估算非点源污染负荷的平均浓度法及其应用

不了满足水质预测和流域水污染控制规划的迫切需要，结合我国非点源污染监测资料少的实际，以非点源污染的形成过程为基础，提出了一种简便易用的流域非点源污染负荷估算方法－平均浓度法，应用实例表明，该方法是可行的。     

水源水及底泥中细菌总数及其优势种群初探

经测定广州市西村水厂水源水及底泥中的细菌总数分别为2.3×10~3个/mL和2.7×10~6个/g。底泥中的NH_4-N降解菌总数为1.31×10~6个/g,占底泥中细菌总数的48.5％。从水中分离出优势菌41株,经鉴定分别为芽胞杆菌属(Bacillus)、假单胞杆菌属(Pseudomonas)、气单胞杆菌属(Aeromonas)、亚硝化杆菌属(Nitrosococcus)、硝化杆菌属(Nitrobacter)、黄单胞杆菌属(Xanthomonas)、棒状杆菌属(Corynebactertium)、产碱菌属(Alcaligener)等8个属。用亚硝化培养基从底泥中分离了NH_4-N降解优势菌20株,经鉴定,分别为Bacillus、节杆菌属(Arthrobacter)、Pseudomonas、Xanthomonas、Nitrosococcus和Nitrobacter等6个属。     

印染废水的危害及源头治理举措

纺织印染废水是一种水量大、色度高、温度高、组分复杂、水质变动范围大、pH变化大的有机废水.介绍了印染废水的来源及主要特征,指出了印染废水的存在给人类的生存环境带来了安全隐患.解决印染废水的高污染,要从源头治理做起,严格做好源头治理是解决印染废水污染的有效途径.     

Elman神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井突水是矿建与生产过程中最具威胁的自然灾害之一,准确判别突水水源是防治水害的关键。选取6种离子的质量浓度作为突水水源的判别因素,将河南省焦作矿区不同水层的39组水化数据以2种样本设计方案进行Elman神经网络模型的构建与检验。以不同的35组水源样品作为训练样本,运用Matlab软件进行Elman神经网络训练,将所建立的判别模型应用于(相应的)4组待测样本的判别,并与DDA、FDA、Bayes三种判别方法的判别结果进行分析比较。2种方案应用结果表明:将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于突水水源判别,在结合相应的水文地质条件前提下,可以准确判断突水来源;矿井多年的开采促使地下各水层水质呈动态变化,Elman神经网络判别模型能够反映这种变化特性,对探寻地下水运移与演化具有一定的应用价值。     

上海市冬季大气中PBDEs的分布及趋势分析

利用被动采样器采集了上海地区15个采样点冬季的大气样品,对其进行索氏提取和层析净化等前处理后采用GC-MS进行定性定量分析,10种待测多溴联苯醚(PBDEs)目标化合物均被检出。将2008、2013和2014三个年度上海市冬季大气PBDEs监测结果进行比较分析,各年度的∑_(10)PBDEs质量浓度均值分别为5.7 pg/m~3、17.28pg/m~3和61.31 pg/m~3,在监测年限内有明显的上升趋势。经同系物分析,低溴代物(五溴代物以下)为上海大气中的主要污染物,其中BDE-49与BDE-47贡献较大,占到了总质量浓度的45.39%和24.68%,是主要的污染同系物。对监测点分区比较发现,上海城区的∑_(10)PBDEs质量浓度明显高于郊区。     

潮白河中游沉积物中重金属分布、来源及生态风险评估

潮白河是海河五大支流之一,其中游位于河北省,地处北京市下游和天津市上游,非汛期来水主要为北京市工业废水和生活污水.为了解潮白河中游沉积物重金属污染分布特征、来源、生态风险及可能受北京市来水的影响,于2018年6月采集9个表层沉积物样品和2个柱状沉积物样品,使用电感耦合等离子质谱仪（ICP-MS）测定Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd和Pb等7种重金属的质量分数.结果表明:①潮白河中游表层沉积物中w（Cr）、w（Ni）、w（Cu）、w（Zn）、w（As）、w（Cd）、w（Pb）的平均值分别为31.47、14.74、14.73、44.80、4.91、0.23、17.98 mg/kg,7种重金属质量分数除在5号采样点突然增加外,均沿河流方向呈先降后升的趋势.在垂直方向上,7种重金属在5号采样点出现富集,在9号采样点其质量分数则呈减轻趋势.②通过相关性分析和主成分分析可知,潮白河中游沉积物中Cr、Ni、Cu、As、Pb主要来源于工业和交通污染;Zn和Cd则主要来源于农业面源和生活污染.③地累积指数评价和潜在生态风险指数显示,潮白河中游表层沉积物重金属污染主要以Cd、Pb、Cu和As为主,其中Cd的潜在危害最高,各采样点综合潜在生态风险指数大小依次为5号> 2号> 3号> 9号> 1号> 8号> 4号> 7号> 6号.研究显示,潮白河中游沉积物重金属污染在5号采样点最严重,其中Cd污染程度最高,其来源主要为区域农业生产和居民生活等人类活动,应加强区域内农业和生活污染防治.      

焦作市大气污染时空分布特征及来源分析

焦作市是京津冀地区"2+26"通道城市之一.为研究焦作市大气污染特征,于2016年1月-2018年2月使用3个国控站点（马村区生态环境局、焦作市生态环境局和高新区政府）大气环境监测数据,以及2018年1月焦作市边界站PM_2.5及其化学组分（水溶性离子和碳组分）监测数据进行分析.结果显示:焦作市大气污染以PM_2.5污染为主,2017年ρ（NO₂）、ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）和ρ（SO₂）平均值分别为42.4 μg/m3、79.0 μg/m3、136.5 μg/m3、1.42 mg/m3和38.3 μg/m3,较2016年分别下降了10.5%、10.6%、11.2%、20.7%和37.6%.在时间分布上,大气污染物质量浓度日变化具有明显的季节性特征,春、夏两季ρ（NO₂）日变化较秋、冬两季呈更宽的"U型",ρ（SO₂）峰值出现在12:00左右,推测原因与夜间高架源排放有关;在空间分布上,本地一次污染排放可能主要来自市区工地扬尘、西南地区交通源和东部污染点源.观测期间,ρ（NO₃-）、ρ（NH₄+）和ρ（SO₄2-）较高,平均值分别为39.42、23.66和23.01 μg/m3,分别占水溶性离子质量浓度的41.8%、25.1%和24.4%,占ρ（PM_2.5）的27.4%、16.4%和16.0%.污染天的NOR（氮转化率）（0.35）和SOR（硫转化率）（0.43）明显高于清洁天的NOR（0.25）和SOR（0.18）,表明污染天NO₂和SO₂二次转化程度更高.SOR和NOR随相对湿度的增加而增加,表明相对湿度较高时有利于NO₂和SO₂的二次转化.污染天和清洁天ρ（SOC）（SOC为二次有机碳）估算值分别为19.79和3.51 μg/m3,分别占ρ（OC）的79.4%和54.9%,占ρ（PM_2.5）的9.8%和10.4%,表明焦作市SOC对OC有较大的贡献.PSCF（潜在源贡献因子法）结果表明,本地源是影响焦作市秋、冬两季PM_2.5的主要潜在源,太行山南麓区域输送也对其有一定贡献.研究显示,焦作市大气污染较严重,本地一次排放、二次转化和区域输送是焦作市PM_2.5的主要来源.      

北沙河上游流域潜在非点源污染风险时空变化分析

非点源污染风险时空分布特征解析和等级分区是有效控制非点源污染的关键.为了弥补PNPI（potential non-point pollution index,潜在非点源污染指数）模型中专家评价法主观赋权的不足,引入均方差决策法,并采用改进后的PNPI模型分析1980-2017年北京市北沙河上游流域潜在非点源污染风险时空变化特征,划分潜在非点源污染风险等级.结果表明:①均方差决策法根据土地利用指标、径流指标和距离指标集的数值离散程度确定各指标权重,其结果可体现各指标权重随土地利用类型动态变化的特点.②1980-2017年土地利用指标、径流指标和距离指标的平均权重分别为0.49、0.18、0.33,说明土地利用类型对非点源污染风险相对影响较大.③受土地利用类型空间分布格局影响,北沙河上游流域潜在非点源污染风险呈西北部山区低、东南部平原区高的分布特征.④随着城镇化的推进,潜在非点源污染极高风险区主要土地利用类型由旱地和园地逐渐演变为城镇用地、农村居民地和建设用地.研究显示,非点源污染风险高低与土地利用类型密切相关,可通过土地利用类型的合理布局,降低流域非点源污染风险.      

基于生态系统服务的汾河源头区域生态安全格局优化

生态安全格局的优化是保障区域生态安全,维护生态系统稳定和提升生态系统服务的重要空间途径。以汾河源头区域为例,定量评估产水量、生境质量、土壤保持量三种生态系统服务,利用热点分析法识别重要的生态源地,考虑到河流在生态系统中复杂的作用机制,构建了两种模式的生态安全格局,并在此基础上提出了综合生态安全格局。研究结果表明：汾河源头区域共19个生态源地,占研究区面积的16.59%,三种模式分别构建了33条、42条、43条潜在生态廊道。网络结构评估结果表明：三种模式均可生成闭合的生态网络,优化后的生态廊道总长度为565.957 km,网络闭合度、节点连接率及网络连接度较高,成本比较小。此外,共识别了35个生态断裂点,明确了生态保护与修复建设的重点区域,以期为区域生态保护与修复规划提供空间指引。