厦门海陆风环流特征与环境空气质量影响研究

根据气象观测资料,研究本市海陆风特征及其变化过程.结果表明,海陆风环流方向产生较大变化,环流途径由1986年的台湾海峡→厦门岛→工业区→厦门西海域→台湾海峡,转变为2013年的台湾海峡→厦门岛→工业区→鼓浪屿→厦门岛→台湾海峡.统计了1989年-2015年鼓浪屿测点SO2、NO2、PM10浓度占市区平均浓度的比例,结果发现该比例随环流途径的变化而不断升高,海陆风环流特征的变化使得鼓浪屿环境空气质量受工业污染影响的程度加大,治理工业污染对改善鼓浪屿环境空气质量具有重要意义.     

2013年-2017年江苏省环境空气中首要污染物变化分析研究

选择2013年-2017年环境空气质量监测数据进行统计分析,结果表明:成为影响江苏省环境空气质量的首要污染物有PM10、PM2.5、O3和NO2等;2016年,这些污染物成为首要污染物的天数占比大小依次为PM2.5 (36.8%)、O3(34.9%)、PM10(20.5%)和NO2(7.8%).秋冬季颗粒物对空气质量的影响大,春夏季则是O3污染的影响占优势.地区差异方面,苏北、苏中地区PM10作为首要污染物的天数占比总体高于苏南地区.苏南、苏中沿江部分地区NO2作为首要污染物的天数占比明显高于苏北地区.2013年-2016年,O3污染对空气质量的影响日益上升,将成为公众对于空气质量改善的另一个关注点.     

常州夏秋季PM2.5中碳质气溶胶特征及来源

为更好地了解碳质组分的特点和来源,在常州市采集了夏季(7~8月)和秋季(10~11月)60个细颗粒物(PM_(2.5))样品.采样期间,夏季PM_(2.5)、OC、EC平均浓度分别为73.0、14.3和3.3μg·m~(-3),秋季为84.2、13.2和3.5μg·m~(-3).总碳质组分(OC+EC)占PM_(2.5)总质量的24.3%(夏季)和20.7%(秋季).采用IMPROVE-A热/光反射法测定的碳质8组分结果表明,OC2、OC3、OC4和EC1相关性好(r0.92),EC2和EC3相关性较好(r0.65),说明可能的相似来源.OC与EC相关性中等,表明碳质组分来源复杂.秋季WSOC/OC(60.9%)略高于夏季(57.4%),而夏季SOC/OC(52.5%)略高于秋季(49.0%).夏季和秋季SOC/OC都低于WSOC/OC,说明部分水溶性有机碳是一次源.WSOC和SOC相关性强,进一步验证了大部分SOC具有水溶性.碳质组分之间的关系及主成分分析表明,采样期间燃煤和机动车尾气排放是碳质组分的两个主要来源.后向轨迹分析表明,采样点PM_(2.5)和碳质组分主要受当地排放源和短距离传输的影响,长距离传输贡献较小.     

青岛大气降水中微量元素的浓度及溶解度

利用2016年6月~2017年5月在青岛采集的35个降水样品,分析其中8种微量元素的总态和溶解态浓度,讨论了大气降水中微量元素的浓度及其溶解度的变化特征,并探讨了影响大气降水中微量元素溶解度的因素.结果表明,青岛降水中微量元素的总态浓度以Al和Fe的最高,其次是Zn、Mn、Ba、Pb、Sr、V的较低;溶解态浓度以Zn的最高,其次是Al、Mn、Fe、Ba、Sr、Pb和V的较低;溶解度以地壳元素Al和Fe的最低,为5%左右,受到人为源影响的元素溶解度相对较高,Pb和Ba的为10%~40%,Mn和Sr的为20%~60%,Zn和V溶解度最高,平均约为55%.季节变化显示不同元素总态和溶解态浓度基本呈现冬、春季明显高于夏、秋季,溶解度基本表现为春季最高.持续降雨的前后期微量元素的总态和溶解态浓度均呈现明显降低,但溶解度的变化趋势在不同降雨过程中不一致,pH变化是控制降水中微量元素溶解度的主要因子.     

珠三角地区利用PM2.5反演气溶胶数浓度谱方法

大气气溶胶数浓度谱分布(PNSD)对于大气辐射和光学计算至关重要,利用目前普遍观测的气溶胶质量浓度(PM_(2.5))来反演计算PNSD,能有效补充PNSD观测的不足,对于需要PNSD信息的研究工作如大气能见度计算等有重要的实用价值.本文利用2014年11月～2015年1月在广州城市站进行同期连续观测的干气溶胶粒子的PM_(2.5)、PNSD数据进行客观分析,建立了一种使用PM_(2.5)反演PNSD的方法,并评估了该方法的适用性.结果表明该反演算法具有较好地适用性和稳定性,对于积聚模态的PNSD反演效果较好,但对于PM_(2.5)高浓度的反演结果差异较大.该反演方法将为珠三角地区的大气能见度计算和应用提供有利的依据和支撑.     

1990～2017年中国地区气溶胶光学厚度的时空分布及其主要影响类型

为准确了解中国地区气溶胶光学特性,通过1990~2017年的MERRA2数据集中的气溶胶光学厚度数据,采用Man-Kendall趋势检验法和Sen''s slope变化趋势分析法,从不同的时空尺度和气溶胶类型上分析中国地区AOD值的时空变化特征.结果表明：①从年际尺度上看,1990~2017年AOD年均值整体呈波动上升趋势;从季节尺度上看,月均值整体呈春夏秋依次递减,冬季有所提升的趋势,地形和气候环境是其主要影响因素.②在空间上,AOD年均值呈现东南高西北低的特征,西南部四川盆地、西北的塔里木与吐鲁番盆地等为AOD值的高值区,青藏高原地区为AOD值的低值区,同时AOD的MK值和Sen''s slope值也呈现由东南向西北递减的趋势.③沙尘气溶胶和硫酸盐气溶胶影响分布具有明显的区域差异.与地形、气候变化以及人类活动强度有着密切联系.     

2001～2017年全国气溶胶光学厚度时空分布及变化趋势

为探究全国大气气溶胶光学厚度（AOD）的分布及变化特征,利用最新的MODIS/Terra C6.1 550 nm AOD月数据分析了2001~2017年全国AOD的时空分布及变化趋势.结果表明,空间特征：年均AOD空间分布呈现两个显著的高值中心和低值中心,第一高值中心位于以人为气溶胶为主的华北平原、华中地区、长三角地区、珠三角地区和四川盆地,第二高值中心位于以尘埃气溶胶为主的塔克拉玛干沙漠地区,两个低值中心分别位于内蒙古地区东部至东北地区北部以及青藏高原.时间特征：各区域AOD峰值主要出现在春、夏季,塔克拉玛干沙漠地区、四川盆地和珠三角地区AOD在3~4月达到峰值,华北平原、华中地区和长三角地区AOD在5~7月达到峰值.趋势特征：2001~2006年,我国西北地区和内蒙古地区AOD呈现减少趋势,我国中东部地区和西南地区东部AOD呈现增长趋势.2007~2012年,青藏高原和塔克拉玛干沙漠地区AOD变化趋势由减少转为增长,华北平原和四川盆地AOD的增幅减弱,长三角地区AOD呈现弱的下降趋势.2013~2017年,我国大部地区AOD呈显著地下降趋势.     

泰森多边形在环境空气监测网络布设中的应用

泰森多边形是由荷兰气候学家A．H．Thiessen提出的一种由点到面的内插方法，最初应用在气象观测中，近年来该方法在环境监测中得到了应用。本文介绍了泰森多边形的原理、算法以及其在环境空气监测网络布设中的应用。     

混合基质3D打印可见光催化系统对病毒气溶胶的去除

利用3D打印灵活可控的特点和复合材料混合打印的优势，将可见光响应的ZnO/g-C₃N₄催化剂掺入ABS塑料，利用3D打印制成催化剂均匀稳定分布的光催化系统，使用流体动力学仿真模拟对反应器结构进行优化设计，用于处理相对密闭的室内空间中的病毒气溶胶.结果表明，病毒气溶胶比细菌气溶胶具有更强的抗逆性，添加螺旋导流板可以显著提升反应器传质性能并有效改善系统光催化效果，以提高对病毒气溶胶的去除率.以商业LED灯为光源的螺旋式反应器对高浓度病毒气溶胶（MS2、PhiX174噬菌体）和细菌气溶胶（大肠杆菌）具有高效去除效果，在3.75min停留时间可以实现对气溶胶的完全去除.     

Importance of Sulfate Aerosol in Evaluating the Relative Contributions of Regional Emissions to the Historical Global Temperature Change

During the negotiations of the KyotoProtocol the delegation of Brazil presentedan approach for distributing the burden ofemissions reductions among the Partiesbased on the effect of their cumulativehistorical emissions on the global-averagenear-surface temperature. The Letter tothe Parties does not limit the emissions tobe considered to be only greenhouse gas(GHG) emissions. Thus, in this paper weexplore the importance of anthropogenicSO_x emissions that are converted tosulfate aerosol in the atmosphere, togetherwith the cumulative greenhouse gasemissions, in attributing historicaltemperature change. We use historicalemissions and our simple climate model toestimate the relative contributions toglobal warming of the regional emissions byfour Parties: OECD90, Africa and LatinAmerica, Asia, and Eastern Europe and theFormer Soviet Union. Our results show thatfor most Parties the large warmingcontributed by their GHG emissions islargely offset by the correspondingly largecooling by their SO_x emissions. Thus,OECD90 has become the dominant contributorto recent global warming following itslarge reduction in SO_x emissions after1980.