长江口潮滩表层沉积物中PCBs和OCPs的分布

对长江口潮滩表层沉积物中的多氯联苯(PCBs)和有机氯农药(OCPs)进行GC-ECD测试,结果表明PCBs含量分布在0.19～18.95ng/g,平均值为2.70ng/g,其分布随采样点的位置变化显著:排污口附近出现最大值,离排污口越远,即受排污影响的程度越小,其含量越低.OCPs含量在1.25～36.01ng/g,平均值为8.50ng/g,分布特征与PCBs相似,表明了它们来源的相似性.研究区内PCBs和OCPs的含量低于ER-L值,尚未对生物造成显著的负面影响.     

长江口南岸水体SPM和表层沉积物中OCPs的赋存

利用GC-ECD对长江口南岸14个采样点水体悬浮颗粒物(SPM)及表层沉积物进行了有机氯农药(OCPs)的测定,分析了其中HCHs和DDTs的赋存水平和形态分布.研究表明,OCPs的含量水平有DDTs>HCHs的趋势;悬浮物中污染物浓度高于表层沉积物.悬浮物中HCHs污染水平分布在6.24～14.75ng/g,平均值为12.27ng/g;DDTs的污染水平为3.36～25.66ng/g,平均值为16.37ng/g.而表层沉积物中HCHs含量为1.19～8.22ng/g,平均值5.92ng/g;DDTs的含量水平为4.96～14.94ng/g,平均值为8.92ng/g.研究区内OCPs的含量低于ER-M值,对环境生物具有潜在的危害性.     

滇池沉积物中多氯联苯和有机氯农药的残留特征与风险评估

从滇池不同区域采集到11个表层沉积物,测定2类持久性有机污染物即多氯联苯(PCBs)和有机氯农药(OCPs)的含量,同时对沉积物中污染物的污染程度、分布特征、污染来源进行了研究。结果表明,沉积物中污染残留总体含量为DDTsHCHsPCBs,含量分别是0.26~75.20ng/g,0.63~26.0ng/g和0.64~17.7ng/g;污染物分布受人工大坝阻隔作用明显,大坝上游沉积物中污染物含量比下游高一到二个数量级。PCBs组成以三氯和五氯为主,这与我国历史上多氯联苯产品的生产和使用状况相吻合。(p,p'-DDE+p,p'-DDD)/DDTs0.84和β-HCH/HCHs0.45,比值结果显示出OCPs组成以降解和残留产物为主,表明周边土壤中残留的农药是滇池沉积物中农药的主要来源。生态风险值采用加拿大环保局提出的生态风险评价框架,结果表明,滇池上游(草海)沉积物总体潜在风险较高,应当引起关注。     

长江口滨岸水体悬浮颗粒物中PCBs分布特征

对长江口滨岸带14个采样点水体悬浮物中的多氯联苯(PCBs)进行GC-ECD测试,结果表明PCBs含量水平为2.5～51.5ng/g,平均值为13.2ng/g,普遍高于相应表层沉积物中的含量,但没有表现出明显的与排污有关的地域性分布规律;PCBs的含量与悬浮物的粒径和有机质含量不显著相关,而可能与有机质来源和矿物组成有关;在大多数采样站位,低氯代联苯(2～5CB)占PCBs总量的70%以上,其中2CB在悬浮物中占有绝对优势地位.这一组成特征可能与我国主要生产和使用低氯代联苯有关,但与过去表层沉积物中以3CB为主的特征不同,表明可能有新的PCBs的输入.与国内外相关研究结果对比,本区PCBs的污染属中等水平.     

青岛近海沉积物中多环芳烃、多氯联苯和有机氯农药的含量和分布特征

利用气相色谱/质谱方法对青岛近海表层沉积物中多环芳烃(PAHs)、多氯联苯(PCBs)和有机氯农药(OCPs)进行了测定,并分析了PAHs、PCBs和OCPs的分布特征.结果表明,PAHs、PCBs和OCPs的均值分别为684.80、6.87和13.52ng·g-1,含量变化均呈近岸高、远岸低的分布规律.燃料的高温燃烧排放对本研究海域沉积物中PAHs有较大贡献;PCBs主要来源于工业及生活排放,但已受到控制;沉积物中HCHs存在工业和农业双重污染源输入,DDT主要是由于历史上使用农药造成,且在表层沉积物中受到好氧微生物降解.与国内外同类研究结果相比,调查海域沉积物中PAHs、PCBs和OCPs的污染程度及生态风险均处于较低水平.     

长江口潮滩表层沉积物中多环芳烃分布特征

长江口滨岸潮滩14个表层沉积物中多环芳烃(PAHs)分析表明,PAHs总量分布范围在0.263~6.372mg/kg.多环芳烃含量随取样位置发生明显的变化,主要特征是在近排污口处含量最大,而远离排污口含量趋于降低.依据荧蒽/芘之比以及2+3环与4环以上PAHs化合物分布特点,表明长江口近岸潮滩沉积物中PAHs主要来自石油类污染物的输入.通过与国内外河口潮滩沉积物中PAHs含量的对比,研究区处于低-中等水平,但已有个别PAHs化合物(如蒽、芴)超过基于生物毒性试验的沉积物质量标准,对潮滩生态将构成一定的潜在危害.     

汾河表层沉积物PCBs和OCPs含量、来源及生态风险

利用GC-ECD方法测定了汾河太原段30个表层沉积物样品中多氯联苯(PCBs)和有机氯农药(OCPs)的含量,同时对沉积物中PCBs和OCPs的来源和生态风险进行了研究.结果表明,研究区PCBs和OCPs的含量分别为n.d.~50.95μg/kg和2.19 ~25.24μg/kg.Aroclor检出率最高为Aroclor1260和Aroclor1254,这可能与我国主要生产和使用的PCB有关.OCPs中p,p￠-DDE含量占优势,研究区HCH和DDT来源于工业和农业输入.生态风险评价结果表明,γ-HCH、DDT(total),o,p￠+p,p￠-DDT,p,p￠-DDE,七氯环氧化物,PCBs总量可能会对研究区水生生态环境造成潜在影响,但整体风险水平不高.     

长江口潮滩沉积物中PCBs及其空间分布

应用具^63Ni电子捕获检测器的气相色谱仪，分析了长江口潮滩沉积物PCBs，及其在不同微地貌单元的分布趋势：高潮滩＞中潮滩＞低潮滩，PCBs与ToC存在线性相关关系，并与＞63μm的颗粒物体积百分含量呈显著线性相关关系，推测沉积物中PCBs以低氯同系物为主。大型排污口附近、水动力弱的高潮滩PCBs相对富集。比较国内外不同地区，本区PCBs污染并不严重，但检出率为100％，新生沙岛九段沙潮滩同样检出PCBs污染，因此应当密切关注长江口潮滩环境中PCBs污染的发展。     

长江口滨岸潮滩动物体中PCBs和OCPs的分布

利用GC-ECD对长江口滨岸潮滩中动物进行研究,分析了PCBs和OCPs(DDTs和HCHs)的含量分布.结果表明PCBs含量水平为43.7～1260.4ng/g,均值为342.5ng/g;DDTs为1.5～159.4ng/g,均值为33.7ng/g;HCHs为0.9～77.0ng/g,均值为13.0ng/g.从空间上看,同种动物对不同污染物的累积和同种污染物在不同动物体内的累积均无明显的规律,但同属种样品则有雄性个体污染物含量高于雌性个体、小个体高于大个体的规律.对动物体内POPs污染进行了初步评价,结果显示:该区动物均不同程度地受到污染,污染已达中等水平.     

天津滨海地区表层沉积物中持久性有机污染物的含量特征与生态风险

从天津滨海地区不同地表水表层沉积物取样,测定4类持久性有机污染物即多环芳烃(PAHs)、有机氯农药(OCPs)、多氯联苯(PCBs)和多溴联苯醚(PBDEs)的含量,目的是了解该区4类持久性有机污染物的含量特征并对其生态风险进行评估.结果表明,天津滨海地区10个沉积物采样点中16种优先控制的PAHs均有检出,PAHs总含量范围为274.06～2 656.65μg.kg-1、平均为1 198.51μg.kg-1.化石燃料(例如煤和汽油)的燃烧是该区表层沉积物中PAHs的主要来源,个别地方混有石油类产品的输入.在大沽排污河采样点,22种OCPs总含量为3 103.36μg.kg-1,35种PCBs和14种PBDEs的总含量分别为87.31μg.kg-1和13.88μg.kg-1.其它采样点OCPs、PCBs和PBDEs的含量均较低.该区表层沉积物中总有机碳含量与PAHs的相关性很好,但与OCPs、PCBs和PBDEs的相关性较差,这可能与PAHs主要来自面源污染而其它污染物主要来自点源污染有关.沉积物中PAHs(尤其是低分子量PAHs)的风险较大,在多个采样点中,萘和/或苊的含量超过可能效应浓度,极有可能对底栖生物产生不良影响.在大沽排污河,七氯环氧化物和林丹(gamma-BHC)超过可能效应浓度,极有可能对底栖生物产生不良影响;其它采样点OCPs的生态风险较小.整体上,PCBs和PBDEs的生态风险较小.     

贵州红枫湖地区水稻土多氯联苯和有机氯农药的残留

调查了红枫湖周边水稻土的7种多氯联苯（PCBs）和13种有机氯农药（OCPs）的含量分布.结果显示,DDTs及其代谢产物、HCHs的异构体、异狄氏剂、七氯等有机氯农药及PCB 28和PCB 52在所有样品中均被检出.与国内外污染区相比,PCBs含量较低.研究区土壤中污染物的组成结果类似,PCBs以3～5氯取代的同属物为主,农药以DDTs为主.剖面土壤中∑PCBs含量范围为8.9～55.9 ng/g,主要以3～5氯取代的PCBs为主,平均占PCBs总量的89%.∑DDTs含量为 4.7～42.6ng/g,以p,p′-DDE,p,p′-DDT为主.DDT/（DDD+DDE）的比率表明红枫湖地区水稻田中DDTs的降解速率不同,暗示其环境条件的差异.α-HCH/γ-HCH为0.28～0.90,表明红枫湖地区水稻田中HCHs在环境中残留时间很长,经历了光解和生物作用等变化.PCBs对TEQ的贡献较低,为0.06～0.51 pg/g.     

南四湖沉积物中有机氯农药和多氯联苯垂直分布特征

通过对采集于南四湖湖区的沉积物柱状样品中有机氯农药（OCPs）和多氯联苯（PCBs）同系物的GC-ECD定量分析测定,并结合²¹⁰Pb同位素定年分析,重建了南四湖湖区有机污染物的污染史.结果表明,样品中OCPs、HCHs、DDTs和PCBs的含量范围分别为1.64～17.9、0.66～12.5、0.24～2.99和7.84～42.8 ng·g^-1.柱状沉积物的沉积速率为0.330 cm·a^-1,平均沉积通量为0.237 g·(cm²·a)^-1,所采集的样品沉积时间为1899～2000年.OCPs和PCBs分别在1960和1970年左右出现浓度峰值,随后含量逐渐下降.污染物来源分析表明,HCHs来源于新的工业HCH和林丹2种工业品,HCH和DDT污染主要源于历史上的使用;PCBs主要来自于造纸漂白过程和焚烧炉排放.生态风险评价结果表明,除β-HCH、γ-HCH和艾氏剂3种污染物在14～16　cm附近、对应沉积时间为1960年左右测试数据略高于风险水平低值,其余污染物的所有数据均低于风险水平低值.整体而言,南四湖柱状沉积物中的OCPs和PCBs含量属于低生态风险水平.     

典型持久性有机污染物在翅碱蓬中的分布特征

碱蓬是潮间带的常见优势种群,为了解其在持久性有机污染物从陆域向海洋迁移中所起的作用,利用GC-MS研究了东营和营口潮间带盐沼植物翅碱蓬不同器官及根系土中有机氯农药(OCPs)、多环芳烃(PAHs)、十溴联苯醚(BDE209)和多氯联苯(PCBs)的含量和分布特征.结果表明,4类持久性有机污染物在翅碱蓬中的污染水平依次为ΣPAHsΣOCPsBDE209ΣPCBs(96～1506ng/g、14～577ng/g、1.8～33ng/g和399～2161pg/g).营口潮间带沉积物中OCPs、PAHs和PCBs的污染水平高于东营,但这3类污染物在两地潮间带翅碱蓬叶子中的含量水平相当.OCPs在两地翅碱蓬各器官中的分布相同,即茎根叶,PAHs和PCBs2种污染物受根系土中有机质含量的影响,在翅碱蓬器官中呈现不同的分布.BDE209在东营潮间带的污染水平(19.7ng/g)高于营口(2.36ng/g),在碱蓬器官中呈现不同分布.     

Organochlorine compounds and polycyclic aromatic hydrocarbons in surface sediment from Baiyangdian Lake, North China： Concentrations, sources profiles and potential risk

Organochlorine pesticides(OCPs),polychlorinated biphenyls(PCBs),and polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs) were determined in nineteen surface sediment samples collected from Baiyangdian Lake and its inflowing river(Fuhe River) in North China.Total concentrations of OCPs,PCBs and PAHs in sediments ranged from 5.4 to 707.6 ng/g,2.3 to 197.8 ng/g,and 101.3 to 6360.5 ng/g,respectively.The levels of contaminants in Fuhe River were significantly higher than those in Baiyandian Lake.For hexachlorocyclohexane(HCHs) and dichlorodiphenytrichloroethanes(DDTs),α-HCH and p,p-DDT were predominant isomers;while for PCBs,PCB 28/31,PCB 40/103,PCB 60,PCB 101,and PCB 118 were predominant congeners.Possible sources derived from historical usage for OCPs and incomplete combustion fuel,wood,and coal and exhaustion of boats or cars for PAHs.Risk assessment of sediment indicated that sediments in Fuhe River were likely to pose potential biological adverse impact.     

海河河口表层沉积物中PCBs和OCPs的源解析

采集海河河口表层沉积物样品,测定了其中12种多氯联苯(PCBs)和20种有机氯农药(OCPs)的浓度,运用主成分分析-多元线性回归法(PCA-MLR)解析该区域沉积物中PCBs和OCPs的来源,并定量计算了各污染源的贡献量.结果表明,海河沉积物中PCBs的特征源为非故意产生和大气输送2类,基于多元线性回归法的贡献率分别为55%和45%,对PCBs总量的贡献量均值为6.94,9.42ng/g;OCPs的特征源为历史残留和新的输入2类,贡献率分别为13%和87%,对OCPs总量的贡献量均值为21.18,171.97ng/g.海河河口沉积物中POPs的源贡献与该区域的工业生产有关,改善工业结构和妥善处理历史遗留的生产废物是控制海河河口沉积物中POPs的有效途径.     

广东省部分高海拔地区表层土壤中有机氯农药和多氯联苯的高山冷凝结效应

采用梅花布点法采样,气相色谱-电子捕获检测法分析,对广东省两处高海拔地区表层土壤中OCPs(有机氯农药)和PCBs(多氯联苯)进行研究.结果表明,罗浮山表层土壤中w(OCPs)和w(PCBs)分别为3.77~9.51和1.85~4.06 ng/g,最大值分别出现在海拔888和824 m.南岭表层土壤中w(OCPs)和w(PCBs)分别为1.47~2.23和1.15~2.49 ng/g,最大值均出现在海拔1 900 m.在表层土壤中大部分目标化合物的浓度随着海拔的增高而增加,表现出较为明显的高山冷凝结现象,累积规律基本上符合Mountain-POP模型.但由于研究区域与Mountain-POP模型假设区域有地理环境和气象条件的差异,一些化合物的高山冷凝结规律与Mountain-POP模型存在一定差异,该现象应为所研究地区不同的自然环境因素所致.化合物本身的理化性质和研究区域的自然条件因素可影响持久性有机污染物的迁移、累积效果.      

Occurrence and congeners specific of polychlorinated biphenyls in agricultural soils from Southern Jiangsu, China

A total of 198 agricultural soil samples were collected from Zhangjiagang and Changshu in Southern Jiangsu for analysis of 13 polychlorinated biphenyls （PCBs） in order to assess the levels of pollution, sources, area distribution, and potential risk for the environment. All methods were rigorously tested and an adequate quality control was ensured. Only one site had no PCBs residues, and the highest total PCBs concentration in the surface soils was 32.83 ng/g. The average concentration in all the soil samples was 4.13 ng/g, signaling low-level pollution. Tetra-, penta-, and hexa-chlorinated biphenyls were dominant species in soil samples, accounting for more than 75% of ∑PCBs in the soil samples. PCB118 was the most abundant congener in all the samples. The PCB118 was about 20% of ∑PCBs. The soil organic matter content showed only a weak correlation with the levels of all PCB congeners, in which a better correlation was noted for the more volatile lighter PCB congeners than for the heavier homologues. To a certain extent, the sources and land use seemed to influence the levels of PCBs.