昆明湖水体悬浮颗粒物与有色可溶性有机物光谱吸收特性研究

基于2011年9月23日在北京颐和园昆明湖测量的10个采样点的水体各组分吸收系数光谱,分析了秋季昆明湖悬浮颗粒物、非藻类颗粒物、藻类颗粒物及有色可溶性有机物(CDOM)的光谱吸收特性.结果表明,水体总吸收当中,藻类颗粒物贡献率最大,CDOM次之,非藻类颗粒物贡献率最低,这表明藻类颗粒物是秋季昆明湖水体中最主要的水体组分.秋季昆明湖南部藻类颗粒物吸收系数与叶绿素a浓度均大于北部,这可能是因为昆明湖水由北侧流入从南侧流出,且北京秋季盛行北风导致的.未发现CDOM与叶绿素a浓度间具有显著的相关关系,可能与藻类空间分布不均匀、并且受CDOM外源影响有关系.     

广州市交通主干道空气中苯系物的测量

为了研究广州市道边空气中苯系物的污染状况,利用差分吸收光谱(DOAS)系统于2010年11～12月广州亚运会期间对广州市荔湾区黄沙大道道边空气中的苯系物(苯、甲苯、二甲苯等)及常规污染物NO2、O3等进行了监测.结果表明,在整个测量期间,苯系物在夜间显示了较高的浓度值,苯的平均浓度为15.9μg·m-3、甲苯为61.3μg·m-3、对-二甲苯为6.5μg·m-3、间-二甲苯为16.9μg·m-3、苯酚为0.88μg·m-3.甲苯与苯的平均浓度与国内其他城市的平均水平较为接近,两者的比值变化范围在1.2～6.16.通过比对甲苯与苯的相关性,在整个测量期间内其相关系数为0.86,在浓度值较高时段,其相关系数达到0.985,表明在该区域苯与甲苯存在同源性;以甲苯为例,分析其与CO的相关性,相关系数为0.78,表明交通排放是苯、甲苯的一个主要来源.结合风速风向等气象数据的分析得出气象条件是影响苯系物污染物浓度水平的一个重要因子,并给出了可能的点污染源.     

渤海和北黄海有色溶解有机物(CDOM)的分布特征和季节变化

采集了2016年的4、8、12月和2017年2月渤海和北黄海表、中、底海水样品,分析了海水中有色溶解有机物(CDOM)的紫外-可见光吸收光谱和三维荧光光谱,探讨了渤海和北黄海海域CDOM的分布特征、影响因素和季节变化.结果表明,不同季节CDOM分布相似,呈近岸高、远海低的分布特征.吸收系数a(355)和光谱斜率S275-295呈显著负相关,说明CDOM受到陆源输入的显著影响.垂直分布上,8月,受强烈的光降解作用影响,表层CDOM含量最低. 2月,底层CDOM含量最低,这可能与受光照影响的初级生产力在水下分布不均匀有关.从2016年4月～2017年2月,CDOM含量先上升后下降,12月含量最高,2月含量最低. CDOM的季节变化主要受陆源输入和浮游植物生物量的季节变化控制.以光谱斜率S275-295表征CDOM的平均分子量,2月由于陆源输入最少,CDOM平均分子量最小.夏季光降解强烈,将部分大分子量有机物降解成小分子量有机物,小分子量有机物增加,因此,8月CDOM的平均分子量小于4月和12月.     

黄山秋季大气颗粒物理化特性

为了研究华东背景地区大气单颗粒的理化特性,利用单颗粒飞行时间质谱仪(SPAMS)于2012年9月5日至10月28日在黄山对大气颗粒物进行了观测,并结合Hysplit后向轨迹模式探究了不同气团对颗粒物性质的影响.结果表明,黄山地区颗粒物可分为老化碳(Aged-EC)、富钾(K)、元素碳-有机碳混合物(ECOC)、有机碳(OC)、钠-钾混合物(NaK)、元素碳(EC)、元素碳-重金属混合物(ECHM)、重金属(HM)、矿物质(Minerals)共9类,其中Aged-EC占比最高,K其次,且含碳颗粒物老化程度较为严重.含碳颗粒物Aged-EC、 ECOC和OC集中在积聚模态(0.2～1.4μm),HM、 NaK和Minerals则集中于粗粒子模态(1.4μm).除K、 ECHM和ECOC外,较高风速下不利于颗粒物的累积;相对湿度越高,含碳颗粒物的占比越大,而K、 OC、 Minerals和NaK的占比越小.聚类分析结果表明,采样时段内黄山地区主要受西北气团、海洋气团和局地气团影响.周边地区的工业排放、燃煤等活动是Aged-EC的首要贡献源.     

基于热爆炸理论的煤燃点确定及动力学分析

为准确判断煤燃点,提高煤自燃灾害防治能力,依据热爆炸理论,结合煤自燃过程放热曲线,将煤自燃升温过程中微分热流曲线上第1处极小值点作为煤的燃点,计算煤着火前后放热过程动力学参数变化.结果表明:随升温速率增加,煤自燃反应放热过程逐渐向高温区域移动,煤燃点逐渐增大,反应的活化能逐渐减小;同一升温速率下燃点之后煤的活化能增大;...     

云微物理特性及云滴有效半径参数化:一次降水层状云的飞机观测资料结果

全球及区域气候模式中云滴有效半径的参数化对于理解云的辐射效应特别是气溶胶间接效应是非常重要的。本文利用延安地区(位于中国西北地区)一次降水层状云的飞机观测资料,首先给出该次过程的云微物理特性包括云滴数浓度(Nc),云水含量(Qc),云滴的半径(Rm),体积半径(Rv),以及有效半径(Re),云滴谱离散度(ε)以及Re/Rv比值因子β;并指出云滴谱离散度ε与云滴数浓度Nc有着很好的递减关系式,所对应的关系式可以表述为ε=0.579-7.42×10-4Nc+4.2×10-7Nc2。进一步,发现云滴尺度谱采用Lognormal分布函数,Gamma分布函数以及Weibull分布函数所参数化的云滴有效半径与观测结果较为一致。值得指出的是,基于Lognormal分布函数的参数化能够更好地描述云滴有效半径。该云滴有效半径的参数化结果将会加强对于气溶胶在中国西北地区间接辐射强迫的认识。     

基于线性光谱模型的城市不透水面遥感估算

城市不透水面是评估城市生态环境和社会经济的关键指示性因子,对于城市规划和资源管理有着重要意义。本研究以长春市为例,使用2014年Landsat 8影像,基于"植被-不透水面-土壤"理论模型,采用多端元优化的提取方法,依据研究区实际土地覆被特点,选取了高反照度、低反照度、植被、裸土、耕地等五个端元,利用线性光谱模型求算长春市不透水面,利用高分辨率遥感影像高分一号对估算结果进行验证,并对其空间分布格局进行分析。结果表明:基于几何顶点的端元提取方法得到的城市不透水面比例的RMSE为0.126,误差范围在-0.366—0.387,而基于多端元优化提取方法获取结果的RMSE为0.079,误差范围在-0.319—0.265,且超过80%样本的绝对误差小于0.1,精度有显著提升;长春市绕城高速范围内平均城市不透水面比例为47.4%,整体分布呈现"三角形"特征,南部不透水面分布面积明显高于北部区域。从城市外环到内部一环,城市不透水面比例有明显的递增趋势,三环内比例超过66.7%,不透水面分布密集。总体来说,在城市区域尺度上,采用多端元优化提取方法,利用中等空间分辨率多光谱遥感数据提取城市不透水面精度令人满意。