影响上海PM2.5污染不同源地和路径的数值模拟

对2014~2017年上海出现的PM_2.5中度及以上污染过程的地面形势进行分析,发现上海出现PM_2.5中度及以上污染的地面形势场主要可分为输送型、静稳型和叠加型3种类型,其中输送型是影响上海市PM_2.5中度及以上污染的主要天气形势,占比45.8%.通过选取典型个例,分析了3类污染天气型气象成因和维持机制.并利用WRF驱动FLEXPART模式,结合排放源清单,探讨不同污染天气型下影响上海的主要污染物来源：输送型污染有3条影响上海的主要污染传输通道,分别为东路（东海海面）、中路（江苏沿海）和西路（安徽-苏南）,主要时段在污染前1d;静稳型污染影响上海的潜在污染源区集中在上海及周边地区;叠加型污染既存在明显污染输送通道,也有明显的上海及周边潜在污染贡献区域.     

春节前后华北平原农村地区黑碳浓度及来源

在河南某农村站点利用黑碳仪（AE33）对春节前后（2018年2月12日~3月12日）黑碳气溶胶（eBC）进行在线连续监测,获得其质量浓度、昼夜变化及来源.结果表明：春节期间的eBC浓度最高,（8.22±4.17）μg/m³,该时期人为活动对eBC影响最为明显.春节前,生物质燃烧产生的eBC占其总浓度百分比最大,为（41.1±5.3）%,并随时间推移逐渐减小,降至（26.8±12.0）%.AAE（1.40±0.16）说明,该地区春节前后eBC的化石燃料排放和生物质燃烧贡献程度接近.与城市点位相比,本研究的AAE值较高.春节前后,观测地区的eBC昼夜变化存在2个明显高值时段,分别在7：00~9：00和20：00左右.春节期间的eBC昼夜变化无明显波动.根据浓度权重轨迹分析显示,春节期间eBC的潜在源区有山西、陕西、安徽和江苏等省份,其他时期集中在河南、湖北境内.本研究对于识别冬季农村燃烧源排放黑碳演化特征及其对区域重霾形成和发展的影响具有重要意义,也可为黑碳气溶胶气候、环境和健康模拟提供基础数据.     

卡尔曼滤波方法在地下水污染源反演中的应用

采用卡尔曼滤波方法反演识别地下水污染源的个数和大概位置.借助一个假想算例,建立地下水系统水流和溶质运移模拟模型,利用灵敏度分析方法筛选出对模拟结果影响最大的参数作为随机变量,对该参数进行抽样,运用蒙特卡罗方法将抽样结果输入模拟模型,生成污染质浓度场.采用卡尔曼滤波方法构造迭代过程,逐个利用采样点处浓度的实测值不断更新综合浓度场.引入模糊集理论表示污染羽,对比综合污染羽和单个污染羽的模糊集来更新各潜在污染源的权重,根据潜在污染源权重大小和综合污染羽收敛形状判断真实污染源的个数和大概位置.算例结果表明：采用卡尔曼滤波方法可以成功反演识别出地下水污染中真实污染源的准确个数和大概位置;引入模糊集理论表示污染羽,通过对比综合污染羽和单个污染羽的模糊集,可以确定各潜在污染源的权重.     

广西工业源大气污染物排放清单及空间分布特征研究

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征的重要资料,而工业源是大气污染的重点排放源.研究根据收集的工业企业活动水平数据,选择合理的计算方法和排放因子,建立了广西2016年工业源大气污染物排放清单.结果表明,2016年广西工业源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放总量分别为20.7×10~4、21.6×10~4、147.5×10~4、48.4×10~4、25.7×10~4、34.7×10~4 t.其中,电厂和非金属矿物制品业对SO_2、NO_x、PM_(2.5)和VOCs的贡献最高.除此之外,黑色金属冶炼是SO_2、NO_x和PM_(2.5)的主要贡献源;有色金属冶炼是PM_(2.5)的主要贡献源;农副食品加工业是VOCs的主要贡献源.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了污染物排放量空间分布特征图.结果显示,广西工业企业SO_2和NO_x排放主要集中在百色、柳州、防城港和贵港市;颗粒物排放主要集中在贵港、柳州和百色市;VOCs排放主要集中在柳州、贵港和崇左市.研究建立的排放源清单结果具有一定的不确定性,建议进一步完善基础研究.     

哈尔滨市融雪径流中重金属污染空间分布及源解析

根据2018年哈尔滨市融雪径流中重金属(Fe、Pb、Cr、Cd、Hg和Zn)监测数据,结合气象数据,运用暴雨洪水管理模型(SWMM)构建了城市融雪过程水文及水质模型.对各排水口及汇水区融雪径流产出量、单位面积重金属负荷量进行了计算,并在此基础上分析了融雪径流中重金属污染的空间分布特征及主要来源.结果表明:在采集的融雪径流样品中,Fe浓度最大,平均值为4.95 mg·L~(-1);Hg浓度最小,平均值为0.542μg·L~(-1);Pb浓度变化范围最大,在32.14～254.36μg·L~(-1)之间;Hg浓度变化范围最小,为0.038～0.841μg·L~(-1).在空间分布上, Fe、Pb、Cr、Cd和Zn 5种重金属浓度的高值区均分布在人口密集的居民区、商业区及主要交通道路周围.排水口重金属污染产出量与径流量成正比,总产出量FePbCrCdHgZn. Zn产出量由高到低的排放口依次为马家沟、阿什河、松北区排放口、何家沟、道里区排放口和道外区排放口,其它5种重金属产污量总体呈现阿什河马家沟何家沟松北区排放口道里区排放口道外区排放口的趋势.Fe的单位面积负荷总量最大,为2405.94μg·m~(-2);Pb和Cr次之,为36.36μg·m~(-2)和14μg·m~(-2).主成分分析结果表明哈尔滨市春季融雪径流中重金属的主要来源依次为工业源、生活与机动车源和燃煤源,贡献率分别为43.237%、23.598%和12.012%.     

苏州市人为源挥发性有机物排放清单及特征

掌握挥发性有机物(VOCs)排放清单是研究区域大气复合污染和控制策略的基础.本文通过结合国内外学者的源清单研究成果对苏州市人为源VOCs进行系统分类,并根据苏州市相关统计数据和实地调研结果,采用排放因子法建立了苏州市2016年人为源VOCs排放理论值清单.结果表明,2016年苏州市人为源VOCs排放总量约为2.75×10~5 t,其中,生物质燃烧源、化石燃料燃烧源、工业过程源、溶剂使用源、移动源、储存源和生活源分别占排放总量的3.9%、4.3%、22.8%、36.7%、24.0%、6.3%和2.0%.纺织印染、电子设备制造、机械设备制造、橡胶塑料制品生产、基础化学原料制造及建筑装饰、轻型客车制造是苏州市人为源VOCs排放的重点行业(产业),排放量均超过1×10~(4 )t.苏州市各县级市及市辖区中,市辖6区及张家港市的总排放量较高,约占总排放量的60%,张家港市和昆山市的平均排放强度较高,均超过了40 t·km~(-2).     

成都次降水稳定氢氧同位素特征及水汽来源分析

基于对成都地区2016年9月至2017年10月采集的113场次降水样品氢氧同位素的分析,发现大气次降水中δD、δ~(18)O、~(17)O、d-excess和~(17)O-excess有显著的季节性变化,旱季高雨季低,反映了该地区旱、雨两季水汽来源不同;地区大气降水线斜率和截距都偏小,表明成都降水来源于具有不同稳定同位素比率的源地,且雨滴在降落过程中发生了二次蒸发;三氧同位素大气降水线(δ'~(17)O=0. 528 9δ'~(18)O+0. 007 5)斜率介于海洋气团(0. 529)与干空气(0. 518)之间,表明成都地区处于海洋气团向内陆迁移的路径上; d值接近全球平均值,而~(17)O-excess值远较海水大,表明成都的水汽来源由海洋气团主导,且到达该地区的过程中同位素经历了严重的富集; d-excess在旱季出现的极低值可能是受到了人工降雨的影响,~(17)O-excess除了与水汽源地的相对湿度有关外,还会受到上游气团对流作用的影响,此外,成都当地的气象因素对不同季节次降水的~(17)O-excess值有不同程度的影响.     

周期性变温对紫色土有机碳矿化的影响

在自然状态下,土壤外界的环境温度日变化明显,并呈周期性波动,然而目前有关这种周期性变温如何影响土壤有机碳(SOC)矿化尚无统一观点.为此,以西南地区广泛分布的紫色土为供试对象,采用室内模拟培养的方法,开展周期性变温对其有机碳矿化的影响.培养试验涉及温度和水分两个因子,其中,温度设有4个模式,分别为3个恒温(15、20和25℃)、1个周期性变温(15/25℃变温);水分设有2个梯度,分别为70%WHC和淹水.在66 d培养期内,好气和淹水条件下,变温(15/25℃变温)培养的紫色土SOC累积矿化量和矿化强度与恒温20℃无明显差异,这表明可用20℃恒温来评估变温(15/25℃) SOC矿化的影响效应.此外,除恒温15℃,各温度处理均表现为淹水培养的紫色土有机碳累积矿化量显著高于好气(70%WHC)培养(P 0. 05).在变温条件下,土壤微生物量碳含量与紫色土有机碳矿化速率之间无显著相关.结合矿化动力学分析可知,淹水条件能有效增加紫色土的易分解碳库大小,但变温不能有效影响紫色土的易分解碳库大小.     

基于SEM-EDS的大气降尘特征及来源解析——以荒漠草原区井工开采煤炭基地为例

利用场发射扫描电子显微镜-配能谱分析系统（SEM-EDS）于2019年3~5月对荒漠草原区煤炭基地及其周边5个功能区（煤炭工业区、煤炭运输道路、电力工业区、商住区和沙区）共计23个大气降尘样品的粒径特征、微观形貌、单颗粒能谱图进行检测分析.结果表明,各功能区大气降尘中颗粒物总体形貌基本相似,均包括近球状、类椭球状、颗粒状、块状和柱状/片状颗粒物以及烟尘集合体.此外,煤炭运输道路、电力工业区和商住区还存在球状颗粒物.各功能区大气降尘以>10μm颗粒物为主,其中,电力工业区、商住区、沙区和煤炭工业区大气降尘平均粒径均>100μm,且总量超过65%,煤炭运输道路大气降尘平均粒径为67.59μm,粒径>50μm的颗粒物量占53%.大气降尘主要由细粉砂、粗粉砂和细砂组成.大气降尘中颗粒物的类型包括存在于各功能区中的硅酸盐矿物（石英、钾长石和斜长石）、碳酸盐矿物（方解石和白云石）、硫酸盐矿物（石膏）和高岭石,存在于煤炭运输道路、煤炭工业区和电力工业区中的富铁颗粒,存在于煤炭工业区中的铁镁颗粒,存在于煤炭运输道路、煤炭工业区、电力工业区和商住区中的烟尘集合体和燃煤飞灰.大气降尘来源主要为本地源,包括各功能区中均存在的地表扬尘、工业扬尘、建筑扬尘和大气中二次化学反应产物,煤炭运输道路、煤炭工业区和电力工业区中存在的机动车零件磨损产物,以及煤炭运输道路、煤炭工业区、电力工业区和商住区中存在的机动车尾气排放和燃煤产物.     

Study of Bulk and Sub-Event Wet Deposition in Gebze,Turkey

This study presents the chemical composition of bulk deposition during the period of February 1996–May 1997 and the chemical composition of sub-event wet deposition on 13 August 1997 in Gebze. Samples were analyzed for SO₄ ^2-, NO₃ ^-, Cl^-,Ca²⁺, Mg²⁺, K⁺, Na⁺, and NH₄ ⁺ in addition to pH. The source of some ionic components in the bulk deposition such as K⁺ and Ca²⁺ were found to be the terrestrial regions, as expected. The (non-sea Cl^-)/Cl^- ratio of 0.05 suggests that the very large portion of Cl^- in the bulkdeposition was of marine origin. The ratio of (non-sea SO₄ ^2-)/SO₄ ^2- varied between 0.86 and 0.99,indicating that the main source of sulfate was not the sea. It is found that the sulfate and calcium concentrations were highest in summer and lowest in fall. The analysis of bulk deposition also indicated that nearly 24% of the events were acidic (pH < 5.6). During sub-event wet deposition collectedon the same site pH decreased continually, and during the passageof cold front concentrations of Cl^-, SO₄ ^2- and NO₃ ^- increased.