成都市城区大气VOCs季节污染特征及来源解析

为研究成都市城区大气VOCs季节变化特征,本研究在2018年12月至2019年11月对VOCs组分进行监测,并对VOCs的浓度水平、各化学组成、化学反应活性和来源进行分析.结果表明,成都市城区春、夏、秋和冬季VOCs的平均体积分数分别为32.29×10~(-9)、 36.25×10~(-9)、 40.92×10~(-9)和49.48×10~(-9),冬季的浓度明显高于其他季节,春季和夏季的浓度水平相差不大,各季节VOCs的组分浓度水平有所差异,冬季烷烃占总VOCs的比例最大,可能受机动车排放的影响较明显;夏季和秋季含氧(氮)挥发性有机物占比远高于春、冬季,一次源的挥发排放和二次转化的生成贡献较大;成都市城区不同季节大气中VOCs平均浓度排名靠前的关键组分基本无变化,主要是C_2～C_4的烷烃、乙烯、乙炔及二氯甲烷等,可能受机动车尾气、油气挥发、溶剂使用和LPG燃料等影响明显,夏季丙酮以及乙酸乙酯等含氧有机物浓度贡献突出;根据·OH消耗速率和OFP计算可知关键活性物种主要为间/对-二甲苯、乙烯、丙烯、1-己烯、甲苯、异戊烷和正丁烷等,这些物种应该优先减排和控制;四季VOCs源解析结果显示:春、夏季温度较秋、冬季高,光照更强,PMF明显解析出天然源和二次排放贡献,同时,由于夏季温度较高,解析出油气挥发占9%;秋、冬季占比增加的源主要为机动车尾气和燃烧源,燃烧源的排放占比在25%左右,另餐饮源的排放占比在9%左右.     

Long‐Term Trends of Nutrients and Sediment from the Nontidal Chesapeake Watershed: An Assessment of Progress by River and Season

To assess historical loads of nitrogen (N), phosphorus (P), and suspended sediment (SS) from the nontidal Chesapeake Bay watershed (NTCBW), we analyzed decadal seasonal trends of flow‐normalized loads at the fall‐line of nine major rivers that account for >90% of NTCBW flow. Evaluations of loads by season revealed N, P, and SS load magnitudes have been highest in January‐March and lowest in July‐September, but the temporal trends have followed similar decadal‐scale patterns in all seasons, with notable exceptions. Generally, total N (TN) load has dropped since the late 1980s, but particulate nutrients and SS have risen since the mid‐1990s. The majority of these rises were from Susquehanna River and relate to diminished net trapping at the Conowingo Reservoir. Substantial rises in SS were also observed, however, in other rivers. Moreover, the summed rise in particulate P load from other rivers is of similar magnitude as from Susquehanna. Dissolved nutrient loads have dropped in the upland (Piedmont and above) rivers, but risen in two small rivers in the Coastal Plain affected by lagged groundwater input. In addition, analysis of fractional contributions revealed consistent N trends across the upland watersheds. Finally, total N:total P ratios have declined in most rivers, suggesting the potential for changes in nutrient limitation. Overall, this integrated study of historical data highlights the value of maintaining long‐term monitoring at multiple watershed locations.     

城市空气质量达标规划编制中的关键技术及其案例应用

本文结合重庆市空气质量限期达标规划编制案例,介绍了城市空气质量达标规划编制中的几个关键技术及其具体应用,包括本地化污染源排放清单编制、污染物来源解析、污染物排放形势预测与减排潜力分析以及大气环境容量核算等。本地化污染源排放清单是城市空气质量达标规划编制的基础,针对现有污染源制定科学合理的减排方案是达标规划的核心内容。分析不同区域的污染物组分浓度特征、污染源贡献以及未来污染排放形势预测,有助于识别出制约未来空气质量达标的关键因素及污染源。基于污染源减排潜力和污染传输矩阵制定的污染源减排方案更具合理性和可行性,应用空气质量模型估算大气环境容量可为规划目标可达性提供依据。     

GC-MS法测定饮用水源水中半挥发性有机物

用固相萃取的方法对样品进行预处理,再进行GC-MS分析测定,对饮用水源水中的痕量半挥发性有机化合物进行了测定,并对结果进行了讨论。     

基于GIS的溶解态氮磷负荷模型研究

为了研究妫水河流域的氮磷非点源污染来源,在官厅水库周围进行了野外人工降雨实验,结果表明,氮磷输移率与径流量具有很好的相关性,溶解态氮、磷的平均相关系数分别是0.997 8和0.988 9,因此提出了新的溶解态氮磷负荷模型.从妫水河流域的土壤图、土地利用图中提取地理信息,以数字高程模型为依据,应用新模型研究了妫水河流域溶解态氮污染负荷的空间分布。结果表明,溶解态氮主要来自水浇平地,其次是低山和丘陵.     

《恶臭污染物排放标准》修订的若干意见

从实际的恶臭监测分析出发,结合执行《恶臭污染物排放标准》过程中的各种体会,从标准的适用范围、浓度排放限值以及采样环节等三个方面,对《恶臭污染物排放标准》的修订提出了若干意见.建议对排放标准的适用范围进行调整,增加行业排放标准,对有组织排放增加浓度排放限值规定,对采样气象条件、采样点位、采样频率进行明确,并引入背景值或本底值的测量,对测量结果进行修正.     

天津市PM2.5碳组分空间差异性及来源解析

2021年在天津市不同功能区共设置4个点位同步采集细颗粒物（PM_2.5）样品,测定了其中8种碳质亚组分的含量.结果表明,采样期间各点位ρ[有机碳（OC）]为3.7~4.4 μg·m^-3,ρ[元素碳（EC）]为1.6~1.7 μg·m^-3,OC浓度在中心城区最高,EC浓度差别较小.采用最小比值法对二次有机碳（SOC）进行估算,结果表明环城区二次污染较为突出,SOC占OC的比例达48.8%.各功能区碳质亚组分间的相关性强弱呈现出外围区>中心城区>环城区的特征,均表现出EC₁与OC₂和EC₁与OC₄相关性最强.正定矩阵因子（PMF）来源解析结果显示,道路扬尘源（9.7%~23.5%）、燃煤源（10.2%~13.3%）、柴油车尾气（12.6%~20.2%）和汽油车尾气（18.9%~38.8%）是天津市PM_2.5中碳组分的主要来源.不同功能区碳组分污染源存在差异,中心城区和外围区主要受汽油车尾气影响;环城区受二次污染和柴油车尾气的影响更为突出.     

基于APCS-MLR和PMF模型的赤泥堆场周边耕地土壤重金属污染源解析

为探究重庆某赤泥堆场周边耕地土壤重金属污染特征和来源,分析土壤中8种重金属元素（Cd、Cr、Hg、Ni、Pb、As、Cu和Zn）含量和空间分布特征,利用单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法对土壤重金属污染特征进行评价,并在相关性分析的基础上采用APCS-MLR和PMF模型定量解析重金属来源.结果表明,除土壤Cr外,其他7种重金属元素含量均值均高于重庆市土壤背景值.土壤重金属整体处于中度污染水平,其中Cd、Hg和As为中度污染,Pb、Cu、Ni和Zn为轻度污染.土壤Cr、Ni、Pb、Cu和Zn空间分布格局相似,相互间呈极显著正相关（P < 0.01）;Cd、Hg和As空间分布特征有较大差异,且相互间相关性不显著（P > 0.05）.源解析表明,研究区土壤重金属来源较为复杂,APCS-MLR和PMF模型均能解析出4种相同的污染源,分别为赤泥堆场渗滤排放和自然来源、火力发电排放源、农业活动与自然来源和有色金属冶炼排放源.两种模型源解析结果差异较小,APCS-MLR模型中4种污染源贡献率分别为51.8%、18.0%、15.9%和14.3%,而在PMF模型中分别为45.9%、12.8%、21.5%和19.8%.     

不同天气形势对南京地区双高污染的输送及潜在源区分析

基于2015~2019年南京细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）逐小时浓度数据,通过T-mode主成分分析法对南京发生PM_2.5和O₃污染同时高浓度并存（双高污染）时的天气形势进行了分型,利用后向轨迹聚类分析法、潜在来源贡献法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）研究不同天气形势对南京双高污染的输送路径及潜在源区分布.结果表明,有利于南京地区双高污染的天气形势分别为弱的低压型（Type1）和高压中心型（Type2）.天气形势会对后向轨迹的方位来源产生影响.Type1时,南京地区受到东北和西南两个低气压影响,气团的聚类轨迹主要来自东西两个方位,轨迹中ρ（PM_2.5）和ρ（O₃）平均值分别为83.48 μg·m^-3和106.85 μg·m^-3.Type2时,南京及其周边在高压中心边缘,气团聚类轨迹主要来自北方和东方,轨迹中ρ（PM_2.5）和ρ（O₃）平均值分别为94.47 μg·m^-3和92.32 μg·m^-3.同时两种类型后向轨迹绝大部分属于中短距离区域输送,说明周边临近省份的污染是影响南京地区双高污染主要原因之一.PSCF和CWT分析表明,两者高值区域基本保持一致.Type1和Type2两种类型中PM_2.5和O₃的最主要潜在源区均出现分布并不完全一致的情况,表明双高污染中的两种污染物并非来自同一地区.     

长江中游典型湖泊沉积物重金属分布特征、生态风险评估及溯源

集中采集洞庭湖、洪湖和赤湖表层沉积物样品并检测其中10种重金属含量,使用地理信息系统表征空间分布,利用地累积污染指数法（I_geo）、富集因子法（EF）和潜在生态风险指数法（RI）协同评估重金属积累的潜在风险,并利用相关性分析（Pearson）和主成分分析（PCA）溯源.结果表明,Cd元素的污染状况和潜在生态风险最为严重,东洞庭湖、洪湖和赤湖中ω（Cd）的平均值分别为2.85、1.59和3.57 mg·kg^-1,分别是对应省份土壤背景值的25.87、11.36和37.58倍,均超出风险筛选值（0.6 mg·kg^-1）,其中赤湖超出风险管制值（3.0 mg·kg^-1）.除Cd外,洪湖中的As值得关注,赤湖中的Cu、As、Zn和Pb都不容忽视.三湖的潜在生态风险排序为：赤湖（RI=1 127）>东洞庭湖（RI=831）>洪湖（RI=421）.重金属来源主要是工矿业冶采、农业生产和水产养殖等,部分重金属（Mn和Cu）为自然源.研究对长江中游典型湖泊沉积物重金属防控具有重要意义.