不同污染等级下阳泉市PM2.5传输特征和潜在源区分析

利用2020~2022年阳泉市的PM_2.5监测数据、NCEP数据及对应时刻天气形势分析的气象资料,采用 HYSPLIT4 后向轨迹模式,引入多站潜在源贡献因子分析法（MS-PSCF）和轨迹密度分析法（TDA）,对阳泉市PM_2.5传输通道和潜在源区分区域、分级别研究. 结果表明：①阳泉市PM_2.5污染主要集中在阳泉和平定,盂县相对较轻,阳泉和平定的不同污染等级天数占比及PM_2.5浓度的平均值和最高值均要明显比盂县高,PM_2.5分布特征与本地特殊地形密切相关. ②小风天气下不同污染等级PM_2.5污染次数最多、PM_2.5浓度最高;东西向区域输送对阳泉和平定PM_2.5污染次数和PM_2.5浓度影响明显,且偏东风贡献显著;盂县中度以上天气以本地污染源影响为主. ③中度以上污染天气生成维持的地面形势主要有4种,暖低压型（22%）、高压前部（底部）型（54%）、高压后部型（14%）和均压场型（10%）,高压前部（底部）型是造成PM_2.5浓度升高的主要地面形势;高空形势主要有2种,平直西风气流型（78%）和西北气流型（22%）,平直西风气流型是造成PM_2.5浓度升高的主要高空形势. ④MS-PSCF和TDA分析法得出的PM_2.5不同污染等级的传输通道和潜在源区结果具有一致性,PM_2.5主要传输通道为东北、东南和西北通道,东北和东南通道为短距离传输,是造成PM_2.5浓度增加的主要路径,西北通道与西北沙尘传输通道一致,属于长距离传输;PM_2.5主要的污染潜在源区位于河北中西部与东南部、河南东北部及其与山东西南部交界处、山西东南部.     

太湖水体介质吸收有效光合辐射能量的谱特征及其季节变化

针对2005年8月、11月及2006年2月,5月太湖31个采样点的水样,测定了其中黄质(chromophoric dissolved organic matier)和颗粒物的吸收系数.通过次氯酸钠漂白法及数值分离法,将颗粒物吸收系数分离为藻类颗粒物及非藻类颗粒物的吸收系数,并对2种结果进行了比较.同时分析了太湖水体介质吸收有效光合辐射能量的谱特征及其季节变化.结果表明,水体中的绝大部份光合有效辐射能量主要由黄质和非藻类颗粒物所获取,对夏季的400～473nm、秋季的400-461nm、冬季的400～476nm、春季的400～569nm的能量而言,黄质的吸收贡献大于非藻类颗粒物;而在其余波段中,非藻类颗粒物的吸收贡献相对较大.藻类颗粒物的吸收贡献谱在490nm、676nm左右处存在2个主峰区,620nm左右处存在一次峰区,且该次峰在夏、秋季尤为明显,春季次之,冬季最小.藻类的吸收贡献也呈现出较为明显的季节特征,夏季吸收贡献最大达到22.1%,平均为16.4%;秋季最大为18.4%,平均为13.1%;春季最大为15.1%,平均为9.7%;冬季最大为10.1%,平均为6.8%.由于太湖颗粒物的吸收系数主要由非藻类颗粒物决定,因而用次氯酸钠漂白法从中提取藻类颗粒物的吸收系数会造成较大的误差,而改进的数值分离法在此基础上有了一定的提高.     

建设世界亿吨级卓越煤炭企业

神华集团有限责任公司（以下简称为神华集团）是于1995年10月经国务院批准，按《公司法》组建的国有独资公司，是中央直管的53户国有重要骨干企业之一。神华集团以能源为主业，集煤矿、电厂、铁路、港口、航运为一体，实施跨地区，跨行业、多元化经营、是我国最大的煤炭企业，在国民经济中占有重要地位。     

区域矿产资源开发的一般模式与应用——以赣江流域为例

本文首次将矿产资源开发作为一个能动型开放系统予以研讨,通过建立区域矿产资源开发数据库、计算矿产资源对国民经济发展的保证程度、计算矿产资源开发的价值贡献、经济地质区划和有限投资倾向的优选等5个方面实行宏观控制;通过组建矿产资源开发生产联合体进行中观调节;通过成立矿产资源开发综合研究机构获取微观反馈,建立了区域矿产资源开发的新模式,并以赣江流域为例进行了探讨,取得了有意义的结果。     

南京市大气PM2.5时空分布特征与潜在源区贡献分析

对2017年南京市区7个自动空气质量监测点的PM_(2.5)质量浓度ρ(PM_(2.5))数据进行分析,采用克里金(Kringing)空间插值法、气流运动轨迹聚类、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨了四季大气中ρ(PM_(2.5))的时空分布特征和潜在来源。结果显示,四季大气中ρ(PM_(2.5))均值由高到低依次为冬季(65. 54μg/m~3)、春季(41. 70μg/m~3)、秋季(35. 18μg/m~3)和夏季(23. 56μg/m~3),秦淮区四季大气中ρ(PM_(2.5))均最高。春季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受黄海海岸和北方大陆性输送气流的影响,来自黄海方向的气流轨迹2贡献比例达51. 65%,对应的ρ(PM_(2.5))为50. 91μg/m~3;夏季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受江苏、东部海洋和南部沿海城市输送气流的影响,其中源自江苏的气流轨迹1对南京大气PM_(2.5)贡献比例最大(33. 64%),气流轨迹对应的ρ(PM_(2.5))为35μg/m~3;秋季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受短距离的偏北气流影响,来自山西南部,河南中部、安徽中部的气流轨迹5对应的ρ(PM_(2.5))最高,出现概率(21. 11%)和贡献比例(27. 81%)均较高;冬季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受北方大陆性输送气流影响,来自俄罗斯、蒙古国东部、河北北部、北京、天津、山东中部的长距离气流轨迹4对应的ρ(PM_(2.5))最高,达109. 8μg/m~3,其贡献比例为26. 86%。PSCF和CWT分析发现,安徽、山东、浙江与江苏交界和黄海海岸是影响南京市空气质量的主要潜在源区,此外,湖北、北京、天津以及渤海海岸也是南京大气PM_(2.5)的潜在源区。     

日照市可吸入颗粒物污染源的CMB受体模型解析

颗粒物是中国大多数城市环境空气中的首要污染物,特别是细小的可吸入颗粒物对人类健康的危害更大.为全面弄清城市环境空气中可吸入颗粒物的来源,以日照市为例,分采暖期和非采暖期对其主要大气污染源进行识别和采样,包括煤烟尘、建筑水泥尘、扬尘、土壤风沙尘、海盐粒子和二次粒子,并利用原子发射光谱、离子色谱等仪器对其成分进行定性定量分析,建立可吸入颗粒物的源成分谱和受体成分谱.通过化学质量平衡(CMB)受体模型进行解析,得出各污染源对受体的贡献值和分担率.确定主要污染源,为采取针对性的措施治理污染提供依据.     

秦巴山地西部地区2015—2018年大气污染物变化特征及潜在来源分析

为了研究我国南北过渡带西部地区大气污染物变化特征，选取了秦巴山地西部陇南市2015-2018年大气主要污染物监测资料和气象数据，分析了各污染物的浓度水平、变化特征及与气象条件的关系，并利用HYSPLIT后向轨迹模式分析了该地区污染物潜在来源（WPSCF和WCWT）.结果表明：4年来，秦巴山地西部地区空气环境质量较好，空气质量优良率达94.24%，6项大气污染物SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀平均浓度分别为19.02、23.35、701.41、83.11、30.57、56.50 μg·m^-3，均未超过国家二级标准.PM₁₀是该地区首要污染物中天数最多的，达94 d.污染物SO₂、NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀的季节变化和日变化特征具有较好一致性，呈"U"型变化，O₃呈单峰型，在夏季和午后浓度到达高值.颗粒污染物PM₁₀、PM_2.5与气态污染物SO₂、NO₂、CO均呈现较好正相关，气温、降水量和风速风向对污染物浓度有较大的影响.该地区冬季空气质量明显差于其他季节，颗粒物浓度主要受供暖期化石燃料燃烧和外来气流的影响.     

澜沧江流域水体悬浮颗粒物δ15 N空间差异及成因分析

梯级水电建设对澜沧江流域生源物质迁移转化及其生态环境的影响目前受到国内外学者的广泛关注,本文通过使用稳定同位素技术,分析了澜沧江流域悬浮颗粒物氮同位素的空间分布差异及其成因.结果表明,澜沧江上游自然河道水体溶解无机氮(DIN)质量浓度变化范围为0. 28～0. 60 mg·L~(-1),下游水库段DIN质量浓度显著增高,变化范围为0. 39～1. 15mg·L~(-1);上游自然河道段悬浮颗粒物δ~(15)N变化范围为4. 52‰～6. 72‰,下游水库段明显增重其变化范围为2. 3‰～11. 8‰.利用Isosource软件对悬浮颗粒物来源进行分析,结果表明澜沧江流域内工业及生活污水为悬浮物颗粒物氮素的主要贡献源,占比约为42. 43%;土壤有机质、大气沉降、农业化肥的贡献率分别为22. 38%、18. 16%和17. 03%;在该流域内上游自然河道段受工业及生活污水、土壤有机质以及大气沉降共同影响,下游水库段则主要受工业及生活污水的影响.同时小湾、漫湾、大朝山这3个库区内存在藻类吸收同化作用而使得悬浮颗粒物δ~(15)N变轻的现象.     

常州市冬季大气污染特征及潜在源区分析

为了解常州市冬季大气污染特征,对2013—2015年常州市冬季PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO数据进行分析,并结合HYSPLIT 4.9模式研究不同气团来源对常州市各污染物浓度的影响及潜在污染源区分布特征.结果表明,常州市冬季以PM_2.5污染为主,其占冬季首要污染物的90%以上,冬季PM_2.5小时浓度对应的空气质量级别以良和轻度污染出现频次最多,冬季的ρ（PM_2.5）对ρ（PM_2.5）年均值的贡献率高达37.4%,不完全燃烧是颗粒物的一个重要来源.冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的日变化均呈双峰分布,两个峰值分别出现在交通的早高峰和晚高峰附近.ρ（NO₂）在晚高峰明显大于早高峰,而ρ（SO₂）和ρ（CO）表现为早高峰大于晚高峰.常州市CO/NO_x和SO₂/NO_x的分析结果表明,常州市交通源的贡献明显,点源对常州市的空气质量的影响也较大.1和6 h的ρ（PM_2.5）梯度变化可判识细颗粒物的爆发性增长.冬季常州市受到西北、西和西南等地区的大陆性气流影响较大,其对应的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值相对较高,且对应的污染轨迹出现概率较大.偏东方向的气流由于移动速度慢,不利于污染物扩散易造成污染累积,导致ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）和ρ（NO₂）相对较高.WPSCF（源区分布概率）高值区（>0.5）集中于从芜湖至上海的长江中下游区域和杭州湾区域.PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO潜在源区存在较大差异性,NO₂、SO₂和CO本地化的潜在贡献较PM_2.5和PM₁₀更明显.此外,受船舶等影响海洋源区对NO₂、SO₂和CO的潜在贡献较大.研究显示,长三角区域的大气污染物以本地污染为主,但远距离污染输送贡献也不容忽视.      

EPA PMF5．0在浦东新区降水源解析中的使用研究

使用EPA PMF5．0模型,以浦东新区降水源解析为例,按照使用前监测数据和不确定度数据收集、模型运行前数据判读、基本模型运行前最佳因子数确定以及模型旋转前后因子贡献比变化,对降水中多种阳离子和阴离子分别进行讨论,在离子贡献汇总中得到其主要贡献的阴阳离子。 EPA PMF5．0方法的使用,为大气降水在污染源治理和管理等领域提供了新的研究思路,同时也对基层监测站开展源解析具有参考作用。