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2008年鄂港澳城市群气候与环境研讨会

2008年鄂港澳城市群气候与环境研讨会

  • 召开年:2008
  • 召开地:广州
  • 出版时间: 2008-01-07

主办单位:中国颗粒学会;中国科学院广州地球化学研究所

会议文集:2008年鄂港澳城市群气候与环境研讨会论文集

会议论文
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  • 摘要:大气中的汞污染已经成为一个全球性的环境问题。论文采用汞齐化法和湿法消解——冷原子吸收光谱法对颗粒态汞进行测定,并采用连续提取法对颗粒物中的汞的形态进行了分析。结果表明学院区1月、3月和4月颗粒物中总汞平均浓度分别为0.89 ng·m-3、0.42ng·m-3、0.20 ng.m-3;交通混合区4月颗粒物中总汞平均浓度为0.30 ng·m-3。颗粒中总汞浓度与温度成负相关,与颗粒物浓度成正相关,此外天气状况等因素也会对大气中汞浓度进行影响。不同粒径颗粒物中不同形态汞污染情况表明:学院区大气颗粒物中主要以惰性汞污染为主,而交通混合区则主要以二价汞为主。在颗粒物中汞浓度与其它污染物污染机理的研究的基础上,对大气中汞的污染源及其转化机理也进行了讨论。
  • 摘要:高雄市位于台湾南部,西临台湾海峡,东靠中央山脉,空气质量除受地形及季节影响之外,也受到气候(如:季节风、海陆风)之影响。空气污染物可能因受海陆风效应之影响,而在海域与陆域来同摆荡;另在秋末至春末时段,亦可能受到受东北季风之影响,将空气污染物由台湾中北部向南部移动,使得高雄市空气质量劣化情形严重,此现象除可由陆域空气质量监测数据加以左证外,海域空气质昔之监测则付之厥如。本研究旨在针对台湾南部高污染地区之陆域及海域空气质量加以同步监测,并应用空间解析软件(Surfer)进行数值等差解析,绘制空气污染物等浓度图,藉以探讨受剑东北季风及海陆风效应影响之空气污染物时空变化趋势。本研究共实施三次空气污染物监测,监测期间分别为2006年11月及2007年1月、3月,明显受到东北季风影响,其盛行风向为北风至北北西风,平均风速约为2-4 m/see.另外,第二次逆轨迹仿真结果显示,污染气团由台湾中北部往南移动,再从外海进入台湾南部高污染地区。此外,二次连续48小时O3采样结果显示,O3在高雄外海确实有夜间累积现象;在高污染地区受季节风效及海陆风效应之双重影响下,使得空气污染物之传送受到显著影响。
  • 摘要:本研究对广州市宾馆客房、餐厅、歌舞厅、图书馆自习室、办公室、地下停车场、商场等7种室内环境空气中挥发性有机物进行研究。参照USEPA-TO15方法,对采自不同室内环境的30个样品采用GC/MS联川仪进行分析,共定检测出了52种挥发性有机物,其中有12种为美国清洁空气法优先控制污染物。室内空气中TVOC的平均浓度为300-2200μg/m3,其中停车场的TVOC浓度最高。苯、甲苯、二甲苯、甲醛、氯苯、丙酮、环己烷、庚烷、1,1,2-三氯乙烷、二氯甲烷、三氯乙烯、四氯乙烯等为主要污染物。宾馆客房和歌舞厅中的碳氢化合物和含氧有机物含量都基本相当,而餐厅则主要为含氧有机物,特别是醇类的含量高,反映出饮酒的餐营活动是主要的污染源。地下停车场中的VOCs以己烷、1.3-丁二烯、苯、甲苯、二甲苯为主,汽车尾气为强源排放。图书馆、办公室、商贸城的含氧有机物浓度高,特别是甲醛的浓度高,室内装修材料是它们最主要的污染源。
  • 摘要:珠江三角洲是典型的城市群。随着珠江三角洲地区社会经济的快速发展和城市化进程的加剧,空气质量呈恶化趋势,大气能见度显著下降,灰霾天气较为严重。大气细粒子污染是造成上述现象的主要原因。本文对该地区大气细粒子的研究进展进行了综述。该地区大气细粒子具有区域性污染特征,浓度早现出冬季高,夏季低的季节变化。珠江三角洲大气细粒子中常见二次有机碳,可进行长距离传输。离子组分浓度因采样点、采样时间不同有明显差异,它们的形成和转化受大气化学过程控制。珠江三角洲地区大气细粒子的污染源主要包括工业点源的排放、城市建设、机动车尾气等。文章还提出了目前急需解决的科学问题和今后的研究方向。
  • 摘要:本文利用一个三维化学输送模式系统RAMS-CMAQ对2007年8月14日至8月22日期间京津地区的大气NO2浓度进行了连续积分模拟,并利用美国NASA-AURA卫星的OMI探空卫星资料对模拟结果进行了验证,同时分析了不同气象条件下NO2浓度的分布特征。结果表明,模式模拟的该地区NO2浓度与卫星资料具有相当的一致性,说明模式系统能够合理的反映该地NO2浓度的分布特征和变化规律,同时气象条件对NO2浓度的空间分布有显着的影响。
  • 摘要:本文利用全球三维大气化学模式MOZART-2,对东亚地区对流层臭氧(O3)浓度的季节变化与地理分布进行了模拟研究。光化学贡献的地面臭氧浓度在以下三个区域:20°N以北;(2)50°N与20°N之间;(3)5°N以南,表现出了明显不同的季节特性。在5°N与20°N之间的区域,我们可看出臭氧浓度在干燥季节(1月、4月)较高,而在潮湿季节(7月、10月)的臭氧浓度较低。20°N以北光化学贡献的地面臭氧浓度最大值出现在夏季,最小值出现在冬季,符合日照强度与光化学反应的季节特性。从春季到秋季中国东部至日本境内的地面臭氧浓度较高,这主要归因于此区域大量的污染物人为源的排放。在亚洲的热带区域,即5°N至5°S之间,臭氧的光化学产生量没有明显的季节变化。
  • 摘要:@@大气中VOC是臭氧生成的一种重要的前体物。VOC的米源有人为源和生物源,其中生物源排放的VOC主要是来自植被的排放。BVOC在大气中的寿命比人为排放的VOC要短,具有更高的化学活性[1]。同时,当前研究发现,全球BVOC排放量远远大于人为源排放的VOC[2]。因此,BVOC在大气化学和全球碳循环中扮演着重要的角色。
  • 摘要:利用2004年9~11月在番禺区气象局采集到的气溶胶质量浓度资料和同期的气象资料,分析了番禺秋季气溶胶质量浓度变化及其与气象条件的关系.结果发现:番禺秋季大气污染物主要是以PM为主,PM中以细粒子(PM2.5)为主,而且污染严重;气溶胶污染严重时大气层结稳定,污染高值主要出现在西北气流和东北气流的共同影响下,受周边环境的影响明显;超标天气过程主要出现在台风外围环流云系的影响下;气溶胶对能见度的影响较大,二者负相关明显.
  • 摘要:为研究珠江三角洲大气颗粒物的污染特征及其来源,2006年6~12月,在鼎湖山利用大流量颗粒物采样仪进行PM2.5样品的采集,并利用ICP-MS分析其中的元素浓度.结果表明:Pb、V、Cu、As、Zn、Se元素平均浓度为216.24、15.40、60.56、31.81、432.06和8.12 ng/m3,处于高污染浓度水平.因子分析表明,化石燃料的燃烧、金属冶炼工业、扬尘和海盐是该地区PM2.5的主要来源.
  • 摘要:利用中国气象局及AERONET在北京周边地区四个气象站点的CE318型太阳光度计观测数据及国家环保总局公布的北京市区空气污染指数等资料,研究了北京地区大气气溶胶光学特性时空变化特征,并对气溶胶光学厚度与大气可吸入颗粒物(PM10)之间的关系进行了分析。初步结果表明:北京地区气溶胶光学特性呈现明显的季节变化特征,主要是春夏季较秋冬季明显偏高,其中夏季为全年的高值期,冬季为低值期;上甸子观象台作为区域本底观测站,气溶胶光学厚度显着低丁其它站点,而处在北京地区下风向的香河观测站,气溶胶光学厚度较其它站点偏高,位于城区的两个观测点的结果基本介于两者之间。另就中国气象局反演得剑的气溶胶光学厚度与AERONET的结果进行了对比,两者具有较好的一致性;从Angstrom波长指数的反演结果米看,北京地区冬春季气溶胶粒子尺度较夏秋季偏大,可能原因是北京地区夏秋季,特别是夏季降水较多,多数粗粒子被雨水湿沉降到地表,而相对米说冬春季降水则偏少,风较大,再有春季北方沙尘天气的影响,造成气溶胶粗粒子含量增加;另外对气溶胶光学厚度与PM10质量浓度进行了相关性分析,两者具有很好的线性相关,相关系数达剑0.50左右,相关性较显着。
  • 摘要:基于2006年临安区域大气本底监测站连续监测的污染物浓度资料,初步分析了近年来长三角区域本底大气污染特征,以进一步探讨该地区社会经济发展对大气环境的影响。资料统计表明,SO2、NOx、CO和O3的体积分数与PM10的质量浓度年均值分别为15.0±8.8×10-9、13.0±7.5×10-9、0.71±0.20x10-6、33.2±15.7×10-9和82.6±44.0μg/m3。临安地区火气污染物浓度存在明显的季节变化和日变化,其中CO、SO2、PM10和NOx的变化趋势一致,即浓度夏季较低,春冬季较高,在12月达到最大。而O3浓度的季节变化表现为春季较高,冬季较低。临安地区的观测资料表明长三角地区颗粒物和O3污染比较严重。
  • 摘要:选择广州市3个功能区的9个住宅的室内、室外的气溶胶细粒子为研究对象,于2004年7月2至8月13日和2004年11月29日至2005年1月6日进行了夏、冬两季的采样、监测工作,获得了广州市室内、外PM2.5及OC、EC和元素等化学组分的第一手资料,讨论分析其质量浓度、空间分布、季节变化、室内外相关性等特征,基于这些基本特征,定性、定量分析其米源,为广州市细粒子的污染控制战略提供基础数据和科学依据;结合物质平衡模型、线性同归模型及室内外实时监测浓度线性拟合情况,对住宅室内PM2.5排放源进行定量估算;引入平衡点模型,对室内通风条件提出调控建议,对住宅室内环境清洁度进行评价;对广州市抽样人群进行了PM2.5污染的暴露评价,定量化计算了人群PM2.5的暴露量、潜在剂量和作用剂量。
  • 摘要:使用DRIFTS实验模拟SO2与不同铁氧化物在不同温度和氧气浓度条件下的多相反应对粒子光学特性的影响。结果表明,在一定温度(20-35℃)和氧气浓度(0%-21%)范围内,SO2与a-Fe2O3的反应随温度和氧气浓度的升高其后向散射系数和吸收系数均增大;在有氧条件下,Fe3O4、?-Fe2O3和a-FeOOH与SO2随反应时间的增加其后向散射系数和吸收系数均表现出增加趋势;而B-FeOOH和SO2反应的生成物的吸收系数却随时间的变化不明显,后向散射系数随反应时间的增加呈下降趋势。
  • 摘要:利用大气化学完全耦合模式WRF-Chem对天津市复合污染特征污染物CO、NOx、O3、PM2.5的时间变化规律和空间分布特征进行了数值模拟研究,通过与实际观测资料对比,模式对复合污染物的模拟性能很好。结果表明,天津市CO、NOx、O3、PM2.5具有明显的时空变化特征,O3浓度在中午出现高值最高,夜间浓度较低,NOx、O3、PM2.5在晚上和清晨山现高浓度,午后至傍晚浓度较低;O3在空间分布上表现为中午市区比郊区浓度高,夜间则郊区浓度高,其它污染物则都表现为市区浓度高于郊区;在当日东北风情况下,周边地区对天津市污染的影响很小,天津各污染物主要是由本地源生成。
  • 摘要:随着农村城镇化的趋势和可持续性城市设计的需要,密集型城市设计已成为重要的研究课题。街道中的车辆尾气是许多城市内的重要污染源。风可将城市中污染物扩散至不同区域或者通过城市顶部和出口输运到城市外:风也可以把城市外的新鲜空气送进城区,因此城市通风对密集型城市中空气质量和居民健康非常重要。除通风量和污染物浓度之外,本文将空气龄(表示新鲜空气自进入城市后,到达市区某个地方所需要的时间)这一室内通风概念引入城市风环境研究中,并首次在数值模拟中运用通常用于实验测量的均匀释放法研究城市环境中空气的新鲜程度。密集型城市中的通风取决于上游风和城市轮廓的相互作用以及城市内部结构等因素。在具有复杂网状街道的密集型城市被研究之前,本文利用 Fluent软件数值模拟探讨了一些简单的密集型城市(街道宽度/高度,W/H=1,H=69mm)中城市形态对通风模式,污染物扩散(假设在街道地面附近存在一均匀的污染源)和空气龄分布的影响机理。另外本文在风洞实验中,利用压力测量系统和热线技术研究了地面压力分布和街道中心的速度、湍流强度分布。风洞实验数据证明数值模拟结果是有效的。在上游风与城市土街道平行时,本文研究了城市轮廓对通风的影响,包括具有单个主街道的方形城市(街道长度/高度,L/H=6)和长条形城市(L/H=21.7);具有两个相互垂直街道(双街道)和一个十字路口的圆形城市和方形城市(L/H=7);最后是不同上游风向下的双街道圆形城市。研究表明:单街道城市中,与方形城市(L/H=6)相比,长条形城市(L/H=21.7)中存在一个充分发展的流动区域,其下游的空气质量因污染物累积效应而较差,空气龄也较大:双街道城市中,圆形轮廓的城市中通风和空气质量比方形城市好:最后,在具有双街道圆形城市中,如果上游风与主街道成很大的角度,则城市的通风能力会变小,平均空气质量变差,平均空气龄变大。因此圆形城市土街道应当尽量与当地主风向平行。以上研究证明,风洞实验和数值模拟结合的方法,可以用于研究更复杂城市中的风环境和空气质量问题。
  • 摘要:大气污染物排放清单作为重要的科学工具,已经广泛地用于空气质量模拟以及大气污染物控制效果分析、对策研究等领域。本文通过研究国内外大气污染物排放清单编制及应用等相关技术的发展现状,总结了我国目前的大气污染物排放清单在清单结构与编制方法、排放因子确定,清单的模型适用性、以及清单的可靠性校验等方面存在的主要问题。在此基础上,提出了我国大气污染物排放清单在编制中亟需解决的技术问题,以及改善我国排放清单,提高其规范性、适用性和可信性的主要方法.
  • 摘要:氮氧化物(NOx=NO+NO2)在火气光化学烟雾、二次气溶胶和酸雨等重要大气环境与空气质量问题中扮演极其重要角色,在我国人口稠密、工业化程度高的珠江三角洲地区,光化学污染、细粒子污染、灰霾和酸雨止是区内面临的空气污染难题,准确分析NOx的米源及其排放通量对控制区域大气污染、改善区域空气质量和深入了解氮的地球化学物质循环具有重要意义。迄今为止,除了对珠江三角洲地区石化燃料燃烧过程 NOx排放有过报道之外,对NOx的其他来源知之甚少。分别为29.4 mg Nm-2和22.2 mg N m-2,分别占全年十壤NO排放总量的4.6%和5.3%。4,对广州郊区一块典型耕作方式管理下的蔬菜地(种植有菜心)土壤NO排放进行了一个完整生长周期的研究,结果表明施氮肥后NO排放激剧增加,其他涉及到松土的农田管理措施也会引起NO排放增加。在整个生长期(49天)NO平均排放通量为47.5 ng N m-2s-1,基于这一排放通量推算全年NO摊放总量约为10.1 kgN ha-1yr-1。施肥引起的NO排放因子为2.4%。根据蔬菜地面积和单位面积NO排放率推算广东省蔬菜地全年向大气排放的NO约为11.7 Gg N yr-1,根据排放因子和土壤NO背景排放率推算广东省蔬菜地NO年排放量为13.3GgNyr-1。5.选取南亚热带地区典型菜地土壤,分别施用尿素、碳酸氢铵和硝酸铵。结果表明尿素施用引起的NO排放最大,碳酸氢铵施用引起NH3排放最大。尿素、碳酸氢铵和硝酸铵施肥引起的NO排放因子分别为2.6%、2.3%和 2.2%,引起的NH3排放因子分别为10.9%、15.2%和3.1%。根据本研究结果估算广东省菜地土壤NO摊放量约为12.9 GgN yr-1,如果考虑冠层的截留作用,NO排放量下降为10.2 Gg N yr-1。6.施尿素和碳酸氢铵后,菜地土壤排放的NO的δ15N值约为-49%,(施肥后第2天),然后逐渐升高,到施肥后第13天时,NO的δ15N值分别为-28.0‰(尿素处理)和-19.8‰(碳酸氢铵处理)。十壤排放的NH3的δ15N值也逐渐升高,施尿素的土壤NH3的δ15N值由-42.6‰(day 1)增加到 -17.1‰(day 7),施碳酸氢铵的土壤NH3的δ15N值由-39.4‰(day O)增加到-21.5‰(day)。施肥后十壤源NO的δ15N值范嗣与石化燃料燃烧排放的NO的δ15N值范围相互区分,而施肥后排放的NH3的δ15N值范围与其他来源的NH3的δ15N值范围重叠。
  • 摘要:以长春市城区为研究对象,收集了近10年的降尘资料,揭示了长春市降尘量的变化趋势;采集了2006年10月~2007年2月的降尘样品,对降尘样品进行了粒度分析、元素分析,结果表明10年米长春市降尘量总体变化呈波动下降趋势,每年二季度的降尘量比例大,三季度空气质量相对较好;采暖期和非采暖期大气降尘的元素组成差异不大,Al、Fe、Ca为长春市大气降尘的主要元素;各采样点的粒度分布曲线形态很相似,且都为三峰或四峰,降尘的搬运方式是以跃移为主,说明其来自于周边地区,且主要是风力和人为活动所致。
  • 摘要:于2001年国庆期间对北京市大气污染物SO2、CO、NOx与O3进行了连续监测,分析了各污染物浓度的变化特点及污染物之间的关系,评价了监测期间北京市的空气质量状况。结果表明: SO2、CO、NOx、O3体积分数均有明显的日变化特征。SO2体积分数日变化特征与冬季采暖期相比差异较大;NOx、CO体积分数的日变化趋势相近,低值区均出现在白天11:00~17:00;O3体积分数日变化特征显着,最大值出现在午后14:00左右,局地光化学反应生成是白天低层O3的主要米源。由相关性分析可知,O3与NOx呈负相关,R=-0.53;CO与NOx呈正相关,R=0.85。
  • 摘要:@@兰州市是我国乃至全世界空气污染最严重的城市之一(曾被列入全世界空气污染最严重的10个城市之一),其中,颗粒物污染尤为突出。究其原因,主要是三方面:①人为排放;②地形造成的不利的大气扩散条件和当地交通等造成的二次扬尘:③外来的沙尘输送及其强沉降。从兰州市颗粒物污染的年变化特点来看,冬、春季节污染较重,特别是空气污染指数(API)超过500以上的严重污染时段,主要出现在春季,且与强沙尘天气的发生密切相关。兰州作为临近沙尘源区且受沙尘污染最严重的城市之一,深入研究沙尘天气对该市颗粒物污染及降水化学成分的影响具有重要意义。为此,我们在位于兰州市城关区的兰州大学校园区内综合楼楼顶平台上(距地面55m,位于工业区上风向,周围无重大污染源,主要污染源是生活面源与交通源),使用大气颗粒物监测器(Environmental Dust Monitor,LN5,MunroEnvironmental,a division of The Munro Group,Britain,),同时测定 TSP、PM10、PM2.5、PM1.0四种不同粒径大气颗粒物浓度,本文分析了2005年1月1日至2005年12月31日期间的监测资料。另外,我们也在该楼顶平台上进行了逐日的降水采样,本文也分析了2004年4月至2005年11月的降水采样资料,对其中NH4+、Ca2+、NO3-、SO42-等主要离子含量进行测定,结合降水pH值分析,探讨了兰州市区的大气降水化学特性。上述两方面的主要分析结果有:
  • 摘要:2006年夏季和冬季,利用大流量分析仪在东北长白山、西南贡嘎山和华南鼎湖山区域背景观测站每周采集PM10样品一次,并分析了其中可溶性离子的组成及质量浓度。结果表明,长白山和贡嘎山大气PM10中可溶性离子浓度大约在7-13 ugm-3,鼎湖山大约在22-39 ugm-3,冬季均高于夏季。SO42-、NO3-和NH4+是区域背景大气中的主要水溶性离子成分,分别占总水溶性离子质量浓度的50%、15%和20%左右。PM10中可溶性阴阳离子的当量浓度接近,电荷基本平衡。夏季阴阳离子当量浓度比变化范围在0.9-1.2之间,冬季略低,变化范围在0.7-1.2之间,冬季颗粒物中存在部分。
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