成都市餐饮源大气污染物排放清单研究

为全面、准确地获得成都市餐饮源大气污染物排放清单,针对成都市社会餐饮、家庭餐饮和食堂餐饮分别选择监测对象进行细颗粒物(PM2.5)、非甲烷总烃(NMHCs)、油烟、氮氧化物(NOx)、SO2和CO 6种大气污染物排放浓度监测.分别按照用油量、就餐人次和灶头风量3种核算依据计算了6种大气污染物的排放因子,并计算成都市餐饮...     

涂层大气腐蚀的模糊综合评定

此文将模糊理论应用于涂层的大气腐蚀试验,针对对比性腐蚀试验结果,提出了涂层保护性能大气腐蚀模糊综合评定方法。本法具有简捷、迅速、准确等优点。     

润湿时间统计方法研究

根据日记相对湿度曲线，本文采用了五种方法统计江津地区1998年逐月的润湿时间；五种方法的区别主要在于：(1)相邻两点时间间隔不同，方法2、方法3相邻两点间隔1h，方法4、方法5相邻两点间隔6h；(2)若相邻两点的相对湿度值一个高于80％，另一个低于80％时，则采用了三种不同的方法计算从低点到高点相对湿度低于80％的时间，方法1直接从曲线读取，方法2、方法4则从相邻两点的相对湿度值计算获得，方法3、方法4则取相邻两点间隔时间的一半。方差分析表明五种方法之间没有显著差异，可直接利用国家气象局发布的全年每天2、8、14、20点的相对湿度来统计润湿时间。     

南京市典型地区大气多环芳烃污染特征及健康风险评价

采用气相色谱-质谱法,于2016年9月和12月对南京市2个典型地区大气中16种多环芳烃(PAHs)的质量浓度进行分析,并开展了PAHs组成特征、来源解析及人体健康风险评价研究。结果表明,工业区(六合区)和生活区(江宁区)大气(气态和可吸入颗粒态)中16种PAHs的质量浓度分别为914.82和712.27 ng/m~3,苯并[a]芘毒性等效浓度分别为274.1和309.84 ng/m~3,且呈现冬季高、秋季低的特征。比值法源解析结果表明,燃煤污染是六合区PAHs污染主要来源,而江宁区主要表现为交通污染。人体健康风险评价结果表明,六合区和江宁区人群通过大气吸入PAHs的超额致癌风险分别为5.17×10~(-5)和5.85×10~(-5),均略高于可接受水平10~(-6)。     

兰-白城市群主要大气污染物网格化排放清单及来源贡献

甘肃兰-白城市群为我国西北地区重要的重工业基地,大气污染物排放总量较大.研究高空间分辨率的污染物排放清单对于区域空气质量预报预警、减排方案模拟研究及大气污染防治等具有重要的科学意义.本文以兰州和白银为主要研究区域,基于研究区域污染源排放及统计年鉴等数据资料,建立了兰（2015年）-白（2016年）城市群7种（类）主要大气污染物网格化排放清单,并对其空间排放特征以及排放源贡献进行了详尽地讨论分析.结果表明,兰-白城市群7种主要污染物年排放量分别为：NO_x 2.22×10⁵ t、NH₃ 4.53×10⁴ t、VOCs 7.74×10⁴ t、CO 5.62×10⁵ t、PM₁₀ 4.95×10⁵ t、PM_2.5 1.91×10⁵ t和SO₂ 1.37×10⁵ t.其中CO的排放量最大,NH₃的排放量最小.本清单与北大和清华MEIC清单对比结果表明,交通源排放3个清单一致性较高,CO排放总量和其工业源排放与北大和清华MEIC清单排放源相差30%~40%,推测原因主要为清单计算过程中排放因子、分辨率和数据年份的差异.本清单网格化空间分布显示除NH₃外的其他6种（类）污染物,排放主要集中在市区,排放源中工业非燃烧过程源均为最大贡献占比,NH₃的主要贡献源是氮肥的施用及禽畜排放,其污染分布受耕地分布等因素影响较大.因此,减少工业非燃烧过程源、整合优质高效电力供应、使用清洁能源、严格控制工地扬尘、工业粉尘和做好城区绿化等,能有效地降低兰-白城市群NO_x、VOCs、CO、PM₁₀、PM_2.5和SO₂这6种（类）主要污染物的排放.NH₃的减排则主要可从控制氮肥的使用及减少禽畜排放两方面考虑.本研究还利用蒙特卡洛法分析了排放清单的不确定性,NH₃的不确定性最大为-31%~30%,CO的不确定性最小为-18%~16%,清单整体可信度较高.     

青岛近海不同污染过程下大气颗粒态氮磷浓度分布特征

2018年3月~2019年10月在青岛近海连续采集了大气气溶胶样品,测定出样品中溶解无机氮（DIN）、溶解无机磷（DIP）、溶解态总氮（DTN）、溶解态总磷（DTP）、总氮（TN）和总磷（TP）的浓度分别为（7.13±6.59）μg·m^-3、（17.42±9.88）ng·m^-3、（8.34±7.03）μg·m^-3、（25.59±13.67）ng·m^-3、（10.68±10.59）μg·m^-3和（76.34±51.79）ng·m^-3.结果表明,受排放源强度、气团来源和气象条件等因素影响,采样期间气溶胶中不同形态氮磷浓度变化范围较大,DIN、DTN和TN呈现秋季浓度最高,春季和冬季次之,夏季浓度最低的季节变化特征;DIP、DTP浓度与氮组分具有相似的季节变化,表现为秋季高,夏季低,而TP浓度在春季最高,夏季最低.霾天气溶胶中不同形态氮磷浓度较晴天对照天均显著增加,DIN、DTN和TN较对照天分别提高了4.3、3.8和4.5倍,而DIP、DTP和TP较对照天分别提高了1.9、1.9和1.2倍,但不同时期霾天样品的氮组分浓度增长幅度相差较大,其中采暖期与非采暖期霾天气溶胶中DIN/DTN的值分别为（92.65±4.09）%和（80.52±8.42）%,较对照天分别提高了8.87%和4.83%;而采暖期与非采暖期霾天气溶胶中DTN/TN值分别为（73.41±12.18）%和（80.36±4.72）%,较对照天分别降低了13.35%和5.92%.霾天气溶胶中DIP占DTP的比重较对照天仅提高了1.47%,但变化较为复杂,随霾天不同而有较大差异;受气团来源、相对湿度和大气酸化过程等因素影响,气溶胶中DTP/TP的值较对照天提高了10.58%.受沙尘事件影响的气溶胶中DIN、DTN和TN的浓度较对照天分别提高了2.5、2.6和2.6倍,DIP、DTP和TP的浓度较对照天分别提高了4.0、2.8和7.2倍.     

基于多源探测的南京市大气污染状况分析

南京市作为长三角地区的核心城市之一,工业发达,大气污染状况较为严重.为深入研究南京市污染状况,利用MODIS以及CALIPSO的气溶胶产品对南京市2011-2019年气溶胶特性进行分析,并基于地基反应性气体分析仪数据分析了冬季南京市大气中4种常见反应性气体（SO₂、NO、NO₂、O₃）的体积分数时序状况.结果表明:①南京市2011-2019年气溶胶光学厚度（AOD）整体呈下降趋势,冬季AOD值可达0.7,污染程度为四季中最高,且气溶胶以粗粒子和吸收性粒子为主.②南京市近地层大气（2 km以内）以大粒子和不规则颗粒物为主,2~6 km高度层内细粒子与规则颗粒物的占比逐渐增多,且2~6 km高度层内粒子的体积大小变化不大.③冬季4种常见的反应性气体中,φ（NO）在大气中的变化最为显著,且最高值可达160×10-9,φ（NO₂）与φ（O₃）在大气中的变化趋势相反.由于排放限制措施、工厂脱硫措施的推广以及光化学反应的影响,导致φ（SO₂）较低,仅在3×10-9左右.结合OMI卫星观测数据发现,受新冠肺炎疫情下工厂停工的影响,2020年初南京市φ（NO_x）维持在较低水平.研究显示,近年来南京市颗粒物污染状况有所改善,但仍需注意粗颗粒物的排放,需严格控制工厂气态污染物,尤其是NO_x的排放.