水淹频率增加对闽江口湿地土壤有机碳及其活性组分的影响

研究河口湿地土壤有机碳及其活性组分对水淹频率的响应,对认识海平面上升背景下湿地土壤碳循环具有重要意义.本文以闽江河口湿地为研究区,测定了区内6、7和8月高潮滩(偶尔水淹,H样地)和中潮滩(频繁水淹,M样地)表层土壤有机碳(SOC)及其活性组分-微生物生物量碳(MBC)、易氧化有机碳(EOC)及可溶性有机碳(DOC)的含量,并进一步通过原位培养方法(H样地植物-土壤移动到M样地进行培养)分析了水淹频率增加对SOC及其活性组分的影响.结果表明:H样地SOC、EOC、MBC和DOC含量平均值分别为45.11 g·kg-1、30.21 g·kg-1、385.29 mg·kg-1和749.98 mg·kg-1,总体显著高于而M样地SOC、EOC、MBC和DOC含量(p0.05),高出的比例分别为161.81%、136.2%、200.6%和710.86%;野外培养90 d后,SOC和EOC均无显著变化,而MBC和DOC随培养时间延长,影响逐渐增大,90 d培养后,两者均显著下降,下降比例分别为28.21%和93.84%;此外,SOC及其活性组分在一定程度上受到土壤理化性质的影响,除EOC外,SOC、MBC和DOC均与p H、TN和TP呈显著相关(p0.01).这些结果表明,在较长时间尺度,水淹频率可以直接影响SOC及其活性组分,也可能通过影响p H、TN和TP等因子,间接影响SOC及其活性组分.     

青藏高原拉萨河流域附石藻类群落结构特征及其驱动因子分析

为探究拉萨河中下游流域附石藻类群落结构特征及其驱动因子,于2019年9月采集并鉴定附石藻类,分析了附石藻类物种组成及空间分布状况,并采用冗余分析识别了影响附石藻类群落的关键环境因子.结果表明,共计鉴定出附石藻类6门31属,附石藻类平均细胞密度为1.92×10⁶ cells·m^-2,其中硅藻门种类数和细胞密度在各采样点均最大;干、支流附石藻类种类数和细胞密度差异显著.干、支流的优势藻属差异较小,干流的主要优势属有硅藻门异极藻（Gomphonema）、脆杆藻（Fragilaria）、桥弯藻（Cymbella）和蓝藻门浮鞘丝藻（Planktolyngbya）,支流的主要优势属有硅藻门异极藻（Gomphonema）、脆杆藻（Fragilaria）、桥弯藻（Cymbella）和蓝藻门颤藻（Oscillatoria）.冗余分析表明,温度、pH和溶解氧是影响干流附石藻类优势属群落结构的主要驱动因子,HCO₃^-和流速是影响支流附石藻类优势属群落结构的主要驱动因子.本研究为拉萨河中下游流域水生生态系统保护及水质管理提供基础资料和理论依据.     

太白楤木芽挥发性成分及抑菌活性研究

采用水蒸气蒸馏法从太白楤木芽中提取挥发油,出油率为1.33％.用GC-MS联用方法,在最佳分析条件下共分离出31个峰,对其化学成分进行分析,鉴定出23个化学成分,鉴定率为74.2％;同时,对太白楤木芽挥发油的抑菌作用进行了研究,结果表明,太白楤木芽挥发油对金黄色葡萄球菌、大肠杆菌和痢疾杆菌的生长具有明显的抑制作用.     

北京城区气传花粉季节特征及与气象条件关系

研究北京城区气传花粉季节特征及其与气象条件关系,为本地区防治花粉症及建设合理城市绿地提供有效资料.研究应用Burkard采样器于2011年12月31日至2012年12月31日对北京城区气传花粉含量进行监测,并对花粉含量及气象因素进行统计学分析.结果表明,2012年北京城区的花粉季节起始时间为3月17日~11月10日,持续238 d,占全年天数的65%;全年花粉含量月分布呈现两个高峰,第一个高峰为3~5月,主要花粉为木犀科、杨属、柳属等树木花粉,占全年花粉总量的53%;第二个高峰为8~10月,主要花粉为菊科、藜科及苋科等莠草花粉,占全年花粉总量的26%;2012年度北京城区最具代表性的气传花粉来自于菊科、木犀科及杨柳科,比重之和为40%.结果还表明,秋季气传花粉以致敏性较强的莠草花粉为主,所以北京花粉症的高发季节主要集中在秋季.北京城区气传花粉含量受气象因素影响较明显,影响最明显的是风速、温度、湿度及降水等气象要素.研究表明,在0~15℃的温度区间内,花粉含量随温度的升高而升高;当温度大于15℃,即在18~30℃的范围内时,花粉含量随温度的升高而降低.北京城区2012年春秋季的平均温度为17℃,且这两个季节的花粉量占全年的79%,因此春秋季的温度是北京最适宜花粉的散播;根据研究数据分析,当相对湿度在20%~50%或大于70%的时候,气传花粉含量随相对湿度的增大而减小,而相对湿度在50%~60%时,气传花粉含量随相对湿度的增大而增加;研究还表明风速在1~3 m·s-1时,易于花粉粒飘散,气传花粉含量较大,但风速超过3 m·s-1时或持续时间较长时,空气中花粉含量值反而较小;雨水会影响花粉的产量和释放,易致空中飘散花粉粒减少.通过研究已经探明了北京城区气传花粉的种类及飘散规律,以及花粉含量和气象条件之间的关系,为进行气传花粉预报提供了参考.     

逐步多元线性回归模型解释近年上海市降水pH降低原因

分析2002年-2007年上海市降水化学组成变化特征可得,近年来,上海市降水的pH下降迅速,硫酸根离子与硝酸根离子的比值以及钙铵离子的比值整体上都呈下降趋势。根据上海市降水中的各离子浓度建立了氢离子的逐步多元线性回归模型,并以建立的模型为基础,分析了降水中各主要离子浓度的变化对氢离子浓度的影响大小情况。由模型可以得出,硫酸根离子与硝酸根离子浓度增加时,氢离子浓度也随之增加,铵离子与钙离子浓度增加时。氢离子浓度则随之减小。氢离子变化对4种主要离子的敏感性顺序为：硝酸根〉硫酸根〉钙离子〉铵离子。结合上海市降水化学组成特征分析结果可得,主要离子浓度的变化是导致降水pH快速下降的原因。     

16届亚运会期间广州城区PM2.5化学组分特征及其对霾天气的影响

于2010年11月4～30日在广州城区每天昼夜各采集一个PM2.5样品.对样品进行有机碳、元素碳和水溶性离子分析,同步收集了在线PM2.5浓度、大气消光系数(bext)以及气象因子,探讨了PM2.5特征及其与大气消光系数的关系,并利用修正后的IMPROVE消光系数方程重建大气消光系数.结果发现:亚运期间PM2.5日均值质量浓度为(77.0±24.4)μg·m-3,比亚运前低27.8%.PM2.5和相对湿度是导致霾天气的重要因素.亚运期间大气消光系数为418 Mm-1,比亚运前低28.3%,(NH4)2SO4、POM(particulate organic material)和LAC(light-absorbing carbon)是主要贡献因子,贡献率达到87.0%.广州及其周边城市采取的减排措施对于缓解亚运期间广州城区的霾天气作用明显.     

北京市医院候诊区空气中VOCs的污染特征

对北京市3家医院9个候诊区室内空气进行采样,样品采用预浓缩仪与GC-MS联用系统进行定量分析,共检测出65种挥发性有机物(VOCs).医院室内外VOCs的平均浓度为123.64~713.22μg/m3,其中烷烃、烯烃、芳香烃约占61%~98%.烷烃以乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷、异戊烷为主,占50%以上.烯烃的主要成份为乙烯、丙烯、异戊二烯,约占总烯烃的53%~83%.芳香烃以苯、甲苯、乙苯、二甲苯、苯乙烯为主,约占79%~98%.不同的候诊区芳香烃的组成差异大,病理科候诊区F的芳香烃主要来自二甲苯的贡献(58%±24%),而挂号处G和口腔科候诊区H的甲苯所占芳香烃的比例最大(34%±26%).绝大多数采样点的室内和室外VOCs浓度的比值(I/O)大于1.0,一些候诊区中芳香烃、卤代烃和环烷烃的I/O远大于1.0,表明这些污染物存在一定的室内来源.     

北京冬季奥运会历史同期大气PM2.5污染特征分析

基于2015~2021年的1~3月北京市大气PM_2.5浓度与化学组成长期观测数据,分析了2022年北京冬季奥林匹克运动会（冬奥会）和北京冬季残疾人奥林匹克运动会（冬季残奥会）历史同期的PM_2.5污染态势、化学组成特征以及潜在源区.2015~2018年的1~3月重污染［日均ρ（PM_2.5）>75 μg·m^-3］天数以及重污染期间PM_2.5平均值下降十分显著,之后这两者未发生明显改变.2018~2021年的1~3月每年平均发生重污染23 d,重污染天ρ（PM_2.5）平均值约为120.0 μg·m^-3.2015~2021年的1~3月超长重污染过程（连续重污染超过5 d）平均每年发生2~3次,其中2021年发生3次,且持续时间最长达到8 d.历年冬奥会历史同期发生重污染的天数为2~9 d,春节期间烟花爆竹大量燃放可能是该时期重污染发生的重要原因之一;冬季残奥会历史同期重污染天数一般为1~5 d,但2021年受频繁出现的静稳天气影响,重污染天数高达9 d.在同时段重污染期间,PM_2.5化学组成均以二次组分为主,例如在PM_2.5可测组分中,2020年NO₃^-质量分数高达46%,较同年清洁天（11%）显著增加;SO₄^2-质量分数为12%~19%,说明当前硫酸盐污染仍不容忽视.北京市1~3月PM_2.5主要贡献区域包括内蒙古自治区中西部、河北省、天津市、山西省、陕西省、山东省中西部和河南省北部.研究结果将为北京市冬季空气质量持续改善以及2022年冬奥会与冬季残奥会期间北京市环境空气质量保障提供科学依据.     

京津冀及周边地区采暖季PM2.5化学组分变化特征

利用京津冀及周边地区大气污染综合立体监测网,在京津冀大气污染传输通道城市（“2+26”城市）开展了PM_2.5及其化学组分长期连续观测,并对数据进行深入分析.结果表明:①2017年、2018年和2019年采暖季“2+26”城市PM_2.5浓度平均值分别为（84±62）（95±63）和（80±61）μg/m3,达到了京津冀及周边地区2019—2020年秋冬季PM_2.5平均浓度同比下降4%的目标;与PM_2.5浓度变化相似,其主要化学组分——有机物（OM）浓度最大值出现在2018年采暖季,但二次无机盐（硝酸盐、硫酸盐和铵盐）浓度呈逐年上升趋势,而元素碳、氯盐、地壳物质和微量元素浓度均呈逐年下降趋势.②OM、硝酸盐、硫酸盐、铵盐、地壳物质、元素碳、氯盐和微量元素浓度空间分布存在明显差异.受污染物排放、气象条件以及地形因素的共同影响,PM_2.5及其化学组分浓度高值区主要出现在太行山传输通道城市（保定市、石家庄市、邢台市、邯郸市、安阳市和新乡市）.③不同空气质量状况下,“2+26”城市PM_2.5化学组分浓度年际变化相似,即随空气污染的加重,硝酸盐、硫酸盐和铵盐占PM_2.5的比例均上升,而OM占比下降.研究显示,采暖季“2+26”城市空气质量总体得到改善,但需进一步加强对PM_2.5中二次组分的科学管控.      

合肥市PM2.5和PM10中元素组成特征及重污染成因分析

通过对合肥市2018年大气PM_(2.5)和PM_(10)样品的采集,结合对样品中无机元素的测试分析,研究了PM_(2.5)和PM_(10)中的元素组成特征,并根据合肥市重污染天气和非污染天气下大气颗粒物中元素组成的差异性分析,探讨了合肥市重污染天气的主要污染物来源与成因.结果表明,本研究所检测的16种元素中,Si、Al、Mg和Ca这4种地壳元素在重污染天气的质量浓度较非污染天气低,可能是重污染状况下的静风天气引起的地面扬尘减少所造成的; S、Na、K、Cl、Ti、Fe、P、Cu和Ni等元素在重污染天气的质量浓度较非污染天气高,其中S元素的增幅最大,在重污染天气所占的比重和富集因子也大大提升,表明燃煤排放源是合肥地区重污染天气的主要污染成因;重金属元素含量低、富集因子大,其主要来源可能为垃圾焚烧、机动车和工业排放.