大气自净能力指数的气候特征与应用研究

为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统（CAPPS）预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法.基于气象站观测资料的全国大气自净能力指数分析计算表明,全国大气自净能力最差的地区分布在四川盆地和新疆塔里木盆地,大气自净能力最强的地区分布在青藏高原、蒙古高原、云贵高原、以及东北平原和三江平原、山东半岛和海南岛;1961~2017年,京津冀、长三角和珠三角地区的大气自净能力指数呈下降的变化趋势,全年低自净能力日数呈上升的变化趋势.采用大气自净能力指数评估2014年北京APEC会议期间大气污染防控效果,表明在11月8~10日极端不利扩散气象条件发生时,减排措施使北京市空气质量AQI平均降低77%,使京津冀平原地区11个城市的空气质量AQI平均降低37%.基于国家气候中心月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报产品和中尺度模式（WRF）,建立了可以预测全国未来40d逐日大气自净能力指数的延伸期-月尺度大气污染潜势预测系统,回报实验表明,在大多数情况下可以提前15d预报出大气重污染过程;月尺度的大气重污染过程预报效果更大程度上取决于月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报准确率.     

海州湾表层沉积物磷的吸附容量及潜在释放风险

利用磷吸附指数（PSI）、磷吸附饱和度（DPS）和磷释放风险指数（ERI）研究了2016年10月和2017年5月海州湾表层沉积物的磷吸附容量及潜在释放风险.结果显示,2016年秋季PSI变化范围为99.58~199.39[mgP/（100g）]/[μmol/L],DPS变化范围为23.118%~34.289%;2017年夏季PSI变化范围是130.29~198.57[mgP/（100g）]/[μmol/L],DPS变化范围为25.545%~42.135%,两次调查中PSI和DPS均表现出相反的平面分布趋势.PSI和Al_ox、Fe_ox呈显著正相关,说明Fe_ox和Al_ox是影响海州湾表层沉积物吸附磷的主要因素,且Fe_ox占主导作用;DPS与Al_ox和Fe_ox分别表现出了显著负相关性和极显著负相关性,说明Al_ox和Fe_ox含量的增大会降低表层沉积物的磷吸附饱和度.2016年10月磷释放风险指数（ERI）的变化范围为11.59%~34.18%,2017年5月磷释放风险指数（ERI）的变化范围为12.86%~32.34%,从2次调查结果整体来看,海州湾表层沉积物的磷释放风险为中度风险.     

基于高精度清单的京津冀机动车控污政策研究

为研究京津冀机动车污染控制政策对CO、HC、NO_x、PM_2.5、PM₁₀等污染物的减排效果,建立了2014年高精度机动车排放清单,选取过去已经实施,未来规划实施及优化/劣化后的若干政策,设置4类共13种政策情景,与实际清单基准情景进行对比,识别各政策情景的排放变化,并对其中由政府给予补贴的政策进行成本收益核算.结果显示,淘汰低排放标准机动车带来的污染减排效果最好,在天津和河北对CO和HC的排放削减分别为53.19%,49.75%和51.28%,50.87%,达半数及以上;升级机动车发动机和燃油标准也能显著削减排放,在天津和河北对PM_2.5、PM₁₀的削减分别为17.01%,17.00%和21.95%,21.93%.政府补贴政策存在明显边际效应特征,排放标准高,重污染车少的北京单位成本的减排收益明显低于天津和河北,.河北和天津在考虑成本因素的基础上,应当逐步采纳北京的高标准减排政策;北京则可在一定条件下,将一部分低效的政府补贴通过合理方式转移支付给天津和河北,以提高政府投入的减排效率.     

生物基聚合物PHBV和PLA复合材料在不同介质中的生物降解及其影响因素

传统工艺的塑料生产不仅依赖石油资源的持续开发利用,同时给环境造成了前所未有的压力,近年来生物基聚合物（聚（3-羟基-3-戊酸酯）-PHBV,聚乳酸-PLA）日渐成为传统石油基塑料的替代产品.本文采用呼吸测试手段,旨在揭示均质复合材料在不同环境介质（土壤、熟化堆肥、水体）条件下及有机添加剂（木质素）,无机添加剂（蒙脱石）和天然有机物链增长剂（Joncryl）作用下的生物降解特征.结果表明：当链增长剂Joncryl添加量为5%时,对所有介质PHBV和PLA复合材料产生显著抑制作用.Joncryl添加量为0.2%时,未对所测样品的生物降解行为产生干扰作用.在熟化堆肥介质中,PLA复合材料比PHBV基质混合物的生物降解速率明显降低.有机木质纤维添加剂（榛子壳粉末）单独在聚合物中添加或者和链增长剂Joncryl以及非有机添加剂（Dellite72T）共同作用下都可促进PLA聚合物中各组分的相容连接性.实验结果表明,新型添加剂在不同介质中以二元或三元添加的方式对生物降解过程产生重要影响,该研究将为新型材料使用后的生物降解效应提供理论依据.     

邻苯二甲酸二丁酯降解过程的单体同位素分析

研究对比了邻苯二甲酸二丁酯（DBP）在不同降解过程（水解、UV/H₂O₂光解、直接光解、过硫酸钾光氧化）中的碳、氢同位素组成变化、分馏特征及二维同位素（Δδ²H-Δδ¹³C）的相关性.水解反应中DBP分子产生了显著的碳同位素分馏,未发现氢同位素分馏,而且碳同位素富集因子ε_C为（-2.7±0.4）‰,表明DBP水解时发生C-O键断裂,氢原子不参与反应.而UV/H₂O₂光解和直接光解反应（pH值分别为2、7和10）中,DBP分子呈现了相似的二维同位素相关性Λ值[（9±2）~（11±2）],推测经历了相同的反应过程.过硫酸钾光氧化降解时,明显偏大的Λ值（31±3）说明反应可能发生C-H键断裂.结果表明：二维单体同位素分析（2D-CSIA）技术可以有效区分DBP的水解、光解、光氧化3种不同类型的降解过程,有助于分析其降解路径.     

互花米草入侵对长江口湿地土壤碳动态的影响

为了评价互花米草入侵对长江河口湿地土壤碳动态的影响,利用配对的试验设计在长江口崇明东滩湿地的高潮滩和低潮滩各设置1条入侵种互花米草与土著种的配对样线.结果表明,与土著植物相比,互花米草入侵显著增加了长江口湿地的植物碳库、土壤微生物碳、土壤总碳库和有机碳库,而对占土壤总碳库60%以上的无机碳库无显著影响,意味着互花米草入侵导致的土壤总碳库改变主要是通过增加土壤有机碳库来实现的.高潮滩互花米草和芦苇群落的年均土壤呼吸强度分别为（210.02±4.90）,（157.79±6.39）mg/（m²·h）;低潮滩互花米草和海三棱藨草群落年均土壤CO₂排放速率分别为（157.41±5.27）,（110.90±5.16）mg/（m²·h）,表明互花米草入侵显著增加长江口湿地的土壤呼吸.上述结果意味着互花米草入侵同时增加土壤碳输入和碳输出,但入侵也显著增加了土壤碳库表明入侵增加的土壤碳输入显著高于增加的土壤碳输出.本研究表明互花米草入侵可能会增强了长江河口湿地的土壤碳汇强度和固碳能力.但仍然需要长期系统的监测研究,以便全面定量评估互花米草入侵我国滨海湿地的综合生态影响.     

考虑边界条件不确定性的地下水污染风险分析

为分析边界条件不确定性对地下水污染质运移数值模拟模型输出结果的影响,运用Monte Carlo方法对一算例进行阐明,并从污染风险预报方面对模拟结果进行分析.为减少重复调用模拟模型产生的大量计算负荷,将边界条件（第一类边界条件-水头值）作为随机变量,建立地下水污染质运移数值模拟模型的Kriging替代模型,在保证较高精度的同时,实现了Monte Carlo模拟.结果表明：边界条件的不确定性,对地下水污染质运移数值模拟模型预报的结果有很大影响,考虑与未考虑边界条件不确定性得到的研究区污染羽分布差别较大.对地下水污染质运移数值模拟模型的Monte Carlo模拟结果进行统计与分析,可以评估研究区观测井1,2,3污染物浓度预报结果的可靠程度,并且可以预报出研究区观测井1,2,3遭受不同程度污染的风险.     

应用S-T模型对沉积物中PAHs的生态风险分级评价

本文构建S-T模型,运用集对分析理论（set pair analysis）构建基本模型,采用层次分析法并参考毒性当量因子确定各指标权重,应用三角模糊数（triangular fuzzy number）对差异度系数进行改进,基于加拿大沉积物环境质量标准,对沉积物中多环芳烃进行生态风险分级评价.结果表明,该模型考虑到化合物之间的相互作用因素并做模糊处理,对差异度系数进行改进体现沉积物中多环芳烃生态风险等级标准的模糊性,为持久性有机污染物生态风险分级评价提供了一种简便客观有效的方法.     

Mercury flows in large-scale gold production and implications for Hg pollution control

Large-scale gold production(LSGP) is one of the five convention-related atmospheric mercury(Hg) emission sources in the Minamata Convention on Mercury. However, field experiments on Hg flows of the whole process of LSGP are limited. To identify the atmospheric Hg emission points and understand Hg emission characteristics of LSGP, Hg flows in two gold smelters were studied. Overall atmospheric Hg emissions accounted for 10%–17% of total Hg outputs and the Hg emission factors for all processes were 7.6–9.6 kg/ton. There were three dominant atmospheric Hg emission points in the studied gold smelters, including the exhaust gas of the roasting process, exhaust gas from the environmental fog collection stack and exhaust gas from the converter of the refining process. Atmospheric Hg emissions from the roasting process only accounted for 16%–29% of total emissions and the rest were emitted from the refining process. The overall Hg speciation profile(gaseous elemental Hg/gaseous oxidized Hg/particulate-bound Hg) for LSGP was 34.1/57.1/8.8. The dominant Hg output byproducts included waste acid, sulfuric acid and cyanide leaching residue. Total Hg outputs from these three byproducts were 80% in smelter A and 84% in smelter B. Our study indicated that previous atmospheric Hg emissions from large-scale gold production might have been overestimated.Hg emission control in LSGP is not especially urgent in China compared to other significant emission sources(e.g., cement plants). Instead, LSGP is a potential Hg release source due to the high Hg output proportions to acid and sludge.     

Relationship between PM10 and PM2.5 levels in high-traffic area determined using path analysis and linear regression

The objective of this study was to determine the relationship between PM_(10) and PM_(2.5) levels as related to meteorological conditions and traffic flow using both a linear regression analysis and a path analysis. The Particulate matter(PM) samples were collected from Sukhumvit road, Bangkok, Thailand, at both open(104 samples) and covered(92 samples)areas along the road. Fifteen percent of all samples were separated before the statistical models were run and used for model validation. The results from the path analysis were more elaborate than those from the linear regression, thus indicating that meteorological conditions had a direct effect on the particulate levels and that the effects of traffic flow were more variable in open areas. The model also indicated that meteorological conditions had an indirect effect and that traffic flow had a direct effect on particulate levels in covered areas. The model validation results indicated that for open areas, the R~2 values were not very different between the path analysis and the linear regression model, but that the path analysis was more accurate than the linear regression model at very low PM concentrations. At high PM concentrations, the path analysis model also had a better fit than did the linear regression, so the predictions from the path analysis model were more accurate than those from the linear regression.