2013年北京市PM_(2.5)的时空分布

对2013年北京市35个自动空气质量监测子站的PM2.5数据进行分析,探讨PM2.5的时间分布特征、空间分布特征以及与前体物和大气氧化性的相关性关系。结果表明,PM2.5浓度由高到低的季节依次是冬季、春季、秋季和夏季,平均浓度分别为122.8μg·m-3、85.1μg·m-3、84.9μg·m-3和79.1μg·m-3;各类监测站中浓度由高到低的依次是交通站、城区站、郊区站和区域站,平均浓度分别为102.2μg·m-3、91.8μg·m-3、89.1μg·m-3和88.7μg·m-3。PM2.5月均浓度呈波浪型分布,在1月份、3月份、6月份和10月份各出现一个峰值。全年来看,交通站PM2.5的日变化规律呈单峰型分布,其他站点呈双峰型分布。分地区来看,年均PM2.5浓度由高到低的依次是东南部、西南部、城六区、东北部和西北部。PM2.5浓度与NO2、SO2和OX浓度均为显著正相关,表明前体物和大气氧化性对PM2.5浓度有显著影响。     

大气污染物排放量与颗粒物环境空气质量的空间非协同耦合研究——以武汉市为例

针对区域大气污染物排放量与空气质量在时空分布上存在不完全协同、匹配的现象,论文选择SO₂、NO_X、PM_2.5、CO和VOCs作为大气污染物指标,选择气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)表征颗粒物环境空气质量,以武汉市为例,综合应用耦合模型和空间错位指数模型研究2类指标之间的空间非协同耦合规律。主要结论如下：① 武汉市大气污染物排放量与颗粒物空气质量具有不同空间分布特征,大气污染物排放量呈现由城市中心城区向远城区递减的趋势,其中SO₂、PM_2.5和VOCs的排放具有明显的中心聚集现象,而NO_X和CO聚集现象不显著,且与道路分布明显相关;AOD分布具有明显的空间差异性,总体上呈由西北向东南依次递减的趋势。② 武汉市大气污染物排放与颗粒物空气质量的空间非协同耦合规律：越靠近城市中心城区,空间协同耦合现象越显著,空间错位现象越弱;越远离主城区,空间非协同耦合现象越显著,空间错位现象越显著;SO₂排放量与AOD在武汉市远城区的空间错位指数均大于0.7,且耦合度指数小于0.3,呈现较强的非协同耦合特征,NO_X、VOCs、PM_2.5的排放量与AOD在武汉中心城区的空间错位指数均小于0.5,且耦合度指数大于0.5,协同耦合现象较为显著。③ 基于时空非协同耦合分析城市大气环境污染治理建议：针对污染物与AOD空间错位不显著的城市中心城区,以本地减排治理为主;针对污染物与AOD空间错位显著的远城区,应在污染溯源分析的基础上进行区域协调综合治理。     

Na+,K+,Mg2+//NO3-,Cl-,SO42--H2O体系25℃热力学模型和溶解度预测V:四元同离子体系K+//SO42-,NO3-,Cl--H2O和Mg2+//SO42-,NO3-,Cl2-H2O

前4次文章我们获得并讨论了用于六元体系溶解度计算合理的单独电解质Pitzer参数,及四元交互体系Na+,K+//Cl-,NO3--H2O、K+,Mg2+//NO3-,SO42--H2O、K+,Mg2+//NO3-,Cl--H2O混合参数和它们的应用.此次报道在K+//Cl-,NO3-,SO42-H2O、Mg2+//Cl-,NO3-,SO42--H2O同离子四元体系溶解度预测中的应用.前一个是简单共饱型四元体系,热力学预测表明在后一体系中应有MgSO4·6H2O(Hexahydrite)存在.     

大连市大气污染物质量浓度与气溶胶光学厚度的相关性分析

分别对2015年6~12月和2016年6~12月大连地区的大气污染物PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO和O₃的浓度数据进行数据统计分析,基于ENVI软件平台利用MODIS数据反演大连地区的气溶胶光学厚度,通过回归建模研究气溶胶光学厚度与大连地区10个地面监测站点的大气污染物PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO和O₃的浓度数据的相关性。回归建模以气溶胶光学厚度（AOD）为自变量,以大气污染物PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO和O₃为因变量,在SPSS软件中分别选取线性、对数、三次、乘幂、指数5种函数类型进行研究,通过对比回归模型的拟合优度R²,选择最优拟合模型,探讨利用遥感数据反演气溶胶光学厚度监测大气污染的相关性。结果表明：气溶胶光学厚度与NO₂、PM2.5和PM10的最优拟合模型均为三次模型,其拟合优度R²分别是0.685、0.801和0.845;与O₃和SO₂的最优拟合模型为指数模型,其R²为0.367和0.482;与CO的最优拟合模型为对数模型,其拟合优度R²为0.810。该结果为分析大气气溶胶污染来源以及治理提供了数据。     

MgSO4水合物溶解平衡时物相的热力学判别

硫酸镁易于形成水合物,例如前次报道我们获得并讨论的用于六元体系溶解度计算合理的单独电解质Pitzer参数,及四元交互体系Na+,K+//Cl-,NO3--H2O、K+,Mg2+//NO3-,SO24--H2O、K+,Mg2+//NO3-,Cl--H2O混合参数和它们的应用。此次报道对同离子四元体系K+//Cl-,NO3-,SO24--H2O、Mg2+//Cl-,NO3-,SO24--H2O的混合参数的研究及其在体系溶解度预测中的应用。     

乌鲁木齐市不同区域PM_(10)的监测与分析

针对2007年5月~2008年3月乌鲁木齐市PM10(吸入颗粒物)冬、春季节的大气污染情况,应用乌鲁木齐市三个监测点的空气污染PM10监测资料,采用PM10国家《空气质量标准(GB3095-1996)》重量法数据处理方法,对乌鲁木齐市不同区域的空气污染PM10进行监测分析,结果表明:(1)在采暖期PM10浓度变化为天山区沙依巴克区(以下简称沙区)新市区,而在非采暖期天山区PM10浓度略高于新市区和沙区,三个采样点PM10浓度基本一致;(2)影响PM10的主要气象因素是降水,夏季降水对PM10粒子浓度清除影响较大,冬季微量降雪日,逆温、高湿对污染物聚集的加剧高于微雪的清除能力;(3)2001-2007年乌鲁木齐地区API(空气污染指数)趋于下降趋势,与PM10变化趋势一致,说明乌鲁木齐地区的环境污染有所改善。     

Na^＋，K^＋，Mg^2＋∥NO3^-，Cl^-，SO4^2——H2O体系25℃热力学模型和溶解度预测V：四元同离子体系K^＋∥SO4^2-，NO3^-，Cl^——H2O和Mg^2＋∥SO4^2-，NO3^-，Cl^——H2O

前4次文章我们获得并讨论了用于六元体系溶解度计算合理的单独电解质Pitzer参数,及四元交互体系Na^＋,K^＋∥Cl^-,NO3^--H2O、K^＋,Mg^2＋∥NO3^-,SO4^2--H2O、K^＋,Mg^2＋∥NO3^-,Cl^--H2O混合参数和它们的应用。此次报道在K^＋∥Cl^-,NO3^-,SO4^2--H2O、Mg^2＋∥Cl^-,NO3^-,SO4^2--H2O同离子四元体系溶解度预测中的应用。前一个是简单共饱型四元体系,热力学预测表明在后一体系中应有MgSO4·6H2O（Hexahydrite）存在。     

乌鲁木齐大气颗粒物的时空分布规律

依据峡口城市乌鲁木齐市2013-2016年6个环境监测站逐时的6类污染物数据,分析大气污染物的时空分布规律。总体来看,乌鲁木齐市以颗粒物污染为主,即PM₁₀、PM_2.5污染严重。从季节上来看,乌鲁木齐污染物浓度大多冬季高、夏季低,春秋季次之。春、夏、秋、冬PM_2.5的浓度依次为59.8、40.5、67.8、139.6 μg·m^-3,而PM₁₀则是148.6、119.7、146.4、209.4 μg·m^-3,粗细粒子浓度在春秋季的细微变化凸显在春季沙尘天气的影响。从日变化方面来看,污染物多呈现为双峰型结构。PM₁₀、PM_2.5春夏秋3个季节都是在子夜1：00时浓度最高,9：00～10：00时次之,但是冬季日最高值则出现在17：00时左右,次峰值出现在21：00～22：00时。从空间分布来看,颗粒物浓度总体上是中心城区低、四周高的分布格局;从PM_2.5浓度占PM₁₀浓度比重分析来看,冬季比重最高,达70%,以城区及城北最为明显,达73%,日变化分布则主要集中在下午至夜间,且冬季比重达71%。     

沙尘天气等对西安市空气污染影响的研究

通过对西安市1981—2000年TSP、SO2和NOx年平均浓度资料,1998—2000年周报和日报环境监测资料以及相应的地面、高空常规气象观测资料的统计分析,研究了该市空气污染的时间变化特点以及沙尘天气等几种气象条件对其浓度变化的影响。结果表明:(1)颗粒污染物(TSP和PM10)是西安市的首要污染物,其次是SO2。1981—2000年期间,TSP年平均浓度降低了75%,SO2年平均浓度降低了77%,NOx年平均浓度总体上变化不大;这三种污染物月平均浓度的年变化都呈单周期型,冬季1月份最高,夏季最低(TSP是7月份最低,SO2和NOx是8月份最低)。(2)2001年春季3～4月份沙尘天气的频繁发生,使西安市空气污染日出现全年的第二个多发期(23d·月-1),这有别于正常年份仅在冬季1月份出现一个浓度峰值的特点;强沙尘暴天气过程会使西安市PM10浓度在非常短的时间内提高3倍左右,造成严重的颗粒物污染。(3)西安市冬半年出现轻度污染以上级别的几率明显大于夏半年。影响西安市的地面天气系统可归纳为12类,当受不同天气系统控制时,其污染状况会有较大差异。(4)西安市一年四季都有逆温存在,100m平均逆温强度为0.90℃;全年以低层逆温出现日数最多,但冬季贴地逆温出现日数最多,厚度最厚,强度最大,是造成西安市冬季空气污染严重的最重要气象因素之一。(5)西安     

北京市可吸入颗粒物的空间分布特征及与气象因子的CCA分析

利用93个不同下垫面上的空气监测网点数据、地统计分析工具和克里格(Kriging)方法,模拟北京市城区2008年夏季PM1.O、PM3.O、PM5.O以及气象因子的空间分布.分析北京市城区大气可吸入颗粒物的污染分布特征,同时采用同期气象资料进行典型相关分析(CCA),比较各气象因子对颗粒物浓度的影响大小.结果发现:实验半变异函数符合具有块金值的球状模型;北京城区空气可吸入颗粒物的污染范围主要集中在西南部,西北次之,城区中心污染程度相对较轻;3种不同粒径的可吸入颗粒物与各影响因子的空间相关性存在差异;气象因子方面,相对湿度为城区可吸入颗粒物浓度的主要影响因子,其次为地表温度,影响最弱的为风速.     

APEC期间京津冀区域大气污染物消减变化分析北大核心CSCD

为了解APEC期间京津冀区域大气污染状况,评估污染物减排措施对区域空气质量的影响,利用北京、天津、石家庄2014年10月24日~2014年11月22日大气污染物浓度的数据,对不同时段的污染物浓度水平和日变化特征进行比较分析。结果表明:APEC前10 d北京PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3浓度均值为114.7、149.4、9.5、68.5和24.8μg·m^(-3),天津为115.4、164.1、19.0、61.2和18.0μg·m^(-3),石家庄为154.8、269.8、49.3、64.2和27.28μg·m^(-3),北京、天津和石家庄CO均值分别为1.33、1.36和1.78 mg·m^(-3)。对比APEC前,APEC管控期间北京PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3分别下降了59.4%、51.8%、14.7%、34.5%、29.3%和-29.8%,天津下降了35.4%、31.6%、-48.4%、12.6%、5.1%和-73.9%,石家庄下降了59.9%、60.0%、21.9%、27.1%、48.3%和4.4%,整体而言,大气污染物下降显著。APEC后,随着大气污染物管控措施的取消,京津冀地区大气污染反弹上升。除O_3以外,不同时段大气污染物浓度在APEC期间的日变化均小于APEC前后,这些结果表明京津冀地区污染源的联合控制取得了明显效果。     

2014年中国城市PM_(2.5)浓度的时空变化规律

大气霾污染因其对人体健康、生态环境和气候变化的影响而成为全球关注的严重环境问题,PM2.5是中国霾污染频繁的主要原因。过去对国家尺度上PM2.5时空分布的认识主要基于卫星观测,因其反演方法的局限性,卫星资料难以真实反映近地面PM2.5浓度的时空变化规律。本文基于中国2014年190个城市中的945个监测站的PM2.5浓度观测数据,采用空间数据统计模型,揭示了中国PM2.5的时空格局。结果显示,2014年中国城市PM2.5平均浓度61μg/m3,具有显著的冬秋高、春夏低的"U"型逐月变化规律和周期性U-脉冲型逐日变化规律;中国城市PM2.5浓度呈现显著的空间分异与集聚规律,以及两次南北进退的空间循环周期;胡焕庸线和长江是中国PM2.5浓度高值区和低值区的东西和南北分界线,胡焕庸线以东和长江以北的环渤海城市群、中原城市群、长三角城市群、长江中游城市群和哈长城市群等地区是2014年PM2.5的高污染城市聚集地,京津冀城市群是全年污染核心区;以珠三角为核心的东南沿海地区是稳定的空气质量优良区。     

APEC期间京津冀区域大气污染物消减变化分析

为了解APEC期间京津冀区域大气污染状况,评估污染物减排措施对区域空气质量的影响,利用北京、天津、石家庄2014年10月24日~2014年11月22日大气污染物浓度的数据,对不同时段的污染物浓度水平和日变化特征进行比较分析。结果表明:APEC前10 d北京PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3浓度均值为114.7、149.4、9.5、68.5和24.8μg·m~(-3),天津为115.4、164.1、19.0、61.2和18.0μg·m~(-3),石家庄为154.8、269.8、49.3、64.2和27.28μg·m~(-3),北京、天津和石家庄CO均值分别为1.33、1.36和1.78 mg·m~(-3)。对比APEC前,APEC管控期间北京PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3分别下降了59.4%、51.8%、14.7%、34.5%、29.3%和-29.8%,天津下降了35.4%、31.6%、-48.4%、12.6%、5.1%和-73.9%,石家庄下降了59.9%、60.0%、21.9%、27.1%、48.3%和4.4%,整体而言,大气污染物下降显著。APEC后,随着大气污染物管控措施的取消,京津冀地区大气污染反弹上升。除O_3以外,不同时段大气污染物浓度在APEC期间的日变化均小于APEC前后,这些结果表明京津冀地区污染源的联合控制取得了明显效果。     

Na+, K+, Mg2+//NO3-, Cl-, SO42--H2O体系 25 ℃热力学模型和溶解度预 测Ⅳ:四元体系K+, Mg2+//NO3-, Cl--H2O的Pitzer混合参数及其应用

前三篇文章我们获得并讨论了用于六元体系溶解度计算合理的单独电解质Pitzer参数,及Na+,K+//Cl-,NO3--H2O四元体系混合参数和它们的应用。本文报道对K+,Mg2+//NO3-,SO42--H2O四元体系混合参数的研究及其在体系溶液热力学性质和溶解度预测中的应用。     

Na+,K+,Mg2+//NO3-,Cl-,SO42--H2O体系25 ℃热力学模型和溶解度预测Ⅲ:四元体系K+,Mg2+//NO3-,SO42--H2O的Pitzer混合参数及其应用

前两文我们获得并讨论了用于六元体系溶解度计算合理的单独电解质Pitzer参数,及Na+,K+∥Cl-,NO3--H2O四元体系混合参数和它们的应用。此次报道对K+,Mg2+∥NO3-,SO42--H2O四元体系混合参数的研究及其在体系溶液热力学性质和溶解度预测中的应用。     

北京市公共文化设施服务水平空间格局和特征

本文从设施数量、质量、空间分布和满意度4方面,构建设施服务水平综合评价指标体系,借助多指标综合评价法、GIS空间分析和三维模拟技术,探讨北京市中心城区公共文化设施服务水平的空间分布格局和差异特征。由公共文化设施服务水平评价结果得出,不同类型设施服务水平空间差异显著,文化服务中心(文化站)服务水平最高,艺术馆最低。由公共文化服务水平分区可知,54.96%的街道处于低水平。在此基础上总结出其空间特征如下：设施服务水平空间分布不均衡,服务水平整体上呈现明显的“核心—外围”空间结构,沿核心到外围递减,并且核心区较高,西北部和南部地区偏低;服务水平空间分异趋势明显,在东西和南北方向上均呈倒“U”型趋势,并且东西方向相对于南北方向变化较为平缓,由西到东微弱上升;文化设施服务水平空间分布与人口空间分布相关性较弱;文化设施等级与服务水平基本相匹配,高等级设施占比较多的城区设施服务水平也较高。     

广州市人行天桥叶面滞尘粒度特征及其来源

对2009 年广州城区36 座人行天桥上采集的植被叶面滞尘样品进行粒度分析,粒度结果显示：叶面滞尘多为沙质粉沙,粉沙、沙和黏土体积分数的平均值分别为53.99%、41.34%和4.67%;粒度频率分布呈三峰型,主峰态在10~200 μm 之间。4 个市辖区叶面滞尘的粒度特征都较为相似,说明整个广州城区的叶面滞尘在成因和来源上都较为一致。叶面滞尘中的总悬浮颗粒物（TSP≤100 μm）体积分数极高,PM2.5 和PM10 体积分数略低;PM2.5/PM10 的平均值为0.36,推测其更多来自道路扬尘与建筑扬尘等局地污染源。风沙动力研究指示：其物源主要是由城区30km范围内短距离悬浮搬运而来,属内源性颗粒物。     

青海可可西里地区勒斜武担湖水化学特征研究

2010年4月对可可西里地区勒斜武担湖进行了考察、采样和分析。研究发现,勒斜武担湖是迄今发现的第一个氯化物型盐湖锂矿床,除CO2-3外盐湖卤水离子的测定值均比1990年测定值小,这与两次采样的时间、地点不同及湖水变化有关。主要离子含量顺序为Cl-Na+Ca2+K+SO2-4Mg2+,次要离子为HCO-3CO2-3。湖水中的离子具有水平和垂直分异现象,元素含量从岸边向湖心方向递减(CO2-3、HCO-3除外),从湖面向湖底随着深度的增加元素含量先增大而后趋于稳定,前者与湖北岸边高矿化度的泉水补给岸边水体有关,后者与湖泊表面覆盖的冰层稀释表层水体有关。勒斜武担湖Li+、B3+、K+含量均较高,具有较好的资源开采利用价值。     

乌鲁木齐大气污染物的空间分布及地面风场效应

通过对1999—2001年乌鲁木齐市监测站3种污染物浓度的分析,比较深入地掌握了乌鲁木齐市区不同季节污染物的空间分布状况,得出城市首要污染物是PM10,污染物主要在乌鲁木齐市天山区堆积;利用乌鲁木齐城郊地面风场资料、海拔1 000 m高度探空风场资料分析了地面风场常年特征、季节变化特点,得出冬季城中偏南和偏北有辐合性流场,夏季整个城市为辐散性流场;近地层冬季静风频率高;结合污染物的空间分布和高空风场特征,从一个方面解释了乌鲁木齐冬季、夏季污染物浓度变化的原因。     

南极冰盖中nssSO_4~(2-)和NO_3~-传输路径初探

总结了南极冰盖中 nss SO4 2 - 和 NO3- 的主要来源 ,通过对南极冰盖中几种主要离子空间分布特征的分析 ,结合南极冰盖中不同区域火山活动记录的时间差 ,认为南极冰盖中的nss SO4 2 - 和 NO3- 很可能是通过远距离高空传输到极地冰雪中 ,具体过程为 :nss SO4 2 - 和 NO3-在对流层顶部平流层底部呈带状输送到极地上空 ,然后辐射下沉 ,再辐散到其他地区