成都市大气颗粒污染物与气象要素的关系

通过对2004年成都市API指数及API>100日数百分数的再分析,探讨了大气颗粒物污染季节分布、区域分布状况与气象要素的相互关系,并尝试用因子分析法研究了污染物浓度年际变化与气象因子的关系。研究表明,大气污染的季节分布为冬季>春季>秋季>夏季;API>100时数百分数的季节变化状况为春季>冬季>秋季>夏季,区域分布为城西北>城东>城北>城中心>城东南>城西>城南。城市发展对风向的改变比较明显,对风速的改变不明显。大气颗粒污染物年际变化与气象因子的相关性研究表明,PM10浓度与SO2、NOX、湿度、气压呈正相关,与风速、蒸发量、温度呈负相关关系。     

因子分析法用于近岸海域大气污染来源的判别

应用因子分析法，设计一个分析近岸海域大气污染来源的综合指标，根据综合指标的大小，可以判别主要污染来源，通过对大连近岸海域大气污染监测数据的因子分析并与其它结果比较表明，该方法具有明显的判别效果。     

2017—2018年秋冬季唐山市PM2.5中元素组成特征及来源解析

为研究唐山市大气PM_2.5中元素组成特征及其来源,于2017年10月19日—2018年1月31日（秋冬季）在唐山市的超级站（典型城市站点）、开平站（工业站点）和古冶站（工业站点）开展了PM_2.5的手工连续采样,定量分析测定了PM_2.5中23种无机元素.结果表明:Si、Al、Ca和Na等地壳元素的质量浓度均在10月最高,在1月最低.10月,ρ（Cr）在开平站最高（0.020 0 μg/m3）,随后逐月略微降低,其主要受钢铁冶炼工业的减产和限产影响.多数重金属元素质量浓度在11月或12月最高,包括Zn、Pb、Mn、Cu、Ni、Se、V、Cd和Co,其可能受燃煤取暖影响.Cd、Zn、Pb和Cu四种元素的富集因子值分别为2 677、616、422和77,均达到极强富集,且均受人为排放源影响最大.基于因子分析法得出,唐山市大气PM_2.5中元素的主要来源有燃煤源、钢铁工业源与扬尘源的混合源、交通源以及土壤扬尘源,其方差贡献率分别为56.3%、21.6%、7.1%、5.4%.研究显示,秋冬季唐山市大气颗粒物PM_2.5中元素最主要的污染来源为工业源、燃煤源和扬尘源.      

自贡市大气颗粒物中水溶性离子的特征及来源

基于四川省自贡市2015年9月-2016年9月的大气颗粒物采样数据,利用离子色谱仪对其中8种水溶性离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、Na~+、K~+、Cl~-、Ca~(2+)和Mg~(2+))进行了浓度测定。分析结果表明,自贡市PM_(10)平均浓度为(88.4±59.2)μg/m~3,PM_(2.5)为(76.2±51.7)μg/m~3,各季节PM_(2.5)/PM_(10)的浓度比值均大于80%,说明自贡市大气颗粒物污染以PM_(2.5)为主;水溶性离子是颗粒物的主要化学组分,其总质量浓度对PM_(10)和PM_(2.5)的贡献率分别为40.3%和42.7%,其中SNA(二次水溶性无机离子,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)、Cl~-、K~+、Ca~(2+)、Na~+和Mg~(2+)在PM_(2.5)的占比分别为39.5%、1.8%、1.2%、0.5%、0.3%和0.04%;SO_4~(2-)是自贡市春季和秋季污染天主要来源,其在PM_(2.5)水溶性离子中的贡献率均为45.5%,NO_3~-对应的贡献率分别为22.3%和23.6%,冬季污染天SO_4~(2-)和NO_3~-的贡献率分别为33.5%和35.7%,NO_3~-的贡献率显著上升。利用因子分析法对PM_(2.5)中水溶性离子进行源解析发现,其来源主要为二次污染源、燃烧源、农业源以及道路扬尘源。     

利用PARAFAC及SOM研究不同来源及粒径胶体的三维荧光光谱特征

利用三维荧光光谱法(3D-EEM)结合平行因子分析(PARAFAC)和自组织神经网络分析(SOM),解析了不同来源水体中不同粒径胶体的荧光特性,同时与挑峰法进行比较,以期寻找一种更好的分析天然胶体来源、粒径、荧光特性间关系的方法.基于PARAFAC模型,研究区水体中不同粒径胶体共解析出2个类腐殖质荧光峰(C1和C3)及3个类蛋白荧光峰(C2、C4和C5).其中,300 k Da~1μm分级胶体荧光强度最高,C1、C2、C3组分的荧光强度随粒径增大而增强,C4、C5组分的荧光强度随粒径增大而减弱.不同来源胶体(生活污水:进水和出水;农业污水:大盈和天恩桥;天然水体:吴淞口)的荧光强度变化大致规律为:吴淞口进水大盈天恩桥出水.SOM分析结果与PARAFAC一致,且可视化程度更高,但EEM-SOM模型存在输入变量多、兼具挑峰法缺点的问题.而PARAFAC-SOM模型不仅兼具了前两者的优点,还具有输入变量少、运行时间短、可靠性高等优点.同时,该模型还成功应用于胶体其他理化参数的分析(Parameters-SOM模型),使得前期工作结果系统性更强、更直观.因此,PARAFAC-SOM模型是相对较好的分析天然胶体来源、粒径、荧光特性间关系的方法.     

三维荧光与平行因子研究黑臭河流DOM

利用三维荧光光谱（EEMs）与平行因子（PARAFAC）模型相结合,分析了沈阳市5条典型黑臭水体溶解性有机物（DOM）的荧光组分特征,并结合常规水质指标,利用主成分分析法（PCA）对影响黑臭水体DOM的主要因素及其贡献量进行了研究.结果表明,沈阳市典型黑臭水体DOM主要由类蛋白荧光组分C1（235,360）,类富里酸荧光组分C2（220,430）和类腐殖酸荧光组分C3（255,520）组成.C2类富里酸物质与COD_Cr、氨氮、S^2-、TP有很强的正相关性,与DO和透明度成负相关,来自于陆源;C1类色氨酸和C3类腐殖酸表现出明显的正相关,具有同源性,来自于微生物內源.陆源有机质组分对黑臭水体DOM的贡献率高达61.2%,微生物内源组分对黑臭水体DOM的贡献率为25.5%.5个黑臭水体在水质上存在差异,支流Ⅰ和支流Ⅱ为重度黑臭,支流Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ为轻度黑臭.     

三峡水库蓄水对消落带土壤Cu、Zn、Cr、Cd含量的影响

为揭示水位涨落形成系列淹水梯度对消落带土壤重金属含量的影响,论文采集三峡水库忠县消落带土壤,分析了不同淹水深度土壤Cu、Zn、Cr、Cd含量,并探讨了这些重金属元素物质来源及其与三峡水库水位涨落关系。结果表明：1）不同淹水深度下消落带土壤重金属含量差异较大,长期淹水土壤Cu、Zn、Cd含量远远高于短期淹水和未淹水土壤,Cr则在不同淹水深度略有变化;2）除Cr相对独立外,不同淹水深度下土壤SOM、pH与土壤Cu、Zn、Cd含量密切相关,但pH、SOM间仅有微弱的相关关系;3）因子分析中因子1和因子2对Cu、Zn、Cr、Cd的累计贡献率为93.47%,Cu、Zn、Cd在第一轴载荷值为0.962、0.967、0.925,Cr在第二轴载荷值为0.998。研究发现：1）重金属输入来源和流向异质性是决定不同淹水深度Cu、Zn、Cr、Cd含量差异的重要原因,长期淹水显著增加了土壤Cu、Zn、Cd含量,但对Cr效应并不明显;2）区域土壤内Cr主要来源为自然源的土壤侵蚀和母岩风化,Cu、Zn、Cd来源于人为输入的库岸输入和长江上游来水悬浮颗粒沉积,应引起足够重视。     

基于因子分析的嫩江重要省界缓冲区水质评价研究

嫩江流域省界缓冲区水质监测与评价,是针对2010年和2015年引起嫩江省界缓冲区水环境质量主要污染物的变化分析,判断主要超标指标为有机生化指标。为进一步明确嫩江缓冲区水质影响关键因子,采用因子分析评价嫩江重要省界缓冲区水质状况。依据因子的荷载矩阵,2010年和2015年的主导因子均累计解释了原始向量80%以上的信息,反映了这两年水环境和污染因子之间的关系。嫩江流域省界缓冲区流域水质状况分析,为今后对嫩江流域水功能区目标管理提供理论支持。     

济宁南部区域耕作层土壤地球化学特征及其成因分析

济宁市南部区域是著名的国家商品粮、优质大蒜、优质稻米和有机蔬菜生产基地,由于土壤地球化学特征与农业生产、人类健康关系密切,所以对济宁南部区域耕作层土壤地球化学特征及其成因的研究具有十分重要的意义。本文以济宁南部煤田地区作为典型区域,以耕作层土壤为研究对象,采集了77件耕作层土壤样品,定量分析了As、B、Cd、Co、Cr、Cu、F、Hg、Li、Mn、Mo、Ni、Pb、Sr、Se、Zn、S、Corg、p H、Si O2、TFe2O3、Mg O、Ca O、Na2O、K2O、CEC等共计26项指标。经统计分析发现,济宁南部区域耕作层土壤中地球化学指标含量变异系数的大小顺序为HgCECSCdNa2OMoCa OCorgAsMnCuMg OCoLiNiTFe2O3SeZnFCrPbBSi O2SrK2Op H,其中Hg、CEC和S的变异系数较大,均超过了50%,这一特点与地球化学指标含量频率直方图及平均值与背景值的比对柱状图所显示的特征完全吻合。在摸清耕作层土壤地球化学特征的基础上,采用R型因子分析法对济宁南部区域耕作层土壤地球化学特征的成因进行了详细分析,提取了风化作用和淋溶作用复合因素、蒸发淀积作用和粘土物理化学吸附作用复合因素、植物根际富集因素作用、煤矿生产因素作用等四个因子,其方差贡献率分别为55.022%、12.753%、9.803%、8.009%,四个因子可以用于说明济宁南部区域表层土壤地球化学特征85.587%的形成原因。研究结果可以为研究区今后开展耕作层土壤环境质量评价,以及生态平衡研究奠定基础。     

甘肃省开发区经济发展水平评价

甘肃省开发区经过20多年的发展,园区经济规模得到了快速扩张.但在取得成就的同时,也存在园区间发展不均衡现象.运用多元统计中的因子分析和聚类分析方法,对甘肃省开发区经济发展水平进行评价.首先应用因子分析法从选取的指标中找出合适的因子,计算出各个开发区的因子得分；然后将综合因子得分作为变量,进行聚类分析,并根据实证结果对甘肃省开发区的各个类别进行探讨.这些结果为政府进行开发区整体布局、推动甘肃省开发区的整体进步与协调发展提供了依据.