沱江沉积物中有机氯农药分布特征及其与藻类有机质的关系和生态风险评估

使用气相色谱-质谱联用仪分析了长江支流沱江流域48个表层沉积物中有机氯农药（organochlorine pesticides,OCPs）的残留水平,探讨了其分布和组成特征及其与总有机碳（total organic carbon,TOC）、藻类有机质之间的关系,以及评估其生态风险.结果表明沱江流域表层沉积物中OCPs的总含量为3.17~127 ng·g^-1,其中六六六（hexachlorocyclohexane,HCHs）类农药的含量为2.83~86.0 ng·g^-1,滴滴涕（dichlorodiphenyltrichloroethane,DDTs）类农药的含量为0.340~40.9 ng·g^-1.OCPs空间分布特点为：上游 < 中游 < 下游 < 支流.HCHs和DDTs的组成成分分析表明,沱江流域存在林丹输入的现象,主要来自于历史残留,这与绝大多数流域的DDTs的输入状况相似.OCPs含量与TOC、藻类有机质含量之间存在着极显著的正相关性关系,表明藻类有机质在TOC对沉积物中的OCPs分配中起更为重要的作用.生态风险评估表明,沱江流域表层沉积物的有机氯农药存在较大的生态风险,可能对河流的底栖生物及生态环境造成明显的影响.     

关于城镇污水处理厂进水浓度低及污水处理率修正的相关问题探讨

住房和城乡建设部《中国城市建设统计年鉴2017》中的污水处理率指标是指污水处理总量与污水排放总量的比率,仅反映污水处理设施进水的处理水量,不能真实反映污染物减排效能。经分析,全国约45%污水处理厂的进水浓度低于200mg/L,本文研究以污水处理厂进水浓度修正《中国城市建设统计年鉴2017》中的污水处理率,修正后初步判断:全国污水处理率在57.9%～71.8%,各城市污水处理率较统计数据普遍低15～37个百分点。建议近期以污水处理厂进水浓度为抓手,聚焦进水浓度低、污水处理率低的重点城市,并给予中央资金倾斜支持,为针对性地打赢碧水保卫战提供支撑。     

成都市大气颗粒物粒径分布及其对能见度的影响

使用环境颗粒物分析仪（GRIMM180）对成都市2018年10月—2019年9月0.25~32 μm的大气颗粒物数浓度粒径分布进行观测,结合细颗粒物（PM_2.5）质量浓度以及相对湿度（RH）、能见度、降水量等气象要素数据,分析了成都市大气颗粒物粒径分布及其与能见度的关系.结果表明,观测期间成都市大气颗粒物以细粒子为主,0.25~0.5 μm的粒子数浓度占总数浓度的97.75%,数浓度谱呈单峰分布,2018年秋季、2019年夏季表面积谱呈双峰分布,2018年冬季、2019年春季表面积谱呈三峰,体积谱均为三峰分布;在不同RH区间,PM_2.5质量浓度及数浓度均与能见度呈负相关,且其中0.25~0.5 μm粒径段的细颗粒物因为对可见光波段的米散射效应而对能见度产生较大影响;在不同RH情况下,不同粒径段颗粒物数浓度对能见度的影响程度有所差别：在低RH（<70%）下,0.25~0.3 μm粒径段粒子数浓度对能见度影响最大;在中等RH（70%~80%）下,0.3~0.5 μm粒径段粒子数浓度对能见度的影响最大;而在高RH（>80%）下,0.3~0.5 μm和0.5~1 μm粒径段粒子数浓度对能见度影响相当.     

深圳市秋季大气臭氧立体分布特征

利用大气O₃探测激光雷达在深圳市东部生态区和西部城区同步开展垂直观测,探究了2018年深圳市O₃立体分布在秋季光化学污染活跃期至冬季非活跃期的演变过程.结果表明：光化学反应活跃的10月,东部地面O₃浓度相对于西部地面高出约128%;地面向上至450m,O₃浓度在东部生态区发生快速降低,而在西部城区由于存在“滴定效应”,O₃浓度随高度升高而升高;450m~2km,东、西部O₃浓度均随高度升高而降低,西部城区O₃浓度水平超过东部生态区约30%;2km以上高空,东、西部O₃浓度趋同（70μg/m³）,并保持稳定,为具深圳市秋季O₃污染过程提供了较高的大气背景浓度.高污染期间,深圳市大气边界层内O₃浓度变化较为一致,西部高空的O₃区域传输作用更加显著.秋季至冬季光化学反应逐渐减弱,深圳市O₃浓度的水平和垂直空间差异逐渐减小,冬季的深圳市O₃污染基本受大气背景控制.     

近14年西北地区甲醛柱浓度的时空变化研究

基于臭氧监测仪（OMI）卫星反演数据,对2005~2018年西北4省区域大气甲醛柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空变化特征及影响因素.结果表明：在时间变化上,14a甲醛柱浓度整体呈先上升后下降的波动变化趋势,夏秋季显著高于冬春季,且冬季均值略高于春季.在空间分布上,甲醛柱浓度自西向东、自北向南逐渐升高,高值区集中于陕西和甘肃东南部及青海西南部;低值区集中于宁夏、青海和甘肃的西北部;稳定性呈现出东部分散、西部集聚、差异显著的分布格局.影响甲醛柱浓度变化的因素包括自然和人为因素,自然因素中,甲醛柱浓度受地形影响显著,与风向、气温均呈现显著正相关;人为因素中,甲醛柱浓度与人口密度、地区生产总值、工业废气排放量及建筑房屋竣工面积均表现出正相关关系,与工业废气排放量的相关度最高.大气中甲醛分子与气溶胶粒子二者间呈显著正相关关系,这进一步说明甲醛浓度受到了诸多因素的综合影响,但气溶胶粒子、气温及工业废气的排放是主导因素.     

固定源可凝结颗粒物稀释采样器的设计

固定污染源烟气排放进入大气环境后稀释降温,气相中部分饱和蒸气压较低的组分转化为可凝结颗粒物,这部分颗粒物在固定源烟气颗粒物监测中通常被忽略.为评价固定源可凝结颗粒物的排放情况,本文设计开发并评测了一套稀释采样器.稀释采样器稀释比在10：1~40：1范围内,混合停留时间为5~10 s.实验室评测结果表明,稀释气颗粒物背景值低（（~0.1±0.08） 个·cm^-3）,稀释采样器气密性良好,烟气和稀释气能够均匀混合,颗粒物损失较少,细颗粒物 （PM_2.5）损失在5%以下.本稀释采样器能模拟烟气与环境空气混合降温过程,可用于固定源可凝结颗粒物的测量.     

机动车轮胎磨损颗粒物化学组分特征研究

为研究机动车道路行驶过程中轮胎磨损排放的颗粒物理化特性,利用轮胎轮廓仿真磨耗仪,对国内主流17种轮胎胎面进行仿真磨耗实验,获得颗粒物样品,提取并检测其中18种元素和20种多环芳烃（PAHs）的含量.结果显示,元素和PAHs含量因轮胎品牌和速度等级的不同而差异显著.18种元素平均含量为（99.04±68.43）mg/g,占样品总重的9.90%,其中Si（88.97±67.85）mg/g、Zn（6.77±1.64）mg/g和Na（1.05±0.75）mg/g的平均含量均超过1mg/g,Cd的含量最低,为（0.43±0.31）μg/g.20种PAHs含量之和（∑20PAHs）在12.13~433.64 μg/g,平均为（94.13±110.18）μg/g,PY的平均含量最高（30.98±31.27）μg/g,其次是CHR、BaP、FA、PHE和BghiP,平均含量最低的是AC（0.58±0.2）μg/g;从环数看,以4环PAHs为主（占∑20PAHs的45.03%~67.93%）,其次为3环（平均含量为15.45%）和5环（平均含量为12.62%）.总体来说,国外品牌轮胎样品中元素和PAHs含量略高于国内品牌,而主要PAHs环数略低于国内品牌.     

基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究

以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法（RF）对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络（LSTM）的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差（MAE）分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据.     

DOC+CDPF对国III重型柴油货车实际道路排放的影响

利用便携式车载排放测试系统（PEMS）对2辆加装氧化催化转化器（DOC）和催化型柴油颗粒捕集器（CDPF）与否的国III重型柴油货车进行实际道路排放测试.结果表明,2辆改造重型柴油车的CO、THC、固态颗粒物粒数（SPN）和黑碳（BC）实际道路排放因子分别为（1.31±0.37）g/（kW×h）、（0.20±0.03） g/（kW×h）、（7.13×10¹⁰±5.27×10¹⁰）个/（kW×h）和（0.69±0.06）mg/（kW×h）,相对于原始排放（拆除DOC+CDPF）分别降低52.48%、55.69%、99.91%和99.22%.从低速、中速到高速,CO和THC减排比例呈现上升趋势,然而运行工况对SPN和BC减排比例则无显著影响.加装DOC+CDPF会导致NO₂在NO_x中的占比升高,且从低速、中速到高速涨幅依次增大,但对NO_x无明显减排效益,其排放因子为9.53~9.83g/（kW×h）,远高于实验室排放限值.     

珠三角城市群PM2.5和O3污染特征及VOCs组分敏感性分析

系统分析了珠三角城市群PM_2.5、O₃和挥发性有机物（VOCs）的污染特征,并筛选出对二次有机气溶胶（SOA）和O₃影响较大的敏感性组分。结果显示:珠三角城市群PM_2.5和O₃浓度的季节变化具有明显差异,PM_2.5和O₃分别在1月和10月出现浓度最高值。珠三角城市群VOCs主要以烷烃为主,占比为64.2%,其次为芳香烃和烯烃,含量较高的组分为丁烷、异戊烷、异丁烷和环己烷。SOA生成潜势贡献主要以芳香烃为主,占比为78.5%,其中甲苯、间,对-二甲苯和乙苯的SOA生成潜势最大。O₃生成潜势主要以烯烃为主,占比为42.3%,其次为芳香烃（34.2%）和烷烃（23.5%）,其中丙烯、异戊二烯和1-丁烯的O₃生成潜势最大。为有效缓解珠三角城市群PM_2.5和O₃污染,建议优先对机动车尾气、溶剂挥发、涂料使用和石化行业的VOCs敏感组分进行控制。