深圳大运会期间大气中多环芳烃的特征及消减情况研究

深圳大运会期间,利用大流量主动采样器对深圳市5个点位进行大气样品采集,检测其气相及颗粒相中总的多环芳烃(PAHs)浓度以及与2010年夏季的监测数据进行比较,研究PAHs通过各种空气质量保障措施实施后的消减情况.结果表明,大运期间5个点位∑PAHs变化范围为15.80~62.09ng/m3,平均值30.77ng/m3,与2010年夏季相比,PAHs平均消减28%;大运期间PAHs单体中均以3~4环为主,平均占总浓度的88%;通过特征分子比值法推断大运期间机动车尾气排放是PAHs的主要来源,但是柴油车尾气排放和燃煤电厂废气排放的贡献比率增加;大运期间∑BaPeq比2010年夏季降低36%,BaP浓度以及∑BaPeq浓度都低于我国环境空气中对BaP的限值标准;呼吸致癌风险评价表明,大运期间为每百万人致癌3.8例,2010年夏季为每百万人致癌7.3例,致癌风险下降48%.     

主成分分析和GIS技术在沈阳大气环境时空特征研究中的应用

在广泛收集整理相关资料和数据基础上,运用主成分分析法和GIS SuperMap技术对沈阳市2002—2010年大气污染物SO2、NO2、PM10年均值和8个环境监测站点2002—2010年的SO2、NO2、PM10年均值进行分析,结果表明:在时间变化方面,大气主要污染物的年均值在逐年下降,大气质量在近9年间逐渐转好,2007—2009年污染指数的月平均值变化曲线清晰呈现出两头高中间低的"U"字型变化趋势;在空间变化方面,从市中区到近郊区再到远郊区有逐渐减弱的趋势,市中心的太原街、小河沿的环境质量逐年转好,但市郊区的环境质量在逐年下降。     

广州地区紫外辐射特征和模式对比分析

根据中国气象局广州热带海洋气象研究所的紫外观测数据,研究了广州的紫外辐射季节变化,结果表明,2005年和2006年广州各月份紫外辐射强度的极值的最大值都出现在7月,2006年的达到了55.48W/㎡,极值的最小值也都出现在1月,2005年最小只有23.17W/㎡.利用NCAR(美国大气研究中心)的TUV模式,模拟研究了2005年11月16~29日一次从清洁到灰霾过程的典型个例,模拟的结果与实际观测基本一致,模式研究表明,在污染较轻时,TUV模式能够很好的模拟晴天紫外辐射的日变化,模式与实测之间有约7%~15%的误差. 随着污染的加剧,模式的偏差也变大.气溶胶对紫外辐射的影响相当大,在气溶胶污染严重时可使紫外辐射降低40%,气溶胶对紫外辐射的短波谱也有较大的影响,随着污染的加重,对紫外辐射的短波衰减会加强.     

北京不同污染天气PM_(2.5)和PM_(10)染毒对大鼠生理病理参数的影响

为探讨北京不同污染天气大气可吸入颗粒物PM_(10)和细颗粒物PM_(2.5)污染对雄性大鼠血常规、氧化损伤、炎症反应和肺组织的影响,将64只雄性8周龄Wistar大鼠随机分为8组,分别为2个对照组(空白组和生理盐水组)和6个染毒组(清洁、雾霾及沙尘暴3种不同天气的PM_(10)染毒组和PM_(2.5)染毒组),每组8只。用2015年3月—5月在北京南海子麋鹿苑采集的清洁、雾霾和沙尘暴3种不同天气的PM_(10)和PM_(2.5)制备悬液,分别采用气管滴入PM_(10)和PM_(2.5)悬液作为染毒组,空白对照组不做任何处理,生理盐水对照组采用气管滴注生理盐水。急性染毒24 h后处死大鼠。采集血液测定18个血常规指标,分析肺泡灌洗液(BALF)中转化生长因子-β1(TGF-β1)、乳酸脱氢酶(LDH)、总抗氧化能力(T-AOC)、白介素-6(IL-6)及肿瘤坏死因子-α(TNF-α)的含量,并在高倍显微镜下观察肺组织和气管病理形态变化。同时,对PM_(10)和PM_(2.5)中的水溶性离子、有机碳/元素碳、16种多环芳烃和7种重金属等元素进行了测定,并分析了各组分与大鼠生理病理指标的相关性。结果表明:清洁、沙尘暴天气的PM_(10)和雾霾天气的PM_(2.5)急性染毒导致大鼠白细胞系参数即免疫力显著下降。污染天气颗粒物染毒后大鼠BALF氧化炎症因子的改变表明呼吸系统受到感染:沙尘暴和清洁天的PM_(10)染毒均显著提高了TGF-β1,雾霾PM_(10)染毒后IL-6和LDH有一定程度升高。3种天气颗粒物染毒对肺和气管造成的组织病理伤害各有特点,但PM_(2.5)伤害程度普遍大于PM_(10)。染毒颗粒物粒径大小,其化学成分类别、浓度是造成大鼠血常规指标变化、氧化炎症反应和组织学病变的可能原因。     

大气细颗粒物对小鼠T淋巴细胞亚群的影响

大气颗粒物对肺免疫系统有潜在毒性作用,打破免疫系统平衡,大气颗粒物成分中危害首当其冲的是大气细颗粒物(PM_(2.5)),为研究大气细颗粒物引起的机体T淋巴细胞中Th1/Th2免疫失衡方向。本研究通过免疫组化实验方法检测暴露后小鼠肺组织中T淋巴细胞的表达,进一步采用流式细胞术检测大气细颗粒物气管滴注后小鼠肺脏淋巴细胞中Th1/Th2比例。暴露组小鼠肺组织免疫组化研究结果提示浸润细胞区有大量的CD4~+T细胞,中高剂量暴露组小鼠肺组织中淋巴细胞亚群Th1/Th2比例向Th1偏移。大气细颗粒物影响免疫失衡,使T淋巴细胞向Th1漂移。     

一种基于小波变换和LSTM的大气污染物浓度预测模型

针对现有大气污染物浓度预测模型存在预测精度不高、污染物种类单一等不足的问题,通过小波分解将高维大气污染物数据转换为低维数据,再对分解序列建立长短期记忆网络（LSTM）预测模型,最后通过小波重构将分解序列重构为污染物时间序列,建立了1种基于小波变换（WT）的LSTM大气污染物预测模型（WT-LSTM）,用以预测目标区域内的次日平均ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）。采用长沙市2015—2018年10处国控站点的数据进行验证,结果表明:相对于LSTM、多元线性回归（MLR）和基于WT的WT-MLR模型,WT-LSTM的均方根误差和绝对平均误差均下降了50%,其对PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和O₃的污染等级预测准确率均在80%以上。     

基于MODIS的长三角地区气溶胶时空变化规律及其气象解释

基于2008—2017年的MODIS气溶胶光学厚度(AOD)数据、实测气象观测数据,探究了长三角地区的AOD时空分布规律,并分析了AOD与多个气象要素的相关性,以对AOD的时空变化作出合理的气象解释。结果表明:1)从时间分布来看,长三角地区年均AOD呈周期性波动变化趋势,2011年出现峰值0.83,2014年AOD开始迅速下降,至2017年达到最低,较2014年相比下降22.8%,这与政府实施的固体颗粒物控制排放政策有关;每年夏季(6,7月)AOD出现最大值,这主要是海洋上大量的海盐气溶胶颗粒和水汽扩散到内陆地区造成的。2)从空间分布来看,长三角AOD高值区均分布在江苏南部以及徐州一带,2014年以来AOD高值范围逐步缩小;浙江地区AOD明显低于苏沪地区,这与浙江地势高起伏较大密切相关。3)从相关性方面来看,AOD变化与气温、相对湿度变化之间呈较好的正相关性,而与风速的相关性较复杂,这可能受风向的不确定影响;夏季气温高、湿度大,因此出现大范围的AOD高值区;冬季气温低、空气中水汽含量低,固体颗粒物对于AOD贡献率较大,因此冬季AOD变化能够在一定程度上反映空气污染状况。该研究结果可为长三角地区气溶胶评估、空气质量归因分析、空气质量改善等相关研究提供参考。     

基于GC-QTOF/MS的大气中有机污染物的非靶标筛查及半定量分析

本文借助气相色谱-四极杆飞行时间质谱仪(GC-QTOF/MS)开展了大气中有机污染物的非靶标筛查,并对识别出的特征污染物进行半定量分析.基于高分辨质谱数据库和NIST质谱数据库的匹配,样品中共识别出139种污染物,主要以多环芳烃(PAHs)及其衍生物、邻苯二甲酸酯(PAEs)为主;除此之外,还识别出多种尚未受到监管的杂环类化合物,例如苯并噻唑、四甲基哌啶酮、1-甲基-2吡咯烷酮、氧杂蒽等.识别出的有机污染物半定量浓度为288 ng·m-3,其中大气常规监测的16种PAHs的浓度是18.1 ng·m-3,仅占总浓度的6.28％.PAEs的浓度为44.6 ng·m-3,邻苯二甲酸二丁酯(DBP)的浓度最高(14.8 ng·m-3).以含氮、氧、硫为主的杂环化合物浓度是47.9 ng·m-3,其中苯并噻唑浓度最高,为9.51 ng·m-3;其次是1-甲基-2吡咯烷酮、四甲基哌啶酮、尼古丁和二苯并呋喃,浓度分别为9.22、8.78、5.11、4.15 ng·m-3.本研究展示了高分辨质谱技术在未知物识别中的优势,并对识别出的特征污染物进行了半定量分析,其结果能够为后期污染物的风险评估提供借鉴意义.     

近3年西双版纳州勐腊县大气污染基本特征及污染原因分析

对西双版纳州生态环境局勐腊分局2017年8月-2020年8月逐日空气质量数据的分析表明,2-4月是勐腊县空气质量指数（Air Quality Index,AQI）频繁达到二级及以上的时段,空气质量分指数（Individual Air Quality Index,IAQI）能够达到二级及以上标准的污染物为PM_2.5、PM₁₀、O₃、SO₂中的一种或几种,PM_2.5、PM₁₀污染较为严重,PM_2.5对空气质量的影响最大,可使空气质量达到重度污染,混合污染出现比例远大于单一污染.2019、2020年3-4月勐腊县轻度及以上连续污染日数超过5 d的5次过程中,4次污染过程的主要潜在源区在勐腊上风方向老挝西北部及泰国与其相邻的区域,权重潜在源贡献因子（Weight Potential Source Contribution Function,WPSCF）大于0.6的区域与同年3、4月泰国西北部、老挝西北部的火点密集区有较好的对应关系,4次污染过程与老挝西北部及泰国与其相邻区域的生物质燃烧关系密切;1次污染过程的主要潜在源区主要在当地,当地建筑施工、交通运输、生物质燃烧和餐饮行业细颗粒物的排放会导致勐腊县空气质量出现明显下降.为验证勐腊县连续污染过程受到了周边国家烧荒的影响,利用逐日气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Thickness,AOT）对2020年3月23-4月9日的污染过程进行了个例分析,发现AOT大值区位于勐腊上风方向,高浓度污染物持续稳定地向勐腊传输导致勐腊出现持续重污染.