杉木ClOFP1基因的克隆、表达及单核苷酸多态性分析

OFP基因家族在植物的生长发育中发挥重要调控作用。为探究ClOFP1在木质部形成过程中的作用,本研究通过克隆杉木ClOFP1基因,分析其表达模式,并开展该基因在杉木群体的单核苷酸多态性(SNP)及连锁不平衡(LD)分析。结果表明,ClOFP1基因的cDNA序列长1 648 bp,开放阅读框(ORF)长1 320 bp,在氨基酸序列的376~428位有卵形蛋白家族特有的OVATE结构域。系统进化树分析结果显示,ClOFP1蛋白与水稻、拟南芥中调控细胞伸长和次生壁形成的OsOFP19、AtOFP1、AtOFP4聚为一类。ClOFP1在幼嫩叶片和茎段中优势表达,随着叶片成熟和茎段木质化程度加深其表达量递减,幼叶中的表达量是老叶中的14倍。同时,在杉木木材中,ClOFP1主要在靠近树皮的边材区域表达,而在心边过渡区表达较弱。推测ClOFP1基因作为负调控因子,参与次生木质部的形成。共检测到ClOFP1基因内存在16个常见SNP位点,平均发生频率为1/103 bp。其中编码区域有11个SNP位点,分为7个同义突变和4个错义突变。7个地理种源的SNP多样性指数差异不显著,非同义突变多样性π_(ns)小于同义突变π_(s)。连锁不平衡分析结果发现,ClOFP1基因间的LD在875 bp左右长度内迅速消失,且SNPs具有3个较强的连锁不平衡区块。综上,ClOFP1的表达与杉木茎段木质化程度负相关,ClOFP1在不同无性系中SNP变异较为丰富,位点间的LD在较短序列长度内迅速消失,表明基于该基因的LD作图是可行的。本研究结果为深入解析ClOFP1功能和开展LD作图提供了重要依据。

Mellin Transform-Based Correction Method for Linear Scale Inconsistency of Intrusion Events Identification in OFPS

For the problem that the linear scale of intrusion signals in the optical fiber pre-warning system （OFPS） is inconsistent, this paper presents a method to correct the scale. Firstly, the intrusion signals are intercepted, and an aggregate of the segments with equal length is obtained. Then, the Mellin transform （MT） is applied to convert them into the same scale. The spectral characteristics are obtained by the Fourier transform. Finally, we adopt back-propagation （BP） neural network to identify intrusion types, which takes the spectral characteristics as input. We carried out the field experiments and collected the optical fiber intrusion signals which contain the picking signal, shoveling signal, and running signal. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the recognition accuracy of the intrusion signals.

北京市春节前和春节期间非甲烷烃污染特征及其来源解析

为探究春节前和春节期间北京市非甲烷烃(NMHCs)的来源和转化过程,基于2021年2月2-16日北京市空气质量监测数据、气象数据和非甲烷烃的在线分析结果开展了相关研究。结果表明:①北京市春节前(2月2日00:00-2月11日00:00)和春节期间(2月11日00:00-2月16日00:00)NMHCs体积分数有明显差异,其中,春节前NMHCs平均体积分数为25.43×10^(-9)±11.38×10^(-9),而春节期间为32.37×10^(-9)±12.43×10^(-9),增幅近27.3%。②利用正定矩阵因子分解(PMF)模型分析了春节前和春节期间的NMHCs来源差异,其中,汽油、柴油车辆排放源贡献率由春节前的37.2%降至春节期间的13.9%,溶剂使用和燃烧排放源的贡献率从春节前的18.4%升至春节期间的55.7%。③结合潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)方法发现,春节期间NMHCs来源主要与北京市周边地区的烟花爆竹燃放、燃煤等排放的区域传输有关。④NMHCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAP)表明,烯烃和芳香烃分别对观测期间O_(3)和二次气溶胶的生成具有重要贡献。研究表明,在开展京津冀地区污染联防联控过程中,对燃烧源排放的控制是有效缓解北京市春节期间空气污染问题的重要手段。

油茶卵形家族蛋白的鉴定与分析

卵形家族蛋白(OFP)是一类植物特有的转录因子,其部分家族成员对果实形状具有重要影响,对该家族的研究有助于提高油茶(Camellia oleifera)果高与产量。基于油茶基因组、转录组及单细胞转录组数据,利用生物信息学的方法对其OFP进行鉴定与分析。油茶基因组中含有37个CoOFP基因;系统进化树分析表明,CoOFP可以分为4个亚家族、7个分支,其中,Ⅱ-1、Ⅲ-1、Ⅳ-1分支分别含有3、4、11个CoOFP,分别与BnOFP13_2、SlOFP20、OVATE同源。基因表达分析表明,Ⅲ-1分支的CoOFP26在花芽、柱头、雄蕊、花药、种子、果皮及根中有表达,在成熟子房的胎座(亚群4与11)中也有表达;Ⅳ-1分支的CoOFP23与CoOFP29主要在花芽、柱头、雄蕊、花药、种子及果皮中表达,CoOFP23在成熟子房的心皮内层(亚群1与8)有表达,CoOFP29在亚群1中有表达。CoOFP26可能参与调控油茶胎座及果皮基—顶轴方向的细胞数量,CoOFP23与CoOFP29可能参与调控心皮及果皮基—顶轴方向的细胞数量,CoOFP23、CoOFP26及CoOFP29可能是调控油茶果高的关键基因。

加油站及周边空气中VOCs物种构成与示踪特征

选择典型城市区域加油站,在汽柴油加油口及周边开展VOCs样品采集与物种构成分析,探究加油站排放VOCs的标识性物种,根据加油站周边区域VOCs物种浓度与比值在空间梯度上的变化评估关键物种的示踪作用与转化规律.结果表明:加注汽油排放VOCs主要组分为烷烃(70%~72%)、烯烃(13%~14%)和含氧有机物(11%~12%),主要物种为异戊烷(20%~24%),其它C4~C6类烷烃也是高占比物种;加注柴油排放VOCs中烷烃是主要成分,占VOCs总量的70%~72%,其次是烯烃和含氧有机物,分别贡献13%~14%和11%~12%,芳香烃占比为2%~3%,异戊烷(17%~21%)和正丁烷(15%~17%)含量较高,低碳C2~C4类烷烯烃和较重高碳C7~C12烷烃的比例高于汽油.加油站下风向受体区域受加油站排放影响明显,与单一物理扩散模型的结果对比,发现烯烃类物种在实际传输过程中已发生明显光化学反应,特征物种比值在距离加油站大于70m的区域外开始接近机动车尾气的比值范围并趋于稳定,超出此范围加油站排放贡献影响可能较小.

杭州市大气VOCs组成特征及二次污染生成贡献

利用2021年1~12月杭州市城区大气VOCs的观测数据,分析了VOCs化学组成及其污染特征,运用正交矩阵因子分解法(PMF)进行VOCs来源解析,并利用最大增量反应活性(MIR)和气溶胶生成系数(FAC)估算VOCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(AFP),量化评估其二次污染生成贡献.结果显示,观测期间杭州市大气VOCs体积分数均值为30.65×10^(-9),烷烃和卤代烃是其主要组分,分别占49.23%和24.47%,浓度排名前10的VOCs物种主要为C_(2)~C_(4)的烷烃、C_(7)~C_(8)的芳香烃和乙烯.源解析结果显示杭州市VOCs主要来源为燃烧源、溶剂使用源、工业排放源、油气挥发源和机动车尾气排放源.杭州市大气VOCs的总OFP为50.56×10^(-9),其中乙烯、1-乙基-3-甲基苯和甲苯是其主要贡献组分.芳香烃对AFP的贡献达到91.52%,是最重要的SOA前体物.因此,控制机动车尾气排放和溶剂使用过程中产生的VOCs对防控O_(3)污染以及SOA污染具有重要意义.

漯河市城区秋季VOCs污染特征及来源解析

该文利用2021年11月5-11日漯河市3个市区点位环境挥发性有机物(VOCs)手工采样数据,开展VOCs污染特征和来源解析,识别臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP)的关键物种及污染源。结果表明,监测期间漯河市TVOC平均体积分数为51×10^(-9),以OVOCs(36.1%)和烷烃(30.7%)贡献为主,空间变化为三五一五工厂>水利局>卫健委。OFP均值为348.8μg/m^(3),各点位贡献前10物种以芳香烃和OVOCs为主,移动源是贡献最高的排放源;SOAFP均值为1.8μg/m^(3),各点位均为芳香烃贡献最大,移动源是主要贡献源类。正定矩阵因子模型解析结果显示,移动源(25.4%)、油气挥发源(18.9%)、溶剂使用源(18.6%)、工业排放源(17.5%)和燃烧源(15.1%)是市区大气VOCs主要排放源。

咸宁市臭氧污染日VOCs组成及来源

该研究利用在线监测仪器获取了咸宁市2021年6-8月环境大气中107种挥发性有机化合物(VOCs)小时浓度数据,对比研究了咸宁市臭氧污染日与非污染日VOCs组成及来源。观测期间,VOCs臭氧污染日平均浓度为16.6×10^(-9),非污染日平均浓度为13.9×10^(-9)。臭氧污染日各类VOCs浓度占比大小为烷烃(31.3%)>丙酮(25.6%)>卤代烃(13.6%)>OVOCs(8.8%)>烯烃(7.6%)>乙炔(6.9%)>芳香烃(6.2%)。利用最大反应增量估算了各类VOCs对臭氧生成潜势贡献大小,具体为烯烃(49.4%)>芳香烃(16.2%)>OVOCs(13.9%)>烷烃(11.6%)>乙炔(4.3%)。将监测数据输入PMF模型,结果显示,污染日VOCs最主要来源为机动车排放源及工业排放源,非污染日VOCs最主要排放源为机动车排放源。

典型桥梁钢结构厂VOCs排放特征及风险评估

以山西省某典型桥梁钢结构厂的有组织排放(YZ)、无组织排放(WZ)、近距离环境受体(HJ1)和远距离环境受体(HJ2)气体样品中的119种挥发性有机物(VOCs)进行了污染特征研究,并对其臭氧生成潜势(OFP)和健康风险进行了评价。结果表明:WZ、YZ、HJ1和HJ2的总VOCs(TVOCs)质量浓度依次为23315.80、19289.75、1679.22和612.03μg/m^(3).YZ和WZ排放的主要污染物和对OFP贡献最高的种类均为芳香烃,主要排放物种均为二甲苯、乙苯和丙酮,三者累计分别占YZ和WZ中TVOCs浓度的85%和76%.距离排放源越远,环境受体中的醛酮类占比越大。重防腐涂料排放源的苯/乙苯(B/E)和甲苯/二甲苯(T/X)比值明显小于其他污染源,提示其可用于该类污染源在环境中的有效识别。健康风险评价表明长期暴露在喷涂车间及其周围区域存在较高的非致癌和致癌风险。

济南市城区大气挥发性有机物污染特征及来源

为研究济南市城区环境空气挥发性有机物(VOCs)污染特征及来源,2020-2021年于济南市城区开展了逐月离线观测,并于2020年6月开展加密观测,分析了VOCs年度、季节、日体积分数变化特征、化学组成及臭氧生成潜势,并利用特征比值法和正定矩阵因子分解模型解析了VOCs来源.结果表明,2021年济南市VOCs年均体积分数为(35.70±16.58)×10^(-9),较2020年改善14.48%,烷烃和OVOCs为VOCs中占比最高的两类组分.2020年VOCs体积分数均值呈冬高夏低季节特征,而2021年呈夏高春低季节特征,受济南市VOCs专项整治行动及北京冬奥会空气质量保障措施影响,2021年冬季VOCs体积分数均值较2020年改善最为明显,改善幅度为31.08%,2020年春季芳香烃贡献显著,可能与疫情管控后企业陆续复工复产有关.2020、2021年排名前十的组分主要为烷烃类与OVOCs,如丙烷、乙烷、正丁烷、甲醛、丙酮、乙醛等物种.2021年济南市城区OFP年均值为239.39μg/m^(3),较2020年下降22.46%,烷烃、炔烃、芳香烃、卤代烃OFP改善幅度分别为29.28%、3.09%、67.93%、83.49%,烯烃OFP明显上升,上升幅度为37.49%,OVOCs维持在较高水平.2020、2021年OFP排名前十的物种主要包括甲醛、乙醛、乙烯、1-丁烯、丙烯、对/间二甲苯等.臭氧重污染期间TVOCs体积分数日变化特征呈现明显的早晚高峰特征,中午时段为一天中的低值,夜间维持在较高水平.PMF解析结果表明:VOCs主要来源于工业源、燃烧源、油气挥发源、机动车尾气排放源、溶剂使用源、植物源及二次生成源,机动车尾气排放源、燃烧源及工业源为济南市VOCs的重点管控源.

运城市某家具制造厂VOCs排放特征及环境影响分析

为研究汾渭平原运城市家具制造业VOCs排放特征,选取运城市一家具有代表性的家具制造企业作为研究对象,利用气相色谱-质谱/氢火焰离子化检测器(GC-MS/FID),采用外标法定量分析了挥发性有机物(VOCs)浓度排放特征,并估算了其臭氧生成潜势(OFP)与二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP).研究显示,底漆车间、修色车间、面漆车间、木材加工车间、厂房外、排放烟囱A以及排放烟囱B的TVOCs浓度在1.25—14.56 mg·m^(−3),烟囱A和B采用水过滤+活性炭吸附工艺对末端烟气进行处理,该工艺对烟囱A各VOCs组分具有较好的处理效果;该家具制造厂排放的主要VOCs组分为芳香烃、OVOCs和烷烃,占比分别为39.0%—68.0%、13.0%—30.0%和10.0%—28.0%,其中,主要物种为乙苯、间/对二甲苯、乙酸乙酯等;对OFP贡献较大的组分为芳香烃,占比为68.70%—93.28%,其次是OVOCs和烷烃,占比在2.82%—17.09%,对OFP贡献较大的前3种物质分别为间/对二甲苯、邻二甲苯、乙苯;SOAFP的绝对贡献者是芳香烃,占比为93.10%—98.73%,对SOAFP贡献较大的前4种物质分别为间/对二甲苯、邻二甲苯、甲苯、癸烷.因此,运城市该家具制造企业需要加强对芳香烃等活性较高的VOCs组分的监管与控制力度,希望该研究可以为其提供一定的指导意义.

郑州市一次连续臭氧污染过程的特征及源解析

为探究夏季臭氧(O_(3))连续污染时段挥发性有机化合物(VOCs)污染特征及来源贡献,对郑州市大气环境中VOCs进行监测,分析了O_(3)污染形势及其前体物与气象的关系,探究O_(3)和VOCs的污染特征,并对比分析了关键活性组分,重点利用比值法和正定矩阵因子分析(PMF)受体模型研究了其来源贡献。结果表明:①郑州市6月O_(3)污染具有浓度高、连续时间长及污染天数多等特点,在强辐射、高温、低湿和风速较小等不利气象条件下,高浓度VOCs与NO_(2)发生光化学反应,造成O_(3)持续生成及累积,导致O_(3)连续超标且高值频发。②郑州市VOCs浓度为(74.7±29.1)μg/m^(3),组分中以烷烃、卤代烃和含氧挥发性有机物(OVOCs)为主。臭氧生成潜势(OFP)和羟基消耗速率(LOH)分析显示,VOCs中关键活性组分呈烯烃>OVOCs>烷烃>芳香烃的特征,活性物种为异戊二烯、乙烯、丙醛、丙烯、2-己酮、1-己烯和异戊烷等。③郑州市VOCs光化学初始浓度为82.5μg/m^(3),较观测值高7.8μg/m^(3),且下午比上午VOCs的光化学反应消耗明显。④机动车尾气排放源、溶剂涂料使用源和油气挥发源是此次污染过程中VOCs排放的主要来源,贡献率分别为27.0%、26.6%和26.0%,其中溶剂涂料使用源和机动车尾气排放源是对O_(3)生成贡献最大的来源,贡献率分别为27.3%和22.2%。研究显示,郑州市6月O_(3)连续污染主要由于在不利气象条件下,促使较高浓度VOCs和NO_(2)发生光化学反应,造成O_(3)连续超标且高值频发,因此亟需重点加强VOCs中关键活性组分的污染源减排,尤其强化机动车尾气排放源和溶剂涂料使用源的管控力度,从而缓解O_(3)污染。

湖北某工业园区夏季VOCs特征及臭氧生成潜势分析

为了解湖北某工业园区的VOCs排放特征和臭氧生成潜势,基于2021年6月的在线监测数据,对该工业园区的VOCs浓度、组分、日间变化及臭氧生成潜势(OFP)进行了分析。结果表明,该工业园区的VOCs平均体积分数为(55.3±32.3)×10^(-9),且呈现从深夜到日间逐渐下降的趋势。在VOCs组分中,卤代烃占比最大,占VOCs总浓度的33.3%。以二氯甲烷为主要污染物的卤代烃在夜间的排放和积累是VOCs在该时段高浓度的主要原因。该工业园区的总OFP平均值为241.7±156.6 g/m^(3),组分中芳香烃和烯烃对OFP的贡献最大,两者共占OFP的73.4%。PSCF表明,园区本地的臭氧生成和累积是导致该区域臭氧污染的重要因素。这些结果表明,加强对该工业园区VOCs排放企业的管理可能有助于这一区域臭氧污染的消除。

漯河市机动车尾气排放挥发性有机物源成分谱特征及影响

选取漯河市26辆不同类型车辆开展尾气排放挥发性有机物(VOCs)源采样,分析VOCs源成分谱特征及其对环境和人体健康的影响。结果表明:轻型汽油车尾气排放以含氧挥发性有机物(OVOC)和烷烃为主,特征物种主要包括丙酮、异戊烷、乙醛、2,3-二甲基丁烷和乙烯;柴油车尾气排放以OVOC和烯烃为主,特征物种主要包括丙酮、乙烯、乙醛、苯甲醛和丙烯醛。随着累计行驶里程的增加,汽油车烷烃排放增加47.3%,芳香烃排放下降122.4%。轻型汽油车尾气排放的OVOC和柴油车尾气排放的烯烃对臭氧生成潜势的贡献较高,芳香烃对二次有机气溶胶生成潜势贡献最大;国Ⅳ、国Ⅵ轻柴车和国Ⅳ重柴车的源活性因子较高,均为应当优先控制的机动车类型。检车场工作人员VOCs暴露存在非致癌和致癌健康风险,应加强健康防护。

江苏东南部典型城市臭氧污染特征与成因分析

2020年10月在江苏东南部典型城市开展臭氧(O3)及其前体物观测实验,基于观测数据并结合光化学箱式模型、源解析模型等工具,对O3前体物特征、O3控制机制以及气象影响因素进行了分析。结果发现,加大对VOCs的减排力度,可有效降低当前大气中臭氧浓度;VOCs组份中烷烃的占比最高,但芳香烃对OFP的贡献最大,VOCs的主要来源是工业源,其中溶剂使用源对OFP贡献最大;区域传输对臭氧的影响较大,主要是区域污染输出的前体物在本地反应生成以及其他区域生成的臭氧直接传输而来。

典型电子企业挥发性有机物排放特征及健康评价

通过对区域内特定行业企业进行调研,开展挥发性有机物(VOCs)采样分析,并对VOCs排放特征及健康效益进行评价。结果显示,粉体涂料喷涂主要污染物为烷烃(85.8%),UV漆喷涂主要污染物含氧VOC(91.4%),PU漆涂主要污染物为含氧VOC(72.4%)和烷烃(22.4%)。粉体涂料喷涂能够显著降低排放VOCs的臭氧生成潜势(OFP),粉体材料替代对环境存在一定的正面效益;在健康方面,喷粉车间可能存在致癌风险,UV漆泵房和PU漆泵房均存在一定的致癌风险,粉体材料替代UV漆和PU漆对环境存在一定的正面效益具有非致癌健康风险的正面健康效益;企业存在无组织排放较大,末端治理设施处理效率较低等情况,需加强对VOCs的收集与处理管控。

许昌市典型污染过程VOCs污染特征与臭氧生成敏感性研究

为有效遏制大气污染,不断提升大气污染防控的科学性与系统性,推动区域环境空气质量持续改善,本研究以污染前、污染中和污染后3个阶段为研究时段,对许昌市大气中的挥发性有机物(Volatile Organic Compounds,VOCs)进行实时监测,以期揭示VOCs污染特征与臭氧生成规律。结果显示,污染前、中、后阶段的VOCs浓度均值分别为33.5×10^(-9)、39.9×10^(-9)和28.7×10^(-9),占比最大的组分均为含氧挥发性有机物(Oxygenated Volatile Organic Compounds,OVOCs),其次为烷烃,且污染阶段的乙醛、丙醛与丙酮浓度显著高于非污染阶段。对比3个阶段的VOCs臭氧生成潜势(Ozone Formation Potential,OFP),污染中阶段的OFP为313.72μg/m^(3),分别是污染前、后阶段的1.4倍和1.6倍,表明许昌市在污染中阶段VOCs光化学反应生成臭氧的潜力显著增大。相对增量反应活性(RIR)结果表明,许昌市在污染后阶段处于VOCs控制区,在污染前、中阶段则处于过渡区。采用正交矩阵因子分解法(PMF)进行人为源VOCs解析,研究时段工业源与燃烧源合计贡献54.4%,污染中阶段相较于污染前、后阶段,工业源占比分别增加5.1%和5.5%,燃烧源占比分别增加8.8%和8.7%,说明污染中阶段工业源与燃烧源对许昌市VOCs影响较大。潜在源贡献因子分析法(PSCF)与浓度轨迹权重法(CWT)解析结果表明污染中阶段河南省东部与西北部城市对许昌市VOCs的影响正逐步加剧。

2023年潮汕三市春季臭氧污染成因分析

2023年春季潮汕三市出现历史以来同期最严重的一次臭氧污染,本文主要研究2023年5月潮汕三市的污染过程,系统性的分析了此次臭氧污染的主要原因。结果表明臭氧污染成因与来源:(1)潮汕三市人为源臭氧前体物排放强度较大;(2)部分时段气象条件不利,进一步加重臭氧污染程度。潮汕三市的臭氧主要以本地生成为主,但在部分污染时段,也存在区域臭氧输送现象。基于OBM模式模拟结果可得,潮汕三市人为源VOCs主要来源于间/对二甲苯、顺-2-戊烯、反-2-戊烯、异戊二烯、正丁烯、丙烯、邻二甲苯、乙烯、甲苯、异戊烷等前体物质,人为源主要是来源于油气及烯烃类挥发源,所以应着重管控机动车排放及汽车相关工业。

典型石化园区VOCs污染特征及臭氧生成潜势

为研究典型石化园区挥发性有机物(VOCs)的污染特征及其对周边大气的影响,在2021年夏季和秋季对江苏省连云港市徐圩新区石化园区及周边生活区进行了大气VOCs采样,使用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)定量分析了103种VOCs物种,同时采用最大增量反应活性(MIR)分别计算不同VOCs物种对臭氧生成的贡献率(即臭氧生成潜势,OFP)。结果表明,石化园区夏季VOCs浓度显著高于秋季,烷烃、烯烃和含氧硫化合物是最主要的VOCs物种,分别占TVOCs的34%、18.6%和18.1%。周边生活区夏秋季VOCs浓度较低且无明显变化,使用PMF模型解析可知VOCs主要来源于机动车尾气,其贡献率为36.1%,工业排放对VOCs浓度的贡献率仅为14.4%,说明石化园区对周边生活区VOCs浓度的影响较小。燃烧源和溶剂涂料源对OFP的贡献最大,贡献率分别为26.8%、23%。

绿道规划植被NMHC排放与大气污染的响应关系研究

在环境大气中非甲烷总烃(NMHC)属于重要污染物,其成分结构较为复杂,种类较多,部分非甲烷总烃化合物具有致癌作用、刺激性和毒性,有时还会形成二次有机气溶胶和光化学烟雾,造成环境污染,严重威胁着生态环境和人体健康。研究绿道规划植被非甲烷总烃排放与大气污染间存在的响应关系具有重要意义。采用光合有效辐射和叶温等基本变量,计算绿道规划植被NMHC排放量,分析不同植被排放的NMHC成分构成,获取了光强和温度对植物排放NMHC速率产生的影响。采用最大增量活性因子法MIR和丙烯等效浓度(Prop-Equiv)研究绿道规划植被NMHC排放与臭氧生成潜势(OFP)之间的关系,进而获得NMHC排放与大气污染之间的响应关系。