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上海市大气气溶胶散射系数的季节变化特征被引量：4: 2014年; 2009年4—12月于华东理工大学某实验楼楼顶利用浊度仪对大气散射系数进行监测,同时采集获得PM2.5质量浓度,分析其成分组成和不同季节散射系数日变化特征、散射系数与PM2.5的相关性,以及大气能见度与PM2.5成分的幂函数关系.结果表明,散射系数秋、冬季较高,夏季最小.日变化特征在6:00和18:00各出现1个峰值,秋、冬季晚高峰较显著,夏季日变化较平缓;4个季节比较,PM2.5质量浓度与散射系数均呈现良好线性关系;春季大气能见度与PM2.5中二次离子呈显著幂函数相关性,夏季能见度与EC相关性显著,秋季能见度与有机物和二次离子均呈显著性幂相关,冬季能见度与各组分关系不显著.; 徐薇修光利陶俊朱梦雅蔡婧王丽娜张仁健; 关键词：散射系数能见度 PM2

上海市大气散射系数的季节变化特征: 为研究上海市大气颗粒物散射系数分布特征以及颗粒物化学组分贡献率,用浊度仪对散射系数近一年监测,同时采集PM2.5,分析其主要化学成分浓度。观测发现,散射系数秋冬季较高,夏季最小。日变化有早晚两个峰,秋冬较明显。PM2.5...; 徐薇修光利陶俊王丽娜朱梦雅冯玲张大年; 关键词：散射系数能见度 PM2.5; 文献传递

大气污染物小时浓度统计分布方法及其应用被引量：1: 2015年; 文章从统计学的角度阐述了确定空气污染物小时浓度分布规律的方法,有效的统计结果可应用到当地空气污染物的预测及控制中,为政府部门制定相应的控制策略提供有效参考。以武汉市为例,对2014年5月1日-2014年9月30日期间SO_2、NO_2、O_3、CO、PM_(10)全市平均逐时浓度数据进行了统计,通过比较对数正态分布、伽马分布等多种统计分布模型的适用性,结果发现CO、NO_2、PM_(10)和SO_2小时浓度的最优分布模型均为对数正态分布,而O_3小时浓度的最优分布模型是韦伯分布,并使用P-P图对上述结果进行了评价。在选定最优分布函数后,分析了污染物的小时浓度变化趋势。根据回退方程(rollback equation)估算一个月内某种污染物小时浓度值均达到国家空气质量二级标准,理论上O_3和NO_2的达标消减量分别为53.8%和4.0%,以O_3为代表的二次污染控制需引起高度重视。; 李晶钱妮生修光利; 关键词：大气污染物统计分布 O3

上海市淀山湖区域灰霾天大气颗粒物中碳组分的污染特征被引量：5: 2019年; 采集了上海市淀山湖区域 2015 年 3 月至 2016 年 2 月灰霾天大气颗粒物中 PM2.5 样品,重点分析了其中碳组分的污染特征。结果表明,PM2.5年均质量浓度为(69.01±37.05)μg/m3,数值与有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性有机碳(WSOC)显著相关,相关性大小与灰霾程度有关。OC、EC的年均质量浓度分别为(4.46±3.41)μg/m3和(2.15±1.31)μg/m3,呈现冬季高、夏季低的趋势,两者显著相关,相关性大小同样与灰霾程度有关。WSOC 的年均质量浓度为(2.07±1.40)μg/m3,春季高于冬季,且灰霾天质量浓度大于非灰霾天相应值。碳组分对大气能见度的影响较大,需得到控制。; 孙运筑修光利段玉森伏晴艳; 关键词：灰霾

SPECIATE数据库及其在环境政策制定中的应用被引量：1: 2015年; 介绍了SPECIATE数据库的主要内容及其在涂料行业排放标准制定中的相关作用,初步探究了SPECIATE数据库对筛选行业优先控制污染物的应用。; 赵梦飞修光利; 关键词：大气污染物排放标准

大气PM_(2.5)中水溶性有机碳和类腐殖质碳的季节变化特征被引量：12: 2013年; 2011年12月至2012年11月期间在上海市华东理工大学采样点采集PM2.5样品,对样品中的水溶性有机碳(WSOC)和类腐殖质碳(HULIS-C)进行了测定,探讨了WSOC和HULIS-C的季节变化特征.结果表明:采样期间PM2.5、WSOC和HULIS-C的年平均质量浓度分别为(66.19±28.59)、(4.21±1.83)和(2.69±1.36)μg·m-3,WSOC和HULIS-C分别占PM2.5质量的6.5%±1.7%和4.1%±1.3%.HULIS-C占WSOC质量的62.8%±11.8%,表明HULIS-C是WSOC的主要成分.WSOC和HULIS-C的质量浓度均具有显著的季节变化特征,呈现冬季>春季>秋季>夏季,而HULIS-C/WSOC比值的季节变化相对较小,其四季平均比值呈现秋冬季略高,春夏季略低的特点.WSOC和HULIS-C质量浓度与能见度、风速呈负相关,与空气污染指数(API)呈显著正相关.WSOC和HULIS-C的浓度水平可能受到多种燃烧源的综合影响,本地燃烧源的贡献不容忽视.此外,在特定气象条件下周边污染源和长距离输送对高浓度WSOC和HULIS-C也会有贡献.; 黄众思修光利蔡婧徐薇王丽娜

上海市夏冬两季PM_(2.5)中碳组分污染特征及来源解析被引量：32: 2014年; 2009年7月和2010年1月在上海市华东理工大学采样点采集PM2.5样品,应用热/光碳分析仪对样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了测定,并计算得到了二次有机碳(SOC)、char-EC和soot-EC的质量浓度。结果显示:采样期间PM2.5、OC、EC、SOC、char-EC、soot-EC夏季平均浓度分别为(58.87±20.04)、(11.37±4.12)、(3.68±1.27)、(4.37±2.86)、(3.00±1.24)和(0.68±0.30)μg/m3;冬季平均浓度分别为(142.31±45.47)、(16.01±4.43)、(5.53±2.36)、(5.67±2.92)、(5.11±2.35)和(0.42±0.17)μg/m3,除soot-EC外,均呈现夏季低、冬季高的特点。在不同空气质量下,OC、EC和char-EC的质量浓度具有明显差异,且三者均与能见度、平均风速呈显著负相关。夏冬两季soot-EC、char-EC、SOC和POC占TC的百分含量相差不大,其中POC/TC值最高,soot-EC/TC值最低。夏季SOC/TC的比值高于冬季,可能由于气温高有利于发生光化学反应。对8个碳组分进行主成分分析,结果显示,燃煤、生物质燃烧、汽油和柴油车排放对PM2.5中碳组分的贡献显著,并且可能受燃煤和汽油车排放的影响最大。; 黄众思修光利朱梦雅陶俊郁建珍; 关键词：PM2 主成分分析

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国家教育部博士点基金(20120074140001)