结合外场观测分析珠三角二次有机气溶胶的数值模拟

结合2008年11月18~25日期间珠三角地区的二次有机气溶胶(SOA)外场观测数据,验证区域空气质量模式WRF/Chem(weather research and forecasting model with chemistry)中两种SOA化学机制——VBS(volatile basis set)和SORGAM(secondary organic aerosol model)对珠三角SOA的模拟效果.VBS机制考虑了更为广泛的SOA前体物和化学老化过程,SOA模拟值更接近观测值,能合理反映SOA观测值的逐天变化趋势,与观测值的平均绝对偏差和相关性分别是-4.88μg·m-3和0.91,而SORGAM机制的分别为-5.32μg·m-3和0.18.利用VBS机制模拟区域内SOA的时空分布,结果显示SOA浓度具有显著的昼夜变化特征,浓度峰值出现在中午时段.受到输送和臭氧区域分布的影响,各城市SOA浓度差异显著,下风向的城市(如中山、珠海、江门)SOA浓度较高.     

硫磺和放线菌强化植物修复土壤镉污染

为了强化耐受重金属镉（Cd）的植物包心芥菜对土壤中Cd污染的富集及转运效率,以包心芥菜为研究对象,向土壤中添加0.3%的硫磺和接种不同数量的放线菌Act12（0.5,1.0,1.5,2.0g/kg）,通过盆栽实验,研究不同处理间根际土pH值的变化规律、包心芥菜地上和地下部分Cd的积累量、植物抗氧化酶系的变化以及根系活力.结果表明：添加0.3%硫磺和2.0g/kg放线菌Act12后,根际土pH值下降最大,相比对照下降了14.5%.而添加0.3%硫磺和1.5g/kg的放线菌Act12,包心芥菜地上部分Cd的含量最高,转运系数最大,相比对照,Cd含量提高了79%,并且植物地上部分的干重最大.添加放线菌Act12对植物的抗氧化系统有积极作用,CAT、POD、SOD含量均在0.3%硫磺和1.0g/kg放线菌Act12的添加组合下达到峰值,放线菌Act12还可提高植物的根系活力,降低丙二醛的含量.综上表明,添加硫磺和放线菌Act12均可强化包心芥菜吸收土壤中Cd的能力,其中0.3%硫磺和1.5g/kg放线菌Act12的添加组合强化效果最佳.     

中国地区二次有机气溶胶的时空分布特征和来源分析

二次有机气溶胶(SOA)由于其在大气污染、气候变化与人体健康方面的影响,是我国大气环境中一种重要的污染物.确定中国SOA分布规律以及产生来源是大气污染防治的前提.利用全球化学传输模型(Model for Ozone and Related Chemical Tracers,Version 4,MOZART4)并集成多相SOA参数化方案,模拟了中国地区SOA的时空分布,并按前体物分区域进行了来源分析.结果表明,受SOA前体物排放分布的影响,中国地区的SOA主要分布在东部和南部地区,并且夏季SOA产量是冬季产量的2.5倍.中国地区分布的SOA由人为源排放产生占55%,高于自然源(45%);并且境内排放贡献了我国SOA产量的77%,主要影响东部近地面大气的浓度分布.境外排放主要影响我国西部地区,尤其是对高空SOA分布影响显著.     

兰州冬季大气污染来源分析

利用WRF(天气研究与预报模式)输出的高分辨率气象数据驱动HYSPLIT_4.9(混合单粒子拉格朗日轨迹模式),结合PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(权重浓度轨迹分析)模拟研究复杂地形下兰州城市尺度大气污染物局地输送特征、潜在源区及其对空气质量的影响. 结果表明:2002—2008年影响兰州城区冬季12月空气质量的轨迹可分为5类,输送类型可分为城区内输送和城区外输送. 第1、3类轨迹出现频率均大于20%且污染轨迹出现频率均大于38%,是污染物的主要输送路径,对应潜在源区为兰州城关区东北部和榆中县东部,这2个源区对ρ(PM₁₀)的影响最大,对ρ(SO₂)的影响最小,对ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)的贡献分别超过200、80和60 μg/m3. 来自榆中县的第4类轨迹和兰州西固区的第5类轨迹易造成大气重污染,而来自皋兰县的第2类轨迹属于清洁轨迹. 兰州冬季污染既受局地输送的影响,也与地面天气形势密切相关.      

大气污染物对流垂直输送作用的探讨

利用一个欧拉型硫沉降模式探讨了积云对硫污染物的对流垂直输送作用．结果表明,积云引起的垂直气流是造成大气污染物浓度分布及输送通量变化的重要因素．对流垂直输送可使硫污染物在高层出现大浓度区,浓度的增加率为５０％—４００％,中层和低层的浓度相应也有所变化．积云区内南北剖面上的通量也因对流输送作用在高层出现了大值中心．     

合肥城郊典型源头溪流不同渠道形态的氮磷滞留特征

为揭示源头溪流中深潭和曲折沟渠两种典型渠道形态的氮磷养分滞留特征,在合肥城郊二十埠河的某一级支流上,以NH4Cl和KH2PO4为添加营养盐,以NaCl为保守型示踪剂,开展现场示踪实验.在此基础上,利用OTIS模型软件、暂态存储参数和养分螺旋原理,解析深潭和曲折沟渠氮磷滞留特征.结果表明:1深潭的As值较曲折沟渠大,但其α值则较弯曲沟渠小1个数量级,而且As和α值随水文条件变化均不显著;2深潭中主渠道流动水体的NH+4-λ较其暂态存储区的NH+4-λs高2~3个数量级,曲折沟渠的NH+4-λ与NH+4-λs数值较为接近;3深潭中NH+4-Vf较SRP-Vf高1~2个数量级,而在曲折沟渠中,不仅NH+4-Vf与SRP-Vf数值较为相近,NH+4-Sw与SRP-Sw也基本相当;4深潭的NH+4-U较SRP-U高出2~3个数量级,曲折沟渠NH+4-U则较SRP-U高出1~2个数量级;5总的来说,在对NH+4和SRP滞留影响方面,深潭和曲折沟渠存在较大的差异性,且在深潭中NH+4的滞留效应显著超过SRP.     

Stepwise multiple regression method of greenhouse gas emission modeling in the energy sector in Poland

The energy sector in Poland is the source of 81% of greenhouse gas (GHG) emissions. Poland, among other European Union countries, occupies a leading position with regard to coal consumption. Polish energy sector actively participates in efforts to reduce GHG emissions to the atmosphere, through a gradual decrease of the share of coal in the fuel mix and development of renewable energy sources. All evidence which completes the knowledge about issues related to GHG emissions is a valuable source of information. The article presents the results of modeling of GHG emissions which are generated by the energy sector in Poland. For a better understanding of the quantitative relationship between total consumption of primary energy and greenhouse gas emission, multiple stepwise regression model was applied. The modeling results of CO₂ emissions demonstrate a high relationship (0.97) with the hard coal consumption variable. Adjustment coefficient of the model to actual data is high and equal to 95%. The backward step regression model, in the case of CH₄ emission, indicated the presence of hard coal (0.66), peat and fuel wood (0.34), solid waste fuels, as well as other sources (-0.64) as the most important variables. The adjusted coefficient is suitable and equals R² = 0.90. For N₂O emission modeling the obtained coefficient of determination is low and equal to 43%. A significant variable influencing the amount of N₂O emission is the peat and wood fuel consumption.     

四川盆地近地面风场及污染物输送通道统计分析

利用2017年四川盆地18个城市PM_2.5小时浓度数据、欧洲气象中心ERA-Interim再分析资料对四川盆地污染特征及不同季节近地面风场特征进行统计分析.通过分异指数和相关性分析各城市PM_2.5逐小时浓度，结合近地面风场特征分析出四川盆地污染物变化趋势最相似的城市组合，探索污染物传输特征.研究发现，分异指数和相关性分析得到的传输通道城市组合与地面风场基本相符.四川盆地污染物输送途径可能包括以下3条路径，第1条"川西通道"：污染物随气流沿广元→绵阳东南部→德阳→成都、眉山北部→雅安流动；第2条"川中通道"：污染物随气流沿巴中→南充北部→遂宁北部、绵阳东南部→资阳北部→眉山东部→乐山北部流动；第3条"川东通道"：污染物随气流沿重庆北部→达州、广安→南充南部→遂宁中部→资阳东部→内江、自贡→宜宾、泸州流动.川西通道城市污染排放量大，容易引起连片污染，对应城市群应实施联防联控；川东通道末端在川南城市群和重庆形成风场辐合，造成污染物的滞留和累积，因此，建议在中长期产业布局中减少川南城市群的重污染企业.     

雾对大气污染物迁移扩散的影响

从雾形成和发展过程中热力和动力特征的变化,分析了大气污染物在雾天气下的迁移扩散和清除过程。表明,在某些情况下,雾对污染物有明显的清除作用,在某些情况下,雾可以造成地面高浓度污染。     

成都市臭氧重污染成因与来源解析

采用来源解析的方法对2020年成都市发生的一次较为严重的臭氧污染事件进行了研究.结果表明,此次污染过程呈现从清洁-污染-清洁的变化趋势,污染持续时间长达9d,最大臭氧小时浓度达到258.8μg/m3.气象因素在成都臭氧污染中的影响不可忽略,其中温度与臭氧浓度呈现显著正相关关系,东北风主要出现在污染前和污染后,可能起到稀...