水中痕量有机污染物的新型POCIS采样技术研究

极性有机物一体化采样器（POCIS）是一种富集检测水体中极性有机化合物的被动采样技术,能够比较客观地反映某段时间内水体中污染物的时间加权平均浓度。该研究利用多壁碳纳米管（MWCNT）作为POCIS采样器的吸附材料,探讨了不同水环境条件下MWCNT-POCIS采样器对6种典型抗生素采样速率（RS）的影响。结果表明：水流流速是影响RS的主要因素,盐度和溶解性有机质对RS影响不显著。将MWCNT-POCIS采样器应用于水体中抗生素浓度的监测,并与传统的主动采样方法进行对比,发现MWCNTPOCIS采样器测定的抗生素浓度与主动采样测定的浓度基本一致。     

POCIS采样技术应用于九龙江流域水环境中雌激素的检测

极性有机物一体化采样器(POCIS)作为富集水体中有机物的新型采样技术,可以反映目标物在被测水体中的时间权重浓度,因此在环境监测中是对主动采样方式的重要补充.本研究采用POCIS进行了4种固醇类雌激素化合物(雌酮、雌二醇、雌三醇及雌炔醇)的富集动力学,以及温度和目标物浓度对POCIS富集雌激素影响的实验室模拟研究.结果表明,POCIS对目标化合物的富集放置时间7 d内呈现显著的线性关系(r2≥0.988 1,P<0.001).温度对目标物在POCIS上富集的影响比较显著(RSD>12%),随着温度的升高,目标化合物在POCIS上的采样速率减小.而目标物浓度对POCIS富集没有显著的影响(RSD<5%).将所建立的POCIS采样装置应用于九龙江流域的现场环境中,发现利用POCIS估算出的目标物时间权重浓度与主动采样测定的浓度具有显著的相关性(r2=0.720 9,P<0.001),验证了POCIS在实际环境中的可应用性.     

基于极性有机化合物整合采样器的水环境有机污染物测定

作为一种被动采样技术,极性有机化合物整合采样器（polar organic chemical integrative sampler,POCIS）具有安全、易使用、可进行低浓度监测、高回收率和抗生物污染等优点,由于POCIS可以测定极性有机化学物质的时间加权平均（time-weighted average,TWA）浓度,能够更为全面地反映污染物的长期影响。近年来POCIS已被广泛应用于水环境中农药、药品、内分泌干扰物等有机污染物的分离和富集,以及新兴痕量有机污染物的环境行为和生态风险的评价。介绍了POCIS的结构、原理和校准方法,综述了该装置在水环境中不同类型有机污染物监测中的应用,结合装置特点和实际应用,提出了POCIS在实际环境中需要解决的问题和后续进一步改进的方向。     

浙江省大气颗粒物PM2.5中全氟化合物污染特征分析及健康风险评估

全氟化合物作为"典型新型污染物",近年来受到环境工作者的广泛关注.采用加速溶剂萃取仪,以2∶1的二氯甲烷∶丙酮混合溶剂萃取和超高效液相色谱-三重四级杆串联质谱（UPLC-MS/MS）分析采集到的浙江省大气颗粒物PM_2.5样品中全氟化合物的浓度,研究PM_2.5中全氟化合物的污染特征.结果表明,12种全氟化合物■日均总浓度在131.63～578.53 pg·m^-3,冬季污染水平略高于秋季.全氟磺酸类化合物的浓度远低于全氟羧酸类化合物;磺酸类中全氟辛烷磺酸（PFOS）污染最严重,平均在12.90 pg·m^-3;羧酸类化合物浓度大小为:全氟辛酸（PFOA）>全氟己酸（PFHxA）>全氟庚酸（PFHpA）,长链PFCs的检出率远低于短链PFCs.利用HYSPILT-4模型计算采样点QZ气团输送轨迹并聚类,发现该采样点后向轨迹时间差异较大,气团来源影响浓度大小;前向轨迹证实PFCs可随大气短时间内发生远距离传输.全氟十一烷酸（PFUdA）与全氟十四烷酸（PFTeDA）的相关系数达到了0.68,全氟己...     

污水处理厂中全氟化合物的污染研究

为研究全氟化合物在污水厂中的去除效率和环境行为,对泰安市2座污水处理厂进出水中不同链长的全氟磺酸和全氟羧酸的存在与分布进行了采样调查,并分析了全氟辛烷磺酸(PFOS)和全氟辛烷羧酸(PFOA)在采用曝气-A2O工艺的污水处理厂各单位中的浓度变化情况.研究发现,上述污水厂进出水中全氟化合物的污染程度较轻,其中,PFOA、...     

DOM对被动采样技术的影响与应用

主要研究了不同浓度的天然溶解性有机物(DOM)对单片膜被动采样技术的影响.结果表明,DOM的存在会影响膜吸附有机污染物的能力:当lg KOW为3~5时,DOM对膜吸附有机物的影响较小;当lg KOW5.5时,DOM会显著增强膜的吸附能力.同时,通过低密度聚乙烯膜(LDPE)被动采样技术对太子河流域3个表层沉积物的孔隙水进行多环芳烃类(PAHs)和邻苯二甲酸酯类(PAEs)监测.结果表明,所选取的几种目标污染物在各监测点均有不同程度的检出.最后,利用商值法对太子河流域的PAHs和PAEs进行生态风险评价.结果表明,荧蒽超过水生生态基准值,其生态风险较大.     

污染场地土壤气中VOCs定量被动采样技术研究及应用

污染场地中土壤气样品的采集是蒸气入侵风险评估的关键,目前最常用的主动土壤气采集技术包括真空苏玛罐和泵吸附管,其操作繁琐、成本高、易受多种因素影响、只能采集短时间的浓度.土壤气定量被动采样技术是一种新兴的采样技术,很好地克服了主动式采样存在的不足,是目前污染场地中土壤气调查的研究热点.通过总结现有研究,就定量被动采样技术的理论、被动采样器吸附剂和外壳材料的选择、被动采样器吸附速率的研究及定量被动采样在污染场地中的应用进行论述.综合研究发现,只要严格控制吸附速率,被动采样能够提供准确的定量土壤气浓度测量;采样器结构的设计、外壳材料的选择能够有效控制吸附速率;吸附速率受环境因素和土壤性质的影响,场地校正是获得准确结果的有效途径.我国在土壤气采样领域的研究刚刚起步,建议:加大高效、广谱型或混合型吸附材料及相应测试方法和设备的研发;加强吸附速率的影响因子及场地校准方法的研究;加强土壤钻孔内土壤气的补给速率的模型和场地实测研究;增加不同种采样器的现场应用比较研究;进行适合我国国情的技术标准的研究与制订.      

基于CMAQ与前馈神经网络的区域大气污染物浓度快速响应模型

建立大气污染可控源排放-复合污染水平的函数关系,实现给定排放情景下环境污染物浓度的实时响应,是大气污染物浓度预测与减排效果评估等的重要技术前提.本研究对污染物浓度影响因子变化空间进行拉丁超立方采样,使用CMAQ区域多尺度空气质量模型的预测值作为输入数据,通过前馈神经网络模型构建基于统计机器学习的长三角区域污染物浓度快速响应模型.结果表明经过模型结构选择与参数调整,基于前馈神经网络的快速响应模型能够快速准确还原出不同减排情景下长三角区域PM_(2.5)浓度的预测值.外部验证情景下相关系数CORR达到0.999以上,MB与ME均值达到了-0.046μg·m~(-3)和0.6162μg·m~(-3),实现了比RSM更加快速与准确的预测,不同时段与不同污染物浓度的准确预测则验证了其普适性.     

典型旅游城市河流水体及污水厂出水中全氟烷基酸类化合物的空间分布及其前体物的转化

全氟烷基酸类化合物(perfluoroalkyl Acids,PFAAs)在各环境介质中被普遍检出,对生态环境和人体健康具有潜在风险.为探明旅游型城市不同水体PFAAs污染特征及其前体物对污染的贡献,以典型旅游型城市——日照市为例,基于超高效液相色谱-串联质谱,结合WAX固相萃取及羟基自由基氧化等方法,系统分析了日照市主要河流水体和污水厂出水中15种PFAAs及其3种前体物的含量水平和空间分布特征,探讨PFAAs前体物的转化潜力及其对污染的贡献.结果表明,在上述水体中15种PFAAs普遍被检出,前体物中只有全氟辛基磺酰胺(perfluorooctane sulfoneamide,FOSA)被检出;在河流水体和污水厂出水中总质量浓度(ΣPFAAs)分别为3. 79~45. 58 ng·L~(-1)和54. 04~105. 64 ng·L~(-1),其中质量浓度较高的污染物是全氟辛烷磺酸(perfluorooctanesulfonic acid,PFOS)、全氟己烷磺酸(perfluorohexanesulfonic acid,PFHx S)、全氟辛酸(perfluorooctanoic acid,PFOA)和全氟壬酸(perfluorononanoic acid,PFNA).河流水体ΣPFAAs明显低于污水厂出水,河流下游水体高于上游.运用羟基自由基氧化法对样品进行氧化处理后,所有样品PFAAs的质量浓度都明显升高;相对于河流水体,污水厂出水中碳原子数为4~12的全氟羧酸类化合物(perfluorinated carboxylic acids,PFCAs)浓度增加值(ΣΔPFCAC4~C12)更高,这可能是由于PFAAs前体物在污水处理过程中降解所致.研究成果可为旅游城市新型污染物环境污染防治提供数据支撑和技术借鉴.     

污染场地调查中离散采样的局限性分析

采样误差是污染场地调查不确定性的主要来源.对污染场地调查采样方法进行研究,是提升调查数据精度和风险管控决策水平的重要手段.该研究结合污染场地的调查目标、污染物在土壤中分布的空间异质性特征,重点对离散采样方法和增量采样方法的应用现状及局限性进行了分析阐述.结果表明:①采样目标的设定取决于决策尺度.基于地块尺度决策的采样目标是表征污染物的空间分布,基于网格尺度决策的采样目标是获取更小尺度决策单元内污染物的平均浓度水平;②利用离散点表征污染物空间分布时,由于本身空间自相关性不强,表征结果不确定性大;③通过采用大样本量、高覆盖率的增量采样方法,能增强样本的代表性,更加精确地表征污染物在决策单元内的平均浓度,弥补离散采样的不足.但增量采样在挥发性有机物场地、深层土壤调查等情景下存在局限性.因此,污染场地调查应充分考虑污染物分布的空间异质性特征、采样方法应用条件、决策尺度等因素,选择合适的采样方法才能有效提升污染场地风险管控决策的科学性.      

氮在高含沙水向人工浅水湖泊补水期间的变化规律

外来补给水源的水质和作为污染物载体的悬浮颗粒物对人工浅水湖泊的影响备受关注.在2012年4月23～25日东昌湖引黄河水补水期间,从入湖口到出湖口的纵断面5个监测点同步监测流量、泥沙和溶解态氮、颗粒态氮含量,并于23日和26日在整个湖区12个监测点采集水样和底泥样进行不同形态氮含量分析.结果表明,补水导致入湖口附近的流速、悬浮颗粒物含量有明显的上升和回落,但影响范围有限;氮素的空间分布沿入湖湖流方向呈现一定的浓度梯度,入湖口附近水体、悬浮颗粒物和底泥中各形态氮含量比其他湖区高;从入湖口到出湖口的纵断面,补水阶段各种形态氮含量变化幅度依次降低,补水后溶解态和颗粒态总氮含量有不同程度的增加,其中颗粒态总氮增幅较大,受黄河补水影响显著.本次黄河补水氮素以溶解态氮为主,溶解态总氮∶颗粒态总氮=7.3∶1,溶解态氮形态以硝氮为主,颗粒态氮形态以氨氮为主.氨氮受外源补水和悬浮颗粒物吸附沉降影响较大,补水阶段悬浮颗粒物含量与颗粒态氨氮、总氮的相关系数是0.868、0.876,而硝氮受其影响不大.东昌湖底泥氮主要以有机氮形式存在,其输入源是黄河水及泥沙颗粒.     

Air quality nearby road traffic tunnel portals： BTEX monitoring

A monitoring campaign of BTEX （benzene, toluene, ethylbenzene, o- m- and p-xylene） was carried out nearby two tunnel portals in the urban area of Naples with the aim to verify air quality in this kind of urban sites. Sampling was carried out using the active adsorption technique. Sampling time was 1 h. Ambient temperature and traffic flow measurements were carried out during each sampling operation. The results indicate that average benzene concentrations at both sites exceed the limit value of 10 μg/Nm^3 established by the European Community （EC） （Dir. 2000/69）. Concentration levels of other BTEX are relatively high as well. A correlation between BTEX concentration and two wheeler vehicle flow was observed.     

浑河-大辽河水系水体与沉积物中典型全氟化合物的污染水平及生态风险评价

采用超高效液相色谱串联质谱(UPLC-ESI-MS/MS)分析了水体和沉积物中全氟化合物(PFCs)浓度水平,结果表明,浑河-大辽河的干流水中,PFCs总浓度范围为1.80~13.0 ng·L-1,其中,PFHx A、PFHp A、PFOA、PFOS和PFDA是主要污染物;沈阳细河中PFCs的总浓度为27.0~50.0 ng·L-1,其主要污染物为PFPA、PFOA、PFOS和PFDA.在浑河-大辽河沉积物中,PFHx A是唯一的检出物,其含量为0.130~0.490 ng·g-1干重;除了PFHx A,PFOS也是细河中的主要污染物,其浓度水平分别为0.070~0.220 ng·g-1和0.180~0.830 ng·g-1干重.采用实测的水和沉积物中PFOA和PFOS的暴露浓度以及预测的无效应浓度(PNEC),运用商值法对浑河-大辽河干流及沈阳细河水体和沉积物中PFOA和PFOS的生态风险进行评价.结果表明水体和沉积物中PFOA和PFOS的浓度均未达到对生态环境具有风险的水平.     

厦门西溪河口沉积物活性磷的分布特征及迁移转化机制

为探索不同河口区域锰、铁和硫地球化学行为对活性磷分布的影响,选择厦门西溪河口,应用薄膜扩散梯度（DGT）采样技术,对沉积物DGT有效态磷（DGT-P）、锰、铁和硫进行原位和高分辨监测.结果表明,在垂向剖面中,DGT-P的分布与铁和硫的氧化还原转化以及沉积物活性磷背景值关系密切,磷的钝化/活化主要受控于铁氧化物对磷的氧化吸附和还原溶解,以及硫酸盐还原和硫化物积累引发的磷活化;沿采样点分布,DGT-P的浓度平均值差异大（0.075~0.80 mg ·L^-1）,与盐度无关,而是与氧化还原条件密切相关,即氧化带越深磷浓度平均值越低;模型模拟结果表明,表层沉积物对孔隙水磷的再补给能力与DGT-P浓度及氧化还原条件相关,即氧化环境不利于沉积物磷的解吸再补给,而还原环境中与铁和硫地球化学的耦合有利于维持高活性磷浓度以及磷的持续释放.     

红枫湖流域表层沉积物中全氟化合物的污染特征

PFCs(perfluorinated compounds, 全氟化合物)因具有持久性、生物富集效应和毒性而受到环境科学领域的普遍关注. 采用超高效液相色谱-串联质谱联用仪(UPLC-MS/MS)并结合固相萃取的方法,对贵阳市主要饮用水水源地——红枫湖主要入湖支流及湖区表层沉积物中10种PFCs的质量分数进行了检测,分析了其污染水平、空间分布及组成特征. 结果表明,各采样点w(∑PFCs)(10种PFCs的总质量分数)为0.27~1.65 ng/g,其中PFBA(全氟丁酸)、PFPeA(全氟戊酸)、PFOA(全氟辛酸)、PFBS(全氟丁烷磺酸)、PFOS(全氟辛烷磺酸)及PFHxA(全氟己酸)不仅检出率高,而且对各采样点w(∑PFCs)的贡献较大,是红枫湖表层沉积物中主要的PFCs;受湖区水文水动力条件及沉积物有机质的影响,北湖表层沉积物中w(∑PFCs)高于南湖,并且全湖w(∑PFCs)的最高值位于出湖口处,达到1.65 ng/g;红枫湖流域表层沉积物中的w(PFOA)和w(PFOS)分别为0.07~0.51和nd(未检出)~0.16 ng/g,与国内外其他流域相比处于较低水平;大气沉降可能是红枫湖流域PFCs的主要来源.      

北京市模拟给水管网管壁微生物膜群落分析

以北京市模拟给水管网管壁微生物膜为研究对象,采用HPC(异养菌平板计数)和PCR-SSCP(单链构象多态性)方法,分析模拟给水管网管壁微生物膜异养菌数目和微生物群落结构.结果表明,在相同流速条件下,镀锌钢管的管壁微生物数量约为PVC管的5倍.在相同材质的镀锌钢管内,死水区的HPC计数量约为0.6m·s-1,是流速区的1/5.计数结果的差异可能与不同材质表面的光滑度及流速造成微生物生长所需的氧气和营养基质不同有关.而不同材质和不同流速区微生物群落的SSCP电泳图谱则显示为一样,均在相同位置出现同样条带.测序结果显示, SSCP电泳图中的3条带与蜡状芽孢杆菌(Bacillus cereus, GenBank登录号为AB190077)、假单胞菌(Peudomonas sp.yged143, GenBank登录号为EF419342)和未分类细菌(Bacterium UASWS0134, GenBank登录号为DQ190347)的同源性分别为100%、99%和94%.测序结果的一致性可能与取样点为同一模拟管网,距离比较接近,不同微生物容易在其中流动和转移有关.而潜在致病菌蜡状芽孢杆菌和假单胞菌的存在则提示应该更加重视饮用水的微生物安全性.     

沈阳地区水环境和生物样品中全氟化合物的污染分布特征

采用高效液相色谱/电喷雾负电离源串联质谱法对沈阳市各类水环境和生物样品中全氟化合物(PFCs)进行测定,研究了PFCs的河流分布及季节分布特征.同时,对通过饮用水及家禽和鱼摄入全氟辛烷磺酸(PFOS)和全氟辛酸(PFOA)的人体健康风险进行了评价.结果表明,沈阳市各类水环境样品中总PFCs浓度范围为nd～6.01ng·L-1,平均浓度为5.23ng·L-1.PFOS和PFOA是沈阳地区所有水环境样品中最主要的PFCs污染物,浓度范围分别为nd～2.83ng·L-1和nd～5.71ng·L-1,平均浓度分别为1.11和2.13ng·L-1.细河的PFOS含量最高,约为浑河PFOS含量的2倍,蒲河PFOS含量的3倍.一些PFCs化合物之间呈正相关关系,说明其可能具有相同的来源.PFOS与PFOA之间无相关关系,由此推断沈阳水体中二者具有不同来源.浑河流经沈阳市时,PFOS和PFOA浓度升高.流经沈阳市区后,PFOS和全氟己烷磺酸钾(PFHxS)浓度明显升高.细河中PFHxS也有检出,表明沈阳市是周边水体中PFOS及PFHxS的主要污染来源.丰水期地表水中PFOS和PFOA浓度与枯水期相比没有明显差异,但丰水期水中PFCs组成更为丰富,出现了大量全氟庚酸(PFHpA).沈阳地区自来水中PFOS和PFOA浓度平均值分别为0.39和0.85ng·L-1,最高浓度分别为1.16和2.55ng·L-1,均低于美国饮用水健康参考值.沈阳生物样品中PFOS和全氟十一酸(PFUnDA)是最普遍的化合物.总PFCs平均含量在鱼样品中为6.59ng.g-1(以干重计),鸡和鸭血清样品中分别为1.65和0.69ng·mL-1,鸡和鸭肝脏样品中分别为0.41和1.68ng.g-1(以干重计),与文献报道相比处于较低水平.     

双台子河口水体全氟化合物的污染水平分析

全氟化合物(PFCs)作为一类新型的有机污染物已被持续关注.本文以双台子河口为研究对象,采用固相萃取(SPE)前处理与高效液相色谱串联质谱联用(HPLC-MS/MS)相结合的方法分析水样中包含短链全氟丁酸(PFBA)、全氟丁基磺酸(PFBS)、全氟戊酸(PFPe A)在内的15种主要PFCs的含量水平,并对全氟辛烷磺酸(PFOS)与全氟辛酸(PFOA)的生态风险及人群健康风险进行评价.结果表明,双台子河口水体存在PFCs污染,∑PFCs介于43.40~157.71 ng·L~(-1)之间,PFBA和PFPe A是水体中的主要污染物.此外,采用风险商法粗略评估得到PFOS与PFOA的风险值均远低于参考值,风险较小.     

SO2采样方式改变后的质量分析

环境空气SO2采样由每天采样3次,每次采样30分钟的瞬时采样变成24小时的连续采样,其测定浓度都降低了。其原因主要有,监测点位重新布设后,有些采样点位向郊区转移、进气管接胶管采样、进气管有水、采样流量变小及延迟化验分析等,都影响采样结果。     

Perfluorocarboxylic acids (PFCAs) and perfluoroalkyl sulfonates (PFASs) in surface and tap water around Lake Taihu in China

Perfluorinated compounds (PFCs) are ubiquitously distributed in the environment mainly as perfluorocarboxylic acids (PFCAs) and perfluoroalkyl sulfonates (PFASs). In this paper, six PFCAs and two PFASs were quantified in surface and tap water samples from 12 sites around Lake Taihu near Shanghai City in East China. Predominant PFCs were perfluorooctanoic acid (PFOA) and perfluorooctane sulfonate (PFOS), of which the concentration ranges were 6.8–206 and 1.2–45 ng·L⁻¹, the geometric means were 35.3 and 9.4 ng·L⁻¹, and the median (quartile range) values were 31.4 (34.4) and 10.4 (10.7) ng·L⁻¹, respectively. Other PFCs were also detected but in much lower concentrations than PFOA. The sources of the PFCs were expected to be direct industrial discharges in the Lake Taihu area, and this area was also a possible source of PFCs contaminations in Shanghai district in the downstream. PFCs distributions were found different in the upstream, downstream and north part of Lake Taihu. Occurrences of PFCs in the tap water in Lake Taihu area indicated their exposure to the local people. A brief estimation of the environmental risks by PFCs implied no acute or immediate risks from PFCs to local human health, but chronic risks from PFOA in the tap water should be considered in the downstream regions.