我国西南地区森林土壤中有机氯农药和多氯联苯残留的初步研究

对西南地区森林土壤中有机氯农药和多氯联苯的分布和剖面进行了区域尺度分析。相比较发达国家和地区,我国西南地区森林土壤中有机氯农药含量水平较高,多氯联苯则相对较低。这与我国此类持久性有机污染物历史使用情况吻合。多氯联苯和有机氯农药在腐殖质层的含量一般高于表层土壤中,说明淋溶作用导致污染物向下移动。DDTs和HCHs是土壤样品中有机氯农药的主要成分,说明我国历史上长期施用农药对森林土壤农药的组成有显著影响。环境参数（包括TOC、降雨量和海拔高度）对大多数有机氯农药的区域空间分布的作用并不显著,周边污染源是控制有机氯农药在腐殖质层土壤中分布的关键因素;尤其是DDTs,比值分析结果显示仍有新鲜的工业滴滴涕输入。多氯联苯在腐殖质层中的含量明显要高于其在表层土壤中的含量,多氯联苯在土壤中的空间分布和土层中的垂直分布主要受土壤TOC含量的控制。以大气干湿沉降来源贡献为主的多氯联苯与土壤中的有机质有效结合会降低它们的再挥发过程,表明西南地区山地森林对多氯联苯具有一定森林过滤效应。     

聊城冬季一重污染过程PM2.5污染特征及成因分析

北方秋冬季为重污染过程频发季节,为了解聊城市冬季重污染过程中PM_(2.5)及化学组分污染特征,于2016年1月7~11日在聊城市区开展PM_(2.5)样品采集并分析了其中水溶性离子、碳成分及无机金属元素这3种化学组分,并对污染特征及成因进行了分析.结果表明,此次污染过程PM_(2.5)浓度呈现明显的倒V字型,平均浓度为238.3μg·m~(-3),超过国家环境空气质量标准(GB 3095-2012)二级浓度限值2.2倍;NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)为PM_(2.5)的主要水溶性离子成分;随污染加重或减轻,NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl-和Mg~(2+)浓度呈现增加或降低趋势,而Ca~(2+)变化趋势与之相反.污染鼎盛时,NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)浓度分别为48.96、68.45和80.55μg·m~(-3),达到起始阶段的6.29、7.31和7.84倍;过程期间OC和EC的浓度为20.8~60.2μg·m~(-3)和3.0~7.5μg·m~(-3),OC浓度高于EC且变化幅度明显偏大;过程期间各日无机金属元素浓度和分别为10.2、22.4、16.0、19.6和8.2μg·m~(-3),富集因子(EF)结果显示,各元素EF均小于10,未被富集,表明污染过程中其主要来源于地壳等自然源;PM_(2.5)质量浓度重构结果表明,有机物(OM)、SO_4~(2-)和NO_3~-为PM_(2.5)的主要组分,其次为NH_4~+、地壳物质和其他离子,EC和微量元素含量相对较低.随着PM_(2.5)污染加重,二次无机盐(SO_4~(2-)、NO_3~-及NH_4~+)浓度及所占比例均随之增加,OM浓度随之增加但比例有所下降,而地壳物质浓度及比例均下降,表明二次无机转化是此次污染过程的主要原因,主要受燃煤和机动车排放影响.     

合肥市典型交通干道大气苯系物的特征分析

为研究合肥市交通干道大气苯系物污染状况,采用自主研制的差分吸收光谱(DOAS)系统,于2016年3月期间对合肥市交通主干道大气苯系物(苯、甲苯、间二甲苯和邻二甲苯)以及常规污染物NO_2、SO_2等进行了连续观测.观测结果显示,观测期间苯、甲苯、间二甲苯和邻二甲苯的平均浓度分别为:21.7、63.6、33.9和98.7μg·m~(-3).与国内外其它城市比较显示,合肥市交通干道大气苯和甲苯的污染处于中等水平,二甲苯的污染较为严重.结合观测期的间风速风向、T/B特征比值以及与CO等污染物的相关性,对上述苯系物来源进行了分析,结果显示观测期间T/B值为0.8~4.5,苯、甲苯与CO的相关性系数R分别为0.55和0.34.表明机动车尾气排放是观测区域苯和甲苯的主要排放源之一,同时也受到周边工业园区排放的影响,二甲苯的主要排放源为观测地点北偏东方向的涂料行业工业园区.苯和甲苯的夜间高浓度峰值分析结果表明,夜间的高浓度苯和甲苯可能主要来源于观测地点周边工业园区的排放.观测区域苯系物的臭氧生成潜势(OFP)表现为邻二甲苯间二甲苯甲苯苯,其中二甲苯的OFP占总OFP的85%,表明周边工业园区的排放对该地区臭氧生成的贡献较大.     

南京冬季气溶胶光学特性及黑碳光吸收增强效应

2016年1月1~19日在南京北郊利用三波长光声黑碳光度仪(PASS-3)对气溶胶的光学性质进行了实时在线观测,同时结合气溶胶化学组成分析了黑碳气溶胶的光吸收增强效应.结果表明,观测期间气溶胶在532 nm下的吸收系数、散射系数、单散射反照率的平均值为(64.19±35.28)Mm-1、(454.68±238.71)Mm-1、0.87±0.03,受边界层高度及颗粒物浓度的影响,呈现出明显的日变化特征.黑碳气溶胶的质量吸收截面(MAC)在观测期间的变化趋势为前期低,后期高,与非EC组分相对EC比值的变化趋势一致,受不同污染条件下二次物质的占比及覆盖物厚度变化的影响.基于MAC计算得到的405、532、781nm下的光吸收增强(EMAC)平均值分别为1.53±0.56、1.34±0.47、1.14±0.40,随着波长增加而降低,存在棕色碳(Br C)的贡献.各非EC组分相对EC的比值与EMAC均有一定相关性,其中OC/EC与EMAC相关性最高,说明有机物的积累是导致黑碳光吸收增强的主要原因.K+/EC与EMAC的高相关性表明生物质燃烧过程对光吸收增强也有一定影响.     

我国淡水生物菲水质基准研究

菲是一种国内外水体中普遍检出的优控多环芳烃,会对水生生物产生有害影响.然而,由于本土物种生态毒理学数据匮乏等问题,关于菲的基准阈值研究鲜有报道.本研究以9种本土水生生物为研究对象,进行了9种水生生物的急性生态毒理学实验及3种慢性生态毒理学实验并推导了菲的基准阈值.此外,基于物种敏感性分布法(species sensitivity distribution,SSD)对本地和非本地物种之间的差异进行了比较,以期探究美国水生生物毒性数据在我国本土基准阈值推导过程中的可行性.结果显示,采用US EPA"指南"推荐的方法对菲本土水生生物急性基准阈值(CMC)和慢性基准阈值(CCC)进行了推导,分别为0.033 mg·L~(-1)和0.012 mg·L~(-1);另外,本土与美国物种敏感性分布不存在显著性差异,这表明存在使用美国水生生物毒性数据来推导我国菲水生生物基准阈值的可能性.     

Particulate matter pollution in Kunshan High-Tech zone: Source apportionment with trace elements, plume evolution and its monitoring

Particulate matter(PM) in the Kunshan High-Tech zone is studied during a three-month campaign. PM and trace elements are measured by the online pollution monitoring, forecastwarning and source term retrieval system AS3. Hourly measured concentrations of PM_(10), PM_(2.5) and 16 trace elements in the PM_(2.5) section(Ca, Pb, Cu, Cl, V, Cr, Fe, Ti, Mn, Ni, Zn, Ga, As, Se, Sr, Ba)are focused. Source apportionment of trace elements by Positive Matrix Factorization modeling indicates that there are five major sources, including dust, industrial processing, traffic,combustion, and sea salt with contribution rate of 23.68%, 21.66%, 14.30%, 22.03%, and 6.89%,respectively. Prediction of plume dispersion from concrete plant and traffic emissions shows that PM_(10) pollution of concrete plant is three orders of magnitude more than that of the traffic. The influence range can extend to more than 3 km in 1 hr. Because the footprint of the industrial plumes is constantly moving according to the local meteorological conditions, the fixed monitoring sites scattered in a few hundred meters haven't captured the heaviest pollution plume at the local scale of a few km~2. As a more intensive monitoring network is not operationally possible, the use of online modeling gives accurate and quantitative information of plume location, which increases the spatial pollution monitoring capacity and improves the understanding of measurement data. These results indicate that the development of the AS3 system, which combines monitoring equipment and air pollution modeling systems, is beneficial to the real-time pollution monitoring in the industrial zone.     

黄土丘陵区撂荒恢复过程中植物群落组成与土壤养分及酶活性变化的关系

为揭示黄土丘陵区植被恢复过程中土壤性质变化趋势,以黄土丘陵区10~45a的撂荒地为研究对象,分析撂荒后植被恢复过程中植物群落演变规律、土壤养分含量、4种酶活性变化及其相关关系.结果表明,随着撂荒年限的增加,恢复过程中主要群落的演变为猪毛蒿(Artemisia scoparia)→达乌里胡枝子(Lespedeza dahurica)+铁杆蒿(Artemisia sacrorum)→茭蒿(Artemisia giraldii)+铁杆蒿→白羊草(Bothriochloa flaccidum)+茭蒿,群落多样性指数整体表现为先增后减的趋势,菊科(Compositae)、禾本科(Poaceae)及豆科(Leguminosae)这3科占比从66. 67%降至50%,后上升到75%.土壤有机碳(SOC),全氮(TN)、全磷(TP)、速效氮(AN)、速效磷(AP)与碱性磷酸酶(ALP)、过氧化氢酶(CAT)、脲酶(UE)与蔗糖酶(SC)这4种酶活性呈增加趋势,但增加程度不同,化学计量比总体呈波动上升趋势.菊科、禾本科与豆科相比总科数、总属数、总种数及植物多样性,对养分和酶活性有更显著的影响,贡献率分别为72. 8%、69. 1%、66. 0%,且三大科对土壤酶的影响大于土壤养分,其中禾本科与豆科对养分及酶活性表现为正影响,而菊科表现为负影响.撂荒恢复过程中草地群落优势科占比的升高显著影响土壤酶的升高,并导致土壤养分变化.     

多级AO耦合流离生化工艺流量分配比优化及脱氮机制

为探究进水流量分配比对低温城市污水脱氮效率的影响,并解析多级AO耦合流离生化工艺脱氮规律,实验采用三级AO耦合流离生化工艺,在温度为(10±1)℃、水力停留时间8 h、气水比恒定的条件下处理模拟低C/N值城市污水.系统依次在进水比5∶4∶4(等容积负荷)、3∶2∶1(等停留时间)和25∶15∶6(等污泥负荷)这3种工况下运行.结果表明,该工艺对低温低C/N值污水的处理效果较好,其中在进水比为3∶2∶1的工况下脱氮效率最高,COD、NH+4-N和TN平均去除率分别为87. 44%、96. 63%和76. 81%.进一步对氮的迁移转化规律进行研究发现,制约工艺低温脱氮的主要因素为各级硝化效率,3∶2∶1的进水比合理地分配了进水负荷,各级硝化率均超过85%,为反硝化创造了有利条件,最终获得了较高的脱氮效率,此时系统也具有最高的总生物量.研究结果丰富了多级AO耦合工艺低温脱氮理论,同时为工程设计应用提供参考.     

北京市二次有机气溶胶生成潜势的日变化规律

二次有机气溶胶(secondary organic aerosol,SOA)是大气细粒子(PM_(2.5))的重要组成部分.研究实际大气SOA生成潜势的日变化规律对于认知SOA生成转化机制及其对大气细粒子污染的影响具有重要意义.首次使用氧化流动管反应器(oxidation flow reactor,OFR)研究了北京夏季城市大气SOA生成潜势的日变化规律,利用高浓度的羟基自由基(·OH)氧化进入反应器内的环境空气,直接测定SOA的生成潜势.结果表明,一天内,SOA生成潜势的小时均值在3.9~9.4μg·m~(-3)范围内变化,呈现夜间高白天低的趋势,在16:00左右达到最低.SOA生成潜势和甲苯等城市典型挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)变化趋势一致,而和臭氧浓度反相关.实验结果表明,除了边界层高度变化影响污染物浓度进而影响SOA生成潜势以外,夏季白天强烈的光化学反应导致环境大气VOCs的消耗,对降低环境气体白天的SOA生成潜势值也有重要影响.同国外同类研究相比,北京环境大气由于具有更高的VOCs浓度,其SOA生成潜势要明显高于其他地区,可能对北京地区细颗粒物污染具有重要贡献.     

太原城区PM2.5中多环芳烃、硝基多环芳烃的污染特征、来源解析和健康风险评价

以2013—2014年期间太原城区大气细颗粒物(PM_(2.5))为研究对象,定量分析了其中多环芳烃和硝基多环芳烃的浓度.结果显示,太原城区PM_(2.5)中16种多环芳烃和12种硝基多环芳烃的浓度分别为13.8~547和0.70~4.33 ng·m~(-3),硝基多环芳烃浓度低于多环芳烃浓度1~2个数量级.太原城区PM_(2.5)中多环芳烃最高值出现在冬季,最低值出现在夏季,冬季污染物浓度平均值高于夏季20倍,主要是由于北方采暖期间取暖用煤量的增加使得多环芳烃排放量大幅提高;与之不同的是,硝基多环芳烃浓度季节变化并不显著,冬季浓度均值与夏季差异小于5倍(除9-硝基蒽),反映出硝基多环芳烃生成主要与机动车尾气排放有关,其排放不受季节控制,这与实际情况是吻合的.此外,基于因子分析和化合物比值结果发现,太原城区大气PM_(2.5)中9-硝基蒽有来自周边地区木材燃烧的贡献.健康风险评价结果表明,必须对多环芳烃排放进行有效控制来降低人群在冬季大气中的暴露风险;对于硝基多环芳烃,其健康风险更要引起足够的重视.