聊城市冬季PM2.5及水溶性离子污染特征及来源分析

为研究聊城市冬季PM_2.5污染特征,于2016年1月7-29日在聊城市区对PM_2.5样品进行了采集,并对其水溶性离子（包括F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+）进行了分析.结果显示:观测期间聊城市ρ（PM_2.5）平均值为（192.4±88.9）μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》日均二级标准限值的1.6倍.水溶性离子质量浓度为（77.4±46.9）μg/m3,占ρ（PM_2.5）的40.2%,其中SNA（NO₃-、SO₄2-和NH₄+）为主要离子,占水溶性离子比例达82.5%.轻度、中度、重度及严重污染时PM_2.5中水溶性离子质量浓度分别为（32.49±3.67）（46.26±17.66）（77.11±11.64）和（139.21±51.71）μg/m3,SNA分别占ρ（PM_2.5）的24.4%、26.7%、30.4%和39.0%,随着污染程度加重,SNA比例升高.观测期间SOR（硫转化率）与NOR（氮转化率）的平均值分别为0.18和0.20,随着ρ（PM_2.5）升高,SOR及NOR明显上升,表明冬季PM_2.5污染越严重时SO₂与NO₂的转化速率越强,二次无机污染严重.主成分分析结果表明,二次转化、扬尘源及工业生产为水溶性离子的主要来源.后向气流轨迹结果显示,观测期间污染气团主要来源于西北方向,受内蒙古及河北城市影响较大,但当污染气团来源于周边城市且天气静稳时,颗粒物浓度最高.研究显示,聊城市冬季PM_2.5污染较为严重.      

广州市夏季VOCs对臭氧及SOA生成潜势的研究

2016年7月在广州城区开展了27d的大气VOCs在线监测,共得到73种VOCs,总浓度均值为40.07×10^-9.其中烷烃占比55.17%,芳香烃占比15.42%,烯烃占比12.14%,氯代烃占比8.79%,乙炔占比3.97%,OVOC占比3.72%,乙腈占比0.79%.采用臭氧生成潜势（OFP）和OH自由基消耗速率估算了广州城区夏季VOC大气化学反应活性,结果表明芳香烃和烯烃是最主要的活性物种;VOCs的关键活性组分是甲苯、反-2-戊烯、间/对二甲苯、1,3-丁二烯、异戊二烯等.采用气溶胶生成系数法（FAC）估算了VOCs对二次有机气溶胶（SOA）的贡献,结果显示芳香烃、烷烃、烯烃分别占总SOA生成潜势量的95.54%、2.5%、1.95%,甲苯、间/对二甲苯、乙苯、邻二甲苯、1,2,4-三甲基苯是对SOA生成贡献最大的前5个物种.     

TOF–SIMS surface analysis of chemical components of size–fractioned urban aerosols in a typical heavy air pollution event in Beijing

Size–fractioned atmospheric aerosol particles were collected during a typical heavy air pollution event in Beijing. The organic and inorganic components on the surfaces of the samples were analyzed using time–of–flight secondary ion mass spectrometry(TOF–SIMS).The variation characteristics of the surface chemical composition and influencing factors were studied, and the possible sources of these chemical compositions were identified through principal component analysis. The results showed that inorganic components such as crustal elements and sulfate, and organic components such as aliphatic hydrocarbons and oxygen–containing organic groups were present. Some surface components, such as polycyclic aromatic hydrocarbons, heavy metals and fluorides may exert adverse effects on human health. The species and relative percentages of the chemical components varied with particle size, diurnal and pollution progress. During a heavy pollution event, the species and relative percentages of secondary components such as oxygen–containing organic groups and sulfurous compounds increased, indicating that particles aged during this event. The surface chemical composition of the aerosol particles was affected mainly by emissions from coal combustion and motor vehicles. In addition, air pollution, meteorological factors, and air mass transport also exerted a significant effect on the surface chemical composition of aerosol particles.     

应用好氧生物菌剂深度处理消化污泥

为评估应用好氧生物菌剂-地衣芽孢杆菌深度处理消化污泥的可行性,比较了不同接种比（分别为2.7×10^-3,2.7×10^-2和2.7×10^-1,以总固体之比计）条件下,菌解处理过程中消化污泥液相的溶解性有机碳DOC,溶解性总氮DN,氨氮,荧光性有机物浓度和消化污泥絮体中的蛋白质,氨氮浓度,以及以模化CST值表征的脱水性能的变化,同时分析了机械破碎法和菌解法对消化污泥再次厌氧消化产气性能的影响.结果表明,需要达到较高的接种比,投加地衣芽孢杆菌才能显著促进消化污泥胞内物质溶出,大幅提高消化污泥的生物可降解性.接种比为2.7×10^-1时,菌解过程中消化污泥的液相DOC,DN,氨氮和消化污泥絮体中的氨氮含量达到最大值,分别是对照组的6.23,2.83,5.93和4.94倍;并且,消化污泥絮体的蛋白质平均降解速率最高;同时,消化污泥的产甲烷潜力优于其它接种比,是机械破碎处理后消化污泥产甲烷潜力的5.96倍.但是,在菌解处理结束后,消化污泥的模化CST值是对照组的2.69倍,说明经菌解后消化污泥的脱水性能有所劣化.     

基于高分辨率MARGA分析成都市PM2.5中水溶性离子污染特征

利用高分辨率MARGA对2019年成都市PM_(2.5)中水溶性离子展开连续监测,结合气象参数分析水溶性离子污染特征.结果表明,MARGA监测的8种水溶性离子质量浓度与PM_(2.5)变化趋势一致,水溶性离子年均浓度为(23.1±13.6)μg·m~(-3),在PM_(2.5)中占比为48.6%,表明水溶性离子为PM_(2.5)重要组分.各离子质量浓度大小顺序依次为:NO~-_3、 SO_4~(2-)、 NH~+_4、 Cl~-、 Ca~(2+)、 K~+、 Mg~(2+)和Na~+,其中二次离子(NO~-_3、 SO_4~(2-)和NH~+_4)年均质量浓度为(20.2±2.7)μg·m~(-3),在水溶性离子占比为87.2%.水溶性离子质量浓度季节变化趋势为:冬季春季≈秋季夏季,逐月变化呈"U"型, 1月和12月浓度最高, 6～8月浓度最低.无论有无降雨,能见度均随水溶性离子浓度的增加呈幂指数递减规律,且SNA为首要影响因素.降小雨(日累计降雨量10 mm)对水溶性离子无清除作用,中雨及以上时清除作用显著.SNA在0.01水平上显著相关(两两之间相关系数均大于0.7),表明二次离子生成机制及在大气中演变过程具有较高的相似性.硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)年均值分别为0.42和0.12,与温度和O_3均呈负相关性,与湿度均呈正相关性,表明SO_4~(2-)来源主要为液相非均相氧化反应,NO~-_3来源主要为夜间非均相氧化反应.阳离子和阴离子电荷比(CE/AE)年均值为1.2,二次离子中和率(NR)年均值为1.1,表明气溶胶整体呈弱碱性.成都市大气环境处于富氨状态,二次离子存在形式主要为(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3.     

北京、石家庄2017—2018年PM2.5与SNA组分特征及典型重污染分析

基于北京、石家庄2017、2018年的1月和7月PM_2.5样品采集,研究两地采暖期、非采暖期及典型重污染过程的PM_2.5、SNA污染特征及二次转化特征.应用TrajStat模型,结合浓度权重轨迹分析法（CWT）,分析两地PM_2.5气流输送路径以及潜在源区.利用WRF-CAMx模式定量分析两地重污染月份（2017年1月）PM_2.5、硫酸盐及硝酸盐的区域传输贡献.结果表明, 2017年1月北京和石家庄均存在重污染过程,两年1月石家庄市PM_2.5浓度均高于北京; SNA占PM_2.5所有组分的34.11%~51.68%,对PM_2.5浓度有重要贡献,其中北京NO₃^-浓度最高,石家庄SO₄^2-浓度最高, SO₄^2-/NO₃^-夏季高于冬季;北京SOR高于石家庄,石家庄NOR高于北京,重污染期间两城市硫酸盐、硝酸盐、铵盐质量浓度、SOR与NOR明显升高;两地冬季气流主要受俄罗斯、蒙古、内蒙戈壁等地区的西北方向远距离输送影响,另外北京两年冬季均存在西南传输通道,石家庄重污染期间受冀南和鲁西北重工业城市群潜在贡献较高,两市夏季受东南季风影响,污染轨迹多来自渤海湾和山东等地区; 2017年1月,北京、石家庄PM_2.5受周边区域传输贡献分别为33.80%、22.54%,其中河北南部分别贡献14.86%, 17.21%,二次离子中NO₃^-的传输作用比SO₄^2-更加突出.从PM_2.5本地源来看,北京主要来源为移动源和扬尘源,分别占比43.30%、20.10%,石家庄为工业、燃煤和扬尘,分别占比26.40%、24.82%、22.50%.     

城市污水厂部分反硝化滤池启动及运行

采用生物滤池探究部分反硝化（NO₃^--N还原到NO₂^--N）工艺应用于城市污水厂深度脱氮的可行性.以实际二级出水为进水,考察滤速、碳氮比（C/N）等影响因素对滤池快速启动及稳定运行的影响,分析了滤池沿程水质变化和系统微生物群落结构.结果表明,控制高滤速和低C/N,3d可实现部分反硝化滤池的快速启动,滤池120d平均亚硝态氮累积率（NTR）为60.3%,最高可达82.1%,成功构建了连续流生物膜部分反硝化工艺.高滤速条件有助提高滤池的NO₂^--N积累率,C/N对NO₂^--N积累率的影响较小,C/N为2~4,部分反硝化滤池的NTR维持在62.0%.沿程数据表明底部40cm的滤料层是部分反硝化滤池NO₃^--N去除和NO₂^--N累积的主要反应区域.由于采用实际水厂二级出水进行研究,扫描电镜和高通量测序结果表明存在多种具有反硝化功能的微生物,系统的微生物多样性较高.     

新疆独山子区VOCs组成及其对O3和SOA的贡献

参照美国环保署USEPATO-14标准方法,分别于非采暖、采暖和沙尘期采集新疆独山子区空气样品,用预浓缩仪和气相色谱/质谱联用系统对其挥发性有机物（VOCs）进行分析.结果表明,采样期间独山子区各类VOCs对总VOCs的贡献大小依次是：烷烃（61.80%） > 烯烃（18.62%） > 芳香烃（10.16%） > 乙炔（9.42%）;用气溶胶生成系数（FAC）估算VOCs的二次有机气溶胶（SOA）生成潜势表明,对SOA生成贡献最大的是芳香烃,在非采暖、采暖和沙尘期的贡献率分别为97.80%、87.28%和69.52%;用SPSS软件和广义相加模型（GAM）分析气象因素、VOCs、O₃及NOx之间的关系,表明高温干燥天气有利于O₃生成,且独山子区O₃生成主要受VOCs控制,一些烯烃（如1-丁烯）与O₃呈显著线性关系.     

NO3-对二级出水DOM与Cu2+络合作用的光谱特性影响

利用三维荧光光谱法和紫外分光光度法,研究NO₃^-对二级出水DOM与Cu²⁺络合作用的光谱特性和络合能力的影响.随投加NO₃^-浓度增加,二级出水DOM与Cu²⁺络合作用后代表类蛋白质（类色氨酸）物质荧光峰消失,紫外吸收峰右侧红移.投加NO₃^-浓度与二级出水DOM和Cu²⁺络合作用后的HIX、α₃₀₀、α₂₅₀/α₃₆₅、E₃/E₄和UV₂₅₃/UV₂₀₃值呈显著正相关,与BIX显著负相关（r为-0.958~-0.719）,与S_240-400和S_275-295值分别呈指数增加和指数减少关系（R²分别为0.9678~0.9952和0.9965~0.9978）,对FI、α₃₅₀、α₃₅₅和S_350-400值影响较小.二级出水DOM中的紫外光类腐殖质、可见光类腐殖质和高激发波长类色氨酸物质与Cu²⁺作用后的条件稳定常数lgK分别为2.08~2.46,1.84~2.51,2.27~2.57L/mmol,配位荧光官能团比例分别为19.5%~36.5%、22.5%~33.3%和24.4%~29.2%.二级出水DOM中类腐殖质和类蛋白质与Cu²⁺的络合反应强度相差不大,且样品中NO₃^-浓度不同时,用部分荧光参数（HIX）和紫外参数（α₃₀₀、α₂₅₀/α₃₆₅、E₃/E₄、S_240-400和S_275-295）表示DOM的含量、分子性质存在一定的不确定性.     

长三角淳安地区二次颗粒物污染形成机制

二次组分是长三角区域PM_(2.5)颗粒物的主要组成部分,研究二次细颗粒物污染特征以及形成机制对污染控制至关重要.本文揭示了长三角背景地区颗粒物的有机与无机组分的构成,实现了对二次有机气溶胶(SOA)总量的核算;并进一步结合气溶胶热力学模型,模拟颗粒物的理化性质,深入探讨颗粒相的水含量与酸碱度对二次污染物形成的影响.结果表明,长三角背景区域细颗粒的年平均浓度为33μg·m~(-3),主要成分为硫酸盐、硝酸盐、铵盐和有机物,其平均贡献分别为19%、15%、12%和19%.颗粒相中的硝酸盐主要为局地生成,其质量浓度主要受到温度与颗粒相铵盐浓度的影响;硫酸盐的生成受到区域传输与局地生成的耦合作用的影响.气溶胶热力学模型模拟的结果显示,长三角背景地区颗粒物总体呈现强酸性,其酸度受季节影响不大,但显著受到了颗粒相水含量的影响;颗粒相水含量对春季SOA生成的促进作用较夏季更为显著;夏季SOA在PM_(2.5)中质量浓度占比高达40%,其形成主要受到大气氧化性的影响.