检索结果-内蒙古大学图书馆

环境科学 2023年第6期44卷 3071-3079页

作者：谢放尖郑新梅窦焘焘杨峰刘春蕾李洁谢轶嵩王艳胡建林陈长虹南京市生态环境保护科学研究院南京210093 南京信息工程大学环境科学与工程学院大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 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 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

基于南京市空气质量数据和NCEP全球再分析资料,利用后向轨迹模式计算了2019年3月至2020年2月以南京城区为受体点的逐小时气团24 h后向轨迹,并将后向轨迹数据和PM_(2.5)浓度数据结合,进行轨迹聚类和潜在源区分析.结果表明,研究期间南京市... 详细信息

基于南京市空气质量数据和NCEP全球再分析资料,利用后向轨迹模式计算了2019年3月至2020年2月以南京城区为受体点的逐小时气团24 h后向轨迹,并将后向轨迹数据和PM_(2.5)浓度数据结合,进行轨迹聚类和潜在源区分析.结果表明,研究期间南京市ρ(PM_(2.5))平均值为(36±20)μg·m^(-3),超过国家二级标准限值的污染天数为17 d,ρ(PM_(2.5))的季节变化特征明显:冬季(49μg·m^(-3))>春季(42μg·m^(-3))>秋季(31μg·m^(-3))>夏季(24μg·m^(-3)),全年PM_(2.5)浓度和地面气压显著正相关,而跟气温、相对湿度、降水量和风速均为显著负相关关系;春季气团输送路径为7条,其余季节均为6条,其中,春季的西北路和东南偏南路,秋季东南路和冬季西南路是各季主要的污染输送路径,均具有传输距离短,气团移动慢的特点,说明静稳天气下本地累积是PM_(2.5)出现高值的主要原因之一;冬季西北路气团传输路径较长,ρ(PM_(2.5))为58μg·m^(-3),是所有路径中第2高值,说明皖东北城市对南京输送影响较大;PSCF和CWT潜在源区分布较为一致,主要的潜在源区分布以南京本地和邻近区域为主,说明控制PM_(2.5)污染需要强化本地管控并和邻近区域开展联防联控,冬季污染输送影响最大,主要潜在源区分布在南京西北和滁州交界地带,且主要范围在滁州境内,联防联控的范围需要扩大到安徽.

关键词：细颗粒物后向轨迹聚类分析潜在源区贡献函数浓度权重轨迹南京

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3种地被竹对重金属复合污染农田土壤的修复潜力

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环境科学 2022年第8期43卷 4262-4270页

作者：张颖赵欣张圣虎漆丹王博陈引陆建刚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重点实验室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

选用菲黄竹、箬竹和鹅毛竹这3种地被竹在Cu、Zn、Cd和Pb复合污染农田上进行为期2 a的田间试验,分析其在污染条件下的生长富集特征,并结合土壤中重金属含量变化情况,对比3种地被竹对重金属复合污染的修复潜力.结果表明,菲黄竹在重金属复... 详细信息

选用菲黄竹、箬竹和鹅毛竹这3种地被竹在Cu、Zn、Cd和Pb复合污染农田上进行为期2 a的田间试验,分析其在污染条件下的生长富集特征,并结合土壤中重金属含量变化情况,对比3种地被竹对重金属复合污染的修复潜力.结果表明,菲黄竹在重金属复合污染农田上适应性最好,生长株数为种植时的63.8倍.3种地被竹体内重金属含量均集中在根部,且对Cd的富集效果最好,对Pb的富集能力最差.3个竹种的根部和鞭部的Cd富集系数均远大于1,其中菲黄竹和箬竹根部富集系数分别为17.68和14.63.重金属累积量则主要集中在根部和鞭部,其中菲黄竹对Cu、Zn和Cd的累积量分别为157.14、363.3和7.18 g·hm^(-2),高于鹅毛竹和箬竹.种植2 a后,地被竹周围表层土壤中重金属含量较种植前均有下降,其中Cd含量下降最多,为39.6%~40.4%.此外,菲黄竹和鹅毛竹根际土壤中Cu、Zn和Cd含量均显著小于表层土壤(P<0.05).试验证明,3种地被竹对Cd均有较强富集能力,可作为Cd修复植物继续深入研究;菲黄竹在生长状况、重金属富集量和累积量等方面均优于箬竹和鹅毛竹,对土壤重金属复合污染修复潜力最高.

关键词：植物修复地被竹镉田间试验土壤重金属

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N掺杂Co_(3)O_(4)纳米片的制备以及活化过一硫酸盐的性能研究

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第3期15卷 267-273页

作者：高硕郭照冰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重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

采用牺牲模板法合成N掺杂Co_(3)O_(4)纳米片(N-Co NS),通过透射电子显微镜(TEM)、原子力显微镜(AFM)和光电子能谱(XPS)对制备材料的形貌结构、化学组成进行分析,并通过催化活化过一硫酸盐(PMS)降解水中双酚A(BPA)来探究催化剂的催化性能... 详细信息

采用牺牲模板法合成N掺杂Co_(3)O_(4)纳米片(N-Co NS),通过透射电子显微镜(TEM)、原子力显微镜(AFM)和光电子能谱(XPS)对制备材料的形貌结构、化学组成进行分析,并通过催化活化过一硫酸盐(PMS)降解水中双酚A(BPA)来探究催化剂的催化性能.实验结果表明与Co_(3)O_(4)纳米颗粒(Co NP)、Co_(3)O_(4)纳米片(Co NS)相比,N-Co NS表现出了较高的催化性能.在PMS浓度为2 mmol·L-1、BPA初始质量浓度为50 mg·L-1的反应条件下,N-Co NS在10 min内完全降解水中的BPA,表明N掺杂和二维纳米片结构有利于催化剂性能的提升.通过pH及离子影响实验证实N-Co NS在复杂水化学环境中仍具有较高的活性.此外结合自由基捕获实验和电子顺磁共振(EPR)测试证实反应体系中产生了高氧化活性的羟基自由基和硫酸根自由基.

关键词： Co_(3)O_(4) 过一硫酸盐双酚A

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中国西北内陆典型河流水体中抗生素源解析及其生态风险评估

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环境科学 2024年

作者：谭韵洲鲁磊磊漆丹张圣虎吴丹康国栋雷荣荣王灵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生态环境部南京环境科学研究所新疆天熙环保科技有限公司

河流是抗生素的重要“源”与“汇”，然而目前有关河流中抗生素的研究多集中在南方地区，对水资源匮乏的中国西北内陆河流研究相对较少。针对中国西北一典型内陆河（Y）及其支流地表水（P）中抗生素污染状况，采用高效液相色谱-串联质... 详细信息

河流是抗生素的重要“源”与“汇”，然而目前有关河流中抗生素的研究多集中在南方地区，对水资源匮乏的中国西北内陆河流研究相对较少。针对中国西北一典型内陆河（Y）及其支流地表水（P）中抗生素污染状况，采用高效液相色谱-串联质谱法（HPLC-MS/MS）对5类39种抗生素进行浓度检测，并使用正定矩阵因子分解（PMF）模型对抗生素污染来源进行分析，评估Y河及其支流P河抗生素生态风险。结果显示，磺胺邻二甲氧嘧啶（SDX）是主要污染物(浓度平均值为3734.87 ng·L–1)，检出率为100%，浓度最大值达到30120.38 ng·L–1。其他抗生素如土霉素（OXY）和磺胺间甲氧嘧啶（SMM）等也有检出(17.02～71.32 ng·L–1)。通过PMF源解析，发现Y河抗生素污染主要来自于水产养殖和生活污水。生态风险评估显示，SDX在Y河及其支流P河多个点位存在高生态风险和抗生素耐药性发展风险，需要引起关注。OXY具有低生态风险和中耐药性发展风险，SMM具有低生态风险，其他抗生素对生态环境不构成风险。研究结果可为西北内陆地区的抗生素污染防治与风险管控提供理论依据。

关键词：内陆河流抗生素时空分布污染溯源生态风险

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硫酸盐和黑碳气溶胶影响南海夏季风爆发的数值模拟研究

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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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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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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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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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基于CMIP6多模式集合的未来中国风功率预估

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大气科学学报 2023年第3期46卷 402-414页

作者：张佳乐旭田晨光周浩曹阳汤金平南京信息工程大学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/环境科学与工程学院江苏南京210044 中国科学院大气物理研究所/气候变化研究中心北京100029

实现我国2060年“碳中和”目标,需要大力发展包括风能在内的清洁能源,然而气候变化给未来风资源利用带来较大的不确定性。本文利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)算法对16个CMIP6气候模式风速数据进行逐一订正,在此基础... 详细信息

实现我国2060年“碳中和”目标,需要大力发展包括风能在内的清洁能源,然而气候变化给未来风资源利用带来较大的不确定性。本文利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)算法对16个CMIP6气候模式风速数据进行逐一订正,在此基础上预估21世纪30、60年代以及21世纪末这3个不同年代在低(SSP1-2.6)和高(SSP5-8.5)排放情景下中国风功率较当代的变化。结果表明,ANN算法使CMIP6气候模式均方根误差平均降低(39.93%±9.57%),并使多模式集合平均与观测的相关系数从0.56增加到0.83,更好地再现了中国当代风速的空间分布和季节变化。在此基础上,预估的21世纪60年代(2050—2064年)风功率密度在两种情景下分别减少了(1.01±0.94)W·m^(-2)(2.62%±2.27%)和(1.11±1.45)W·m^(-2)(1.90%±2.51%)。时间上,春季作为风能密度最大的季节,两种排放情景下风功率分别减少了(1.16±1.14)W·m^(-2)和(1.43±1.58)W·m^(-2)。空间上,中国东南部风功率密度在SSP1-2.6情景下降(0.56±0.53)W·m^(-2),而SSP5-8.5情景下上升(0.40±0.29)W·m^(-2)。近期(2025—2039年)全国平均风功率密度在两种情景下分别减少了(0.52±0.83)W·m^(-2)和(0.54±1.02)W·m^(-2),而长期(2085—2099年)风功率密度分别减小了(0.98±1.17)W·m^(-2)和(1.83±1.17)W·m^(-2)。利用极度梯度提升(XGB)算法订正CMIP6数据的预估变化量级偏小但趋势一致,表明随着全球变暖幅度的增加,我国风功率降低的趋势将更加显著。

关键词： CMIP6 风功率密度人工神经网络集合预估不确定性

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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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