合肥市PM_(2.5)对城市辐射和气温的影响

本文利用2013年2月—2014年3月安徽省合肥市地面总辐射(即向下短波辐射)、气温、地面温度、相对湿度等气象资料和PM_(2.5)浓度资料,分析了合肥地区PM_(2.5)和地面总辐射、地温和气温的关系,研究发现:(1)PM_(2.5)浓度是影响总辐射的重要人为因子,在中午无云条件下,地面总辐射与PM_(2.5)的浓度呈现较强的负相关关系,相关系数为-0.62。归一化地面总辐射和PM_(2.5)的相关系数为-0.76,在早晨和傍晚的相关系数较小。平均而言,白天无云时PM_(2.5)浓度每增加1μg·m-3,地面总辐射下降0.92 W·m-2。(2)在白天无云时,气温、地面温度和PM_(2.5)浓度有明显负相关关系,PM_(2.5)浓度对地面温度的影响远大于对气温的影响,在夏季的影响高于其它季节。气温、地温和PM_(2.5)浓度的线性拟合直线的平均斜率分别为-0.022和-0.12,相当于PM_(2.5)浓度增加10μg·m-3,地温和气温分别平均下降0.22℃和1.2℃。(3)在天气尺度上,PM_(2.5)浓度对总辐射、气温和地面温度有非常明显的影响,在2013年9月清洁个例和2013年12月的污染个例中,PM_(2.5)浓度每增加1μg·m-3,将引起总辐射下降1.8 W·m-2和0.5 W·m-2,地温下降0.11℃和0.02℃,气温下降0.03℃和0.01℃,因此在天气预报过程中也需要考虑空气污染状况。     

河北石家庄市近地层臭氧浓度特征及气象条件分析

利用2016年3月至2018年2月河北石家庄市环境监测站O_3及其前体物质量浓度逐时和逐日观测资料,以及气象站逐日气象观测数据,分析石家庄市近地层O_3质量浓度的时间变化特征及其与前体物NO_2、CO和气象条件的关系。结果表明:石家庄市O_3污染2017年比2016年严重,2017年比2016年O_3超标日数增加30 d,超标率上升8%,O_3年平均质量浓度上升17μg·m~(-3)。O_3质量浓度具有明显的季节变化特征,自夏季、春季、秋季、冬季依次降低,5—9月O_3质量浓度较高,平均值超过160μg·m~(-3),6月达到峰值208μg·m~(-3)。O_3质量浓度的日变化表现为单峰型分布,最低值出现在07:00左右,峰值在14:00—16:00。太阳辐射强、气温高、日照时数长、能见度好、无降水和相对湿度较低的条件下,石家庄市易出现O_3浓度超标天气。前体物NO_2、CO与O_3质量浓度之间夏季呈现显著正相关,而冬季则呈显著负相关。     

利用多源数据建立GA-BP算法模型估算PM_(2.5)的研究

利用MODIS AOD(Aerosol Optical Depth)3 km分辨率的L2产品并辅以地面气象测量站点和环保监测站点的逐小时数据,对2017—2018年南京地面各站点进行数据匹配,分析估算PM_(2.5)的各相关组合因子,然后利用GA-BP神经网络算法构建卫星数据辅以地面气象数据来估算PM_(2.5)质量浓度的机器学习模型。结果表明:(1)GA-BP神经网络算法对PM_(2.5)进行估算是有效可行的,且比BP效果改善明显。(2)在多源数据的各输入变量中,选择AOD变量加辅助变量的GA-BP算法模型共构建了9组分季节试验,其中应用在2017年数据的试验6最好,表现为秋季冬季夏季春季,秋季R~2最大为0.91(RMSE为11.79μg·m~(-3)),春季R~2最小为0.65(RMSE为8.67μg·m~(-3))。     

武汉市空气质量状况与气象条件的关系

基于2013年武汉市环境监测数据和气象要素资料,分析该市空气质量状况与气象条件的关系。结果表明,武汉市全年平均空气质量指数(AQI)为135,良和轻度污染所占比例分别为35%和30%。雾天、霾天、晴天、雨天四种天气条件下,6种污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))浓度值基本上为雾天最高、霾天次之、晴天再次之、雨天最低,雾天00—08时污染物浓度明显高于其他天气条件;PM_(2.5)浓度与降水量的相关性较差,中雨量级时,降水对污染物的清除作用显著,PM_(2.5)浓度下降明显,当日降水量小于1 mm时,PM_(2.5)浓度略有上升,平均上升1.3μg·m~(-3)左右,这与微量降水的大气增湿作用有关;PM_(2.5)浓度变化与相对湿度(RH)和风速的关系较明显,其相关系数分别为0.87和-0.72,当RH70%且每增加10%时,PM_(2.5)浓度增加10μg·m~(-3)左右;静风和风速很大时,污染物浓度相对较高,东南风影响下PM_(2.5)浓度在四季均较高,而秋、冬季在西北风影响下PM_(2.5)浓度最高;PM_(2.5)浓度主要增长阶段以正变温、负变压为主。     

降水对江浙沪PM_(2.5)的清除效率研究

为了解不同程度的降水对江浙沪地区大气PM_(2.5)的清除作用,搜集了2014—2016年该地区41个城市的降水和PM_(2.5)观测数据,通过对比2 a非降水和全时段PM_(2.5)平均浓度的差异,发现前者显著高于后者,说明降水对该地区PM_(2.5)具有清除作用。利用降水前与降水期间PM_(2.5)的浓度差异作为降水对PM_(2.5)的清除率,降水后与降水期间的浓度差异作为雨后浓度回升的增加率,分别研究了目标区域不同时期、不同降雨量以及不同降雨时长对PM_(2.5)的清除效果。结果显示:(1)与江浙沪南部地区不同的是,北部地区降水清除率与降水前浓度存在正相关,降水后浓度的增加与当地的排放量呈正相关。(2)当降水量为30 mm或者降水时长为36 h时,清除率增幅减缓,说明降水对PM_(2.5)的清除效率存在着阈值。     

洛阳市臭氧污染特征及其与气象因子的关系

为了了解洛阳市O_3污染特征及其影响因素,利用2017年洛阳市7个国控点监测到的O_3、NO_2浓度及气象要素逐时数据,统计分析了2017年洛阳市O_3及NO_2的时间分布特征及NO_2浓度、气象因子对O_3浓度的影响。结果表明,洛阳市2017年O_3日最大8 h第90百分位数浓度为200μg/m~3,是二级标准的1.25倍。O_3和NO_2浓度存在明显的季节性变化特征,O_3浓度夏季最高,冬季的最低;NO_2浓度冬季最高,夏季的则最低。O_3浓度的日变化呈现为单峰分布,午后浓度较高,峰值出现在15:00左右;NO_2受机动车早晚高峰影响,表现为双峰分布,峰值分别出现在08:00和21:00。O_3与NO_2浓度呈现出良好的负指数函数关系,当洛阳市NO_2浓度低于40μg/m~3时,存在着O_3浓度超标的风险。高温低湿条件下有利于O_3的生成,当温度超过27℃时,洛阳市O_3小时浓度开始出现超标现象,且温度越高,超标风险越大;当相对湿度低于40%时,O_3小时平均浓度超标率最高为63.30%,随着相对湿度的增加,超标率逐渐降低,当相对湿度大于70%时,未出现O_3小时浓度超标现象。     

阿克达拉大气本底站臭氧浓度变化特征分析

利用阿勒泰平原地区阿克达拉大气本底站2010年1月1日—2016年12月31日的臭氧质量浓度数据与PM_(10)等相关气象资料相结合,对臭氧质量浓度的日、周、月、季节、年变化特征以及影响臭氧浓度变化的主要因素进行了分析。结果分析表明:臭氧每小时平均质量浓度日变化规律呈显著单峰型,夜晚的变化较小,白天变化较大,01:00前后达到最小值,16:00左右达到峰值;臭氧每日平均质量浓度变化不具有较为明显的"周末效应"现象,峰值出现在星期六,日平均质量浓度为63.2μg·m~(-3),最低值出现在星期一,日平均质量浓度为60.0μg·m~(-3),日平均质量浓度最高值和最低值仅相差3.2μg·m~(-3);臭氧月平均质量浓度最高出现在2014年5月,为85.1μg·m~(-3),最低月平均质量浓度出现在2015年11月,为32.2μg·m~(-3);春、夏季臭氧质量浓度较高,秋季和冬季明显低于春季和夏季;2010—2016年臭氧浓度趋势线整体呈下降趋势,其中2012—2014年臭氧浓度连续月变化有明显的单峰型年度变化规律;臭氧浓度与PM_(10)质量浓度变化具有明显的逆向变化趋势,同时存在时间变化上的延迟性,并且臭氧的浓度变化早于PM_(10)质量浓度的变化。     

2015年上海崇明岛PM2.5和PM10浓度变化特征 及气象因素影响分析

通过对2015年1—12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))浓度的连续监测,研究了PM_(2.5)、PM_(10)在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO_2、NO_2、O_3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM_(2.5)和PM_(10)浓度的季节变化明显,呈现冬季的春季的秋季的夏季的的特征,冬季PM_(2.5)和PM_(10)小时浓度均值分别为0.058 mg/m~3和0.085 mg/m~3,夏季PM_(2.5)和PM_(10)均值分别为0.034 mg/m~3和0.054 mg/m~3。PM_(2.5)和PM_(10)浓度分别与SO_2浓度和NO_2浓度显著正相关,与O_3显著负相关。全年来看,在西南风向时PM_(2.5)和PM_(10)浓度较高,这主要受该方向上游吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区等工业排放影响;从高浓度颗粒物(PM_(2.5)质量浓度≥0.115 mg/m~3)来向看,北和西北风向时出现高浓度颗粒物的频率最高,这主要是受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响所致;PM_(2.5)、PM_(10)实时浓度与相应的风速呈显著负相关。降雨量大于5 mm或持续3 h及以上的连续降雨对大气颗粒物起到显著的湿清除作用,降雨后PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度分别降低了68.0%和66.9%,降雨时和雨后PM_(2.5)浓度为0.025～0.033 mg/m~3,均低于我国环境空气PM_(2.5)的一级浓度限值。     

苏州市大气PM_(2.5)中水溶性无机离子的源解析及其气象因子分析

为了探明PM_(2.5)中水溶性无机离子的来源和气象因子对其浓度变化的影响,利用2012年2、5、8和11月苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度和本站气象观测数据,分析了苏州市水溶性无机离子的时间变化特征,解析了当地PM_(2.5)中水溶性无机离子的主要来源,探讨了气象因素对离子组分的影响。结果表明:(1)苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子年均浓度大小依次为:SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)Mg~(2+)F~-;SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-为PM_(2.5)中最重要的3种水溶性无机离子物种,其总和占PM_(2.5)总质量浓度的50.9%。各离子的季节浓度特征均为冬季最高、夏季最低。(2)通过运用主成分分析法对苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子进行来源分类解析,发现第一类为二次污染源和生物质燃烧,其贡献率为32.84;第二类为道路扬尘及工业排放,其贡献率为19.99%;第三类为海盐污染,其贡献率为18.43%。(3)通过水溶性无机离子与气象条件的相关性分析发现,风向、风速和温度与水溶性无机离子浓度的相关性较显著,这三者是颗粒物浓度变化的主要影响因子。(4)利用HYSPLIT后向轨迹模式对外来污染物进入苏州市的轨迹进行聚类分析后发现:因受季风气候影响,苏州市外来污染物的输入路径存在明显的季节性变化特征,其中夏半年输送主径源自海上,冬半年主径源自内陆。     

银川地区大气颗粒物浓度变化特征及其与气象条件的关系

利用2013—2014年银川地区大气颗粒物质量浓度和同期气象要素的观测资料,分析了银川地区大气颗粒物浓度的分布特征及其与气象条件的关系。结果表明:2013—2014年银川地区PM_(10)、PM_(2.5)、PM1年平均浓度分别为167.3μg·m-3、67.2μg·m-3和45.0μg·m-3,年平均PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)、PM1/PM_(2.5)分别为45.0%、32.0%和65.0%;PM_(10)浓度3月最高,8月最低,PM_(2.5)和PM1最高浓度均出现在1月,PM_(2.5)最低浓度出现在8月,PM1最低浓度出现5月;3—5月为PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)和PM1/PM_(2.5)最低的3个月。不同天气类型PM_(10)浓度由高至低依次为浮尘/扬沙典型天气平均霾晴天雾,不同天气类型PM_(2.5)浓度由高至低依次为扬沙/浮尘霾典型天气平均晴天雾,不同天气类型PM1浓度由高至低依次为霾典型天气平均雾晴天浮尘/扬沙。风速与PM_(10)浓度呈正相关关系,风速与PM_(2.5)和PM1浓度均呈负相关关系;PM_(10)浓度在偏西北风时较高,PM_(2.5)和PM1浓度在偏西南风与偏东北风时较高;气温与PM_(10)、PM_(2.5)、PM1浓度均呈显著的负相关关系;相对湿度与PM_(10)浓度呈显著的负相关关系,相对湿度与PM1浓度呈显著的正相关关系,相对湿度与PM_(2.5)相关性较弱;气压对PM_(10)浓度变化的影响较小,气压与PM_(2.5)、PM1浓度呈正相关关系;降水对PM_(10)的清除作用最强,对PM_(2.5)的清除作用次之,对PM1基本无清除作用。     

临安冬夏季SO2、NO2和O3体积分数特征及与气象条件的关系

对临安大气本底站2003-2004年冬、夏季二氧化氮(NO2)、二氧化硫(SO2)、臭氧(O3)进行了分析.结果表明:冬季NO2和SO2平均体积分数分别为19.48×10-9和35.74 x10-9,而夏季的平均体积分数分别为4.81×10-9和8.12×10-9,冬季高于夏季;O3在夏季的平均体积分数为33.55×10-9,略高于冬季的25.44×10-9;夜间NO2和SO2体积分数比白天高,并且NO2呈明显的单峰单谷型分布,O3也呈单峰型但峰值出现在白天.NO2、SO2体积分数存在着明显的“假日效应”,假日比非假日低,周五高于假日和非假日;但O3体积分数没有明显的假日效应.降水对SO2有明显的清除作用,但对NO2的清除作用不明显.与风向对比发现,夏季高体积分数的NO2、SO2都受到NW、WNW风的影响,冬季则分别受NE和SW、SSW风的影响;而O3受风向的影响较复杂,与局地光化学反应有关.     

唐山市PM2.5和O3行业来源解析

京津冀位于华北平原腹地,面临着严重的空气污染问题,尤其是河北省的重点工业城市唐山,长期位于全国空气质量最差的前十名。为改善空气质量,过去的十多年间我国颁布实施了多项污染防治计划,但唐山的PM_2.5和夏季O₃浓度仍超国家标准。为此,使用WRF(Weather Research and Forecasting Model)-CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)模型量化了唐山市2020年PM_2.5和O₃浓度的行业贡献并分析其协同控制可行性。工业源对唐山市PM_2.5浓度贡献最大,约占45％,其次是居民源约占16％。冬季能源、居民源和农业源占比为全年最高,分别达17％、19％和11％。O₃浓度的背景值约占一半以上,4月占比最高。在非背景值中,唐山O₃浓度最大来源为工业源,约占53％,其次是交通源,约占22％。生物源、交通源和能源行业的贡献在7月有所上升,分别约10％、27％和20％。不同污染情景下对唐山市PM_2.5和O₃的来源比较发现,工业和能源是其最重要的共同来源。     

Behaviour of H2O2, NH3, and black carbon in mixed-phase clouds during CIME

We investigated the partitioning of trace substances during the phase transition from supercooled to mixed-phase cloud induced by artificial seeding. Simultaneous determination of the concentrations of H₂O₂, NH₃ and black carbon (BC) in both condensed and interstitial phases with high time resolution showed that the three species undergo different behaviour in the presence of a mixture of ice crystals and supercooled droplets. Both H₂O₂ and NH₃ are efficiently scavenged by growing ice crystals, whereas BC stayed predominantly in the interstitial phase. In addition, the scavenging of H₂O₂ is driven by co-condensation with water vapour onto ice crystals while NH₃ uptake into the ice phase is more efficient than co-condensation alone. The high solubility of NH₄⁺ in the ice could explain this result. Finally, it appears that the H₂O₂–SO₂ reaction is very slow in the ice phase with respect to the liquid phase. Our results are directly applicable for clouds undergoing limited riming.     

2007和2008年夏季北京奥运馆大气PM10与PM2.5质量浓度变化特征

为了监测北京奥运主场馆附近大气颗粒物的污染状况以及评估奥运污染源减排措施对北京大气颗粒物质量浓度变化的影响,利用颗粒物在线监测仪器TEOM于2007年和2008年夏季,在奥运主场馆附近的中国科学院遥感应用研究所办公楼楼顶对大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5进行了连续同步观测。结果表明,2007年夏季监测点附近大气PM₁₀与PM_2.5质量浓度的平均值分别为153.9和71.2μg·m^-3,而2008年夏季PM₁₀与PM_2.5质量浓度的平均值分别为85.2和52.8μg·m^-3。与奥运前一年同时段相比,奥运时段大气PM₁₀和PM_2.5的质量浓度分别下降44.5%和25.1%。对比分析奥运前后的2次典型污染过程发现,空气相对湿度的增加和偏南气流输送的共同影响易造成大气颗粒物的累积增长,而降雨的湿清除作用和偏北气流则会使大气颗粒物浓度迅速降低。在相近的气象条件下,奥运前后的污染过程中,大气细粒子的日均增长速率分别为25.1和13.9μg·m^-3·d^-1,而大气粗粒子的日均增长速率分别为20.8和2.2μg·m^-3·d^-1,奥运时段污染累积过程中大气粗、细粒子的增长速率分别显著低于和略低于奥运前同时段污染过程中颗粒物的增长速率。污染源减排措施的实施是奥运期间大气颗粒物质量浓度降低的主要原因,从控制效果来看,奥运期间实施的污染源减排措施对大气粗粒子的控制效果明显好于大气细粒子。     

NUMERICAL SIMULATION OF THE INFLUENCE OFO3,CO2 AND SPECTRUM VARIATION ON THE PHOTOSYNTHESIS OF CROP CANOPY*

Coupled the photosynthesis with transpiration and adjustment of stoma,a dynamic ecological model for simulating the canopy photosynthesis of winter wheat was established by scaling up from the biochemical scale to canopy scale,in which the effects of O₃,CO₂ and solar spectrum on crop photosynthesis were fully considered.Validation of the model against the data measured with CI-301PS portable photosynthesis analyzer showed that the leaf photosynthesis model passed the correlation significance test and had a fairly high accuracy.Numerical analysis showed that the canopy photosynthesis rate would be reduced by 29% if the O₃ concentration increases from 0 ppbv to 200 ppbv,whereas the canopy photosynthesis rate would increase by about 37% while the CO₂ concentration increases from 330 ppmv to 660 ppmv,and the canopy photosynthesis rate would be reduced by 27%0 or so under the condition that the spectrum coefficient changed from 0.5 to 0.4.If the O₃ concentration reached 200 ppbv at noon on the typical sunny day with higher radiation,the canopy photosynthesis will be reduced slightly in the suburb area where the pollution is serious and the photochemical fog is easy to be formed,contrast with that in the clear region and regardless of the climate change,due to the fact that the positive effect of CO₂ on crop photosynthesis can not compensate the negative effect of O₃ on crop photosynthesis.The canopy photosynthesis will be reduced by 35% or so than the BASE value at present,when the spectrum of photosynthetic active radiation(PAR) reduces to 0.4 or so.     

南京市城市不同功能区PM10和PM2.1质量浓度的季节变化特征

使用Anderson-Ⅱ型9级撞击采样器测量了南京市鼓楼商业区、江北工业区、钟山风景区和宁六高速公路交通源春、夏、秋三季的大气气溶胶质量浓度。分析结果表明:南京市PM_2.1和PM₁₀的质量浓度存在明显的季节变化,秋季>春季>夏季;ρ_PM10春季为167.47 μg/m³,夏季为 85.99 μg/m³,秋季为238.99 μg/m³;ρ_PM2.1春季为59.66 μg/m³,夏季为42.80 μg/m³,秋季为100.15 μg/m³。不同季节中ρ_PM10和ρ_PM2.1均存在较好的相关性,夏季相关性最好,相关系数为0.952;秋季次之,相关系数为0.783;春季相对较差,相关系数为0.613。城市不同功能区之间ρ_PM2.1和ρ_PM10的质量浓度值差异很大,交通源>工业区>商业区>风景区。城市不同功能区的质量浓度谱分布基本一致,均为双峰型分布,峰值分别位于0.43~0.65 μm/m³和9.0~10.0 μm/m³。南京市春、夏、秋三个季节大气粒子质量浓度谱为双峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m³的粒径段。江北工业区ρ_PM10和ρ_PM2.1质量浓度的相关系数为0.814,略高于鼓楼商业区的0.797。     

南京市城市不同功能区PM10和PM2.1质量浓度的季节变化特征

使用Anderson-Ⅱ型9级撞击采样器测量了南京市鼓楼商业区、江北工业区、钟山风景区和宁六高速公路交通源春、夏、秋三季的大气气溶胶质量浓度。分析结果表明:南京市PM_2.1和PM₁₀的质量浓度存在明显的季节变化,秋季>春季>夏季;ρ_PM10春季为167.47 μg/m³,夏季为 85.99 μg/m³,秋季为238.99 μg/m³;ρ_PM2.1春季为59.66 μg/m³,夏季为42.80 μg/m³,秋季为100.15 μg/m³。不同季节中ρ_PM10和ρ_PM2.1均存在较好的相关性,夏季相关性最好,相关系数为0.952;秋季次之,相关系数为0.783;春季相对较差,相关系数为0.613。城市不同功能区之间ρ_PM2.1和ρ_PM10的质量浓度值差异很大,交通源>工业区>商业区>风景区。城市不同功能区的质量浓度谱分布基本一致,均为双峰型分布,峰值分别位于0.43~0.65 μm/m³和9.0~10.0 μm/m³。南京市春、夏、秋三个季节大气粒子质量浓度谱为双峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m³的粒径段。江北工业区ρ_PM10和ρ_PM2.1质量浓度的相关系数为0.814,略高于鼓楼商业区的0.797。     

厌氧条件下土壤反硝化气体(N2、N2O、NO)和CO2排放——氦环境培养—气体同步直接测定法的应用初探

反硝化过程是维系闭合氮循环所必需的氮素形态转化环节。土壤反硝化过程速率及产物比的直接测定是研究氮循环过程机理的基础,但却是一个难题。为解决此难题,德国卡尔斯鲁厄技术研究所与中国科学院大气物理研究所最近合作新建了一套通过氦环境培养-气体同步直接测定土壤反硝化气体--氮气（N2）、氧化亚氮（N2O）、一氧化氮（NO）和二氧化碳（CO2）排放的系统和与之配套的三阶段培养方法。为检验该新建系统和配套方法测定土壤反硝化过程的准确性和可靠性,以华北地区广泛分布的盐碱地农田土壤（采自山西运城）为研究对象开展实验室培养试验,在初始可溶性有机碳（DOC）供应比较充足约300 mgC kg–1干土（d.s.）的条件下,测试了不同初始土壤硝态氮含量水平（10、100 mgN kg–1d.s.左右,分别表示为10N和100N）的反硝化气体和CO2排放过程。结果显示：100N的反硝化速率（定义为N2、N2O 和NO 排放速率之和）显著高于10N 处理（统计检验显著水平p＜0.01）;两个处理的反硝化产物均以N2为主（质量比分别占77%和75%）,产物的NO/N2O摩尔比分别为1.2和1.5,N2O/N2摩尔比均为0.19;土壤反硝化气体动态排放速率及相关指标的测定结果表明,培养土壤中消失的硝态氮被回收81%～87%,培养前后的氮平衡率达92%～95%。因此,该新建方法测定土壤反硝化速率和产物比的结果具有很好的可靠性,为定量研究土壤反硝化过程提供了有效的直接测定手段。研究中检测到的土壤反硝化产物NO/N2O摩尔比大于1,不同于以往用液体培养基纯培养反硝化细菌得出的NO/N2O摩尔比远小于1的结论。这意味着,不能用NO/N2O摩尔比小于1与否来推断土壤排放的N2O和NO是主要来源于反硝化作用还是硝化作用。     

2014—2019年北京和南京地区PM2.5和臭氧质量浓度相关性研究

自2014年以来,中国细颗粒物（PM_2.5）浓度大幅度下降,但臭氧（O₃）浓度逐年缓慢上升,厘清PM_2.5和O₃（P-O）相关性尤为关键.在本研究中,2014—2019年北京和南京PM_2.5年均质量浓度下降幅度分别为-6.86和-6.15 μg·m^-3·a^-1;而日最大8小时平均O₃质量浓度（MDA8 O₃）年均增长幅度为1.50和1.75 μg·m^-3·a^-1.研究期间,北京地区MDA8 O₃质量浓度小于100 μg·m^-3,P-O呈负相关;而当质量浓度大于100 μg·m^-3时,P-O为正相关.通过Pearson相关系数研究P-O两者相关性.在两个城市每月相关性分析中,在每日时间尺度5—9月为强的正相关;而小时时间尺度11月至次年2月趋于负相关.在北京,P-O每月和季节相关性变化大于南京.在日变化中,夏季在16时为强的正相关,春秋两季在13—17时为弱的正相关,而在春、秋和冬季8时,却为强的负相关.     

[Bmin][BF4]+AMP复合溶液捕集温室气体CO2

采用基于离子液体[Bmin][BF₄]+AMP作为捕集CO₂的复合溶液,在膜吸收-热再生循环装置上,研究了该复合溶液捕集CO₂的过程和传质性能;通过阻力层传质模型,比较了预测值与实验值.结果表明：在相同条件和较高负载下,复合溶液具有较高的传递推动力和更高的传质系数;模型预测值和实验值符合较好,平均误差为12.8%.实验证明复合溶液的传质性能优于单一溶液.