截距分别为7.7和9.1,说明研究区降水受到一定程度的蒸发分馏影响;三氧同位素大气降水线斜率为0.528,介于海水平衡分馏斜率(0.529)与水汽扩散斜率(0.518)之间,表明研究区处于海洋气团向内陆干旱区迁移的路径上.综合分析δ~(18)O、d-excess和~(17)O-excess,发现研究区降水受到来自东南季风的暖湿气团和来自西风的干冷气团的共同贡献,其中约有55%～79%的降水水汽来源于海洋,主要集中于6～8月; 21%～45%的水汽来源于内陆和局地蒸发,主要集中于10月～次年4月. 5月和9月降水水汽来源复杂,可能受海洋水汽和内陆水汽的共同补给.     

成都西南城郊黑碳和PM2.5 浓度变化特征及其影响因子

四川盆地是我国灰霾和大气污染易发和频发区之一,目前关于本地区黑碳气溶胶（black carbon,BC）的相关研究较少。利用2017年11月—2018年12月成都西南城郊地区黑碳气溶胶以及PM_2.5观测资料,结合气象资料和其他污染物浓度资料,分析BC和PM_2.5浓度,BC浓度在PM_2.5浓度中所占比例（黑碳占比）的季节、月、日变化特征及其影响因子。结果表明：（1）BC逐小时浓度范围为0.18—40.51 μg?m^?3,平均值为(5.26±4.68) μg?m^?3,本底浓度为3.34 μg?m^?3。PM_2.5逐小时浓度范围为1.00—344.50 μg?m^?3,平均值为(60.02±46.91) μg?m^?3,本底浓度为33.38 μg?m^?3。日变化均呈“白天低,早晨、夜间高”的变化特征,其中冬季浓度最高,春、秋季次之,夏季浓度最低。（2）黑碳占比均值为9.16%±5.13%,白天黑碳占比低,夜间黑碳占比高,且夏季最高,冬季最低。随着空气污染加重,冬季占比缓慢增加,其他三季占比减小。（3）BC与NO₂和CO相关性较好,表明西南城郊BC排放主要受机动车尾气、生物质燃烧影响。BC和SO₂相关系数偏小,燃煤等工业源排放对西南城郊BC的贡献较小。（4）风速、温度和湿度与BC浓度均有很好的相关性,其中风速对BC浓度的影响最大,当风速小于2.0 m?s^?1时,BC浓度值明显偏高;BC浓度大于20.00 μg?m^?3的高值区主要集中在西北、西南以及东北风向上,即：偏东北方向市中心大气中的污染物,以及西南方向远郊地区的污染物可能对西南城郊高浓度黑碳的贡献更大。     

遵义市PM2.5中水溶性离子的污染特征及来源解析

为探究遵义市PM_2.5中水溶性离子的污染特征及来源,于2018年6月~2019年5月采集了遵义市两个采样点共120个PM_2.5样品,并利用离子色谱法对样品中8种水溶性离子进行了分析。结果表明：采样期间,遵义市PM_2.5平均值为47.6±19.3 μg/m³,呈现冬春高、夏秋低的季节变化特征;8种水溶性离子平均质量浓度顺序为SO₄^2- > NO₃^- > NH₄⁺ > Ca²⁺ > K⁺ > Cl^- > Na⁺ > Mg²⁺,平均值为13.74 μg/m³,水溶性离子质量浓度的季节变化与PM_2.5变化趋势相似;SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺（SNA）是PM_2.5中主要水溶性离子,占比为83.8%,说明遵义市大气PM_2.5二次污染较严重;相关性分析表明,PM_2.5中NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄、NH₄HSO₄的形式存在,部分以NH₄NO₃的形式存在;[NO₃^-]/[SO₄^2-]小于1,表明固定源为主要污染源;主成分分析结果表明,PM_2.5中水溶性离子主要来源于燃煤、交通混合源、土壤、建筑扬尘及农业源。     

基于稳定碳同位素技术的干旱区绿洲土壤有机碳向无机碳的转移

应用稳定碳同位素技术测定土壤无机碳稳定碳同位素组成(soil inorganic carbonδ13C,SICδ13C),并对干旱区绿洲土壤无机碳进行区分,结合土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)与SIC含量关系进一步探讨SOC向SIC转移的碳量.结果表明,4种类型土壤SICδ13C值差异性极显著(P0.01),风沙土SICδ13C值最高且为正,均值为(0.32±0.04)‰,随土层深度增加而增加,说明风沙土原生性碳酸盐占绝对优势;灌漠土、棕漠土和盐碱土SIC的δ13C均值分别(-0.30±0.24)‰、(-1.96±0.66)‰和(-1.24±0.49)‰,随土层变化均呈先降低后逐渐增大的趋势,说明灌漠土原生性碳酸盐占优势,棕漠土和盐碱土发生性碳酸盐相对前者占优势.风沙土、灌漠土、棕漠土和盐碱土的发生性碳酸盐占SIC比例均值分别为1.33%、4.72%、15.01%、35.71%,均小于50%,说明干旱区绿洲土壤发生性碳酸盐比例总体水平较低.风沙土、灌漠土、棕漠土和盐碱土在土壤发生性碳酸盐形成或重结晶过程中固定土壤CO2的量分别为0.30、2.44、4.96、12.40 g·kg~(-1),其中固定来自大气CO2量平均为0.18、0.79、1.45、8.67 g·kg~(-1),来自SOC氧化分解转化为CO2的量分别为0.06、0.83、1.62、1.86g·kg~(-1),说明盐碱土、棕漠土SOC的贡献相对较高,灌漠土、风沙土较低;对土壤固定CO2量的来源比较发现,风沙土、盐碱土固定土壤CO2的量来自大气CO2量较高,SOC的贡献较低,而灌漠土、棕漠土固定来自SOC氧化分解CO2的量较高,大气贡献较低.研究区整体SOC向SIC的碳转移量介于0.03~2.38 g·kg~(-1)之间,平均每千克土壤固定1.09 g的CO2,说明干旱区绿洲土壤发生性碳酸盐所占比例较低,SOC的贡献较少.     

塔里木盆地北缘绿洲不同连作年限棉田土壤有机碳、无机碳含量与环境因子的相关性

农田土壤碳库是土壤碳库的重要组成部分,易受人类活动调节且固碳减排潜力巨大,研究土壤有机碳、无机碳含量特征及其与环境因子的关系有助于深入理解土壤生态过程,为全球碳收支平衡研究提供理论支持.本文以塔里木盆地北缘绿洲为靶区,分析土壤碳库特征,结合冗余分析、通径分析,探究土壤有机碳、无机碳含量及其与环境因子的相关关系.结果表明:(1)同一土层不同连作年限棉田土壤有机碳、无机碳含量存在显著差异(P0.05),随连作年限增加,有机碳含量呈先增加后减少趋势,而无机碳含量呈先减少后增加趋势;同一连作年限棉田不同土层土壤有机碳、无机碳含量存在显著差异(P0.05),有机碳含量均在0~20 cm层达到最大值,而无机碳含量均在20~50 cm层达到最大值.(2)通过冗余分析得出环境因子对土壤碳库特征影响的重要性排序为:磷酸酶活性p H值蔗糖酶活性过氧化氢酶活性全氮速效磷速效钾土壤含水量脲酶活性电导率;磷酸酶活性、p H值、蔗糖酶活性、过氧化氢酶活性、全氮、速效磷、速效钾与土壤有机碳、无机碳含量呈极显著相关关系(P0.01);土壤含水量、脲酶活性与土壤有机碳、无机碳含量表现为显著相关(P0.05).(3)通径分析表明,速效钾对有机碳含量直接作用显著,是影响有机碳含量的主要因素,而脲酶活性对无机碳含量直接作用显著,是影响无机碳含量的主要因素.干旱半干旱区土壤有机碳、无机碳含量研究是评价农田生态系统土壤碳的"源/汇"效应的基础数据,对研究全球碳收支平衡和陆地碳循环机制具有重要意义.     

钙法解吸并固定乙醇胺富液中CO2

针对醇胺类吸收剂富液中CO_2的解吸及后续处置所存在的不足,提出一种新型解吸方案——钙法.通过CO_2负荷试验和Ca(OH)_2投加量试验确定了该法理想处理负荷为0.84 mol·L-1,理想投加比例为C∶Ca=1∶1(摩尔比),此条件下反应15 min和30 min的解吸率达到52.17%和55.02%,这表明钙法矿化解吸乙醇胺富液中CO_2是可行的.在此基础上,进一步研究了pH、温度和搅拌强度对CO_2解吸固定效果的影响.试验结果表明,CO_2解吸率随着pH和搅拌强度的增加而增大,但当pH和搅拌强度增大到一定程度后,解吸率增长放缓甚至出现下降.较高的解吸温度尽管解吸率更大,但高温条件下无法达到矿化固定CO_2的目的.CO_2二次吸收负荷试验表明经钙法解吸后的MEA再生液具有良好的可重复使用性.     

Simultaneous removal of ammonia and N-nitrosamine precursors from high ammonia water by zeolite and powdered activated carbon

When adding sufficient chlorine to achieve breakpoint chlorination to source water containing high concentration of ammonia during drinking water treatment, high concentrations of disinfection by-products(DBPs) may form. If N-nitrosamine precursors are present, highly toxic N-nitrosamines, primarily N-nitrosodimethylamine(NDMA), may also form. Removing their precursors before disinfection should be a more effective way to minimize these DBPs formation. In this study, zeolites and activated carbon were examined for ammonia and N-nitrosamine precursor removal when incorporated into drinking water treatment processes.The test results indicate that Mordenite zeolite can remove ammonia and five of seven N-nitrosamine precursors efficiently by single step adsorption test. The practical applicability was evaluated by simulation of typical drinking water treatment processes using six-gang stirring system. The Mordenite zeolite was applied at the steps of lime softening, alum coagulation, and alum coagulation with powdered activated carbon(PAC) sorption. While the lime softening process resulted in poor zeolite performance, alum coagulation did not impact ammonia and N-nitrosamine precursor removal. During alum coagulation, more than67% ammonia and 70%–100% N-nitrosamine precursors were removed by Mordenite zeolite(except 3-(dimethylaminomethyl)indole(DMAI) and 4-dimethylaminoantipyrine(DMAP)). PAC effectively removed DMAI and DMAP when added during alum coagulation. A combination of the zeolite and PAC selected efficiently removed ammonia and all tested seven N-nitrosamine precursors(dimethylamine(DMA), ethylmethylamine(EMA), diethylamine(DEA), dipropylamine(DPA), trimethylamine(TMA), DMAP, and DMAI) during the alum coagulation process.     

生物质基活性炭负载金属催化还原NOx

为研究生物质材料的脱硝性能,利用木质素与纤维素2种生物质基活性炭作为还原剂,用碱金属与过渡金属作为催化活性相,制备了一系列生物质基活性炭负载金属催化剂用于富氧环境中催化还原NO_x,考察了生物质原料种类、炭化温度以及催化剂组分对脱硝效率的影响.结果表明:①当反应温度低于250℃时,炭表面主要是NO_x的吸附过程;而当反应温度高于250℃时,炭还原NO_x行为占主导,并伴随N₂、CO₂与CO的生成.炭化温度对炭反应活性的影响主要依赖于炭化温度对炭材料表面含氧官能团、比表面积以及炭表面金属还原性的影响.②研究中考察的金属（K、Cu、Fe、Ni）均对还原NO_x与O₂有催化作用,其中,K对C-NO_x反应具有明显促进作用,但对C-O₂反应并无明显促进作用,所有样品中SAC-K的选择性因子为0.56,对还原NO_x的选择性最高,且恒温反应过程NO_x还原量（以C计）达到了1 293 μmol/g.③与传统煤基活性炭催化剂相比,木屑基活性炭负载钾催化剂表现出了优良的NO_x还原选择性;X-射线光电子表征结果显示,木屑基活性炭负载钾催化剂优良的性能与其表面钾活性相的高度分散有关.研究显示,相比于煤基炭材料,生物质基炭材料具有更加优异的选择性还原NO_x性能.      

天津市区夏季碳气溶胶特征及改进的二次有机碳估算方法

为更加准确地估算环境受体PM_2.5中SOC（二次有机碳）的质量浓度,于2015年6-8月利用在线监测仪器同步采集小时分辨率的PM_2.5及OC（有机碳）和EC（元素碳）样品数据,分析碳气溶胶的变化特征,并尝试运用改进的EC示踪法估算ρ（SOC）.结果表明:天津市区夏季ρ（PM_2.5）为（70.9±46.0）μg/m3,ρ（OC）和ρ（EC）分别为（7.6±3.1）（2.2±1.5）μg/m3,占ρ（PM_2.5）的11.8%±4.6%和3.1%±1.4%,OC/EC（质量浓度之比,下同）的平均值为4.0±2.0.ρ（OC）与ρ（EC）之间的Pearson相关系数（R）仅为0.66,说明OC和EC的来源较为复杂,SOC的产生可能是重要影响因素.ρ（NO₂）与OC/EC呈显著负相关（R=-0.47,P < 0.01）,并且OC/EC（4.0）相对较低,说明天津市区机动车可能对碳气溶胶具有重要影响.ρ（SO₂）与ρ（OC）、ρ（EC）的相关性较低（R均为0.33,P均小于0.01）,说明天津市区碳气溶胶可能受燃煤源的影响较低.改进的EC示踪法主要是利用O₃和CO、EC作为光化学反应和一次源排放的指标,并结合ρ（OC）、ρ（EC）和OC/EC的变化特征,逐步筛选一次排放源主导的时间段的ρ（OC）和ρ（EC）数据,然后利用最小二乘法拟合获得ρ（OC）和ρ（EC）的线性方程,最后进行ρ（SOC）和ρ（POC）（POC为一次有机碳）的估算.天津市区夏季ρ（SOC）的平均值为（2.5±2.0）μg/m3,分别占ρ（OC）和ρ（PM_2.5）的28.8%±15.0%和3.7%±3.6%;ρ（POC）的平均值为（5.2±1.7）μg/m3,分别占ρ（OC）和ρ（PM_2.5）的71.2%±15.0%和8.1%±5.2%,说明天津市区夏季有机碳的主要来源是一次排放源.研究显示,相比于EC示踪法,改进的EC示踪法估算的ρ（SOC）明显降低,ρ（POC）明显升高.AT（大气温度）对ρ（SOC）的影响较为显著,而WS（风速）对ρ（POC）的影响较为显著.      

Characterization particulate matter from several Chinese cooking dishes and implications in health effects

Cooking fume produced by oil and food at a high temperature releases large amount of fine particulate matter(PM) which have a potential hazard to human health. This chamber study investigated particle emission characteristics originated from using four types of oil(soybean oil, olive oil, peanut oil and lard) and different kinds of food materials(meat and vegetable). The corresponding emission factors(EFs) of number, mass, surface area and volume for particles were discussed. Temporal variation of size-fractionated particle concentration showed that olive oil produced the highest number PM concentration for the entire cooking process. Multiple path particle dosimetry(MPPD) model was performed to predict deposition in the human respiratory tract. Results showed that the pulmonary airway deposition fraction was the largest. It was also found that particles produced from olive oil led to the highest deposition. We strongly recommend minimizing the moisture content of ingredients before cooking and giving priority to the use of peanut oil instead of olive oil to reduce human exposure to PM.