室内空气污染调查

为了解室内空气污染状况，广州市环境监测中心站对刚装修不久的10套私人居室和5家单位办公室的室内空气进行了监测。结果表明，甲醛、苯、NH3、NOx浓度超标，最高超标倍数分别为：甲醛22.0倍，苯3.01倍，NH3 2.58倍，NOx0.30倍。指出，这些污染物主要来源于装修材料和建筑材料，会对人体健康造成危害。提出，为防止室内空气污染，应从源头抓起，装修时尽量选用低毒或无毒的材料，装修后的居室或办公室要保持通风，以降低室内污染物浓度，进驻前请有关权威部门进行监测评估。另外可在室内摆放绿色植物，以吸附一些有毒化合物。     

无锡市地下水环境质量调查与评价

为了解无锡市地下水水质状况,于2010年10—12月对无锡地区145口地下水井进行采样分析。以地理信息系统为技术手段,对不同土地利用类型和地下水类型的水污染物监测结果进行综合评价。结果表明,无锡全市地下水达标率为45.52%,整体水质情况处于"较好"级别;NH3-N、Mn和Fe为无锡市地下水的主要污染物;无锡市农业和建设用地区域地下水的污染程度整体要高于水体和林地区域;承压层的地下水污染较为严重。提出,无锡市管理部门应根据地下水污染现状,对地下水资源进行动态监测(包括水量和水质监测),并采取强有力的保护与治理措施,以实现区域水资源的持续利用。     

绿地系统对径流污染物净化机理

采用城市绿地和降雨系统模拟装置，研究绿地系统对径流污染物的净化机理。研究表明，模拟绿地对径流污染物的削减和污染物总量的控制有较好作用。降雨0．5h内污染物质主要被0cm-15cm层土壤所吸附，2h后各层对有机质、氮磷的吸附能力基本相同。绿地系统对径流污染物中COD、NH4^＋ -N、NO3^- -N及TP去除率为37．6％～49．9％；降雨期间污染物的去除主要靠土壤和植物根系的截留、吸附和吸收作用，因此对土壤NH4^＋ -N、NO3^- -N及TP的吸附过程用Langmiur方程进行拟和，发现土壤对NH4^＋ -N及TP的吸附反应在常温下自发进行程度较强，对NO3^- -N的吸附反应在常温下较难进行。且降雨后微生物开始降解吸附于土壤颗粒表面和植物根系的污染物，降雨后第5d~8d，土壤中微生物数量达到最大值，说明雨后土壤中污染物的降解主要发生在降雨后第2d-8d内，且t4d～17d土壤污染物含量基本降到降雨前水平，土壤得到再生．     

北京地区冬季典型PM2.5重污染案例分析

对2013年1月10—14日发生的持续性PM2.5重污染过程从污染过程演变、气象条件影响、与气态污染物关系、区域污染背景、PM2.5浓度空间分布演变及其与地面风场的关系、PM2.5组分特征等多个方面进行全面的分析,较为完整地还原了该次重污染案例的形成原因以及主要影响因素。主要结论包括:该次重污染过程是稳定气象条件下导致的局地污染物积累,再叠加华北区域性污染的影响共同造成,其中10、12日北京地区PM2.5浓度的快速增长反映了周边污染传输的显著影响;逆温不但造成污染物难以扩散,且不同的逆温类型对PM2.5浓度水平有显著影响,同时还发现逆温的破坏导致近地面高浓度污染物向上扩散,造成百花山出现峰值高污染浓度现象;NO2与PM2.5浓度水平的高相关性反映交通污染二次转化对PM2.5浓度水平的影响,在较高湿度条件下,SO2浓度水平对湿度敏感且表现为负相关性;该次污染过程中OM、SO2-4、NO-3、NH+4等组分在PM2.5质量浓度中的占比超过70%,说明燃煤、机动车等仍是北京地区最主要的污染来源,同时SO2-4占比最高也说明区域污染传输对该次重污染的显著贡献。     

北京市大气颗粒物的浓度水平和离子物种的化学形态

用离子色谱法测定了 1 998年 1 1月至 1 999年 2月期间的 2 4个总悬浮颗粒物 (TSP)样品中 NH+ 4、NO- 3、SO2 - 4和Na+ 质量浓度。研究结果表明 ,北京市冬季大气颗粒物中离子物种的化学形态可以分为三种情况 :污染严重时 ,离子物种以 H2 SO4 、NH4 HSO4 、Na NO3为主要存在形态 ,气溶胶酸性强 ;污染轻时 ,离子物种以 (NH4 ) 2 SO4 、Na NO3为主要存在形态 ,气溶胶呈弱酸性 ;中等污染时 ,离子物种以 (NH4 ) 2 SO4 、NH4 HSO4 、Na NO3几种化学形态存在 ,气溶胶呈中等酸性     

关中东部地区农村生活源水污染物产排污系数测算

通过调查问卷与实地监测等手段，以陕西关中东部地区的4镇8村为例研究农村居民生活污水排放特点，并分析其影响因素及机理。结果表明：关中东部地区与陕西其他地区（陕南、陕北）相比，农村生活源水污染物排放量关中最高，陕南、陕北次之。SPSS相关性检测显示：河流水期、农耕规律、收入水平、文化程度及年龄结构等因素与TN、TP、NH3〖ＦＫ（W。*9〗〖CD*2〗〖ＦＫ）〗N污染物产排系数显著相关。     

基于SOM网络的山地城市径流污染影响因素研究

以万州区海绵城市建设试点为研究对象,采用自组织映射神经网络（SOM网络）,通过径流污染指标变量与影响因素变量的U〖CD*2〗矩阵识别降雨径流污染的主要影响因素及其相关性,并利用构建的场次降雨污染物平均浓度（EMC）预测模型分析确定各因素的影响强度。结果表明,有限的监测数据难以识别径流污染的显著影响因素,而采用SOM组分面（矩阵）可直观地半定量解译各污染物间的相关关系,与Pearson定量相关性分析结果吻合。SOM网络可有效识别径流污染物的主要影响因素,其中SS、COD和TP污染物主要受降雨量和径流系数影响,NO-3-N和NH3-N受降雨量和降雨历时影响,而TN则主要受径流系数驱动影响。     

淮河流域江苏平原区浅层地下水污染分析

以淮河流域江苏平原区浅层地下水为研究对象，通过对当地影响较大的污染源调查采样，分析了该地区所采602组水样的无机和有机污染状况。研究表明，区内浅层地下水无机污染较严重，基本形成面状污染，地下水超标率高达83．4％，超标率最高为碘化物。有机污染物检出率34．2％，主要包括二氯甲烷、萘和1，2-二氯乙烷等，以点状分布为主。在此基础上阐述了大气降水、污水灌溉、农业施肥以及地下水开采等人类活动对浅层地下水的影响和污染状况。     

利用微生物指标监测大气污染

报道了利用需氧菌、溶血性链球菌、绿脓干菌及真菌等微生物指标测定大气污染的结果.经统计学分析,需氧菌类浓度与有害的大气污染物TSP与SO_2有正相关性.在此基础上监测了南京地区不同功能区的大气污染,对其环境质量作出空气清洁度评价,评价结果显示出该城市地区不同生态环境条件,不同功能的大气采样点,存在着不同程序的污染,市区50%为清洁空气,50%已受到了不同程度的污染,其中有10%已被严重污染;郊区以清洁空气为主,占88.4%.     

乌鲁木齐市采暖季空气质量变化趋势分析

为了定量评价乌鲁木齐市采暖季空气污染近五年的治理成效，给环境治理决策提供科学依据，运用回归分析方法，对乌鲁木齐市采暖季空气质量的浓度、级别和变化规律进行回归分析。分析结果表明，PM10、SO2、NO2三项污染物的浓度都有所下降，空气质量级别的污染天数呈现明显的月变化规律。乌鲁木齐市采暖季空气的重污染状况有所遏制，但SO2污染凸现，在下一步的治理工作中，加强尘污染治理的同时要加大对SO2的治理力度。     

Development of an integrated sensor to measure odors

Odorous air samples collected from several sources were presented to an olfactometer, an electronic nose, a hydrogen sulfide (H(2)S) detector and an ammonia (NH(3)) detector. The olfactometry measurements were used as the expected values while measurements from the other instrumentation values became input variables. Five hypotheses were established to relate the input variables and the expected values. Both linear regression and artificial neural network analyses were used to test the hypotheses. Principal component analysis was utilized to reduce the dimensionality of the electronic nose measurements from 33 to 3 without significant loss of information. The electronic nose or the H(2)S detector can individually predict odor concentration measurements with similar accuracy (R (2) = 0.46 and 0.50, respectively). Although the NH(3) detector alone has a very poor relationship with odor concentration measurements, combining the H(2)S and NH(3) detectors can predict odor concentrations more accurately (R (2) = 0.58) than either individual instrument. Data from the integration of the electronic nose, H(2)S, and NH(3) detectors produce the best prediction of odor concentrations (R (2) = 0.75). With this accuracy, odor concentration measurements can be confidently represented by integrating an electronic nose, and H(2)S and NH(3) detectors.     

Development of the microbial communities in lake donghu in relation to water quality

There is increasing recognition that protozoa is very useful in monitoring and evaluating water ecological healthy and quality. In order to study the relationship between structure and function of protozoan communities and water qualities, six sampling stations were set on Lake Donghu, a hypereutrophic subtropical Chinese lake. Microbial communities and protists sampling from the six stations was conducted by PFU (Polyurethane foam unit) method. Species number (S), diversity index (DI), percentage of phytomastigophra, community pollution value (CPV), community similarity and heterophy index (HI) were mensurated. The measured indicators of water quality included total phosphorus (TP), dissolved oxygen (DO), Chemical oxygen demand (COD), NH(4)(+), NO(2)(-) and NO(3)(-). Every month water samples from stations I, II, III, IV were chemically analyzed for a whole year, Among the chemically analyzed stations, station I was the most heavily polluted, station II was the next, stations III and IV had similar pollution degrees. The variable tendencies of COD, TP, NH(3), NO(2)(-), NO(3)(-), and DO during the year was approximately coincident among the six stations. Analysis from the community parameters showed that the pollution of station 0 was much more serious than others, and station V was the most slight. Of the community parameters, CPV and HI were sensitive in reflecting the variables of the water quality. Community similarity index was also sensitive in dividing water qualities and the water quality status of different stations could be correctly classified by the cluster analysis. DI could reflect the tendency of water quality gradient, species number and percentage of Phytomastigophora was not obvious in indicating the water quality gradient.     

水和废水中总氮的现场快速分析方法研究

在现行水中总氮分析方法的基础上，利用便携式分光光度计和密封消解管，实验了过硫酸钾氧化、硫酸联氨还原、重氮－偶联反应的最佳条件，讨论了碱性过硫酸钾溶液用量及硫酸联氨溶液用量对分析结果的影响，从而建立了水体总氮的碱性过硫酸盐消解－分光光度分析方法，该方法可在现场简便快速地测定水和废水中的总氮。     

Atmospheric aerosol concentration level and chemical characteristics of water-soluble ionic species in wintertime in Beijing,China

Total suspended particulate (TSP) samples were collected during wintertime from November 24, 1998 to February 12, 1999 in Beijing. Ionic species including Cl-, NO3(-), SO4(2-), Na+, NH4(+), K+, Mg2+ and Ca2+ were determined by Ion Chromatography (IC). The sum average concentration of all the determined ions accounted for 18.9% of the TSP concentration, and SO4(2-) appeared the dominant ion with an average concentration of 30.84 microg m(-3); the sum mass concentration of SO4(2-), NO3(-), Ca2+ and NH4(+) accounted for about 83.2% of all the eight ions measured. The study indicated that the chemical form of sulfate and ammonium varies with TSP concentration levels. During heavy pollution periods, the average TSP concentration was 0.66 mg m(-3), and the NH4(+)/SO4(2-) molar ratio was low (0.58). It indicated that sulfate may present as CaSO4 and (NH4)2SO4 x CaSO4 x 2H2O. When TSP concentration (average 0.186 mg m(-3)) was relatively low, the NH4(+)/SO4(2-) molar ratio was 1.94, close to the theoretical ratio of 2 of (NH4)2SO4. Under this condition (NH4)2SO4 is expected to exist as the major form of sulfate. When the TSP concentration level was medium (average 0.35 mg m(-3)), the NH4+/SO4(2-) molar ratio appeared an average value (1.27), (NH4)2SO4, (NH4)2SO4 x CaSO4 x 2H2O and CaSO4 are expected to be present in those aerosol particles. Meteorological conditions including wind speed and wind direction were related to the TSP concentration level.     

南通市冬季PM2.5中水溶性离子污染特征

根据南通市2016和2017年冬季大气多参数站自动监测PM2.5数据和在线离子色谱分析仪Marga监测的PM2.5中水溶性离子数据,分析了南通市冬季PM2.5中水溶性离子污染特征。结果表明,南通市2016和2017年冬季,ρ(PM2.5)分别为58和54μg/m 3,均高出其年均值(14μg/m^3);ρ(水溶性离子)总占ρ(PM2.5)百分比分别为74.5%和74.3%;二次离子ρ(NO3^-、SO4^2-和NH4^+)占ρ(PM2.5)百分比分别为66.8%和66.6%;各水溶性离子占比大小依次为:NO3^-、SO4^2-、NH4^+、Cl^-、K^+、Na^+、Ca^2+、Mg^2+。对ρ(NO3^-)/ρ(SO 4^2-)分析表明,移动源已经成为南通市冬季的主要污染源,且呈逐年增强趋势。对氯氧化率和硫氧化率的分析表明,南通市冬季存在较明显的二次污染,SO2的转化程度大于NO2。除Na^+和Mg^2+外,其他离子与PM2.5均呈显著相关性,NO3^-、SO4^2-与NH4^+之间的相关系数最高,Cl^-与除Na^+外的所有阳离子均呈显著相关性。     

Temporal and spatial variations of the quality of ambient air in the Kingdom of Bahrain during 2007

The main objective of the present investigation is to study the temporal and spatial variations of the quality of ambient air in the Kingdom of Bahrain. The non-parametric Kruskal-Wallis (KW) test showed significant spatial variations and interactions of spatial-temporal among five mobile monitoring stations for 11 air pollutants. The Mann Whitney (MW) test demonstrated the seasonality of spring over winter for the PM(10), PM(2.5), NO(2), CO and p-xylene, the seasonality of winter over spring for O(3), and no significant seasonal variation for NH(3), benzene, SO(2), toluene and H(2)S. It is concluded that emissions from automobile exhaust, industrial and developmental projects are responsible for the spatial air pollution, and that air temperature is the controlling factor for the seasonal variations.     

太湖主要入湖河流排污控制量研究

利用2006—2008年的监测数据对太湖主要入湖河流的水环境状况进行了分析,通过对研究区工业污染源、农业污染源和城镇生活污水排污的分布以及入河情况的调查,对各种污染源的入河量进行了计算,根据确定的水质目标,分别计算出主要入湖河流以及区域水系的水环境容量和排污控制量。结果表明:15条主要入湖河流超标现象显著,近3a来污染程度有所波动,N、P污染最为严重。研究区内污染物入河量较大,未接管的生活源污染物入河量所占比重最大,各类污染物均在50%～60%之间;张家港市的污染物入河量最大,各类污染物所占比重达总入河量的18%～20%。研究区内河网密布,水环境容量分布不均匀,望虞河、直湖港、武进港等7条河流水环境容量较大,张家港市区域水环境容量较大。为保证水质达标,研究区内近期共须削减CODCr66554.38t/a、NH4-N8105.71t/a、TP1324.42t/a;远期共须削减CODCr96719.08t/a、NH4-N11541.45t/a、TP1788.71t/a。     

合肥市环巢湖地区种植业面源污染监测与评价

通过2016-2018年在合肥市环巢湖5个县区主要农田周边沟渠中采集水样,监测农田氮磷流失浓度,并评价该区域种植业面源污染状况。结果表明,这3年该区域种植业TN、TP流失的平均质量浓度分别为3.48 mg/L、0.602 mg/L,均高于地表水Ⅴ类水质标准。2016年与2017年TN、TP浓度差异不大,2018年较前两年TN浓度有所提高,TP浓度相比显著降低。巢湖市农田沟渠水中TP浓度高于其他县区,TN浓度相对较低;NO-3 N浓度庐江县高于其他县区;NH 3 N地区间几乎没有差异。TP和NH 3 N浓度均为秋季高于夏季,TN和NO-3 N浓度均为夏季高于秋季。     

燃煤工业城市大气细颗粒物中水溶性无机离子的季节变化特征及来源解析——以邯郸市为例

为探究典型燃煤工业城市邯郸市的大气细颗粒物(PM2.5)污染水平及水溶性无机离子特征,于2016年1—12月采集了当地大气PM2.5样品,然后利用离子色谱法测得水溶性无机离子的组分,分析了不同季节水溶性无机离子随PM2.5的浓度变化特征。通过对PM2.5中的阴离子、阳离子进行分析发现,SO4^2-、NO3^-和NH4^+在春夏秋冬四季均为PM2.5中的主要离子成分,SO4^2-、NO3^-和NH4^+的浓度之和在春夏秋冬四季占各季节总的水溶性无机离子浓度的百分比分别为84.6%、77.4%、89.9%、62.5%。其中,在春季和冬季含量最高的3种离子分别是NO3^-、SO4^2-和NH4^+,夏季含量最高的3种离子分别是SO4^2-、NH4^+和NO3^-,而秋季含量最高的3种离子分别是NH4^+、SO4^2-和NO3^-。相关性分析发现,2016年春季、夏季和秋季PM2.5为酸性,冬季为碱性。SO4^2-、NO3^-、NH4^+浓度分析表明,冬季PM2.5中的一次建筑扬尘排放较多。通过主成分分析法得出,PM2.5中水溶性无机离子主要来源于二次转化和生物质燃烧。