太行山脉不同量级降雨侵蚀力时空变化特征

基于太行山脉及其周边地区76个气象监测站点1954-2016年逐日降雨数据,建立了基于不同量级侵蚀性年降雨量模拟年降雨侵蚀力的简易模型,并采用气候倾向率、小波周期分析、重心模型、Co-Kriging插值、Mann-kendall非参数趋势检验以及突变分析等方法,分析了不同量级降雨侵蚀力时空变化特征及其影响因素。结果表明：（1）太行山脉地区年降雨侵蚀力简易模型为y=0.182x₁^1.095+5.463x₂^0.982+9.401x₃^1.017+15.258x₄-26.753,且多年降雨侵蚀力呈小幅上升趋势,10年间上升了2.4 MJ·mm·hm^-2·h^-1·a^-1,同时存在约20年的主周期和6年的小周期变化,并在1996年发生显著突变;中雨和大雨侵蚀力63年间均呈上升趋势,而暴雨和特大降雨侵蚀力呈下降趋势;春秋两季主要受中雨和大雨侵蚀力的影响,而夏季则主要受特大降雨侵蚀力的影响。（2）太行山脉地区各量级降雨侵蚀力最大值主要分布于太行山脉东南部以及五台山地区,最小值主要分布于地区的东北部;运用重心模型发现各量级降雨侵蚀力重心在春夏季节整体向东部以及东北部地区进行迁移,而秋冬季节则向南部以及西南地区迁移,形成一个循环,且与冬夏季风的控制时间相符。（3）太行山脉地区不同量级降雨侵蚀力与侵蚀性降雨量均呈显著正相关（P<0.01）,大雨和特大降雨侵蚀力分别与纬度、海拔呈显著负相关（P<0.05）,这主要与副热带高压移动、地形、海拔以及自然地理环境等因素有关。     

某石油化工园区秋季VOCs污染特征及来源解析

利用快速连续在线自动监测系统对某典型石油化工园区2014年秋季(9、10、11月)大气中VOCs进行监测,并对其组成、光化学反应活性、时间变化特征和来源进行解析.结果表明:秋季大气中VOCs的混合体积分数明显高于国内外其他城市和工业地区,且烷烃是大气中VOCs的最主要成分.研究区秋季3个月份大气中VOCs的混合体积分数之间差异不显著,但各种烃类的日夜变化特征明显:烷烃、烯烃和芳香烃呈现"单峰单谷"变化趋势,乙炔的变化趋势呈"W"型.PMF受体模型解析结果表明主要来源于天然气交通及溶剂、炼油厂的泄漏或挥发等过程,其次为其他交通来源,沥青对于研究区VOCs来源也有一定的贡献.等效丙烯体积和最大臭氧生成潜势对VOCs的光化学反应活性计算结果表明,烯烃和烷烃分别是各自混合体积分数的最主要的贡献者.     

山东省O3时空分布及影响因素分析

为认识山东省环境空气中O3的污染现状,基于2015～2019年国省控环境空气自动监测站的O3监测数据、2019～2020年4～9月气象代表站的气象数据及邻近环境空气站的O3监测数据,探究了山东省O3时空分布特征及与气象因素的关系.结果表明,山东省O3污染日益突出,年均ρ(O3-8h)(90百分位)和ρ(Ox)(O3 与NO2之和)升高速率分别为7.6μg·(m3·a)-1和7.0μg·(m3·a)-1,年均ρ(PM2.5)、ρ(CO)(95百分位数)和ρ(NO2)均逐步下降,下降速率均小于ρ(O3)上升速率.03污染呈现夏季高冬季低的"M型"或"倒V型"月变化特征,在6月或9月达到峰值,且污染月呈提前出现趋势.山东省年均ρ(O3-8h)(90百分位)呈现"内陆高,沿海低"的特点,并有区域均匀性发展趋势.相关性分析表明,山东省ρ(O3-8h)总体与日最高温度呈正相关,与相对湿度、气压和风速呈负相关,其中日 最高温度和相对湿度是O3-8h主控气象因子,气象因素对不同城市O3-8h超标率的影响具有显著差异.     

山东省不同地形区降雨侵蚀力时空变化特征

掌握降水及降雨侵蚀力的时空分布和演变特征对于揭示区域气候变化规律,有效预防和科学评估水土流失等环境问题具有重要意义。基于34个气象站点1961—2015年的降水日值数据,采用降雨侵蚀力计算模型、Mann-Kendall检验、小波分析和Kriging空间插值等研究方法,分析研究了山东省内山地、丘陵和平原等不同地形区的降水和降雨侵蚀力时空变化特征。结果显示：近55年间,全省及各地形区的降水量和降雨侵蚀力均呈波动下降趋势,年内分配均集中在夏季,降雨侵蚀力在时间尺度上存在25年左右的变化周期。空间上,降水和降雨侵蚀力均呈现鲁中南山区＞胶东半岛丘陵区＞鲁西北平原区;分界线由东北至西南沿福山—莱阳—淄博—定陶等站呈“S”型贯穿山东省,界线东南侧降雨侵蚀力高,西北侧降雨侵蚀力较低。其原因主要是受海拔和地形的影响,东南季风携带湿润气流受胶东半岛丘陵及鲁中南山地的阻挡抬升,致使“S”型分界线东南侧迎风面降水及降雨强度相对较高;西北侧背风面形成焚风效应,降水及降雨侵蚀强度较低。该结果可为山东省水土流失空间特征分析奠定数据基础,同时为区域水土资源利用与调控及生态环境保护与改善提供决策支撑。     

京津冀城市群冬季二次PM2.5的时空分布特征

二次组分是造成京津冀城市群冬季PM_2.5污染的重要因素.采用CO示踪法,估算2017～2021年冬季京津冀城市群二次PM_2.5浓度,并分析其时空分布特征,探讨区域二次PM_2.5的影响因素.结果表明,2017～2021年冬季京津冀区域PM_2.5浓度下降趋势明显,河北中南部一次PM_2.5下降幅度最大,二次PM_2.5浓度年际波动平稳,北京和天津二次PM_2.5占比明显高于其他城市.随着污染程度加剧,一次PM_2.5和二次PM_2.5质量浓度均有不同程度的增加,二次PM_2.5占比呈显著增大趋势.与直接测量结果相比,CO示踪法获得的结果偏低,与冬季CO浓度较高,一次PM_2.5浓度高估有关,选取合适的一次气溶胶基准值是改进该方法,获取合理估算值的关键.     

2006~2020年广东省大气甲醛排放演变特征

大气甲醛（HCHO）是臭氧（O₃）和细颗粒物（PM_2.5）二次组分的关键前体物,在大气光化学反应和二次污染形成过程中扮演着重要角色,并存在致癌性.然而,当前对大气HCHO排放来源认识存在不足,制约了二次污染形成机制研究和污染防控策略制定.采用排放因子和成分谱结合方法,建立2006~2020年广东省HCHO排放趋势清单,识别了广东省主要HCHO排放来源和排放时空演变特征.结果表明,2006~2020年期间广东省HCHO排放量在3.9~5.6万t区间波动,整体呈现极微弱的下降趋势;生物质燃烧源是广东省重要HCHO排放源,而受到管控措施的显著影响,其排放量占比从2006年的58%降至2020年的27%;溶剂使用源的HCHO排放则逐渐突显,2020年占比增长至28%,并成为广东省首要排放源,其中塑料制品和沥青铺路是主要贡献行业.移动源中以柴油作为燃料的工程机械和货车也是HCHO重要排放来源;虽然珠三角和非珠三角地区对广东省HCHO排放量贡献相当,但空间分布结果表明HCHO排放热点区域分别集中于珠三角中心区域和非珠三角的东西两角,这是由于珠三角主要来源为溶剂使用源和移动源,而非珠三角主要受生物质燃烧源影响.因此,未来应进一步加强珠三角中心区域的工业和移动源减排以及粤西地区的生物质燃烧监管.     

长江流域径流模拟及其对极端降雨的响应

研究流域径流量变化可为水资源科学调配、利用开发、水旱灾害防治、水环境污染整治和国民经济可持续发展等提供重要依据.但近年来受全球变暖影响,极端气候事件,尤其是极端降雨的发生频率和强度出现了变化,直接或间接影响径流量变化.运用SWAT模型模拟1965~2019年间长江流域径流时空变化规律,分析了不同极端降雨条件下径流对降雨的响应.结果表明,1965~2019年间长江流域径流变化并不显著,流域总径流和中下游径流均经历了"枯-丰-枯-丰"4个阶段.极端降雨情景模拟发现,50 a一遇极端降雨下,长江上、中和下游代表性子流域日均径流变化率分别为6200%、21%和15%,月均径流变化率为355%、5%和1.3%,年均变化率为78%、1%和0.24%.而100 a一遇极端降雨下,3个子流域日均径流变化率分别为8000%、25%和17%,月均径流变化率为437%、7%和1.5%,年均变化率为96%、1.2%和0.28%.研究结果可为流域水资源管理和利用及洪涝灾害预测与防控等提供理论依据.     

武汉汉江水源地水质变化趋势及风险分析

武汉汉江水源地是全国重要饮用水水源地之一,其水质好坏关系到武汉市数百万居民生活及生产用水安全.在引汉济渭、南水北调中线和鄂北调水等大型水利工程建设运行背景下,利用2004～2021年水质监测成果,对武汉市汉江水源地水质变化趋势及风险进行研究.结果表明,武汉汉江水源地水体中总磷、高锰酸盐指数和氨氮等污染物浓度与武汉市城市集中式地表水饮用水水源保护区管理要求存在一定差异,尤其是总磷存在较大超标风险.水源地水体中藻类生长基本不受氮、磷和硅浓度限制,若不考虑其他因素,水温适宜时(6～12℃)暴发硅藻“水华”的风险较高;来水水质对水源地影响较大,西湖水厂至宗关水厂取水口间可能存在污染物汇入;高锰酸盐指数、总氮、总磷和氨氮等水质参数浓度时空变化趋势不一致,尤其是氮、磷元素,2016年以来其比值呈快速上升趋势,水体N/P的显著变化可能会引起浮游藻类种群结构及数量改变,从而影响供水安全.水源地水体总体处于中营养至轻度富营养状态,极个别时段可能会出现中度富营养的状况,当前水体营养状态有好转趋势.有必要对水源地污染物来源、数量和变化趋势深入调查以化解潜在供水风险.     

石家庄市土壤中喹诺酮类抗生素时空分布及其风险评估

由于喹诺酮类(QNs)药物在人类医学中的重要性,世界卫生组织将其列为“最重要的抗菌药物”.鉴于此,为阐明土壤中喹诺酮类抗生素时空分布特征及其风险,分别于2020年9月(秋季)和2021年6月(夏季)采集了18份表层土壤样品,并采用高效液相色谱串联质谱法(HPLC-MS/MS)分析测定了土壤样品中的QNs抗生素含量,明晰了QNs时空分布特征及其环境影响因子;并采用风险商值法(RQ)进行了QNs生态风险和抗性风险评估.结果表明：(1)由2020年9月(秋季)至2021年6月(夏季), QNs含量平均值呈现下降趋势[秋季和夏季ω(QNs)平均值分别为94.88μg·kg^-1和44.46μg·kg^-1];中部(S9～S15)土壤中QNs含量最高而其他区域较低;(2)土壤中粉粒平均占比并无显著变化,而黏粒和砂粒平均占比分别呈升高和下降趋势;总磷(TP)、氨氮(NH⁺₄-N)和硝氮(NO^-₃-N)含量平均值呈下降趋势;(3)相关分析结果表明,QNs含量与土壤粒径、亚硝...     

Comparison of temporal and Spatial Characteristics of Ozone Pollution at Ground Level in the Eastern China

Monitoring data from ozone（O3） automatic stations in three typical cities with different climatic areas in the southern and northern parts of eastern China are used to analyze temporal and spatial characteristics of ozone pollution at ground level. The results show that ozone pollution level has distinct regional differences and the concentration in the suburbs is higher than that in the urban areas. The seasonal variation of ozone concentration in different climatic areas is greatly affected by the variation of precipitation. Ozone concentration in Shenyang and Beijing , in the temperate zone, has one perennial peak concentration, occurring in early summer, May or June. Ozone concentration in Guangzhou, in sub-tropical zone, has two peak values year round. The highest values occur in October and the secondary high value in June. The ozone season in the south is longer than that in the north. The annual average daily peak value of ozone concentrations in different climates usually occur around 3 pm. The diurnal variation range of ozone concentration declines with the increase of latitude. Ozone concentration does not elevate with the increase of traffic flow. Ozone concentration in Guangzhou has a distinct reverse relation to CO and NOx. This complicated non-linearity indicates that the equilibrium of ozone photochemical reaction has regional differences. Exceeding the rate of Beijing＇s lh ozone concentration is higher than that of Guangzhou, whereas the average 8h ozone level is lower than that of Guangzhou, indicating that areas in low latitude are more easily affected by moderate ozone concentrations and longer exposure. Thus, China should work out standards for 8h ozone concentration.