泰山顶PM2.5及其二次组分的输送路径与潜在源

为了明确泰山顶PM_2.5及其二次组分的输送路径与潜在来源,基于后向轨迹聚类方法对2015年冬季和春季抵达泰山顶的气团传输轨迹进行聚类分析,并利用PSCF（潜在源贡献因子）和CWT（浓度权重轨迹）方法分析泰山顶冬季和春季PM_2.5、SO₄2-、NO₃-和NH₄+的潜在源域.结果表明,冬季和春季来自不同方向的气团轨迹对泰山顶PM_2.5及其组分的潜在源分布的影响具有明显差异.冬季泰山顶ρ（PM_2.5）和ρ（NO₃-）平均值的最高值对应的气团轨迹来自湖北、河南、山东济宁等地区,而来自西北方向的轨迹1和轨迹2分别对应的ρ（SO₄2-）和ρ（NH₄+）平均值最高;春季影响ρ（PM_2.5）和ρ（NO₃-）的气团轨迹主要来自西南方向的河南、安徽北部、山东聊城等地区,而源自蒙古国途经内蒙古、山西、河南北部和山东聊城的气团轨迹对ρ（SO₄2-）和ρ（NH₄+）的贡献最大.泰山顶ρ（PM_2.5）、ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和ρ（NH₄+）的PSCF分布特征与CWT分布特征类似,WPSCF（源区分布概率）和CWT的最高计算值主要集中山东济宁、聊城以及邻近的山西省、河北省和河南省,是泰山顶大气污染物的主要潜在源域.      

2016~2019年江西省臭氧污染特征与气象因子影响分析

利用2016~2019年生态环境部环境监测总站提供的江西省11个设区市的监测数据及同期的国家气象观测站常规观测资料,研究江西省臭氧污染特征与气象因子的关系.结果表明,江西省近几年臭氧污染日益严重,2016年全省臭氧（日最大8 h滑动平均值）平均浓度为80.1 μg·m^-3,到2019年上升至98.2 μg·m^-3,平均年增长率为6 μg·m^-3.2019年江西省11个设区市O₃超标总天数为475 d,占总超标天数的72.6%.2016~2018年O₃月平均浓度具有典型的季节变化特征：夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季,2019年秋季由于降水量显著减少、日照时数增多和气温升高等气象条件导致秋季近地面臭氧浓度异常升高,其平均浓度高于其它季节.臭氧浓度总体与气温、日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关,当气温高于30℃、相对湿度在20%~40%区间、风速在2~3 m·s^-1区间时易出现高浓度臭氧污染.江西省臭氧浓度呈现一定的空间分布特征：赣东北地区低于其他地区,南部城市高于北部城市.其中,赣州市臭氧污染较为严重,其2019年平均浓度居全省最高,为104.2 μg·m^-3.基于后向轨迹HYSPLIT模型和潜在源解析PSCF对赣州市进行分析,研究结果表明赣州市臭氧污染的主要潜在贡献源区存在一定的季节差异：春季臭氧污染的外来输送源主要来自广东中部和江西北部地区,夏季主要来自江西北部地区,而秋季则主要来自广东北部和安徽中部地区.     

成都市PM10中碳质气溶胶长期来源特点

大气颗粒物中包含多种组分的气溶胶,其中碳质气溶胶由于对人体健康、能见度有较大影响,已受到越来越多的关注.为研究碳质气溶胶的长期变化规律,采集了成都市2009—2013年的PM₁₀样品,对其中所含的无机元素、水溶性离子及碳组分分别进行测定,并使用“PMF（正定矩阵因子分解法）-比值”模型分别对PM₁₀和所含的碳质气溶胶的来源进行分析.结果表明,1月、2月、5月和12月的碳质气溶胶浓度较高,其中1月、2月和12月的OC/EC（有机碳与元素碳质量浓度之比）较高,并且PMF-比值模型计算结果也显示冬季SOC增多,表明冬季可能有更多的二次有机碳（SOC）生成;5月的char-EC/soot-EC（二者质量浓度之比,其中char-EC=EC1-OP,soot-EC=EC2+EC3,它们可更好地区分源类）较高,K含量也较高,表明可能有更多的生物质燃烧排放.PM₁₀解析共发现6类源,依次为地壳扬尘（26.5%）、二次硫酸盐（25.1%）、燃煤&生物质燃烧混合源（17.3%）、二次硝酸盐&二次有机碳混合源（12.3%）、机动车源（11.8%）和水泥尘源（7.0%）;碳质气溶胶解析发现,OC主要来源依次为机动车源（38.2%）、燃煤&生物质燃烧混合源（33.1%）和二次有机碳（25.3%）,char-EC的主要来源是燃煤&生物质燃烧混合源和机动车源,分别占50.5%和45.4%,soot-EC则主要受机动车影响（达73.2%）.研究显示,成都市PM₁₀主要来自于地壳扬尘、二次生成和燃煤&生物质燃烧,而碳质气溶胶主要来自于机动车、燃煤&生物质燃烧.      

杭州城区大气颗粒物污染特征及PM2.5潜在源区研究

基于2015年9月1日至2016年8月25日杭州城区观测点PM₁、PM_2.5、PM₁₀小时浓度数据进行分析,利用HYSPLIT模型、潜在源贡献因子（PSCF）方法和浓度权重轨迹（CWT）方法,探讨了杭州城区PM₁、PM_2.5、PM₁₀时间分布特征和PM_2.5潜在来源。结果表明：研究期间PM₁季节平均浓度表现为冬季 > 秋季、春季 > 夏季,PM_1~2.5、PM_2.5~10浓度则表现为冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季;PM₁浓度日变化呈现明显的双峰现象,而PM_1~2.5和PM_2.5~10在同一时段均无明显浓度峰值;杭州城区PM_2.5受外源输送污染具有明显的季节性变化特征,夏季、秋季杭州城区PM_2.5的潜在源区主要是浙江北部、安徽东南部等,春季PM_2.5的潜在源区主要是浙江中部、江苏南部等,冬季PM_2.5的潜在源区主要是山东南部、江苏西南部、浙江北部、安徽南部、江西中部等地区。     

基于后向轨迹模式的区域大气污染及传输特征分析

选取南京市2017年PM2.5逐时观测数据,分析其颗粒物污染特征,并利用聚类分析、潜在源贡献因子法和GDAS气象数据,分析不同高度、季节下南京市主要气流输送路径及PM2.5污染的主要潜在源区。结果表明：南京市PM2.5污染冬季最严重,夏季最轻,逐时PM2.5浓度变化范围夏季小于冬季;夏季气流轨迹主要来自东南方向,秋冬春等季节以偏西和西北路径为主,且随着高度的增加,气流输送速度逐渐加快;冬季对南京市PM2.5污染的贡献最为显著,低层PM2.5污染贡献源区主要集中在近地区域,且贡献率较高,随着高度的增加,贡献源区由研究区域向四周辐散,贡献范围广,贡献率降低。     

上海典型城区阳台雨水管排放洗衣废水对水体污染的研究

大量已建成住宅建筑在阳台仅有雨水排放口,未设置污水排放口,导致分流制社区存在洗衣废水进入雨水管网系统从而进入河道的问题。文章以上海典型城区为切入点,采用问卷调查、实验分析、计算模拟等方式,统计分析了3个典型社区洗衣机放置阳台的现状,并根据三社区洗衣废水污染物排放量,估算其城市环境污染。研究结果表明,洗衣废水的特征污染因子为COD和TN,其对当地生活污水的COD排放贡献为9%～33%,对受纳水体COD污染贡献为1. 1%～6. 4%,而TN的污染贡献率分别为小于1%和0. 7%～3. 7%。洗衣废水的岸边排放造成的是沿河岸边宽度为1m的污染带。     

兰州盆地人为源大气污染物网格化排放清单及其空间分布特征

基于所搜集的兰州盆地各类人为污染源排放大气污染物的活动水平数据及其排放因子,采用"自下而上"的方法建立了2009年兰州盆地(石油化工城市)1 km×1 km的7种(类)大气污染物网格化排放清单,并对其来源和空间分布特征进行了分析研究.结果显示:2009年兰州盆地NOx、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和NH3的排放总量分别为1.2×10~5、8.8×10~4、4.3×10~4、4.1×10~5、9.6×10~4、4.2×10~4和1.4×10~4t;工业燃烧排放是兰州盆地NO_x和SO_2的主要贡献源,分别占其总排放量的85.70%和52.55%;工业非燃烧过程排放是VOCs的最大贡献源,占总排放量的81.25%;工业点源和工业非燃烧过程排放是CO的两大贡献源,分别占其总排放量的33.97%和28.32%;PM_(10)和PM_(2.5)主要来源于工业非燃烧过程,贡献分别为51.09%和55.12%;氮肥使用和禽畜养殖是NH_3排放最大的贡献源,分别占其总排放量的39.20%和30.70%.空间分布特征表现为:以工业源为主要排放源的NO_x、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要分布在工业和人口最为集中的兰州盆地市区一带,NH_3的排放则主要集中在榆中县和皋兰县交界的农村地区.同时,还对2014年工业燃烧源和道路移动源的7种(类)大气污染物排放量进行了估算,并与2009年进行了排放比较研究.结果表明,2014年工业污染源的7种(类)污染物排放量与2009年相比平均增幅不高,最高不超过30%,但移动源污染物排放量却大幅增加,增幅将近1倍.此外,基于排放因子及活动水平的不确定性,本研究对排放清单的结果进行了不确定性分析,并通过蒙特卡罗模拟对各污染物的排放量进行了评估.本排放清单的建立,不仅填补了兰州盆地大气污染物网格化排放清单的空白,还可为兰州盆地大气污染物排放清单更新、区域环境过程、大气复合污染成因及大气污染预警技术等相关研究提供基本方法手段及基础数据.     

遗传资源社会经济价值评估方法研究进展与评述

借助文献数据库和相关数据共享网络,从完整的遗传资源经济价值评估体系角度,对遗传资源价值分类和评估方法等进行综述,并进一步对遗传资源在区域社会经济发展中的国内外研究状况和存在问题进行分析,认为遗传资源对区域社会经济的发展具有突出贡献。当前国内外物种层次的遗传资源价值评估研究较少,与国外相比,我国遗传资源社会经济价值评估不够全面,评估对象大多是森林及森林公园,较少涉及其他层面。因而,如何形成一套更加科学完整的计量和评价体系、更好地开展遗传资源保护将成为今后的研究重点。     

松花江有机污染物的污染特征研究

松花江地处寒冷地区,每年冰封期长达5个月之久,其环境污染特征与国内其它大江河有着明显的不同.冰封期有机毒物污染加重是松花江最重要的环境污染特征;松花江流域存在着工业企业的点源污染和地表径流带来的面源污染,研究表明,松花江流域的有机毒物污染是以点源污染为主;有机毒物对江水中CODMn的贡献值极小,甚至不产生贡献.江水中CODMn值不能反映出有机毒物的污染状况.