北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

低渗透性多孔介质室内弥散实验及弥散度求解研究

低渗透多孔介质在浅部含隔水层中分布广泛,是地下水污染物迁移的重要载体,然而其弥散度的取值目前研究还不足。针对此问题,以溴化钠为示踪剂开展了低渗透多孔介质的室内弥散实验研究,介质渗透系数为0．048 m/d,通过离子选择电极法测定溴离子浓度,并分别采用解析法和数值法进行了弥散度的求解,解析法和数值法求得的弥散度分别为0．0048 m 与0．0065 m,研究成果可以为低渗透多孔介质中污染物迁移预测提供弥散度值参考。     

基于TEM-EDS对四川盆地大气单颗粒气溶胶的研究

为了解四川盆地大气中单颗粒气溶胶理化特征,分别在该区域典型城市（成都市）和背景地区（峨眉山）进行了大气单颗粒样品采集.基于带能谱的透射电子显微镜（TEM-EDS）对两地累计3923个单颗粒的化学组成、形貌特征及混合状态等进行了全面观测和分析,并对两地颗粒物差异性进行了对比分析.结果发现：两地气溶胶颗粒主要包括有机物、富硫、矿物、烟尘和飞灰/金属颗粒,除了以单独的外混形式存在外,大多数颗粒以两种及两种以上颗粒类型混合（即内混）形式存在.通过对成都市不同污染状况下单颗粒特征对比发现,"污染天"的内混颗粒占比高于"清洁天",分别为74.2%和68.6%;相比"清洁天","污染天"颗粒物粒径分布范围更广且峰值区间更大,表明污染过程中颗粒物的大气混合趋于更强.对比成都市与峨眉山分析结果得知,成都市以内混的有机物-硫颗粒为主导（占比为50.2%）,而峨眉山以外混的有机物颗粒为主导（占比为50.5%）;成都市含硫类颗粒物（如有机物-硫颗粒）贡献高于峨眉山,而峨眉山两种含碳类颗粒（如烟尘和有机物-烟尘颗粒）占比高于成都市;此外,成都市与峨眉山两地大气颗粒物粒径分布范围及峰值区间均存在一定差异,进一步体现了两地颗粒物来源和老化混合的差异.在峨眉山,与非降雨天相比,一些易溶于水的颗粒物（如含硫类颗粒）在降雨天占比明显降低,而源自当地燃烧过程、粒径较小且疏水性强的颗粒物（如烟尘和有机物-烟尘颗粒）占比相应升高.     

VCH地下水污染风险评价模型构建及应用

将人体健康作为风险因素之一的地下水污染风险评价模型,其风险路径分析过程表现模糊,为了能够解决这一问题。该文建立了VCH(Vulnerability&Capacity&Health)地下水污染风险模型,其特点表现在包含了地下水脆弱性评价、地下水环境容量评价和地下水健康风险评价且模型风险路径计算过程清晰。为了验证该文提出的VCH模型的合理性,该文以富平热电厂厂址附近的水文地质资料为基础,采用该模型风险计算方法评价研究区的地下水污染风险。结果表明:研究区地下水污染风险等级整体处在较低风险等级以下,且处于较低风险等级面积占研究区总面积的79.01%,而中等风险仅占3.67%,研究区其余部分均为低风险,该次地下水污染风险评价结果为研究区地下水污染防治及地下水规划利用提供依据。另外,该模型为区域地下水污染风险评价提供了借鉴方法。     

减排背景下成都大气PM2.5碳质组分特征

近年来,国务院颁布的《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》对我国空气质量的全面改善起到了重要作用,然而,当前鲜有对四川盆地两大政策实施效果进行评估以及对政策实施后PM_2.5化学组分新特征的针对性研究.2017年和2020年分别是两大污染减排政策实施效果评估的关键时期,为对两时期成都市大气PM_2.5及其中碳质组分特征进行全面了解,分别于2016年10月至2017年7月和2020年12月在成都市区进行了PM_2.5的连续采样,并对其中有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了分析.结果表明：①2016~2017年成都市ρ（PM_2.5）平均值为（114.0±76.4）μg·m^-3,最高值出现在冬季,可达（193.3±98.5）μg·m^-3,是浓度最低季节春季［（73.8±32.3）μg·m^-3］的2.6倍,而这种严重的冬季污染在2020年出现了明显改善,对应的ρ（PM_2.5）为（96.0±39.3）μg·m^-3,降幅达50.3%.②2016~2017年ρ（OC）和ρ（EC）的平均值分别为（21.1±16.4）μg·m^-3和（1.9±1.3）μg·m^-3,分别占PM_2.5的质量分数为18.5%和1.7%;ρ（OC）季节变化特征为：冬季［（40.6±21.5）μg·m^-3］>秋季［（17.0±7.0）μg·m^-3］>夏季［（14.4±3.9）μg·m^-3］>春季［（12.6±6.0）μg·m^-3］,而各季节ρ（EC）水平接近（1.3~2.4 μg·m^-3）;二次有机碳（SOC）是OC的重要组成,可占OC的质量分数为44.5%.相比2016年冬季,2020年冬季ρ（OC）降至（19.2±9.1）μg·m^-3,降幅达52.7%,EC则升高了26.1%.③随污染加重,各碳质组分及其贡献变化趋势各异,相比2016年冬季,2020年冬季OC随污染加重贡献更加趋于稳定,而SOC占比升高更为明显,二次有机组分贡献不容忽视.④各季节气团来向和污染物潜在源区均呈现出了明显差异;与2016年冬季相比,虽然2020年冬季主要气团来向未发生明显变化,但各轨迹对应的污染物浓度均出现了大幅降低,且污染物潜在源区向东部区域扩展明显.     

贵州喀斯特峰丛山体土壤水分布特征及其影响因素

喀斯特峰丛山体土壤水是喀斯特地区水文及生态环境的重要影响因素。研究喀斯特峰丛山体土壤水分布及其规律对贵州喀斯特地区控制水土流失、防治石漠化、恢复生态环境具有重要的理论和实际意义。选取贵州普定县岩溶区内典型的喀斯特峰丛山体,利用时域反射（TDR）测定山体不同位置在不同植被覆盖、地形、土壤特征及岩石分布下的土壤含水率,分析喀斯特峰丛山体土壤水的空间分布规律及其影响因素。结果表明：各种土地利用类型的山体土壤含水率总体由山体上部向下逐渐减小,土壤含水率随埋深加大显著增加,随坡度的增加而减小。总体上植被覆盖地带土壤含水率高于裸露土壤,相同条件下,林地、低矮灌丛、草地对土壤持水性的影响依次减小。岩石上覆土层较厚时,土壤含水率较高;土层浅薄时,土壤含水率偏低.     

《大气污染防治行动计划》后期成都大气PM2.5中水溶性无机离子特征

为探究《大气污染防治行动计划》实施后期成都大气PM2.5中水溶性无机离子(WSIIs)季节变化及来源等特征,本研究于2016～2017年在成都城区进行了分季节PM2.5样品的连续采集,对其中WSIIs进行了全面分析.结果表明,成都市年均ρ(PM2.5)和ρ(WSIIs)分别为(114.0±76.4)μg.m-3和(41.2±31.3)μg.m-3,ρ(WSIIs)可占ρ(PM2.5)的36.1％,其季节贡献特征为:秋季(39.5％)＞冬季(38.2％)＞春季(32.5％)＞夏季(28.9％).全年及各季节P(PM2.5)和ρ(WSIIs)均值均表现为夜间高于白天,且昼夜差异幅度呈现出了明显的季节变化特征.SNA(SO42-、N03-和NH4+)是WSⅡs的重要组成,在春、夏、秋和冬这4季中可占到整体ρ(WSIIs)的84.2％、86.6％、86.3％和87.0％.秋和冬的ρ(NO3)/ρ(SO42-)比值分别为1.1和1.6,高于春和夏的0.96和0.57,移动源和固定源相对贡献随季节变化特征明显.观测期间WSIIs主要来源包括二次生成、扬尘源和燃烧源.后向轨迹分析表明,来自成都东部地区的近地气团对应的P(PM2.5)低于源自西部的高空气团,就WSIIs构成而言,东部气团对应的ρ(SO42-)占比高于西部气团,而西部气团对应的ρ(NO3-)占比则高于前者.