泸州城区大气细颗粒物时空分布特征及变化规律

利用2016年泸州4个环境监测站点(九狮山、市环监站、兰田宪桥、小市上码头)的PM_(2.5),PM_(10)的质量浓度数据和气象数据,研究了泸州2016年大气细颗粒物的空间变化特征及分布规律.结果发现,泸州市城区2016年PM_(2.5)年平均质量浓度为64.4μg/m~3,冬季最高,春秋季其次,夏季最低.重污染天气集中在冬季,且污染程度高、持续时间长.与对照点相比,城区PM_(2.5)质量浓度高9μg/m~3,小市上码头的差异最大,市环监站的差异最小.夏季PM_(2.5)质量浓度日变化最为平稳,中午与夜间有所升高,冬季PM_(2.5)质量浓度呈现夜间高于日间的污染模式. PM_(2.5)质量浓度总体呈现出工作日低,周末高的"周末效应". PM_(2.5)与PM_(10)相关性有统计学意义,全年PM_(2.5)/PM_(10)比值范围为0.73～0.83,夏季PM_(2.5)/PM_(10)比值最高,与当地地形、气候密切相关.     

信阳市不同生态功能区PM_(10)和PM_(2.5)污染特征

目前大气颗粒物污染已成为严重的城市环境问题。利用2015年4个位于信阳市不同生态功能区的环境空气质量监测站数据,比较分析4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)污染日变化、季节变化和年际变化特征及其影响因素。结果表明,1)4个站点2015年PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度平均值均表现为南湾水厂平桥分局审计局酿酒公司。2)森林植被对大气颗粒物浓度有明显的削减功能。在不同季节和一天中的不同时段,森林植被盖度高的南湾水厂监测站PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度平均值均明显低于其他3个站点。3)4个站点的颗粒物污染均表现为夏季最轻,秋季其次,冬季污染最严重。4)4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度日变化特征基本一致,日峰值和最低值出现的时间基本同步。夜间颗粒物污染比白天严重。5)2014-2016年,4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均呈现逐年下降趋势。6)影响颗粒物污染的最主要气象因子是气温和气压。PM_(10)和PM_(2.5)浓度与日均气温、日均风速和日最大风速均呈极显著负相关(P0.01),与日均气压均呈极显著正相关(P0.01);PM_(2.5)日均浓度与日均相对湿度呈显著正相关(P0.05)。这些结果显示了信阳市大气颗粒物污染特征,可为当地大气污染防治工作提供参考。     

杭州市城区典型区域PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度变化特征

为研究杭州市城区大气中PM_(2.5)、PM_(10)的浓度变化特征,在采荷监测区内对PM_(2.5)、PM_(10)浓度变化和气象特征进行了为期1 a的监测。结果表明:PM_(2.5)质量浓度呈冬春高于夏秋季节,冬季出现最高值(104.35±99.86)μg/m~3;颗粒物PM_(10)呈冬季远高于其他季节,浓度为(274.39±160.92)μg/m~3,春秋两季相较于夏季高约1倍,说明颗粒物PM_(10)比PM_(2.5)的污染来源更为多样,成分更为复杂。PM_(2.5)、PM_(10)在不同的季节中,二者的相对浓度和变化规律有所不同。细颗粒物浓度日间变化过程在季节间大势体变化趋势规律类似,在观测时段内从峰值逐渐减小,伴随季节间的差异而呈不同的波动。PM_(2.5)/PM_(10)值范围为0.26~0.58,春冬两季的均值分别为0.51和0.50,夏秋两季的均值分别为0.34和0.32,表明春秋两季污染物中PM_(2.5)比例高;颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度与温度之间均呈现显著负相关关系,相关系数分别高达0.619、0.640;与气压呈现显著正相关关系,相关系数为0.559、0.583。     

硅胶除湿法提高振荡天平法PM2.5分析仪的准确性研究

以珠三角区域大气复合污染立体监测网络中大气超级站为观测点,利用自主研发的气溶胶连续除湿装置,采用硅胶除湿方式提高振荡天平法PM_(2.5)分析仪准确度的原理和方法,分析了振荡天平法PM_(2.5)浓度测值误差产生的原因。通过比对试验,验证了该方法的技术可行性,有效解决了振荡天平法PM_(2.5)颗粒物在线监测的连续除湿问题,特别是在潮热天气等相对湿度较大的情况下具有明显优势。     

干旱区城市森林大气颗粒物浓度变化特征及其与环境因子的关系

干旱区城市颗粒物如可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))以及超细颗粒物(PM_(1.0))受到越来越多的关注。根据新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市燕儿窝生态林大气颗粒物(PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10))浓度、温度、相对湿度、风速等环境因子数据,对干旱区城市森林内大气颗粒物浓度时间变化规律进行分析。结果表明:(1)3种颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1.0))的日变化较为相似,均呈现"早晚高,中午低"的浅"V"形变化趋势。(2)3种颗粒物季节变化均表现为冬季秋季春季夏季,其中冬春2季林地内浓度小于林地外,而夏秋2季林地内浓度大于林地外。(3)环境因子与3种不同粒径大气颗粒物浓度存在显著相关关系,相对湿度、风速与颗粒物浓度呈显著正相关,温度与颗粒物浓度呈显著负相关。     

杭州城市森林区和居民区大气颗粒物浓度特征的差异性研究

【目的】本文以杭州国家半山森林公园和采荷社区为研究地点,揭示城市森林对TSP、PM_(10)、PM_(2.5)和PM_14种不同类型大气颗粒物浓度变化的影响。【方法】对TSP、PM_(10)、PM_(2.5)和PM_14种不同类型大气颗粒物的浓度进行了周期为1年的定点监测,通过对比分析城市森林区和城区的不同类型大气颗粒物浓度的变化差异。【结果】半山监测点的TSP、PM_(10)、PM_(2.5)以及PM_14种大气颗粒物浓度的日变化曲线为早上9:00到达最大值,然后随时间变化而持续减少,在下午14:00到达最小值,分别为:182.2、124.2、68.2、20.6μg·m~(-3);在采荷社区,4种大气颗粒物浓度由早上9:00开始降低但到下午17:00时又基本上升到早上9:00的水平;在半山监测点相比采荷,PM_(2.5)和PM_1浓度年变化的峰值均延迟了1个月的时间,城市森林区和城区的不同类型大气颗粒物浓度的日变化和月变化规律存在明显的不同。【结论】4种不同类型大气颗粒物的平均浓度均为半山森林公园高于采荷社区;在半山和采荷2个监测点的PM_(2.5)和PM_1浓度的差异分别显示为有高度统计意义和有统计意义。     

太原地区常用地被植物及植被结构吸附PM2.5等细颗粒物能力研究

[目的]研究太原地区常用地被植物及植被结构吸附PM_(2.5)等细颗粒物的能力。[方法]以太原市常用园林地被植物为试验材料,研究鸢尾、景天、玉簪、萱草4种地被植物PM_(2.5)等细颗粒物的吸附能力。记录2017年4—8月太原市PM_(2.5)浓度值,研究太原市夏秋季PM_(2.5)污染特征。[结果]4种地被植物吸附PM_(2.5)等细颗粒物的能力从大到小依次为玉簪、鸢尾、萱草、景天,其中白花玉簪吸附细颗粒物的效果最好,1 g鲜重、干重附尘量分别比八宝景天高4.4倍和2.0倍,吸附尘埃质量达到2.8倍,排序结果与其单位叶面积吸附PM_(2.5)等细颗粒物的能力相差不大;净化系数结果表明,3种植被结构净化系数均为正值,以大学校园中的乔灌草相结合的植被结构吸附PM_(2.5)能力较强;通过比较太原市PM_(2.5)浓度的季节性变化,发现太原市春末夏初PM_(2.5)浓度值偏高。[结论]地被植物对太原城市景观建设、调节生态环境起到重要作用。     

基于UFORE模型的上海城市森林对大气PM_(2.5)的削减量估算

细颗粒物(PM_(2.5))是城市大气污染的重要来源,严重威胁居民健康。城市森林可以通过削减大气中的PM_(2.5)来提升空气质量,为城市环境提供重要的生态系统服务,本文采用美国农业部开发的UFORE(Urban Forest Effect)模型的核心方法,估算了上海城市森林对大气中PM_(2.5)的削减量。结果显示,2013年上海城市森林对大气PM_(2.5)削减总量为442.4t,小时浓度削减量为0.44μg/m~3,大气中PM_(2.5)浓度的改善率为0.07%。2013年上海不同类型林分PM_(2.5)削减量排序为常绿针叶林(290.6t)落叶林(76.1t)混交林(56.6t)常绿阔叶林(18.9t)。本文的研究结果可为城市大气污染防控和宜居城市建设提供理论依据。     

上海市大气环境中PM2.5与其他污染物相关性研究

为研究上海市不同地区的PM_(2.5)污染水平,选取徐汇上师大(市区)和浦东川沙(郊区)两个监测点的PM_(2.5)为研究对象,分析其变化特征及与空气中的PM_(10),CO,NO_2,SO_2和O_3间的相关性.结果表明:(1)PM_(2.5)与PM_(10)由于存在形态和成因相似而具有很强的相关性;(2)在季节分布上,夏秋季颗粒物浓度低,冬春两季颗粒物浓度高,春季颗粒物浓度低于冬季.PM_(2.5)与PM_(10)在不同季节表现不同,颗粒物的粒径分布特征在一定程度上与监测点周边的污染源及气象因素有关.(3)市区和郊区的PM_(2.5)和PM_(10)浓度都呈双峰性变化,PM_(2.5)与PM_(10)日变化存在相似性.(4)通过逐步回归建立PM_(2.5)的回归模型,结果表明空气中的PM_(2.5)浓度的变化会受到其他污染物的共同作用,不同区域对PM_(2.5)浓度变化贡献大的污染物也有不同.     

北方城市不同植物滞尘效应季节变化

以北方城市(吉林省长春市)不同街道的乔木(槐树和榆树)、灌木(杜鹃和黄杨)、草本(黑麦草和三叶草)3种植物为试材,研究不同植物滞尘效应季节变化及蒙尘后的生理响应。结果表明,3种植物平均单位面积滞尘量依次为乔木灌木草本;夏季3种植物叶面滞尘量达到饱和约需12 d,秋季达到饱和约需9 d,3种植物秋季叶片平均滞尘量大于夏季叶片滞尘量;对叶面尘粒径分析表明,叶面尘中滞留的颗粒物大多数是TSP(悬浮颗粒物),同时对PM_(10)和PM_(2.5)均有一定量的吸收,降尘物中PM_(2.5)、PM_(10)、TSP相对含量均以乔木最高,灌木和草本较低,3种植物的PM_(2.5)和PM_(10)差异显著(P0.05),而TSP差异并不显著(P0.05);随着叶片蒙尘时间延长,相对含水量出现先下降后上升的趋势,比叶重和脯氨酸含量则呈现先增加后降低趋势,并且3种植物叶片秋季相对含水量、比叶重和脯氨酸含量均高于夏季。相关性分析表明,3种植物滞尘能力与车流量呈极显著正相关(P0.01)。     

秸秆燃烧PM2.5及其碳组分排放特征研究

采用自主设计的民用炉灶燃烧-烟气稀释采样装置,获得安徽淮南和湖北武汉的小麦、玉米、水稻、花生、大豆5类典型农作物秸秆燃烧排放PM_(2.5)及其碳组分的排放因子,分析了排放因子的差异,筛选了碳组分的标识组分。结果表明,秸秆燃烧PM_(2.5)的排放因子随秸秆种类和地区的不同而呈现明显差异,淮南的秸秆燃烧烟气PM_(2.5)排放因子在0.56～7.67 g·kg~(-1),武汉的秸秆燃烧烟气PM_(2.5)排放因子在3.53～7.91 g·kg~(-1);不同种类秸秆烟气PM_(2.5)排放因子有明显差异,花生秸秆燃烧烟气PM_(2.5)的排放因子最高(均值5.98 g·kg~(-1)),是大豆秸秆燃烧烟气PM_(2.5)排放因子(均值2.04 g·kg~(-1))的2.93倍。秸秆燃烧PM_(2.5)的排放因子随秸秆含水率的增加而明显增大。碳组分是5种秸秆燃烧PM_(2.5)的主要成分碳,总碳(TC)占PM_(2.5)的36.40%～65.84%,其中花生秸秆TC排放因子最高(均值2.58 g·kg~(-1)),是小麦秸秆的TC排放因子(均值1.07 g·kg~(-1))的2.41倍;秸秆燃烧PM_(2.5)中的有机碳(OC)浓度远高于元素碳(EC),OC/EC值为2.36～13.73,表明秸秆燃烧对二次气溶胶的形成具有重要影响。淮南及武汉的秸秆燃烧烟气PM_(2.5)中char-EC/soot-EC值为17.20～64.16,char-EC显著高于soot-EC,可作为判断秸秆燃烧源的一个重要指标。主成分分析结果表明,秸秆燃烧PM_(2.5)中的OC1、OC2和EC1在碳组分中贡献较大,因此,OC1、OC2和EC1可作为秸秆燃烧PM_(2.5)的标识性组分。     

广州大夫山雨季林内外空气TSP和PM2.5浓度及水溶性离子特征

采用平行同步采样法,于2012年雨季,对广州市大夫山森林公园林内外空气的总悬浮颗粒物(TSP)和细颗粒物(PM_2.5)样品进行了24 h收集,测定了TSP和PM_2.5的质量浓度并分析了样品中水溶性无机离子成分。结果表明:林内外PM_2.5的质量浓度平均值分别为(40.18±10.47)和(55.79±13.01) g/cm³;林内外TSP的质量浓度分别为(101.32 ± 33.19)和(116.61±35.36) g/cm³。林内与林外比,PM_2.5和TSP平均质量浓度都显著减少(P < 0.05),表明森林能显著改善空气环境质量。TSP和PM_2.5中SO₄^2-、Na⁺、NH₄⁺和NO₃^-为水溶性无机离子主要成分,占总离子质量的80%以上,林外这些离子的浓度高于林内(NH₄⁺除外)。这4种离子雨季在空气中的主要存在方式为NaCl、Na₂SO₄、NH₄HSO₄和NH₄NO₃。计算表明,采样期间海盐对大夫山空气TSP和PM_2.5的水溶性组分中Na⁺和Cl^-贡献最大,其它元素主要源自陆地源。林内外TSP和PM_2.5的c(NO₃^-)/c(SO₄^2-)比值在0.3以下,表明固定源是大夫山森林公园空气主要污染贡献者,TSP中c(NO₃^-)/c(SO₄^2-)的比值大于PM_2.5的比值,说明移动源对TSP的贡献大于PM_2.5。     

铜胁迫下玉米光谱变化的奇异性诊断指数与污染甄别

通过研究不同程度铜污染胁迫下玉米光谱奇异性变化特征来诊断玉米受Cu2+污染程度。通过设置不同铜胁迫浓度下的玉米盆栽实验,根据实测的SVC高光谱数据和Cu2+含量数据,采用经验模态分解(EMD)与小波变换相结合的方法提取玉米光谱奇异信息,并构建奇异性诊断指数对玉米光谱奇异性进行定性分析,从而实现玉米铜污染程度的甄别。同时与常规的绿峰高度、红边最大值、红边一阶微分包围面积等植被重金属污染信息监测方法进行比较来验证该方法的有效性。结果显示:奇异性诊断指数(SI)与玉米叶片中Cu2+含量存在较强的相关关系,SI随叶片中Cu2+含量的增加而增大,其相关系数达到0.972 4,从而证明光谱奇异性诊断指数能有效地诊断叶片光谱的奇异性变化及其污染程度,为作物重金属污染监测提供参考依据。     

铜离子胁迫下玉米叶片污染信息的SM-DMFD探测模型

通过设置不同浓度铜离子(Cu2+)胁迫梯度的玉米盆栽实验,在采集了不同类型玉米叶片的光谱数据以及测定其Cu2+含量的基础上,通过建立叶片光谱变异的信息甄别模型(SM),并采用光谱谐波分析(HA)预处理、经验模态分解(EMD)、离散小波多层分解、量规法分形维数(DMFD)计算等方法,构建了玉米叶片光谱污染信息的SM-DMFD探测模型。同时,利用常规的绿峰高度(GH)、红边位置(REP)、红边最大值(MR)、红边一阶微分包围面积(FAR)和盒维数法(BDM)等植被重金属污染信息监测方法进行应用结果比较与分析,实验结果表明:SM-DMFD模型应用所得DMFD值与所测玉米叶片中Cu2+含量的相关系数R和拟合判定系数R2分别达到0.986 0和0.972 3,说明该模型能够有效甄别光谱间差异信息并能判别叶片的污染程度,从而验证了SM-DMFD模型在玉米的Cu2+污染信息监测方面具有更好的有效性和优势。而且,通过对玉米污染信息不同探测方法的监测结果进行可视化,也验证了SM-DMFD模型监测效果最为理想。     

华南农产品主产区2005—2014年秸秆露天燃烧污染物排放估算及时空分布

为了解华南农产品主产区秸秆露天燃烧大气污染物排放情况,通过室内模拟试验,实测该地区水稻、小麦、豆类、油菜、玉米、棉花和花生秸秆CO、CO₂、NO_x、C_xH_y和PM_2.5的排放因子,并基于统计年鉴计算出的研究区域农作物秸秆产量和露天燃烧量,对华南主产区4省2005—2014年间秸秆露天燃烧各类污染物的排放总量进行估算,并分析其时空动态变化。结果表明：不同农作物秸秆燃烧时CO、CO₂、NO_x、C_xH_y和PM_2.5的平均排放因子分别为165.32、1 231.76、1.94、38.47 g·kg^-1和7.54 g·kg^-1。2005—2014年,华南农产品主产区农作物秸秆产量范围59.361（福建）~185.890 Mt（云南）;秸秆燃烧量范围13.629（福建）~41.902 Mt（广东）;CO、CO₂、NO_x、C_xH_y和PM_2.5的排放总量分别为18 926.32、149 866.73、153.13、6 467.09 kt和870.33 kt。水稻是研究区域大气污染物的主要来源,对各类污染物贡献率为61.16%~84.83%。研究区域污染物时空分布结果显示,广东全省、广西中部和云南东部是大气污染物单位网格排放高值区,福建全省污染物排放较低且分散。研究区域各省不同污染物排放在时间上的变化存在差异。福建污染物排放呈下降趋势,广东、广西、云南呈上升趋势。     

基于CWT-HHT的玉米叶片铜离子污染信息探测

为了准确探测农作物在不同浓度重金属污染下叶片光谱间微弱的畸变信息,本研究通过设置不同浓度铜离子（Cu2+）胁迫下的玉米盆栽实验,在采集了不同梯度下玉米叶片光谱并测定同期叶片Cu2+含量的基础上,采用连续小波变换（CWT）结合希尔伯特-黄变换（HHT）的方法,构建CWT-HHT算法以探测玉米叶片光谱重金属污染信息,同时与红边位置（REP）、红边归一化指数（NDVI705）和红边植被胁迫指数（RVSI）等常规的植被指数监测方法进行对比分析。结果表明：基于CWT-HHT探测方法提取的瞬时能量峰值呈现先升高、后降低的趋势,与玉米叶片Cu2+含量变化趋势一致。而且通过与植被指数监测农作物重金属污染的方法对比,证明CWT-HHT探测结果最优,表明CWT-HHT方法在玉米叶片重金属Cu2+污染信息探测方面具有可行性。     

农田氨排放影响因素研究进展

从源头上控制对大气中PM2.5贡献率较高的氨排放,对降低大气污染物PM2.5含量、以及减少雾霾污染起着很重要作用。在农业源氨排放中,由农业活动(主要是施肥)导致的氨排放占整个农业源氨排放的40%。因此,总结农田氨排放的研究进展,分析影响农田氨排放的主要因素,描述农田氨排放的规律,对国家制定氨减排措施有指导意义。通过对农田氨排放影响因素的系统分析,发现影响农田系统氨排放的因素包括气象条件(温度、降水、风速和光照强度)、土壤因素(土壤类型、理化特性、含水量等)、施肥因素(肥料种类、施肥量、施肥方式及灌溉和施肥时期)、和农作物(种类,生长时期)。其中最主要的影响因素有:温度、风速、土壤pH、土壤粘粒含量、土壤有机质含量、土壤含水率、肥料类型、施肥量、施肥及灌溉的方式。其中温度、土壤pH、有机质含量以及施肥量与农田氨挥发量呈正相关关系;风速与含水率在一定范围内与氨挥发呈正比关系;土壤粘粒含量与氨挥发呈负相关。上述的研究都是基于合理施肥,增加氮肥利用率,减少氨排放导致的氮损失为目的的,而以减少环境污染物、保持空气质量为目的氨减排措施的研究较少。因此,开展农田氨排放污染系数的确定,建立农业氨排放清单模型的研究,可为环境相关部门有效控制和减少农业污染物的排放,促进农业生产健康良性发展和环境保护起支撑作用。     

基于秸秆露天焚烧量的北方农村地区秸秆成型燃料替代采暖散煤节能减排研究

基于农村采暖散煤消耗量及秸秆露天焚烧比例的实地调研结果,从资源数量的角度验证了将露天焚烧的秸秆加工为秸秆成型燃料并用于替代北方农村地区采暖散煤使用的可行性,同时定量计算了替代后产生的能源环境影响,给出了散煤消耗的减少量和污染物减排量清单。结果表明,北方大部分省份能够通过将露天焚烧的秸秆加工为成型燃料来实现对农村采暖散煤的替代。替代后北方各省总计能够减少散煤使用量8 603.6万t,分别减少SO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、CO_2排放量32.3万、27.47万、613.76万、63.30万、25 195.29万t,其中黑龙江、河南、新疆、山东、河北、辽宁节能减排效果最显著。研究显示,秸秆成型燃料替代农村地区采暖散煤的能源环境影响显著,对我国能源短缺、农村废物处理、大气环境污染等问题能起到很好的改善作用,建议加强成型燃料在农村地区的应用和研究。     

新疆绿洲区秸秆燃烧污染物释放量及固碳减排潜力

根据 2004-2013年新疆绿洲区主要作物产量,采用排放因子法对秸秆燃烧污染物排放量和碳释放量进行了估算,结果表明,2013年新疆地区作物秸秆燃烧排放的CO₂、CO、CH₄、NMVOC、OC、BC、SO₂、NO_x、NH₃和PM_2.5的量分别为9.0×10⁶ t、5.5×10⁵ t、1.6×10⁴ t、9.4×10⁴ t、1.9×10⁴ t、3.9×10³ t、2.4×10³ t、1.8×10⁴ t、7.8×10³ t和1.2×10⁵ t,碳排放总量为2.7×10⁶ t;在排放清单中,CO₂和CO是主要污染物,分别占污染物排放总量的91.6%和5.6%;棉花秸秆为排放贡献最大的污染源,占总排放量的43.3%,其次是小麦秸秆和玉米秸秆,分别占28.3%和21.9%.在此基础上,基于生物炭固碳技术,对该区域作物秸秆转化为生物炭的固碳量和碳封存潜力进行了估算,结果表明,若把被燃烧的三类秸秆(棉花、小麦和玉米)转化为生物炭,则每年可减少该区域54.9%的碳排放量;若将作物秸秆全部转化为生物炭,每年将有3.6×10⁶ t碳和1.3×10⁷ t CO₂被长期封存于生物炭中。可见,生物炭具有良好的固碳减排潜力,是一种可持续的碳封存技术。