应用ARPS-CMAQ模拟研究石景山污染对北京的影响

建立了中尺度气象模型ARPS与区域多尺度空气质量模型CMAQ的耦合模型系统,应用该模型系统模拟研究了2002年1月份和8月份石景山区污染物排放对北京市空气质量的影响.模拟结果显示,1、8两个月份石景山区污染对北京市PM10的月均贡献浓度分别为29.68μg·m-3和32.09μg·m-3,其中污染较重日的日均贡献浓度在50μg·m-3左右,说明石景山污染对北京市空气质量影响较大.同时,进一步对两月典型污染过程进行深入分析,研究发现,在所选两个污染过程中,石景山对北京PM10的贡献浓度与监测浓度同步升高或降低.首先,在污染过程的前期,石景山贡献浓度较低且变化不大,之后贡献浓度与监测浓度同步快速上升,该阶段贡献浓度增量对监测浓度增量的贡献较大,分别占到了同期各自监测浓度增量的52.89%和44.78%,最后,贡献浓度与监测浓度同步降低,说明,在所选污染过程中贡献浓度短时间内的迅速增加是导致北京市监测浓度骤然升高的一个重要原因.     

蓬勃发展的中国高校环境专业

中国高校的环境专业在上世纪70年代伴随国家环境保护运动的兴起而创建,在过去的数十年中逐步发展形成了较为完善的专业教育体系,建立了若干高水平的环境专业教育基地,培养了一大批环境保护专业人才,为国家的环境保护事业做出了重要贡献.     

青岛市船舶废气排放清单及应用

基于AIS的数据基础运用动力法编制了2016年青岛市港口船舶废气排放清单,并分析了其空间排放特征、不同船舶类型排放特征及不同工况下的排放特征;基线内加基线外12海里以内船舶SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、HC、CO排放量分别为1.56、2.34、0.21、0.18、0.09、0.17万t。船舶排放各污染物排放强度最高的区域集中在主航道、港口以及锚地。排放占比较大的船舶类型依次为集装箱船、渔船和油轮。船舶在巡航和停泊工况下的污染排放占比最高,分别为40%～44%和23%～46%;而机动操作状态时的排放占比较低,达到14%～37%。运用WRF-CMAQ模式模拟分析了青岛港船舶废气排放对市环境空气质量的影响,基线内加基线外12海里以内船舶排放对青岛市SO_2、NO_2、PM_(2.5)的贡献比例分别达到15.96%、12.47%、4.09%,贡献浓度分别为3.12、4.02、1.84μg/m~3。     

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.     

三江平原不同土地利用方式下凋落物对土壤呼吸的贡献

运用Li-6400土壤呼吸配套系统研究了三江平原沼泽湿地不同土地利用方式下保留和去除凋落物的土壤呼吸特征,进而分析了不同土地利用方式下凋落物对土壤呼吸的贡献及其与凋落物输入量和环境因子(温度、降水等)之间的相互关系.结果表明,整个生长季4种土地利用方式下凋落物对土壤呼吸的平均贡献量在-0.21~0.64μmol/(m2.s)之间,贡献率表现为小叶章草甸湿地(14%)人工林地(12%)大豆田(8%)退耕还湿地(-5%).其中,退耕还湿后凋落物对土壤呼吸的贡献表现为负值,减少了土壤呼吸的排放,表明凋落物对土壤呼吸的贡献可能最终取决于凋落物分解与屏蔽作用之间的平衡.除大豆田外,不同土地利用方式下凋落物对土壤呼吸的贡献均与10 cm地温达到了极显著相关关系(p0.01).另外,降雨的影响与凋落物输入密切相关,表明凋落物除自身分解外,还可能参与到气候变化的生态效应中.     

云南阳宗海砷的分布与来源

通过采集阳宗海水体、沉积物样品并测定砷的总量及形态组成,分析了水体、沉积物中砷的空间分布,评价了砷的污染现状,计算了人为贡献率与湖中砷的储存量,并调查了砷的来源.结果表明,2010年4月阳宗海水体中总砷含量介于71.96～101.2μg·L-1,且随着水深的增加而略有升高.溶解态砷在68.14～96.72μg·L-1之间,其中As(Ⅲ)占32%.水中砷的健康危害风险度在4.77×10-4～6.66×10-4a-1的范围内,对周围环境产生严重威胁.沉积物中砷含量介于6.05～396.49 mg·kg-1.0～2、2～4、4～6、6～8及8～10 cm沉积物中砷的平均含量依次为155.66、52.01、29.78、19.22、17.52 mg·kg-1.表层0～2 cm沉积物砷的累积程度最高,地累积指数最高达5级.随着深度增加,砷的累积程度显著降低.沉积物中砷的各种形态的平均含量由高到低依次为残渣态、腐殖酸结合态、铁锰氧化态、强有机结合态、离子交换态、水溶态、碳酸盐结合态.随着深度增加,砷的生物可利用态比重逐渐减小,残渣态的比重明显增大.表层0～2 cm沉积物砷的人为贡献率最大,平均为81.94%.随深度增加,人为贡献率显著降低.目前,阳宗海水体与沉积物中的砷储存总量为70.65 t,人为贡献量占砷总储存量的82.68%,这其中主要来自南岸的磷肥厂.同时,东岸的高尔夫球场及北岸的火电厂、温泉也对阳宗海砷的累积有所贡献.     

成都春季生物质燃烧和沙尘期间气溶胶散射特征及其重建

于2009年4月19日～5月17日在成都城区每天采集PM2.5样品.利用热光碳分析仪、离子色谱、X荧光光谱仪和高效阴离子交换色谱分别分析样品中有机碳/元素碳、水溶性离子、地壳元素和左旋葡聚糖,同步测量了大气散射系数(bsp)和气象数据.利用IMPROVE方程重建大气散射系数,并与实测大气散射系数进行对比.结果发现,PM2.5浓度均值为133.2μg.m-3,大气散射系数为530 Mm-1.左旋葡聚糖和地壳元素能很好地反映生物质燃烧和沙尘事件.观测期间成都城区计算值b’sp为504 Mm-1,(NH4)2SO4、NH4NO3、OM(organic matter)、FS(fine soil)和CM(coarse mass)贡献率分别为26%、15%、53%、4%和2%.DS(dust storm)期间,计算值b’sp为575 Mm-1,FS和CM贡献率达到17%和21%.BB(biomass burning)期间,计算值b’sp为635 Mm-1,OM贡献率达到62%.     

郑州市冬季大气PM2.5传输路径和潜在源分析

针对郑州市2017年12月~2018年2月的冬季气象数据和大气污染物质量浓度在线监测数据,分析了气象条件对颗粒物浓度的影响.通过混合型单粒子拉格朗日综合轨迹(HYSPLIT)方法模拟了郑州市冬季48 h的气流后向轨迹,同时进行了聚类分析,并使用潜在源贡献因子(PSCF)方法和浓度权重轨迹(CWT)方法分析了郑州市冬季PM_(2.5)的潜在污染来源和不同潜在源区对郑州市大气PM_(2.5)浓度的贡献.结果表明,低风速、高湿度和较少的降水是造成颗粒物污染严重的重要气象因素;超过60%的后向轨迹来自西北方向,其次是来自京津地区的轨迹占比为25.6%,而来自南边和东边的轨迹只占7.5%和6.1%,但对应着较高的PM_(2.5)浓度;郑州市冬季PM_(2.5)的潜在源区主要是北部的京津冀传输通道城市,包括焦作、开封、新乡、鹤壁、濮阳、安阳、邯郸和邢台,此外,相邻省份包括山西省、湖北省和安徽省部分区域对郑州市大气PM_(2.5)污染水平也有着较大的影响和贡献.     

利用后向轨迹模式研究上海市PM2.5来源分布及传输特征

利用后向轨迹模型,结合上海 PM2．5的浓度数据计算了2012年6月27日-2013年6月26日以上海为起始点的后向轨迹,并通过轨迹相关的分析方法,研究不同来源区域对上海 PM2．5浓度的贡献影响。结果表明：长三角地区的排放对上海的贡献最为显著;苏北、山东等地区的排放对上海也有较明显的贡献;来自海面的贡献总体低于大陆。所采用的轨迹多元回归分析法为 PM2．5的来源分布及传输特征研究提供了新思路。     

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。