煤矿区表层土壤中芳香烃组成、分布特征及标志化合物研究

采用GC-MS技术分析了平顶山市石龙区土壤样品中多环芳烃(PAHs)污染物的化学组成及分布特征,共鉴定出78种代表性化合物,包括11种US EPA优控PAHs.结果表明,总体上土壤样品中单体烃菲、荧蒽、芴、芘含量比较高.在不同功能区域芳烃含量差别较大,采矿区及焦化厂区土壤中芳烃含量明显高于污灌区和农业区,而煤矸石山附近土壤中芳烃含量最高.采矿区、焦化厂区和污灌区土壤中低环数PAHs的比例远大于高环数PAHs,农业区反之.通过对(ρ)MP/(ρ)P、MPI1、(ρ)P/(ρ)A、(ρ)FL/(ρ)PY等参数值的分析认为,煤尘、烟灰沉降是石龙区土壤中PAHs积累的主要影响因素.由单体烃与PAHs的相关性分析得知,苊和蒽可作为煤矿区域表层土壤中PAHs的标志性污染物.     

黄河口表层沉积物多环芳烃污染源解析研究

利用气相色谱-质谱联用仪对黄河口表层沉积物中25种多环芳烃进行了分析.结果显示:沉积物中w（PAHs）为48.56～277.12 ng/g,平均值为122.92 ng/g,表明PAHs处于较低的污染水平.PAHs组分中2～3环PAHs所占比例最大,其中w（萘）最高,w（菲）,w（1-甲基萘）和w（2-甲基萘）也较高.PAHs来源诊断比值〔w（□）/w（亲体PAHs）〕分析表明,石油污染和化石燃料的高温燃烧是黄河口沉积物中PAHs的主要来源;因子分析/多元线性回归分析显示,PAHs主要来源于交通燃油和天然气燃烧排放、石油污染、焦炉燃烧排放三大污染源,其中石油污染贡献最大（占74.5%）,而交通燃油和天然气燃烧排放、焦炉燃烧排放所占比例相对较小,分别为12.8%和12.7%.      

天津表层土壤中多环芳烃的主要来源

用主成分分析和多元线性回归分析方法研究了天津3个不同空间区域表土中PAHs的来源及其相对贡献.结果表明:燃煤和炼焦是各区最重要的PAHs释放源.塘沽汉沽高值区尤其如此,其燃煤和炼焦二者合计占总排放贡献的79%,交通源仅占21%.市中心及近郊区交通来源上升到与燃煤来源相当的水平(约各占35%),此外,焚烧产生的PAHs也占很高比例(21%).农村低值区则呈现出更多多源特点;秸秆燃烧是本区独有的,约占总贡献的11%.根据源解析得到的结果与根据燃料用量和排放因子计算的排放结果有一定可比性.     

重庆废弃煤矿区表层土壤多环芳烃污染特征及风险评价

随着煤炭行业的萧条,废弃煤矿逐渐增加。为有效管理和改善矿区废弃地环境生态系统,采集废弃22年的重庆中梁山马家沟煤矿区内18个表层土壤样品和1个煤矸石样品,以及矿区之外的2个背景土壤样品,分析样品中多环芳烃（USEPA 16 PAHs）、正构烷烃（n-alkanes）、汞（Hg）和有机质（OM）含量水平。结果表明,表层土壤中PAHs的平均含量为170.3 ng/g,低于我国正在运行的煤矿区土壤PAHs含量水平,高于山区背景土壤PAHs含量水平。主成分分析（PCA）结果表明煤燃烧释放和原煤残渣分别贡献78.3%和17.6%,是表层土壤中PAHs的主要来源。PAHs与n-alkanes的相关系数r=0.83（P<0.01）,表明土壤中两者具有类似的输入途径和富集行为。PAHs与Hg之间不存在相关性,表明煤矿长期废弃后,这两种与矿区活动释放有关的污染物的环境归趋有显著差异。PAHs和OM之间也不存在相关性,表明与煤矿相关的有机质来源已经被植物、微生物的分泌物质及其残体的有机质替代,生态环境正逐步恢复。风险评价结果表明PAHs含量水平相对安全。值得注意的是,Hg含量超过农用地土壤污染风险筛选值。因此,政府对矿区旧址的土地利用应当基于多污染参数的叠加结果,避免单一指标的片面性评价与诊断。     

大港地区大气颗粒物中多环芳烃分布及污染源识别的研究

多环芳烃（PAHs）是一类对人体危害较大的有机污染物。目前对大气环境中PAHs来源识别技术还处于探索与发展阶段。为了解天津大港油田地区大气环境中PAHs污染状况与来源,对天津市大港地区大气颗粒物中10种PAHs分布及污染源开展了调查。结果表明：大港地区10种PAHs总浓度平均为169ng/m3,比市区对照点的465ng/m³低63.7％,其中苯并（a）芘（BaP）平均浓度为13.6ng/m³,比市区对照点的41.1ng/m³低66.9％。实验结果经统计处理发现BaP浓度与其它9种PAHs浓度存在一定的相关性,相关系数均在0.60以上。利用比值法进行源识别得出：大港石化区PAHs主要来源为燃煤污染;而大港油田区PAHs主要来源为燃油污染。     

上海市表层土壤中多环芳烃的分布特征与源解析

应用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对上海市80个表层土壤样品中16种优控多环芳烃的浓度进行了测定,分析了上海市土壤中PAHs的含量分布特征,并利用同分异构体比值、主成分分析方法对表层土壤中的PAHs进行了源解析.结果表明,80个样点PAHs的含量在0.12~24.5μg/g之间,呈现出郊区>市区>农村的梯度变化,市区内不同功能区采样点呈现出交通区>文教区>公园绿地>商业区>住宅区的梯度变化. PAHs组成以4环和5环为主,平均含量分别占∑PAHs的49.2%和27.0%,其次为3环和6环,分别占∑PAHs的14.8%和6.6%,最低为2环PAHs,仅占2.4%,单体PAHs化合物以荧蒽、芘、苯并芘为主.源解析表明,表层土壤中PAHs的主要来源是燃烧源,主要是石油燃烧.     

近20年中国表层土壤中多环芳烃时空分布特征及源解析

随着中国经济社会的快速发展,表层土壤多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)污染问题受到了全社会的高度关注.本研究通过搜集2000 ～2020年间有关我国表层土壤PAHs污染的相关研究,并对筛选得到的166篇文献采样数据综合运用统计学、空间插值分析和污染物特征比值源解析方法...     

宁东能源化工基地核心区表层土壤中多环芳烃的空间分布特征、源解析及风险评价

为了解宁东能源化工基地核心区表层土壤多环芳烃的污染现状,按网格布点法在宁东能源化工基地核心区采集了 146个代表性表层土壤样品,分析了 16种优控多环芳烃(PAHs)的含量.结果表明,16种优控PAHs均检出,表层土壤中∑ PAHs含量介于ND～123.12mg?kg-1之间,平均值为10.19 mg?kg-1;空间上...     

上海交通沿线农田土壤中PAHs分布特征及源解析

为探讨交通干线对周围农田土壤环境中16种优先多环芳烃（PAHs）累积的影响,采集了上海市交通干线旁与道路垂向分布的70个农田土壤表层样品及2个土壤柱样品,系统分析了土壤中16种优控PAHs的含量、组成及来源.结果表明上海交通干线旁农田表层土壤PAHs含量范围为23.16~21250.25ng/g,平均值为928.16ng/g,且随着与防护林距离的增加呈现出先下降后增加而后又下降的趋势,农田土壤柱中PAHs含量则表现出随着距土壤深度的增加而上升的趋势.基于正定矩阵因子分析（PMF）模型及特征因子比值法的来源辨析结果,表明表层土壤和土壤柱中的PAHs均主要来源于煤、生物质的燃烧及交通排放.     

渤海湾和黄河口外表层海水中芳烃的组成、分布及来源

以渤海湾海域及黄河口外海域为研究区,采用GC/MS检测手段对两海域表层海水中多环芳烃组分进行定性和定量分析,并分析其主要组成、分布、来源及输入方式,从而对多环芳烃污染状况进行初步评价。定量分析的结果表明,渤海湾海域17种多环芳烃含量为82.6~181.8 ng/L,黄河口外海域为43.7~122.4 ng/L。与国内外其他海域海水或沉积物相比,研究区多环芳烃的污染属于中等水平;通过对研究区域表层海水中芳烃组成特征的分析得出,多环芳烃主要来自化石燃料的燃烧,其中黄河口外远岸海域多环芳烃以石油来源为主,兼有燃烧来源。两海域均为近岸以燃油排放为主,远岸以燃煤排放为主。     

辽河口湿地表层土壤中PAHs的源解析研究

分别于2008年10月,2009年5月和8月采集31个辽河口湿地表层土壤样品,利用GC-FID技术定量分析其中多环芳烃(PAH)含量.结果表明, PAHs呈现出一定的时间分布特征,10月份的PAHs平均含量为1001.9ng/g,高于5月(877.1ng/g)和8月(675.4ng/g).应用比值法识别土壤PAHs主要来源,结果显示,2008年10月主要源于燃烧源,并表现出油类、生物质和煤的燃烧为主要来源的特征;2009年5月和8月均表现出石油源和燃烧源的混合源.正定矩阵因子模型解析结果表明,燃煤、交通燃油和生物质燃烧在2008年10月的贡献率最高,分别为26%、21%和20%.石油与交通污染、石油污染和生物质燃烧是2009年5月最重要的3种污染源,贡献率依次为33%、24%和17%.2009年8月以石油污染和交通污染与生物质燃烧混合源的贡献率最高, 贡献率分别为37%和19%.     

广州市大气中颗粒态多环芳烃(PAHs)的主要污染源

采用特征化合物与因子分析对广州市大气中颗粒态PAHs的来源及其贡献率进行研究.结果表明,广州大气中颗粒态多环芳烃主要来源是机动车尾气排放和燃煤,其中机动车为主要污染源,占了69%,其次为燃煤,占了31%.冬季大气中颗粒态多环芳烃污染加重的主要原因为低温、无风的气象条件下形成的逆温效应,主要污染源为机动车的尾气排放;夏季颗粒态多环芳烃污染的增大同样是无风时不利于污染物扩散的结果,但此时燃煤对大气中颗粒态多环芳烃污染的贡献要略大于机动车尾气排放.     

成都市冬季PM2.5中多环芳烃的源解析与毒性源解析

对成都市2010~2011年住宅区冬季PM2.5中16种多环芳烃(PAHs)进行了来源解析、毒性评估以及毒性源解析研究.结果表明,16种PAHs普遍检出,成都市冬季PM2.5中的ΣPAHs浓度范围为22.79~215.82ng/m3,平均浓度为71.38ng/m3.PAHs组分分析结果显示,低环(2~3环)PAHs含量较低,高环(4~6环)所占比例较大,其比例范围为75.95%~99.52%.利用EPA PMF5.0解析PAHs污染源类型,结果表明成都市冬季PM2.5中PAHs的主要来源是煤和木材燃烧源、柴油燃烧源和汽油燃烧源,其分担率分别是14.88%、31.34%和54.08%.等效因子(TEF)毒性评估表明,成都市冬季的TEQ均值为16.82ng/m3.此外,运用PMF-TEF耦合模型对PAHs进行了毒性源解析,结果表明煤和木材燃烧、柴油燃烧和汽油燃烧的毒性分担率分别是12.39%、24.78%、62.83%.     

上海市中心城区樟树叶片中多环芳烃的分布及来源辨析

采用GC-MS对上海市中心城区樟树叶片中16种优控多环芳烃(PAHs)进行定量分析.结果表明,樟树叶片中∑16PAHs、致癌性PAHs、BaPeq含量范围分别为199.14~488.77、56.63~209.37、4.39~14.80ng/g(干质量),最高值均出现在工业区,其次是交通区、商业区,最低值均出现在公园绿地.各采样点樟树叶片不同环数PAHs分布特征相似,以3~4环为主,平均含量分布占∑16PAHs的31.60%和54.25%,其次为2环和5环PAHs,分别占5.83%和5.97%,6环最低,仅占2.35%;主要单体为菲(Phe)、 (Chry)、荧蒽(Fl)、芘(Pyr),工业区萘(Nap)的含量显著高于其他功能区.运用因子分析法和特征比值法源解析表明,樟树叶片中PAHs主要来源于化石燃料的不完全燃烧.     

Pattern of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) pollution in communication air of Hangzhou,China

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＰｏｌｙｃｙｃｌｉｃａｒｏｍａｔｉｃｈｙｄｒｏｃａｒｂｏｎｓ(ＰＡＨｓ)ｃｏｎｔａｉｎｔｗｏｏｒｍｏｒｅａｒｏｍａｔｉｃｒｉｎｇｓｗｈｉｃｈｆｕｓｅｄｔｏｇｅｔｈｅｒｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｏｓｓｉｂｌｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｓ ,ｔｈｕｓｎｕｍｅｒｏｕｓＰＡＨｓ,ｔｈｅｉｒｉｓｏｍｅｒｓ,ａｎｄｔｈｅｉｒｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓａｒｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｌｙｐｏｓｓｉｂｌｅ.Ｂｅｃａｕｓｅｍａｎｙｏｆｔｈｅｍａｎｄｔｈｅｉｒａｎａｌｏｇｓａｒｅｓｔｒｏｎｇｌｙｐｏｔｅｎｔｃ…     

Polycyclic aromatic hydrocarbon in urban soil from Beijing, China

Polycyclic aromatic hydrocarbons （EPA-PAHs） in the urban surface soils from Beijing were determined using gas chromatography and mass spectrometry （GC-MS）. It is significantly complementary for understanding the PAHs pollution in soil of integrated Beijing city on the basis of the information known in the outskirts. The total concentration of 16 EPA-PAH was from 0.467 to 5.470 μg/g and was described by the contour map. Compound profiles presented that the 4-, 5- and 6-ring PAHs were major compositions. The correlation analysis showed that PAHs have the similar source in the most sampling sites and BaP might be considered as the indicator of PAHs. Characteristic ratios of anthracene （An）/（An＋ phenanthrene （Phe））, fluoranthene （Flu）/（Flu/ pyrene （Pyr）） and benzo[a]pyrene （BaP）/laenzo[g,h,i]perylene （BghiP） indicated that the PAHs pollutants probably mainly originated from the coal combustion and it was not negligible from vehicular emission. The level of PAHs in our study area was compared with other studies.     

我国西南四省(区)大气煤基PAHs排放系统动力学分析

由于未来相当长时期内煤炭在我国的主体能源地位不会改变,全国许多地区均可能面临持续的大气煤基PAHs污染.为此,本文选取PAHs污染相对严重但缺乏足够关注的广西、四川、贵州与云南4个西南省份作为研究对象,基于煤基PAHs排放、能源消耗与经济发展之间的相互作用关系,利用系统动力学方法构建了一套综合评估模型,并将其应用于分析不同情景下西南四省(区)煤基PAHs排放的动态变化.结果表明,在维持情景下,未来10年煤基PAHs排放相对增长率的省份次序为:广西(44.54%)贵州(29.44%)云南(26.37%)四川(-2.19%).经过产业与能耗结构的调整,四川和云南在规划情景下的相对增长率分别比维持情景减少了27.17%和20.88%,这两个省的减排效果最大.同样的情况,贵州与广西仅分别减少了7.32%和5.52%,仍保持较快的增长趋势.要实现煤基PAHs的有效减排,各省份需实施有针对性的调控政策.云南应同时考虑工业源与生活源控制政策,四川应减少工业源排放量,广西和贵州应在进一步优化产业与能耗结构的基础上分别采取工业源和生活源控制政策.总体而言,系统动力学方法适用于分析非常规大气污染物的复杂动态变化,可为当地政府提供科学调控区域经济-能源结构-环境质量之间发展关系的政策参考.     

Source apportionment of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in a sediment core from Lake Dagze Co, Tibetan Plateau, China: Comparison of three receptor models

Receptor models are a useful tool for identifying sources of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in multiple environmental media. In this study, three different receptor models (including the principal component analysis-multiple linear regression (PCA-MLR), positive matrix factorization (PMF), and Unmix models) were used to apportion the sources of 16 priority PAHs in a sediment core of Lake Dagze Co. The ∑PAHs (sum of all 16 measured PAHs) concentrations ranged from 51.89 to 132.82 ng/g with an average of 80.39 ng/g. The ∑PAHs were dominated by 2-3 ring PAHs, accounting for 80.12% on average, thereby indicating that they mainly originated from biomass and coal combustion and/or from long-range atmospheric transportation. The three models produced consistent source apportionment results. The greatest contributor to ∑PAHs was biomass combustion, followed by coal combustion, vehicle emissions, and petrogenic sources. Moreover, the temporal variation of the common sources was well-correlated among models. The multi-method comparison and evaluation results showed that all three models were useful tools for source apportionment of PAHs, with the PMF model providing better results than the PCA-MLR and Unmix models. The temporal trends of factor contributions were verified by PAHs with different ring numbers. Significant correlations were found between the simulated concentrations of each source factor and the PAHs with different ring numbers (P<0.01), except for the petrogenic source identified by the Unmix model (P>0.05). This study can provide useful information for further investigation of source apportionment of PAHs in the sediment cores.     

兰州市大气降尘污染物来源研究

运用因子分析法，研究了兰州市大气降尘的污染来源及各源所占的比例。结果表明4种污染源是兰州市大气降尘的主要来源，按贡献率大小依次为：燃煤41.04%，风沙扬尘22.97%，汽车尾气18.67%，建材12.84%，其它约4.48%。