南海浮游植物对沙尘和灰霾添加的响应

通过2016年5月~6月在南海3个站位开展的船基围隔培养实验,研究了沙尘和灰霾添加对南海浮游植物生长和群落结构变化的影响.结果发现,沙尘和灰霾添加由于提供了N、P等营养盐,整体上促进了浮游植物的生长,且促进程度与添加量密切相关.通过定量计算营养盐指数和叶绿素a累积浓度,发现培养期间叶绿素a累积浓度与沙尘添加浓度呈显著正相关关系（R²=0.87,P<0.01）;低浓度灰霾添加的作用与沙尘添加类似（R²=0.91,P<0.01）,但当灰霾浓度增大时,叶绿素a累积浓度的增加受到一定程度的抑制,这可能与灰霾中含有较高含量的毒性物质有关.各粒级浮游植物叶绿素a浓度的变化表明,沙尘和低浓度灰霾添加使浮游植物优势种群由超微型向小型和微型转变;在高浓度灰霾添加组,由于营养盐与毒性物质的综合作用,浮游植物粒级结构变化不明显.超微型浮游植物细胞丰度测定结果表明,沙尘对聚球藻、原绿球藻和超微型真核浮游植物均表现出促进作用,高浓度灰霾添加能够抑制聚球藻和超微型真核浮游植物的生长.     

Seasonal characteristics of haze observed by continuous visibility monitoring in the urban atmosphere of Kwangju, Korea

Continuous visibility monitoring has been carried out inKwangju, Korea since May 1999. The total light extinctioncoefficient b _ext measured by a transmissometer andreveals seasonal trends in urban visual air quality,especially under hazy conditions with a visual range of lessthan 15 km. Seasonal atmospheric visibility under lowrelative humidity during the winter was observed to be betterthan during any other seasons. Summertime visibility wasseverely degraded due to highly increased light scattering byhygroscopic particles under high humidity atmosphericconditions. Visibility during spring and fall was alsomoderate. However, yellow sand in spring caused the lowestvisibility conditions over the measurement area for a fewdays. With continuous monitoring using the transmissometer,the daily average seasonal visual range was measured to be13.1, 9.2, 11.0, and 13.9 km in spring, summer, falland winter, respectively. Under the atmospheric humiditycondition less than 60%, visual range was observed tobe 16.1, 13.9, 15.1, and 16.6 km in spring, summer,fall, and winter, respectively. The mean light extinctionbudget by sulfate and nitrate aerosols was determined to bethe highest value of 63.71% during the summer and thelowest value of 27.08% during spring. During the `yellow sand dust' period, a mean light extinction budget by soil particles was estimated to be at an unusually high value of 44.22%.     

西安市重污染与清洁天PM2.5组分及其活性氧物质对比

针对重霾污染,在西安市冬季重污染日(2015-11-30~2015-12-09)和清洁日(2016-01-13~2016-01-22)各进行了为期10d的PM_(2.5)采集,测量其中的有机碳、元素碳,及NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-)等无机水溶性离子,探讨两种污染条件下的组分特征及其成因.结果表明:观测期,重霾日和清洁日PM_(2.5)质量浓度分别为(170±47.5)μg·m~(-3)和(48.6±17.9)μg·m~(-3),且重霾日伴随低能见度、高湿静风等多种不利气象条件;重霾日二次无机离子(NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-))组分占PM_(2.5)质量浓度的49.8%±13.1%,而清洁日为19.4%±5.95%,并且重霾日硫氧化速率(sulfur oxidation ratio,SOR)和氮氧化速率(nitrogen oxidation ratio,NOR)分别为0.282±0.157和0.269±0.124,远高于清洁日(SOR和NOR分别为0.189±0.057和0.077±0.046),重霾日二次有机组分浓度[(6.22±3.87)μg·m~(-3)]是清洁日[(1.44±1.63)μg·m~(-3)]的5倍,表明二次污染及不利气象条件是造成重霾期间相关组分浓度升高的重要原因.最后,通过二氯荧光黄双乙酸盐(2',7'-DCFH)化学荧光分析法测定了其中活性氧物质(reactive oxygen species,ROS)的浓度,探讨其对于二次无机组分形成的影响,结果表明观测期ROS平均浓度(以H_2O_2计)分别为(4.99±1.54)nmol·m~(-3)(重霾期),(0.492±0.356)nmol·m~(-3)(清洁期),二次反应及积累效应可能是西安重霾条件下ROS浓度升高的主要原因.NO_3~-、SO_4~(2-)与ROS均呈现正相关(P0.05),表明ROS可能通过二次氧化过程参与到二次无机组分形成过程中.     

青岛不同强度霾天气溶胶中二次无机离子的生成及粒径分布

于2015年9月至2016年2月在青岛近海连续收集了大气气溶胶分级样品,用离子色谱法分析了其中的水溶性无机离子组分,并讨论了不同强度霾天下气溶胶中二次无机组分的粒径分布,初步探索了霾天SNA的形成过程和影响因素.结果表明,气溶胶中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_2~-和Cl~-的质量浓度变化范围分别是10.32~193.46、4.42~74.05、2.21~57.75、0.05~2.22和1.35~17.39μg·m~(-3),且SNA的质量浓度随霾污染程度的加剧明显增加.与非霾天相比,轻微、轻度、中度和重度霾天与非霾天相比,NO_3~-的质量浓度分别增加了55%、77%、240%和537%;SO_4~(2-)的质量浓度分别增加了4.7%、35%、77%和262%;NH_4~+的质量浓度分别增加了72%、83%、201%和526%.细粒径上的NO_3~-、SO_4~(2-)与其气态前体物NO_2、SO_2均有显著相关性,且与相对湿度、能见度、风速等气象条件相关性较好,说明细粒径SNA的生成是造成霾天能见度下降,形成空气污染的主要原因之一,同时,高浓度前体物、较大相对湿度、低风速都是影响霾天形成的重要因素.除轻微霾天外,其他不同强度霾天的SOR(硫氧化率)、NOR(氮氧化率)均大于非霾天,且随着霾程度的加剧,SOR、NOR都有明显的升高,尤其是0.43~0.65μm和0.65~1.1μm粒径段;在重度霾天,氮和硫的转化率平均为非霾天的1.5倍,说明细粒径上的硫酸盐和硝酸盐大部分是气-粒转化而来.NO_3~-、NH_4~+、NO_2~-和SO_4~(2-)主要存在于细粒径段,霾天下在细粒径上的比例都显著增大,NO_3~-和SO_4~(2-)在严重霾天所占比例最高,分别达到79.4%和74.4%.NO_3~-在非霾、轻微、轻度霾天时均呈双峰分布,峰值出现在0.43~0.65μm和3.3~4.7μm处,中度霾天时细粒子峰值移动到0.65~1.1μm,在重度霾天粒径分布变为0.65~1.1μm的单峰分布.SO_4~(2-)只在非霾条件下呈双峰分布,峰值出现在0.43~0.65μm和2.1~3.3μm粒径段,霾天下均是单峰分布,轻微和轻度霾天下峰值出现在0.43~0.65μm,中度和重度霾天下峰值在0.65~1.1μm处.NH_4~+呈单峰分布,在非霾和轻微霾天下峰值出现在0.43~0.65μm粒径段,轻度、中度和重度霾天下峰值均出现在0.65~1.1μm粒径段.     

2015年10月南京霾污染过程分析

为探讨南京秋季霾污染过程发生的主要影响因素,利用南京信息工程大学太阳光度计观测霾污染发生天气下AOD（aerosol optical depth,气溶胶光学厚度）数据,计算AE_440-1020（?ngstr?m Exponent,波长指数）以及a₂（光谱曲率）,结合CALIPSO（Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations）卫星气溶胶组分分析以及MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）火点数据,对2015年10月南京霾污染过程进行分析.结果表明:2015年10月出现的两次霾污染过程期间南京地区AE_440-1020均高于1.0并且a₂呈负值,其中10月16日AQI达到峰值（201）,AOD₅₀₀达1.51,AE_440-1020达1.37,a₂达-0.77;这两次较为严重的霾污染过程均主要由人为因素（工业污染、城市建设、生物质燃烧、汽车尾气排放等）产生的细粒子所致.后向轨迹分析发现,2015年10月16日南京地区霾污染天气发生的主要原因是区域型污染,同时受长距离输送影响,大量携带人为因素产生的细粒子以及少量沙尘等污染物的空气团途经内蒙古、山东等地到达南京,加剧了当日的污染程度;2015年10月23日南京地区霾污染天气的发生则主要受长距离输送影响,同时也受到区域型污染影响,加剧了当日的污染程度.研究显示,在稳定的气象条件下,较高的相对湿度、较低的地表风速、低混合层高度以及贴地逆温的出现是诱发霾污染天气产生的有利气象条件.      

城区机动车尾气排放量与雾霾关系研究

近年来雾霾严重影响到了人们正常的生活和身体健康,许多报道都将机动车尾气看做是雾霾的"元凶".G20期间,在柯桥区及周边区域几乎全部企业都处于停产状态下,根据柯桥区域机动车限行前后的数量与空气报告得出的数据显示:PM2.5浓度没有随着机动车减少而降低,汽车的尾气对PM2.5浓度的影响有限,机动车尾气是雾霾的"元凶"的说法有些言过其实.     

西安市PM2.5燃煤源谱特征研究

针对西安本地源谱缺乏的现状,总结统计了西安目前灰霾特征和主要成因,对西安市燃煤源进行了测定.研究发现,在煤烟尘PM2.5中SO2-4的含量最高(25%),其次为OC(12%)、NH+4(7%)、Cl-(5%).对固定源燃煤与民用散烧煤,不同脱硫方式、脱硝方式和锅炉类型的固定源成分谱分析得出:1.SO2-4及Al、Si、Ca在固定源煤烟尘PM2.5中含量大于民用燃煤,OC与之相反;2.炉内喷钙法PM2.5中SO2-4明显高于其它脱硫法含量;双碱法PM2.5中Na的含量显著高于其它脱硫工艺流程的含量;氧化镁法PM2.5 中Mg含量为各类脱硫工艺中最高;石灰石膏法颗粒物中Mg、Al、Si、Ca等元素含量均高于大多数工艺;3.不同的脱硝工艺中NO-3离子在各类成分谱中的含量极低;4.链条炉与层燃炉PM2.5中OC、EC含量高于循环流化床炉、煤粉炉.     

本溪地区灰霾天气时空分布特征分析研究

近年来,灰霾天气对本溪地区的影响越来越严重,由霾引发的环境污染对人们生产生活造成的影响也越来越大,因此对灰霾天气发生的时空分布特征的研究就尤为重要.文章运用本溪地面观测2012-2014年本溪市、本溪县、桓仁县3个国家基本站的观测资料,对霾日进行筛选和统计,分析本溪地区霾日发生的时空分布特征,本溪地区霾日数呈逐年增长趋势,2014年霾日数增长迅速.本溪地区冬半年霾日明显多于夏半年,两县霾日少于市区,空气质量优于市区.     

山西省2015年细颗粒物的污染状况和空间分布

大气污染因其对人体健康、生态环境和气候变化的影响而成为全球关注的环境问题,细颗粒物（PM_2.5）是雾霾产生的主要原因之一。为全面掌握山西省细颗粒物的污染状况与空间分布格局,本文运用统计学方法和Arc GIS技术,根据环境空气质量评价技术规范,对2015年山西省57个空气质量指数监测站提供的PM_2.5实时数据进行处理分析。结果表明：山西省PM_2.5的浓度有明显的季节性变化特征,由高到低依次为冬、春、秋、夏;PM_2.5月平均浓度最高值分别出现在1月和12月,且高值中心都位于运城;在空间分布上则表现为南部高于北部。全省11个地市级城市有9个超过国家二级标准,超标指数达到72%。聚类分析结果表明：山西省城市可以分为两大类,一类为产业结构转型良好的城市,如阳泉、朔州、吕梁、大同;另一类为第二产业发展粗放,工业污染严重的区域。     

鹤山灰霾期间大气单颗粒气溶胶特征的初步研究

2012年6月9-17日,使用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)分析了鹤山大气中单颗粒的特征,共采集到同时含有正负离子谱图的颗粒763350个,其粒径主要集中在0.2～2.0 μm之间,期间发生灰霾的天数为3d.研究结果表明,该地区的大气颗粒物类型主要可分为7种:元素碳(EC)、有机碳(OC)、元素-有机碳混合(ECOC)、大分子有机碳(HMOC)、海盐(Na-K)、富钾颗粒(K-rich)和富铅颗粒(Pb-rich).灰霾天气下,颗粒中的二次成分含量更高,粒径显著增大.各颗粒类型数量浓度均有一定程度的提高,其中,以EC、ECOC和K-rich的增加最为明显.分析结果表明,水稻秸秆的集中焚烧及EC、ECOC和K-rich的老化是形成本次灰霾的重要原因.