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12001~2003年间北京大气降水的化学特征显示文摘为了了解北京大气降水的化学组成与时间变化特征,连续进行了2年的降雨采样与分析.在65个降雨样品中,12%的降水呈酸性;全年降水的酸度主要取决于夏季的降水.SO42-、NH4+与Ca2+是含量最丰富的组分,其平均浓度均接近或超过200礶q/L.比较分析表明,在近几年,SO42-对降水酸度的贡献显著降低,降水的硫污染特征减弱,而NO3-的贡献显著增加.人为污染元素和地壳元素的浓度均在冬春季较高,在夏季最低.杨复沫 贺克斌 雷宇 马永亮 余学春 田中茂 奥田知明 岩濑珠实 2004中国环境科学2004,24,5:89
2北京大气颗粒物污染的区域性本质显示文摘颗粒物是北京的首要大气污染物,2006年PM10年均浓度超标60%以上.本研究基于颗粒物质量浓度在线监测和逐日TSP的采样分析,结合地面天气形势,论述了北京大气颗粒物污染的区域性特征.首先,北京大气颗粒物污染过程的形成由以冷锋过境为明显标志的周期性的天气系统决定,天气系统的活动尺度决定了颗粒物污染的区域性.其次,从PM2.5/PM10和Pb/Al比值的变化判别出颗粒物污染过程中随着颗粒物浓度的升高,细颗粒物呈现富集趋势;细颗粒物的富集由粗颗粒物的去除和超细颗粒物的生成(核化过程)、以及二次颗粒物的生成所致;污染过程中颗粒物的老化以及化学组成(Pb/Al)的大幅度变化共同表明了北京大气颗粒物来源的区域性本质.贺克斌 贾英韬 马永亮 雷宇 赵晴 TANAKA Shigeru OKUDA Tomoaki 2009环境科学学报2009,29,3:86
3细微大气颗粒物PM_(2.5)及其研究概况显示文摘本文简述了 PM2.5的性质、来源、对人体健康和大气能见度的影响等,对有关 PM2.5的空气质量标准的立法情况进行了介绍,并全面综述了国内外开展的相关研究。杨复沫 马永亮 贺克斌 2000世界环境2000,,4:124
4北京大气细粒子PM_(2.5)的化学组成显示文摘为了解北京大气细粒子(PM2.5)的污染水平和污染特征,在车公庄和清华园进行了连续1年、每周1次同步采样和全样品分析。2个采样点PM2.5的化学组成相似。含碳组分和水溶性离子是主要的组分,其质量浓度之和超过PM2.5的50%。有机碳、元素碳和细粒子PM2.5的季节变化一致,即冬季质量浓度最高,夏季最低。夏季NO-3的质量浓度最低且在采样过程中从特氟隆滤膜上有近50%的挥发。SO2-4不同于PM2.5的季节变化主要取决于SO2的转化率。地壳元素的质量浓度从冬季到春季大幅度上升,春季沙尘天气频是一个重要原因。杨复沫 贺克斌 马永亮 张强 姚小红 Chak K. Chan Steven Cadle Tai Chan Patricia Mulawa 2002清华大学学报(自然科学版)2002,42,12:116
5北京PM_(2.5)浓度的变化特征及其与PM_(10)、TSP的关系显示文摘在连续2年进行累积1周同步采样的基础上,对北京市城区和居住区2个采样点环境空气中PM2.5的浓度及其时间变化特征进行了分析.PM2.5周平均浓度的变化范围为37~346μg/m3,年均浓度接近或超过PM10的二级年均标准.PM2.5浓度具有明显的季节变化特征,即冬季最高,夏季最低.2个采样点PM2.5浓度的周变化与季节变化均相似.PM2.5与PM10、TSP的比值均在冬季最高,春季最低,反映采暖燃烧源对细颗粒物的贡献较大,而沙尘天气对粗颗粒物的贡献较大;其年均值分别为55%和29%.杨复沫 贺克斌 马永亮 张强 余学春 2002中国环境科学2002,22,6:160
6北京大气PM_(2.5)中微量元素的浓度变化特征与来源显示文摘为了解北京大气细粒子中微量元素的污染水平和来源 ,在车公庄和清华园进行了连续 1年、每周 1次的PM2 5采样和全样品分析 .微量元素浓度的周变化大 ,尤以冬季为甚 ,相邻 2周最大相差达 1 6倍 ;但除冬季的平均浓度较高之外 ,其季节变化并不显著 .微量元素的富集因子在春季最低 ,反映了频繁发生的沙尘天气的影响 .Se、Br和Pb的浓度比来自于北京A层土壤中的含量要高出约 1 0 0 0~ 80 0 0倍 ,表明它们主要来自于人为污染 .其中Se的富集度最高 ,反映了北京细粒子来自于燃煤污染的特征 .Pb的年均浓度 (0 31 μg·m- 3 )虽然未超过WHO的年均标准 ,但与洛杉矶和布里斯班相比处于较高的水平 ;与Br、Se的比较分析表明 ,燃煤可能是Pb除机动车排放之外的另一个重要来源 .杨复沫 贺克斌 马永亮 陈旭 Steven H.Cadle Tai Chan Patricia A.Mulawa 2003环境科学2003,24,6:82
7区域大气环境中PM_(2.5)/PM_(10)空间分布研究显示文摘提出了一种利用移动监测技术研究区域大气环境中PM2.5/PM10空间分布的方法,并在2004年12月进行了宁波市全市域PM2.5/PM10空间分布的研究。数据显示:相同路径所代表的地区PM2.5和PM10具有很好的相关性,多数路径上PM2.5与PM10数据的相关系数平方在0.95以上,而不同路径上PM2.5与PM10的比值不同。文中给出了宁波市PM2.5/PM10污染的空间分布图,直观地显示出PM2.5/PM10污染的空间分布情况,突出了污染的重点点位和地区。郭涛 马永亮 贺克斌 2009环境工程学报2009,3,1:63
8北京PM_(2.5)化学物种的质量平衡特征显示文摘以北京 2个采样点连续采集的样品对PM2 5中的元素、水溶性离子和含碳组分进行分析 .车公庄和清华园PM2 5中有机物的含量分别为 2 7 8%和 30 9% ,是含量最丰富的物种 ,其次是二次无机粒子、土壤尘、元素碳和微量元素 .PM2 5中约有 2 4 %的质量未能鉴别成分 ,相关性分析表明 ,含碳物种的估算所引起的偏差可能是主要的原因 .采暖期重污染周和春季沙尘周PM2 5的化学物种构成悬殊 ,反映了季节性变化的源排放和特殊气象条件的综合作用 .杨复沫 贺克斌 马永亮 张强 Cadle S H Chan T Mulawa P A 2004环境化学2004,23,3:63
9北京PM_(2.5)中多环芳烃的污染特征及来源研究显示文摘采用GC/MS定量分析了2003年9月至2004年7月期间北京市PM2.5中16种优控PAHs的含量.研究表明,PAHs总浓度年均值139.59ng.m-3,变化范围1.02~776.4ng.m-3.冬季浓度最高271.05ng.m-3,夏季最低26.10ng.m-3,反映了主要源排放(燃煤)变化与气象条件的共同影响.全年平均不同环数PAHs所占总浓度的比例由大到小:4环>5环>6环>3环>2环;冬季4环PAHs所占比例最大(48.7%),其次为5环(32.5%)和6环PAHs(14.9%);夏季5环、6环PAHs所占比例最高(36.5%),其次为4环PAHs(24.1%).源排放特征化合物比值法和主成分分析法结果都表明,燃煤、机动车和油类挥发是多环芳烃的3类主要污染源,能够解释主成分分析法总方差的88%.段凤魁 贺克斌 马永亮 2009环境科学学报2009,29,7:56
10北京市PM_(2.5)水溶性有机物污染特征显示文摘用离子色谱技术对北京市2001~2002年大气PM25中7种水溶性有机物(WSOC)(甲酸、乙酸、甲磺酸、乙二酸、丙二酸、丁二酸、戊二酸)及12种无机离子(F-、Cl-、NO2-、NO3、SO2-3、SO2-4、PO3-4、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)的污染水平进行了同步测定.结果表明,SO2-4、NO-3及NH4+为PM2.5中主要的水溶性物种,分别占PM2.5质量的10.6%、7.4%和5.7%;7种WSOC的浓度为0.011~0.118μ.g/m3,占PM2.5质量浓度的0.01%~0.1%,其中浓度最高的为乙二酸,其次为乙酸、丙二酸、丁二酸等;对PM2.5各化学组分浓度的季节变化特征的分析表明,PM2.5及OC的高浓度污染均出现在冬季采暖期,而WSOC则出现在夏季;对乙二酸与其他各组分进行相关性分析表明,乙二酸与SO2-4、K+、NH4+、NO-3有较强的线性相关性(r=0.83,0.57,0.49,0.33),而与Cl-、Na+、Mg2+、Ca2+、EC、OC相关性较差(r=0.24,0.22,0.12,0.05,0.13,0.10).由乙二酸季节变化特征及与其他物种相关性等特征初步推断,北京市PM2.5二元羧酸的主要来源为光化学反应而形成的二次污染物,而非来源于机动车、海盐或土壤的一次排放.余学春 贺克斌 马永亮 段凤魁 杨复沫 2004中国环境科学2004,24,1:52
11北京市大气颗粒物中多环芳烃(PAHs)污染特征显示文摘对北京市2003—09~2004-07的10个月空气中的TSP样品进行了连续采样,周期为1次/周.分析了15种3~7环的PAHs,其中以4~5环为主.∑PAHs浓度及BaP的最大值分别达到705ng/m^3和52ng/m^3;春夏秋冬4季∑PAHs的平均浓度分别为46ng/m^3,16ng/m^3,52ng/m^3,268ng/m^3;BaP的4季平均浓度分别为2.8ng/m^3,0.23ng/m^3,3.3ng/m^3,16ng/m^3;采暖期∑PAHs平均浓度为非采暖期的9.5倍.在所分析的3种气象条件中,降水能够明显降低PAHs的浓度;非采暖期的PAHs浓度随温度的升高而降低,采暖期的浓度与温度没有明显的相关性;采暖期风速水平的增加会导致PAHs浓度的下降,而非采暖期不同环数的PAHs和风速水平的关系各异,3环的PAHs浓度随风速水平增加而增加,4、5环的PAHs浓度变化不大,6、7环PAHs随风速水平的增加而浓度下降.张迪瀚 马永亮 贺克斌 段凤魁 贾英韬 奥田知明 田中茂 2006环境科学2006,27,7:48
122008年奥运前后北京城、郊PM_(2.5)及其水溶性离子变化特征显示文摘2008年6月至9月,在北京城区清华大学和郊区密云水库开展大气颗粒物观测,采集了PM2.5样品共180个,并获得了PM2.5及12种水溶性离子的质量浓度.观测期间城区和郊区PM2.5浓度接近,分别为68.9μg.m-3和52.9μg.m-3;二次无机离子SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中含量最高的水溶性离子(三者占水溶性离子的比例达90%以上)并具有较高的区域贡献.奥运前后北京及周边地区的一系列临时减排措施使得污染物(SO2、NOx)排放量呈逐时段降低的趋势,并使得奥运期间(8月8日~8月24日)PM2.5及水溶性离子浓度均降至观测期间最低值(C2O24-除外).然而,观测期间PM2.5水溶性离子浓度的变化特征并不完全一致,NH4+占PM2.5比例的变化幅度明显小于SO42-和NO3-,NO3-浓度受源排放变化的影响程度比SO24-更加明显.这些复杂的变化特征表明,除污染物源排放外,气象条件也是影响PM2.5及其水溶性离子浓度的重要因素.气团来源分析显示,南方气流的区域性缓慢传输是导致奥运前(7月20日~8月7日)两个PM2.5重污染过程的关键成因,而北方洁净气流频繁、快速的输入则是导致奥运期间PM2.5浓度显著降低的重要原因之一.刘辉 贺克斌 马永亮 赵晴 段凤魁 梁林林 2011环境科学学报2011,31,1:47
13佛山市冬季PM2.5中重金属元素的污染特征显示文摘为了解珠江三角洲典型工业城市佛山冬季大气细颗粒物中重金属元素的污染特征,在佛山的城区(禅城)和城市清洁点(三水)同步采集24h PM2.5样品,分析了16种元素Fe、Ti、Zn、V、Mn、Cu、As、Rb、Sr、Cd、Cs、Ba、Hg、Tl、Pb和Bi的浓度.禅城的重金属处于较高的污染水平,三水重金属元素浓度普遍低于禅城,但Fe、Ti、Sr、Cd的浓度高于禅城.与国家大气颗粒物中重金属浓度标准相比,禅城的As、Cd超标严重,Pb略超标,三水的As、Cd超标严重.Zn、Cu、As、Pb的富集因子均高于10,表明其主要与人类活动导致的污染有关.重金属元素的浓度在灰霾期都有增高的趋势,但各重金属浓度日变化趋势和幅度在禅城较为一致,在三水则不太一致.气团后向轨迹分析表明,研究期间重金属元素的浓度分布受靠近或者始于福建的广东东北方向气团、广福沿岸气团、海洋方向气团和来自江西的气团影响,其中第1类气团主要使得重金属元素浓度提高,后面3类气团均使得重金属浓度下降.王晴晴 谭吉华 马永亮 贺克斌 韦莲芳 杨复沫 余永昌 王洁文 2012中国环境科学2012,32,8:43
14北京市冬季PM2.5中水溶性重金属污染特征显示文摘于2011年冬季使用SASS采样器在清华大学采集PM2.5样品,并对其中重金属和水溶性重金属(As?Cd?Cr?Cu?Mn?Pb和Zn等)以及无机离子进行了分析.结果表明,采样期间水溶性重金属浓度较高,As?Cd?Cr?Cu?Mn?Pb和Zn平均浓度依次为8.42,3.18,1.99,7.84,30.82,49.27,412.81ng/m3.Cd和水溶性As平均浓度超过《环境空气质量标准》中建议浓度限值.水溶性重金属在重污染期间易出现富集,灰霾和采暖期间As?Cd?Cr?Cu?Mn?Pb和Zn平均浓度都有增加趋势.水溶性重金属的逐日变化趋势与重金属和PM2.5有较好的一致性.水溶性重金属在重金属中比重:50%?Zn和As;20%王晴晴 马永亮 谭吉华 杨复沫 韦莲芳 段菁春 贺克斌 2014中国环境科学2014,34,9:43
152011~2012北京大气PM_(2.5)中重金属的污染特征与来源分析显示文摘为研究北京PM_(2.5)中重金属污染特征,于2011年夏季~2012年夏季每3 d采集一次PM_(2.5)样品.利用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分析了Li、V、Cr、Mn、Co、Cu、Zn、As、Se、Ti、Ga、Ni、Sr、Cd、In、Ba、Tl、Pb、Bi和U的浓度,选取其中Zn、Pb、Mn、Cu、As、V和Cr 7种主要重金属元素进行深入讨论.北京市PM_(2.5)中重金属Zn、Pb、Mn、Cu、As、V和Cr的平均质量浓度分别为(331.30±254.52)、(212.64±182.06)、(85.96±47.00)、(45.19±27.74)、(17.13±19.02)、(4.92±3.38)和(9.04±7.84)ng·m-3.采样期间秋冬季节PM_(2.5)中重金属污染较春夏季节严重,这可能与北京秋冬季节取暖导致煤燃烧增加有关.霾过程会加剧北京PM_(2.5)中主要重金属Zn、Pb、Mn、Cu、As、V和Cr的污染,霾天对重金属污染的增加作用呈现一定的季节变化特征.源分析结果表明北京大气颗粒物中重金属主要来源于扬尘(包括建筑扬尘和道路扬尘)和煤燃烧,少量来自远距离输送和其他工业来源.周雪明 郑乃嘉 李英红 段菁春 谭吉华 张元勋 贺克斌 马永亮 2017环境科学2017,38,10:49
16雾过程对北京市大气颗粒物理化特征的影响显示文摘为了解北京市雾中发生的气溶胶物理化学过程,分别在雾和非雾期间采集了大气颗粒物样品,并使用扫描电子显微镜和X-射线能谱仪分析了所采集的大气颗粒物的微观形貌、粒度分布和化学组成.晴天低污染期间采集的样品中单个颗粒物主要由一次排放的碳粒聚集体和球形飞灰组成;沙尘期间主要由矿物颗粒和碳粒聚集体组成;而在雾期间则出现了大量的由液相反应生成的长条状Ca-K-S颗粒以及主要由硫酸盐所组成的似圆状颗粒.本研究中,雾期间大气中0.2μm以上颗粒物的数浓度较晴天低污染期间高5- 8倍.此外,非雾期间大气颗粒物数浓度随着粒度的增加而降低,而雾期间则在0.4μm附近出现了新模态.结果表明,雾中活跃的大气非均相反应极大地改变了颗粒物的形貌、化学组成、粒度分布等特性.时宗波 贺克斌 陈雁菊 杨复沫 张洁 刘燕 马永亮 2008环境科学2008,29,3:38
17固相微萃取-气相色谱串联质谱法检测北京大气细颗粒物中的多环芳烃显示文摘采用固相微萃取与气相色谱串联质谱联用,建立了快捷测定大气细颗粒物(PM2.5)中16种优控多环芳烃的方法。目标物先用二氯甲烷富集浓缩,然后用100μm聚二甲基硅氧烷萃取纤维,通过超声萃取方式,在60℃条件下,萃取30 min。在优化的在多反应监测模式下,方法回收率在56.8%-106.0%之间,检出限为0.022-0.056 ng/m^3。应用此方法检测了清华大学采样点采取的2013年1月1到15日北京PM2.5空气样品中的16种PAHs,实验结果表明,PAHs总质量浓度在290-1812 ng/m^3之间,其中四环PAHs的总质量浓度最大(145-937 ng/m^3),其次是五环PAHs(总质量浓度81.1-664.5 ng/m^3),分子质量浓度较高的依次是荧蒽、芘、苯并(b)荧蒽、、苯并(a)芘、苯并(k)荧蒽、苯并(a)蒽和菲,PAHs的污染主要来源于化石燃料燃烧和机动车排放。刘斐 段凤魁 李海蓉 马永亮 贺克斌 张倩 2015分析化学2015,43,4:33
18兰州大气细颗粒物中多环芳烃污染特征及来源分析显示文摘多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)是环境空气中一类重要的有毒化合物,为探究兰州市大气细颗粒物(fine particulate matter,PM_(2.5))中PAHs的污染特征,于2012年冬季和2013年夏季采集兰州市PM_(2.5)样品共60个,并进行了GC/MS分析.结果表明,16种PAHs的冬、夏季平均总质量浓度分别为(191.79±88.29)ng·m^(-3)和(8.94±4.34)ng·m^(-3),冬季污染程度明显严重;降雪是导致兰州冬季大气PM_(2.5)中PAHs质量浓度降低最主要的气象因素;冬、夏季PAHs的环数分布均以4环比例最大,分别为51.40%和49.94%,5~6环比例夏季41.04%,高于冬季24.94%,2~3环比例冬季23.67%,高于夏季9.03%;通过PAHs的特征比值分析,兰州大气PM_(2.5)中PAHs的来源冬季以燃煤源和机动车尾气为主,其中柴油车比例较大;夏季汽油车对PAHs的相对贡献较大.李英红 饶志国 谭吉华 段菁春 马永亮 贺克斌 2016环境科学2016,37,7:33
19回收法氧化镁湿法烟气脱硫机理和工艺基础研究显示文摘以氧化镁浆液作为吸收液,对空气与SO2混合气的鼓泡吸收做了全过程的实验观察.测试分析表明,在高效而稳定的脱硫过程中,吸收液的酸化是由HSO3^-所致;酸化趋势与SO2水解规律相一致,由初期高pH值下SO3^2-为主的缓变到低pH值下HSO3^-为主的剧变;吸收液温度对脱硫率的影响不敏感;MgSO3相对高的溶解度和易氧化性及MgSO4良好的水溶性保持了MgO脱硫的高效率(〉98%)和高利用率燃煤烟气脱硫工业试验确认了MgSO4经吸收液循环可提浓至实验温度(40~50℃)下的饱和浓度而不产生有害影响,脱硫率因脱硫活性物质的富集反而提高,从而显示出回收工艺的技术经济可行性。崔可 柴明 徐康富 马永亮 2006环境科学2006,27,5:29
20宁波市实际道路下汽车排放特征的研究显示文摘采用一套车载尾气测试系统,对选取的6辆代表性车辆在宁波市实际道路行驶中的瞬时排放进行测试.该车载尾气测试系统可逐秒获取测试车辆在行驶过程中的排放、油耗、速度和位置等参数.根据测试结果,研究计算了6辆测试车辆的排放因子(g·km^-1)和油耗(L·100km^-1),并分析了汽车行驶特征对排放和油耗的影响.研究结果表明,落后技术(化油器)车辆的CO、HC和NOx分别是新技术(欧Ⅱ)车的7.9、15 5和2.4倍;汽车的CO和HC排放因子和百公里油耗随速度的增加而降低;怠速和变速对汽车排放和油耗有显著影响,变速行驶状态下,汽车CO、HC和NOx排放因子,以及百公里油耗,分别是匀速行驶状态下的1.18~1.61、1.17~1.42、1.08~1.42和1.08~1.24倍.姚志良 马永亮 贺克斌 霍红 郭涛 2006环境科学学报2006,26,8:30
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