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天津市PM_(2.5)-O_(3)复合污染特征及气象影响分析

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环境科学 2022年第6期43卷 2928-2936页

作者：肖致美李源孔君李鹏蔡子颖高璟贇徐虹戢运峰邓小文天津市生态环境监测中心天津300191 天津市环境气象中心天津300074

为了解天津市PM_(2.5)-O_(3)复合污染特征及气象成因,基于2013~2019年高时间分辨率的PM_(2.5)、O_(3)和气象观测数据,对天津市PM_(2.5)-O_(3)复合污染特征、污染物浓度分布以及关键气象因子进行分析.结果表明,2013~2019年,天津市复合污... 详细信息

为了解天津市PM_(2.5)-O_(3)复合污染特征及气象成因,基于2013~2019年高时间分辨率的PM_(2.5)、O_(3)和气象观测数据,对天津市PM_(2.5)-O_(3)复合污染特征、污染物浓度分布以及关键气象因子进行分析.结果表明,2013~2019年,天津市复合污染日94 d,总体呈现下降趋势,前期(2013~2015年)下降明显,由2013年的23 d降至2015年的11 d,下降52.2%;后期(2016~2019年)波动式上升,由2016年的12 d升至2019年的14 d,上升16.7%.复合污染日主要出现在每年的3~9月,年际变化较大,2013~2016年在6~8月出现较多,2017~2019年在4月和9月出现较多.小时ρ(PM_(2.5))在75~85μg·m^(-3)时,小时ρ(O_(3))存在峰值区(301~326μg·m^(-3)).在所有O_(3)污染中,PM_(2.5)-O_(3)复合污染占比平均值为34.4%,并呈逐年减少的趋势.PM_(2.5)-O_(3)复合污染时O_(3)浓度峰值和浓度平均值较单O_(3)污染时高,复合污染日以PM_(2.5)为首要污染物的天数明显减少,以O_(3)为首要污染物的天数逐年增加.天津市PM_(2.5)-O_(3)复合污染的天气形势主要分为低压、弱高压、高压后部、冷锋前和均压场这5种天气类型,其中低压、冷锋前和弱高压为主要天气类型,占总天气类型的92.5%.当风向以西南-南风为主,风速平均值低于2 m·s^(-1),温度区间为20~35℃,相对湿度区间为40%~60%时,PM_(2.5)-O_(3)复合污染发生概率高.

关键词：天津 PM_(2.5) 臭氧(O_(3)) 复合污染气象因素

离子液体-分散液液微萃取-比色法测定水样中痕量铁

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分析试验室 2021年第9期40卷 1035-1038页

作者：金超罗克菊杨显双刘美玲向越重庆市北碚区生态环境监测站重庆400700

建立了基于分散液液微萃取(DLLME)-数字成像比色(DIC)法测定水样中Fe的方法。在乙酸-乙酸钠缓冲溶液中,Fe(Ⅲ)被盐酸羟胺还原成Fe(Ⅱ)后与邻菲罗啉作用生成橙红色络合物。以离子液体[C_(6)M IM][PF_(6)]为萃取剂,乙腈为分散剂,采用涡旋... 详细信息

建立了基于分散液液微萃取(DLLME)-数字成像比色(DIC)法测定水样中Fe的方法。在乙酸-乙酸钠缓冲溶液中,Fe(Ⅲ)被盐酸羟胺还原成Fe(Ⅱ)后与邻菲罗啉作用生成橙红色络合物。以离子液体[C_(6)M IM][PF_(6)]为萃取剂,乙腈为分散剂,采用涡旋辅助的分散液液微萃取方法对该络合物进行萃取和富集后,直接通过手机比色装置对Fe进行测定。优化了手机比色装置参数和分散液液微萃取的萃取剂种类及用量、分散剂种类及用量等条件。结果表明,在最佳条件下,方法的线性范围为24~200μg/L,相关系数(r^(2))为0.9973,检出限为3μg/L,加标回收率为90.0%~108.0%,相对标准偏差(RSD)为0.8%~1.8%。该方法可用于测定环境水样中痕量Fe。

关键词：分散液液微萃取数字成像比色法铁离子液体

天津市PM_(2.5)-O_(3)复合污染特征及来源分析

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环境科学 2022年第3期43卷 1140-1150页

作者：肖致美徐虹高璟贇蔡子颖毕温凯李鹏杨宁邓小文戢运峰天津市生态环境监测中心天津300191 天津市环境气象中心天津300074

为了解天津市PM_(2.5)-O_(3)复合污染特征及来源,基于2017~2019年高时间分辨率PM_(2.5)、O_(3)和挥发性有机物(VOCs)在线监测数据,对复合污染下天津市VOCs浓度水平、化学组成及O_(3)和二次有机气溶胶(SOA)生成潜势来源进行分析.结果表明... 详细信息

为了解天津市PM_(2.5)-O_(3)复合污染特征及来源,基于2017~2019年高时间分辨率PM_(2.5)、O_(3)和挥发性有机物(VOCs)在线监测数据,对复合污染下天津市VOCs浓度水平、化学组成及O_(3)和二次有机气溶胶(SOA)生成潜势来源进行分析.结果表明,2017~2019年,天津市复合污染日为34 d,分布在每年的3~9月,年度变化呈现稳中略升趋势;小时ρ(PM_(2.5))在75~85μg·m^(-3)时,小时ρ(O_(3))存在峰值区(301~326μg·m^(-3)).复合污染下ρ(VOCs)为72.59μg·m^(-3),烷烃、芳香烃、烯烃和炔烃质量分数分别为61.51%、20.38%、11.54%和6.57%;VOCs中浓度较高的前20种物种的浓度均上升,其中乙烷、正丁烷、异丁烷和异戊烷等烷烃类物种质量分数上升,烯烃和炔烃类质量分数略下降,芳香烃类中的苯和1,2,3-三甲苯质量分数略升.复合污染下烷烃、烯烃、芳香烃和炔烃对O_(3)生成潜势贡献率分别为19.68%、39.99%、38.08%和2.25%,烷烃、烯烃、芳香烃对SOA生成潜势贡献率分别为7.94%、2.17%和89.89%.与非复合污染相比,复合污染下烷烃和芳香烃对O_(3)生成潜势贡献率分别上升13.8%和4.3%,对SOA生成潜势贡献率分别上升2.3%和0.2%;烯烃对O_(3)和SOA生成潜势贡献率分别下降9.4%和15.6%;炔烃对O_(3)生成潜势贡献率上升7.7%.复合污染下主要物种中1-戊烯、正丁烷、甲基环戊烷、异戊烷、1,2,3-三甲苯、丙烷、甲苯、乙炔、邻-二甲苯、乙苯、1-乙基-3-甲基苯和间/对-二甲苯对O_(3)生成潜势贡献率上升,2-甲基-1,3-丁二烯对O_(3)生成潜势贡献率下降;苯、1,2,3-三甲苯、甲苯和邻-二甲苯对SOA生成潜势贡献率上升.解析结果表明:复合污染下O_(3)和SOA的生成潜势的来源主要为溶剂使用、机动车排放、石化工业、天然源、LPG、燃烧源、油气挥发和其他源,各源对O_(3)生成潜势贡献率分别为21.9%、16.9%、16.7%、12.4%、8.3%、7.7%、2.9%和13.2%,对SOA生成潜势贡献率分别为46.8%、14.4%、7.1%、11.9%、5.9%、6.6%、1.6%和5.7%,溶剂使用源、机动车排放源和石化工业源是PM_(2.5)-O_(3)复合污染的主要来源.

关键词：天津 PM_(2.5) 臭氧(O_(3)) 挥发性有机物(VOCs) 臭氧生成潜势(OFP) SOA生成潜势来源解析

2015—2022年山东省臭氧污染特征及气象因素影响分析

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环境化学 2024年

作者：张晓琳王妍然吴杨潇影许艳芳魏征丁君邱晓国许杨山东省生态环境监测中心

基于2015—2022年空气自动监测站的臭氧数据及气象观测数据，对山东省臭氧浓度时空变化趋势及气象影响因素进行了分析.结果显示，2015—2022年山东省臭氧浓度和超标天数呈现震荡上升趋势，2022年与2015年相比臭氧浓度升高了10.8%,2019... 详细信息

基于2015—2022年空气自动监测站的臭氧数据及气象观测数据，对山东省臭氧浓度时空变化趋势及气象影响因素进行了分析.结果显示，2015—2022年山东省臭氧浓度和超标天数呈现震荡上升趋势，2022年与2015年相比臭氧浓度升高了10.8%,2019年为峰值，臭氧首要污染天数呈持续升高趋势，从2018年开始臭氧导致的超标天占比超过PM2.5.5—9月，山东省城市的臭氧浓度普遍超过二级标准，常于6月和9月形成双峰形态，臭氧最高月和最低月的浓度均呈现逐年上升趋势.臭氧浓度峰值出现在15—16时，谷值出现在6—7时，臭氧日廓线峰值浓度的年际变化呈现先上升后震荡下降的趋势，而日廓线谷值浓度的年际变化趋势却相反.山东省中西部日间臭氧光化学反应显著强于东部沿海，臭氧浓度表现出中西部高于东部沿海、北部高于南部的特征.与京津冀及周边、汾渭平原、长三角、珠三角等地区臭氧浓度变化趋势基本相同，但浓度偏高，与全国平均浓度相比高20.0%—27.0%.高温、低湿的气象条件有利于山东省各市的臭氧生成，而风速对各市臭氧生成的影响不尽相同.中西部城市臭氧浓度与气温、湿度的相关性比东部沿海更为显著.日最高气温在27.9—33.4℃之间、相对湿度在52.9%—71.3%之间时，容易发生臭氧超标，当平均风速大于2 m·s-1时，臭氧浓度迅速降低.臭氧浓度低的年份，臭氧污染季的日最高气温平均值更低、日相对湿度平均值更高、静风频次更低、出现东风的频次更高.

关键词：臭氧污染时空演变气象因素山东省

北京山地森林群落物种多样性、生物量及其关系分析

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中国环境科学 2024年

作者：张蔷李令军陈韵如鹿海峰刘保献赵文慧苏日娜北京市生态环境监测中心

物种多样性与生态系统功能的关系是生态学研究的关键问题之一，生物量是生态系统功能的重要表现形式。为了解温带次生林物种多样性、生物量特征及其相关关系，本研究以北京山地森林群落为研究对象，布设151块样地进行实地调查。结果显示... 详细信息

物种多样性与生态系统功能的关系是生态学研究的关键问题之一，生物量是生态系统功能的重要表现形式。为了解温带次生林物种多样性、生物量特征及其相关关系，本研究以北京山地森林群落为研究对象，布设151块样地进行实地调查。结果显示：(1)森林群落151块样地中共出现植物399种，隶属于228属91科，菊科、蔷薇科和禾本科等为优势科。(2)森林群落垂直结构分层明显，不同层片间物种多样性表现为乔木层最低，灌木层和草本层较高。(3)在9个森林群落类型中，山杨林、核桃楸林、黑桦林和华北落叶松林物种丰富度较高，样地平均物种数在36种以上；其次是白桦林和蒙古栎林；油松林、栓皮栎林和蒙椴林较低，平均物种数在22-29之间。(4)森林群落乔木地表生物量介于3.00-25.00 kg/m2之间，平均值为12.73 kg/m2，针叶林生物量密度高于阔叶林，森林年龄结构以中龄林为主，未来具有较大的碳汇潜力。(5)回归分析显示北京森林物种多样性与生物量呈显著负相关，但是物种多样性对生物量的影响主要是与物种特性和环境因素的共同效应，其对生物量的独立解释度非常微弱。由于物种多样性与生物量之间的关系很可能会被非生物因素和生物因素的强烈影响所掩盖，建议未来的研究中应全面考虑环境因素、物种特性及管理措施等方面的综合影响。

关键词：物种多样性生物量温带次生林北京山地植物群落

基于meta分析的广东省农用地土壤重金属污染现状研究

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中国环境科学 2024年

作者：黄国锋王中伟谢志宜刘军陈多宏广东省生态环境监测中心

近年来，广东省农用地土壤重金属污染得到广泛关注，然而大部分的研究都是在小区域下的实地监测或是大尺度下以点代面的研究，难以全面揭露全省污染状况。本文通过回顾2010年来广东省农田土壤重金属实测数据，利用Meta分析，基于“平均... 详细信息

近年来，广东省农用地土壤重金属污染得到广泛关注，然而大部分的研究都是在小区域下的实地监测或是大尺度下以点代面的研究，难以全面揭露全省污染状况。本文通过回顾2010年来广东省农田土壤重金属实测数据，利用Meta分析，基于“平均浓度”、“采样点数”、“标准差”计算全省合并效应量。结果表明，广东省重金属中Pb（（48.83mg/kg）、Hg（0.18mg/kg）在我国处于较高水平，可能受到工矿活动的影响。此外，我们还采用亚组分析来探讨、各地市空间分布以及不同种植制度的影响。各地市分布特征表明，在经济较为发达的珠江三角洲地区以及矿产资源较为丰富的地区含量较高，其中污染最为严重的地区包括佛山（As:18.32mg/kg、Cr:73.5mg/kg、Ni:35.4mg/kg）、韶关（Pb:86.61mg/kg）、深圳（Cd:0.51mg/kg）、梅州（Cu:61.1mg/kg）等，其中农田土壤Cd浓度与地区工业产值显著相关（r=0.77，p<0.01），同时也受到当地人口、能源消耗等区位因素影响。耕作制度亚组分析结果显示，地和稻田中富集Cd、Pb、Zn、Cr和Hg土壤累积较高；果园、设施农业中富集Cu、Zn、As、Ni，这可能与不同耕作制度中土壤理化性质、施肥施药习惯以及地质背景有关。本研究提供了在全省范围内关于农田土壤重金属空间分布和种植制度的信息，对广东省农田土壤重金属污染管理控制策略具有重要意义。

关键词：农用地土壤重金属 Meta分析分布特征

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昆明城区大气污染物时空分布特征

环境工程技术学报 2022年第4期12卷 992-997页

作者：郭丽辉尹惠敏颜翔徐小峰黄晓昆明市生态环境监测站

利用2013—2020年昆明城区国控点监测数据,分析大气污染物时空分布特征。结果表明:2013—2020年昆明城区O_(3)年均浓度总体呈上升趋势,其余污染物年均浓度呈下降趋势,O_(3)增幅为4.1%,SO_(2)降幅为67.9%,其余污染物降幅为35.0%~55.0%。... 详细信息

利用2013—2020年昆明城区国控点监测数据,分析大气污染物时空分布特征。结果表明:2013—2020年昆明城区O_(3)年均浓度总体呈上升趋势,其余污染物年均浓度呈下降趋势,O_(3)增幅为4.1%,SO_(2)降幅为67.9%,其余污染物降幅为35.0%~55.0%。超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》一级以上标准的首要污染物天数占比显示,O_(3)已经代替PM_(2.5)成为昆明市最主要的大气污染物;O_(3)浓度春季最高,夏季次之,秋季最低;PM_(10)和PM_(2.5)浓度春、冬季高,夏季最低;SO_(2)、NO_(2)、CO浓度冬季最高,夏季最低,但SO_(2)和NO_(2)四季变化幅度较其他污染物小。春、夏季的O3,冬、春季的PM_(2.5)是昆明市大气污染的防治的重点。O_(3)浓度日变化呈单峰型分布,CO、NO_(2)、PM_(10)、PM_(2.5)浓度呈双峰型分布,但PM_(10)、PM_(2.5)浓度峰谷变化不明显;NO_(2)、CO、PM_(2.5)、PM_(10)浓度峰值出现在早高峰时段,O_(3)浓度峰值出现在14:00—15:00,SO_(2)浓度上午高于下午。大气污染物浓度分布具有明显的空间差异性,SO_(2)、PM_(2.5)、NO_(2)、PM_(10)、CO浓度城区西部高于东部,分别高出54.5%、20.0%、17.9%、14.6%和2.4%,O_(3)浓度则相反,城区东部高于西部,高出9.0%;SO_(2)、NO_(2)、O_(3)浓度东部、西部差异呈逐年减小趋势,不排除上风向安宁工业园区污染传输影响变弱的可能性。

关键词：大气污染物时空分布变化趋势昆明城区

基于IASI的京津冀及周边NH3分布特征及因素分析

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中国环境科学 2024年

作者：宋小可姜磊鹿海峰沈秀娥王新辉孙爽李磊李金香北京市生态环境监测中心

基于红外大气探测干涉仪（IASI）卫星遥感数据，进行协方差插值，统计并估算京津冀及周边地区大气环境中的年度内大气氨日均排放强度(YNH3)、季度内大气氨日均排放强度(QNH3)、月度内大气氨日均排放强度(MNH3)及大气氨总量(TNH3)，分析2... 详细信息

基于红外大气探测干涉仪（IASI）卫星遥感数据，进行协方差插值，统计并估算京津冀及周边地区大气环境中的年度内大气氨日均排放强度(YNH3)、季度内大气氨日均排放强度(QNH3)、月度内大气氨日均排放强度(MNH3)及大气氨总量(TNH3)，分析2014-2022年研究区大气氨的空间分布特征及时间变化规律，并探究大气氨排放的影响因素.结果表明:2014-2022年，研究区的大气氨日均排放强度为7.99 kg·km-2，区域中部是YNH3高值区，5个低柱浓度低增长率耦合型城市主要分布在冀北和豫南，8个低柱浓度高增长率耦合型城市分布在豫西南、冀中和胶东半岛，19个高柱浓度低增长率和16个高柱浓度高增长率耦合型城市分布在区域中部和环渤海一带. 2014-2022年，YNH3和TNH3均呈增长趋势，研究区的YNH3从5.89 kg·km-2增长到9.20 kg·km-2，复合年均增长率为5.73%，TNH3从1169 kt增长到1825 kt;分季度来看，QNH3呈周期性变化特征（倒“V”型），夏季是QNH3峰值季;分月度来看，MNH3呈一低一高双峰型，7月是MNH3峰值月.TNH3与耕地和人口的相关性高，且空间分布高度一致，表明农业和人口是氨排放的重要影响因素.夏季QNH3峰值主要受挥发相关的排放源影响，冬季QNH3峰值主要受燃烧相关的排放源影响，随机森林分析结果表明农业源和生活源是最显著的氨减排因子.

关键词： NH IASI 时空特征影响因素

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济南市城区泉水离子成分变化特征与回归分析

环境工程技术学报 2022年第1期12卷 46-54页

作者：杨青王兆军唐厚全田勇山东省济南生态环境监测中心

以济南市城区泉水SO_(4)^(2−)、NO_(3)^(−)、Cl^(−)为研究对象,从降水、补源、人类活动3个维度选取影响因子,研究影响因子与3种离子浓度的相关性;以通径分析判定影响因子的直接作用和间接作用,通过计算决策系数判定影响因子对离子浓度... 详细信息

以济南市城区泉水SO_(4)^(2−)、NO_(3)^(−)、Cl^(−)为研究对象,从降水、补源、人类活动3个维度选取影响因子,研究影响因子与3种离子浓度的相关性;以通径分析判定影响因子的直接作用和间接作用,通过计算决策系数判定影响因子对离子浓度变化的作用大小和方向;通过建立的回归方程预测泉水NO_(3)^(−)浓度和环境可承载的废水排放总量。结果表明:2008—2019年,城区泉水SO_(4)^(2−)、Cl^(−)、NO_(3)^(−)浓度均呈上升趋势,SO_(4)^(2−)和Cl^(−)浓度为显著上升(P<0.01)。废水排放总量与SO_(4)^(2−)、Cl^(−)浓度呈显著正相关(P<0.01,P<0.05),相关系数分别为0.811和0.577;补源水库H^(+)浓度与NO_(3)^(−)浓度呈显著正相关(P<0.05),相关系数为0.692。各影响因子中,对泉水SO_(4)^(2−)、NO_(3)^(−)、Cl^(−)浓度直接作用最大的均为废水排放总量。废水排放总量在SO_(4)^(2−)、Cl^(−)浓度变化过程中起增进作用;水库H+浓度、降水量、废水排放总量在泉水NO_(3)^(−)浓度变化过程中起增进作用,水库H+浓度为主要决策变量。通过方程预测2020年泉水NO_(3)^(−)浓度为8.42 mg/L,满足GB/T 14818—2017《地下水质量标准》Ⅲ类标准。如将泉水NO_(3)^(−)浓度保持在10 mg/L以下,废水排放总量应控制在6.324×10^(9) m^(3)以内。

关键词：泉水离子成分影响因子相关性分析多元回归分析济南市