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61.
保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(SO2)、ρ(NO2)分别为(138±96)(84±66)(29±23)和(50±24)μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ(CO)较2016年下降了14.0%;ρ(O3)较2016年增长了25.2%.ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(NO2)和ρ(O3)分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ(SO2)和ρ(CO)未超标.②除ρ(O3)外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM2.5污染最为严重,春季PM2.5~10(粗颗粒物)污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ(PM2.5)约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团(占比为21.7%~60.0%)远距离传输和正南方向气团(占比为34.8%~50.5%)近距离传输的影响.④PSCF(潜在源贡献因子分析法)和CWT(浓度权重轨迹分析法)分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM2.5的主要潜在源区.研究显示,PM2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输. 相似文献
62.
近年来银川市冬季重污染过程频发,为明确银川市冬季PM2.5重污染的特征,分析其主要来源及成因,于2016年12月-2017年1月在银川市选取3个采样点开展PM2.5的样品采集与化学组分分析,利用CMB(化学质量平衡)模型对银川市冬季PM2.5进行来源解析,对比分析了重污染日与非重污染日污染特征的差异.结果表明:①银川市冬季重污染日ρ(PM2.5)[(181±33.6)μg/m3]是非重污染日的2.1倍;重污染日和非重污染日的ρ(NO3-)/ρ(SO42-)均小于1,表明燃煤仍是银川市冬季PM2.5的重要来源.银川市冬季PM2.5中ρ(SOC)为(14.4±7.34)μg/m3,约占ρ(OC)的65.2%.②与非重污染日相比,重污染日人为源无机元素As、Pb、Cd和Zn质量浓度在ρ(PM2.5)中的占比分别升高33.2%、18.4%、9.8%和2.9%,表明银川市冬季重污染主要受人为源贡献影响.③源解析结果表明,燃煤源、机动车尾气源、二次离子源和扬尘源是银川市PM2.5的主要污染源,与非重污染日相比,重污染日机动车尾气源的贡献率明显降低.研究显示,银川市冬季重污染受人为源污染物排放的影响较大,燃煤源是银川市冬季PM2.5的重要来源. 相似文献
63.
反硝化作用是地下水硝酸盐污染去除最重要的过程.由于水文地质条件和水文地球化学环境的复杂性和不确定性,精准测定含水层反硝化速率是反硝化过程的研究难点.选取潮白河冲洪积扇中部中国环境科学研究院地下水创新野外基地作为研究区,基于野外原位试验和15N同位素示踪法提出一种含水层反硝化速率的测定方法.该方法综合体现了研究区实际水文地质条件和水文地球化学环境对反硝化作用的影响,并充分考虑了硝酸盐在含水层中稀释弥散作用对计算结果的影响.结果表明:①潮白河冲洪积扇中部某地地下26~28 m处于还原环境,含水介质以粉细砂为主,ρ(NO3-N)平均值为2.77 mg/L.②地下26~28 m反硝化速率在349.52~562.99 μg/(kg·d)(以N计,下同)之间,平均值为450.31 μg/(kg·d).通过与研究区含水介质、采样深度和硝酸盐背景值相似的国内外案例对比研究,初步评估结果处于合理区间.③测试结果具有一定不确定性,主要来自忽略中间产物NO2-和NO的计算方法、扰动采样方法、N2O的操作规范程度及采样频率等方面.研究方法为测定含水层硝酸盐速率研究提供了新的思路,研究结果可为地下水中硝酸盐转化过程机理研究、地下水硝酸盐污染修复及风险管控提供关键的理论支撑数据. 相似文献
64.
为研究大气边界层中上层大气颗粒物的数浓度谱分布特征及气团来源的影响,于2018年6月利用3080型SMPS粒径谱仪对武当山14.6~660 nm颗粒物数浓度谱进行观测,分析和探讨了其数浓度谱分布及日变化特征,并结合后向轨迹、潜在源贡献因子法(PSCF)与浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨对武当山颗粒物数浓度影响较大的外源输送路径和贡献源区.结果表明:①武当山大气颗粒物主要以爱根模态为主,平均数浓度为2 500个/cm3,积聚模态、核膜态平均数浓度分别为2 265、359个/cm3,3种模态数浓度分别占总数浓度的48.79%、44.21%、7.01%.②在新粒子生成日,核膜态数浓度于10:00开始上升,11:00—17:00的核膜态数浓度相对较高,约2 000个/cm3.新粒子生成日ρ(SO2)与ρ(O3)的日变化趋势均与核模态数浓度较为相似,表明SO2和O3参与光化学反应后的产物(硫酸及有机物)有利于新粒子的生成与增长.新粒子生成日风速、温度均大于非新粒子生成日,但相对湿度较低.③在东部及局地气团影响下大气颗粒物主要以积聚模态为主,数浓度分别为2 311和2 596个/cm3;核模态、爱根模态数浓度在受西北气团影响时最大,数浓度分别为806和3 078个/cm3.④潜在源区分析表明,影响武当山积聚模态数浓度的主要源区为十堰市本地及襄阳市,二者贡献值在840个/cm3以上.研究显示,武当山颗粒物主要以爱根模态为主,颗粒物数浓度日变化主要受大气边界层发展及山谷风的影响,较高的ρ(SO2)与ρ(O3)以及高温、低湿及较大的风速均有利于新粒子的生成,周边城市的区域性传输对武当山颗粒物的影响较大. 相似文献
65.
为研究长三角背景点夏季PM2.5污染特征,于2018年5月30日—8月15日在上海市崇明岛对PM2.5样品进行昼夜采集,并对其中水溶性无机离子(Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+)进行了分析.运用PSCF(潜在源贡献)方法判别污染物排放源区,并结合PCA(主成分分析)和PMF(正交矩阵因子)源解析探究PM2.5来源.结果表明:①观测期间崇明岛ρ(PM2.5)平均值为(33±21)μg/m3,低于GB 3095—2012《环境空气质量标准》一级标准限值(35 μg/m3),但在部分时段存在显著超标现象,ρ(PM2.5)最高值在120 μg/m3以上.②水溶性无机离子质量浓度平均值为(14±9.3)μg/m3,占PM2.5的42.4%,其中SNA(SO42-、NO3-、NH4+三者统称)为主要离子,占水溶性离子总质量浓度的85.7%.③n(NH4+)/n(SO42-)(NH4+与SO42-的摩尔浓度比)显示,清洁期〔ρ(PM2.5) < 15 μg/m3〕呈贫铵状态,过渡期〔15≤ρ(PM2.5)≤35 μg/m3〕和污染期〔ρ(PM2.5)>35 μg/m3〕均呈富铵状态;过渡期SNA主要以NH4HSO4和NH4NO3形式存在,而污染期则主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在.④通过对两次典型污染事件进行离子相关性分析和PSCF分析发现,E1污染事件(5月30日—6月8日)为局地生物质燃烧型污染事件,E2污染事件(7月23日—8月1日)为区域传输污染事件.源解析结果进一步表明,两次典型污染事件期间气态污染物的二次转化对PM2.5的贡献最显著,贡献率分别为62.8%和59.8%;其次是生物质燃烧,其贡献率分别为32.5%和20.1%;E2污染事件期间海盐源对崇明岛PM2.5贡献率较高(16.6%),远超过E1污染事件期间对PM2.5的贡献率(2.7%).研究显示,区域输送对崇明岛PM2.5有显著贡献,二次颗粒物累积是崇明岛PM2.5超标的主要原因. 相似文献
66.
为了解深圳市龙岗区大气颗粒物中多溴联苯醚的污染状况,于2017年1月、4月、8月和11月分别采集龙岗区大气颗粒物样品.利用气相色谱-质谱联用仪(GC/MS)对深圳市龙岗区4个功能区(工业区、商业区、居民区和生态区)的80个大气颗粒物样品进行检测,得到PBDEs(多溴联苯醚)8种单体(BDE-28、BDE-47、BDE-99、BDE-100、BDE-153、BDE-154、BDE-183、BDE-209)的质量浓度,同时研究了大气颗粒物中PBDEs质量浓度的时空分布特征.结果表明:①深圳市龙岗区大气颗粒物中ρ(∑8PBDEs)(∑8PBDEs为PBDEs 8种单体的加和)范围为0.07~77.80 pg/m3,ρ(∑8PBDEs)年均值为(6.86±14.17)pg/m3.ρ(BDE-209)范围为0.01~76.23 pg/m3,年均值为(5.10±13.58)pg/m3,BDE-209为主要污染单体.② 4个功能区的ρ(∑8PBDEs)平均值大小顺序依次为工业区(13.65 pg/m3)>商业区(7.75 pg/m3)>生态区(3.95 pg/m3)>居民区(2.19 pg/m3),工业区是环境空气颗粒物中PBDEs的主要污染区.③ ρ(∑8PBDEs)平均值的季节性变化规律为春季(13.32 pg/m3)>冬季(9.18 pg/m3)>秋季(2.17 pg/m3)>夏季(1.51 pg/m3),符合深圳市亚热带海洋季风气温和气候对环境空气中颗粒物质量浓度的影响规律.研究显示,深圳市龙岗区大气颗粒物中PBDEs质量浓度处于较高水平,污染严重,建议减少含PBDEs产品的生产、使用和运输等活动,或找到更利于环境安全和人体健康的替代品,降低PBDEs对该地区的污染. 相似文献
67.
为研究厦门市冬季不同PM2.5污染情境与气象条件和气团轨迹路径特征的关系,结合PM2.5观测数据,使用AGAGE(Advanced Global Atmospheric Gases Experiment)统计方法识别2014—2018年冬季厦门市PM2.5观测值、基线值和污染值情境,通过气象数据统计和气团后向轨迹聚类对不同PM2.5污染情境下气象条件和气团轨迹路径特征进行探究.结果表明:①厦门市冬季不同PM2.5污染情境下,ρ(PM2.5)及PM2.5污染值情境时长占比均呈波动中下降的趋势,具体表现为冬季PM2.5观测值、污染值和基线值情境下,ρ(PM2.5)平均值分别从2014年的42.2、90.7、16.4 μg/m3降至2018年的26.3、56.9、8.8 μg/m3,冬季PM2.5污染值情境时长占比从2014年的10.2%降至2018年的3.0%.②冬季PM2.5污染值情境下气象要素呈低风速、低气压、高温度、高相对湿度的特征.③冬季到达厦门市的气团轨迹路径中,局地路径由于大气条件稳定易累积形成PM2.5污染;偏北路径和西北路径易从临近省份携带污染物输入导致PM2.5污染,属于重要的外源污染输入路径;沿海路径和偏西路径均属于清洁路径,但沿海路径易在福建省北部与偏北路径重合形成污染输入,加强了偏北路径的污染物输送能力.研究显示,近年来厦门市冬季PM2.5污染有明显减弱趋势,但不利的气象条件和外来污染输入仍会造成PM2.5污染的发生. 相似文献
68.
为探究德州市采暖季环境空气中含氮/硫物质的污染特征、气-粒分配规律及影响因素,对2017年11月10日—2018年3月15日德州市市区环境空气监测站在线离子色谱分析仪监测的水溶性离子及气态前体物质量浓度的小时数据进行了分析.结果表明:①德州市环境空气监测站ρ(NO3-)、ρ(SO42-)和ρ(NH4+)平均值分别为(18.36±18.55)(12.74±10.92)(9.60±8.75)μg/m3,在2018年1月三者均达到最高值;对比PM2.5及气态含氮/硫物质的质量浓度发现,ρ(PM2.5)和ρ(SO2)在2017年12月、2018年1月和2018年2月的月均值均较高,而ρ(SO2)与ρ(SO42-)、ρ(NH3)与ρ(NH4+)均在日间(08:00—17:00)出现波峰.②对颗粒态和气态含氮/硫物质质量浓度日均值进行双变量相关分析发现,ρ(SO42-)、ρ(NO3-)、ρ(NH4+)两两之间的相关系数均高于0.75,表明二次离子的形成机制相似;而ρ(NH3)、ρ(NO2)、ρ(NO)、ρ(SO2)两两之间均不存在显著相关,说明这些气态前体物来自不同的局部排放源.③过剩NH3指数(FN)平均值为0.49±0.16,说明采样时段大气处于富氨环境,过剩的NH3会与气态HNO3生成NH4NO3,因此NO3-气溶胶的形成主要受HNO3的影响或限制.④相对湿度是影响ρ(PM2.5)最重要的气象因素,高湿环境会促进二次离子的转化.研究显示,冬季采暖排放会增加环境空气中含氮/硫物质的质量浓度,气象因素(尤其是相对湿度)对含氮/硫物质的气-粒分配也有一定影响. 相似文献
69.
为厘清包括二次有机气溶胶(SOA)在内的深圳市区PM2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物(WSOM)质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM2.5平均质量浓度为26μg/m3,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片(CO2+)作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧(WSOO)用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键. 相似文献
70.
真菌修复砷污染土壤是一种能够有效吸附固化环境中砷的重要措施.生物炭作为目前修复重金属的热点,其多空疏松的结构、较高的离子交换量、丰富的有机碳含量等都说明了其在土壤修复中的地位.为了探究生物炭与青霉菌在修复砷污染土壤的同时对土壤中微生物活性及其多样性的影响,在室内孵育条件下,运用Biolog法研究了3×3随机区组试验(3个生物炭梯度分别为0%、2%、4%,3个青霉菌梯度分别为0%、10%、20%)下土壤微生物对不同类型碳源的利用能力以及多种功能性指数的影响.结果表明:①添加青霉菌与生物炭后,土壤中有效砷含量较对照组显著下降,从而影响其微生物群落功能多样性.②砷污染土壤中微生物群落功能多样性、碳源利用丰富度随生物炭浓度梯度的升高呈先升后降的趋势.③高接菌量(20%)与低接菌量(10%)对砷污染土壤中微生物群落功能多样性的影响没有显著性差异.④2%生物炭与10%青霉菌处理土壤中微生物群落功能多样性、碳源利用丰度最高.⑤青霉菌对胺类及少部分酸类碳源的利用能力较弱(AWCD < 0.5,AWCD为Biolog微平板孔中溶液吸光值平均颜色变化率),对氨基酸类中大部分碳源以及脂类碳源的代谢能力较强(AWCD>1.0),对糖类、酚酸类的代谢能力稍弱(AWCD为0.3~1.0),青霉菌对D-半乳糖醛酸、L-天冬酰胺酸、L-丝氨酸、L-精氨酸、r-羟基丁酸这5种碳源的利用率最高(AWCD>1.2).研究显示,低浓度生物炭可增加砷污染土壤中微生物群落多样性,生物炭含量的继续增加会对微生物产生抑制作用;青霉菌添加到砷污染土壤后,会显著提升砷污染土壤中微生物的群落功能多样性,改善砷污染土壤中微生的物群落结构;青霉菌的优势碳源大多为植物根系分泌物,可为后续青霉菌与超积累植物复合修复砷污染土壤提供参考. 相似文献