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GC-MS和GC-ECD同时在线观测本底大气中的HCFC-142b被引量：6: 2013年; 2010年5月～2011年5月,利用自组装气相色谱-质谱联用法(GC-MS)和气相色谱-电子捕获检测法(GC-ECD)在线观测系统,在北京上甸子区域大气本底站开展了二氟一氯乙烷(HCFC-142b)在线观测对比实验,GC-MS和GC-ECD系统分析精度分别为0.23%和0.88%.观测期间HCFC-142b浓度变化范围约为21×10-12～355×10-12;通过独立样本T检验P>0.05,表明两种方法获得的HCFC-142b浓度数据无显著性差异;对两套系统观测浓度数据的差值分析表明,造成两套系统观测浓度间微小差别的主要因素是空气样品时间分辨率和观测精度.利用局部近似回归法进行本底值筛分,GC-MS和GC-ECD法获得的本底浓度均值差、中值差、25和75百分位数值差均优于系统观测精度.两种方法捕获HCFC-142b污染过程一致,污染浓度均具有夏秋高冬低的特点;两种方法观测HCFC-142b污染浓度的年变化趋势一致.; 郭立峰姚波周凌晞李培昌许林

气相色谱-质谱联用法在线观测大气中的氢氟碳化物和全氟化碳被引量：6: 2012年; 利用组装的气相色谱-质谱联用系统(GC-MS)同时测定大气中6种氢氟碳化物(HFCs)和4种全氟化碳(PFCs),空气样品采样的时间分辨率120 min,精度范围0.15%—3.11%,准确度范围-1.52%—0.63%.对2011年2月在北京上甸子站的实验观测结果进行分析,获得HFC-23、HFC-32、HFC-134a、HFC-143a、HFC-125、HFC-152a、CF4、PFC-116、PFC-218、PFC-318的本底和非本底浓度,表明该系统适用于大气中HFCs和PFCs浓度在线观测.; 姚波周凌晞李培昌许林

中国区域HCFC-142b排放量模式反演研究被引量：4: 2015年; 利用拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART结合上甸子区域本底站在线观测HCFC-142b数据,采取自上而下的反演方法,估算了2009和2010年中国HCFC-142b的排放量分别为10.82kt/a和15.42kt/a,分别占全球HCFC-142b排放量的29.7%和45.8%.反演HCFC-142b排放量的空间分布结果显示其排放源主要集中在京津冀、四川、山东西部以及长江中下游地区,与相关研究中自下而上方法获得的排放量分布一致.模式反演源较先验源更接近观测数据,2009年相关系数从0.38提高到0.47,2010年相关系数则从0.60提高到0.65.; 刘钊姚波安兴琴周凌晞栾天王红阳张根程巳阳; 关键词：排放量

上甸子本底站卤代温室气体大气浓度短期波动的个例分析: 利用轨迹分析法、印痕分析和流场分析法,结合上甸子站卤代温室气体H-1301、HCFC-22、CFC-11和SF6在线浓度观测数据,选取2012年9月7—12日上甸子测站卤代温室气体浓度短期波动典型个例进行分析。轨迹分析结...; 马林安兴琴朱彬周凌晞姚波车胜利李东宇; 关键词：个例分析; 文献传递

Estimating emissions of HCFC-22 and CFC-11 in China by atmospheric observations and inverse modeling被引量：7: 2012年; This paper presents the estimation of Chinese emissions of HCFC-22 and CFC-11 in 2009 by an inverse modeling method based on in-situ measurement data from the Shangdianzi Global Atmosphere Watch (GAW) Regional Station (SDZ) and atmospheric transport simulations. After inversion (a-posteriori) estimates of the Chinese emissions in 2009 increased by 6.6% for HCFC-22 from 91.7 (± 83.6) to 98.3 (± 47.4) kt/yr and by 22.5% for CFC-11 from 13 (±12.6) to 15.8 (±7.2) kt/yr compared to an a-priori emission. While the model simulation with a-priori emissions already captured the main features of the observed variability at the measurement site, the model performance (in terms of correlation and mean-square-error) improved using a-posteriori emissions. The inversion reduced the root-mean-square (RMS) error by 4% and 10% for HCFC-22 and CFC-11, respectively.; AN XingQinHENNE StephanYAO BoVOLLMER Martin K.ZHOU LingXiLI Yan; 关键词：EMISSIONS

大气氢氟碳化物采样分析和质量控制方法研究被引量：2: 2012年; 用自组装采样系统冲洗双口不锈钢采样罐,并采集大气样品至1.36×105Pa,在实验室利用自组装气相色谱-质谱联用(GC-MS)系统分析样品,对6种主要氢氟碳化物(HFCs)分析精度为0.24%~1.02%.空白实验表明,采样-分析过程未引入污染.通过压力-体积曲线对进样压力变化的影响进行了校正.回收率实验及存储实验表明,6种HFCs回收率范围为99.5%~100.4%,存储112d内HFCs浓度没有显著变化.在北京上甸子区域大气本底站采集80m梯度塔顶大气样品并分析,2个串联采样罐HFCs浓度差值范围为0.04×10-12~0.16×10-12.采样分析与同期该站GC-MS在线观测系统获得的HFCs浓度差值范围为-0.17×10-12^-0.86×10-12.本研究建立的采样-分析-质量控制方法和流程适用于大气中HFCs高精度观测.; 姚波李培昌周凌晞许林周怀刚董璠周礼岩石庆峰; 关键词：采样

北京一次持续霾天气过程气象特征分析被引量：75: 2013年; 2013年1月10—14日,北京平原地区出现了水平能见度在2 km以下、以PM2.5为首要污染物、空气质量持续5 d维持在重度以上污染水平的霾天气。综合分析此次霾天气过程的天气形势、北京地区常规和加密气象站资料以及城郊连续观测的PM2.5浓度资料。结果表明:此次霾过程期间,北京高空以平直纬向环流为主,受西北偏西气流控制,没有明显冷空气南下影响北京地区,地面多为不利于污染物扩散和稀释的弱气压场;大气层结稳定、风速小(日平均风速小于2 m·s-1)、相对湿度较大(日平均相对湿度在70%以上)、逆温频率高且强度大,边界层内污染物的水平和垂直扩散能力差;北京城区及南部的京津冀地区人类活动排放污染物强度大。在相对稳定和高湿的天气背景下,受地形和城市局地环流的影响,北京本地污染物累积和区域污染物输送以及PM2.5在高湿条件下的物理化学转化等过程共同作用造成此次北京城区及平原地区污染物浓度快速增长并持续偏高,高浓度PM2.5对大气消光有显著影响,造成低能见度和持续霾天气。; 唐宜西张小玲熊亚军赵秀娟范广洲王京丽; 关键词：重污染气象条件污染物输送

上甸子本底站卤代温室气体大气浓度短期波动的个例分析被引量：2: 2014年; 利用轨迹分析法、印痕分析和流场分析法,结合上甸子站卤代温室气体H-1301、HCFC-22、CFC-11和SF6在线浓度观测数据,选取2012年9月7—12日上甸子测站卤代温室气体浓度短期波动典型个例进行分析。轨迹分析结果表明:7日12时,污染发生前,气团主要来自较远的偏西北、偏北方向,水平输送距离长,移动迅速,垂直高度高,对应的卤代温室气体浓度偏低,H-1301、HCFC-22、CFC-11和SF6的体积分数分别为4×10-12、350×10-12、260×10-12、10×10-12;9、10日有一定比例的气团在测站的偏南区域近地面回旋打转,水平输送距离短,垂直高度低,在边界层内缓慢移动,不利于污染物在边界层内扩散,导致卤代温室气体浓度偏高,对测站浓度的短期抬升贡献较大,9日12时H-1301、HCFC-22、CFC-11的峰值体积分数分别达到45×10-12、1 200×10-12、310×10-12,10日03时SF6的峰值体积分数达到28×10-12;11日西南方向回旋气团消失;12日气团完全来自较远的西北方向且轨迹移动较快。印痕分析与轨迹分析结果一致:7、8日敏感性系数较高区域主要分布在测站以北,9、10日敏感性系数较高区域分布在测站偏南,11、12日测站偏南的敏感性系数较高区域消失。流场分析结果表明:9、10日环流形势有利于污染物在测站区域累积,造成测站浓度的短期抬升。; 马林安兴琴朱彬周凌晞姚波车胜利李东宇; 关键词：个例分析

北京PM2.5背景值定值方法及其变化特征研究被引量：10: 2015年; 通过气团识别方式,确定了较强气团判别指标,定量评估了较强气团对北京上甸子区域大气本底站PM2.5浓度影响.结果显示,偏北风过程中PM2.5的背景值介于10.3～13.5μg/m3,平均值为（11.7±1.3）μg/m3;偏南风过程中PM2.5的背景值介于60.2～92.6μg/m3,平均值为（76.2±12.8）μg/m3.偏北风过程中,PM2.5背景值变化趋势不明显;偏南风过程中,PM2.5背景浓度呈线性下降趋势,下降速率为5.5μg/（m3.a）.2009～2012年期间,区域本底站观测到的PM2.5年均值变化不大,这与北京地区的局地产生的二次PM2.5逐步增大有关,在一定程度上抵消了区域背景值下降的影响.当出现系统性偏南风时,北京以南区域输送对北京当地PM2.5浓度增加的平均贡献接近60％,但是自2009年开始逐步下降,截止2012年该贡献降低到44％.; 马志强徐敬张小玲尹晓惠贺赟石雪峰; 关键词：PM2.5 背景值散射系数

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国家自然科学基金(41030107)

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