杭州市区机动车污染物排放特征及分担率

选取杭州市区绕城高速、快速路、主干道和民用支路4种典型道路进行工况测试,建立了2010年机动车CO、HC、NOx和PM10排放清单,获得了分车型、燃料类型、排放标准以及道路类型的机动车污染物排放分担率.结果表明,杭州市机动车的污染物排放分担率差别显著,乘用车、出租车和公交车是CO和HC排放的主要来源,重型货车和公交车是NOx和PM10排放的主要来源,且乘用车的NOx排放分担率也较大;柴油车的NOx和PM10的排放分担率远大于其保有量的贡献率,是其排放的主要来源,汽油车是CO和HC排放的主要来源;占保有量30%的国0和国I车辆,对CO、HC、NOx和PM10排放分担率分别为67%、69%、58%和82%;主干道是机动车CO、HC和NOx排放的主要来源,其排放分担率分别为66%、65%和64%,民用支路是PM10排放的主要来源,分担率为55%.     

太原市工、商业区PM10中PAHs碳同位素组成及来源

利用中流量大气综合采样仪采集太原市工业区和商业区PM₁₀样品,使用GC/IRMS技术分析了PAHs的δ13C值(碳同位素组成),并根据碳同位素质量平衡计算了煤烟尘和机动车尾气对2类功能区的贡献率. 结果表明:工业区PM₁₀中PAHs的δ13C值在-26.0‰~-24.5‰之间,随环数增加呈贫13C趋势,与煤烟尘δ13C值的变化趋势一致,表明煤烟尘是工业区的一个主要污染源;商业区PAHs的δ13C值在-26.6‰~-26.2‰之间,较工业区显著贫13C,商业区与工业区的污染源有明显差异;除机动车尾气和煤烟尘外,工业区和商业区还有其他污染源输入,其中工业区有生物质燃烧排放输入,商业区有机动车曲轴箱润滑油残渣输入;煤烟尘和生物质燃烧对工业区的贡献率分别为59.3%~70.8%和29.2%~40.7%,表明工业区煤烟污染严重;机动车对商业区PAHs的贡献率在86.1%~95.8%之间,是商业区PM₁₀中PAHs的主要排放源,其中润滑油残渣的贡献率(在40.9%~85.3%之间)最大,机动车尾气的贡献率在8.3%~54.9%范围内,而煤烟尘的贡献率(在4.2%~13.9%之间)最小.      

长江流域污染负荷核算及来源分析

为研究长江流域污染物输出的时空变化特征和来源,将长江流域划分为114个排污单元,195个纳污河段,应用污染物“产生-排放-入河-消减-输出”模型,结合长江流域2004—2007年的社会经济、水文监测资料,利用朱坨、寸滩、宜昌、大通4个监测断面2004—2007年逐月的水量和水质数据,通过连续演算核算长江流域各河段的污染物输出过程,进行区间污染物输出平衡分析,估算出姚港断面污染物输出过程. 结果表明,各断面计算数据与实测数据相对误差不超过20%,模型及参数组合的可靠性较好. 点源对COD_Mn输出贡献较大,占56.4%;非点源对TN、TP的贡献大,分别占74.3%和92.1%. 从污染物输出分布来看,江西、四川、湖南、湖北四省占流域污染物输出总量的60%以上,贡献率较大,是流域污染物输出的重要区域.      

Ecosystem network analysis indicators are generally robust to parameter uncertainty in a phosphorus model of Lake Sidney Lanier, USA

Understanding how data uncertainty influences ecosystem analysis is critical as we move toward ecosystem-based management. Here, we investigate how 18 Ecological Network Analysis (ENA) indicators that characterize ecosystem growth, development, and condition are affected by uncertainty in an ecosystem model of Lake Sidney Lanier (USA). We applied ENA to 122 plausible parameterizations of the ecosystem developed by Borrett and Osidele (2007, Ecological Modelling 200, 371-387), and then used the coefficient of variation (CV) to compare system indicator variability. We considered Total System Throughput (TST) as a measure of the underlying model uncertainty and tested three hypotheses. First, we hypothesized that non-ratio indicators whose calculation includes the TST would be at least as variable as TST if not more variable. Second, we postulated that indicators calculated as ratios, with TST in the numerator and denominator would tend to be less variable than TST because its influence will cancel. Last, we expected the Average Mutual Information (AMI) to be less variable than TST because it is a bounded function. Our work shows that the 18 indicators grouped into four categories. The first group has significantly larger CVs than the CV for TST. In this group, model uncertainty is amplified rendering these three indicators less useful. The second group of four indicators shows no significant difference in variability with respect to TST. Finally, there are two groups whose CV values are significantly lower than that for TST. The least variable group includes the ratio-based indicators and Average Mutual Information. Due to their low variability, we conclude that these indicators are the most robust to the parameter uncertainty and most useful for ecosystem assessment and comparative ecosystem analysis. In summary, this work suggests that we can be as certain, or more certain, in most of the selected ENA indicators as we are in the parameters of the model analyzed.     

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.     

常州老运河氨氮污染调查分析

根据2009年常州市老运河及支流（污染企业）的水体污染物调查资料,分析了老运河的水质状况,并计算了各河段的氨氮通量。由氨氮通量确定各支流（污染企业）的氨氮贡献。结果表明,关河西段对老运河全程氨氮浓度上升的贡献率最高,占38.9%,其次是凤凰河,江苏新亚化工有限公司对老运河全程氨氮浓度上升的贡献率占9.2%,其余污染企业对老运河的氨氮贡献率均甚小。最后在分析主要支流污染来源的基础上,提出了防治水污染的相应对策和建议。     

金水河流域矿物元素生物地球化学交换模式

通过对金水河流域矿物元素生物地球化学交换模式的研究,得到以下结论：（1）在不同空间位置的矿物元素对河水的水质贡献率不相同。河水成分贡献主要来源于硅酸盐风化,在金水河流域生态系统不同空间位置矿物元素对河水水质贡献率方程为：YRiverwater=0.242＋0.203 XRain＋0172 XLitter＋0.471 XSoilwater（r2=0.55）。（2）固-液相界面（土壤-土壤水溶液）离子交换过程拟合表明：离子交换过程符合二、三次曲线模型。（3）区域内碳酸盐岩含较少的Na＋和K＋,且受酸雨等影响。Na＋在土壤-土壤溶液之间的分配行为可能加重土壤盐碱化的趋势。土壤和枯枝落叶层HCO3-和TDS值均处于稳定的范围内。（4）输入性污染分析表明,流域内土壤基本表现出物理性质改善;但却表现出贫养化和生物地球化学性质恶化的极化趋势。人为活动输入污染物影响显著,在全球变化背景下,酸雨和干旱加剧了水溶液组成的变化。     

复合装药安全性优选BP神经网络模型

为在设计复合装药结构时得到复合装药的能量输出和安全性双优结构,利用BP人工神经网络理论,建立结构优选模型。利用不同的感度和能量输出试验数据,进行模型的训练,训练后对样本进行预测和优选。结果表明,该方法能够克服评估复合装药结构性能优劣的各因素之间的复杂关系,实现精确的非线性预测,得到安全性和能量输出双优的设计结构。     

南京城市大气氨-铵的高频演化及其气粒转化机制

本研究于2018年秋季利用在线气体和气溶胶组分监测仪以高时间分辨率连续测定南京市大气中的气体(主要是NH_3)与二次无机气溶胶(主要是NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-))浓度,借此研究污染和非污染期城市大气NH_3和NH_4~+的演化规律,进而探讨NH_3-NH_4~+气粒转化过程中的化学机制.结果表明,观测期间NH_3和NH_4~+浓度的平均值(±1σ)分别为(15. 3±6. 7)μg·m-3和(11. 3±7. 8)μg·m-3,且日变化在污染和非污染事件中呈现出显著的差异.综合在线观测的NH_3和NH_4~+浓度数据,通过计算潜在源贡献因子,分析了NH_3和NH_4~+的潜在贡献源区在重污染过程受长距离污染传输影响较小,证明城市也是NH_3排放的重要热点地区.进一步分析发现,NH_3-NH_4~+的气粒转化是影响NH_3和NH_4~+日变化的主要驱动因子.具体体现在:低温、高湿(温度在7. 5～12. 5℃,湿度在50%～90%)时,NH_3和NH_4~+的气固转化速度较快,NH_3与酸性物质反应生成更多的NH_4~+,使得(NH4)2SO4和NH4NO3的形成从而导致污染事件的加剧.研究结果有助于厘清城市大气NH_3的来源和转化机制及其对颗粒物的潜在贡献.     

秋冬季区域性大气污染过程对长三角北部典型城市的影响

本文基于空气质量及气象监测数据,运用层次聚类分析法、后向轨迹法、潜在源贡献分析等方法,选取长三角北部地区2018~2019年秋冬季的典型污染过程进行分析,并选取该区域代表性的城市（蚌埠）进行深入分析.结果表明,长三角北部地区大气污染受地面弱气压、高湿、低温和静小风等不利气象条件及传输的影响较大.长三角秋冬季区域性污染具有影响范围广和持续时间长等特征,污染类型主要为区域外传输型与区域内累积型.在EP1和EP2两次污染过程中,长三角北部城市PM_2.5浓度均值分别达到131.6 μg·m^-3和115.4 μg·m^-3,前者污染过程较短,但污染物浓度累积较快造成的污染强度大和范围广.利用PSCF和CWT对PM_2.5潜在源定性和定量分析表明,EP1过程PM_2.5由临沂、徐州、宿迁和连云港等污染轨迹密集区域传输到受体城市蚌埠,CWT值处于80以上,最高可达200以上,区域传输实际浓度值较高;EP2过程PM_2.5浓度受宿迁、宿州和徐州等区域内部邻近城市影响,CWT值处于60以上,最高达160以上,说明研究区域内城市间相互影响较大.因此,秋冬季重污染过程中的跨区域大气污染联动,对于缓解长三角北部区域污染程度尤为重要.