养鸡场空气中抗性基因和条件致病菌污染特征

集约化养殖场被认为是空气环境中抗性基因和致病菌的重要来源.本研究采集了养鸡场粪便和舍内外空气样本,对其抗生素抗性基因和条件致病菌的种类进行分析,包括五类抗生素(β-内酰胺类的23个基因、四环素23个基因、喹诺酮5个基因、磺胺类5个基因和红霉素2个基因)抗性基因、5种条件致病菌(肠球菌属、大肠杆菌属、葡萄球菌属、弯曲杆菌属和产气荚膜梭状芽胞杆菌属各1个基因)以及一类整合子(int I1)特异基因;并利用荧光定量PCR对检出率较高的典型基因浓度进行检测.结果显示,空气中5类抗生素抗性基因分别检出8、7、2、3和2个,同时检测到两种致病菌.目标基因在舍内空气中的检出率小于等于粪便样本.蛋鸡和肉鸡舍内空气中总细菌基因(16S r DNA)浓度为106copies·m-3,其他典型基因浓度约104copies·m-3,且在舍外的浓度要远低于舍内.抗生素抗性基因和条件致病菌基因在空气中所占比例高于粪便,舍内高于舍外.初步研究结果表明,粪便可能是舍内抗生素抗性基因、条件致病基因以及一类整合子的重要来源.本研究结果将为集约化养殖场抗生素抗性基因和致病菌的来源分析,以及养殖场对周边空气环境污染的风险评估提供基础数据.     

广州番禺大气成分站复合污染过程VOCs对O3与SOA的生成潜势

通过对广州番禺大气成分站(GPACS)的历史观测数据进行分析,结果表明在P1(2011-09-02~2011-09-05)和P2(2012-06-12~2012-06-15)期间发生典型灰霾过程并伴有高臭氧(O_3)值事件的发生.在P1和P2复合污染过程中,日能见度变化范围分别为5.78~6.91 km和5.60~9.25 km,最大8 h O_3体积分数分别为92.14×10~(-9)和91.29×10~(-9).在检测到的55种挥发性有机物(VOCs)中,烯烃和芳香烃的活性最高,对等效丙烯浓度和最大O_3体积分数的贡献分别为41%、39%,28%、54%(P1过程)和35%、46%,22%、61%(P2过程).利用气溶胶生成系数(FAC)估算污染过程的二次有机气溶胶(SOA)的生成潜势,发现烷烃、烯烃、芳香烃对SOA的生成潜势分别占13.2%、21.4%、65.4%(P1过程)和4.6%、13.8%、81.6%(P2过程).甲苯、异戊二烯、乙苯、间/对二甲苯是对O_3与SOA生成贡献大的物种.污染物从城区的输送、持续静小风、高温低湿以及强烈辐射共同导致这两次灰霾过程中高臭氧浓度事件的形成.     

亚热带稻区大气氨/铵态氮污染特征及干湿沉降

氨气(NH3)是重要的碱性气体,是气溶胶和雨水中铵态氮的重要前体物质.在高强度的NH3及酸性气体排放下,我国亚热带双季稻区大气中氨氮(NH_3~-N)、气溶胶及雨水中铵态氮污染特征及其干湿沉降量还不尚清楚.本研究在我国亚热带丘陵区一个典型双季稻区,同步监测大气中NH3、气溶胶中铵态氮以及雨水中铵态氮浓度及相关气象因子,旨在明确各种大气氨/铵组分浓度特征及其影响因素,并定量计算氨/铵态氮的干湿沉降量.结果表明,大气中NH_3~-N、大气颗粒物PM10中铵态氮以及雨水中铵态氮年平均浓度分别为5.7μg·m~(-3)、12.8μg·m~(-3)和0.8 mg·L~(-1),氮沉降量分别为8.38、5.61和9.07kg·(hm~2·a)-1.稻田施氮肥显著提高NH_3~-N浓度,且NH_3~-N浓度与气温表现出显著正相关;颗粒态铵态氮浓度与NH_3~-N浓度无显著相关,表明研究区NH_3~-N浓度不是形成颗粒态铵态氮污染的主要限制因子;雨水中铵态氮浓度主要与颗粒态铵态氮浓度成正相关,与降雨量成负相关.采样点较高的大气氨/铵态氮浓度和沉降量说明当地的大气氨/铵污染比较严重,大气氨/铵态氮沉降已成为农田氮素的重要来源,需要在氮素养分管理中加以考虑.     

浙江金华秋季干气溶胶中主要化学组分的消光贡献解析

造成雾霾事件的主要原因是高浓度的大气细颗粒物污染.为了深入研究大气细颗粒物的消光来源,本研究采用高时间分辨率气溶胶观测仪器获得了浙江金华秋季PM1主要化学组分浓度及干气溶胶吸收系数和散射系数演变情况.结合有机气溶胶正矩阵因子解析模型(PMF)和多元线性回归方法,建立了拟合优度很高(R2=0.977)的细颗粒物中主要化学组分与干气溶胶消光系数间的定量关系模型.结果表明,观测期间消光贡献最大的是硫酸铵,贡献率为35.1%;其次是硝酸铵,贡献率为26.7%;二次有机气溶胶(SOA)、生物质燃烧有机气溶胶(BBOA)、黑碳(BC)及氯化铵的消光贡献率分别为14.3%、11.2%、8.7%、4.0%.在一些特定污染时段,BBOA具有最大的消光贡献,是导致此时大气能见度大幅度衰减的首要因子.     

微细颗粒物的边界层近壁面运动

颗粒污染物(如PM_(10)等)在暴露体附近壁面的流动很普遍,与背景流场作用和运动归宿较复杂,且具较大研究和实用意义。本文采用近壁面湍流模型对典型直管边界层颗粒流进行模拟,研究直管湍流中颗粒沉积等特性。研究发现:在本模拟条件下,采用增强壁面模型所得流动与前人DNS结果较吻合,所得颗粒无量纲沉积速度在前人研究结果区间内。无量纲沉积速度随无量纲松弛时间增大而增大,但略有不同。在无量纲松弛时间较小且壁摩擦速度较小时,近壁面模型影响较大。当颗粒数St1时,通过率随St增加而减小,随摩擦速度增大而增大;当St较小时不受影响。本研究初步给出不同近壁面湍流模型对暴露体附近湍流和颗粒流动的影响,有利于颗粒污染物的暴露研究和控制。     

超大城市新粒子生成事件对云凝结核贡献分析

高浓度气溶胶在受人类活动影响的污染地区种类和组成非常复杂,因此,其环境和气候效应引起了广泛关注,但在超大城市背景下气溶胶粒子活化成为云凝结核的过程与边界层的相互作用尚不完全清楚.本研究基于北京（BJ）、上海（SH）、广州（GZ）的观测数据,选取3个城市的春季和冬季（北京冬季11月和广州冬季12月的连续观测,以及上海春季4月的加强观测）集成观测气溶胶数据和云凝结核同期观测的变化并结合其他污染物演化规律,对比分析了新粒子生成事件和环境变量演化对3个超大城市云凝结浓度形成的影响.结果表明,以用云凝结核（CCN）浓度与气溶胶（CN）数浓度的比值作为3个城市的活化率,北京CCN数浓度约为（500±200） #·cm^-3,CN最大浓度小于（1.0×10⁴±0.3×10⁴） #·cm^-3,活化率约为0.07%.上海CCN数浓度为（1500±500） #·cm^-3,CN最大浓度小于（98.0×10⁴±0.3×10⁴） #·cm^-3,最大活化率为0.05%.广州CCN数浓度为（150±30） #·cm^-3,CN最大浓度为（24.0×10³±0.3×10³） #·cm^-3,最大活化率为0.03%.本文旨在阐明气溶胶物理化学性质（粒子谱、化学成分、排放源等的时空演变特征）在不同排放源和大气边界层条件的影响下,造成不同类型的排放和输送过程对气溶胶活化率的影响,对比发现新粒子生成（NPF）期间CCN数浓度明显高于非新粒子生成（Non-NPF）时期,证明NPF发生时对CCN的活化率（AR）有显著的提升,在过饱和度SS=0.1%下,北京达到峰值在4×10^-3附近,广州的最大值约为17×10^-4,上海的最大值为3×10^-3.且在NPF期间气溶胶活化率显著增加,3个超大城市在NPF和Non-NPF期间,CCN数浓度与活化率的关系在上海尤其明显,化学成分包括有机物、硝酸盐和硫酸盐等物质也会影响超大城市地区气溶胶粒子的活化率,对比发现3个城市在NPF期间CCN数浓度和活化率都明显区别于其他时段.发现气溶胶的物理和化学性质以及与活化率的直接关系,可用以评估新粒子生成对区域大气环境（如霾）的影响,并估计气溶胶贡献为CCN的间接气候影响.     

基于无人机垂直观测塔克拉玛干沙漠一次沙尘污染过程研究

利用多旋翼无人机于2021年7月30—31日对塔克拉玛干沙漠的塔中（飞行高度0~2000 m）、民丰地区（飞行高度0~1000 m）不同粒径 颗粒物浓度、气温、相对湿度和风速进行垂直观测,结合多地面站点、再分析资料、后向轨迹模型和卫星遥感数据,对沙尘污染过程中的影响 因素、颗粒物垂直分布特征及污染成因进行了分析.结果表明：①近地面低气温、高相对湿度、高风速的气象条件有利于沙尘污染事件的发生,通过无人机探测数据发现高相对湿度有利于颗粒物吸湿增长,气温和风速的上升能够加强大气对流运动,有利于污染物的输送.②在沙尘污染期间,塔中地区PM₁、PM_2.5和PM₁₀的浓度分别为0.8~45.7、1.0~267.0和1.0~588.7 μg·m^-3;民丰地区PM₁、PM_2.5和PM₁₀的浓度分别为21.5~126.9、39.6~263.6和48.5~520.6 μg·m^-3.③在沙尘污染期间,塔克拉玛干沙漠腹地颗粒物组成以粗颗粒物为主,南缘则以细颗粒物为主.民丰地区PM₁/PM_2.5比值（0.48~0.55）和PM_2.5/PM₁₀比值（0.55~0.83）在同时刻均高于塔中地区（PM₁/PM_2.5为0.18~0.33, PM_2.5/PM₁₀为0.33~0.51）.④天气形势和后向轨迹表明,此次污染主要由西风环流导致,气团分别从北面翻越天山和东面绕道进入塔克拉玛干沙漠,携带了塔克拉玛干沙漠东部地区沙尘颗粒和新疆北部人为污染物.⑤CALIPSO卫星数据表明,此次污染中气溶胶存在于海拔1~8 km之间,主要集中在低层（消光系数在 海拔1.0~2.2 km左右最大）.气溶胶类型为沙尘气溶胶、污染沙尘气溶胶和烟雾气溶胶,其中,沙尘气溶胶占主要部分.     

2003~2018年四川盆地气溶胶光学厚度空间分异及驱动因子

为揭示四川盆地气溶胶光学厚度（AOD）的空间分布格局并定量评估影响其时空分异的驱动因子,基于2003~2018年（16a） MODIS气溶胶产品数据,采用Mann-Kendall突变检验法,空间自相关,空间热点探测分析和地理探测器等地统计方法分析研究.结果表明：2003~2018年四川盆地AOD总体呈现下降趋势,且突变年为2015年,并依据趋势变化将2003~2018年分为6个时段.四川盆地气溶胶区域性污染特征明显,AOD高值区主要聚集在盆地中部低海拔地区,而AOD低值区则多聚集在盆地边缘高海拔地区.AOD空间分布具有显著的聚集性规律（空间正相关,Moran's I指数>0）,自2012年以来高-高值聚集区面积不断减小,且不同时段聚集区AOD年际变化与AOD值分布变化态势一致.利用主成分分析法优选出8个因子,经地理探测器分析表明,16a来盆地区域AOD时空分异主要是由于城市化和工业化发展水平不均衡引起的.2014~2015年所有驱动因子的驱动力较之前时间段出现11.2%~59.2%的减小,且社会经济因子尤为明显,与2015年为突变年的结论相一致.     

在线表征萘二次有机气溶胶硝基多环芳烃

硝基多环芳烃(NPAHs)广泛存在于大气气溶胶中,是棕色碳的重要组成部分.萘和其他多环芳烃是NPAHs的重要前体物.为研究NO₂对NPAHs形成的影响,本文利用气溶胶激光飞行时间质谱仪(ALTOFMS)在线测定不同NO₂浓度下萘光氧化形成的二次有机气溶胶(SOA)的NPAHs组分.实验结果表明,NO₂对NPAHs的产生和萘SOA的形成有促进作用.通过ALTOFMS在线检测、模糊C均值(FCM)聚类分析,结合离线电喷雾电离质谱验证,测得萘酚和羰基化合物是不存在NO₂时萘SOA粒子主要成分,而通过OH-萘加合物和萘酚硝化产生的硝基萘、二硝基萘、硝基萘酚和二硝基萘酚及其衍生物是NO₂存在时萘SOA粒子的主要组分.这为城市大气高浓度NO_x背景下,研究NPAHs的化学组分和形成机理提供了实验依据.     

北京森林BVOCs排放现状及动态变化特征分析

以北京地区森林植被为研究对象,基于森林资源清查蓄积资料和逐小时气象数据,采用光温影响模型对2000~2020年北京森林BVOCs排放量进行估算,并分析其对空气质量的影响.结果显示,2020年北京森林BVOCs排放量为39.57×10⁹g C,异戊二烯、单萜烯和OVOCs分别占72.19%、17.48%和10.32%,杨树、栎树等阔叶树是主要的异戊二烯排放源,油松等针叶树是主要的单萜烯排放源.2000~2020年森林BVOCs排放量从20.30×10⁹g C/a增加到39.57×10⁹g C/a,年平均增长率4.75%;BVOCs排放量的变化表现出明显阶段性特征,2000~2010年增长缓慢,2010~2020年出现大幅上升.20年间异戊二烯所占比重呈下降趋势,单萜烯和OVOCs所占比重则呈上升趋势;杨树对BVOCs排放量的贡献逐渐降低,栎树和其他阔叶树的贡献明显增加,北京新增森林更加注重物种多样化.2000~2020年,BVOCs的O₃生成潜势从181.76×10⁹g增加到331.07×10⁹g,异戊二烯占92.70%,是主要的贡献者;SOA生成潜势从1.11×10⁹g增加到2.65×10⁹g,单萜烯和异戊二烯分别占75.40%和24.60%.O₃生成潜势最大的树种是杨树,SOA生成潜势最大的树种是油松.森林BVOCs排放在夏季对O₃污染的贡献最大,未来绿化中应考虑优化树种组成.