磁化率对城郊耕地土壤重金属污染的指示研究——以许昌市为例

为探讨磁化率对土壤重金属污染的指示作用,利用磁化率仪和X射线荧光光谱仪对许昌市的城郊耕地土壤样品磁化率和重金属含量进行定量分析。结果显示,许昌城郊耕地土壤磁化率为35×10~(-8)~126×10~(-8)m~3/kg,平均值为94×10~(-8)m~3/kg,频率磁化率变化范围在4.7%~11.6%之间,平均值为7.9%。土壤中Pb、Cu、Zn、Cr含量分别为18.35~53.29、18.66~43.86、55.88~169.81和60.28~82.13μg/g,平均值分别超过背景值1.31、1.23、1.41、1.11倍。磁化率与Pb和Cu呈显著正相关,与Zn和Cr相关性不显著,表明磁化率可以指示Pb和Cu含量。土壤的污染负荷指数为0.95~2.03,平均值为1.24,表明许昌城郊耕地土壤重金属污染主要为中度污染水平,土壤磁化率与重金属污染负荷指数呈显著正相关,磁化率可以指示土壤重金属污染水平。     

城市表土磁学特征对污染源的指示

分析徐州市城市表层土壤样品的磁学参数(磁化率、频率磁化率、饱和等温剩磁、非磁滞剩磁磁化率、热磁曲线和磁滞回线)变化特征,结果表明,徐州城市表土主要由单畴(SD)和多畴(MD)的亚铁磁性矿物控制,但也存在一定量的赤铁矿。人类活动导致徐州城市表土磁化率显著增加,交通区、居民区、绿地区的平均磁化率分别为:273.06×10~(-8)、111.02×10~(-8)和65.24×10~(-8)m~3/kg。交通运输是市中心交通区和居民区表土磁化率增加的主要来源,工业区附近道路表土中磁性矿物浓度大于远离工业区的交通道路和居民区,绿地区磁性矿物浓度较低。     

许昌市典型区域土壤磁化率与有机质含量的相关性研究

为探讨土壤磁化率对有机质含量的指示作用,对许昌市典型区域土壤磁化率与有机质含量的相关性进行研究,结果显示:研究区域土壤样品Xlf变化范围在15×10~(-8)~125×10~(-8)m~3/kg,平均值为64×10~(-8)m~3/kg,说明研究区土壤样品中磁性矿物含量较低。Xfd值在4.67%~26.67%之间,平均值为10.02%,反映了样品中超顺磁颗粒含量很高,说明研究区域土壤磁性矿物主要由自然成土作用形成,现代工业生产活动和人类的生活活动贡献较小。土壤有机质含量范围为3.74~31.93 g/kg,均值为17.09 g/kg。研究区域土壤磁化率与有机质含量呈不显著正相关性,反映了在长期人工施肥活动和城市化进程中人类活动导致土壤各理化因子之间发生学联系的弱化。     

金华市街道灰尘磁化率时空变化研究

对不同时空条件下的金华市二环以内的街道灰尘样品的磁化率进行了研究.结果表明,金华市街道灰尘磁化率均值349.67×10-8 m3/kg,冬、春、夏各个季节的平均值:322.55×10-8 m3/kg、358.16×10-8 m3/kg和368.31×10-8 m3/kg,指示了其均具有磁性增强效应,且其值相近;春、夏两个季节街道灰尘磁化率的高值区分布结构相似,模型参数分析表明,区域因素为影响其值的主因;街道灰尘磁化率高值区与城区工业区大体吻合分布,工业区是主要的区域因素。     

工业区户外儿童游乐场地表灰尘重金属污染的磁学响应

以南京一个工业区为例,采集户外儿童游乐场地表灰尘样品,并对其进行环境磁学测量以及重金属总量和酸可提取态测定,以探究磁学参数对工业区该类环境介质重金属污染的指示作用.结果表明,地表灰尘样品中磁性矿物以亚铁磁性矿物为主,主要以假单畴-多畴颗粒存在;样品低频磁化率和饱和等温剩磁的平均值分别为939.31×10~(-8)m~3·kg~(-1)和16 618.74×10~(-5)A·m~2·kg~(-1),与城市非工业区相比磁性矿物含量较高.地表灰尘样品平均受到中度到高度的重金属污染,部分磁学参数与重金属总量和酸可提取态占比均显著相关,且与总量的相关性较强,其中,Mn、Ni、Cr总量以及污染负荷指数与非磁滞磁化率和饱和等温剩磁的相关性较高(0.69≤r≤0.86,P0.01),并具有一致的空间变化特征,且主成分分析结果表明重金属和磁性矿物均主要来自工业活动.因此,部分磁学参数可作为指示工业区户外儿童游乐场地表灰尘重金属污染状况的有效指标.     

上海城市表土磁性特征对重金属污染的指示作用

选取上海市城市表土作为研究对象,结合磁学方法与传统化学方法,研究了上海市192件表土样品的磁性特征和重金属含量,并探讨了磁学参数指示重金属污染的可行性.结果表明,上海市表土磁化率平均值为187.66×10~(-8)m~3·kg~(-1),亚铁磁性矿物占主导地位,颗粒较粗.上海市表土重金属Zn、Pb、Cu、Cr、Ni、Mn、Fe含量均超过背景值,属于轻度污染.重金属和磁学参数(磁化率、饱和等温剩磁)具有相似的空间分布,高值集中在宝山区和闵行区,低值集中在崇明区.工业生产和交通活动是上海市表土重金属、磁性矿物的主要来源.磁化率χlf指示污染负荷指数的半定量结果为:χlf38.90×10~(-8)m~3·kg~(-1)时,土壤属于清洁状态,无污染;38.90×10~(-8)m~3·kg~(-1)≤χlf258.69×10~(-8)m~3·kg~(-1)时,土壤遭受轻度污染;258.69×10~(-8)m~3·kg~(-1)≤χlf793.45×10~(-8)m~3·kg~(-1)时,土壤遭受中度污染;χlf≥793.45×10~(-8)m~3·kg~(-1)时,土壤遭受重度污染.因此,磁学参数对城市表土重金属污染有着一定的指示意义.     

新疆昌吉市地表灰尘重金属污染及潜在健康风险

为探析新疆昌吉市地表灰尘重金属污染现状与健康风险,作者从昌吉市建成区采集了52个地表灰尘样品,测定其中Ni、Cd、Cu、Pb、As和Hg等6种重金属元素含量,基于地累积指数(I_(geo))和US EPA健康风险评价模型,对地表灰尘重金属污染态势及潜在健康风险进行评价。结果表明,昌吉市地表灰尘中Ni、Cd、Cu、Pb、As和Hg等6种重金元素含量的平均值分别为26.35、0.21、59.33、46.83、9.92和0.05 mg/kg,依次为新疆土壤背景值的0.99、1.71、2.22、2.41、0.89和2.76倍;灰尘中Hg、Pb、Cu和Cd呈现轻微污染,Ni和As呈现无污染;6种元素联合对儿童、成年女性以及成年男性产生的非致癌风险指数(HI)的均值分别为6.8×10~(-1)、4.4×10~(-2)、3.8×10~(-2);Ni、Cd和As联合对3种研究群体产生的致癌风险指数(TCR)的均值依次为4.55×10~(-8)、3.90×10~(-8)、3.61×10~(-8),手-口摄入途径为3种研究人群最主要的暴露途径。昌吉市地表灰尘中6种重金属元素整体污染态势较低,各重金属元素对人体产生的HI和TCR尚属可接受范畴,As为昌吉市地表灰尘中最主要的健康风险元素。     

武汉市道路尘埃污染中磁学指标与重金属含量对比

对武汉市不同功能区的道路尘埃进行环境磁学和化学分析的综合研究.结果显示:尘埃中的磁性矿物含量在空间分布上具有较大的差异,平均磁化率为工业区(7.36×10~(-6)m~3/kg)交通沿线(5.38×10~(-6)m~3/kg)商业区(3.76×10~(-6)m~3/kg)开发区(2.26×10~(-6)m~3/kg)和风景区(2.48×10~(-6)m~3/kg).工业活动和交通因素是造成区域尘埃中磁性矿物含量升高的主要原因,地理位置和人口密度对尘埃中磁性矿物的含量也有一定的影响.岩石磁学研究结果表明:尘埃中的磁性载体以亚铁磁性矿物为主,部分样品中含有不完整反铁磁性矿物.扫描电镜和能谱分析显示:人类活动产生的磁性颗粒(铁的氧化物和铁的硅铝酸盐)一般呈球形,自然成土过程中形成的不规则状磁性颗粒(磁赤铁矿).污染负荷指数与磁化率(R~2=0.870)、饱和等温剩磁(R~2=0.665)等表征磁性矿物含量的参数呈显著正相关.因此,尘埃的磁学参数可以作为重金属含量的参考指标.     

黄土高原及周边地区土壤有机质对现代土壤磁化率的影响

磁化率是黄土-古土壤序列古气候研究的一个重要指标。本文调查了黄土高原及周边地区三种类型土壤的磁化率、土壤有机碳含量、有机碳同位素组成和碳氮比值等指标。样品采集自黄土-沙漠过渡区、黄土塬面和森林地区,代表了黄土高原地区主要的土壤类型。结果显示:黄土塬面、林区、黄土-沙漠过渡区土壤的磁化率变化区间分别为26.6×10~(-8)—61.4×10~(-8) m~3?kg~(-1)、68.6×10~(-8)—107.5×10~(-8) m~3?kg~(-1)、8.5×10~(-8)—44.4×10~(-8) m~3?kg~(-1)。黄土塬面土壤有机碳含量在0.05%到0.62%之间变化,而林区土壤的有机碳含量在1.19%到3.35%间变化。黄土塬面的土壤C/N比值也较低,在0.6到6.1之间变化,林区样品C/N比值在6.2到11.83之间变化。黄土-沙漠过渡区土壤磁化率较低,森林地区土壤磁化率较高,土壤磁化率与有机碳含量、C/N比值呈正相关关系。笔者认为有机质含量增加对土壤的磁化率增强有明显贡献。有机质含量较高时,更适宜土壤中磁性细菌的生长。同时,较高的有机质含量指示着较高植被覆盖,这也对土壤中磁性矿物增加有一定贡献。燃烧有机质还会使非磁性矿物更易转化为磁性矿物。这些因素都会增强土壤的磁化率。     

基于磁化率和210Pbex的金沙江下游小流域泥沙来源研究

金沙江下游地区侵蚀泥沙研究基础薄弱,实测资料较少,可靠的泥沙来源信息尤其是一系列国家重点水土保持工程如"长治"工程实施后流域泥沙的主要来源及贡献,对该区未来水土保持和生态环境建设以及不同治理措施效益评价具有重要意义。利用低频磁化率χ_(lf)和放射性核素~(210)Pb_(ex)双指纹因子,开展了金沙江下游一"长治"工程治理小流域(元谋县凉山乡小流域)泥沙来源研究。结果表明,坡耕地表土、林地表土和沟谷堆积物三种物源的χ_(lf)和~(210)Pb_(ex)平均含量分别为(21.81±9.43)×10~(-8)m~3/kg和40.53±9.49 Bq/kg、(24.06±9.61)×10~(-8)m~3/kg和119.35±22.81 Bq/kg、(16.60±5.27)×10~(-8)m~3/kg和30.62±12.69 Bq/kg。流域出口泥沙的χ_(lf)和~(210)Pb_(ex)平均含量分别为(17.69±2.87)×10~(-8)m~3/kg和33.63±6.17 Bq/kg。混合模型计算结果表明凉山乡小流域泥沙主要来源于沟谷堆积物,相对贡献率为79.6%;未经治理的陡坡耕地产沙贡献率为19.1%;林地面积占比最大但泥沙贡献极微,仅1.3%。基于χ_(lf)和~(210)Pb_(ex)的双指纹泥沙来源判别结果与利用地球化学元素复合指纹分析结果一致。受地质地貌等自然因素主控,沟谷侵蚀是金沙江下游河流泥沙的主要来源;以坡改梯和植被恢复为主的小流域治理工程对坡面侵蚀泥沙减控具有积极作用。该区未来水土保持工作应重点加强流域沟谷治理,降低泥石流等泥沙灾害风险。     

福州市公园灰尘磁学特征及其环境意义

以福州市公园灰尘为研究对象,对其进行了磁学参数特征研究,结果表明,福州市公园灰尘χ、χfd%、SIRM、S-ratio、SIRM/χ平均值分别为269.80×10-8m3/kg、0.73、6175.07×10-5(A?m2)/kg、0.91、30.82A/m.综合分析发现,福州市公园灰尘磁性矿物含量较高,部分样品的主要磁性矿物为铁磁性矿物,部分样品为反铁磁性矿物,且Day图反映了其磁性矿物粒径主要以单畴(SD)和假单畴(PSD)为主,这些均受控于交通、城市建设等人类活动的干扰、由西向东倾斜的地形条件和夏季台风的滞留效应的影响;福州市二环内外受不同的城市化过程中人类活动、土地利用格局、季风等影响,其磁学参数特征所表征的环境意义不同;福州市公园灰尘磁学特征(χ、χfd%、IRM及其组合参数、磁滞回线)可以作为福州市城市污染物监测的一种重要的替代指标.     

基于积尘负荷的西安市铺装道路扬尘排放研究

近年来城市颗粒物污染问题日渐突出,严重影响着人们的环境幸福指数和对美好环境的期待.道路扬尘作为城市扬尘的重要组成部分,对颗粒物污染的贡献不容小觑.在此背景下,采用积尘负荷法采集西安市快速路、主干道、次干道、支路等4种类型25条道路的道路扬尘样品,并分析采样速率、采样次数等因素对采样效率的影响.在此基础上,计算得到西安市各类型道路的平均积尘负荷,结合车流量、车重、道路长度,通过《扬尘源颗粒物排放清单技术指南》中的公式计算得到各种类型道路TSP、PM₁₀、PM_2.5的排放系数及排放量.结果显示：采样速率为1.0 m²·min^-1,采样次数为两次可满足采样要求.不同类型道路积尘顺序为：支路（4.18 g·m^-2）>次干道（2.80 g·m^-2）>快速路（1.49 g·m^-2）>主干路（1.34 g·m^-2）;道路积尘TSP、PM₁₀、PM_2.5的平均排放系数分别为6.066、1.542和0.447 g·km^-1.快速路和主干路的扬尘排放系数较小,支路的扬尘排放系数次之,次干路的扬尘排放系数较大.采用Monte Carlo方法对TSP、PM₁₀和PM_2.5的排放量进行不确定性分析,在95%的概率分布范围下,三者定量不确定性均为-16.88%~17.96%.     

Dry deposition of PM10 over the Yellow Sea during Asian dust events from 2001 to 2007

Dry deposition velocities and fluxes of PM10during Asian dust events over the Yellow Sea from 2001 to 2007 were investigated using observation data in Qingdao, China and Jeju, Korea. The dry deposition velocities of PM10 during dust events over the Yellow Sea ranged from 0.19 to 8.17 cm/sec, with an average of 3.38 cm/sec. Dry deposition fluxes of PM10during dust events over the Yellow Sea were in the range of 68.5–2647.1 mg/(m2·day), with an average of 545.4 mg/(m2·day), which is 2–10 times higher than those reported by other studies for both dust and non-dust periods. It was estimated that 2.6 × 1011–48.7 × 1011g dust particles deposit to the Yellow Sea during dust events through dry deposition every year. Compared with the results in previous studies, it was found that the dry deposition of PM10over the Yellow Sea during dust events in the years with high frequency of dust could account for a large or overwhelming fraction of the annual total dry deposition. Backward air mass trajectory analysis showed that dust events influenced Jeju mainly originated from the desert regions located in Mongolia and Inner Mongolia, China. There were 119 backward trajectories influenced both Qingdao and Jeju during 15 dust events from 2001 to 2007, accounting for 61.3% of the total trajectories of 194, indicating that Qingdao and Jeju were usually on the same pathway of dust transport downwind from source areas.     

基于本地污染源调查的杭州市大气污染物排放清单研究

基于实地调查数据并辅以统计数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算了杭州市2015年大气污染物排放清单,并选取经纬度坐标、路网、航道、土地类型和人口等数据作为权重因子,研究了该地区各类排放源污染物排放空间分布特征.结果表明,杭州市2015年SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3年排放总量分别为22.20×10~3、108.17×10~3、192.10×10~3、134.94×10~3、78.12×10~3、27.65×10~3和59.75×10~3t.工业源是杭州市SO_2排放的主要来源,移动源对NO_x和CO的排放贡献最为显著,扬尘源是杭州市PM_(10)和PM_(2.5)排放的最主要来源,其次为工业源;VOCs排放的主要来源依次为工业源、天然源和移动源;NH_3排放主要来自农业源.从空间分布来看,排放主要集中在中心城区及其周边的萧山、下沙、大江东、余杭和富阳等工业企业相对密集的区域.本研究建立的排放清单在污染源覆盖范围和排放因子方面仍然存在一定的不确定性,建议在后续研究中重点开展低、小、散企业及本地化排放因子调查研究工作,进一步提升大气污染物排放清单的准确度.     

石油污染物对海底微生物燃料电池性能的影响及加速降解效应

海底石油污染物在缺氧环境下导致其生物降解过程缓慢,对海洋环境造成长期危害.本文利用海底微生物燃料电池(BMFCs)原理,尝试通过电催化作用提高海底石油污染物的降解速率.对比测试了含油电池装置(BMFCs-A)与无油电池装置(BMFCs-B)的电化学性能,研究了石油污染物对电池性能的影响;比较了含油通路(BMFCs-A)和断路状态下(BMFCs-C)的石油降解率和细菌聚集量,分析了BMFCs对石油污染物降解的加速作用.结果表明,BMFCs-A和BMFCs-B阳极的交换电流密度分别为1.37×10-2A·m-2和1.50×10-3A·m-2,最大输出功率密度分别是105.79 m W·m-2和83.60 m W·m-2,BMFCs-A装置的抗极化能力增强,交换电流密度提高近9倍,最大输出功率密度提高1.27倍.BMFCs-A和BMFCs-C阳极表面的异养菌数量分别是(66±3.61)×107CFU·g-1和(7.3±2.08)×107CFU·g-1,细菌数量增加了8倍,高的异养菌数量导致石油降解加速进行,BMFCs的石油降解率是自然条件下的18.7倍.BMFCs在电化学性能提高的同时,加速石油污染物的降解.本文同时提出了一种海底微生物燃料电池对石油污染物加速降解的新模式.     

京津冀水源涵养生态服务供体区与受体区范围的划分

京津冀水资源问题已经严重制约区域经济发展,定量分析研究区水源涵养生态服务供受关系,有助于深刻理解区域上下游之间的生态联系,促进区域生态公平,实现区域社会持续健康发展.利用降水储量法、水量平衡法及水源涵养生态服务供体区与受体区划分方法,分析2000-2010年京津冀净水源涵养量空间格局,划分研究区水源涵养生态服务供体区和受体区范围.结果表明:①冀北燕山山区净水源涵养量最高,年均值为65.24~81.35 mm,其次是冀西太行山山区,年均值为46.47~61.28 mm;净水源涵养量负值区主要分布在东部沿海和大中小城市,年均值为-130.46~-152.39 mm.②水源涵养生态服务供体区占研究区面积的41.42%,单位面积（m2,下同）平均净供水量为0.03~0.07 m3;水源涵养生态服务平衡区面积占25.01%;水源涵养生态服务受体区面积占33.57%,单位面积平均净需水量为0.18~0.41 m3,是供体区供水能力的6倍左右.③从流域来看,滦河流域的承德市为天津市、秦皇岛市及唐山市供应水资源,年均供水总量为23.7×108 m3;永定河流域的张家口市为北京市供应水资源,年均供水总量为5.3×108 m3;大清河流域的保定市为北京市及天津市西南部供应水资源,年均供水总量为8.2×108 m3;但子牙河流域和漳卫河流域供水能力严重不足.研究显示,燕山山区和太行山山区为水源涵养生态服务供体区,东部沿海和大中小城市为主要水源涵养生态服务受体区,水源涵养生态服务供体区净水源涵养能力不能满足水源涵养生态服务受体区需水量,整个研究区供受关系严重失衡.      

北京市生物源一次气溶胶数浓度变化特征及影响因素

生物源一次气溶胶（PBAP）,是大气颗粒物的重要组成部分,不论微生物死活,对空气质量和人类健康均会产生影响,同时对大气化学以及气候变化都有重要影响.基于流式细胞仪分析技术,结合碘化丙啶（PI）和SYBR （SYBR Green I）双荧光探针,对北京城区大气环境中死的和活的PBAP进行了识别和定量分析,并探究气象因子和空气污染因子对其影响.结果发现,北京城区死的和活的PBAP数浓度中值夏季（1.03×10⁶个·m^-3和7.43×10⁵个·m^-3）高于冬季（7.34×10⁵个·m^-3和6.18×10⁵个·m^-3）,且两者呈现明显的同步变化趋势.统计学结果分析发现,PBAP数浓度与气象条件和空气质量等环境影响因子相关性并不显著,与温度和湿度呈现弱正相关关系,与O₃、最大风速和日照时数呈现弱负相关关系.PBAP数浓度与细颗粒物PM_2.5浓度相关性较弱,与粗颗粒物（PM_2.5-10）浓度呈现明显的正相关关系.静稳天气和沙尘长距离传输都可以提升北京城区PBAP的数浓度水平.     

Eolian Dust Affects Phytoplankton in the Waters off Kuwait, the Arabian Gulf

 Summer phytoplankton assemblages from surface waters off Kuwait were enriched with levels of eolian dust (10⁵, 10⁶, and 10⁷ mg/m³), similar to seasonal dust fallout for this region. Algal growth was positive and dose dependent. Highest biomass was up to 527 μg chlorophyll a/l on day 5. The maximum doublings of biomass per day were 0.64, 0.77, and 1.42, corresponding to 10⁵, 10⁶, and 10⁷ mg/m³ enrichment and were significantly higher than the 0.56 for control. Changes in the phytoplankton species composition occurred with changes in biomass, with small algae dominating peak populations. It is suggested that through enrichment of trace elements via eolian dust, a high level of phytoplankton biomass and growth can be sustained in this arid environment. Received: 15 October / Accepted in revised form: 16 June 1999