中国地区二次有机气溶胶的时空分布特征和来源分析

二次有机气溶胶(SOA)由于其在大气污染、气候变化与人体健康方面的影响,是我国大气环境中一种重要的污染物.确定中国SOA分布规律以及产生来源是大气污染防治的前提.利用全球化学传输模型(Model for Ozone and Related Chemical Tracers,Version 4,MOZART4)并集成多相SOA参数化方案,模拟了中国地区SOA的时空分布,并按前体物分区域进行了来源分析.结果表明,受SOA前体物排放分布的影响,中国地区的SOA主要分布在东部和南部地区,并且夏季SOA产量是冬季产量的2.5倍.中国地区分布的SOA由人为源排放产生占55%,高于自然源(45%);并且境内排放贡献了我国SOA产量的77%,主要影响东部近地面大气的浓度分布.境外排放主要影响我国西部地区,尤其是对高空SOA分布影响显著.     

磁性吸附材料CuFe2O4吸附砷的性能

根据Cu(Ⅱ)和Fe(Ⅲ)都对砷有较强的亲和性,制备了同时含有Cu(Ⅱ)和Fe(Ⅲ)的、可用磁分离方法进行分离回收的磁性吸附材料CuFe₂O₄,并对其进行了表征及吸附砷的性能研究.结果表明,该吸附剂对砷的吸附能力与溶液pH有关,在弱酸性及中性条件下,吸附砷的能力最强,而对As(V)的吸附能力比对As(Ⅲ)更强些,在平衡浓度为10μg/L时,其吸附容量可达10mg/g左右,可以很容易地将水中浓度为1～20mg/L的As(V)降到10μg/L以下.实验考察了几种无机阴离子对吸附砷的影响,表明较高浓度(砷浓度的20倍)的硫酸盐对As(Ⅲ)和As(V)的吸附均有一定影响,盐酸盐及磷酸盐则影响不明显;负载的As(V)可较容易地用0.1mol/L NaOH洗脱下来,使吸附剂再生,而As(Ⅲ)则难以洗脱,这与2种价态砷的吸附机理不同有关.     

Improved source assessment of Si, Al and related mineral components to PM10 based on a daily sampling procedure

Samples obtained from an industrialized valley in the East Alpine region were collected daily for a half year and analyzed using X-ray fluorescence to examine the elements Si,Al,Fe,Ca,Mg,Na,K,Zn,P,S and Cl.Some factors affecting the changes of these elements were considered,including time,elemental correlations,weekday,weekend and seasonal changes.Diagnostic analysis provided an insight into a decoupling behavior that occursin siliceous and carbonates minerals.A decrease in Si and Al and an increase in carbonates,Na,K,Zn and P were observed during the cold season.However,a consistently high correlation of Si and Al was observed in all seasons.It was established that such high levels originated from street surface abrasion.The increase in variability and absolute levels of carbonates during the cold season was demonstrated by adding carbonates to the street surface as gritting material to increase the grip on snowy surfaces.A marked increase in Na and Cl was observed in winter which may have been caused by thaw salt that is widely used in winter in Austria.This was associated with a significant increase in K,Zn,and P in the cold season that was the result of domestic space heating with wood.PM10 levels in December were 12 μg/m3 and were higher than levels detected in July.It was established that such high levels originated from mineral oxides,wood smoke,and inorganic ionic material(s).     

北京市大气PM2.5中矿物成分的污染特征

为了解北京市大气细粒子中矿物成分的浓度水平和污染特征,在清华园和车公庄进行了连续1a的PM_2.5累积周采样和全样品分析.Al、Si、Ca、Mg和Fe等地壳元素的周变化相似,最大周均浓度均出现在春季有强沙尘天气的一周;其季节变化显著,显示季节性的源排放以及气象条件对矿物成分的含量影响显著.土壤尘的季节平均浓度从夏季逐步上升,至次年春季达到最高(21.1 μg·m^-3),表明春季频繁发生的沙尘天气对土壤尘细粒子有重要贡献.大量的建筑活动可能大大增加了北京细粒子中Ca的负荷,应加强其排放控制.     

长株潭地区秋冬季环境空气质量分析及与气象参数的关联性研究

以湖南省长株潭3市为研究区域,分析其在2013年第4季度的城市环境空气质量状况,并与上年同期进行对比,同时研究PM_2.5质量浓度和AQI值与气象参数的相关性。结果表明,PM₁₀和PM_2.5是长株潭3市的主要大气污染物;2013年第4季度中,长株潭3市在11月份的空气质量最好;总体上,3市中,湘潭市的空气质量最差,而3市2013年第4季度的环境空气质量较上年同期明显下降,复合污染特征越来越明显。PM_2.5质量浓度和AQI值与气象参数都有一定的相关性,尤其是与能见度显著负相关,与风速、湿度和气压微弱负相关,而与温度微弱正相关。与上年同期相比,长株潭3市在2013年第4季度的气温偏高,湿度较小,平均风速小,气象条件不利于大气污染物扩散。因此,尽管3市的污染治理力度大,减排成效明显,但城市环境空气质量反而较上年同期下降。在大气环境容量基本利用殆尽的情况下,不利气象条件随时可能直接诱发严重的大气污染问题。     

杭州市临平地区PM2.5和PM10污染特征分析研究

利用TEOM 1405-F和TEOM 1405颗粒物实时监测仪,研究了2013年12月至2014年5月临平地区PM2.5和PM10质量浓度实时变化特征,并结合气象五参数观测资料,对影响大气颗粒物分布特征的因素进行了分析,研究结果发现:冬季PM2.5和PM10的日均质量浓度明显大于春季,冬季PM2.5日均质量浓度范围为17.0 ～ 349.1 μg/m3,PM10日均质量浓度范围为18.8～516.9μg/m3,春季PM2.5日均质量浓度范围为20.4～167.6μg/m3,PM10日均质量浓度范围为38.2 ～243.3μg/m3;通过线性回归分析发现PM25和PM10存在较好的线性关系,说明PM10相对固定的受到PM2.5的影响,且污染物来源稳定;冬季PM2.5和PM10日均质量浓度存在三峰值波动状态,而春季PM2.5和PM10日均质量浓度存在双峰值波动状态;较大的风速、较高的气压和降水对于颗粒物的清除效果明显.     

有机固体废弃物堆肥的腐熟度参数及指标

腐熟度参数及其指标是评价堆肥过程及堆肥产品质量的重要尺度,本文综述了关于腐熟度的表观分析法、化学分析法、波谱分析法及植物生长分析法等４类评价方法和各种腐熟度参数及指标。     

有机污水磁处理实验研究

本文选择城镇生活污水与造纸废水、印染废水、橡胶业废水等几种典型工业废水以及医院污水为对象进行磁处理实验研究。结果表明有机污废水经磁处理以后，其ＣＯＤ指标都有不同程度的降低，由于成分不同，ＣＯＤ降幅不同，同时ＣＯＤ最大降幅所处的最佳磁强也不同。     

湖泊水质参数空间最优估计精度分析

在湖泊研究中,往往要了解污染的空间分布状况,其核心是空间最优估计问题.本文在阐述了克立格方差特点的基础上,以太湖为例,对湖泊水质参数空间最优估计的精度问题进行了分析.结果显示,估计精度受变差函数、各采样点的空间配置关系等因素的影响.空间结构直接决定着估计精度的大小,而与各信息采样点的值的大小无关.     

SWMM 模型在城市不透水区地表径流模拟中的参数识别与验证

为了研究城市不透水下垫面的降雨径流过程和污染负荷,以屋面为例,选择径流管理模型SWMM,采用独立场次实测数据,应用基于不确定性分析的HSY算法和Monte Carlo采样方法对模型中的水文水力和水质参数进行识别和验证.结果表明,地表不透水区径流模型中主要包含6个关键参数,分别为不透水区初损填洼深度(S-imperv)、不透水区曼宁系数(N-imperv),指数累积方程中的最大可能累积值(max buildup)、累积常数(rate constant),指数冲刷方程中的冲刷系数(coefficient)和冲刷指数 (exponent).水文水力参数的识别可以最小二乘法偏差作为目标函数,水质参数的识别可以场次污染负荷和污染物峰值浓度作为目标函数.参数识别结果为N-imperv0.012～0.025, S-imperv 0～0.7, max buildup 15～30, rate constant0.2～0.8, coefficient0.01～ 0.05, exponent1.0～1.2.参数的区域灵敏度由大到小排序为 coefficient、S-imperv、N-imperv、max buildup、exponent、rate constant.识别后的参数可以通过模型验证,但是在模拟一些雨型特殊的降雨径流污染物浓度曲线时,仍然存在一定的困难.