菏泽市夏季PM10和PM25中水溶性离子组分污染特征

为分析菏泽市大气颗粒物及其水溶性离子组分特征,本研究于2015年8月期间在菏泽市6个监测点位采集环境受体PM_(10)和PM_(2.5)样品共120个,利用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机离子(SO■、NO~-_3、NH~+_4、Cl~-、Ca~(2+)、K~+、Na~+、Mg~(2+)、F~-),并同步收集气象参数及气态污染物质量浓度等资料.结果表明,菏泽市夏季环境受体中颗粒物质量浓度ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))分别为94.5μg·m~(-3)、55.2μg·m~(-3),稍低于国内其他城市,这与各城市经济发展、产业能源结构、气象条件等因素有关.PM_(2.5)/PM_(10)值在0.5—0.8之间,表明菏泽市夏季细颗粒物(PM_(2.5))污染较为严重.但PM_(10)和PM_(2.5)中水溶性离子质量总浓度ρ(WSIs)分别为30.5μg·m~(-3)、17.0μg·m~(-3);质量分数w(WSIs)分别为32.4%、29.6%.其中SO■、NO~-_3、NH~+_4为PM_(10)和PM_(2.5)中主要水溶性离子,3种离子浓度和分别占PM_(10)和PM_(2.5)中总离子浓度的84.3%、88.3%.SO■、NO~-_3、NH~+_4、K~+主要集中在细颗粒物(PM_(2.5))中,Ca~(2+)、Mg~(2+)则广泛存在于粗颗粒物(PM_(10))中.各采样点的PM_(10)和PM_(2.5)中,SO■、NO~-_3、NH~+_4、Ca~(2+)和Mg~(2+)浓度分布具有空间差异.离子相关性表明,NH~+_4与SO■、NO~-_3相关性均较强,3种离子主要以NH_4HSO_4、NH_4NO_3形式存在.PM_(10)和PM_(2.5)中NO~-_3/SO■值分别在0.41—0.49和0.36—0.47之间,平均值分别为0.46、0.42,表明固定源是菏泽市夏季颗粒物污染的主要污染贡献源.     

绵阳市PM2.5中水溶性离子特征及来源分析

为研究绵阳市PM2.5中水溶性离子污染特征及来源,于2018年4月15日-2019年2月28日在绵阳市设置5个采样点位进行样品采集,利用Dionex ICS-2000离子色谱仪分析了9种离子(F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+),并通过SPSS进行来源解析.结果 表明,绵阳市ρ(总水溶性离子)年均值为20.8 μg·m-3,在PM2.5中w(总水溶性离子)为46.6％.离子中质量浓度大小顺序依次为:ρ (NO3-)＞ρ(SO42-)＞ρ(NH4+)＞ ρ(Ca2+)＞ ρ(K+)＞ρ(Cl-)＞ ρ(Na+)＞ ρ(Mg2+)＞ ρ(F-),其中SNA(二次离子NO3-、SO42-、NH4+)为水溶性离子主要组成部分,水溶性离子中w(SNA)为86.4％.水溶性离子质量浓度季节变化趋势为:冬季＞秋季＞春季＞夏季,除Mg2+外其余离子质量浓度季节变化趋势与总离子浓度趋势一致,ρ(Mg2+)夏季与春季相当.SNA间具有较好的相关性,表明二次离子来源具有高度相似性,NH4+与SO42-摩尔当量浓度线性拟合斜率大于0.75,表明绵阳市大气环境为富氨状态,二次离子主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在.污染天NO2、 w(NO3-)和NOR(氮氧化率)均增大,且污染水平越严重w(NO3-)增幅越大,而w(SO42-)和w(NH4+)基本不变,表明NO3-增加导致PM2.5浓度升高.四季SOR(硫氧化率)和NOR均大于0.1,表明NO3-、SO42-主要来源于气态污染物二次转化,受温度和湿度影响,SOR值夏季最高,NOR值夏季最低冬季最高.SPSS来源解析结果显示绵阳市PM2.5中水溶性离子主要受二次转化、生物质燃烧以及扬尘源影响,三者合计贡献率为82.7％.     

乌鲁木齐大气细颗粒物PM_(2.5)水溶性离子浓度特征及其来源分析

大气细颗粒物PM_(2.5)是危害人体健康和环境最主要的空气污染物之一,对其水溶性离子的研究是一项非常必要而迫切的工作。文章对乌鲁木齐市中心区域树木年轮实验室和黑山头2013年1月-2014年2月期间采集的大气细颗粒物样品,利用离子色谱仪分析了其中的水溶性离子分布特征,采用硫转化率(SOR)、离子相关性分析等分析其可能来源,结果表明:年轮室和黑山头PM_(2.5)中总离子浓度平均值分别为88.03和65.11μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的51.21%和33.8%。年轮室各种离子的季节变化明显:SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-和NH_4~+表现为冬季秋季春季夏季,Na~+表现为冬季秋季夏季春季,Ca~(2+)表现为秋季夏季春季冬季。SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是PM_(2.5)中主要的离子,(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3是乌鲁木齐PM_(2.5)中水溶性组分的可能结合方式。Cl~-和K~+主要来源于化石燃料和生物质的燃烧排放,Ca~(2+)和Mg~(2+)主要来自土壤、二次扬尘和燃煤。乌鲁木齐大气PM_(2.5)中ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))为0.40,说明目前固定排放源仍然是乌鲁木齐大气污染物的主要来源。本研究为更深入了解乌鲁木齐市颗粒物污染现状提供参考,同时为确定乌鲁木齐市大气污染治理重点、制定大气污染防治规划提供依据。     

南京北郊冬季PM_(2.5)中水溶性离子以及碳质组分特征分析

2015年12月21日—2016年2月29日在南京北郊进行了大气细颗粒物PM_(2.5)的观测,并分析其中主要水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))浓度以及碳质组分(OC、EC)含量.结果表明,观测期间南京北郊冬季大气细颗粒物(PM_(2.5))污染较为严重,二次离子(NO_3~-+SO_4~(2-)+NH_4~+)为主要污染成分,占PM_(2.5)浓度的47%.对36个观测日进行SO_4~(2-)-NO_3~--NH_4~+三相聚类,发现3种离子在整个体系中的配比存在差异.排放源类型所造成的前体物的不同以及NH_4~+与SO_4~(2-)、NO_3~-的结合方式是造成这种差异的主要原因.OC与EC的变化趋势相似,OC含量较高,而且浓度波动幅度较大.OC/EC的值为2.63±0.90,说明普遍存在二次反应产生的SOC.K+/PM_(2.5)比值法表明,除燃煤与机动车尾气排放以外,生物质燃烧亦是PM_(2.5)污染的排放源.     

中国典型城市冬季大气细颗粒物水溶性离子特征及来源分析

细颗粒物是大气污染防治的重点内容。分析大气细颗粒物中的水溶性离子组分及其变化,对评价城市空气污染状况和污染物的来源具有重要意义。选取中国东部典型城市长春、北京、上海、杭州和南京作为研究对象,基于2016年11月11日-12月6日大气颗粒物样品采集及其水溶性离子分析,探讨PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度变化特征,并利用主成分分析结果分析各类污染源排放对细颗粒物中水溶性离子质量浓度的贡献,以期为区域大气环境质量的改善提供参考依据。结果表明,长春、北京、上海、杭州和南京总水溶性无机离子质量浓度平均值分别为(18.8±9.0)、(34.9±23.3)、(21.8±13.3)、(42.2±21.4)和(62.1±25.9)μg·m~(-3),占PM_(2.5)质量浓度的33.6%-62.1%。二次离子(SIA,包括NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+)在总水溶性离子中占比均超过75.0%,说明SIA是水溶性离子的主要组分。SIA占总水溶性离子浓度的百分比随污染程度增强而增加。硝酸盐为5个城市在污染大气下主要的贡献物种。5个城市站点ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))随着大气污染程度的增加均有不同程度的增加且大于1,说明含氮污染物逐渐成为大气颗粒物中最重要的污染物。除长春硫氧化率(SOR)均值小于0.1外,其他4个城市SOR和氮氧化率(NOR)均大于0.1,说明北京、上海、杭州和南京站点大气中存在较高程度的SO_2和NO_2的二次氧化。北京站点NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的形式存在,在其他4个城市站点以NH_4NO_3和NH_4HSO_4的形式存在。5个城市水溶性离子主要来源为二次转化、扬尘、生物质和煤燃烧。     

临汾市PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析

利用在线监控平台获得临汾市2019年3月1日至2020年2月29日PM2.5的24 h均值及其中8种水溶性离子(NO3-、SO42-、NH4+、Cl-、K+、Na+、Mg2+和Ca2+)的监测数据,分析了PM2.5及水溶性离子浓度的季节变化特征,采用主成分分析法探讨了各种离子的主要来源.结果 表明,在研究期内,临汾市PM2.5年均浓度为57 μg·m-3,季节性特征明显,冬季最高,夏季最低,秋季略高于春季;各离子浓度依次为NO3-＞SO42-＞NH4+＞Cl-＞Ca2+＞Na+＞K+＞Mg2+;全年阴阳离子电荷当量的比值为0.86,大气气溶胶呈碱性;SO42-、NO3-与NH4+是其中的主要水溶性离子,不同季节这3种离子之和占8种离子总量的比例分别为夏季(90.98％)＞秋季(88.98％)＞冬季(87.58％)＞春季(85.68％),存在较强的SO2向SO42-、NO2向NO3-的二次转化过程.PM2.5中水溶性离子的主要来源有工业源、生物质燃烧、机动车尾气以及土壤风沙和建筑扬尘等,不同季节各污染源的贡献有较大差别.     

舟山市环境空气PM2.5及水溶性离子污染特征分析

为探究舟山市PM_(2.5)及水溶性离子组分的污染特征,于2016年4月、7月、10月和2017年1月在舟山市区3个国控点采集了168个PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪测定颗粒物中的9种水溶性离子(Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、K~+、F~-、Na~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)),结合气象数据和数值分析手段对舟山市区PM_(2.5)和水溶性离子质量浓度特征、颗粒物酸碱度及二次离子的影响因素(气象参数、前体物)进行研究.结果表明,采样期内,舟山市PM_(2.5)质量浓度时间变化规律为春季冬季夏季秋季,空间分布较为均匀;二次离子是舟山PM_(2.5)主要水溶性组成,且在PM_(2.5)中具有一致的季节变化特征;阴阳离子平衡分析显示舟山市PM_(2.5)整体呈现酸性,并以夏季酸度最低、秋季酸度最高;温度是影响舟山市二次离子浓度的主要气象因素;以燃煤源为主的固定源是舟山市水溶性污染物的主要污染来源,檀枫和临城采样点的SO_4~(2-)和NO_3~-受电厂和燃煤锅炉的污染排放影响严重,普陀区船舶客货运输量大,是普陀点二次离子前体物的主要污染来源.     

沈阳市大气PM2.5中水溶性离子的季节变化特征

为研究沈阳市大气中PM2.5及其水溶性离子的污染特征、季节差异和来源情况,使用URG-9000D在线监测系统对沈阳市2019年大气颗粒物进行连续的采样分析,并利用正交矩阵因子分析法(PMF)进行污染物的来源解析.结果 表明,2019年沈阳市秋冬季节PM2.5质量浓度变化受相对湿度影响较大,冬季PM2.5平均质量浓度达到85.76 μg·m-3,细粒子污染较为严重.沈阳市大气PM2.5中SNA(SO42-、NO3和NH4+)所占比重表现为春季最高秋季最低;夏季SO42-和NH4+浓度较高,而NO3-浓度较低.SO42-在夏季呈单峰型日变化,与NO3-变化趋势相反.春夏秋三季NH4+与SO42-、NO3-主要结合为(NH4)2SO4和NH4NO3,冬季NH4+主要以(NH4)2SO4和NH4HSO4的形式存在.沈阳市存在较强的SO2和NOx二次转化现象,且各季节中SO2的转化率均高于NO2.PMF源解析结果表明,二次源对沈阳市大气污染贡献最大,夏秋季生物质燃烧和冬季燃煤源贡献同样不可忽视.     

塔克拉玛干沙漠腹地沙尘天气过程粗细颗粒中水溶性离子组分垂直分布特征

在塔克拉玛干沙漠腹地塔中气象站,利用80 m梯度观测塔及BSNE梯度集沙仪采集了2015年7—11月沙尘天气过程7个不同高度沙尘样品,分析了粗、细组分离子质量分数的垂直分布特征。结果表明,(1)粗颗粒(≥63μm)组分中主要水溶性离子SO_4~(2-)、Cl~-、Ca~(2+)、Na~+质量分数明显高于细颗粒(63μm)组分质量分数,其中,粗颗粒组分中,水溶性离子SO_4~(2-)、Cl~-、Ca~(2+)、Na~+质量分数分别为3 530.59、2 871.08、3 107.92、2 136.00 mg·kg~(-1),而细粒组分中SO_4~(2-)、Cl~-、Ca~(2+)、Na~+质量分数分别为1 058.33、1 726.41、1 826.87、1 377.60 mg·kg~(-1);粗颗粒组分中4种主要离子的质量分数为细颗粒组分中相应离子质量分数的1.5~3.3倍。K~+、Mg~(2+)、NO_3~-质量分数差别不明显。各离子在粗、细组分中的变化趋势也具有差异性,粗颗粒组分中离子变化更明显。(2)扬沙、沙尘暴天气粗颗粒组分中4种主要离子质量分数在32 m高处出现最大值,32~80m随高度升高呈下降趋势,K~+、Mg~(2+)、NO_3~-离子质量分数最高值出现在24 m或32 m处;细颗粒组分中,所有离子浓度最大值均出现在24 m高处,24~80 m随高度升高呈下降趋势;粗、细颗粒组分中离子浓度均在63 m处出现小幅增加。(3)浮尘天气细颗粒组分的变化趋势明显好于粗颗粒组分。受沙垄颗粒物影响,细颗粒组分水溶性离子的垂直分布整体规律性较好,粗颗粒组分波动性较大。(4)筛分法与马尔文激光粒度法得到的粗、细颗粒组分含量相差较大,筛分法得到的粗颗粒组分百分含量偏小、细颗粒组分含量偏大,粗、细组分中的水溶性离子的垂直分布与实测结果存在偏移,有待进一步研究。研究结果有助于了解沙漠腹地沙尘天气过程垂直剖面沙尘颗粒的分布及水溶性离子组分特征,进一步为沙尘数值预报模式的改进提供科学依据。     

天山哈密庙尔沟平顶冰川雪坑离子浓度特征

运用海盐离子示踪法对于2009年8月在天山东段哈密庙尔沟平顶冰川采取的雪坑数据进行分析,结果表明,哈密庙尔沟平顶冰川Ca~(2+)和Na~+为主要阳离子,Cl~-为主要的阴离子,该雪坑化学离子排名为Cl~-Na~+Ca~(2+)K~+SO_4~(2-)NO_3~-Mg~(2+)NH+4,Mg~(2+)是所有离子中变率最大的离子.K~+和Ca~(~(2+))主要来源于陆源物质,而Mg~(2+)和Na~+大部分来源于海洋源.部分离子受局地气候环境和地形影响较大.     

有机废水厌氧酸化和聚羟基烷酸生产组合系统的研究

以３０ｇ／Ｌ葡萄糖合成废水为原料,研究了厌氧酸化的操作温度（θ）对酸化率的影响,确定了达到最佳酸化产物分布时的ｐＨ值,并以酸化反应器的出水为碳源,在５Ｌ发酵罐上进行了分批和流加发酵实验．结果表明,θ＝４０℃时,废水的酸化率接近１００％;控制ｐＨ５．７,停留时间１０ｈ可使丁酸占ＵＡＳＢ反应器出水中总酸质量的６８％;与分批发酵相比,流加发酵法可大幅度地提高ＰＨＡ的产量,发酵５４ｈ后,ＤＣＷ和ＰＨＡ的质量浓度可分别达到１５．８ｇ／Ｌ和１０ｇ／Ｌ．     

北京市西北郊大气气溶胶中多环芳烃的源解析

用气相色谱-质谱技术对北京市西北郊2005-2006年大气气溶胶样品中的多环芳烃进行分析检测,并运用比值法、主成分分析/多元线性回归和正矩阵因子分解对多环芳烃的来源进行解析主成分分析/多元线性回归表明,机动车尾气、燃煤和生物质燃烧的贡献率分别为70.27%,21.84%和7.89%.正矩阵因子分解表明,汽油车的贡献较大,且各个季节都占优势;冬季燃煤的贡献增加,秋季生物质燃烧的贡献增大.多环芳烃的比值表明其主要来自于本地源.     

湖泊水环境保护功能区划分

在浓度场基础上，利用总磷、总氮和ＣＯＤ三项指标的综合指数法，结合管理部门提供的资料，划分了滇不不环境保护功能区，给出了划分指标值及功能区划分图。     

作物产量决定因子分析

应用主成分分析,将影响水稻产量的一系列因子概括为四个主要因子:(1)土壤肥力因子,(2)栽插措施因子,(3)田间管理因子;(4)产量性状因子。将上述因子作为自变量,水稻产量作为因变量,进行逐步回归分析,得到一个产量预测模型(R=0.962)。根据各变量的回归系数大小,可以得到产量决定因子对产量影响的大小顺序为,田间管理因子>土壤肥力因子。栽插措施因子和产量性状因子对水稻产量的影响未达显著水平。 文中所述的分析方法适用于在不同的土壤条件下预测作物产量的潜在变化。     

三种不同树脂对硫辛酸吸附行为的研究

通过静态吸附实验,研究了XAD-4,NDA-100和ND-90树脂对乙醇．水溶液中硫辛酸的吸附热力学及动力学特性．结果表明：硫辛酸在XAD-4树脂上是单层吸附,符合Langmuir等温吸附方程,吸附过程符合准一级动力学吸附方程．在NDA-100和ND-90树脂上的吸附也符合Langmuir等温吸附方程,但并不只是单层吸附,同时兼有毛细管凝聚和微孔填充作用,吸附过程可分为大孔和中孔区吸附以及微孔区吸附两个阶段,两个阶段都符合准一级动力学吸附方程．     

食品废弃物厌氧酸化的条件以及聚羟基烷酸酯的生物合成

研究了利用食品废弃物进行厌氧酸化的各种条件。结果表明，当食品废弃物与水的质量比为1：3、食品废弃物厌氧酸化液pH值为6．5以及酸化温度为30℃时，对酸化后废液中各有机酸的产生有利，酸化过程中总有机酸产量最大为25～35g／L，特别当在食品废弃物厌氧酸化液中加入丁酸梭菌活菌制剂后，酸化过程发生了显著的变化。本文还研究了真氧产碱杆菌(Raltonia eutropha)利用食品废弃物厌氧酸化生成的有机酸进行聚羟基烷酸酯(polyhydroxyal-kanoates)合成的摇瓶分批发酵过程，图5参11。     

几种化感物质对杉木幼苗生长的影响

采用培养皿滤纸法 ,研究了不同浓度的肉桂酸、苯甲酸、对羟基苯甲酸对杉木 (Cunninghamialanceolata)幼苗生长的影响 .结果表明肉桂酸、苯甲酸、对羟基苯甲酸分别在 1× 10 -5molL-1、1× 10 -3molL-1、1× 10 -4 molL-1浓度时降低了叶绿素含量 (P =0 .0 5 ) ,而在 1× 10 -6molL-1、1× 10 -4 molL-1、1× 10 -5molL-1浓度时抑制了杉木幼苗胚根和胚芽的生长 (P =0 .0 1) .3种酚类物质对胚根生长的抑制作用明显高于对胚芽生长的抑制作用 .在 3种酚类物质中 ,肉桂酸对杉木幼苗生长的抑制作用最强 ,对羟基苯甲酸次之 ,苯甲酸最弱 .这表明酚类物质能在不同程度上抑制杉木幼苗的生长 ,降低其生产力 ,可能是连栽杉木人工林生产力降低的因素之一 .图 2表 1参 14     

铬分光光度法测定的改进

本文采用过硫酸铵氧化法代替高锰酸钾法,用于铬的二苯碳酰二肼比色分析。本法的精密度为0.83％,而高锰酸钾氧化法的精密度为5.81％;t_(0.05)时,P<0.05,另外,用灰化法对含微量铬的生物样品进行预处理,有可能使本来不含Cr(Ⅵ)的样品产生Cr(Ⅵ),而含Cr(Ⅵ)的样品测不出Cr(Ⅵ)。     

典型消油剂对溢油鉴别生物标志物指示作用的影响

在一定条件下,分别对添加消油剂的原油和重质燃料油进行了风化模拟实验,采用气相色谱质谱联用(GC-MS)对风化样品中的生物标志化合物进行了检测,通过生物标志化合物特征比值的变化趋势,对以往溢油鉴别过程中常规生物标志化合物特征比值进行筛选.结果表明,在溢油经消油剂处理后,以往经常选用的指纹信息(主峰碳数、CPI、(C21+C22)/(C28+C29)、C21前/C22后、Pr/Ph(姥鲛烷/植烷)、Pr/C17、Ph/C18)受到消油剂中相关组分的干扰,失去指示意义;消油剂加剧了某些多环芳烃及其烷基化系列生物标志化合物的风化作用,使与其相关的生物标志化合物比值(C2-D/C2-P、C3-D/C3-P、ΣP/ΣD、2-MP/1-MP、4-MD/1-MD)失去指示意义;绝大部分甾、萜烷类生物标志化合物的抗风化能力较强,相关比值仍具有较好的指示意义.     

活性污泥过程数学模型进展

介绍了活性污泥过程模型ASM1，ASM2及ASM3的建模方法，并分析了各模型的微生物学基础。