某油泥堆放场地中多环芳烃的污染及其垂向分布特征

通过采集某油田油泥堆放场地及其周边24个表层土壤样品和2个剖面土壤样品,采用超声波萃取-气相色谱/氢火焰离子化检测分析方法,对美国环境保护局(USEPA)优控的16种多环芳烃(PAHs)进行定量分析.结果表明:该研究区域的PAHs污染已较为严重,污染场地内16种PAHs的检出率为100%,w(PAHs)平均值为7 770.7 ng/g;周边土壤的16种多环芳烃的检出率为58.3%～100%,二苯并［a,h］蒽及茚并［1,2,3-cd］芘的检出率相对较低,w(PAHs)平均值为2 038.8 ng/g.研究区域内主要污染物为萘、苊、二氢苊、芴、菲、蒽、荧蒽、、芘、苯并［a］蒽和苯并［a］芘.从母体PAHs与污染物来源的关系和单组分比值可以看出,污染场地内及周边土壤的污染源是石油源和燃烧源的混合源.w(PAHs)在土壤剖面中的峰值出现在40～60及20～40 cm处,不同组分的PAHs在土壤剖面中的迁移能力表现为2～3环PAHs＞4环PAHs＞5～6环PAHs.      

嘉兴市城市河网区多环芳烃污染源解析及生态风险评价

为研究嘉兴市城市河网区水体中多环芳烃的污染水平和来源并进行生态风险评价,采用气相色谱-质谱法（GC-MS）对环境优控多环芳烃（PAHs）进行分析检测.结果表明,枯水期和丰水期分别检测出10种和16种优控PAHs,质量浓度范围分别为77.32~283.76ng ·L^-1和13.05~133.02ng ·L^-1,平均质量浓度分别为143.83ng ·L^-1和73.47ng ·L^-1;枯水期低环（2环和3环）占比79.18%,丰水期低环占比73.60%;嘉兴市河网区水体多环芳烃污染情况与国内外其他地区相比处于较低水平;采用同分异构比值法和主成分分析法进行污染来源分析,结果表明嘉兴市枯水期和丰水期河网水体中多环芳烃污染主要来源为城市面源污染、燃烧源以及交通污染源;Kalf风险熵值法评价结果表明,枯水期：萘（Nap）、苊烯（Acy）、二氢苊（Ace）、芴（Flu）、菲（Phe）、蒽（Ant）、荧蒽（Fla）、芘（Pyr）和苯并［a］蒽（BaA）以及∑PAHs为中等生态风险水平,丰水期：萘（Nap）、苊烯（Acy）、芴（Flu）、菲（Phe）、荧蒽（Fla）、芘（Pyr）、苯并［a］蒽（BaA）、苯并［b］荧蒽（BbF）、苯并［k］荧蒽（BkF）、苯并［a］芘（BaP）、茚苯［1,2,3-cd］芘（InP）和苯并［ghi］苝（BghiP）属于中等生态风险水平,∑PAHs为低生态风险水平;总体而言,嘉兴市河网水体中PAHs生态风险呈中等水平,有关部门需采取措施降低河网水体中PAHs的生态风险.     

异烟酸铜磁力搅拌微固相萃取-气相色谱法测定土壤中多环芳烃

建立了膜保护异烟酸铜微固相萃取的样品前处理方法,并采用气相色谱氢火焰离子化检测器对土壤中的痕量荧蒽(Flt)、苯并［b］荧蒽(BbF)、苯并［k］荧蒽(BkF)、苯并［a］芘(BaP)进行了测定. 考察了水温、萃取时间和超声洗脱时间等对萃取效果的影响. 结果表明:在最佳试验条件下,Flt的检出限为1.0 ng/g;BbF,BkF和BaP的检出限为2.5 ng/g. Flt的线性范围为2.5～500.0 ng/g;BbF,BkF和BaP的线性范围均为12.5～500.0 ng/g. 相对标准偏差(RSD)为4.4%～13.7%(n9). 采用该方法分析了2种实际土壤中的4种多环芳烃,回收率为34%～90%.      

汽车尾气中多环芳烃(PAHs)成分谱图研究

采集并测定了不同型号、油品、里程数的汽车尾气中14种多环芳烃,对分析结果归一化处理后确定其多环芳烃成分谱图.研究表明,汽车在30rmin内排放的14种PAHs总浓度为41.53～121.1μg/m³;其中苯并(a)蒽(BaA)浓度最大,占总量的33.3%;萘(Naph)、苯并(ghi) (Bghip)、茚(1,2,3-cd)芘(In)分别为16.8%、12.9%和12.1%.相同里程数的柴油车排放PAHs总量大于汽油车;除BaA和Naph,柴油车主要排放苊(Ac)、芴(Fluor)、Bghip和In,而汽油车主要排放Bghip、In、苯并(k)荧蒽(BkF).柴油车排放3环PAHs的量大于汽油车,但5～6环PAHs的排放量小于汽油车;随着汽车里程数的增加,PAHs(特别是荧蒽(Flur)、芘(Py)、苯并(a)芘(BaP)、Bghip)的排放总量增加.     

典型石油化工污染场地多环芳烃土壤指导限值的获取与风险评价

尝试利用英国的污染土地暴露评价模型(CLEA模型)获取了典型石油化工污染场地中几种多环芳烃(PAHs)的土壤指导限值(SGVs),并用所得到的土壤指导限值对该场地的污染物风险进行了评价.结果表明,研究区域内萘、蒽、苯并［a］芘、苊、芴、芘的土壤指导限值分别为3.57×103,6.12×107,0.874,6.81×104,6.24×104和5.84×106　ng/g.特定场地表层土壤中萘、蒽、苊、芴、芘的实测浓度(MECs)大于其相应土壤指导限值的概率均趋于0,而苯并［a］芘的为0.225.这几种PAHs的风险从大到小依次为:苯并［a］芘萘>苊>芴>芘>蒽,说明该场地的优先控制污染物为苯并［a］芘.      

硫酸盐还原条件下多环芳烃在土壤中的迁移转化

为研究硫酸盐还原条件下多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs)类有机污染物在土壤中的污染分布规律和迁移转化过程,设计了室内土柱淋溶试验,选择菲、蒽和芘作为PAHs的代表,模拟硫酸盐还原条件下PAHs在土壤中的迁移转化过程.监测土壤中PAHs的垂直分布、淋出液中ρ(PAHs)和ρ(SO₄2-)、淋出液的氧化还原电位(E_h)和总体积,并通过质量平衡计算出PAHs的降解率.结果表明:①菲和蒽的相对淋出率总体都不超过2%.120 d后菲和蒽在土壤中的残留率分别为51.87%和51.21%,而芘有90%以上吸附在土壤中,在淋出液中未检出.②随着淋溶时间的延长,土壤中的氧气逐渐被消耗,淋出液中ρ(SO₄2-)和E_h逐渐降低,并趋于稳定,硫酸盐还原作用发生.③3种PAHs在硫酸盐还原条件下都存在一定程度的降解.菲和蒽的降解率相差不大且随淋溶时间的延长逐渐增大,120 d后菲和蒽的降解率分别为47.41%和48.10%,而4环的芘降解速率非常低,120 d后降解率仅为3.61%.      

基于BP神经网络的污染场地土壤重金属和PAHs含量预测

受土壤检测成本和项目周期等因素制约,污染场地土壤经常存在检测数据缺失的现象,如何利用有限的检测数据获得更全面的信息成为当前研究热点.以某金属加工厂污染场地为研究对象,运用多元统计方法分析土壤样品中重金属(As、Zn、Cu、Pb、Ni、Cd、Cr)和多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)〔苯并[a]芘(BaP)、二苯并[a,h]蒽(DBA)、苯并[k]荧蒽(BkF)、苯并[b]荧蒽(BbF)、苯并[a]蒽(BaA)、萘(Nap)、?(Chr)〕之间的关联性,并以此为基础,利用已知数据建立BP神经网络模型,预测缺失土壤样本中重金属和PAHs的含量.结果表明:与GB 36600—2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》中的风险筛选值对比,重金属超标率表现为w(Ni)>w(Cu)>w(As)>w(Pb)>w(Zn)=w(Cd)>w(Cr),除w(Chr)未超标外,其他6种PAHs按超标率排序为w(BaP)>w(DBA)>w(BbF)=w(BaA)>w(Nap)>w(BkF).重金属Zn与Pb、As与Cd关联性较好,Cu与Ni关联性较好,Cr与其他6种重金属关联性较差,PAHs中除Nap外,BaP、DBA、BkF、BbF、BaA和Chr彼此关联性均较好;构建的BP神经网络模型的污染物浓度预测值与实测值的决定系数(R₂)范围为0.812~0.993,模拟效率系数(NSE)范围为0.779~0.959,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均较小.研究显示,研究区土壤重金属和PAHs含量整体存在不同程度的超标现象,构建的BP神经网络模型对污染物浓度预测结果准确可靠,利用该模型对土壤污染进行空间分析与评价具有可行性,且关联性较弱的因子作为输入参数能进一步提高预测模型的精度.      

焦化厂土壤和地下水中PAHs分布特征及其污染过程

以煤炭为原料的焦化厂是环境中PAHs的主要人为污染源. 针对US EPA(美国国家环境保护局)优先控制的16种PAHs,对苏南某生产历史长达16 a、面积为44.58×104 m2的焦化厂土壤样品中的w(PAHs)以及地下水样品中的ρ(PAHs)进行了分析,并采用统计学方法对PAHs的分布规律进行了研究. 结果表明:表层土壤中除二苯并[a,h]蒽外,其他15种PAHs均被检出;w(2~3环PAHs)平均值占w(∑PAHs)平均值的92.6%,明显高于w(4~6环PAHs). 地下水中只检出强亲水性的萘、二氢苊、苊、芴、菲、蒽等6种低环PAHs,但未迁移至厂外. 厂区内土壤和地下水中PAHs污染均具有典型的区域分布特征,并且均为化厂车间最严重. 土壤防污性能的差异使PAHs在3.0 m黏土层〔K_y(垂向渗透系数)=1.28×10-8 cm/s〕中富集. 高环PAHs主要与有机质结合以固相迁移,因w(TOC)随深度增加而下降,部分高w(高环PAHs)点位土壤有机质吸附过饱和,未被吸附的高环PAHs向深层迁移至5.0 m含水层顶板,但因强疏水性未进入7.0 m含水层. 强亲水性低环PAHs以溶解态迁移进入含水层,但因地下水流动缓慢(流速为3.71×10-6 cm/s),PAHs污染区仅集中在化厂车间及其附近区域.      

废旧汽车拆解区土壤中多环芳烃垂向分布特性

研究分析了废旧汽车拆解区土壤剖面的美国EPA优控的16种多环芳烃的纵向分布.结果表明,表层土壤中16种多环芳烃总含量达到了17 323 ng·g-1,其中芘(Pyr)、苯并[a]蒽(BaA)、芴(Flu)含量最高,分别达到11 820、1 234和1 083 ng·g-1.汽车拆解区表面和土壤深度为10 cm的土壤均达到了重度污染级别;深度在50~350 cm之间的土壤为轻度至中度污染,当土壤深度超过400 cm,土壤基本未受到污染.但是,7种致癌性PAHs(Chr、BaA、BbF、BkF、BaP、DahA、IcdP)总量在土壤深度达到850 cm时仍有34.15 ng·g-1.随着土壤深度的增大,多环芳烃含量急剧降低,当土壤深度超过300 cm,三环的菲(Phe)、荧蒽(Fl)和二氢苊(Ace)成为优势组分.土壤剖面菲(Phe)/蒽(Ant)比值和荧蒽(Fla)/芘(Pyr)、Fluo/Pyr、BaA/(BaA+Chr)等参数表明,土壤表面的多环芳烃主要来源于石油污染.     

鄱阳湖区PAHs的多介质迁移和归趋模拟

为分析鄱阳湖区PAHs(多环芳烃)的多介质迁移和归趋行为,以可获取模型验证数据的BaP(苯并芘)、BaA(苯并蒽)、Chr()、Pyr(芘)、Fla(荧蒽)、Phe(菲)6种典型PAHs为研究对象,采用逸度模型Level Ⅲ,预测和模拟鄱阳湖区环境多介质中PAHs的分布和归趋状况. 结果表明:鄱阳湖区水相中ρ(BaP)、ρ(BaA)、ρ(Chr)、ρ(Pyr)、ρ(Fla)、ρ(Phe)的计算值分别为0.043 3、0.050 9、0.021 4、0.149 0、0.122 0、0.295 0 μg/L,与实测值基本一致. 气相、土壤相及沉积物相中6种PAHs的计算值与实测值吻合较好,模型可靠. 土壤相和沉积物相中PAHs残留量(以n计)占该区总残留量的92.6%,远高于气相和水相. PAHs在鄱阳湖区多介质中的相间迁移通量以气相→土相、水相→沉积物相、沉积物相→水相为主. 鄱阳湖区各介质中高环PAHs主要源于外来污水和外来废气输入,外来污水输入量(以n计)和外来废气输入量分别占59.4%和33.6%. 中环和低环PAHs主要源于当地的废气排放和外来污水输入. 土壤相和沉积物相是鄱阳湖区PAHs主要的汇,由土壤和沉积物的内源释放而可能引起的二次污染应引起重视.      

基于逸度方法的辽东湾海水-沉积物中多环芳烃扩散行为

为研究辽东湾PAHs（多环芳烃）在海水-沉积物之间的扩散行为,于2014年5月对辽东湾14个采样点海水和沉积物中的16种PAHs进行了调查研究,并采用逸度方法、变异系数、响应系数等统计和计算方法对研究结果进行分析.结果表明:辽东湾海水中ρ（∑PAHs）和沉积物中w（PAHs）的平均变异系数分别为0.25和0.39,属于中等变异,高分子量PAHs的变异系数高于低分子量PAHs;利用ff（逸度分数）评估PAHs在海水-沉积物间的扩散行为,Nap（萘）、Acp（苊）和Fl（芴）表现出从沉积物向海水释放,沉积物是二次释放源;Ace（二氢苊）、Phe（菲）、An（蒽）、Flu（荧蒽）、Pyr（芘）、BaA（苯并[a]蒽）、Chr（?）在海水-沉积物之间接近平衡状态,5环和6环PAHs则表现出从海水向沉积物沉降富集,沉积物是汇;有机碳和碳黑是影响PAHs在沉积物和海水之间扩散的重要参数.研究显示,7种潜在致癌PAHs[BaA、Chr、BbF（苯并[b]荧蒽）、BkF（苯并[k]荧蒽）、BaP（苯并[a]芘）、InP（茚并[1,2,3-cd]芘）和DbA（二苯并[a,h]蒽）]海水-沉积物之间的扩散行为可能受到陆源排污和海上石油开发活动的影响.      

PAHs pollution from traffic sources in air of Hangzhou, China: Trend and influencing factors

Introduction China is experiencing rapid economic and populationgrowth. The rapid growth and increasing fossil fuel energyconsumption have resulted in large amounts of pollutants suchas TSP, SO2, NOx and hydrocarbons to be emitted intoambient atmosphere. Nowadays, national routine monitor haspaid much attention to TSP, SO2 and NOx. Highconcentrations of SO2 and NOx can lead to an increase ofregional levels of acid deposition and tropospheric ozon, thu…     

Sedimentary record of polycyclic aromatic hydrocarbons in Lake Erhai, Southwest China

The temporal distribution of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) was investigated in a sediment core from Lake Erhal in Southwest China using gas-chromatography/mass spectrometry (GC/MS) method.The total organic carbon (TOC) normalized total PAHs concentrations (sum of US Environmental Protection Agency proposed 16 priority PAHs) ranged from 31.9 to 269 μg/g dry weight (dw),and were characterized by a slowly increasing stage in the deeper sediments and a sharp increasing stage in the upper sediments.The PAHs in the sediments were dominated by low molecular weight (LMW) PAHs,suggesting that the primary source of PAHs was low- and moderate temperature combustion processes.However,both the significant increase in high molecular weight (HMW) PAHs in the upper sediments and the vertical profile of diagnostic ratios pointed out a change in the sources of PAHs from low-temperature combustion to high-temperature combustion.The ecotoxicological assessment based on consensus-based sediment quality guidelines implied that potential adverse biological impacts were possible for benzo(ghi)perylenelene and most LMW PAHs.In addition,the total BaP equivalent quotient of seven carcinogenic polycyclic aromatic hydrocarbons (BaA,CHr,BbF,BkF,BaP,DBA and INP) was 106.1 ng/g,according to the toxic equivalency factors.Although there was no great biological impact associated with the HMW PAlls,great attention should be paid to these PAH components based on their rapid increase in the upper sediments.     

百色市工业区表层土壤中多环芳烃污染特征及来源分析

为完善我国实地的不同的PAHs污染特征数据库,系统采集了百色市5个工业区表层土壤样品,利用HPLC分析了16种US EPA 优控PAHs的含量和组分特征,运用同分异构体比率法和主成分因子载荷法揭示其污染来源.结果表明,工业区土壤中PAHs总含量范围在18.7~6437μg/kg之间,电厂2土壤中PAHs平均含量最高,达1923.4μg/kg.与国内外相关研究比较,处于中高等污染水平.5个工业区表层土壤样品中PAHs的残留大小顺序为:电厂2>电厂1>炼油厂>润滑油厂>水泥厂;电厂2、电厂1、炼油厂和润滑油厂4个工业区土壤中PAHs污染以4环为主,毒性较高的4环和5环PAHs均高于其他环数PAHs;水泥厂附近土壤中PAHs污染以2、3环为主.研究区域内土壤中Baa、Bkf、Chr和Fla等单体超标严重.工业区土壤中PAHs污染主要来自于燃烧源、石油源及石油源和燃烧源的混合源,燃烧源贡献最大(占45.0%),石油源和燃烧源混合贡献率为36.8%,而石油源所占比例相对较小(占18.2%).     

空调滤网灰尘中多环芳烃分布特征及来源研究

利用气相色谱-质谱法对6台置于不同室内环境的空调滤网灰尘中16种优控多环芳烃(PAHs)进行分析测定.结果表明,6台置于不同室内环境的空调滤网灰尘中16种PAHs均可检出,且总浓度水平差异显著,∑PAHs为0.475~13.090μg/g,平均浓度4.345μg/g,其中餐馆∑PAHs的浓度最高;PAHs单体浓度也存在着较大的差异,其中苯并[a]蒽(BaA)的含量最高,其次为 (Chr),苊(AcP)含量最低;6台置于不同室内环境的空调滤网灰尘中PAHs的环数分布特征较为相似,4环和5环PAHs占优势,平均比例分别为38.3%和28.3%;家居室ρ(BaA)/ρ(Chr)为0.680,餐馆中ρ(BaA)/ρ(Chr)为1.564,初步判定2类主要的PAHs污染源分别是烟草烟气的燃烧源和烹饪源;6台置于不同室内环境的空调滤网灰尘中PAHs毒性当量差异明显,其中苯并[a]芘(BaP)的毒性当量平均占55.7%.     

滩涂红树林种植-养殖耦合系统水产品中多环芳烃含量水平分析

为了掌握滩涂红树林种植-养殖耦合系统中水产品中多环芳烃的污染情况,保证系统中水产品的品质和食用安全,采用高效液相色谱仪检测了系统中秋茄、桐花树和木榄等养殖塘罗非鱼、鲻鱼和牡蛎体内的13种多环芳烃（polycyclic aromatichydrocarbons,PAHs）[Fluorene（Flu）、Phenanthrene（Phe）、Anthracene（Ant）、Fluoranthene（Fla）、Pyrene（Pyr）、Benz[a]anthraces（BaA）、Chrysene（Chr）、Benzo[b]fluoranthene（BbF）、Benzo[k]fluoranthene（BkF）、Benzo[a]Pyrene（BaP）、Dibenzo[a,h]anthercene（DahA）、Benzo[g,h,i]perylene（BghiP）、Indeno[1,2,3-c,d]pyrene（InP）],分析研究其污染水平并进行食品安全评价.结果表明,牡蛎体内的TPAHs含量最高,干重浓度范围在89.79～98.49μg.kg-1之间;鲻鱼次之,干重浓度范围在25.97～34.64μg.kg-1之间;罗非鱼的TPAHs含量最低,干重浓度范围在12.31～14.41μg.kg-1之间.3环PAHs是主要组成成分,占TPAHs的41.58%～83.35%.脂肪含量是影响不同种类水产品间TPAHs浓度水平的因素.与国内其它地区相比,研究区域水产品内PAHs污染处于轻度的污染水平.3类水产品的湿重等效ΣBaP浓度值在0.068 9～1.037 3μg.kg-1之间,符合欧盟对苯并[a]芘的限值要求.研究区域水产品内PAHs在安全食用范围内.