不同预处理条件下水中有机氯农药的Compound Composer快速筛查

利用气相色谱-质谱与Compound Composer快速筛查软件相结合的方式,对水中19种有机氯农药进行快速筛查和半定量计算,同时以气相色谱-质谱法的在选择离子(SIM)模式下对Compound Composer软件的半定量结果进行验证;研究了液-液萃取和固相萃取两种不同预处理方式.数据表明,利用快速筛查软件可以对目标物质进行准确的分离定性和半定量分析,并根据两种预处理方式的优劣,给出分别将二者应用于已知污染物检测和未知污染物筛查的建议,拓宽了快速筛查技术的应用范围.     

保定市PM_(2.5)形貌特征、有机物污染水平及来源识别

在高倍数冷场扫描电镜下对PM_(2.5)样品进行了微观形貌特征分析,发现其组成以烟尘集合体及飞灰为主;并以气相色谱-质谱联用技术为检测手段,对保定市雾霾高发期内(2015年11月—2016年3月)不同污染程度下PM_(2.5)样品上的有机污染物进行了定性定量分析,结果共检测到有机污染物83种,主要为正构烷烃类15种(0.02—1154.49μg·g-1)、优先监测PAHs类12种(2.36—945.17μg·g-1),其余为酞酸酯、醛、酮及苯系物等;通过PM_(2.5)质量浓度、冷场扫描电镜微观形貌图像及样品上的有机污染物定性定量等测定结果的分析,对保定市城区雾霾高发期PM_(2.5)上污染物来源进行了解析.     

保定市餐饮源排放PM_(2.5)中有机污染物特征及来源分析

餐饮源是城市大气细颗粒物PM_(2.5)的一个重要来源,为了解餐饮源PM_(2.5)排放特征及来源,测定了室外烧烤和食堂两种不同类型餐饮源排放的PM_(2.5)浓度以及PM_(2.5)中的有机污染物;利用气相色谱-质谱仪(GC/MS)检测出主要污染物为正构烷烃、酸类、醛类、酮类、酯类、烯烃、多环芳烃等有机污染物,通过与大气对照样品的对比分析,对污染物的来源做了简要解析.比对结果显示,室外烧烤样品PM_(2.5)浓度为905.6±160.9μg·m~(-3)、食堂样品PM_(2.5)浓度为343.9±30.6μg·m~(-3)、大气对照样品PM_(2.5)浓度为76.7±1.7μg·m~(-3).室外烧烤是食堂排放PM_(2.5)质量浓度的2—3.4倍,是环境大气PM_(2.5)质量浓度的9.5—13.6倍.烧烤油烟排放的PM_(2.5)中有机物主要为有机酸(47.29%),其次是醛酮类(12.97%);校园食堂油烟样品中除了烷烃类(45.2%),脂肪酸类(11.76%)和醛酮类(8.84%)排放也较明显;脂肪酸类可能由动物脂肪灼烧产生,而醛、酮类物质可能来源于香精等食品添加剂的高温分解.大气对照样品中检测到少量醛酮类有机物,未检测到酸类有机物,由此推测醛、酮、酸可能是餐饮油烟中典型排放的污染物.     

长治市秋冬季PM2.5组分特征及来源解析

采集了2017—2018年秋冬季长治市审计局站、监测站、清华站等3个监测站点的大气PM_(2.5)样品,分析了其元素、水溶性离子及碳质组分特征,并利用化学质量平衡模型(CMB)对PM_(2.5)进行来源解析.结果表明,采样期间长治市PM_(2.5)浓度为67.9μg·m~(-3),其中审计局站PM_(2.5)浓度最高(70.6μg·m~(-3)),其次为监测站(70.0μg·m~(-3))和清华站(63.0μg·m~(-3));二次无机离子(SO_4~(2-)、NO~-_3、NH~+_4)平均浓度(20.7μg·m~(-3))占PM_(2.5)浓度的30.5%,与大量排放到大气中的SO_2、NO_2二次生成有关;OC(12.6μg·m~(-3))和EC(6.6μg·m~(-3))分别占PM_(2.5)的18.6%和9.7%;OC/EC为2.06,且SOC(5.9μg·m~(-3))在OC中占比高达63.1%,表明长治市秋冬季二次污染较重;典型地壳元素Si和Ca占元素组分平均浓度的29.8%和22.8%,说明扬尘污染对长治市PM_(2.5)的有一定影响;源解析结果表明,长治市秋冬季PM_(2.5)主要来源为:机动车源17.0%、燃煤源16.5%、扬尘源14.6%、二次硝酸盐13.9%、二次硫酸盐11.0%、二次有机气溶胶10.8%、工艺过程源9.3%、生物质燃烧源1.9%、其他源5.0%.因此,为进一步降低长治市环境空气中PM_(2.5)的污染,需在加强管控机动车,燃煤和扬尘等一次排放源的基础上,降低一次污染物SO_2、NO_2等的排放,从而实现对二次污染源前体物的控制.     

菏泽市夏季PM10和PM25中水溶性离子组分污染特征

为分析菏泽市大气颗粒物及其水溶性离子组分特征,本研究于2015年8月期间在菏泽市6个监测点位采集环境受体PM_(10)和PM_(2.5)样品共120个,利用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机离子(SO■、NO~-_3、NH~+_4、Cl~-、Ca~(2+)、K~+、Na~+、Mg~(2+)、F~-),并同步收集气象参数及气态污染物质量浓度等资料.结果表明,菏泽市夏季环境受体中颗粒物质量浓度ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))分别为94.5μg·m~(-3)、55.2μg·m~(-3),稍低于国内其他城市,这与各城市经济发展、产业能源结构、气象条件等因素有关.PM_(2.5)/PM_(10)值在0.5—0.8之间,表明菏泽市夏季细颗粒物(PM_(2.5))污染较为严重.但PM_(10)和PM_(2.5)中水溶性离子质量总浓度ρ(WSIs)分别为30.5μg·m~(-3)、17.0μg·m~(-3);质量分数w(WSIs)分别为32.4%、29.6%.其中SO■、NO~-_3、NH~+_4为PM_(10)和PM_(2.5)中主要水溶性离子,3种离子浓度和分别占PM_(10)和PM_(2.5)中总离子浓度的84.3%、88.3%.SO■、NO~-_3、NH~+_4、K~+主要集中在细颗粒物(PM_(2.5))中,Ca~(2+)、Mg~(2+)则广泛存在于粗颗粒物(PM_(10))中.各采样点的PM_(10)和PM_(2.5)中,SO■、NO~-_3、NH~+_4、Ca~(2+)和Mg~(2+)浓度分布具有空间差异.离子相关性表明,NH~+_4与SO■、NO~-_3相关性均较强,3种离子主要以NH_4HSO_4、NH_4NO_3形式存在.PM_(10)和PM_(2.5)中NO~-_3/SO■值分别在0.41—0.49和0.36—0.47之间,平均值分别为0.46、0.42,表明固定源是菏泽市夏季颗粒物污染的主要污染贡献源.     

宜宾市PM_(2.5)中碳组分的污染特性及来源分析

2017年1月—12月期间在四川省宜宾市布置4个点位,共采集360个PM_(2.5)样品膜,采用美国沙漠研究所DRI Model 2001型热光分析仪测定PM_(2.5)样品中OC、EC的浓度值,应用OC/EC比值法对SOC进行了估算.结果表明,宜宾市PM_(2.5)年均浓度为75.2μg·m~(-3).OC、EC年均浓度分别为14.3μg·m~(-3)和4.30μg·m~(-3),季节变化趋势为冬季秋季春季夏季,OC占PM_(2.5)比例为19.0%,为PM_(2.5)重要组成部分.SOC年均浓度为4.70μg·m~(-3),对OC贡献较大,在OC中占比为29.3%;SOC在OC中的占比春季冬季≈秋季夏季.进一步对OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、和OPC进行主成分分析,结果表明机动车尾气、燃煤排放和生物质燃烧是宜宾市PM_(2.5)中OC和EC的主要贡献源,可贡献PM_(2.5)中碳组分的54.0%—69.0%.     

太原市城区大气PM_(2.5)和PM_(10)时空分布特征

研究太原市城区大气颗粒物质量浓度时空变化规律,可以为实施更有效的大气污染综合治理手段提供科学依据。以太原市9个国家空气质量自动监测站的数据为基础,运用统计分析和Kriging插值法,对太原市城区2019年大气颗粒物的时空分布进行了分析。结果表明,2019年太原市城区PM_(2.5)和PM_(10)年均质量浓度分别为56μg·m~(-3)和107μg·m~(-3),是国家二级标准限值的1.60、1.53倍,以PM_(2.5)和PM_(10)为首要污染物占总超标天数的44.03%和12.58%;PM_(2.5)/PM_(10)年均值为0.52,PM_(2.5)对PM_(10)贡献较大;PM_(2.5)季平均质量浓度为冬季(87μg·m~(-3))秋季(50μg·m~(-3))春季(49μg·m~(-3))夏季(34μg·m~(-3)),PM_(10)为冬季(123μg·m~(-3))春季(120μg·m~(-3))秋季(98μg·m~(-3))夏季(64μg·m~(-3));PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度月变化呈U型,二者平均质量浓度1月最高,8月最低;PM_(2.5)和PM_(10)24h质量浓度变化呈"单峰单谷"型,峰值在10:00,谷值在17:00;取暖期PM_(2.5)与CO、SO2和NO_2相关性高于其他时段;太原市城区PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度空间分布总体上呈北低南高之势,PM_(2.5)春夏秋季的空间分布格局与太原市城区生产、生活、交通干道分布格局比较吻合。以上结果提示秋冬季是太原市城区颗粒物治理的关键时期,位于南部的小店和晋源区为重点防控治理区域。     

河南省PM_(2.5)时空分布特征及其与植被覆盖度的关系

随着中国城市化和工业化的不断推进,大气污染治理形势严峻,PM_(2.5)作为首要的大气污染物,已经引起了公众和学术界的普遍关注。研究PM_(2.5)的时空分布特征及其质量浓度同植被覆盖度之间的关系,为区域大气污染联防联控提供数据支撑和理论依据。以大气污染严重的河南省为研究对象,利用2017年1月—2019年2月期间75个国控空气质量监测站的逐日PM_(2.5)质量浓度数据,通过空间插值技术,分析了PM_(2.5)质量浓度的时间和空间分布特征。基于MODID NDVI遥感卫星数据,采用像元二分模型反演获取植被覆盖度数据,再计算其与PM_(2.5)质量浓度的秩相关系数。研究发现,(1)总体上,河南省PM_(2.5)年均质量浓度逐年降低,由2015年的79μg·m~(-3)降至2018年的63μg·m~(-3),年均降幅达7.2%,但是依然超过国家二级标准(35μg·m~(-3)),污染防治形势仍然严峻。(2)从时间分布看,PM_(2.5)季节差异明显,月均质量浓度曲线大致呈"U"形,冬季质量浓度最高(113μg·m~(-3)),夏季最低(35μg·m~(-3)),春秋两季居中。(3)从空间分布来看,PM_(2.5)质量浓度在河南省内由南至北污染程度递减,形成了以污染最严重的郑州市、安阳市为中心的PM_(2.5)辐射圈。(4)植被覆盖度和PM_(2.5)质量浓度相关性强,秩相关系数为-0.55。从污染治理来看,提高植被覆盖度,增加植被面积对PM_(2.5)沉降有积极作用,但作用有限。     

乌鲁木齐市主要大气污染物浓度变化特征研究

随着中国西部城市化进程的加快,乌鲁木齐大气污染日趋加重。为了定量评估"煤改气"工程对大气质量的改善作用,利用2013—2016年乌鲁木齐市城市空气质量监测数据,对"煤改气"工程前后主要大气污染物浓度的变化进行对比,分析了主要大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2)浓度的年、季节及月变化特征,采用Daniel趋势检验Spearman秩相关系数法,明确了空气中的主要污染物,探讨了乌鲁木齐市空气质量变化趋势。结果表明,乌鲁木齐市2013—2016年PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2及NO_2年平均质量浓度分别为(72.17±10.67)、(136.91±13.08)、(21.79±7.90)、(56.71±7.72)μg·m~(-3),其年变化均呈双峰型,其中PM_(10)变化幅度较平缓。各污染物季节变化特征基本一致,呈冬季春季秋季夏季,供暖期高于非供暖期。其中,PM_(2.5)浓度以12月份最高,为(141.7±2.82)μg·m~(-3),7月份最低,为(29.3±5.04)μg·m~(-3);PM_(10)和SO_2浓度均以1月份最高,分别为(208.1±54.48)、(39.45±10.82)μg·m~(-3),6月份最低,分别为(90.7±21.41)、(9.63±4.12)μg·m~(-3);而NO_2浓度以2月份最高,为(80.6±8.95)μg·m~(-3),6月份最低,为(39.3±3.88)μg·m~(-3),且其浓度在4年内的变化不明显。与2012年前相比,2013—2016年SO_2浓度明显下降,可以推断,"煤改气"能源结构调整对大气中SO_2浓度的下降起到了积极作用。乌鲁木齐市空气污染以可吸入颗粒物为首要污染物,在2013—2016年内PM_(2.5)和PM_(10)呈上升趋势,SO_2和NO_2呈下降趋势,但趋势均不显著。乌鲁木齐市大气污染类型已由煤烟型向复合型污染转化。研究成果可为乌鲁木齐市城市大气环境治理提供理论依据。     

北京城区PM_(2.5)有机碳和元素碳的污染特征及来源分析

为研究北京城区PM_(2.5)中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度水平、季节变化特征与主要来源,于2015年4月至2016年3月在北京西三环交通带附近采集4个季节PM_(2.5)有效样品95组,利用热光反射法测定了PM_(2.5)中OC和EC的质量浓度,并对OC/EC值、OC与EC相关性、二次有机碳(SOC)等特征及污染来源进行了分析.结果表明,采样期间PM_(2.5)平均质量浓度为(109.9±7.99)μg·m~(-3). PM_(2.5)中OC的年平均质量浓度为(13.49±4.32)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的13.13%; EC的年平均质量浓度为(5.41±1.83)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的5.2%.OC和EC平均浓度及OC和EC在PM_(2.5)中所占比例的季节变化特征均为冬季最高,秋季大于春季,夏季最低.4个季节PM_(2.5)中OC/EC比值均大于2.0,表明各季节存在二次有机碳(SOC)的生成,采用OC/EC最小比值法对SOC含量进行了估算,SOC年平均浓度为(6.88±1.10)μg·m~(-3),占OC含量的50.86%,冬秋季节的SOC浓度水平高于春夏季节.夏季SOC对OC的贡献率为62.22%,高于其他季节.相关性分析表明,OC与EC的相关性在春季(R2=0.9046)和秋季(R2=0.8886)高于夏季(R2=0.4472)和冬季(R2=0.6018),表明春秋两季OC与EC来源相似且相对简单.进一步对PM_(2.5)中8个碳组分质量浓度进行分析显示,北京城区大气碳质气溶胶主要来自汽油车排放和燃煤.     

GC-MS/MS法测定PM_(2.5)中的氧基多环芳烃含量

本文建立了使用三重四极杆气质联用仪测定PM_(2.5)中7种氧基多环芳烃(OPAHs)含量的分析方法.采用正己烷∶二氯甲烷=1∶1(V∶V)对大气采样滤膜样品进行萃取,萃取液定量浓缩后直接进GC-MS/MS分析,通过串联质谱的MRM方式,有效降低PM_(2.5)对OPAHs的干扰,同时利用同位素内标物来校正仪器误差.在0.5—100μg·L~(-1)的浓度范围内,7种OPAHs的线性相关系数均在为0.999以上,在10 ng的加标含量条件下,加标回收率在73.7%—83.2%之间;7种OPAHs的最低检出限均在0.01μg·L~(-1)以下,可满足大气中氧基多环芳烃的科研和监测分析要求,为建立大气PM_(2.5)中的氧基多环芳烃测定建立了一套快速简便、准确的定量分析方法.     

广州大气PM_(2.5)中含碳组分的污染特征及来源解析

于2015年1月至11月在广州利用大流量大气颗粒物采样器采集细颗粒物(PM_(2.5))样品,并利用热光反射法(TOR)测定大气颗粒物中有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度。结果表明,广州ρ(PM_(2.5))年均值为(69.5±35.6)μg·m~(-3),是GB 3095—2012《环境空气质量标准》中PM_(2.5)年均质量浓度二级标准限值(35μg·m~(-3))的2.0倍,表明广州大气细颗粒物污染严重。OC、EC和总碳气溶胶(TCA)的年均质量浓度分别为(8.31±4.53)、(3.56±2.72)和(16.85±9.60)μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的13.2%、5.9%和27.0%,表明含碳组分是PM_(2.5)的重要组成部分。OC和EC浓度季节变化规律存在差异性,OC浓度在冬季最高,而EC浓度在秋季最高。OC和EC的相关性弱和比值高的特征结果表明冬季二次有机碳(SOC)污染最严重,其平均质量浓度为6.9μg·m~(-3),占OC质量浓度的62.4%。主成分分析结果表明,冬季和春季广州PM_(2.5)中碳组分来源较复杂,主要包括机动车尾气、燃煤和生物质燃烧,夏季碳组分的主导污染来源是燃煤和机动车尾气,而秋季碳组分主要来源于机动车尾气。     

宝鸡高新区春节前后大气中黑碳浓度特征及来源解析

基于春节前后(2018年1月1日—2018年3月31日)宝鸡市高新区宝鸡文理学院站点的黑碳气溶胶(BC)、浊度仪、颗粒态污染物(PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0))、气态污染物(CO、NO_2、SO_2和O_3)的逐时数据及常规气象数据,对宝鸡市高新区BC气溶胶的时间变化特征、来源及影响因素进行分析.结果表明,观测期间BC质量浓度的变化范围为0.01—5.62μg·m~(-3),平均浓度为0.63μg·m~(-3).BC与风速和能见度均呈负相关.观测期间BC浓度日变化呈"双峰双谷"型,峰值出现在09:00和19:00,谷值出现在05:00和16:00;寒假前BC浓度昼夜变化整体高于寒假期间和春季开学,可能与寒假前频繁的人为活动,不易扩散的气象条件有关.BC占PM_(2.5)的0.84%,其吸收作用占大气消光的2.14%.除O_3外,BC日平均浓度与PM_(2.5)、CO和NO_2呈显著相关,相关系数分别为0.626、0.623和0.473,说明BC气溶胶与之均有部分共同源.     

过敏症状儿童室内PM_(2.5)对小鼠巨噬细胞的氧化损伤及VE的抗氧化保护作用研究

越来越多的研究提示,主要空气污染物PM_(2.5)暴露浓度的升高与儿童过敏性疾病的发病率有着密切的关系,然而PM_(2.5)暴露与过敏性疾病之间的关联尚未完全阐明。为探究患有过敏症状儿童的室内PM_(2.5)对小鼠巨噬细胞的氧化损伤作用以及维生素E(vitamin E,VE)的抗氧化保护作用,从5户患有1种或1种以上的过敏性症状(如过敏性鼻炎、哮喘)儿童的室内采集PM_(2.5),分别考察了不同剂量PM_(2.5)暴露24 h后如何影响小鼠巨噬细胞的氧化应激水平,指标包括活性氧(ROS),还原型谷胱甘肽(GSH),丙二醛(MDA),8-羟基脱氧鸟苷(8-OH-dG),以及炎症因子水平,指标包括肿瘤坏死因子ɑ(TNF-ɑ),白介素8β(IL-8β)的影响。结果表明,200μg·mL~(-1)PM_(2.5)暴露组与对照组比较,细胞内ROS积累,出现脂质过氧化以及DNA损伤,并伴有炎症反应的发生,差异均有统计学意义(P0.05或P0.01);VE(50 mg·mL~(-1))+200μg·mL~(-1)PM_(2.5)组的ROS、MDA、8-OHdG、TNF-ɑ、IL-8β含量低于200μg·mL~(-1)PM_(2.5)组,GSH含量高于200μg·mL~(-1)PM_(2.5)组。较高剂量(200μg·mL~(-1))PM_(2.5)可诱导小鼠腹腔巨噬细胞出现氧化损伤,VE在该应激过程中起着一定的保护作用。     

气象条件对西安市夏季和冬季近地面大气环境污染特征影响

利用2018年1—12月西安市13个环境空气质量监测点的六项大气污染常规分析指标(PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、SO_2、NO_2和CO)逐小时监测数据,结合气象条件(温度、相对湿度、风向、风速、大气压、光照、紫外辐射、混合层高度及大气能见度)和颗粒物样品采集,对西安市近地面大气污染物浓度特征进行分析,结果表明,西安市近地面大气污染物浓度呈现明显的季节变化特征,冬季空气污染物主要为颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5))对应质量浓度分别为:(154.04±92.88)、(101.84±60.11)μg·m~(-3),PM_(2.5)/PM_(10)的值为0.66,夏季空气污染物主要为O_3,质量浓度为(89.07±20.62)μg·m~(-3);西安市冬季PM_(2.5)数浓度、表面积浓度、质量浓度分别为(51 890±14 619)cm~(-3)、(2 882.21±939.83)μm~2·cm~(-3)、(0.32±0.13)mg·m~(-3),PM_(10)数浓度、质量浓度、表面积浓度分别为(51 897±14 618)cm~(-3)、(3 410.50±1 060.31)μm~2·cm~(-3)、(0.86±0.29)mg·m~(-3),数浓度粒径分布集中在0.010≤d_p≤0.484μm,占总数浓度的99.13%,表面积浓度粒径分布集中在0.072≤d_p≤8.136μm,占总表面积浓度的98.32%,质量浓度粒径分布集中在0.316≤dp≤8.136μm,占总质量浓度的98.75%。颗粒物数浓度对大气能见度影响最大的3个粒径段分别为d_p=0.762μm、d_p=1.956μm、d_p=1.232μm,3个粒径段与能见度的R~2(拟合优度)分别为:0.840、0.789、0.775;西安市夏季,在近地面环境温度大于30.23℃,相对湿度小于58.09%,光照强度大于107.83 W·m~(-2),紫外辐射强度大于324.10μW·cm~(-2)时,有利于近地大气层中高质量浓度O_3((112.16±53.01)μg·m~(-3))的生成与累积。研究结果可为西安市及汾渭平原其他城市大气污染物减排、大气污染防治策略的制定提供数据支持。     

山东禹城夏季PM_(2.5)中碳质组分污染特征

为研究华北平原夏季PM2.5中有机气溶胶污染特征,于2015年6月20日至2015年7月30日对山东禹城生态站大气中PM_(2.5)进行了观测研究.结果表明,观测期间禹城大气PM_(2.5)日平均浓度为87.15±32.27μg·m~(-3),与我国《环境空气质量标准》(GB3095-2012)二级标准75μg·m~(-3)相比,超标率为58.53%.检测到的10种糖醇的平均总浓度为177.89±145.38 ng·m~(-3)(白天)和226.97±196.88 ng·m~(-3)(晚上),分别占WSOC的3.18%(白天)和4.97%(晚上).脱水糖(左旋葡聚糖、半乳聚糖和甘露聚糖)是检测到的糖类化合物中的主要组成部分,分别占总浓度的58.52%(白天)和75.61%(晚上).EC、OC、WSOC的平均质量浓度分别为2.68±2.8μg·m~(-3),7.51±4.4μg·m~(-3)、5.57±3.95μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的3.08%、8.62%和7.34%.WSOC占OC的74.16%,表明有机碳中大部分是水溶性组分.利用EC示踪法和WSOC法估算的二次有机碳(SOC)的质量浓度分别为4.08±2.25μg·m~(-3)和4.90±3.11μg·m~(-3),且两种方法计算的SOC呈现很好的相关性(r=0.77,P0.001).估算得到的SOC为白天高于夜间,与白天光化学反应比较强烈、产生的二次有机物较多一致.相关性分析表明,OC、WSOC和SOC与相对湿度呈现显著的负相关,与SO_2表现出较强的正相关关系,与温度均没有表现出相关性.     

有机物筛查软件在环境预警中的应用

使用固相萃取法富集地表水水体中的农药类有机污染物,以气相色谱质谱和全筛查软件进行分析定性、半定量,同时以气相色谱质谱法的SIM模式对半定量结果进行验证,验证结果证明除水体中的酸、醇、酮类外其它物质的回收率符合监测指标要求.验证结果显示,该种筛查方法对于在无外界标准物质和目标物未知的前提下,能够对水体中大多数潜在农药类有机污染物进行预警监测.     

石河子市PM2.5中重金属污染及健康风险评价

采集石河子市供暖时期的PM_(2.5)样品,使用ICP-MS对PM_(2.5)中5种重金属元素(Ni、Cu、Zn、Pb、Fe)进行检测,并对重金属元素进行健康风险评价.选取重金属元素中的Zn进行动物实验,以观察PM_(2.5)及其Zn元素对大鼠肺部的影响.将不同浓度的PM_(2.5)(0.5、3.0、15.0 mg·kg~(-1)体重)和Zn(0.06、0.3、1.5 mg·kg~(-1)体重)通过气管滴注的方式暴露于大鼠来探究PM_(2.5)中的Zn元素对大鼠肺部的损伤.处死大鼠后获取大鼠的支气管肺泡灌洗液(BALF)和肺组织,使用ELISA、比色法和HE染色来检测大鼠BALF中促炎因子白细胞介素-6(IL-6)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、肺组织中氧化应激指标超氧化物歧化酶(SOD)、丙二醛(MDA)以及观察大鼠肺组织的病理变化.结果表明供暖期间石河子市PM_(2.5)浓度为109.85±58.76μg·m~(-3),PM_(2.5)中重金属的浓度为Fe (27.766μg·m~(-3)) Zn (3.484μg·m~(-3)) Pb (1.444μg·m~(-3)) Cu (0.628μg·m~(-3)) Ni (0.094μg·m~(-3)).Ni存在一定的致癌风险,Cu,Zn,Pb不存在非致癌风险.PM_(2.5)以及Zn浓度的升高能够显著抑制SOD活性并增加MDA、IL-6、TNF-α水平,但是在同等Zn元素含量的情况下(PM_(2.5)高剂量组和Zn中剂量组),PM_(2.5)对大鼠的损伤更为严重.因此,PM_(2.5)及其Zn元素可以引起大鼠肺部的损伤,在这一过程中Zn元素发挥重要作用.     

北京城市森林PM_(2.5)质量浓度特征及影响因素分析

以北京西山森林公园为林内观测点,北京海淀植物园为林外对照点,研究城市森林PM_(2.5)质量浓度变化特征,并对其影响因素进行分析。结果表明,林内外PM_(2.5)质量浓度日变化呈"双峰双谷"型,8:00和21:00左右是一天中的两个峰值,15:00和4:00左右是一天中的两个谷值,PM_(2.5)质量浓度林内(104.02μg·m~(-3))林外(82.52μg·m~(-3))。一年中PM_(2.5)质量浓度在冬季最高,春季次之,夏季最低,PM_(2.5)质量浓度年变化林内为冬季(115.46μg·m~(-3))春季(112.39μg·m~(-3))秋季(106.37μg·m~(-3))夏季(81.87μg·m~(-3)),林外为冬季(97.35μg·m~(-3))春季(94.07μg·m-3)秋季(93.17μg·m~(-3))夏季(61.86μg·m~(-3))。气温、降雨均与PM_(2.5)浓度呈负相关。晴天时,温度高、空气对流旺盛,PM_(2.5)浓度较低;降水对PM_(2.5)有很好的消减作用;风有驱散PM_(2.5)的作用。在高温高湿天气下,PM_(2.5)浓度高于其他天气情况。该研究可以丰富森林净化大气的理论,为环保部门相关政策的制定提供依据。     

采暖季4种结构的城市绿地对PM_(2.5)和PM_(10)的调控作用

为研究采暖季不同结构城市绿地对大气中PM_(2.5)和PM_(10)的调控作用及其与气象因子的关系,于2015年11月—2016年4月,选择滞尘效果较好的4种类型城市绿地和对照点,于07:00—21:00每隔2 h在4种绿地的中心位置同步观测其内部PM_(2.5)、PM_(10)、温度、相对湿度、风速以及光照强度,对比分析绿地内颗粒物质量浓度差异以及不同绿地类型对消减PM_(2.5)和PM_(10)的作用。结果表明:采暖期4种结构城市绿地内PM_(2.5)日均值大小表现为CK(112μg?m~(-3))乔灌草(108μg?m~(-3))大阔叶乔草(107μg?m~(-3))小阔叶乔草(106μg?m~(-3))针叶乔草(100μg?m~(-3)),PM_(10)为CK(23μg?m~(-3))乔灌草(226μg?m~(-3))小阔叶乔草(224μg?m~(-3))大阔叶乔草(223μg?m~(-3))﹥针叶乔草(211μg?m~(-3)),CK内PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度显著高于其他绿地类型(P0.05);PM_(2.5)和PM_(10)小时均值变化区间分别为81~133μg?m~(-3)和170~278μg?m~(-3),两者呈极显著相关(P0.01),都在09:00左右达到峰值,15:00左右达到最低值,而后至21:00一直呈上升趋势;采暖期PM_(2.5)和PM_(10)月均值稳步上升,但受大范围气象因素影响显著;观测期间,对PM_(2.5)和PM_(10)平均消减率按大小排序为针叶乔草乔灌草小阔叶乔草大阔叶乔草,且针叶乔草的消减率显著高于其他绿地类型(P0.05);4种结构城市绿地对PM_(2.5)和PM_(10)的消减率都与温度呈显著负相关(P0.05),仅有PM_(2.5)的消减率与湿度呈显著正相关(P0.05),与风速和光照相关性不显著。在城区绿地建设中,可加大针叶乔木的配置以降低大气颗粒物质量浓度。