钢铁工业区周边农业土壤中多环芳烃(PAHs)残留及评价

对某大型矿业企业周边农业土壤中多环芳烃(PAHs)残留量进行了调查。结果表明,PAHs总残留量范围为312. 2~27 580. 9ng·g-1,且以4环以上多环芳烃组分为主。所有土样中均检出PAHs,单一污染物以芘、艹屈、荧蒽、苯并[a]芘、蒽、菲、苯并[a]蒽、苯并[k]荧蒽、茚并[1,2,3 cd]芘、苯并[g,h,i]苝为主。PAHs残留量与有机质含量相关性较好。不同样区土壤PAHs残留量受常年风向影响明显。以加拿大农业区域土壤PAHs的治理标准值为指标,用内梅罗综合指数法进行评价表明,研究区农业土壤达重污染水平的占37%,中度污染的占19%,轻污染的占25%,另有13%的采样点污染程度处于警戒限,仅有6%的采样点尚处于安全级。     

北京地区表层土壤中多环芳烃的分布特征及污染源分析

根据北京地区不同环境功能区62个样品的分析结果,讨论了研究区表层土壤中多环芳烃的分布特征及污染源类型。结果表明：（1）研究区表层土壤中检测到的多环芳烃主要包括萘、苊、菲、惹烯、三芴、荧蒽、芘、、苯并蒽、苯并[b]荧蒽、苯并[k]荧蒽、苯并[e]芘、苯并[a]芘、苝、二苯并[a,h]蒽、茚并[1,2,3–cd]芘、苯并[g,h,i]苝及其同系物;（2）不同环境功能区表层土壤中多环芳烃的组成及质量分数均存在一定的差别,16种优先控制的多环芳烃质量分数为175.1~10 344 ng.g-1,其中城市中心区表层土壤中多环芳烃的质量分数最高,交通干线附近、工矿企业附近表层土壤中PAHs的质量分数较高,林地、果园和农田表层土壤中PAHs的质量分数较低;（3）表层土壤中PAHs既有来源于石油源,也有来源于化石燃料燃烧产物的,但不同功能区二者贡献存在差别,其中农业用地（林地、果园、农田）中PAHs主要来源于石油源（或部分来源于土壤母岩中的有机质）,城区、交通干线附近及工矿企业附近表层土壤中PAHs污染源以化石燃料燃烧产物输入为主。     

基于健康风险的土壤修复目标研究程序与方法——以多环芳烃污染土壤再利用工程为例

提出了基于人体健康风险的土壤修复目标的制定方法和程序,并以上海市某重大工程多环芳烃污染土壤处理后再利用工程为例,模拟了多环芳烃在处置场地上的多介质迁移途径及人体暴露场景。模拟结果显示,填埋场污染土壤苯并(a)芘(该污染物毒性因子高,毒性强,致癌风险相对较大)经口摄入和皮肤接触途径最大致癌暴露量分别为1.89×10-6和0.93×10-6mg.kg-1.d-1,人体最大致癌风险水平分别为1.38×10-5和6.79×10-6,超出了中国规定的单致癌污染物的可接受风险水平(≤10-6)。苯并(a)芘呼吸吸入途径最大致癌暴露量为7.79×10-10mg.m-3,人体最大致癌风险水平为6.86×10-10。基于场地的特征条件和参数,以保护人体健康为目的,确定了再利用作为填埋场中层覆土的土壤中5种多环芳烃污染物的修复目标限值(w,mg.kg-1)分别为:苯并(a)芘,0.994;二苯并(a,h)蒽,0.995;苯并(a)蒽,9.95;苯并(b)荧蒽,9.95;苯并(k)荧蒽,99.5。     

高铁酸钾降解荧蒽和苯并[a]芘的偏振荧光光谱研究

考察了高铁酸钾对荧蒽和苯并[a]芘两种PAHs(多环芳烃)的降解反应过程,并应用偏振荧光光谱技术研究了荧蒽和苯并[a]芘两种PAHsr降解体系反应过程及其差别的识别,着重探讨了两种PAHs降解体系反应过程中的多种荧光波长模式与偏振度、三维荧光(EEM)与偏振三维荧光(PEEM)变化规律,最后由时间扫描荧光模式直接获得反应动力学拟合方程式.实验结果表明,各荧光识别模式一致地显示出高铁酸钾对荧蒽和苯并[a]芘的显著性降解作用及其对应的各荧光强度变化规律,即反应时间大于40 s后,两种PAHs(多环芳烃)的降解反应均不明显,且降解过程中均无新的荧光发色团结构生成.在高铁酸钾与荧蒽/苯并[a]芘摩尔比为1∶1、1∶4、4∶1的各降解体系的反应过程均符合一级反应动力学规律.荧蒽降解曲线的线性关系更高,苯并芘降解速率更快,多种荧光光谱相结合能够实现对PAHs的降解过程的便捷而有效的追踪,其揭示的结果与分子机理一致,即苯并[a]芘分子较荧蒽分子具有更大的π电子密度,因而在Fe(Ⅵ)夺电子过程中,更易于失去电子而被Fe(Ⅵ)氧化降解.     

新疆准东煤矿开采区域中多环芳烃的污染特征分析

本文采集并分析了新疆准东煤矿开采区域6个采样点的降尘、土壤和植物的样品,对样品中16种多环芳烃(PAHs)的含量进行了分析,结果显示,降尘中∑PAHs在1.07—8.34 mg·kg~(-1)间;土壤中(除1#点位)∑PAHs在0.134—1.06 mg·kg~(-1)间;植物中(除1#点位)∑PAHs在0.163—1.54 mg·kg~(-1)间.降尘中高含量PAHs主要为苯并[b]荧蒽、菲和萘;土壤中高含量PAHs主要为菲、荧蒽和蒽;植物中高含量PAHs主要为萘、菲和芴.降尘、土壤及植物中PAHs均显示出富三环的特征;研究区域土壤中PAHs的苯并(a)芘等效毒性当量结果显示,研究区域土壤中PAHs的污染存在一定的潜在风险.     

生物堆模拟法修复苯并[a]芘和二苯并[a,h]蒽污染土壤

采用生物堆模拟方法,研究苯并[a]芘(BaP)和二苯并[a,h]蒽(DBA)污染土壤的生物修复条件.结果表明,在生物堆中投加绿肥或秸秆可明显促进BaP和DBA的降解;通气速率分别为0.05和0.10m3·h-1时BaP和DBA的降解率无明显差异;添加EM菌对BaP和DBA的降解有抑制作用.在投加20g·kg-1绿肥、通气速率为0.10m3·h-1时,BaP和DBA的去除效果最佳,处理160d时降解率分别达64.8％和74.9％.     

几种多环芳烃在不同类型稻田土壤中的降解行为

为揭示我国不同类型稻田土壤中多环芳烃(PAHs)的降解率,采集了8个地区的稻田土壤,分别加入菲、荧蒽和苯并[a]蒽进行室内培养试验,分析不同类型稻田土壤中PAHs降解速率的差异及其与土壤理化性质的关系。结果表明,不同类型稻田土壤中PAHs降解能力由大到小依次为四川石灰性紫色土、黑龙江黑土、重庆中性紫色土、山西褐土、北京潮土、安徽黄褐土、河南潮土和湖南黄壤。不同类型稻田土壤中PAHs降解率在培养7 d时均可达51.5%,28 d后降解率大于80%。土壤中PAHs易降解程度由高到低依次为菲、荧蒽和苯并[a]蒽。除四川石灰性紫色土和重庆中性紫色土外,PAHs能显著增加其他类型土壤中总细菌数量和菲降解过程中的双加氧酶功能基因phnAc数量。冗余分析结果表明,土壤中菲和荧蒽降解速率与土壤中NH_4~+-N和有机质含量呈显著正相关(P0.05),与pH值和含水量呈负相关。土壤中苯并[a]蒽降解速率与土壤理化性质均无显著相关性(P0.05)。不同类型稻田土壤中PAHs自然降解速率和留存时间有所差异,可通过在土壤中添加氮肥等营养物质促进PAHs的降解。     

我国36个重点城市饮用水中多环芳烃健康风险评价

分别用2种基于不确定性的风险评价方法(蒙特卡洛法和三角模糊数法)和1种基于确定性的风险评价方法(美国EPA终身致癌风险)对我国36个重点城市饮用水中多环芳烃的终生致癌风险进行评价。所研究的98个水厂出水中多环芳烃浓度范围为17.5~408.3 ng·L-1,致癌性多环芳烃(苯并[a]蒽,屈,苯并[b]荧蒽,苯并[k]荧蒽,苯并[a]芘,茚并[1,2,3-cd]芘)的总量浓度为nd~94.7 ng·L-1。所有水厂出水中苯并[a]芘浓度均小于10 ng·L-1。假设出厂水即为最终饮用水,对16种PAHs浓度用毒性当量因子法转化为相对于苯并[a]芘等效浓度(TEQ BaP)。使用概率风险评价方法计算,结果显示在95%的概率区间我国居民通过饮水途径暴露多环芳烃的终生致癌风险小于5.45×10-6(蒙特卡洛法)和7.56×10-6(三角模糊数法)。而采用确定性风险评价方法,计算得到的最大风险为7.12×10-6。两种计算方法得到的我国饮用水中多环芳烃的终生致癌风险都处于可接受水平。比较不同的评价方法后发现,不同方法获得的信息并不完全重合,相对于通常的基于确定性的非概率健康风险评价方法,基于不确定性的概率风险评价方法获得的结果更为保守。     

青岛地区大气气溶胶中多环芳烃的GC/MS分析

本文采集了青岛5个区的大气气溶胶样品，参照美国EPA610方法，用GC/MS分析鉴定多环芳烃。结果表明，青岛市大气气溶胶中PAHs总量的总趋势是东部高于西部，中部高于南、北部。多环芳烃的环数分布表明，气溶胶中PAHs几乎全部由人类活动产生。16种优先控制多环芳烃化合物中的萘、苊、芴、荧蕙、茚并[1，2，3-cd]芘，苯并[b]荧蒽、苯并[k]荧蒽等有毒有害有机污染物普遍检出于市内五区。苯并[a]芘的大气含量甚微。     

云南宣威肺癌高发区C1煤燃烧排放颗粒物中PAHs的组成特征及健康风险

宣威煤燃烧排放产物与其所导致的肺癌高发率一直是国际学术界关注的热点,但煤燃烧排放颗粒物中的关键致毒组分还不清楚。以肺癌高发区产出的晚二叠世C1煤燃烧排放不同粒径颗粒物为研究对象,分析其中主要有害有机污染物多环芳烃(PAHs)的分布特征及其健康风险。结果表明宣威煤燃烧排放的颗粒物中16种PAHs的总质量浓度为77 359.21 ng·m-3,其中含量最高的是苯并(g,h,i)苝,其他主要的PAHs依此为:屈、苯并(b)荧蒽、苯并(a)蒽、荧蒽、二苯并(a,h)蒽、菲、苯并(k)荧蒽、茚并(1,2,3-cd)芘;强致癌化合物苯并a芘(Ba P)总浓度亦可达到10 060.13 ng·m-3;这些有害有机物主要分布在细颗粒物中;不同粒径颗粒物的毒性当量存在明显差异,细颗粒的毒性当量占可吸入颗粒物中PAHs总毒性当量的87.4%,远高于粗颗粒(12%)和超细颗粒物(0.4%)的毒性当量。