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61.
为研究大气边界层中上层大气颗粒物的数浓度谱分布特征及气团来源的影响,于2018年6月利用3080型SMPS粒径谱仪对武当山14.6~660 nm颗粒物数浓度谱进行观测,分析和探讨了其数浓度谱分布及日变化特征,并结合后向轨迹、潜在源贡献因子法(PSCF)与浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨对武当山颗粒物数浓度影响较大的外源输送路径和贡献源区.结果表明:①武当山大气颗粒物主要以爱根模态为主,平均数浓度为2 500个/cm3,积聚模态、核膜态平均数浓度分别为2 265、359个/cm3,3种模态数浓度分别占总数浓度的48.79%、44.21%、7.01%.②在新粒子生成日,核膜态数浓度于10:00开始上升,11:00—17:00的核膜态数浓度相对较高,约2 000个/cm3.新粒子生成日ρ(SO2)与ρ(O3)的日变化趋势均与核模态数浓度较为相似,表明SO2和O3参与光化学反应后的产物(硫酸及有机物)有利于新粒子的生成与增长.新粒子生成日风速、温度均大于非新粒子生成日,但相对湿度较低.③在东部及局地气团影响下大气颗粒物主要以积聚模态为主,数浓度分别为2 311和2 596个/cm3;核模态、爱根模态数浓度在受西北气团影响时最大,数浓度分别为806和3 078个/cm3.④潜在源区分析表明,影响武当山积聚模态数浓度的主要源区为十堰市本地及襄阳市,二者贡献值在840个/cm3以上.研究显示,武当山颗粒物主要以爱根模态为主,颗粒物数浓度日变化主要受大气边界层发展及山谷风的影响,较高的ρ(SO2)与ρ(O3)以及高温、低湿及较大的风速均有利于新粒子的生成,周边城市的区域性传输对武当山颗粒物的影响较大.   相似文献   
62.
为研究长三角背景点夏季PM2.5污染特征,于2018年5月30日—8月15日在上海市崇明岛对PM2.5样品进行昼夜采集,并对其中水溶性无机离子(Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+)进行了分析.运用PSCF(潜在源贡献)方法判别污染物排放源区,并结合PCA(主成分分析)和PMF(正交矩阵因子)源解析探究PM2.5来源.结果表明:①观测期间崇明岛ρ(PM2.5)平均值为(33±21)μg/m3,低于GB 3095—2012《环境空气质量标准》一级标准限值(35 μg/m3),但在部分时段存在显著超标现象,ρ(PM2.5)最高值在120 μg/m3以上.②水溶性无机离子质量浓度平均值为(14±9.3)μg/m3,占PM2.5的42.4%,其中SNA(SO42-、NO3-、NH4+三者统称)为主要离子,占水溶性离子总质量浓度的85.7%.③n(NH4+)/n(SO42-)(NH4+与SO42-的摩尔浓度比)显示,清洁期〔ρ(PM2.5) < 15 μg/m3〕呈贫铵状态,过渡期〔15≤ρ(PM2.5)≤35 μg/m3〕和污染期〔ρ(PM2.5)>35 μg/m3〕均呈富铵状态;过渡期SNA主要以NH4HSO4和NH4NO3形式存在,而污染期则主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在.④通过对两次典型污染事件进行离子相关性分析和PSCF分析发现,E1污染事件(5月30日—6月8日)为局地生物质燃烧型污染事件,E2污染事件(7月23日—8月1日)为区域传输污染事件.源解析结果进一步表明,两次典型污染事件期间气态污染物的二次转化对PM2.5的贡献最显著,贡献率分别为62.8%和59.8%;其次是生物质燃烧,其贡献率分别为32.5%和20.1%;E2污染事件期间海盐源对崇明岛PM2.5贡献率较高(16.6%),远超过E1污染事件期间对PM2.5的贡献率(2.7%).研究显示,区域输送对崇明岛PM2.5有显著贡献,二次颗粒物累积是崇明岛PM2.5超标的主要原因.   相似文献   
63.
新型冠状病毒肺炎疫情期间大规模使用含氯消毒剂,其残留可能对水环境及人体健康造成影响.我国饮用水水源地质量标准并未设置余氯项目及其浓度限值,且缺乏统一的余氯现场快速分析方法标准.为公共卫生事件发生期间的水质余氯监测与评价提供参考,对国内外饮用水标准余氯限值、实验室标准分析方法、现场快速分析方法等进行汇总分析,结果表明:①不同国家和地区以及WHO(World Health Organization,世界卫生组织)在饮用水标准中分别设置了出厂水中余氯限值(范围为0.1~2.0 mg/L)、管网末梢水中余氯限值(范围为0.1~1.8 mg/L)及饮用水中余氯最大允许浓度(范围为4~5 mg/L).②比色法、容量法因其具有反应迅速且稳定、准确度及精密度较高等优点而成为国内外实验室主要标准或推荐分析方法,高效液相色谱法检出限最低,灵敏度最高,可用于余氯痕量分析.③余氯现场快速分析方法多以比色法为主,在线监测方法多为电化学方法,但缺乏统一的标准方法.研究显示,国外饮用水标准中余氯最大允许浓度为5 mg/L,WHO推荐高风险环境下的管网末梢余氯浓度最低为0.5 mg/L,建议尽快开展水质余氯现场监测方法标准化研究.   相似文献   
64.
为揭示河口区陆基养虾塘从养殖期到非养殖期一年间的CO2通量变化,以福建省闽江河口鳝鱼滩陆基养虾塘为研究对象,于2016年5月-2017年3月采用悬浮箱/静态箱-气相色谱法对养虾塘养殖期水-大气界面和非养殖期沉积物-大气界面白天CO2垂直通量进行原位观测.结果表明:①养虾塘在整个研究期间CO2通量变化范围为-62.87~162.81 mg/(m2·h),平均值为(42.66±18.12)mg/(m2·h),总体上表现为大气CO2的释放源,且呈非养殖期CO2通量平均值[(78.51±16.61)mg/(m2·h)]显著高于养殖期[(17.98±18.26)mg/(m2·h)]的特征.②养殖期间,养虾塘CO2通量呈"排放-吸收"交替变化的特征,而非养殖期养虾塘一直是大气CO2的净排放源.③养虾塘养殖期CO2通量时间变化特征主要受到ρ(DOC)(DOC为总溶解有机碳)、ρ(SO42-)、ρ(Cl-)、盐度、pH、ρ(Chla)(Chla为叶绿素a)的影响,其中,pH和ρ(SO42-)是其主要影响因子,而ρ(TDN)(TDN为总溶解氮)、ρ(TDP)(TDP为总溶解磷)、ρ(SO42-)对非养殖期CO2通量时间变化影响较大.研究显示,滨海陆基养殖塘是大气CO2的重要来源,其排放通量多低于河流、水库等水生生态系统,但高于湖泊生态系统;养殖塘CO2通量受人为影响明显,其较高的变异性与养殖生物、饲料投放以及浮游藻类有关.   相似文献   
65.
选取黑龙江省源头水保护区作为研究对象,根据DEM数据对保护区内随机布设的水质监测点控制单元进行划分并提取单元内的相关指标建立监测点背景特性量化模型,基于量化结果提出地表水环境背景值监测方案,建立背景值数据库.选取研究区自然属性指标与空间属性指标,以空间叠置技术与聚类分析方法对研究区地表水进行背景值分区,最终将黑龙江省分为六大地表水水质背景值地理分区,并计算了各分区地表水环境背景值表征范围.表征范围显示:依据现行标准进行水质评价,保护区内水质背景值已超出Ⅱ类水质标准限值.因此,基于水质背景值研究成果提出了考虑背景值影响下的水环境质量评价方法,并将方法应用于研究区,结果表明方法切实可行且优于单因子评价法.研究成果可为区域制定背景值影响下的水环境评价方法提供科学的数据支撑与理论依据.  相似文献   
66.
为厘清包括二次有机气溶胶(SOA)在内的深圳市区PM2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物(WSOM)质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM2.5平均质量浓度为26μg/m3,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片(CO2+)作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧(WSOO)用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.  相似文献   
67.
真菌修复砷污染土壤是一种能够有效吸附固化环境中砷的重要措施.生物炭作为目前修复重金属的热点,其多空疏松的结构、较高的离子交换量、丰富的有机碳含量等都说明了其在土壤修复中的地位.为了探究生物炭与青霉菌在修复砷污染土壤的同时对土壤中微生物活性及其多样性的影响,在室内孵育条件下,运用Biolog法研究了3×3随机区组试验(3个生物炭梯度分别为0%、2%、4%,3个青霉菌梯度分别为0%、10%、20%)下土壤微生物对不同类型碳源的利用能力以及多种功能性指数的影响.结果表明:①添加青霉菌与生物炭后,土壤中有效砷含量较对照组显著下降,从而影响其微生物群落功能多样性.②砷污染土壤中微生物群落功能多样性、碳源利用丰富度随生物炭浓度梯度的升高呈先升后降的趋势.③高接菌量(20%)与低接菌量(10%)对砷污染土壤中微生物群落功能多样性的影响没有显著性差异.④2%生物炭与10%青霉菌处理土壤中微生物群落功能多样性、碳源利用丰度最高.⑤青霉菌对胺类及少部分酸类碳源的利用能力较弱(AWCD < 0.5,AWCD为Biolog微平板孔中溶液吸光值平均颜色变化率),对氨基酸类中大部分碳源以及脂类碳源的代谢能力较强(AWCD>1.0),对糖类、酚酸类的代谢能力稍弱(AWCD为0.3~1.0),青霉菌对D-半乳糖醛酸、L-天冬酰胺酸、L-丝氨酸、L-精氨酸、r-羟基丁酸这5种碳源的利用率最高(AWCD>1.2).研究显示,低浓度生物炭可增加砷污染土壤中微生物群落多样性,生物炭含量的继续增加会对微生物产生抑制作用;青霉菌添加到砷污染土壤后,会显著提升砷污染土壤中微生物的群落功能多样性,改善砷污染土壤中微生的物群落结构;青霉菌的优势碳源大多为植物根系分泌物,可为后续青霉菌与超积累植物复合修复砷污染土壤提供参考.   相似文献   
68.
为进一步深化长江流域水生态环境保护的系统性、整体性科学认识,围绕长江水生态环境安全的主要问题及形势进行了剖析,提出了进一步加强长江流域水生态环境安全保障的对策建议.研究表明:在水环境质量方面,磷污染成为制约水质改善的主要影响因素,农业源排放量占比高,但工业源入河对水体的影响更直接,水库群运行带来的水沙条件变化对磷污染沿程演变有明显影响;在水生态健康方面,长江水生生物资源衰退、湖库富营养化格局发生改变、湿地生态功能退化问题突出;在水环境风险方面,化工围江、航运污染风险引起广泛关注.当前长江流域面临着源头区水资源战略储备减少、区域经济发展与生态环境保护双重压力仍较大、水环境质量仍存问题隐患、水生态系统退化态势未得到根本遏制等复杂且严峻的形势,未来长江水生态环境安全保障仍有诸多挑战.建议统筹长江全流域“一盘棋”,推进区域绿色协调发展,强化磷污染点面源综合管控,着力提升水生态健康水平,同时加快水环境风险隐患排查整治,强化科技创新有效供给.   相似文献   
69.
为探究"稀土王国"江西省赣南地区离子型稀土矿对周边水体环境的影响,以离子型稀土矿分布密集区定南县濂江月子河流域和龙迳河龙头流域为研究对象,综合分析研究区特征污染物ρ(NH4+-N)空间分布特征,采用相关性分析和主成分分析揭示其主要污染来源及影响因素.结果表明:①离子型稀土矿停产整顿半年后,濂江月子河流域和龙迳河龙头流域ρ(NH4+-N)超过1.00和2.00 mg/L的采样点分别达72%和68%;pH范围为2.95~7.66,平均值分别为6.23和5.53,水体总体上偏酸性;ρ(TN)、ρ(NH4+-N)、EC与ρ(NO3--N)变异系数较大,均介于0.80~1.50之间.②相关性分析结果显示,ρ(NH4+-N)与ρ(TN)、EC均呈极显著正相关(P < 0.01);ρ(NH4+-N)与pH呈显著负相关(P < 0.05).③流经稀土尾矿区的水体中ρ(NH4+-N)随距离增加呈现明显的空间梯度分布特征,即距稀土矿区边界200 m处水体中ρ(NH4+-N)最高(12.20~200.00 mg/L),其次为1.15 km内(3.69~11.80 mg/L)及3.5 km以上水体(0.80~1.51 mg/L),矿区周边未受到采矿活动影响的水体中ρ(NH4+-N)最低(0.03~0.15 mg/L).④PCA结果表明,2条河流的主要环境影响因子为ρ(TN)、ρ(NH4+-N)、pH和EC,主要受到周边稀土矿山尾矿的强烈影响.研究显示,离子型稀土矿原位浸矿开采停产半年后,重点小流域水体中ρ(NH4+-N)高概率超标的现状仍然存在,受稀土开采活动影响较大.建议进一步开展重点小流域NH4+-N剩余"库容"精算和矿山周边地表水定期监测.   相似文献   
70.
人工智能技术对长江流域水污染治理的思考   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术(径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络)对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属(Cr、Cu)、营养盐(TN、TP)、持久性有机污染物〔PBDEs(多溴二苯醚)、HCH(六氯环己烷)〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术(递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等)构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术(小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等)建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.   相似文献   
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