机器学习耦合受体模型揭示驱动因素对PM2.5的影响

PM_2.5主要受排放源、大气化学、气象条件等驱动因素的非线性影响,了解驱动因素对PM_2.5浓度的影响十分重要. 本研究基于南开大学大气环境综合观测超级站的逐时在线观测数据,耦合机器学习方法和受体模型,揭示了驱动因素的重要性以及对PM_2.5浓度的影响. 结果表明:① 2018年11月—2020年10月观测地点的PM_2.5浓度范围为3.21~291.80 μg/m3,采暖季PM_2.5浓度和化学组分均高于非采暖季. ②使用受体模型解析PM_2.5的来源及其贡献,发现观测期间二次源的贡献率(44.7%)最高,其他依次为燃煤源(23.6%)、机动车排放源(11.0%)、扬尘源(9.9%)、生物质燃烧源(7.2%),工业源的贡献率(3.6%)最小. ③利用随机森林-SHAP模型量化排放源、大气氧化能力、气象条件等驱动因素对PM_2.5浓度的影响,发现观测期间排放源对PM_2.5浓度的影响程度为54.3%,高于其他驱动因素;气象条件对PM_2.5浓度的影响程度次之,为32.4%;大气氧化能力对PM_2.5浓度的影响程度相对较低,为13.3%. 在采暖季和非采暖季,各驱动因素对PM_2.5浓度的重要性在排序上没有变化,然而驱动因素对PM_2.5浓度的影响程度有所不同. 采暖季排放源对PM_2.5浓度的影响程度高于非采暖季,采暖季大气压对PM_2.5浓度的影响程度低于非采暖季. 研究显示,排放源对PM_2.5的影响相对较大,气象条件和大气氧化能力对PM_2.5浓度的影响也不容忽视.      

新疆干旱区某矿冶场对周围土壤重金属累积的影响

我国西部干旱半干旱地区为生态脆弱区,近年来西部工矿业发展引起的土壤污染问题越来越受到关注.本文通过空间布点采样,采用多元统计分析、GIS技术以及地积累指数评估等手段,对新疆某矿冶场区周围土壤的9种重金属污染特征进行了调查.结果表明,Cu和As元素为研究区域的主要重金属污染物;重金属Cr、Zn、Ni和Cd累积程度较轻、受人为干扰小;Co和Pb元素在少数样点存在人为干扰累积的现象,但程度也较轻;土壤中Mn没有明显累积和人为干扰.因子分析结果发现9种重金属主要存在2种来源,As、Cu、Ni、Cr、Zn、Cd和Co主要来源于第1种源;元素Mn和Pb主要来源于第2种源.从重金属空间分布特征可知,As、Cu、Ni、Cr、Zn、Pb、Cd和Co的最高含量样点都分布在尾砂库附近区域,因此对尾砂库进行封闭处理是减少重金属污染物向周围环境扩散的重要措施.此外,本研究还发现基于大气污染分析的PCA/APCS受体模型不适用于本案例中定量分析土壤重金属来源.     

京津冀水源涵养生态服务供体区与受体区范围的划分

京津冀水资源问题已经严重制约区域经济发展,定量分析研究区水源涵养生态服务供受关系,有助于深刻理解区域上下游之间的生态联系,促进区域生态公平,实现区域社会持续健康发展.利用降水储量法、水量平衡法及水源涵养生态服务供体区与受体区划分方法,分析2000-2010年京津冀净水源涵养量空间格局,划分研究区水源涵养生态服务供体区和受体区范围.结果表明:①冀北燕山山区净水源涵养量最高,年均值为65.24~81.35 mm,其次是冀西太行山山区,年均值为46.47~61.28 mm;净水源涵养量负值区主要分布在东部沿海和大中小城市,年均值为-130.46~-152.39 mm.②水源涵养生态服务供体区占研究区面积的41.42%,单位面积（m2,下同）平均净供水量为0.03~0.07 m3;水源涵养生态服务平衡区面积占25.01%;水源涵养生态服务受体区面积占33.57%,单位面积平均净需水量为0.18~0.41 m3,是供体区供水能力的6倍左右.③从流域来看,滦河流域的承德市为天津市、秦皇岛市及唐山市供应水资源,年均供水总量为23.7×108 m3;永定河流域的张家口市为北京市供应水资源,年均供水总量为5.3×108 m3;大清河流域的保定市为北京市及天津市西南部供应水资源,年均供水总量为8.2×108 m3;但子牙河流域和漳卫河流域供水能力严重不足.研究显示,燕山山区和太行山山区为水源涵养生态服务供体区,东部沿海和大中小城市为主要水源涵养生态服务受体区,水源涵养生态服务供体区净水源涵养能力不能满足水源涵养生态服务受体区需水量,整个研究区供受关系严重失衡.      

对羟基苯甲酸酯雌激素活性物种差异的理论研究

受体功能区结构的分化是导致部分环境污染物内分泌干扰效应种间选择性的主要原因之一.本研究采用同源模建的方法构建了青鳉的雌激素受体α亚型(medERα)配体结合区的三维结构,并与人的hERα结构进行比对.在此基础上,经过分子对接分析了对羟基苯甲酸酯类化合物及其含氯衍生物与两个物种ERα作用模式的差异及其分子基础,并基于此提...     

工业发达城市土壤重金属时空变异与源解析

采集了宁波市区2003和2013年两期共1 130个土壤样品,测定了8种典型重金属元素的含量,运用污染指数评价法对土壤重金属污染程度进行了评价,运用地统计学方法剖析了污染的时空变异特征,并分别运用主成分分析和UNMIX受体模型解析了重金属的污染来源.结果表明:(1)除了As,两期重金属元素的含量均值都超过了浙江省土壤背景值和国家土壤背景值,说明土壤普遍存在重金属污染;从2003～2013年,所有元素的含量均值都不同程度地增大,说明10年间重金属污染普遍加剧;(2)单因子污染指数的评价结果表明,Hg为重度污染,Cd、Cu、Pb为中度污染,Zn、Cr、Ni为轻度污染,As为非污染状态;所有采样点的内梅罗综合污染指数都超过了警戒值,10年间综合污染指数 3、呈重度污染的样本显著增加.(3)同种元素不同时期的污染空间格局相近,不同元素则呈现一定差异,Pb和Hg,Cr、As、Cu、Zn和Ni的空间分布特征具有相似性,高值区主要集中在污染企业分布密集和人类活动频繁的海曙、江北、江东、镇海四区;(4)研究区重金属污染源主要包括两类,即以Ni、As、Cr、Zn、Cd为主要成分的工业污染源,以Pb和Hg为主要成分的生活污染源,前者源自工业废水、废气和废渣的排放;后者源自于生活垃圾、汽车尾气及道路磨损造成的颗粒物和粉尘污染.     

濮阳市秋冬季大气细颗粒物污染特征及来源解析

濮阳市作为京津冀周边地区大气污染传输通道城市之一,秋冬季重污染天气频发,空气污染问题严峻.为了研究濮阳市秋冬季大气细颗粒物污染特征及其主要来源,于2017年10月15日至2018年1月13日在濮阳市3个国控点对PM_(2.5)进行了手工膜采样与化学组分分析,并结合PMF受体模型,开展了细颗粒物来源解析研究.结果表明,濮阳市2017年秋冬季PM_(2.5)平均质量浓度为94. 16μg·m~(-3),濮水河管理处的污染状况最严重,进入采暖季后3站点均表现为重度及严重污染事件频发,轻度污染发生频率降低,重污染发生时NO_2与CO浓度升高明显. PM_(2.5)中的主要组分为水溶性离子(52. 33%)、碳质组分(25. 32%)和地壳元素(0. 08%),NO_3~-的含量高而SO_4~(2-)的浓度水平较低.重污染发生时,PM_(2.5)中水溶性离子、OC、EC和K浓度都出现了明显的升高,而地壳元素浓度降低.采样期间濮阳市的硫氮转化率水平较高,大气氧化性较强,硫氮转化促进了重污染的发生.濮阳市2017年NOx、CO和VOCs排放量较高,来源解析结果表明,濮阳市秋冬季PM_(2.5)主要来源分别为二次无机盐(37%)、工业源(16%)、二次有机气溶胶SOA(14%)、生物质燃烧源(12%)、移动源(9%)、燃煤源(7%)和扬尘源(4%).可见,二次转化在濮阳重污染的形成过程中起到重要作用,要减轻大气细颗粒物污染,需要重点控制工业源、生物质燃烧、移动源和民用散煤燃烧的排放.     

北京城区和郊区大气细粒子有机物污染特征及来源解析

2004年在定陵、北京大学、奥体中心、良乡、通州共5个采样点采集北京市PM2.5,样品,并对其中有机碳(OC)、元素碳(EC)和有机物组成进行了测定.分析了北京市城区和郊区细粒子中有机化合物的污染特征.共检出有机物188种.主要物种为正构烷烃、正构烷酸、霍烷、多环芳烃、脱氧单糖苷以及其它多种源的示踪物.各监测点有机物浓度均呈现1月浓度最高、10月其次,7月浓度最低,4月居中的特征.市区点(奥体、北大)和近郊点(良乡、通州)的污染物浓度远高于受人为活动影响较小的远郊定陵.以正构烷烃、霍烷、多环芳烃、左旋葡聚糖和EC为示踪物,利用化学质量平衡(CMB)受体模型对北京市PM2.5中的OC进行了来源解析.结果表明,北京市细粒子OC的主要来源为柴油车排放(15.3%)、汽油车排放(20.5%)、燃煤排放(19.0%)、生物质燃烧(2.1%)和植物碎屑(1.1%).机动车和燃煤排放仍然是北京市细粒子OC的主要来源.而且有加重趋势.     

一体化工艺中反硝化聚磷菌比例测定研究

反硝化聚磷菌可以在缺氧条件下利用硝酸盐氮和亚硝酸盐氮作为电子受体完成吸磷过程,确定反硝化聚磷菌比例对于强化反硝化除磷作用具有重要意义。从一体化活性污泥工艺中取污泥混合液,加入蔗糖合200mg/LCOD后进行厌氧搅拌,2h后将厌氧污泥分成三等份,其中两份分别加入10mg/LNO3--N、10mg/LNO2--N后缺氧搅拌2h,另一份用充氧仪曝气2h。根据厌氧、缺氧/好氧交替过程中不同电子受体下的除磷量,可以简便的确定反硝化聚磷菌在全部聚磷菌中的比例,结果表明该一体化工艺中反硝化聚磷菌在全部聚磷菌中的比例达到98.92%。     

上海市环境污染事故风险受体脆弱性评价研究

从环境风险受体敏感性和适应力两方面构建了脆弱性概念模型,在此基础上,考虑社会经济脆弱性和生态系统脆弱性,选取14个指标构建了上海市环境污染事故风险受体综合脆弱性评价指标体系.研究结果表明：上海市中心城区社会脆弱性较高,而崇明岛、南汇、奉贤的社会经济脆弱性最低;黄浦江上游水源保护区、崇明岛东滩湿地生态系统脆弱性较高,浦东...