贵州农村污水典型抗生素污染水平及生态风险

抗生素残留物是一种新兴的微污染物,广泛存在于各种环境介质及生物样品中,长期暴露在抗生素环境会对人体健康、生态环境产生一定的潜在威胁。由于农村污水排放量逐渐增大、农村地区对抗生素的不合理使用以及受经济、地理地形的限制大部分农村地区都缺乏完整的污水收集管网和污水治理设施,进而导致抗生素通过多种途径进入农村环境,可能会对农村生态环境产生一定的环境风险。为了解贵州农村污水中抗生素的污染水平及处理后污水对环境的影响,作者采用固相萃取—液相色谱—串联质谱(SPE-LC-MS)联用技术,选取贵州省3处典型农村地区,对农村污水治理设施进出水中典型抗生素(包括6种磺胺类、3种四环素类、1种喹诺酮类抗生素)的浓度水平进行分析。结果表明,3处农村污水治理设施进水和出水中均检出不同程度的抗生素,浓度范围分别在ND～417.57 ng/L和ND～253.68 ng/L,其中土霉素浓度最高,进出水的浓度分别为417.57、253.68 ng/L;其次是氧氟沙星,在进出水中的最高浓度分别为278.75、183.73 ng/L。3处农村污水治理设施对抗生素的去除率在-58.32%～45.52%,对目标抗生素的去除率较低。与国内外其他地区农村污水相比,所选地区的进出水中抗生素的浓度较高。通过生态风险评估发现,经处理后的污水中均含有一种RQ≥1的抗生素物质,并且发现氧氟沙星为处理后污水中的高风险污染物,污水的排放会对环境造成一定的生态风险。     

矿山排水污染稻田土壤胶体对砷的吸附研究

为研究矿山排水污染土壤胶体对砷的吸附影响,文章以高砷污染区和背景区土壤的胶体在不同的pH、离子强度以及好氧/厌氧淹水条件下对As(Ⅴ)的吸附进行对比试验。结果表明:土壤胶体对As(Ⅴ)的吸附量随pH的增大而减少,且污染区胶体比背景区胶体对As(Ⅴ)的吸附量大;离子强度越大,胶体对As(Ⅴ)的吸附量越大,Ca(NO_3)_2浓度从0.001 mol/L增至0.1 mol/L时,污染区与背景区胶体对As(Ⅴ)的吸附量分别增加了30.57%、50.25%;厌氧淹水后的胶体对As(Ⅴ)的吸附量低于好氧条件下的胶体,解吸量较高,且厌氧淹水后污染区胶体与背景区胶体相比无明显吸附优势,而好氧条件下污染区胶体的解吸率低于背景区胶体,说明厌氧淹水后的胶体不易吸附且易释放As(Ⅴ)。因此,低p H和高离子强度以及好氧的条件有利于土壤胶体对砷的吸附。     

沈阳市郊区环境空气中醛酮类化合物的污染特征与来源分析

为探究沈阳市郊区环境空气中醛酮类化合物的污染特征,于2017年8月24日—9月2日采用2,4-二硝基苯肼固相吸附/高效液相色谱方法对沈阳市郊区醛酮类化合物进行观测分析,利用美国环境保护局推荐的人体健康风险评价方法对部分有毒有害醛酮类化合物的人体健康风险进行了评价,并利用比值法对醛酮类化合物的来源进行了初步分析.结果表明:醛酮类化合物质量浓度日均值范围为23.16~38.38 μg/m3;质量浓度最高的4种醛酮类化合物依次是丙酮、甲醛、正丁醛和乙醛,其质量浓度日均值的平均值分别为8.71、5.90、5.48和2.95 μg/m3.对·OH消耗速率(L_OH)贡献较大的醛酮类化合物物种是正丁醛、甲醛和乙醛,臭氧生成潜势贡献(OFP)较大的醛酮类化合物物种是甲醛、正丁醛和乙醛,在研究区影响醛酮类化合物光化学反应活性的物种主要是甲醛、乙醛和正丁醛.研究区观测期间,环境空气中甲醛和乙醛的致癌性风险值分别为1.18×10-5和5.91×10-6,对暴露人群存在潜在的致癌风险;乙醛的非致癌风险值为0.05,对暴露人群不存在非致癌风险.在研究区的一次臭氧轻度污染过程期间,环境空气中的甲醛和乙醛受天然源排放的挥发性有机物二次转化的影响减弱,甲醛、乙醛和丙酮受到炼焦工业和机动车等人为源排放的影响增强,而正丁醛主要受当地精细化工产业排放的影响.研究显示,沈阳市应加大对炼焦工业、精细化工和机动车来源排放醛酮类化合物的管制,以降低环境空气中活性醛酮类化合物及有毒有害醛酮类化合物的浓度.      

基于BP神经网络的北京城区公园土壤PAHs含量预测

城市公园是城市生态环境的重要组成部分,其环境质量与人类健康息息相关.选择北京市121个城区公园,采集公园土壤样品并分析其中7种多环芳烃（PAHs）含量,评价城区公园土壤中PAHs的含量水平,并基于BP神经网络预测了2020年和2023年土壤PAHs含量.结果表明:北京城区公园土壤中w（PAHs）（7种PAHs总含量）范围为0.033~4.182 mg/kg,低于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）》土壤污染风险筛选值,且7种PAHs的毒性当量浓度（TEQ）均低于世界卫生组织标准值（1 mg/kg）,对人体健康的毒性风险较小.将14个影响指标（8个社会经济因子与6个公园特征因子）作为输入层、土壤w（PAHs）作为输出层,建立BP神经网络的拟合优度达0.845.预测结果显示,2020年和2023年北京城区公园土壤中w（PAHs）范围分别为0.008~0.969 mg/kg和0.022~1.988 mg/kg,整体均低于GB 36600—2018土壤污染风险筛选值,但随时间推移呈上升趋势,尤其朝阳区和海淀区将有大幅增长.研究显示:城市化发展因素对土壤w（PAHs）的增加有明显影响,城市发展进程影响不容忽视;至2023年,北京城区公园土壤若不加管理,其w（PAHs）将持续增长.