武汉大气PM_(2.5)中稀土元素的组成特征和来源分析

采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分析了16种稀土元素的浓度水平,并通过球粒陨石标准化、富集因子模型等方法对其分布模式和污染来源进行了分析。研究表明,武汉PM2.5中各稀土元素浓度随时间的变化趋势大体一致,其分布符合奥多—哈尔金斯定律,并呈轻稀土富集型的分布模式,但PM2.5中轻稀土元素相对于重稀土元素的富集程度比土壤高,稀土元素在土壤中的比重要高于PM2.5。武汉PM2.5中的稀土元素部分源于土壤或扬尘,部分则来自人为源,其中Sc主要来源于人为污染源,而Pr、Nd、Sm、Dy、Ho、Er、Yb、Y等8种元素的主要来源为土壤或扬尘,La、Ce、Eu、Gd、Tb等5种元素则部分来源于土壤或扬尘,部分来源于人为源。

武汉市大气VOCs污染特征及其对臭氧生成的影响

于2014年1-12月在武汉市城区对大气中105种挥发性有机化合物(VOCs)进行在线监测,以便研究武汉市区VOCs的组成特征及变化规律。同时评估大气VOCs对武汉市臭氧(O_3)生成的影响,并探讨关键VOCs活性物种及来源。结果表明,武汉市2014年大气总挥发性有机化合物(TVOCs)年平均浓度为(92.88±1.06)μg/cm^3,乙烷、丙烷、乙烯、正丁烷、甲苯是浓度最大的5个物种。大气TVOCs的浓度在冬季最高夏季最低,昼夜变化表现为明显的早晚双高峰特征。在非甲烷碳氢化合物(NMHCs)中,烯炔烃的臭氧生成潜势最大,其次为芳香烃和烷烃。武汉市臭氧生成潜势最大的5个物种分别为乙烯、间/对-二甲苯、丙烯、甲苯和异丁烯。机动车排放是武汉市大气VOCs的重要来源,控制机动车VOCs排放有助于削减大气VOCs活性较大的组分,从而减少臭氧的生成。

武汉城市圈O_(3)时空特征及气象因素的影响

文章基于2015-2020年武汉城市圈81个国控点和省控点空气自动站的臭氧监测数据,分析了武汉城市圈臭氧浓度的时空分布特征以及与典型气象因子的相关性。结果表明:时间上,2015-2017年武汉城市圈臭氧年均浓度和超标天数逐步下降,至2017年达到低点。2018年开始快速上升,至2019年达到峰值。之后由于新冠疫情的影响,2020年臭氧浓度和超标天数均有所下降。空间上,武汉城市圈臭氧年均浓度整体东部城市高于西部汉江平原城市,并在较高臭氧浓度范围内其空间分布差别不大。武汉城市圈臭氧浓度与湿度(>25%时)、气压、降水量呈负相关关系,与温度呈正相关关系。城市站点臭氧浓度高值大多出现在低风速时期(<4 m/s)。就风向而言,鄂州、黄冈、黄石、潜江、天门、仙桃、孝感站点臭氧的8 h浓度高值大多出现在南风,特别是东南风。咸宁站点臭氧高值时风向分布较为分散,而武汉市臭氧高值主要出现在西北风和东北风情形。

武汉夏季光化学过程二羰基的污染特征及来源

2021年在武汉城区开展了夏季光化学污染过程中大气羰基化合物的离线观测和大气挥发性有机物(VOCs)的在线监测,研究该时期乙二醛和甲基乙二醛的污染特征并利用正交矩阵因子模型(PMF)对其来源进行解析.武汉夏季大气乙二醛和甲基乙二醛的平均浓度分别为(0.42±0.34)×10^(-9)和(0.69±0.19)×10^(-9),两者均呈现“单峰型”日变化规律,在上午10:00达到峰值.PMF共解析出6类源,乙二醛的源贡献为二次生成(A)(70.86%)>溶剂使用源(8.05%)>机动车排放源(8.04%)>燃烧源(6.43%)>工业源(3.38%)>二次生成(B)(3.24%);甲基乙二醛的主要排放源及贡献率为二次生成(A)(39.10%)>二次生成(B)(31.54%)>机动车排放源(13.26%)>溶剂使用源(8.21%)>燃烧源(5.80%)>工业源(2.09%).由于强烈的光化学作用,二次生成是乙二醛和甲基乙二醛最主要的来源.光化学污染期与非污染期相比,二次生成(A)对乙二醛和甲基乙二醛的贡献显著增加.研究结果有助于提高对武汉市大气乙二醛和甲基乙二醛的认识,为武汉市政府制定大气污染防治策略提供数据基础和科学依据.

武汉市城区大气PM_(2.5)的碳组分与源解析

大气细颗粒物(PM2.5)和碳组分(OC,EC)是影响大气能见度、气候变化以及人体健康的重要污染物,研究大气颗粒物及其中碳组分的污染特征及各类典型污染源对大气细颗粒物及碳组分的贡献,对于认识区域和城市大气污染状况,控制细颗粒物的污染,具有重要意义。2011年7月至2012年2月,利用大流量PM2.5采样器采集武汉市大气细颗粒物样品并对其碳组分进行测定。武汉市城区大气中PM2.5、OC和EC的质量浓度平均值分别为(127±48.7)、(19.4±10.5)和(2.9±1.48)μg·m-3。其PM2.5的浓度处于我国主要城市的中等偏高水平,而OC、EC的浓度则属中等偏下水平,但均高于国外城市。武汉市大气PM2.5质量浓度的季节性变化呈现出秋季>冬季>夏季的趋势,是气象因素和污染源排放综合影响的结果。OC浓度和EC浓度具有较好的相关性(r2=0.69),表明二者存在来源联系。OC/EC的比值为6.7,指示武汉市大气中OC和EC的来源受汽车尾气排放和生物质燃烧的共同影响。SOA的平均质量浓度值为12.5μg·m-3约占PM2.5平均质量浓度的9.8%,表明SOA对武汉市城区大气PM2.5具有重要贡献。结合PM2.5所含的水溶性离子、微量元素组成,利用正矩阵因子分析(PMF)模型对武汉市城区大气PM2.5来源进行解析,结果表明,其主要来源及贡献率分别为机动车源(27.1%)、二次硫酸盐和硝酸盐(26.8%)、工厂排放(26.4%)和生物质燃烧(19.6%)。

青海瓦里关大气中多环芳烃的研究

2005年4月2日-5月23日，对瓦里关大气中的气相和颗粒相多环芳烃（PAHs）进行了连续观测．结果表明，总PAHs浓度为7．43-29．96ng／m^3,气相PAHs的浓度为7．01-26．10ng／m^3,颗粒相PAHs的浓度为0．28—7．84ng／m^3,气相中PAHs占总浓度的66．5％。98.8％．气粒分配系数（Kp）与过冷饱和蒸汽压（PL^0）呈良好相关性（R^2=0．67—0．92）．斜率（mr）均＞-1．瓦里关大气中PAHs的浓度受温度、风速、大气逆温层，大气长距离迁移等因素的影响．

青岛大气中有机氯农药(OCPs)的初步研究

2005年4月至2006年3月,利用大流量采样器采集青岛大气中气相和颗粒相样品,并分析气相和颗粒相中的有机氯农药(OCPs)。结果表明,青岛大气中α-HCH、γ-HCH、HCB、o,p′-DDT、p,p′-DDT和p,p′-DDE的浓度平均值分别为(78±41)pg/m3、(289±236)pg/m3、(221±186)pg/m3、(81±62)pg/m3、(54±49)pg/m3和(60±44)pg/m3,远低于广州、天津等城市。大气中的有机氯农药浓度在一定程度上受温度影响,但相关系数并不高(R2<0.4),斜率较缓,表明大气的长距离迁移对其浓度也有一定的影响。用后向气流轨迹法对气团来源追踪,发现当青岛受到东亚沙尘暴的影响时,有机氯农药的浓度升高,而当有来自黄海较干净的气团到达青岛时,大气中有机氯农药的浓度明显偏低。

武汉市秋季灰霾PM_(1.0)水溶性离子特征的初步研究

为研究武汉市灰霾期间亚微米级细粒子(PM1.0)中水溶性离子特征,于2012年9月10日至10月30日期间,利用KS-303采样器,在武汉市郊区进行PM1.0常规/灰霾采样。使用离子色谱分析仪对采集的13个样品的10种水溶性离子(F–、Cl–、NO–3、NO–2、SO2–4、Na+、NH+4、K+、Mg2+和Ca2+)进行分析。结果显示,灰霾期PM1.0平均浓度101μg/m3,比非灰霾期高出81%左右;总水溶性离子(TWSI)平均浓度49.5μg/m3,比非灰霾期高出61%左右;SO2–4在灰霾期与非灰霾期浓度均最高,分别达到22.9μg/m3和14.8μg/m3,其次是NO–3和NH+4,灰霾期间K+和Cl–百分含量有较明显升高;秋季PM1.0呈酸性且酸性强弱与PM1.0浓度有很好的正相关性;PM1.0中水溶性离子主要来自人为源,建筑扬尘和风沙尘也对其有一定贡献。

武汉秋季灰霾和非灰霾天气细颗粒物PM_(2.5)中水溶性离子的特征

分析了武汉地区武大和天虹2个采样点秋季灰霾和非灰霾天气细颗粒物PM2.5中的9种水溶性离子(F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+)浓度。结果表明,NO3-、SO42-和NH4+是武汉秋季PM2.5中最重要的3种水溶性离子,且PM2.5中各水溶性离子之间组成比例相对稳定;灰霾期PM2.5中水溶性离子比例的增大是武汉秋季灰霾污染的重要特征,它们可能来源于生物质燃烧、土壤扬尘、化石燃料燃烧、汽车尾气排放等过程,其中天虹站点的大气二次污染比武大站点的严重,固定源对武汉2个站点秋季灰霾期大气中NOx与SO2相对贡献均比非灰霾期的大,移动源对天虹站点秋季大气中NOx与SO2的相对贡献则比武大站点的大。

富产敌敌畏降解酶菌株的筛选及降解性能研究

目的筛选一株富产敌敌畏降解酶的菌株,并对其降解性能进行研究。方法采集广东某地长期受敌敌畏污染的土壤样品,通过平板初筛和摇瓶降解敌敌畏试验分离出筛选菌株。采用气相色谱法检测筛选菌株降解效果,并对其进行了形态学观察和结构特征分析以及16SrDNA基因全序列分析。结果筛选菌株的菌体呈不规则形状,直径为0.6～1.0μm,菌株的生长温度范围为10～35℃,最适宜的生长温度为25℃,革兰染色可变性,菌株DNA的热变性温度为80.15℃,鸟嘌呤+胞嘧啶摩尔百分比为65.03%;其对敌敌畏的降解率约为70%;通过同源性分析,发现其与食尼古丁节杆菌的16SrDNA有95%以上的同源性。结论将初筛菌株鉴定为食尼古丁节杆菌DHS-1。

大气环境化学课程教学初探

大气环境化学是高校环境类学科的专业课,为提高大气环境化学的教学质量,本文从课程的教学内容、教学方法、教学手段等方面探讨大气环境化学课程的教学方法,并在实践中取得了较大成效。

黄石市大气PM_10和PM_2.5中元素特征及重金属生态风险评价

运用电感耦合等离子质谱(ICP-MS)对黄石市大气可吸入颗粒物(PM_10)和细颗粒物(PM_2.5)样品中16种元素进行测定,运用富集因子法揭示其来源,并对重金属的潜在生态风险进行评价.结果表明,Fe、Ca、K、Mg、Na为黄石市大气PM_10和PM_2.5中的主要元素;Cu、Zn、As、Cd、Pb等元素富集程度极大,主要来自人为源;黄石市理工站点大气PM_10和PM_2.5中重金属的潜在生态风险指数(RI)分别为6510.2和6570.5,下陆站点大气PM_10和PM_2.5中重金属的RI分别为10825.2和12553.4,两站点大气PM_10和PM_2.5中重金属均具有极强的潜在生态危害.

冬季霾天气下武汉城区大气PM_(2.5)的化学特征

研究了冬季霾天气下武汉城区大气PM2.5的化学组成和污染特征。结果表明,武汉冬季霾天气和正常天气PM2.5的平均浓度分别为183.83μg/m3和66.46μg/m3,主要成分OM、NO3-、SO42-、NH4+的总量分别占PM2.5的80.88%和65.43%。霾天气期间OC和EC有着共同的主要来源。与正常天气相比,武汉冬季霾天气下PM2.5中各物质的质量浓度均有所增加,二次有机气溶胶对武汉PM2.5有更为显著的贡献,以煤燃烧为代表的固定源对PM2.5的贡献更大。与其他城市相比,以机动车尾气为代表的移动源对武汉冬季PM2.5的贡献相对较大。霾天气下PM2.5浓度的增加可能与市政建设、煤燃烧、生物质燃烧、汽车尾气等因素有关。

武汉市人为源挥发性有机物排放清单的建立

挥发性有机物(VOCs)是臭氧和二次有机气溶胶的关键前体物,影响空气质量和人体健康。根据武汉市各类挥发性有机物排放源的活动水平数据,采用排放因子法,建立了武汉市2014年人为源挥发性有机物排放清单。结果表明:2014年武汉市人为源挥发性有机物排放总量为163 278.3 t,其不确定性(95%置信区间)为125 561~199 036 t(-23.1%,21.9%);挥发性有机物排放源分为工艺过程源、移动源、溶剂使用源、化石燃料燃烧源和生物质燃烧源5大类,分别占总排放量的47.6%、30.3%、18.7%、1.8%和1.6%;道路机动车、炼焦、石油化工业、建筑涂料使用、非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业是挥发性有机物重点排放源;挥发性有机物排放空间分布结果表明,武汉市中心城区人为源挥发性有机物排放强度显著高于远城区。

武汉市道路扬尘源排放清单及空间分布特征研究

参考AP-42方法的采样规范(USEPA,2011),对武汉市13个城区的不同类型道路采集了137个扬尘样,并记录采样面积、车流情况、车道状况、地理位置、周围环境以及气象数据要素信息,得到了不同类型道路的积尘负荷,估算了其扬尘排放因子和排放量.结果表明:武汉总城区尘负荷由大到小顺序为支路>次干道>主干道>快速路,其中支路平均尘负荷为2. 396 g/m2,快速路为0. 852 g/m^2,远城区平均尘负荷是主城区平均尘负荷的2倍左右.各类型道路不同粒径范围的道路交通扬尘排放因子大小顺序为支路>次干路>主干路>高速路,与尘负荷大小趋势一致.2016年道路交通扬尘源TSP的年排放量为156 931. 4 t,PM10的年排放量为39 868. 7 t,PM_(2.5)的年排放量为11 574. 8 t,其不确定性范围分别为-24. 7%～31. 4%、-31. 3%～32. 9%、-31. 8%～30. 5%.其中主干道扬尘排放量最大,其TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的年排放量分别为64 447. 1、16 372. 9和4 753. 4 t.

黄石市大气挥发性有机物污染特征及源解析

为研究黄石市大气挥发性有机物(VOCs)污染特征、臭氧生成潜势及来源,该文于2018年7月-2019年4月,在黄石市城区使用苏玛罐采集大气VOCs样品,利用气相色谱质谱/氢火焰离子检测器(GC-MS/FID)测定71种VOCs。结果表明,黄石市总挥发性有机物(TVOCs)平均浓度为(24.1±9.01)×10^(-9)(体积浓度),季节性变化趋势为冬季高夏季低。黄石市大气VOCs的平均臭氧生成潜势(OFP)为128μg/m^(3),对OFP贡献最大的物种是乙烯,其值为21.2μg/m^(3)。特征物种比值显示,黄石市大气存在一定老化现象,异戊烷和正戊烷可能受到燃料燃料蒸发和机动车排放影响,甲苯和苯受机动车尾气影响较大。正交矩阵因子模型的解析结果显示VOCs的主要来源为机动车排放源(30.44%)、燃料挥发源(24.48%)、燃烧源(22.58%)、石油化工源(9.26%)、溶剂使用源(8.06%)和植物排放源(5.18%)。

武汉市冬季灰霾期PM_(2.5)中水溶性无机离子的特征

2018年1月,利用颗粒物采样器采集武汉市大气PM_(2.5)样品并进行水溶性无机离子(F^-、Cl^-、NO_3^-、SO_4^(2-)、Na^+、NH_4^+、K^+、Mg^(2+)、Ca^(2+))的分析.结果表明,NO_3^-、SO_4^(2-)、NH_4^+是PM_(2.5)中最主要的3种水溶性无机离子,除Mg2+与Ca2+外,PM_(2.5)与WSIIs(水溶性无机离子)之间的相关性显著,且移动源贡献占主导地位.阴阳离子平衡表明武汉市冬季灰霾期PM_(2.5)呈中性或弱酸性.通过混合单粒子拉格朗日综合轨迹模式模拟并采用分层聚类得出了4种主要的后向气流轨迹及相应的PM_(2.5)和水溶性离子浓度,结果表明区域传输对此次灰霾期影响较大.

武汉市城区PM_(2.5)碳质组分特征及来源解析

为探究武汉市PM_(2.5)中碳质组分特征及来源,该研究于2018年夏季和2019年冬季在武汉市设点采集了PM_(2.5)样品,分析了PM_(2.5)及其碳质组分(OC、EC和SOC)的浓度水平及季节变化特征,并运用同位素贝叶斯模型对碳质组分进行了来源解析。结果表明,PM_(2.5)在夏季和冬季的平均浓度分别为43.702和89.897μg/m^(3),均超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准限值(35μg/m^(3))。OC、EC和SOC的夏季浓度为5.628、2.811和1.574μg/m^(3),冬季浓度为7.928、4.232和3.378μg/m^(3)。冬季OC、EC的绝对浓度虽增大,但在PM_(2.5)中的占比却略有下降,说明冬季PM_(2.5)浓度的上升更多归结于无机组分的增加。武汉市夏季PM_(2.5)中碳组分各污染源贡献率依次为柴油车(50.14%)>C3植物燃烧(30.54%)>汽油车(11.28%)>煤燃烧(6.20%)>C4植物燃烧(1.84%);冬季PM_(2.5)中碳组分各污染源贡献率依次为C3植物燃烧(36.22%)>柴油车(35.69%)>汽油车(16.09%)>煤燃烧(9.35%)>C4植物燃烧(2.66%)。武汉地区PM_(2.5)中碳组分影响最大的是机动车的污染,柴油车的影响突出。

黄石市大气PM10和PM2.5质量浓度特征研究

利用2015年黄石市5个监测站点可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的在线监测数据和风向、风速、气温、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了黄石市大气PM10和PM2.5的质量浓度水平分布特征及其与气象参数的关系。结果表明:2015年黄石市5个监测站点大气PM10和PM2.5年均浓度范围分别为95.8—108.6μg·m^-3和64.3—68.9μg·m^-3,均超过国家二级标准;季均质量浓度呈现显著的冬季高夏季低的变化规律,冬季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(143.9±62.2)μg·m^-3和(95.5±44.5)μg·m^-3,夏季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(75.2±24.0)μg·m^-3和(50.7±17.3)μg·m^-3。5个监测站中,下陆区、西塞山区和铁山区的PM10和PM2.5颗粒物污染较为严重;各站点大气PM10和PM2.5质量浓度显著相关。大气颗粒物浓度与气象因素的分析显示,黄石市大气颗粒物浓度与气温呈显著的负相关关系,与气压呈正相关关系,与风速和相对湿度的相关性不显著,受风向影响变化较大。

军运会前后武汉市大气氨-铵气/粒转化监测研究

利用MARGA在线监测仪,作者对武汉城区2019年军运会前后大气中气态污染物与颗粒物水溶性离子(以NH3和SNA为主)的浓度进行连续采样,结合PM2.5及气象要素,分析了大气中NH3-NH4+气/粒转化及其对PM2.5的影响。结果表明,军运会管控前、中和后大气NH3浓度分别为(13.3±5.8)、(7.4±2.7)和(12.3±4.9)μg/m3,并且NH3、NH4+和PM2.5的日变化特征存在一定昼夜差异。利用潜在源贡献分析可知NH3和NH4+受外来传输的影响较小,结合其日变化特征说明NH3主要是武汉城区移动源排放。NH3-NH4+气/粒转化研究表明,军运会期间[NH3]∶[NH4+]比值均大于1,不利于NH3向NH4+转化,并且[NH3]:[NH4+]比值与PM2.5浓度存在一定负相关(R2=0.62)。在NH3充足的高湿环境中,NH3-NH4+气/粒转化率明显增加,其中NH4+主要以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在,且NH4+更易与SO42-结合。