沈阳市大气PM2.5中水溶性离子的季节变化特征

为研究沈阳市大气中PM2.5及其水溶性离子的污染特征、季节差异和来源情况,使用URG-9000D在线监测系统对沈阳市2019年大气颗粒物进行连续的采样分析,并利用正交矩阵因子分析法(PMF)进行污染物的来源解析.结果 表明,2019年沈阳市秋冬季节PM2.5质量浓度变化受相对湿度影响较大,冬季PM2.5平均质量浓度达到85.76 μg·m-3,细粒子污染较为严重.沈阳市大气PM2.5中SNA(SO42-、NO3和NH4+)所占比重表现为春季最高秋季最低;夏季SO42-和NH4+浓度较高,而NO3-浓度较低.SO42-在夏季呈单峰型日变化,与NO3-变化趋势相反.春夏秋三季NH4+与SO42-、NO3-主要结合为(NH4)2SO4和NH4NO3,冬季NH4+主要以(NH4)2SO4和NH4HSO4的形式存在.沈阳市存在较强的SO2和NOx二次转化现象,且各季节中SO2的转化率均高于NO2.PMF源解析结果表明,二次源对沈阳市大气污染贡献最大,夏秋季生物质燃烧和冬季燃煤源贡献同样不可忽视.     

贵阳市城区PM10和PM2.5水溶性离子特征分析

分别于2013年10月和2014年2月、5月、7月在贵阳市城区3个环境空气质量监测国控点位（南明区市监测站、云岩区黔灵公园马鞍山和观山湖区贵阳一中）进行PM₁₀、PM_2.5样品采集,并对10种水溶性离子（SO₄^2-、NO₂^-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、F^-、Na⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺）的含量进行了分析。结果表明,研究时段内,贵阳市3个点位PM₁₀、PM_2.5平均质量浓度分别为（64.8±25.5）、（46.6±21.2）μg/m³。其中,云岩区黔灵公园马鞍山点位的颗粒物浓度最低,南明区市监测站点位最高。3个点位PM_2.5平均浓度与PM₁₀平均浓度的比值为0.719,表明贵阳市城区PM₁₀中,PM_2.5占主导地位。水溶性离子分析显示,SO₄^2-、NO₂^-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、F^-、Na⁺、K⁺主要分布在PM_2.5中,Mg²⁺、Ca²⁺主要分布在PM₁₀中。3个点位PM₁₀和PM_2.5中的水溶性离子均表现为SO₄^2-、NH₄⁺、Ca²⁺浓度较大,F^-、NO₂^-较小,表明3个点位的污染源总体相同,且水溶性离子占PM₁₀、PM_2.5含量的比例达33.6%~48.1%。贵阳市城区大气中的SO₂转化率在5月、7月、10月较高,2月最低,主要是由于5月、7月、10月的高温、高湿、强辐射环境条件促进了SO₂向SO₄^2-的转化。阴阳离子平衡分析表明,贵阳市城区PM₁₀、PM_2.5呈现出偏碱性的特征。水溶性离子主成分分析表明,贵阳市城区PM₁₀中的水溶性离子主要来源于城市扬尘、生物质燃烧尘、煤烟尘、建筑尘以及二次粒子,PM_2.5中水溶性离子的来源与PM₁₀较为相似。     

安阳市冬季观测期间PM2.5污染特征及来源解析

为探究安阳市冬季PM_(2.5)的污染特征及来源,于2019年11月19—26日在安阳市3个站点(柏庄镇政府、红庙街小学、安阳师专)采集PM_(2.5)样品,并对PM_(2.5)质量浓度和无机元素、水溶性离子进行测定,利用正定矩阵因子模型(PMF)并结合大气污染源排放清单进行源解析。结果表明:观测期间安阳市的PM_(2.5)平均质量浓度为104.09μg/m~3,水溶性离子平均质量浓度为48.9μg/m~3,占PM_(2.5)质量浓度的46.9%。PMF解析结果为二次源58.9%、燃煤源15.7%、机动车排放源9.2%、扬尘源8.6%、工业源2.5%、其他源5.1%。结合2018年安阳市大气污染源排放清单对二次源贡献进行重新分配,得到安阳市PM_(2.5)主要贡献来自燃煤源29.8%、工业源28.5%、机动车源27.1%。后向轨迹聚类结果显示,安阳市气团输送路径主要有远距离传输、城市间输送和本地运输3类,其中本地运输占比最大,其次为正南和东南方向上的城市间输送。     

不同类型建筑垃圾堆场大气降尘中水溶性离子污染特征

为了解建筑垃圾长期堆放产生的扬尘对大气的影响,选择北京市两个拆迁建筑垃圾堆放场,于2019年夏季、秋季进行降尘连续采样.共收集拆迁原地堆放有效降尘样品11个,异地集中堆放有效降尘样品11个,利用离子色谱法对大气降尘中水溶性离子组分及质量浓度进行分析.结果表明：阳离子中质量浓度最高的是Ca²⁺,其次是K⁺,NH₄⁺浓度最低;阴离子中质量浓度最高的是SO₄^2-,其次是Cl^-,NO₃^-最低,降尘样品呈碱性.建筑垃圾拆迁原地堆放场地Ca²⁺、Mg²⁺、SO₄^2-、Cl^-、Na⁺、NH₄⁺平均浓度高于异地集中堆放场地对应各离子浓度.拆迁原地堆放场地中Ca²⁺、SO₄^2-、Na⁺、Cl^-受局地风向影响较大,空间分布情况与风向扩散趋势大致相同;异地集中堆放场地各离子浓度高值区域分布较原地堆放远,Ca²⁺、K⁺、SO₄^2-、Cl^-、Mg²⁺这5种离子空间分布与次主导风向较为相符.同时,两个场地水溶性离子平均浓度与距建筑垃圾堆放地的距离有一定的关系,采样点在距堆放中心200 m范围之内离子平均浓度最大,总体来说,距离堆放中心近的采样点位离子浓度高于距离较远的采样点位离子浓度.     

基于小波分解及遗传BPNN耦合模型的地表水As浓度预测研究

随着工业的快速发展,水体中污染物超标事件时有发生,造成了较严重的水环境污染问题.水环境监测与预报是环境科学研究的重要内容.为了实现地表水砷（As）污染的准确预报,本研究提出小波分解、遗传算法与BP人工神经网络的耦合建模方法,并结合某河流监测站1998—2016年共19年的地表水质监测数据,通过皮尔逊相关系数和信息指标评价法对模型输入变量进行筛选,最后对比分析了在不同水质参数输入情况下BP人工神经网络（BPNN）、遗传算法改进的BPNN（GABP）、小波-遗传BPNN耦合模型（W-GABP）对后6年（2011—2016年） As浓度预测结果的均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）、平均绝对百分比误差（MAPE）,以确立最优模型.结果表明：①多水质参数BPNN、GABP与W-GABP耦合模型预测结果的MAPE分别为17.51%、15.98%、14.46%,单水质参数BPNN、GABP与W-GABP耦合模型预测结果的MAPE分别为18.78%、16.74%、7.83%;②小波分解数据前处理及遗传算法均能较大程度地提高预测模型的精度;③对于地表水水质预报,需对比不同模型在不同输入变量下的预测结果,以获得最佳的预测精度.单水质参数输入的W-GABP耦合模型能较准确地预报地表水As浓度的变化情况,对数据缺乏地区水质监控和地表水As污染防治具有重要意义.     

钙镁离子对垃圾渗滤液处理中微生物降解有机物的作用

钙离子和镁离子是微生物生命活动中必须的元素,但适量的钙镁离子对微生物才能产生有利影响,垃圾渗滤液中存在不同浓度的钙镁离子,因此,研究钙镁离子对垃圾渗滤液处理中微生物降解有机物的影响具有重要意义。该研究采用直接均分射线法设计3种不同钙离子和镁离子配比(L1、L2、L3);采用BiPhasic函数拟合试验数据绘制浓度和效应之间的关系曲线,并利用等效线图模型分析钙镁离子对垃圾渗滤液厌氧生物处理中微生物降解有机物的作用关系。结果表明,不同浓度配比的钙镁离子对微生物降解有机物的作用效应均表现为低浓度促进而高浓度抑制的特点,且当钙镁离子混合物浓度低于858 mg/L时,促进效应随钙离子含量增加而增大,当钙镁离子混合物浓度高于858 mg/L时,抑制效应则随钙镁离子混合物浓度及作用时间的增加而增大。等效线图模型分析表明,当钙镁离子配比为L1时,钙镁离子对微生物降解有机物的作用关系为协同作用;当钙镁离子配比为L2、L3时,钙镁离子对微生物降解有机物的作用关系均随着作用时间和作用效应的增加由协同作用过渡到部分加和作用,最终转变为拮抗作用。不同浓度配比的钙镁离子混合物对厌氧微生物降解有机物作用效应均具有时间依赖性。     

长江流域主要干/支流水化学特征及外源酸的影响

为了探究人类活动对长江流域水化学特征的影响,本文以流域内主要干/支流代表断面的采样点为研究对象,分别于2016年丰水期和平水期采集地表水样各13组,通过离子比值法、主成分分析法和化学离子平衡计算法,综合分析水化学特征,并估算碳酸和外源酸参与碳酸盐岩的溶蚀比例.结果表明,水化学类型主要为HCO₃-Ca型,指示流域内水化学的主要影响因素为碳酸盐岩的溶解,在碳酸盐岩风化过程中,碳酸与碳酸盐岩的相对快速风化为主导反应.此外,丰水期和平水期各采样点碳酸溶蚀比例均值分别为60.33%和59.14%,不同采样点的溶蚀比例差值较大,指示外源酸对河流与岩石侵蚀风化过程的影响不容忽视,且阳离子交换对水化学有一定影响,但并不是主要的反应过程.与多年前水文监测初期的数据相比,硫酸和硝酸对岩石风化作用加强,人为因素对长江的水质影响增大.     

硫氧同位素解析典型岩溶地下河流域硫酸盐季节变化特征和来源

全球约1/4的饮用水源为岩溶水,但岩溶含水层极易遭受人类活动污染.以八步地下河为例,利用硫酸盐（SO₄^2-）浓度、硫氧同位素（δ³⁴S-SO₄和δ¹⁸O-SO₄）和水中氧同位素（δ¹⁸O-H₂O）研究岩溶小流域SO₄^2-的丰、枯水期两个季节变化特征和来源.结果表明：①受酸性矿坑水（acid mine drainage,AMD）直接影响的采样点SO₄^2-浓度较高（≥250 mg·L^-1）,枯水期>丰水期,其他采样点浓度季节变化相对较弱且浓度低.②地表水丰水期δ³⁴S-SO₄与δ¹⁸O-SO₄平均值分别为-10.5‰和4.7‰,枯水期为-11.5‰和1.3‰;地下水丰水期δ³⁴S-SO₄与δ¹⁸O-SO₄平均值分别为-2.9‰和7.1‰,枯水期为-3.2‰和6.2‰.地表水和地下水中δ³⁴S-SO₄与δ¹⁸O-SO₄值都存在丰水期偏重、枯水期偏轻的特征.③丰、枯水期流域内地表水和地下水中各采样点δ³⁴S-SO₄值变化不明显,表明在特定的采样点SO₄^2-的来源相对稳定.④地表水和地下水中SO₄^2-主要来源于雨水、硫化物和石膏,地下河出口各来源丰水期所占的比例分别为13%、40%和47%,枯水期为18%、39%和43%.