长沙市秋季PM2.5中水溶性离子特征及其来源解析

为探究长沙市秋季PM_(2.5)水溶性无机离子组成特征和来源,于2017年9月～11月在长沙城区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品共85个,并用离子色谱仪分析样品中的9种水溶性无机离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4~+)。结果表明,长沙市秋季PM_(2.5)质量浓度的平均值为56. 3±39. 6μg/m~3,总水溶性无机离子质量浓度平均值为29. 47±19. 10μg/m~3,占PM_(2.5)的52. 3%,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的离子成分。霾天PM_(2.5)平均质量浓度约是清洁天的3倍,NO_3~-、NH_4~+、K~+、Cl~-四种离子的快速增长对霾天PM_(2.5)中离子的贡献最大。由PMF模型解析可知,秋季大气PM_(2.5)主要来源于机动车尾气和燃煤源,而扬尘、生物质燃烧源、工业源和海盐的贡献不到30%。长沙市秋季大气污染呈现机动车尾气等移动源和燃煤等固定源的混合型污染为主。     

苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析

2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.     

徐州市冬季大气细颗粒物水溶性无机离子污染特征及来源解析

本研究于2015年12月至2016年2月在徐州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共32套,使用离子色谱法分析了颗粒物中的F~-、Cl~-、NO_3~-、SO2-4、Na~+、Mg~(2+)、NH_4~+、K~+和Ca~(2+)的质量浓度.观测期间,徐州市冬季PM_(2.5)的平均质量浓度为(164.8±77.3)μg·m-3,9种水溶性离子总质量浓度为(67.5±36.1)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的40.9%,各离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-Ca~(2+)K~+Na~+Mg~(2+)F~-,其中NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)是最主要的水溶性离子.清洁大气、轻度霾和重度霾时期PM_(2.5)中总水溶性无机离子(WSIIs)质量浓度分别为(12.8±8.8)、(59.0±22.8)、(86.3±36.0)μg·m~(-3),SNA分别占WSIIs的86.4%、82.8%和78.9%.NH_4~+、NO_3-和SO_4~(2-)三者之间相关性显著,在PM_(2.5)中的结合方式为(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3.徐州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源为二次转化、生物质燃烧、化石燃料燃烧和矿物粉尘等.     

成都平原大气颗粒物中无机水溶性离子污染特征

为探讨成都平原大气颗粒物中水溶性离子的污染特征,识别水溶性离子的组成、分布和时空变化,有针对性地控制重污染和灰霾天气,于2013年8月~2014年7月,在成都平原的5个监测点位共采集1 476个颗粒物样品,应用离子色谱法对PM10和PM_(2.5)中8种无机水溶性离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-)进行测量.结果表明在观测期间,PM_(2.5~10)和PM_(2.5)中无机水溶性离子总量分别为11.35μg·m-3和36.93μg·m-3,分别占ρ(PM_(2.5)~10)和ρ(PM_(2.5))的37.8%和46.6%;其中二次离子(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH~+4,SNA)约占各自水溶性离子总量的81.1%和89.9%.水溶性离子质量浓度冬季最高,春秋季相当,夏季最低.ρ(SO2-4)/ρ(PM_(2.5))夏秋季较高,而ρ(NO_3~-)/ρ(PM_(2.5))冬季最高,夏季最低.SNA、Cl~-、K~+大多分布在PM_(2.5)中,Ca~(2+)和Mg~(2+)主要分布在PM_(2.5~10)中.PM_(2.5)基本呈中性,水溶性离子主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3、KNO_3、NaCl、KCl等形式存在.ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))揭示固定源依然是PM_(2.5)的主要来源.硫氧化速率(SOR)和氮氧化速率(NOR)年均值分别为0.31和0.13,SOR夏季最高,NOR冬季最高,二者变化趋势相反.成都平原PM_(2.5)呈区域性复合污染特征,SNA是造成ρ(PM_(2.5))增加的主导因素.     

云冈石窟大气细颗粒物水溶性离子污染特征

为了解大同云冈石窟景区大气PM_(2.5)浓度及PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,分别于2012年12月16-22日、2013年7月3-6日、10月28-31日、2014年4月13-18日使用中流量大气PM_(2.5)采样器在景区内两采样点共采集PM_(2.5)样品42个,运用称重法计算大气PM_(2.5)质量浓度,使用离子色谱仪测定了PM_(2.5)中Na~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、NH_4~+、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-) 9种水溶性无机离子含 量。结果表明:采样点大气PM_(2.5)质量浓度介于28.1～q257.8μg/m~3。20#石窟采样点大气PM_(2.5)浓度均值普遍高于研究院采样点,与石窟前人类活动较多有关。所测离子中二次离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+所占比重较大,三者结合方式主要为(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4、NH_4NO_3。除10月外,其它采样期内[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值均小于1,景区周围固定源对大气二次颗粒物的影响大于移动源。     

成都市大气颗粒物粒径分布及水溶性离子组成的季节变化特征

利用Anderson冲击式分级采样器,于2012年2月~2013年1月在成都市城东成都理工大学校园内按月采集了不同粒径的大气颗粒物样品,分析了颗粒物样品的质量浓度以及9种水溶性离子含量.结果表明,采样期间成都市PM_(2.1)和PM_(11)的年平均浓度分别为(125.9±56.14)μg·m~(-3)和(224.5±83.64)μg·m~(-3),颗粒物浓度冬季最高,春季次之,秋季浓度最低;成都市水溶性离子浓度平均水平为37.15μg·m~(-3),其中检测的9种离子浓度从大到小顺序依次为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)Cl~-Mg~(2+)K~+Na~+F~-,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+占总水溶性离子的78%,是主要的离子组分.SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+呈单峰分布,其主要分布于细粒子中;Ca~(2+)和F~-也呈单峰分布,但是主要分布在粗粒子中;Cl~-和K~+粒径分布相似,Mg~(2+)和Na~+分布相似,均呈双峰分布.成都市冬、春季节粗、细颗粒物中的水溶性离子浓度均明显高于夏、秋季节.结合离子相关性分析,细颗粒物中的SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+可能主要以(NH_4)_2SO_4或NH_4HSO_4、NH_4NO_3的形式存在,而粗颗粒物中的主要离子组分SO_4~(2-)、NO_3~-和Ca~(2+)则可能以Ca(NO_3)2、CaSO_4等形式存在.主成分分析结果表明,颗粒物中水溶性离子主要来自二次过程、土壤扬尘、生物质燃烧和农业源.     

安阳市大气PM2.5中水溶性离子季节特征及来源解析

为探究安阳市大气PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征及其来源,于2018～2019年的典型月份在安阳市采集PM_(2.5)样品,使用离子色谱测试了9种水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)).开展了PM_(2.5)和水溶性离子浓度水平的分析、阴阳离子平衡和氮氧化率(NOR)、硫氧化率(SOR)的计算、离子相关性和主成分分析等.结果表明,安阳市PM_(2.5)和水溶性离子年均浓度分别为(85.81±45.43)μg·m~(-3)和(48.21±30.04)μg·m~(-3),各离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+ Cl~-K~+ Ca~(2+) Na~+Mg~(2+)F~-;阴阳离子电荷当量数值为0.75～0.94,大气气溶胶显碱性;NH_4~+和SO_4~(2-)、NO_3~-以及K~+和Cl~-等具有显著的相关性;氮氧化率(NOR)和硫氧化率(SOR)的年均值分别为0.25和0.37;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)的年均浓度为(42.72±27.87)μg·m~(-3),占水溶性离子总量的87.14%;春季、夏季和秋季的NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,冬季的NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3和NH_4 Cl的形式存在;水溶性离子主要来自于二次生成、燃煤、生物质燃烧和扬尘.     

泉州市大气PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析

为掌握泉州市大气PM_(2.5)中无机水溶性离子的季节变化特征,于2014年3月~2015年1月同步采集了泉州市5个采样点共116个PM_(2.5)样品.用离子色谱法分析了PM_(2.5)中Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等9种水溶性无机离子.观测期间,总水溶性离子浓度季节变化特征为春季(14.24±6.43)μg·m~(-3)冬季(8.54±7.61)μg·m~(-3)夏季(4.10±2.67)μg·m~(-3)秋季(3.91±2.58)μg·m~(-3);SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)是PM_(2.5)中主要的3种离子,占水溶性离子总质量浓度比例分别为春季(90.3±3.3)%、夏季(68.8±11.7)%、秋季(78.9±7.1)%和冬季(74.0±18.4)%,说明春季二次污染较为严重;PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡分析显示,阴离子相对亏损,大气细颗粒物组分呈弱碱性;春、冬季NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3等形式存在,而夏、秋季则主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3形式存在;PMF源解析结果表明,泉州市大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来自海盐、二次源、建筑扬尘、垃圾焚烧源和生物质燃烧源.     

北京南郊区PM2.5中水溶性无机盐季节变化及来源分析

为研究北京偏南地区细颗粒物(PM_(2.5))中水溶性无机离子的变化特征,利用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分分析系统RCFP-IC,于2016年对北京南郊区大兴PM_(2.5)中9种水溶性无机离子(Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+))展开为期1 a的连续在线观测.结果表明,观测期间,9种水溶性无机离子总质量浓度为38.6μg·m~(-3),并呈现冬春高,夏秋低的特征,浓度水平高低顺序为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)NO_2~-Cl~-Na~+K~+Mg~(2+);在冬季,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度占比高达75.7%;春季次之,为72.8%;夏季最低,仅为60.2%.并且随着空气污染的加剧,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度显著增加,这表明SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+与空气质量的恶化密切相关,但相比NO_3~-和NH_4~+,SO_4~(2-)在二次离子形成过程中占据主导地位;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+存在显著的日变化特征,SO_4~(2-)统计日变化为双峰型,峰值分别出现在10:00和18:00左右,而NO_3~-和NH_4~+呈单峰型,峰值出现在10:00左右.基于后向轨迹聚类分析结果发现,对南郊区污染有影响的气团主要有3类,分别来自东南方向、西部和来自蒙古高原的高空气团,东南方向气流会加重南郊区水溶性盐的累积,而偏北气流有利于污染物扩散和稀释;基于主成分分析发现,北京南郊区水溶性盐的污染来源分别为二次源、燃煤源和土壤风沙尘及建筑扬尘的混合源.利用潜在源贡献因子分析法对南郊区冬季水溶性盐的潜在污染源区进行分析发现,影响大兴水溶性盐浓度潜在源区主要分布在南郊区的东南部.     

盘锦市冬季PM2.5水溶性离子特征及来源分析

为探讨盘锦市冬季PM_(2.5)水溶性离子污染特征和来源,于2017年1月采集3个点位的PM_(2.5)样品,用ICS-900离子色谱仪分析了8种离子(Na~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、K~+、NH_4~+、SO_4~(2-)、Cl~-和NO_3~-).开展了PM_(2.5)和离子浓度特征分析、硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)计算、离子平衡计算、主成分分析等.结果表明:盘锦市冬季PM_(2.5)浓度与水溶性离子浓度特征为文化公园开发区第二中学;SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+质量浓度较大;冬季硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的均值均大于0.10,说明SO_4~(2-)、NO_3~-主要由SO_2和NO_x转化而来;阳离子和阴离子当量相关性较强;开发区整体上呈现出中性,文化公园与第二中学呈现出偏碱性;盘锦市PM_(2.5)中水溶性离子主要来源于煤烟尘,生物质燃烧,二次粒子以及扬尘.     

浅析连云港市工业废水处理设施所存在的问题

根据连云港市污染物排放量的比较和污染减排任务的要求,选取COD和NH3-N 2种具有代表性的污染物,详细研究连云港市工业行业的COD和NH3-N产、排量,根据数据测算出所占排放量比重,对比重较大的饮料制造业、食品加工业和化学品原料及化学品制造业的污染治理设施进行了详细调查,发现治理设施大部分为生物接触氧化法等废水生物处理法进行有机物治理.总结了连云港市在工业废水处理设施中存在的问题,提出对策与建议.     

土壤整体质量的生态毒性评价

土壤样品采自沈阳西部污灌区 .进行了污染物 (重金属和矿物油 )含量分析和生态毒性试验 .重金属采用原子吸收分光光度仪测定 ,矿物油采用紫外分光光度计测定 .生态毒性试验分别参照国际标准组织 (ISO)和OECD指南 ,进行了植物毒性试验、蚯蚓毒性试验和蚕豆根尖微核试验 .植物试验以小麦种子发芽根伸长抑制率为试验终点 ,试验周期50h ,蚯蚓毒性试验以蚯蚓死亡率、体重增长抑制率为试验终点 ,试验周期28d .土壤中矿物油含量在145mg/kg～1121mg/kg ,重金属Cd为0.34mg/kg～1.81mg/kg .土壤对植物和蚯蚓显示不同程度的毒性效应 ,土壤的蚕豆根尖微核率明显高于对照 .种子发芽根伸长抑制率为2.0%至-35.1% ,蚯蚓死亡率为0%～40%.体重增长抑制率由14d的-2.3%～-19.4%在28d增加到-2.1%～10.7% ,蚕豆根尖微核率最高达6.62/100.研究表明 ,土壤中的污染物积累较低 ,但具有明显的生态毒性 .     

论给水管材发展的新趋向

本文从给水管材的发展阶段、国内外给水管材的发展动向详细地阐述了我国现阶段给水管材的应用和未来发展趋向，提出了我们现在面临的问题和发展前景。     

多目标规划在预测区域总产值-排污-水质协调解中的应用研究

以某区域水环境－经济系统为研究实例，寻求值－排污－水质综合协调解方法，寻求净收益最大时的总体规划方案。建立目标参数规划模型，寻求不同生产规模条件下的产值－排污－水质协调解，又探讨了水环境标准约束下的某化工区废水治理费用的计算方法，提出了以供决策者选择的方案。     

国际化学危险品分类体系简介

介绍了当前国际化学危险品的各种分类体系,对比了GHS与TDG、EU_CLP、DOT、WHMIS等对化学危险品的具体分类。有助于GHS的理解与掌握,全面推进GHS在我国的实施。     

滇池富营养化特性评价

介绍了滇池水质状况,对滇池富营养化特性进行了分析和评价,并提出了对策.     

试行高校学生体质健康标准的情况分析

本文通过对我校试行高等学校《学生体质健康标准》，对04级827人的身高体重指数、分数、耐力指数、握力指数等测试结果进行统计学分析和总结评价，从而得出了对《学生体质健康标准》的几点初步认识。     

学生食堂优化管理的数学模型

从学生食堂的设备及场所、物资的储存与购入、工作人员的管理及就餐者对食堂的要求这4个方面描述了各自对学生食堂管理的影响,得出了评估学生食堂优劣的一般公式Y=n∑i=1ωixi,并着重解决了学生就餐排队等待时间太长的问题,分析了该等待问题在排队论中所属的模型,解决了该课题要研究的问题的一般情况和个别案例,确定了各参数之间的关系.通过分析,得出了最优排队模型、费用模型及服务台数,并证明了最优模型的一般性.     

哈尔滨松北区城市湿地的生态安全分析

以哈尔滨松北区城市湿地为研究对象,选择10个指标,采用因子分析法和聚类分析法,研究了松花江发生污染事故前后城市湿地的生态安全状况.结果表明:发生污染前哈尔滨松北区城市湿地东区的生态安全程度最高,发生污染后中区的生态安全程度最低;西区的抗干扰能力较差.各主因子中以水因子的下降幅度最大,说明水污染直接影响了哈尔滨松北区城市湿地的生态安全.最后有针对性地提出了哈尔滨松北区城市湿地的生态安全对策.