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为探究近地层大气日间VOCs(挥发性有机物)垂直分布特征以及对臭氧(O3)生成的影响,2021年9月,在深圳市气象梯度塔的11个垂直梯度上开展了6轮VOCs离线罐采样,并应用气相色谱质谱联用仪对102种组分进行定量分析.结果表明,从地面(0 m)到高空(345 m)VOCs总体污染水平相近,近地层大气垂直混合较为均匀;但烯烃浓度随高度增加下降明显,主要受人为源排放的乙烯变化主导;高反应性的OVOCs(含氧挥发性有机物)在较高垂直梯度上(240~345 m)增长明显,可能是导致O3在高空浓度显著大于地面的原因之一.各垂直梯度上的臭氧生成潜势(OFP)占比排序均为:OVOCs>芳香烃>烷烃>烯烃>卤代烃>炔烃,乙酸乙酯、乙醛和甲苯是促进O3生成的优势物种.日变化方面,大多数情况下不同高度的总挥发性有机物(TVOCs)浓度均在9:00最高,推测主要受早高峰时段交通尾气排放影响;随着光化学反应的进行,OVOCs浓度在13:00达到最大,推动O3浓度于午间达到峰值.X/E(间,对... 相似文献
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为探讨ME-2模型控制旋转对传统PMF模型源解析效果的提升作用,于2017年9月10日~2018年8月29日在深圳北部某工业区开展PM2.5采样,共获得153套样品.对PM2.5中31种化学组分进行了分析,筛选出17个物种输入模型运算.2018年深圳北部工业区大气PM2.5年均浓度为32.3 μg/m3,利用PMF模型初步识别出9个因子,分别为二次硫酸盐、二次硝酸盐、老化海盐、土壤扬尘、工业排放、燃煤、生物质燃烧、船舶排放和机动车,PMF输出结果中"混合因子"问题显著.基于PMF解析结果及获得的先验信息,在ME-2模型中建立4个限制源谱进一步解析,结果表明,与PMF模型相比,ME-2结果的示踪物在源中分配更集中,对示踪物浓度与相应源贡献的时间序列也提供了更好的拟合效果.二次硝酸盐、老化海盐、工业排放源在PMF模型中被高估了9%~51%,而二次硫酸盐、燃煤和生物质燃烧源被低估了19%~40%.本研究中ME-2解析结果比PMF更具有环境和统计学意义,为污染防治提供了更精确的控制指向. 相似文献
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湘江沉积物镉和汞质量基准的建立及其应用 总被引:2,自引:1,他引:2
沉积物质量基准是保护底栖生物免受污染物危害的保护性临界水平,可用来评估与沉积物结合的污染物的影响,并为底栖生物保护和沉积物的科学管理提供依据.分析了湘江43个采样点沉积物、上覆水、间隙水和植物中Cd和Hg含量,选取钩虾做沉积物毒理实验,利用相平衡分配法、加标毒理实验法和背景值法确定湘江沉积物Cd和Hg质量基准低值(SQC-L)分别为1.89 mg·kg-1和0.13 mg·kg-1,基准高值(SQC-H)分别为28.32 mg·kg-1和0.79 mg·kg-1.经与国内外基准值比较,并与底栖生物监测数据和植物监测数据对比分析,表明确定的基准值合理.应用该基准值评价湘江沉积物质量现状发现,湘江沉积物Cd和Hg含量低于SQC-L和高于SQC-H的采样点所占比例较低,74.4%和76.7%的采样点沉积物Cd和Hg含量在SQC-L和SQC-H之间. 相似文献
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于2018、2020和2021年秋季(9月25日~10月31日)在深圳市典型工业区开展了大气过氧乙酰硝酸酯(PAN)及其前体物VOCs在线观测以分析该地大气光化学污染状况,并使用广义相加模型(GAM)探究气象因素和前体物等对PAN生成影响.观测期间,PAN平均浓度呈现出2018年(1.01×10-9)>2021年(0.90×10-9)>2020年(0.63×10-9),日变化特征表明不同年份的PAN夜间背景浓度相当,年际间浓度差异取决于日间光化学反应生成.PAN和O3之间相关性良好,R2为0.64~0.75.GAM模型结果表明,多因子分析能很好的表征PAN与气象、关键前体物之间的非线性关系,模型的调整判定系数R2达到了0.85~0.95,显著优于单因子分析.Ox、NO2光解速率(JNO2)、气温、相对湿度、乙醛和NO等因子与PAN浓度有显著的非线性关系.其中,Ox、JNO2以及乙... 相似文献
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研究了非离子型表面活性剂Triton X-100(TX-100)和Tween80(TW-80)对苯并[a]芘的增溶特性及对苯并[a]芘高效降解菌Bacillus pumilus strain Bap9生长的影响,结果表明,2种表面活性剂对苯并[a]芘均有良好的增溶效果,均能作为碳源和能源被菌株Bap9所利用,TX-100增溶能力和增殖能力相对更强;不同浓度的TX-100对菌株降解苯并[a]芘的影响不同,当浓度为1 000 mg/L时,对降解的促进作用最强,可将苯并[a]芘降解率提高20.8%;在苯并[a]芘降解过程中,TX-100亦能作为碳源被菌株Bap9利用,不产生二次污染,因此可用于苯并[a]芘污染环境的生物修复。 相似文献
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基于经济投入产出生命周期评价(EIO-LCA)模型构建了2007年广东省部门能源消费CO2排放矩阵,从生产及最终需求的角度分析了不同部门能源消费CO2排放的分布特点.结果表明,不论是从部门的生产视角,还是从最终需求视角看,广东省能源消费CO2排放都集中于第二产业,其中CO2直接排放量集中于电力、热力的生产和供应业,而CO2隐含排放量最大部门为建筑业;从部门生产的CO2排放分析看,电力、热力的生产和供应业是单位产值CO2直接排放量(简称CO2直接排放强度)最高的部门,直接排放强度达4.98 t/万元;从部门最终需求的CO2排放分析看,该省能源消费CO2排放主要是由省外的需求引起,占排放总量的64.79%;不同最终需求对各部门的CO2隐含排放量的贡献表现出明显的差异,建筑业的CO2隐含排放主要由省内资本形成引起;通信设备、计算机及其他电子设备制造业,电气、机械及器材制造业,纺织服装、鞋、帽制造业,非金属矿物制品业,黑色金属冶炼及压延加工业这些部门的CO2隐含排放主要由省外需求引起;电力、热力的生产和供应业以及属第三产业部门的CO2隐含排放则主要由省内消费需求引起.对于不同的部门,应当针对其CO2隐含排放的特点,制定相关的CO2减排策略. 相似文献
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石田螺处理城市剩余污泥试验 总被引:1,自引:1,他引:1
应用石田螺(Sinotaia quadrata)摄食和消化城市剩余污泥,通过考察石田螺的最佳养殖密度、城市剩余污泥经石田螺处理前后性质的变化和重金属转移规律,对石田螺处理城市剩余污泥的可行性进行了研究. 结果表明:石田螺在养殖密度为13~15 kg/m3时存活率较高;石田螺可将城市剩余污泥直接转化为颗粒螺粪,可有效去除污泥中的有机物,对VS和TOC去除率分别达到23%和37%. 对城市剩余污泥经石田螺处理后得到的螺粪进行厌氧发酵产气试验,12 d后的总产气量仅为0.5 mL,可见螺粪的厌氧消化活性较低,这可在一定程度上避免污泥腐化发臭. 石田螺对城市剩余污泥中Cr,Cu,Zn,Pb和Cd 5种重金属的富集系数(BCF)分别为1.09,1.36,1.17,1.33和3.41;石田螺对Ni无富集作用. 城市剩余污泥处理后得到的螺粪重金属质量分数符合国家《农用污泥中污染物控制标准》(GB4284—84),在其他污染物项目达标的前提下,可用作为城市绿化用肥或土壤改良剂等,实现污泥的资源化利用. 相似文献
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深圳市机动车PM_(2.5)排放因子隧道测试研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为深入了解深圳市机动车排放PM2.5化学特性,选取深圳具有代表性的城市隧道进行机动车排放因子测试。通过连续8 d的监测,获得隧道内PM2.5质量、EC、OC的浓度、交通参数、气象参数等实测数据。利用单程隧道活塞效应计算出隧道内机动车排放PM2.5质量、EC、OC的平均排放因子,分别为64.0,9.68,20.2 mg(/km.辆)。隧道内OC/EC的值在0.32~0.74之间,平均为0.52,表明深圳市机动车对PM2.5的排放,柴油车起主要作用。对塘朗山隧道与国内外其他隧道实验的测定结果进行比较,结果显示PM2.5质量的平均排放因子高低与机动车组中重型车所占比例大小规律一致,说明机动车组中重型车比例是城市控制机动车PM2.5排放的主要因素。利用线性回归分别计算重型车、轻型车对PM2.5质量、EC、OC的排放因子,经分析重型车为深圳市机动车尾气排放控制的重点,尤其是重型柴油车。 相似文献
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以温榆河为研究对象,采用real-time PCR研究了温榆河不同断面水样和沉积物样品中TB(总细菌)、硝化和反硝化(nosZ和narG)基因数量的变化. 水样中TB基因数量在丰水期为1.05×109~7.38×1011 copies/L,枯水期为1.06×109~2.69×1012 copies/L;氨氧化细菌(AOB)基因数量在丰水期和枯水期分别为nd(未检出)~4.11×108和nd~1.15×109 copies/L. nosZ和narG基因数量在丰水期分别为nd~2.37×108和3.61×108~1.13×1010 copies/L,枯水期分别为2.0×106~3.04×109和nd~1.39×1010copies/L. 枯水期沉积物样品中TB基因数量为1.35×109~7.32×1010 copies/g,nosZ基因数量为nd~1.06×107 copies/g,narG基因数量为1.99×107~1.02×108 copies/g. 枯水期TB基因数量略高于丰水期,枯水期水样中ρ(NH4+-N)较高导致其AOB基因数量要远高于丰水期,nosZ和narG基因数量并没有明显的水期变化. 相关分析表明,沉积物样品中微生物基因数量与水样中微生物基因数量不相关,而是水质变化长期作用的结果. 冗余度分析表明,丰水期和枯水期水样中影响微生物基因数量的主要环境因子不同,丰水期微生物基因数量是温度、ρ(CODCr)、ρ(NH4+-N)、ρ(NO2--N)、ρ(NO3--N)等共同作用的结果,而温度和ρ(CODCr)对枯水期微生物基因数量影响显著. 相似文献