湖南东江湖表层沉积物重金属的空间分布、形态及生态风险

为全面了解东江湖重金属污染状况,于2021年9月对表层沉积物重金属含量和形态进行调查研究,对其污染程度和潜在生态风险进行评价.结果表明,ω（Cd）、ω（Pb）、ω（As）、ω（Cu）、ω（Zn）、ω（Ni）和ω（Cr）分别为：0.40~34.1、14.8~1688、6.99~1155、6.89~280、26.2~1739、6.29~55.4和23.3~44.8 mg ·kg^-1;空间分布极不均匀,Cd、Pb、As、Cu和Zn含量最大值均出现在毗邻瑶岗仙钨矿的站位.有效态金属所占比例较高,弱酸可提取态Cd占总量的46.7%~71.5%;可还原态Pb所占比例为46.8%~67.0%;虽然Cu、Zn、Ni和Cr均以残渣态为主要形态,但有效态占比分别为35%~68%、42%~72%、26%~51%和6%~30%.根据地累积指数I_geo,Cd普遍达到中度到重度污染程度,90%站位的Pb处于轻度及以上污染,30%站位的Zn、As和Cu处于轻度污染.潜在生态风险指数E_rⁱ显示,Cd存在较高及以上级别的潜在生态风险,其中80%调查站位的Cd具有极高的潜在生态风险;此外,毗邻瑶岗仙矿区的S7站位的As和Pb存在极高潜在生态风险,Cu存在中等潜在生态风险.综合潜在风险指数RI显示,所有调查站位均存在较高及以上程度的潜在生态风险,50%的调查站位存在极高的潜在生态风险.因此,东江湖表层沉积物存在严重的Cd、Pb、As、Cu和Zn等的复合重金属污染,生物有效性较高,存在很高的潜在生态风险.     

基于PMF模型的县域尺度土壤重金属来源分析及风险评价

为探究小尺度空间区域土壤重金属的污染特征、风险和来源,以广东省揭阳市榕城区为例,运用富集系数、污染负荷指数、生态风险评价模型、健康风险评价模型进行风险评价,结合相关性分析、空间分析和正定矩阵因子分解（PMF）模型进行来源解析.结果表明,土壤中ω（Cr）、ω（Hg）、ω（As）、ω（Pb）、ω（Ni）、ω（Cd）、ω（Cu）和ω（Zn）的均值分别为54.87、0.25、8.35、56.00、15.38、0.35、30.56和124.23 mg ·kg^-1,均超过广东省土壤背景值;Cr、As、Pb和Ni无富集,Zn和Cu轻微富集,Hg和Cd中等富集;污染负荷指数的均值为2.37,总体上属于重度污染水平,8种元素处于不同的污染水平.研究区土壤重金属整体处于重度生态风险,其中Hg和Cd属于强烈生态风险,其他元素属于轻微生态风险.不同元素在3种暴露途径下产生的非致癌风险处于可接受范围;成人和儿童的致癌风险分别为9.81E-05和5.59E-04,Cr和As是致癌风险的主要贡献者,需重点关注.研究区土壤重金属共有4种主要来源：交通来源（37.02%）、成土母质来源（18.53%）、大气沉降来源（26.49%）和工业来源（17.96%）.     

黄河下游悬河段饮用水源地土壤重金属污染、来源及健康风险

选择黄河下游典型悬河段饮用水源地（黑池和柳池）土壤为研究对象,运用地累积指数与污染负荷指数分析7种（Cr、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb和As）重金属污染特征,运用相关性分析和主成分分析等定性和绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）定量相结合的方法开展源解析,利用美国环保署（USEPA）推荐的健康风险评价模型分析土壤重金属对人体健康影响,并结合APCS-MLR模型分析污染源对健康风险的贡献率.结果表明,水源地周边土壤重金属ω（Cr）、ω（Ni）、ω（Cu）、ω（Zn）、ω（Cd）、ω（Pb）和ω（As）的均值依次为60.27、30.00、35.14、77.75、0.38、21.74和9.70 mg·kg^-1,除As外,元素Cr、Ni、Cu、Zn、Cd和Pb含量均高于黄河下游潮土区土壤元素背景值,而柳池周围土壤Cu和Zn含量明显高于黑池,其他重金属含量差别较小;地累积指数与单因子指数均显示黑池和柳池存在重金属轻度污染,Cd是主要的污染因子,污染负荷指数模型显示研究区无污染和轻度污染样点数分别占总样点数的5%和95%,表明研究区整体处于轻度污染水平;源解析表明Cr、Ni、Cu和As主要受成土母质影响;APCS-MLR模型解析结果表明,研究区土壤污染物主要来自自然源、交通源、农业源和未知源,其来源贡献率依次为42.95%、23.39%、16.95%和16.71%;健康风险评价模型结果显示,重金属对成人和儿童无非致癌风险,存在人体可耐受的致癌风险,儿童的非致癌风险和致癌风险均高于成人.As为主要非致癌因子,Ni为主要致癌因子.无论是成人或儿童,4种污染源的非致癌和致癌风险贡献率均为：自然源>未知源>交通源>农业源,其中自然源对非致癌和致癌风险贡献率最大.因此研究黄河下游悬河段水源地周边土壤污染特征、来源及对人体健康影响,对于水源地保护具有重要意义,同时为黄河沿线生态环境高质量发展提供理论支撑.     

基于APCS-MLR模型的开封市公交站周边灰尘重金属源解析及健康风险评估

为揭示城市交通系统对城市生态环境质量的影响,选择受交通影响扰动较强的环境指示物——公交站地表灰尘作为研究对象,利用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）和电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-ASE）分别测定灰尘中8种重金属（V、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Cd和Pb）含量,应用地累积指数和污染负荷指数法分析灰尘重金属的污染程度和空间分布特征,通过定性（相关性分析、主成分分析）和定量[绝对因子得分-多元线性回归模型（APCS-MLR）]相结合的方法开展公交站附近地表灰尘重金属来源探讨,应用克里格空间插值法明晰重金属不同来源的空间分布特征,利用美国环境保护署提出的健康风险评价模型来评价人体健康风险.结果表明,开封市公交站地表灰尘重金属ω（V）、ω（Cr）、ω（Co）、ω（Ni）、ω（Cu）、ω（Zn）、ω（Cd）和ω（Pb）平均值依次为:68.36、59.73、5.81、19.34、40.10、208.32、1.01和49.46 mg·kg^-1,灰尘中重金属（Cd、Zn、Pb、Cu、Cr）含量平均值均高于开封市周边灰尘背景值,分别是背景值的3.37、2.70、2.01、1.95和1.28倍;8种重金属的地累积指数顺序为:Cd > Zn > Pb > Cu > Cr > V > Ni > Co,其中Cd、Zn、Cu和Pb属于轻度污染水平,其他元素为无污染;源解析结果显示,Cr、Co和Ni为自然源元素,Cu、Zn、Pb和Cd为交通源元素,V则来源于工业-自然混合源.APCS-MLR结果表明,4种来源的平均贡献率依次为自然源为34.17 %,交通源为29.84 %,工业-自然混合源为14.64 %,未知源为21.35 %,其中交通源贡献率空间分布规律与交通量及公交线路密集度分布趋势一致.由健康风险评价可知,儿童的总致癌风险指数和总非致癌风险指数均高于成人,Cr为主要的非致癌因子,Cd为主要的致癌因子,自然源和交通源分别对非致癌风险和致癌风险的贡献率最高.     

海南岛半干旱区农用地土壤重金属富集因素、健康风险及来源识别

为了解海南岛半干旱区农业土壤中重金属富集因素和污染状况,在感城镇采集1818件表层土壤样品,测定其重金属含量和化学组成.采用相关分析、地累积指数（I_geo）、综合生态风险指数（RI）、危害指数（HI）、致癌风险指数（CR）和正定矩阵因子分析（PMF）开展重金属风险评价和来源识别.结果显示,重金属ω（As）、ω（Cd）、ω（Cr）、ω（Cu）、ω（Hg）、ω（Ni）、ω（Pb）和ω（Zn）的平均值分别为22.7、0.128、33.4、14.5、0.032、9.32、32.5和43.3 mg ·kg^-1,除Zn外,均高于海南岛土壤背景值.相关分析表明,重金属富集与土壤中Fe、Mn、Al和有机质含量密切相关.I_geo结果表明,研究区农业土壤主要受到As的污染,其次为Cd和Cu;RI结果显示,高风险以上的样品占比为29.4%,其中As是潜在生态风险的主要贡献者;健康风险评估结果显示,As、Cr和Ni对儿童存在致癌风险,需要引起注意.基于PMF模型,确定了研究区重金属的4种主要来源,其中Hg主要来自工业排放;As主要来自农业活动;Ni、Cu、Cr和Zn主要来自与成土母质密切相关的自然来源;Pb和Cd主要来自农业活动和机动车尾气的混合源.研究表明PMF模型与相关分析相结合,能够有效识别土壤重金属来源.     

基于PMF模型的农田土壤重金属源暴露风险综合评价:以浙江省某电子垃圾拆解区为例

为探究农田土壤重金属污染特征、来源及其人体健康风险,为农田污染治理提供重要科学依据,采集了浙江省典型电子垃圾拆解区周边农田133个表层（0~20 cm）土壤样本,测定了土壤Cd、Pb、Cr、Cu、Zn、Ni、As和Hg含量,运用多种方法评价重金属污染程度及生态风险,采用正定矩阵因子分解法（PMF）融合地统计学,解译污染来源及定量各个污染源的贡献度,将源解析结果和人体健康风险评价模型相结合,从来源暴露角度评价了各个污染源对人体健康的风险.结果表明,ω（Cd）、ω（Pb）、ω（Cr）、ω（Cu）、ω（Zn）、ω（Ni）、ω（As）和ω（Hg）平均值：0.76、65.22、92.02、103.92、198.49、36.65、5.97和0.20 mg ·kg^-1,Cd和Cu含量平均值均高于农用地土壤污染风险筛选值,点位污染占比分别为85.71%和96.24%.Pb、Cr、Zn和Ni含量平均值超过浙江省温黄平原土壤背景值,As和Hg在限值内.污染评价结果表明,土壤综合潜在生态风险以轻-中度为主,占比达90.98%,较高和高度风险占比都为4.51%,Cd为主要潜在生态风险元素.研究区重金属污染来源主要为电子垃圾拆解工序污染源（26.82%）、燃煤及交通排放混合源（34.50%）、自然母质及农业投入混合源（25.59%）和电子垃圾酸洗径流及固废淋溶来源（13.09%）.儿童重金属暴露健康风险显著大于成年人,自然母质和农业投入混合源对人体健康风险贡献最多,Cr是对人体健康风险影响最大的元素.     

白洋淀及周边土壤重金属的分布特征及生态风险评估

为了解白洋淀土壤重金属污染现状和潜在生态风险,采集白洋淀区域表层土壤样本55个并检测锰（Mn）、铬（Cr）、铜（Cu）、锌（Zn）、砷（As）、镉（Cd）、铅（Pb）和镍（Ni）等8种重金属的含量.采用地统计学方法（莫兰指数和半方差函数）分析其空间变异结构和分布格局,运用地累积指数（I_geo）和潜在生态风险指数（E_rⁱ和RI）评估了重金属污染的程度及其风险.结果表明,研究区土壤重金属ω（Mn）、ω（Cr）、ω（Cu）、ω（Zn）、ω（As）、ω（Cd）、ω（Pb）和ω（Ni）平均值分别为467.75、43.59、28.57、89.04、12.32、0.18、19.26和30.56 mg ·kg^-1,均低于农用地土壤污染风险筛选值,但Cu、Zn和Cd明显高于背景值,其中,Cu （48.65%）和Cd （37.52%）为高度变异元素.莫兰指数显示Mn、Cu、Cd和Pb空间自相关不显著,半方差函数模型拟合显示Cd和Pb的块金系数均为100%,说明其空间变异由随机变异主导,受人为因素影响较大.重金属高值区主要分布在白洋淀的西南部地区,并且元素之间均有显著的相关性,表现为复合污染.重金属污染程度I_geo从高到低依次为：Cd>Cu>Zn>Ni>As>Pb>Mn>Cr,其中,Cd污染最为普遍,67.27%的样本为轻度污染.风险评估（E_rⁱ）显示,Cd的E_rⁱ平均值为58.81,属于中等程度生态风险;其他重金属均为轻微生态风险.研究区土壤重金属污染RI为轻微生态风险（87.81）,其中,Cd对RI的贡献率最高（66.39%）.因此,未来需要加强对白洋淀西南部重点区域重金属Cd污染的监测和治理.     

基于源导向和蒙特卡洛模型的广东省某城市土壤重金属健康风险评估

以广东省某市为研究区域,通过研究其表层土壤重金属含量及空间分布特征,明确土壤重金属污染情况和优先控制因子,为该市土壤重金属污染防治提供基础数据.对该市221个土壤样品中的重金属含量特征进行分析,并通过潜在健康风险评估（HRA）模型、PMF受体模型和蒙特卡洛模型进行潜在健康风险评估、来源解析和主控因子分析.结果发现,该市土壤重金属ω（As）、ω（Hg）、ω（Cd）、ω（Pb）、ω（Cr）、ω（Cu）、ω（Ni）和ω（Zn）的平均值分别为18.16、0.43、1.46、68.57、98.34、64.19、26.53和257.32 mg·kg^-1,变异程度为中高度变异.除Ni元素以外,土壤其余重金属元素含量均已一定程度超过广东省土壤背景值,且Cd和Zn的含量已超过国家二级标准,重金属污染已较为严重;重金属来源主要为工业源,自然母质、铅蓄电池制造、交通、人为耕作和农药化肥投入也对土壤重金属累积有不可忽视的影响;土壤重金属对儿童和成人均存在一定程度的可耐受致癌健康风险,非致癌风险可以忽略不计;儿童的潜在健康风险大于成人,主要暴露途径均为经口摄入;农药化肥投入源和As应该作为该市土壤重金属影响健康风险的主控因子,其次为混合源和Cr;重金属空间分布特征及相对污染程度存在差异,应深化分区监测管控,加强土壤的污染防治,减少土壤重金属的人为输入.     

道路扬尘PM2.5中金属元素污染特征及健康风险评价

为了分析和比较城市和公园道路扬尘(RDPRD)中PM_(2.5)载带的部分金属元素的污染特征及其健康风险,本文利用再悬浮系统将道路扬尘中粒径小于2.5μm的颗粒物悬浮至滤膜上,分析了PM_(2.5)中载带的Na、Mg、Al、Fe、Cu、Mn、Ni、Sb、Zn、Cd和Pb等元素.结果显示,城市道路扬尘中Cu和Sb的平均含量为626 mg·kg~(-1)和23 mg·kg~(-1),明显高于公园道路扬尘(274 mg·kg~(-1)和11 mg·kg~(-1)),表明RD中Cu和Sb的含量可能受到非尾气(刹车磨损)排放的影响;地累计指数(I_(geo))分析显示,RD和PRD中Cd达到强到极强污染程度(4I_(geo)5),Cu、Sb、Zn和Pb为强或中到强污染程度(2I_(geo)4),Ni和Mn为未受污染到中度污染(I_(geo)1).RD和PRD中的Cu、Ni、Sb、Zn、Cd和Pb尚不存在非致癌风险,Ni和Cd的终生致癌风险小于10~(-6),无致癌风险.     

石家庄市栾城区农田土壤重金属分布特征及作物风险评价

为探讨栾城区内农田土壤重金属的分布特征,对表层土壤As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn这8种重金属污染特征、空间分布和污染风险进行分析,并使用PMF模型进行污染源解析,探讨栾城区土壤管控方案.进一步检测作物中重金属含量,利用概率风险评价方法评价研究区农产品的非致癌健康风险,为栾城区内农田土壤重金属污染治理与防控提供理论基础.结果表明,表层土壤ω（Cd）、ω（Cr）、ω（Cu）、ω（Pb）和ω（Zn）分别为0.06~1.08、22.14~473.47、12.83~150.74、10.75~577.72和62.23~652.78 mg·kg^-1,点位超标率分别为1.83%、1.22%、0.61%、0.61%和1.22%.此外,部分区域土壤中的重金属有向作物中转移并积累的现象,小麦籽粒Cd和Pb含量超标率分别为2.13%和5.32%,玉米籽粒Cd含量超标率为1.20%.健康风险评价结果表明,栾城区玉米的复合非致癌健康风险（TTHQ）小于1,对人体没有明显的负面影响,食用研究区小麦的复合非致癌风险（TTHQ>1）,对人体产生负面影响的可能性较大.土壤中重金属的空间分布受工业区涉污企业分布的影响,8种重金属含量较高的区域均主要分布在工业企业较集中的中部、西部和南部.总体而言,研究区大部分表层耕地土壤未受到明显的重金属污染,存在中等强度（2级）的生态危害.Cd为无-中度污染（1级）,Cd和Hg存在中等强度潜在生态风险（2级）,其余重金属均为无污染,低潜在生态风险（1级）.根据PMF污染源解析结果和实地调查推测,土壤重金属主要来自土壤母质（52.05%）,历史污灌和工业生产的人为污染源（32.98%）和大气沉降（14.97%）.综上所述,研究区北部和东部土壤重金属含量较低,应划分为优先保护类,研究区西部、中部和南部部分点位重金属含量超标,其来源主要为化工、涂料、机械装备等企业,应划分为安全利用类,严控污染物的输入,采用农艺调控等措施,减少重金属向农作物的转移,降低食品安全健康风险.本研究将有助于栾城区土壤的分级治理和污染管控.     

3种金属氧化物纳米材料在不同土壤中运移行为研究

采用实验室柱淋溶方法,考察了纳米CeO2、纳米TiO2和纳米Al2O3材料在不同土壤中的运移行为,分析了纳米材料在土壤中运移能力与土壤性质的相关性,并采用胶体运移动力学模型估算了纳米材料在土壤中的最远运移距离.结果表明,纳米CeO2和纳米TiO2在试验的大部分土壤中有很强的运移能力,而纳米Al2O3仅在试验的酸性土壤中有较强的运移能力,在其他土壤中几乎被全部截留.纳米材料在土壤中运移的机制非常复杂,静电作用、土壤表面电荷异质性、团聚作用、张力作用(straining)以及过滤熟化作用(ripening)均对纳米材料的运移有着重要的影响.纳米CeO2的运移能力与土壤Zeta电位显著负相关;纳米TiO2的运移能力与土壤黏粒含量显著负相关,与土柱渗透系数显著正相关;纳米Al2O3的运移能力与土壤pH显著负相关,与土柱渗透系数显著正相关.模型估算的纳米CeO2、纳米TiO2和纳米Al2O3在试验土壤中的最远运移距离分别为52~69 043、31~332和<10~5 722 cm.纳米材料在一些土壤中的最远运移距离远远大于30 cm表层土壤的深度,意味着纳米材料在这些土壤中有向深层土壤运移的可能.     

紫外光照下盐酸环丙沙星的光解性能

本研究重点考察了盐酸环丙沙星初始浓度、硝酸铅、硝酸镉、氯化铅、氯化镉等重金属盐对盐酸环丙沙星光降解性能影响.结果表明,黑暗条件下环丙沙星无降解;紫外光照可以有效去除环丙沙星,且环丙沙星的光降解速率随其初始浓度的增大而降低;硝酸铅和硝酸镉(除0.006 mmol·L~(-1)体系外)可以促进环丙沙星的光降解,且随摩尔比的增大(即硝酸盐浓度的降低),环丙沙星的半衰期逐渐增大;随着摩尔比的增大(即氯化盐浓度的降低),氯化铅和氯化镉先促进后抑制环丙沙星的光降解.     

邯郸市大气复合污染特征的监测研究

利用邯郸市4个大气环境监测站点的PM2.5、PM10、O3等在线连续观测数据,对2013年全年的PM2.5、PM10、O3的浓度水平、变化规律和PM2.5/PM10的变化情况进行了分析,并从地形、气象、污染物排放及冬、夏季逐时PM2.5、O3和各类气体污染物浓度之间的关系等方面进行了研究.结果表明:12013年PM2.5、PM10的年均浓度分别为139和238μg·m-3,分别是国家二级标准的4.0倍和3.4倍.PM2.5、PM10日均浓度超过标准的天数均在280 d左右,全年3/4以上天数均超标.其颗粒物污染程度甚至超过北京、天津、长三角和珠三角等超大城市或城市群,属于严重超载的红色预警地区.整个采暖期PM2.5、PM10平均浓度分别为209和322.1μg·m-3,为非采暖期平均浓度的2倍和1.6倍;同时,采暖期PM2.5/PM10平均值为63%,高出非采暖期10%,采暖期细颗粒物污染问题特征明显.22013年O3日最大8小时平均浓度的最大值为238μg·m-3,是国家二级标准的1.5倍,超标天数为53 d,超标率为14.5%;最大时均浓度为288μg·m-3,是国家二级标准的1.4倍,超标小时数为148h,占全年有效数据的1.7%;与北方城市相比,其污染程度超过北京、天津等,略低于洛阳污染水平.3邯郸市大气复合污染的形成,除了区域大气环流与特殊地形叠加影响外,还主要归因于相对较高的人为源大气污染物排放,因此,要想走出复合污染的困局,减排是硬道理,解决灰霾污染需开展颗粒物、NOx、SO2等污染物的协同控制.     

2011年春季辽宁一次沙尘天气过程及其对不同粒径颗粒物和空气质量的影响

利用2011年5月11—12日辽宁沙尘天气过程的相关资料,分析了沙尘天气对不同粒径颗粒物及空气质量的影响及此次沙尘过程的天气成因.结果表明:沙尘天气发生前后可吸入颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM₁的浓度变化很大,沈阳、鞍山、本溪和丹东4城市PM₁₀、PM_2.5的小时浓度最大值都增大了1.5~20倍;粗粒子PM_(2.5~10)的数量浓度分别增加了30~41倍,质量浓度分别增加了27~30倍;细粒子PM_(1~2.5)的质量浓度分别增加了30~35倍,数量浓度分别增加了15~30倍;微粒子的数量浓度和质量浓度各城市表现不同,沈阳微粒子的数量浓度和质量浓度最大值增大了3倍和5倍,而鞍山PM₁的数量浓度和质量浓度分别减少了50%和10%.受蒙古气旋的影响内蒙古地区产生大风降温天气,大风将内蒙古地区的沙尘带到高空并随西风带向东移动进入辽宁,由于辽宁地区风速比较小,造成了辽宁大部分地区的浮尘天气,并对辽宁各地空气质量造成了严重影响,除丹东外辽宁其他13个城市空气质量都达到了轻微污染到重度污染的级别,铁岭、阜新、沈阳和抚顺的污染指数分别超过了300,达到了重度污染的级别.     

沧州市大气污染特征观测研究

利用沧州2009年7月～2011年7月的NOx(NOx=NO+NO2)、O3、SO2以及PM10的观测数据,分析了沧州市大气污染物的日变化、月平均变化、年变化以及季节平均变化特征.结果表明,NOx、PM10日变化为双峰型,O3为单峰.SO2日变化也呈现为双峰型,但是其变化幅度较平缓.NO、NO2、NOx、SO2有较相同的季节变化趋势.NO、NO2、NOx、SO2及PM10冬季值最大,分别为(30.0±18.9)μg·m-3、(50.5±19.8)μg·m-3、(80.5±38.7)μg·m-3、(62.1±34.7)μg·m-3、(201.6±98.5)μg·m-3.臭氧夏季浓度最高,其月均值为(88.0±22.3)μg·m-3.NO、NO2、NOx、O3、SO2及PM10年均值分别为(18.9±14.5)μg·m-3、(37.6±13.0)μg·m-3、(56.5±27.5)μg·m-3、(49.9±16.3)μg·m-3、(31.6±19.5)μg·m-3、(156.7±79.1)μg·m-3.秋冬季污染物主要为NOx(NOx=NO+NO2)、SO2以及PM10,夏季污染物主要为O3.     

2014年北京奥体中心空气质量演变特征

利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,选择北京国家奥林匹克体育中心(下称北京奥体中心)为研究对象,分析了2014年全年北京奥体中心空气质量演变特征. 结果表明:①2014年全年北京奥体中心首要污染污染物为PM_2.5,其次是NO₂,而PM_2.5和PM₁₀出现中度污染以上的污染事件主要集中在冬季和春末秋初;②PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃和CO等主要污染物的年均质量浓度分别为89.75、141.12、21.83、64.26、48.60和1 210 μg/m3. 其中年均ρ(PM_2.5)是GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(35 μg/m3)的2.6倍,年均ρ(PM₁₀)也是其二级标准限值(70 μg/m3)的2.0倍,年均ρ(SO₂)略高于其一级标准限值(20 μg/m3),而年均ρ(NO₂)则高于其标准限值(40 μg/m3);③北京奥体中心全年逐月ρ(SO₂)/ρ(NO₂)都小于1.00,年均值为0.37,反映出北京目前硝酸型污染特征越来越明显;④针对不同污染等级下各类污染物质量浓度的分析结果显示,严重污染时ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)平均值分别高达324.75和494.98 μg/m3,分别是世界卫生组织(WHO)《空气质量准则》推荐24 h平均浓度准则值的13和10倍,其浓度如此之高会对人体健康造成严重危害;⑤ρ(PM_2.5)年均24 h变化趋势表明,ρ(PM_2.5)具有明显的日变化特征,出现2个峰值,高峰值出现在午夜时分(23:00—翌日01:00),次高峰值出现在上午(09:00—11:00),最低值出现在下午(15:00—17:00),次低谷值则出现在凌晨(05:00—07:00),说明ρ(PM_2.5)除与混合层高度日变化特征密切相关外,还与人们的日常生活有一定联系.      

2013年1月邯郸市严重霾天气的污染特征分析

利用河北工程大学大气环境监测站点的PM₁₀、PM_2.5、SO₂和NO_x在线监测数据,并结合能见度、湿度数据,对邯郸市2012年12月1日到2013年1月31日的大气污染状况进行分析,特别是2013年1月持续发生的霾天气,以探讨严重霾污染的过程特征.结果表明,2013年1月,SO₂与NO_x的平均浓度分别为225.3 μg·m^-3和217.8 μg·m^-3,PM₁₀和PM_2.5的平均浓度分别为328.5 μg·m^-3和229.4 μg·m^-3,均超过新颁布的环境空气质量标准,是2012年12月平均浓度的1.4~3.5倍.重污染过程分析结果显示,污染峰值附近几天内PM₁₀、PM_2.5的时均浓度变化无明显规律.累积阶段的PM_2.5/PM₁₀在0.42~0.52之间,峰值前后上升并超过0.70,扩散阶段PM_2.5/PM₁₀降到0.70以下,且呈波动式变化.当PM_2.5/PM₁₀小于0.40时,能见度基本位于2~18 km之间;当PM_2.5/PM₁₀在0.40~0.60之间时,能见度在0.7~8 km之间;当PM_2.5/PM₁₀大于0.60时,能见度分布于2 km以下.     

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

邯郸市大气颗粒物污染特征的监测研究

使用振荡天平颗粒物在线监测仪连续监测了邯郸市PM₁₀和PM_2.5浓度,分析了2012年7月31日—12月2日4个月内PM₁₀、PM_2.5的浓度水平、时变规律和PM_2.5/PM₁₀的变化情况.结果表明,监测时段内PM₁₀和PM_2.5的日均浓度平均值分别为208.4 μg·m^-3和99.1 μg·m^-3,是国家二级标准的1.4倍和1.3倍;浓度超标的天数占总观测天数的61.6%和60.0%,其污染程度与北京、天津相当,属污染较严重的地区.PM_2.5/PM₁₀在19.3%~89.8%之间周期性波动,平均值为49.4%,接近北方城市的平均水平.PM₁₀和PM_2.5的浓度变化具有很好的正相关性;日均值在4个月中呈现明显的周期性变化和月际波动,10、11月的PM₁₀和PM_2.5浓度变化剧烈且大大高于8、9月份.PM₁₀和PM_2.5浓度一天中小时均值的变化呈同步的双峰型分布,最高值出现在9:00和20:00左右,最低值出现在15:00~17:00之间.本研究系统分析了夏秋季节邯郸市大气颗粒物污染状况,以期为当地颗粒物污染的控制提供科学依据.     

2013年北京市NO_2的时空分布

对2013年北京市35个自动空气质量监测子站的NO2数据进行分析,探讨NO2的时间分布特征、空间分布特征以及与PM2.5和大气氧化性的相关性关系.结果表明,NO2浓度由高到低的季节依次是冬季、秋季、春季和夏季,平均浓度分别为66.6、58.3、54.7μg·m-3和45.8μg·m-3;NO2浓度由高到低的监测站依次为交通站、城区站、郊区站和区域站,年均浓度分别为78.6、57.9、48.5μg·m-3和40.3μg·m-3.NO2月均浓度呈波浪型分布,在1月份、3月份、5月份和10月份各出现一个峰值.整体来看,区域站NO2日变化曲线呈现单峰型分布,其他站点为双峰型分布.2013年NO2浓度呈现"反周末效应",即周末大部分时段NO2浓度高于工作日.分地区来看,年均NO2浓度由高到低的依次是城六区、西南部、东南部、西北部和东北部.各站点NO2浓度与PM2.5和OX浓度均为显著正相关,表明NO2可以通过增加前体物浓度和增强大气氧化性两方面造成PM2.5浓度升高.