神秘的史前巨鳄

在美国缅因州的一个古湖,发生了一起神秘死亡事件,死者死得奇惨无比,身上留有奇大无比的动物齿印。一个美丽的女古生物学家听到这件事情后,特地赶到现场进行调查。古生物学家通过调查认为,在平静的湖水下一定有只巨大的“怪物”,后来,她和她的同伴发现了一只巨大无比的史前大鳄鱼。突然,这只史前的大鳄鱼开始肆无忌惮地大开杀戒,搞得人人自危……     

三江平原地貌因子及其主要环境地质问题

地貌因子有其不可替代的作用和功能,是决定环境的主要因子,是生态地质环境中最积极最活跃的主导支力条件;是生态平衡的重中之重;是生态地质环境的基础,并影响其它因子或成份.如地貌因子或成份发生了变化,其它因子或成份就会发生一系列连锁反应;地貌因子发生变化或失去平衡,其它因子也会发生变化或失去平衡.文本论述了三江平原地貌特征,详细地分析了地貌的作用,阐明了有关地貌的主要环境地质问题.     

弥散性石棉的污染及除去技术

石棉已在许多领域得到应用,特别是作为建筑材料,由于其具有作为工业材料的优良特性——不导电,化学性质稳定及不可燃性,所以直到1975年,仍把石棉作为屋顶和墙体的喷涂材料.在许多其它的产品中也都使用了石棉.事实上,自1920年起,人们就已认识了石棉,1950年,又发现石棉可引起肺癌和间皮瘤.1972年,日本根据"工业安全和健康法",颁布了一些有关石棉的法规.随着人们对石棉的危害性认识的增加,及对石棉的危害性没有阈值的医学观点的认识,为防止污染,世界各国纷纷颁布各种有关使     

重庆太阳辐射浅析

前言1989年12月15日至1990年1月15日,重庆"雾害研究"课题组进行了为期一个月的综合观测.本文根据珊瑚坝和广阳坝两个测点的辐射定时观测资料,对两地在雾日和无雾日的辐射值进行了对比分析,其中珊瑚坝作为重庆市区的代表点,广阳坝作为郊区的代表点.两个观测点均位于长江中心小岛,珊瑚坝海拔167m,测点下垫面以河沙、鹅卵石为主;广阳坝海拔187m,测点下垫面为沙质     

碳达峰约束下减污降碳的协同增效及其路径北大核心CSCDCSSCI

2030年高质量碳达峰是如期实现2060年碳中和的根本基础。该研究以中国280个地级市为研究对象,样本截取时间为2006—2019年。以2030年前实现碳达峰为刚性约束,提出“共生-共治-共享”的分析逻辑,聚焦碳排放与大气污染共生排放特征,在碳达峰年度目标量化分解、碳排放与大气污染双重损益偏离识别的基础上,考察了碳达峰目标对碳排放损益偏离、大气污染损益偏离的减污降碳协同增效的共治效应及共享路径。研究发现:①碳达峰目标发挥了显著的减污降碳协同增效作用,能够促进城市发展由损益偏离-损益均衡-精益降损的方向优化,发挥推动城市“劣者趋良、良者趋优、优者更优”的作用。②碳达峰减污降碳协同增效作用呈明显的异质性选择效应,在西部城市、资源型城市、环保重点城市、先发城市中能够发挥更高作用与更强影响。③碳达峰目标发挥减污降碳协同增效的共享路径在于双视角下“调内”“匹外”式源头治理-过程控制-末端阻断的全流程发力与外部环境政策不确定性的动态匹配。需在“双碳”目标持续推进中紧抓“降碳”,优化设计多措并举、全程发力的多重共享路径,增强碳达峰减污降碳增效的多赢共治效果。具体包括:①强化源头治理,在源头上控制化石能源消费总量,调整产业结构,节能降耗。②严控过程管理,破解环境规制级差引致的污染转移现象及损益偏离后果,推动绿色交通体系建设,多轮驱动。③突出末端阻断,采取全过程治理、监控、减排措施,提升绿色创新水平,减碳增汇。④动态调整实现内外匹配,环境政策要因时施策、因境而异、因地制宜,做到因事适时调整、因效精准调控。     

基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.     

北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

基于两种再分析资料的一次四川盆地大气污染过程气象要素数值模拟研究

利用ECMWF-ERA5和NCEP-FNL再分析资料作为中尺度气象模式WRF（The Weather Research and Forecasting）初始场,对四川盆地2018年1月一次大气污染过程气象要素进行了模拟,对比分析了气温、风速、风向、相对湿度、边界层高度、温廓线的模拟效果,并结合大气超级站观测数据对模拟结果进行评估.结果表明：两种资料均能较好地模拟出气象要素的变化情况,但由于两套资料时空分辨率、采用的模式、同化方案、数据来源和质量控制方案存在一定区别,导致各要素模拟效果并不一致.与NCEP-FNL相比,ECMWF-ERA5模拟的平均相对湿度（59.23%）与观测值差异更小,且均方根误差、偏差较小,分别为9.83%和-0.83%,但NCEP-FNL模拟的平均气温（8.99℃）更接近观测值,且偏差值较小,为-0.04℃.两组模拟结果均显示盆地内部为模拟区域的低风速区,相对湿度模拟值在60%以上,气温高于西部山地地区.NCEP-FNL模拟的盆地内部气温、相对湿度、风速小于ECMWF-ERA5模拟值,但边界层高度模拟值较大.ECMWF-ERA5模拟的逆温强度相比较小,且温度露点差较小.此次污染过程PM_2.5和PM₁₀日均浓度最大值分别为190.1 μg·m^-3和261.0 μg·m^-3,相对湿度增大引发的颗粒物吸湿增长是导致PM_2.5和PM₁₀质量浓度突增的主要原因.     

不同来源土样胶体对氯霉素吸附行为的影响

选取不同来源沉积物或土壤样品（沉积物A1和A2,天然土壤B1和B2,市售营养土B3）,采用切向超滤与多种纳米分析技术相结合的方法,分析了不同土样中胶体的理化特征及其对氯霉素（CAP）吸附行为的影响.荧光区域积分法结果显示,土样胶体的荧光组分以色氨酸类蛋白质、类富里酸和类腐殖酸为主,络氨酸类蛋白质和溶解性微生物代谢物质存在较少.吸附实验结果表明,B3胶体对CAP的吸附率最大（36.25%）,在胶体浓缩液和超滤液中的分配比例最高（1.91）,但其有机碳归一化结合系数最低（3.93）.与天然土壤相比,河湖沉积物胶体的吸附率较高,但其与CAP的结合能力却较低.冗余分析结果表明,胶体对CAP的吸附主要与其芳香度、有色溶解性有机质丰度、溶解性有机碳浓度及分子量有关;此外,胶体的腐殖化程度、芳环上羧基、羰基等官能团的比重及荧光物质中溶解性微生物代谢产物和类腐殖酸对CAP的吸附行为也具有较大影响.     

南京和北京气溶胶光学厚度与PM2.5质量浓度关系对比分析

利用南京与北京地区2014年5月1日—2019年10月31日的PM_2.5监测数据、气溶胶光学厚度观测资料以及同期MICAPS地面气象要素的观测资料,对两地PM_2.5浓度的变化规律及其与气溶胶光学厚度、气象要素的关系进行了分析和讨论,结果表明：南京与北京均呈现PM_2.5浓度冬季显著高于夏季,AOD冬季小于夏季的特征;对比而言,北京PM_2.5月均浓度高于南京地区;南京与北京的PM_2.5浓度与AOD均为正相关关系,PM_2.5浓度与AOD间相关性存在显著的季节差异,主要表现为夏季相关性大于冬季相关性;两地AOD与PM_2.5浓度均为正相关关系,在同一AOD水平下,相对湿度越大,PM_2.5浓度越大,气溶胶吸湿增长易造成污染物积累;南京PM_2.5浓度与能见度的r为0.57,而北京的r为0.83,两地的PM_2.5浓度与能见度的冬季相关性较夏季好,在高相对湿度下,同一PM_2.5浓度水平时,南京能见度较北京好.