城市区域土壤铅含量空间变异的多尺度研究进展

我国城市土壤仍存在Pb的严重富集,准确地评价土壤Pb污染水平和范围是进行科学的土壤Pb污染风险评估和管理的基础.城市土壤Pb含量的空间变异性强且结构复杂,现有的大多数研究在单一空间尺度上开展,不足以全面揭示空间结构特征,不利于促进更加科学的风险评估和管理.因此,探寻一种能够全面揭示城市土壤Pb含量的空间结构信息的方法尤为重要.为了实现这一目的,本文首先分析了造成城市土壤Pb含量高空间变异性的主要因素:污染源的多样性、污染过程的层次性,以及城市景观的异质性.在此基础上归纳出城市土壤Pb含量的空间变异特征——由3个空间层次嵌套而成的等级结构.在此概念性的空间结构之上提出一个基于地统计学理论、以线性混合效应模型为核心的方法框架,可以将城市土壤Pb含量的空间结构划分为3个层次:全局趋势、具有空间自相关的随机变异以及异常高值点.最后,提出完善城市土壤Pb含量空间变异多尺度研究的重点是:探讨更加高效的空间抽样策略;确定特征尺度.     

2015—2021年南京市大气污染特征及污染个例研究

探究细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染的时间变化特征,阐明PM_2.5和O₃复合污染过程中不同阶段环境空气污染物及气溶胶粒径分布的详细演变过程,对南京及长三角地区的大气污染防治具有重要指导意义.本文使用2015—2021年南京市环境空气污染物小时浓度数据,分析了该地区多年大气污染演变过程,并选取2015年10月12—17日时间段作为复合污染典型个例,对其生消过程和内在机理进行了详细分析.结果表明：(1)2015—2021年南京市各种大气污染物的变化特征具有明显差异. PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度的年下降率分别为8.9%、6.2%和15.4%,O₃浓度变化较小. CO浓度在2016年达峰后以每年7.6%的速率下降.NO₂浓度在2015—2019年呈增加趋势.(2)2015—2021年污染特征发生较大变化,由PM_2.5为主导变为由O₃为主导的大...     

南京市夏季大气气溶胶新粒子生成事件分析

研究了南京市夏季大气气溶胶数浓度的基本特征和气溶胶新粒子生成事件的形成条件及其影响因子.应用宽范围颗粒粒径谱仪(WPS)和双光路差分吸收光谱仪(DOAS)对南京市2010年7月大气气溶胶数浓度谱分布和污染气体(O3、SO2和NO2)进行了观测,并结合气象要素观测数据和后向轨迹模式模拟,探讨了南京市夏季大气气溶胶新粒子生成的条件及其影响因子.结果表明,南京市夏季10～500nm气溶胶平均数浓度为1.7×104cm-3,与北美和欧洲的一些典型城市观测值相近;10～25 nm气溶胶粒子数浓度占总数浓度的比例为25%.观测期间共出现6次新粒子生成事件,通过分析发现比较稳定的风速风向、较强的太阳辐射有利于南京夏季新粒子的形成.南京夏季新粒子生成事件的相对湿度条件在50%～70%,通过后向轨迹模式模拟的结果发现偏东风或偏南风带来的海洋性洁净气团有利于新粒子的生成.南京夏季新粒子生成事件发生时,10～25 nm气溶胶数浓度与SO2的浓度呈正相关,与O3的浓度呈负相关,而与NO2的浓度相关性较差.     

工业区户外儿童游乐场地表灰尘重金属污染的磁学响应

以南京一个工业区为例,采集户外儿童游乐场地表灰尘样品,并对其进行环境磁学测量以及重金属总量和酸可提取态测定,以探究磁学参数对工业区该类环境介质重金属污染的指示作用.结果表明,地表灰尘样品中磁性矿物以亚铁磁性矿物为主,主要以假单畴-多畴颗粒存在;样品低频磁化率和饱和等温剩磁的平均值分别为939.31×10~(-8)m~3·kg~(-1)和16 618.74×10~(-5)A·m~2·kg~(-1),与城市非工业区相比磁性矿物含量较高.地表灰尘样品平均受到中度到高度的重金属污染,部分磁学参数与重金属总量和酸可提取态占比均显著相关,且与总量的相关性较强,其中,Mn、Ni、Cr总量以及污染负荷指数与非磁滞磁化率和饱和等温剩磁的相关性较高(0.69≤r≤0.86,P0.01),并具有一致的空间变化特征,且主成分分析结果表明重金属和磁性矿物均主要来自工业活动.因此,部分磁学参数可作为指示工业区户外儿童游乐场地表灰尘重金属污染状况的有效指标.     

江苏省设区市尺度的碳排放核算及影响因素研究

本文利用联合国政府间气候变化专门委员会(intergovernmental panel on climate change,IPCC)清单法核算了江苏省13个设区市1999—2020年的碳排放量,并利用可拓展随机性环境影响评估模型(stochastic impacts by regression on population,affluence,and technology;STIRPAT)分析经济、人口、能源强度和能源结构对碳排放的影响。各设区市的碳排放存在较大差异,淮安的年均碳排放量(3.00×10⁷t CO₂)处于中游水平,苏州具有最大的年均碳排放量,约为淮安的5倍。2020年,宿迁、常州和盐城的碳排放量同比增加,其他城市的碳排放量同比下降或者零增长,其中,淮安、扬州、泰州、南通和徐州的碳排放量持续下降。STIRPAT模型拟合结果表明：(1)碳排放与人口的关系具有地区差异,苏南城市的人口与碳排放均为显著正相关,南通、徐州和泰州则为显著负相关;(2)人均GDP、第二产业占比、能源强度(单位GDP能耗)以及能源结构(原煤占一次能源消费比重)与...