北京市典型重污染过程中PM2.5载带水溶性无机离子污染特征分析

为研究北京地区冬季PM_(2.5)载带的水溶性无机离子组分污染特征,2013年1月在中国环境科学研究院内采用在线离子色谱(URG-9000B,AIM-IC)对PM_(2.5)中水溶性无机离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、NH_4~+、Na~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+))进行监测与分析。结果表明,采样期间总水溶性无机离子(TWSI)浓度为61.0μg/m~3,其中二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(SNA)占比达72.3%,在PM_(2.5)中占比为40.29%,表明北京市PM_(2.5)二次污染严重。重污染天[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]表明,固定源污染较移动源更为显著。三元相图表明,在空气质量为优的情况下,NH_4~+(在SNA中占比为30.3%~65.5%,下同)主要以NH_4NO_3的形式存在,较少比例以(NH_4)_2SO_4存在;严重污染时,NH_4~+(47.3%~77.9%)主要以(NH_4)_2SO_4形式存在,其次以NH_4NO_3的形式存在,其余的NH_4~+以NH_4Cl的形式存在。[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]日变化表明,早、晚机动车高峰影响北京重污染发生。     

重庆市主城区大气水溶性离子在线观测分析

2015年12月—2016年3月期间,利用在线气体与气溶胶成分监测仪(IGAC)在重庆市大气超级站开展连续观测分析,并捕捉到2次持续时间较长的空气重污染过程。对PM_(2.5)中9种水溶性离子及5种气态前体物的观测结果分析表明:NO_3~-、NH_4~+和SO_4~(2-)是重庆市主城区PM_(2.5)中主要的水溶性离子成分,其浓度均表现出明显的日变化特征,主要以(NH4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在。NH_3和SO_2是最主要的气态污染物。2次重污染过程的水溶性离子组分有明显差异,细颗粒物累积型污染的NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-浓度高,二次转化十分明显;春节期间烟花爆竹集中燃放,Cl~-、K~+浓度高,主要属于一次排放;污染期间主要离子组分的同源性特征显著。     

合肥市冬季PM_(2.5)中水溶性离子化学特征分析

基于2021年12月1日-2022年2月28日合肥市细颗粒物(PM_(2.5))及其水溶性离子连续观测数据,分析了合肥市冬季PM_(2.5)中水溶性离子化学特征以及不同污染程度下水溶性离子化学特征。结果表明:采样期间合肥市PM_(2.5)污染较重,不同污染程度下PM_(2.5)浓度差异较大,中度及以上污染天的ρ(PM_(2.5))平均值分别是清洁天和轻度污染天的2.8和1.3倍。二次水溶性无机离子[硝酸根离子(NO_(3)^(-))、铵根离子(NH+4)和硫酸根离子(SO_(2)-4),简称SNA]是合肥市PM_(2.5)的重要组成部分,随着污染程度的加重,PM_(2.5)二次生成比例随之下降。NH+4是合肥市水溶性离子中中和能力最强的离子,易与NO_(3)^(-)和SO_(2)-4结合分别形成NH_(4)NO_(3)和(NH_(4))_(2)SO_(4)。合肥市SO_(2)和NO_(2)均易发生二次转化,且SO_(2)较NO_(2)更容易发生二次转化。钙离子(Ca^(2+))和镁离子(Mg^(2+))相关性较高,说明合肥市PM_(2.5)可能受扬尘影响较大;钾离子(K^(+))是生物质燃烧的指示离子,氯离子(Cl^(-))与K^(+)相关性较好,说明合肥市PM_(2.5)组分中的Cl^(-)和K^(+)主要来自生物质燃烧。PM_(2.5)中水溶性离子受降水和温度影响较大。     

衡阳城区冬季PM2.5中水溶性离子污染特征

为探究衡阳冬季PM_(2.5)和水溶性离子污染特征及其来源,于2019年1月在衡阳市城区采集大气PM_(2.5)样品,使用重量法和离子色谱法测得PM_(2.5)和水溶性离子组分质量浓度,并分析其浓度特征、酸碱度和来源等问题。结果表明:采样期间衡阳大气PM_(2.5)平均质量浓度为94.25μg/m~3,总水溶性离子质量浓度为52.94μg/m~3,占PM_(2.5)总质量浓度的56.43%;阴阳离子当量之比为1.12,PM_(2.5)呈酸性,其中SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)占总水溶性离子质量浓度的95.06%。污染期间二次转化明显,SNA主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。源解析发现大气PM_(2.5)受化石燃料和生物质燃烧、垃圾焚烧、建筑扬尘、气态前体物二次转化、外来输送等多重因素影响,其中机动车尾气排放的NO_x在大气中二次转化形成的硝酸盐是衡阳重污染的最主要原因。     

武汉市春季大气PM2.5中水溶性离子特征

运用大气PM_(2.5)水溶性组分及其气态前体物在线监测系统(GAC-IC)于2017年3月5—12日对武汉市大气PM_(2.5)中水溶性组分进行了在线监测,分析了PM_(2.5)中主要水溶性离子的化学特征和作用机制。结果表明:实验期间武汉市大气PM_(2.5)中水溶性组分与气态前体物间存在明显的二次转化过程,二次反应是PM_(2.5)的重要来源。监测期间,PM_(2.5)中NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+的平均质量浓度分别为24.3、16.9、15.0μg/m~3,是PM_(2.5)中重要的水溶性无机离子,占PM_(2.5)质量浓度的40%~70%。硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别为0.52和0.27,表现出较为明显的二次污染特征。通过相关性分析发现:监测点位周边大气PM_(2.5)中NH_4~+与NO_3~-、SO_4~(2-)有良好的相关性,且表现为富氨状态,大气中铵能较好地中和SO_4~(2-)和NO_3~-。     

冬季南京城区气溶胶化学组分和吸湿性观测

大气气溶胶的吸湿特性改变了颗粒物的粒径、光学性质、云凝结核活性,进而对大气能见度、地面辐射强迫和人体健康产生重要影响。针对长三角腹地城市南京重污染天气频发现象,笔者使用吸湿串联电迁移差分分析仪(H-TDMA)结合在线气体组分及气溶胶监测系统(MARGA)和相关气象数据对冬季南京城区气溶胶吸湿增长特性进行外场观测研究。结果表明:灰霾期间SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的质量浓度分别为(17.57±9.07)(26.16±11.39)(13.61±6.68)μg/m~3,非灰霾期间为(9.62±3.58)(12.12±7.51)(5.78±3.59)μg/m~3,前者是后者的2倍。水溶性组分质量浓度大小依次为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-K~+Ca~(2+)Na~+Mg~(2+)。其中NO_3~-的贡献最大,占PM_(2.5)的29%,其次是SO_4~(2-)占14%,NH_4~+占8%。其他水溶性组分(Cl~-、K~+、Ca~(2+)、Na~+、Mg~(2+))约占PM_(2.5)的5.9%。SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的质量浓度没有明显日变化且保持在较高水平。观测期间气溶胶的不同粒径段粒子吸湿增长因子概率密度分布(GF-PDF)均呈双峰,随粒径增大,强吸湿组粒子的吸湿性增大,而弱吸湿组的吸湿性减弱。其中,40 nm粒径段粒子强、弱吸湿增长因子分别为1.335±0.03和1.054±0.008,80 nm粒径段为1.348±0.03和1.053±0.011,40 nm较80 nm粒径段的粒子弱吸湿峰更为明显。灰霾期间粒子的吸湿增长因子分别为1.307±0.08和1.413±0.07,非灰霾期间为1.230±0.03和1.300±0.03。冷锋过境时气溶胶弱吸湿组谱分布没有明显的变化,强吸湿组谱分布明显向弱吸湿方向偏移,吸湿性减弱。灰霾期间和整个观测期间PM_(2.5)的平均质量浓度分别为(87.56±25.87)(69.31±28.75)μg/m~3,灰霾期间主要的二次气溶胶质量浓度占PM_(2.5)的66%,而粒子的平均吸湿增长因子从1.325±0.03降低到1.301±0.07。特殊时段春节期间弱吸湿组粒子的吸湿性增大,而强吸湿组粒子的吸湿性减弱。其中110 nm粒径段粒子强吸湿组吸湿增长因子明显下降,SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的质量浓度也发生明显下降,吸湿增长因子和水溶性化学组分的变化呈良好一致性。     

连云港春季PM2.5中主要水溶性无机离子污染特征及来源解析

于2017年3月1日—5月31日监测分析了连云港市大气PM_(2.5)中主要水溶性无机离子质量浓度的日变化规律,以及与气象因子、PM10、PM_(2.5)相关性。结果表明,水溶性无机离子质量浓度与环境空气中NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2. 5)显著相关,与气温、风速、能见度等呈负相关;日变化呈明显单峰型,峰值出现在08:00左右;水溶性无机离子季度均值为27. 2μg/m~3,占ρ(PM_(2.5))平均50%左右,ρ(NO_3~-)、ρ(SO_4~(2-))和ρ(NH_4~+)占ρ(水溶性无机离子)总85%以上;指出,SO_4~(2-)主要受远距离传输的影响,NO_3~-和NH_4~+主要受局地源的影响。     

“奎屯—独山子”区域秋冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子特征分析

通过手工采集"奎屯—独山子"区域中冬季PM_(2.5),对SO_4~(2-)、NO_3~-、NO_2~-、Cl~-、F~-、K~+、Ca~(2+)、Na~+、Mg~(2+)和NH_4~+等水溶性离子特征进行了研究,结果表明:"奎屯—独山子"区域冬季PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度分布为工业区与生活区较为相近,其中F~-、NH_4~+和K~+在2#生活区的浓度最大;NO_3~(2-)、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)在1#生活区的浓度最大;SO_4~(2-)在1#生活区和4#工业园区的浓度最大;Cl~-在3#工业园区的浓度最大。通过与北京同期数据相比,除SO_4~(2+)外,其余离子浓度与北京同期相当或低于北京同期值;"奎屯—独山子"区域冬季颗粒物整体呈酸性,生活区2#点酸性最弱,1#点最强,生活区和工业区无明显功能区分布特征;本次调查期间属于重污染天气,且本次污染期间固定源较之于移动源的贡献更显著。     

邢台市采暖季PM2.5中水溶性离子污染特征及来源分析

通过监测邢台市2017年11月15日—2018年3月15日采暖期间大气PM_(2.5)中水溶性离子,得到水溶性离子的污染特征,并结合主成分分析方法讨论不同离子的来源。结果表明,邢台市PM_(2.5)中水溶性离子主要由NO~-_3、SO_4~(2-)、NH~+_4组成,分别占总水溶性离子质量浓度的35.2%、25.7%、20.4%;SNA三元相图表明,NH~+_4、SO_4~(2-)、NO~-_3在PM_(2.5)中占比分别为10.6%～40.2%、20.5%～67.1%、26.4%～56.2%;主成分分析结果表明,PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源有二次气溶胶、燃煤、交通源、生物质燃烧和土壤尘。     

苏州市一次PM_(2.5)污染过程分析及其来源解析

利用TEOM1405F型PM_(2.5)测量仪、MARGA水溶性离子在线分析仪和激光雷达对苏州市2016年8月24日—9月6日PM_(2.5)、水溶性离子和气溶胶垂直分布进行了观测,结合气象数据分析了水溶性离子的变化规律及其主要来源。结果表明,观测期间PM_(2.5)平均值为43.4μg/m3,与2014和2015年同期相比下降了42.9%和40.3%。总水溶性无机离子平均值为24.18μg/m~3,约占ρ(PM_(2.5))55.7%,其中ρ(SO_4~(2-))、ρ(NH_4~+)和ρ(NO_3~-)分别占ρ(总离子)的46.0%、25.8%、21.0%。夜间边界层降低,大气垂直扩散条件较差,是造成ρ(PM_(2.5))及ρ(水溶性离子)显著升高的主要原因。ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))为0.056~1.939,平均值为0.432,表明固定源(燃煤源)仍然是PM_(2.5)的主要来源;PCA方法表明苏州水溶性离子的主要来源于二次污染和燃烧源、海盐和土壤源以及地面扬尘、建筑尘。     

近十年京杭运河苏州段底泥重金属生态风险分析

采用Hakonson生态风险指数法对京杭运河苏州段近十年来底泥重金属污染进行评价，对其空间分布和时间分布规律进行了分析。结果表明，京杭运河苏州段重金属为低生态风险等级，汞和镉为主要的生态风险因子，城区老运河段重金属生态风险指数最高。近十年来，京杭运河苏州段底泥重金属潜在生态风险指数呈下降趋势，重金属污染得到有效的控制。     

PCR技术对水中病原体的检测

水中有病毒、细菌、原生动物、蠕虫等多种病原体。常规的检测方法是用大肠菌作为病原体的指示生物,但是大肠菌的生存特性与病毒、原生动物差异较大,难以指示病毒、原生动物的存在与否。对每一种病原体单独进行检测,费时、费力。由于PCR技术具有快速、灵敏、特异的特点,使得它对于水中病原体的检测具有较高的应用价值。     

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。     

Variations in the level of some trace elements in hair of participants in the Italian expeditions in Antarctica

As a part the Italian National Programme of Research in Antarctica (PNRA) a monitoring study has been undertaken to quantify the concentrations of some selected trace elements in human hair of participants in the Antarctic expeditions. Such concentrations may vary as a consequence of the extreme environmental conditions and changes in lifestyle experienced by participants in the expeditions, as some evidence in previous investigations seems to suggest. The present study regards samples collected on the occasion of the 2002-2003 expedition to the Italian Base of Terra Nova Bay (now Mario Zucchelli Base), i.e., just before the expedition and about one month later. Seven essential elements were taken into account, namely, Ca, Cu, Cr, Fe, Mg, Mn and Mo. Determinations were performed by Inductively Coupled Plasma Atomic Emission Spectrometry (ICP-AES) and Dynamic Reaction Cell Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry (DRC-ICP-MS). Data obtained were statistically treated by using the non-parametric Friedman test. The concentrations of Ca, Cu and Mg were found to decrease (P < 0.05). The stress caused by the severe environmental conditions might well play a role in the observed decrease.     

Variations in the physicochemical characteristics of the Buffalo River in the Eastern Cape Province of South Africa

The physicochemical characteristics of the Buffalo River in the Eastern Cape Province of South Africa were evaluated using standard methods. The assessment was carried out with total of 72 water samples collected from six sites over a 12-month period, from August 2010 to July 2011. Water temperature ranged from 11 to 28 °C, while pH varied from 6.6 to 10.7 and turbidity from 1.7 to 133 NTU. Electrical conductivity, total dissolved solids (TDS) and salinity showed drastic variations (42.3–46,693 μS/cm, 20.3–23,350 mg/l and 0.02–33.8 PSU, respectively) and the significantly (P?<?0.05) higher mean values of these parameters recorded at Parkside reflect the influence of seawater at the Buffalo River estuary. The concentrations of other parameters ranged as follows: chloride (3.7–168 mg/l), DO (6.9–11.1), BOD (0.6–9.4), COD (3.7–45.9), nitrite–nitrogen (0.02–0.21), nitrate–nitrogen (1–4.47) and orthophosphate (0.01–1.72). There was a significant positive correlation between water temperature and DO (r?=?0.200; P?<?0.01). Significant (P?<?0.01) positive correlations also existed between TDS and salinity (r?=?0.921), COD and each of salinity (r?=?0.398), TDS (r?=?0.375) and chloride (r?=?0.330), nitrate and phosphate (r?=?0.323) and BOD and turbidity (r?=?0.290). Significant (p?<?0.01) inverse relationships existed between DO and each of phosphate (r?=??0.295) and nitrate (r?=??0.168). We conclude that the Buffalo River water quality deteriorated in the plains, compared with the upper reaches. Urgent measures are needed to safeguard the river in view of the potential health concerns as many households rely solely on the untreated river water.     

土壤中石油类有机污染物检测方法研究进展

在系统地归纳总结了国内外研究者所采用的各种分析方法基础上,指出了现有实验分析中存在的问题及发展趋势。主张尽量使用和开发仪器分析检测方法,并建议尽快规范土壤中石油类有机污染物的定性定量分析方法,尽早解决目前常用分析方法中存在的各种问题,为土壤石油污染防治提供有效保障。     

全程加热采样管和半程加热采样管对超净排放污染源颗粒物监测结果的影响

根据《煤电节能减排升级与改造行动计划》以及《国家环境保护"十三五"规划纲要》,我国燃煤电厂污染物排放浓度应达到现行燃气锅炉标准,现行颗粒物监测仪器需要进行更新。现在市面上有2种污染源颗粒物采样管可对改造后电厂进行颗粒物采样监测,采用平行实验法对这2种采样管所采集的颗粒物质量结果进行分析,同时使用验证实验分析2种采样管颗粒物采集质量结果产生差异的原因,并对如何提升燃煤电厂颗粒物监测的准确性提出建议。     

Participation of the Czech Agricultural and Food Inspection in the program monitoring of contaminants in the food chain

Regional branches of the Czech Agricultural and Food Inspection participated in the data collection of contaminant agents in processed food and plant raw materials. The project was managed within the framework of the Governmental programme for environmental care in the Czech Republic. The data have been collected since 1984. PC data computering started in 1992 and was used to determine places of occurrence in map form.     

Heavy metals in the SPM of air in the environment surrounding a ferro-alloy industrial plant in India

Prices for ferro-alloys have hardened due to the closure of plants in developed countries on account of increasingly stringent pollution control legislation, resulting in a higher cost of production. A ferro-alloy industry with a capacity of 80000 MT per annum was selected to study the nature of pollution. Because of the objectionable nature of polluting air in and around the plant it was located in a rural area where there was no other industry. The area was agriculturally active and there was no effective control system for this plant.The quality of ambient air around the plant site is discussed in this paper along with the meteorological conditions. The maximum concentration of suspended particulate matter (SPM) was 768 µg/NM³ downwind of the plant, minimum 184 µg/NM³, and the average was more than 446 µg/NM³. The presence of heavy metals, viz. Fe, Mn, Cr and Pb, was also assessed. The concentration of Fe was 50 µg/NM³ downwind and 10 µg/NM³ upwind. The concentration of other metals followed a similar trend.