检索结果-内蒙古大学图书馆

大气科学 2023年第6期47卷 1955-1966页

作者：吴昊宸朱彬房宸蔚周顺武曾刚章炎麟廖宏南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室南京210044 南京信息工程大学应用气象学院南京210044 南京信息工程大学环境科学与工程学院/江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室/江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

硫酸盐气溶胶(SO_4^(2-))和黑碳气溶胶(BC)可以通过散射或吸收太阳辐射改变地气系统能量收支,进而引起局地热力和云过程变化乃至大气环流的调整而影响气候系统。南海夏季风(SCSSM)作为东亚夏季风的子系统之一,与东亚大气环流和降水有着... 详细信息

硫酸盐气溶胶(SO_4^(2-))和黑碳气溶胶(BC)可以通过散射或吸收太阳辐射改变地气系统能量收支,进而引起局地热力和云过程变化乃至大气环流的调整而影响气候系统。南海夏季风(SCSSM)作为东亚夏季风的子系统之一,与东亚大气环流和降水有着重要的相互影响。前人对SO_4^(2-)和BC对东亚副热带季风已有详细研究,但对SO_4^(2-)和BC影响南海夏季风的机制研究较少。本研究利用CESM(The Community Earth System Model)模式CAM5.1模块模拟研究了SO_4^(2-)和BC对南海—华南经向海陆热力差异、中南半岛对流、西太平洋副热带高压(西太副高)断裂以及南海夏季风爆发的影响,重点探讨了气溶胶影响SCSSM爆发的动力和热力机制。模拟试验结果表明,SO_4^(2-)和BC均有利于中南半岛对流层整层大气稳定性增强,引发了中南半岛上空的下沉气流异常,动力上抑制了中南半岛对流,分别使得春末夏初时副高带断裂时间推迟了2候和1候。同时,热力上SO_4^(2-)(BC)又推迟(提前)了春季经向海陆温差逆转时间。综合而言,SO_4^(2-)一致的动力和热力效应使得SCSSM爆发推迟了1候。而BC对SCSSM爆发基本无影响,可能是由于BC相反的动力和热力效应。

关键词：硫酸盐气溶胶黑碳气溶胶南海夏季风中南半岛对流季风爆发

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流动电极电容去离子技术研究进展

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工业水处理 2023年第1期43卷 17-25页

作者：雍天智李阳陆建刚林若昀吴俊升左晓俊南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏南京210044 江苏省大气环境监测与污染控制重点实验室江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

具有低成本、低能耗、高效率优势的电容去离子技术(CDI)是缓解水危机的有效手段。流动电极电容去离子技术(FCDI)通过将流动电极和离子交换膜耦合,可弥补传统CDI技术吸附能力有限、无法长期连续运行的技术瓶颈。经过近十年的广泛研究,FCD... 详细信息

具有低成本、低能耗、高效率优势的电容去离子技术(CDI)是缓解水危机的有效手段。流动电极电容去离子技术(FCDI)通过将流动电极和离子交换膜耦合,可弥补传统CDI技术吸附能力有限、无法长期连续运行的技术瓶颈。经过近十年的广泛研究,FCDI技术在理论研究、材料开发和工程应用上取得了积极进展,展现出了良好的应用前景。对FCDI技术进行了系统综述,介绍了其发展历程及运行原理,并从装置构型、运行模式、材料创新和参数影响等方面深入分析了影响脱盐性能的关键因素,指出提升脱盐性能的优化策略。此外,总结了FCDI技术在水体脱盐、水污染治理及资源化、能源回收等领域的应用现状,评价了该技术的经济性和实用性,最后提出FCDI技术未来可行的发展方向。

关键词：流动电极电容去离子系统优化脱盐废水资源化

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氮添加对南亚热带常绿阔叶林林下植物-土壤植硅体碳的影响

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植物生态学报 2024年第10期48卷 1302-1311页

作者：陆啸飞覃张芬王斌旷远文南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 中国科学院退化生态系统植被恢复与管理院重点实验室中国科学院华南植物园广州510650 中国科学院大学北京100049

植物在吸收土壤溶液中的硅并形成植硅体的过程中会包裹少量有机碳,被称为植硅体碳。近年来,植硅体碳固存被认为是陆地生态系统碳固存的重要机制之一。大气氮沉降速率上升对森林碳动态产生了深刻影响,但鲜有研究关注外源氮输入对森林植... 详细信息

植物在吸收土壤溶液中的硅并形成植硅体的过程中会包裹少量有机碳,被称为植硅体碳。近年来,植硅体碳固存被认为是陆地生态系统碳固存的重要机制之一。大气氮沉降速率上升对森林碳动态产生了深刻影响,但鲜有研究关注外源氮输入对森林植硅体碳固存的影响。该研究依托广东石门台常绿阔叶林的林冠和林下野外氮添加实验平台,探究外源氮输入增加对南亚热带常绿阔叶林优势灌木、草本植物叶片和土壤植硅体碳含量的影响和调控机制。结果发现,林下高浓度氮添加显著提高了林下植物叶片和凋落物植硅体碳含量,外源氮输入增加刺激了植物对硅的吸收,增强了植硅体固存有机碳的能力。然而,仅林冠高氮添加显著提高了表层土壤中植硅体碳含量,林下氮添加无显著影响,这可能是由于林下氮添加抑制了凋落物分解,减缓了凋落物中植硅体释放。结构方程模型结果表明,氮添加导致的磷限制加剧、土壤酸化和凋落物分解速率变化是影响林下植物和土壤植硅体碳含量的主要因子。大气氮沉降速率增加能提升南亚热带常绿阔叶林林下植物和土壤的植硅体碳固存潜力。

关键词：氮沉降植硅体碳碳固存亚热带森林林下植物

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基于机器学习的长三角农业区PM2.5中重金属浓度预测

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环境科学 2024年

作者：张鸿燕靳浩莫迎平张海鸥潘超樊建凌南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室江苏省大气环境与装备技术协同创新中心国家能源集团科学技术研究院有限公司清洁高效燃煤发电与污染控制国家重点实验室

PM2.5中重金属对空气质量、人体健康和生态环境等均有重要影响，但当前对农业区域PM2.5中重金属的研究与关注较少。搜集了长三角区域2000～2020年PM2.5中重金属浓度观测数据，构建了基于机器学习的大气PM2.5中重金属浓度预测模型，预测... 详细信息

PM2.5中重金属对空气质量、人体健康和生态环境等均有重要影响，但当前对农业区域PM2.5中重金属的研究与关注较少。搜集了长三角区域2000～2020年PM2.5中重金属浓度观测数据，构建了基于机器学习的大气PM2.5中重金属浓度预测模型，预测并分析了长三角农业区PM2.5中Pb、Cu、As、Cd、Zn和Ti等6种重金属元素的区域污染特征。结果表明，随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和梯度提升机（GBM）这3种机器学习模型单独预测PM2.5中各重金属元素时均未表现出良好的预测效果(近一半模型R2<0.66)；将3种模型进行加权平均融合后其表现有较大改善(R2均> 0.66)，对6种金属元素浓度均达到可定量预测的能力（RPD>1.4）；对长三角农业区PM2.5中重金属元素浓度的预测结果发现，6种重金属元素浓度平均值(ng·m-3)大小为：Zn>Pb>Cu/Ti>As>Cd，但各元素时空分布差异较大，2015～2017年Pb、Cd、As和Zn的浓度均逐年递减，而Cu和Ti的浓度则未出现明显时间变化，空间分布上，Pb、Cu和Ti 这3种元素在长三角农业区北方大气PM2.5中浓度较高，在南方则较低；As和Cd元素则在安徽北部和浙江西部山区的PM2.5中浓度分布较高；而Zn元素在各农业区均有较高浓度的分布。研究结果可为预测区域大气颗粒物中重金属浓度提供了一种有效方法，并为了解长三角农业区大气颗粒物污染特征及区域污染减排工作提供参考依据。

关键词：大气PM 随机森林(RF) 支持向量(SVM) 梯度提升机(GBM) 机器学习模型融合区域重金属污染

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2015~2020年我国主要城市PM_(2.5)和O_(3)污染时空变化趋势和影响因素

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科学通报 2022年第18期67卷 2029-2042页

作者：张运江雷若媛崔世杰王红丽陈敏东盖鑫磊南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 上海市环境科学研究院国家环境保护城市大气复合污染成因与防治重点实验室上海200233

近些年,我国已采取了系列严格的减排措施,旨在治理大气细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_(3))污染.本文基于国家空气环境监测网络地面观测数据,侧重分析了我国主要城市PM_(2.5)和O_(3)时空变化趋势以及影响因素.2015~2020年PM_(2.5)整体呈逐... 详细信息

近些年,我国已采取了系列严格的减排措施,旨在治理大气细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_(3))污染.本文基于国家空气环境监测网络地面观测数据,侧重分析了我国主要城市PM_(2.5)和O_(3)时空变化趋势以及影响因素.2015~2020年PM_(2.5)整体呈逐步下降趋势,而O_(3)在2015~2019年呈整体上升趋势,但在2020年部分地区有下降趋势.结合气象要素数据,利用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波耦合逐步多元线性回归,分析了排放与气象条件影响因素对典型城市PM_(2.5)和O_(3)长期分量趋势的贡献,其中排放对二者的贡献分别约为63%~93%和40%~80%.冬季PM_(2.5)/CO与NO_(2)/SO_(2)由负转为正比例关系,表明在当前的减排情景下,氮氧化物对该季节PM_(2.5)主要二次组分形成的贡献潜势可能在增加.O_(3)与PM_(2.5)相关性系数呈现明显的季节性和空间分布特征,例如夏季普遍高于其他季节,东南部和中东部明显高于西北部地区.此外,二者间的相关性系数与拟合斜率呈正比例关系,其比值在夏季整体呈逐年增加的趋势.这些结果表明,受减排的影响,在PM_(2.5)-O_(3)相互作用机制中PM_(2.5)对O_(3)生成的抑制作用可能在呈逐年减弱的趋势.在夏季大气光化学过程较强时段,典型城市O_(3)与NO_(2)的拟合曲线在2020年呈现明显的左下偏移,可能反映出本年减排对O_(3)下降有不可忽略的作用.

关键词：细颗粒物臭氧时空趋势减排协同治理

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2022年春季南京臭氧污染特征及成因分析

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中国环境监测 2024年第2期40卷 53-62页

作者：张良瑜丁峰王鸣张丽娟陈新星胡崑蔡沅辰江苏省南京环境监测中心江苏南京210013 南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 生态环境部卫星环境应用中心北京100094

2022年春季,受新一轮新冠疫情影响,长三角各城市采取了一系列管控措施,使得大气污染物排放水平降低。对2022年春季(3—5月)南京及长三角地区的六项污染物尤其是臭氧(O_(3))的变化特征进行了分析,从气象因素和O_(3)前体物方面,同时利用... 详细信息

2022年春季,受新一轮新冠疫情影响,长三角各城市采取了一系列管控措施,使得大气污染物排放水平降低。对2022年春季(3—5月)南京及长三角地区的六项污染物尤其是臭氧(O_(3))的变化特征进行了分析,从气象因素和O_(3)前体物方面,同时利用基于观测的模型(OBM)对南京O_(3)污染变化原因进行了研究,并分析了南京挥发性有机物(VOCs)的关键活性组分和来源。结果表明:2022年春季,南京PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)和CO均值浓度均同比下降,但O_(3)日最大8 h滑动平均质量浓度(O_(3)-8 h)同比上升19.8%,O_(3)-8 h超标时间同比增加9 d;长三角区域O_(3)-8 h同比上升17.9%,O_(3)-8 h超标天数为2021年同期的2.5倍。南京O_(3)浓度上升的原因:一方面是由于不利的气象条件,另一方面是由于南京O_(3)生成处于VOCs控制区,但氮氧化物(NO_(x))降幅大于VOCs降幅,同时结合O_(3)前体物削减方案的分析结果发现,VOCs和NO_(x)不当的削减比例会导致O_(3)浓度不降反升。南京O_(3)生成的关键VOC活性物种依次为乙醛、丙烯、间/对二甲苯、丙烯醛和乙烯;正定矩阵因子分解(PMF)解析结果显示,机动车尾气是南京城区VOCs的主要来源,其次为液化石油气/天然气使用和石油化工。

关键词：臭氧挥发性有机物臭氧生成敏感性来源解析

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加强O_(3)和PM_(2.5)协同控制,持续改善我国环境空气质量

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科学通报 2022年第18期67卷 1975-1977页

作者：胡建林张远航南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室南京210044 北京大学环境科学与工程学院环境模拟与污染控制国家重点联合实验室北京100871

我国自2013年发布《大气污染防治行动计划》以来,在保持经济快速发展的同时,大气环境质量明显改善.在六项常规污染物中,二氧化硫(SO_(2))、细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO_(2))浓度均显著下降[... 详细信息

我国自2013年发布《大气污染防治行动计划》以来,在保持经济快速发展的同时,大气环境质量明显改善.在六项常规污染物中,二氧化硫(SO_(2))、细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO_(2))浓度均显著下降[1].但我国大气污染形势依然严峻,PM_(2.5)浓度距离世界卫生组织的推荐值仍然有较大差距;同时,臭氧(O_(3))污染程度总体呈上升趋势[2].《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》提出:“强化多污染物协同控制和区域协同治理,加强细颗粒物和臭氧协同控制,基本消除重污染天气.”PM_(2.5)和O_(3)协同控制是“十四五”时期我国持续改善大气环境质量的核心内容.

关键词：大气环境质量细颗粒物可吸入颗粒物环境空气质量二氧化氮常规污染物持续改善协同控制

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骆马湖及主要入湖河流表层水体中抗生素的赋存特征及风险评价

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环境科学 2022年第3期43卷 1384-1393页

作者：龚润强赵华珒高占啟胡冠九卜元卿张圣虎邱慧南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 生态环境部南京环境科学研究所南京210042 江苏省环境监测中心南京210036

采用固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法(SPE-UPLC-MS/MS)分析了骆马湖及主要入湖河流表层水体中磺胺类(SAs)、喹诺酮类(QUs)、四环素类(TCs)、大环内酯类(MLs)和青霉素类(PLs)这5类39种抗生素的浓度水平,分析了主要入湖河流的污染贡献... 详细信息

采用固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法(SPE-UPLC-MS/MS)分析了骆马湖及主要入湖河流表层水体中磺胺类(SAs)、喹诺酮类(QUs)、四环素类(TCs)、大环内酯类(MLs)和青霉素类(PLs)这5类39种抗生素的浓度水平,分析了主要入湖河流的污染贡献率,并评价了抗生素潜在的生态与健康风险.结果表明,42个采样点ρ(抗生素)范围为30.10~582.37 ng·L^(-1),共检出4类23种抗生素,其中恩诺沙星(ERX)平均检出浓度最高(88.05 ng·L^(-1)),林可霉素(LIN)检出率最高(100%).骆马湖北部的抗生素平均值高于南部,且两条主要入湖河流中,沂河是骆马湖主要的抗生素污染贡献河流,贡献率为53.91%.风险评价结果表明,ERX具有最大的风险商,对于联合风险商(RQ_(cum)),除了L6、R30、R31、R32、R33和R42这6个点的RQ_(cum)处于0.1~1之间,属于中等风险,其他点位均RQ_(cum)>1,属于高风险;对11种抗生素进行健康风险评价,成人和儿童的健康风险商(RQ_(H))处于4.16×10^(-6)~2.46×10^(-3)之间,对人体无健康风险.

关键词：抗生素骆马湖入湖河流赋存特征风险评价

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微生物介导的农业土壤氧化亚氮减排研究进展

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土壤学报 2023年第2期60卷 332-344页

作者：申卫收熊若男张欢欢杨思琪高南南京信息工程大学环境科学与工程学院/江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室/江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京工业大学生物与制药工程学院/国家生化工程技术研究中心南京211816

氧化亚氮(N_(2)O)是一种在大气存留时间长且破坏臭氧层的重要温室气体。农业土壤源N_(2)O是其重要来源,具有产生路径广、影响因素多、调控复杂等特点。减少农业土壤N_(2)O排放一直是研究的热点。含有N_(2)O还原酶的N_(2)O还原细菌能将N_... 详细信息

氧化亚氮(N_(2)O)是一种在大气存留时间长且破坏臭氧层的重要温室气体。农业土壤源N_(2)O是其重要来源,具有产生路径广、影响因素多、调控复杂等特点。减少农业土壤N_(2)O排放一直是研究的热点。含有N_(2)O还原酶的N_(2)O还原细菌能将N_(2)O还原为氮气(N_(2)),这是目前已知的微生物还原N_(2)O唯一的汇。直接应用微生物减少农业土壤N_(2)O排放是一种新兴的减排技术。本文详细阐述了农业土壤N_(2)O的生物源与汇,重点论述了N_(2)O减排微生物的筛选及应用策略。综述了微生物介导的农业土壤N_(2)O减排的两种微生物生态学机制:一种是利用含有nosZ基因的N_(2)O还原细菌直接减少N_(2)O排放,另一种是利用能改变N_(2)O还原细菌群落组成和丰度及其活性的植物根际促生菌间接减少N_(2)O排放。最后,讨论了影响微生物介导的农业土壤N_(2)O减排的环境因素及可能存在的问题,并对该技术在减少农业土壤N_(2)O排放中的应用进行展望。本文可为我国实现农业碳中和的战略目标提供重要技术参考。

关键词：氧化亚氮 nosZ基因氧化亚氮还原细菌植物根际促生菌农业土壤

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基于不同周期PM_(2.5)组成高时间分辨观测的PMF源解析研究

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环境科学学报 2022年第2期42卷 308-317页

作者：张远远戴维华楠徐振麒陆鑫雨谢鸣捷南京信息工程大学环境科学与工程学院南京210044 江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

于2017年1月1日—12月31日对南京市城区大气细粒子(PM_(2.5))化学组分(元素、水溶性离子和碳质组分)的小时质量浓度进行连续观测,采用正矩阵因子分析(Positive Matrix Factorization,PMF)模型分别基于全年观测数据(PMF全年)和逐月观测数... 详细信息

于2017年1月1日—12月31日对南京市城区大气细粒子(PM_(2.5))化学组分(元素、水溶性离子和碳质组分)的小时质量浓度进行连续观测,采用正矩阵因子分析(Positive Matrix Factorization,PMF)模型分别基于全年观测数据(PMF全年)和逐月观测数据(PMF月份)进行源解析,比较不同观测周期源解析结果的差异以及对PM_(2.5)各组分浓度估算的准确性.结果表明:不同观测周期下,PMF源解析结果中因子类型未发生改变,但因子组成和贡献分布存在较大差异.由于PMF模型假设同一观测周期内源成分谱不发生变化,只有基于逐月观测数据的PMF源解析才能体现全年范围内因子组成和贡献分布的变化.尽管PMF全年和PMF月份的分析结果均能准确估算PM_(2.5)组分的月均浓度,但PMF月份结果对各组分小时浓度的估算值和观测值在时间变化上更一致.这是因为PMF模型要求对各组分浓度的平均值进行拟合,易低估(或高估)PM_(2.5)组分在观测周期内的极大(或极小)值.因此,基于短期(例如,月份)高分辨观测数据的PMF分析能改进对PM_(2.5)组分浓度时间变化的模拟.

关键词： PM_(2.5) PMF源解析观测周期高时间分辨观测

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