基于激光雷达和超级站监测的一次沙尘过程分析

利用南京市气溶胶激光雷达网和草场门超级站监测数据,对2022年3月2—3日南京地区一次沙尘污染过程的垂直特征和地面PM_2.5组分变化进行了分析。结果表明,草场门、八卦洲和土桥3处点位的气溶胶激光雷达均观测到消光系数和退偏振比在凌晨至清晨时段有垂直分层现象,说明高空输入的沙尘气团位于城市污染气团上空,而此时地面PM_2.5组分以二次无机盐(硝酸盐、硫酸盐和铵盐)为主。中午前后,各高度的退偏振比及消光系数发生突变,主要是由高空输入沙尘和城市污染气团的垂直混合引起的。随着日间大气垂直交换的加大,PM_2.5中地壳物质的浓度均值和占比显著上升,其中浓度从3 μg/m³升高至5 μg/m³,占比从3%上升至10%。     

苏通大桥结构健康状态评估技术研究与应用(2):主梁损伤预警

为了建立"环境因素归一化"的苏通大桥主梁损伤预警方法,本文对苏通大桥主梁240天的小波包能量谱与温度实测数据进行了季节相关性研究。分析结果表明,苏通大桥主梁的小波包能量谱与温度具有明显的季节相关性,其特征频带能量比的日平均值,随着温度的季节变化在一年中可以发生平均约200%的变化。在此基础上,采用6次多项式模型对小波包能量谱—温度进行了统计建模,并采用均值控制图法对特征频带能量比的异常变化进行了统计模式识别。结果表明,运用本文方法可以有效地消除温度的季节变化对斜拉桥实测小波包能量谱的影响,较好地识别出结构损伤引起的特征频带能量比10%的异常变化,适合于苏通大桥主梁的实时在线监测。     

苏通大桥结构健康状态评估技术研究与应用(3):主梁损伤定位

为提高基于模态参数的损伤识别方法的损伤敏感性和噪声鲁棒性,将多源数据融合技术引入到苏通大桥主梁损伤定位方法中。基于D-S证据理论对模态柔度和模态应变能指标进行数据融合,并以苏通大桥扁平钢箱梁为分析对象,对融合后损伤定位指标的应用效果进行了讨论。结果表明:基于数据融合的损伤定位方法具有较强的损伤敏感性,只需要较少的低阶模态信息就能识别主梁的早期损伤;数据融合后,损伤定位指标可以在较强的噪声环境下准确地识别斜拉桥钢箱梁的损伤,具有较好的工程实用性。     

河北省自然灾害危险性分析及其在主体功能区划评价中的应用

自然灾害危险性是主体功能区划评判的基础指标之一,用于反映特定区域自然灾害发生的可能性和灾害损失的严重性,是评价区域开发支撑条件的一个重要指标。在分析自然灾害危险性指标评价方法、流程及其在主体功能区划评价中的作用的基础上,依据河北省的自然环境特点及主要自然灾害情况,选取其主要灾害要素为评价对象,利用G IS技术对河北省自然灾害危险性进行了综合分析,并在此基础上综合评价了河北省自然灾害对区域发展的影响。     

三峡库区主要森林植被类型土壤有机碳贮量研究

根据全国森林资源清查资料,按主要优势树种和分布面积将三峡库区主要森林植被划分为马尾松针叶林、栎类混交林、灌木林等11种主要森林植被类型。基于196个土壤剖面数据,分析了11种主要森林植被类型下土壤有机碳含量、碳密度大小和分配特征。研究发现,三峡库区主要森林植被类型下土壤有机碳含量和碳密度均存在较大差异,二者总体上都随土层加深而降低。11种主要森林植被类型中以杉木针叶林土壤有机碳密度最大,达16.0 kg/m2,温性松林下土壤碳密度最小,仅为7.9 kg/m2。不同植被类型下土壤有机碳贮量在土层中的分配比例也不同,以灌木林和柏木林土壤碳贮量在土层间的差异最大。11种主要森林植被类型土壤平均厚度为56.3～98.5 cm,其中杉木针叶林土壤最厚,达98.5 cm,灌丛土壤最薄,平均厚度仅56.3 cm。三峡库区11种主要森林植被类型总面积为3 313 251 hm2,土壤总有机碳贮量为 366.36 t,其中0～10、10～20、20～40和＞40 cm土层分别占22.90%、18.36%、28.33%和30.41%。     

天津市PM2.5碳组分空间差异性及来源解析

2021年在天津市不同功能区共设置4个点位同步采集细颗粒物（PM_2.5）样品,测定了其中8种碳质亚组分的含量.结果表明,采样期间各点位ρ[有机碳（OC）]为3.7~4.4 μg·m^-3,ρ[元素碳（EC）]为1.6~1.7 μg·m^-3,OC浓度在中心城区最高,EC浓度差别较小.采用最小比值法对二次有机碳（SOC）进行估算,结果表明环城区二次污染较为突出,SOC占OC的比例达48.8%.各功能区碳质亚组分间的相关性强弱呈现出外围区>中心城区>环城区的特征,均表现出EC₁与OC₂和EC₁与OC₄相关性最强.正定矩阵因子（PMF）来源解析结果显示,道路扬尘源（9.7%~23.5%）、燃煤源（10.2%~13.3%）、柴油车尾气（12.6%~20.2%）和汽油车尾气（18.9%~38.8%）是天津市PM_2.5中碳组分的主要来源.不同功能区碳组分污染源存在差异,中心城区和外围区主要受汽油车尾气影响;环城区受二次污染和柴油车尾气的影响更为突出.     

天津市冬季颗粒物化学组成及其消光特征

于2013年冬季在天津大气边界层观测站利用Andersen撞击式采样器采集了26 d的颗粒物样品,并进行化学组分分析,同步观测颗粒物吸收系数、数浓度、能见度及其他气象要素. 对比分析了污染日和清洁日颗粒物质量浓度及其化学组成的粒径分布特征,在此基础上,利用Mie模型计算外混、内混、“核-壳” 3种混合态假设下颗粒物的消光系数、散射系数和吸收系数. 与实测吸收系数的比较可知,颗粒物的混合态可能更加接近“核-壳”态. “核-壳”态假设下颗粒物平均消光系数模拟值为(517.44±308.42)Mm-1,其中污染日平均值为(668.39±307.30)Mm-1,清洁日为(275.91±37.90)Mm-1,相对湿度对颗粒物的消光系数有显著影响. 污染日颗粒物中OM(有机质)、(NH₄)₂SO₄、NH₄NO₃、EC和其他物质对消光系数的贡献率分别为30.4%、25.5%、17.7%、8.1%和18.3%,清洁日分别为49.8%、11.0%、7.2%、10.6%和21.4%. PM_0.4~1.1、PM>1.1~2.1、PM>2.1~10的消光系数贡献率分别为69.6%±6.7%、13.9%±3.3%和16.5%±6.4%. 污染日高浓度的细粒子是导致能见度下降的主要原因,其中亚微米颗粒物对消光占据主导地位,(NH₄)₂SO₄、NH₄NO₃、OM是主要的消光化学组分.      

民用燃料燃烧排放PM2.5和PM10中碳组分排放因子对比

在实验室中模拟民用燃料在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,获得玉米秸秆、薪柴、蜂窝煤和块煤四种常用民用燃料燃烧排放PM10,PM2.5及载带碳组分的排放因子.结果表明,民用燃料燃烧排放的颗粒物以细颗粒为主, PM2.5占PM10的70%~90%.颗粒物排放因子最大的为块煤,其PM2.5和PM10的排放因子分别为9.837和11.929g/kg,分别是蜂窝煤的12.6和13.7倍;玉米秸秆和薪柴PM2.5和PM10的排放因子稍低于块煤,为7.359~10.444g/kg.4种燃料燃烧OC排放因子块煤最高,其在PM2.5和PM10中分别为5.29和5.19g/kg.薪柴燃烧EC的排放因子最高,其在PM2.5和PM10 中的排放因子分别为1.065和1.126g/kg.块煤两种粒径上EC的排放因子略低于薪柴.蜂窝煤EC的排放因子最低,比薪柴低300倍左右,玉米秸秆EC的排放因子也要比薪柴低10倍左右.碳组分是块煤,秸秆,薪柴排放颗粒物的主要成分,其含量在40%~60%之间,该值比蜂窝煤高3倍.四种燃料对应的OC/EC比值差异很大,薪柴和块煤燃烧排放颗粒该值为3~6,秸秆和蜂窝煤燃烧排放颗粒其值高达30~50.     

天津近岸海域大气颗粒物无机组分季节变化及源析

2006~2007年在天津近岸海域分4个季节走航采集了不同粒径大气颗粒物样品,分析了其质量浓度以及元素、离子和碳等化学组成,并应用富集因子以及特征化合物比值对其来源进行了探讨.结果表明,天津近岸海域TSP,PM10和PM2.5的质量浓度分别为(294.98±3.95),(279.87±17.53),(205.50±38.13)μg/m3,且呈现出明显的季节变化,秋季颗粒物浓度最高,冬季次之,夏季最低. TSP、PM10和PM2.5中总元素浓度分别为48.76, 47.94,32.08 μg/m3. TSP中含量最高的离子是Na+, PM10和PM2.5中含量最高的离子是Cl-. 3种不同粒径中OC浓度秋、冬两季均明显高于春夏两季. Al/Fe的比值分析结果表明,春季TSP的主要来源为土壤尘,秋、冬季PM10和PM2.5主要受燃煤的影响. Cu、Zn和Pb的富集系数较高,其中Pb在冬季PM10中富集达到最高为741.3. NO3-/SO42-的变化范围为0.28~0.85,春夏季该比值较高于秋冬季,反映了该海域同时受燃煤与机动车污染的影响.OC/EC变化范围为2.13~5.58,表明该海域气溶胶中存在着大量二次有机碳.     

Testicular DNA synthesis inhibition—an in vivo system for the detection of mutagenic and carcinogenic chemicals

By binding covalently to DNA chemical mutagens and carcinogens inhibit replication, which can be measured as a decrease in thymidine incorporation into DNA. This DNA synthesis inhibition (DSI) has been determined in testicular cells of mice for a large number of compounds and has been found to correlate very well with their known mutagenic and carcinogenic properties.

Not only could this test give a qualitative answer about potential carcinogenicity or mutagenicity, but, with regard to its in vivo characteristics, could furthermore give an indication of the carcinogenic and mutagenic potency and thus be of use in the risk evaluation of chemical substances; the relationship between the DNA synthesis inhibition and the underlying alkylation of guanine ‐0⁶ by different methylating agents is demonstrated.

As toxic effects decrease thymidine incorporation, too, means are discussed for distinguishing between “true”;, mutagenic, and “false”;, cytotoxic, DNA synthesis inhibition.

In conclusion, the implications of including the DSI‐test in a battery of mutagenicity tests are outlined.