成都市活水公园人工湿地系统10年运行回顾

成都市活水公园是1997年建成的世界上首座以展示"人工湿地水处理系统"和"仿峨眉山亚热带自然植被"为主要内容的、以水保护为主题的生态公园。它所展示的人工湿地处理系统工程,现己正常运行了10年。本文通过回顾10年来活水公园人工湿地工程设计、建设与运行的经验,结合当前己建和在建的人工湿地工程中所存在的一些问题,提出一些看法与建议。供从事人工湿地工程设计、施工及管理人员参考。     

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。     

羟基磷灰石对成都平原水稻土中重金属的钝化效果研究

本研究选取成都平原典型农田系统受Cd和Zn复合污染土壤为研究对象,采用淋溶试验和老化试验,探索添加羟基磷灰石对土壤中重金属生物有效性以及形态分布的影响,羟基磷灰石添加比例（w/w）设置为0%（CK）、1%（P1）、3%（P3）和5%（P5）。结果表明：①添加羟基磷灰石能够明显降低土壤中Cd和Zn淋失量,P1、P3和P5与CK的Cd累积淋失量（110 μg）相比,降低比例分别为82.7%、92.7%、90.7%,P1、P3和P5与CK的Zn累积淋失量（9.30 mg）相比,降低比例分别为94.8%、97.1%、94.6%;②添加羟基磷灰石能够显著提高土壤pH,P1、P3和P5的pH分别比CK升高了0.30、0.53、0.95个pH单位;③添加羟基磷灰石能够显著降低土壤有效态Cd和Zn（0.025 mol HCl）,相较于CK,P1、P3和P5的有效态Cd含量分别降低了59.0%、94.7%、98.7%,有效态Zn含量分别降低了18.6%、49.6%、87.6%;④添加羟基磷灰石能够显著降低土壤可交换态和碳酸盐结合态Cd和Zn含量,增加土壤中残渣态Cd和Zn含量,从而促进Cd和Zn向非活性态转化。本研究结果表明羟基磷灰石在成都平原区典型农田系统耕地Cd和Zn污染的修复中有较大的应用潜力。     

成都市冬季3次灰霾污染过程特征及成因分析

基于成都市大气环境超级观测站气态污染物和PM_2.5中组分在线监测数据,对2019~2020年成都市3次灰霾污染过程气象要素和组分特征进行分析,采用CMB模型模拟获得研究期间PM_2.5污染来源及变化趋势,剖析各污染过程成因.结果表明：① 3次污染过程均发生在相对湿度和温度持续上升,风速和边界层高度持续降低的不利气象条件下,日均相对湿度均大于70%,日均温度均大于8℃,日均风速均低于0.8 m ·s^-1,日均边界层高度均低于650 m;② 3次污染过程中主要组分均为NO₃^-、OC、NH₄⁺和SO₄^2-,其中NO₃^-质量浓度和占比污染时段较清洁时段增长倍数均高于其他组分,分别增加了1.47~2.09倍和0.22~0.35倍,NO₃^-是成都市冬季PM_2.5污染的关键组分;③ 3次污染过程SOR均值为0.40,NOR均值为0.27,SO₂和NO_x的二次转化程度较高,SO₂向SO₄^2-转化以夜间非均相氧化反应为主,NO_x向NO₃^-转化以非均相水解反应为主;④ 3次过程变化特征略有不同,过程Ⅰ呈现出明显的二次硝酸盐主导的特征,过程Ⅱ PM_2.5浓度上升过程中主要受燃煤排放影响,PM_2.5浓度高值时段主要受NO₃^-影响,过程Ⅲ总体仍为二次硝酸盐主导的特征,但部分污染时段化石燃料燃烧源排放有所增加;⑤二次硝酸盐、二次硫酸盐、机动车和燃煤源为研究期间主要污染来源,PM_2.5浓度与二次硝酸盐贡献率正相关,与扬尘源贡献率负相关.     

成都平原区水稻土有机碳剖面分布特征及影响因素

了解环境因素对土壤有机碳剖面分布的影响,是准确拟合土壤有机碳在垂直方向上的连续变化、开展其三维空间分布模拟和估算区域土壤有机碳储量的基础.基于171个土壤剖面采样数据,利用指数递减函数拟合土壤有机碳剖面分布,分析成都平原区水稻土有机碳剖面分布的空间变异特征,并探讨成土母质、土壤类型(亚类和土属)、海拔、与河流距离和土地利用方式对其空间变异的影响作用,进而揭示环境因素对土壤有机碳剖面分布的影响.结果表明,0~20、20~40、40~60和60~100 cm土壤有机碳均值分别为19.42、9.59、5.99和5.20 g·kg-1,表现出显著的剖面递减趋势.土壤有机碳含量主要集中在40 cm以上,占整个土壤剖面的质量分数为72.17%,是研究成都平原区水稻土碳源/汇的关键部分.拟合土壤有机碳剖面分布的指数递减函数的2类参数呈现出一致的空间分布格局,具有空间相关性;参数C和k的块金系数分别为55.400%和47.671%,表明成都平原区水稻土壤有机碳剖面分布受结构性因素和随机性因素共同影响.回归分析揭示,成土母质和土属是影响研究区土壤有机碳剖面分布的主控因素,但海拔、与河流距离和土地利用的作用不容忽视.在拟合成都平原区水稻土有机碳剖面分布、构建其三维空间预测模型和估算土壤有机碳储量时,应重点考虑成土母质和土属的作用.     

成都市大气细颗粒物组成和污染特征分析(2012-2013年)

为了解成都市大气细颗粒物的污染特征,于2012年5月-2013年5月在成都市城区开展了每6 d采集1次样品的长期颗粒物观测.利用十万分之一分析天平、热光碳分析仪、离子色谱、电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分别分析了颗粒物样品的质量浓度、有机碳/元素碳、水溶性离子、无机元素等,同步收集了污染物在线观测数据、气象数据和卫星遥感数据.结果表明,采样期间,成都市可吸入颗粒物(PM₁₀)和细粒子(PM_2.5)浓度颗粒物浓度分别高达(129.7±76.4)和(91.6±54.3) μg·m^-3,PM_2.5中以二次无机离子(SNA,43.6%)和有机物(OM,31.2%)污染最为突出,其次为土壤组分(Soil,13.8%)、元素碳(EC,5.0%)和微量元素(Trace,0.8%);1月、3月、5月和10月是污染较重的月份.通过比较揭示了不同污染源影响下的典型污染特征.生物质燃烧期间,成都城区PM_2.5浓度达214.3 μg·m^-3,PM_2.5/PM₁₀比达0.89,其中OM贡献增加至57.2%,K⁺浓度达8.7 μg·m^-3,OC/EC比达8.3,SNA比重下降;而沙尘传输期间,PM_2.5浓度为122.6 μg·m^-3,仅占PM₁₀浓度的0.28,PM_2.5中土壤组分比例剧增至77.3%,SNA和无机元素的比重明显下降;静稳天气下PM_2.5浓度为261.0 μg·m^-3,各组分比重并无明显变化,硝酸盐和铵盐比例稍有增加.     

Exhaust emission inventory of typical construction machinery and its contribution to atmospheric pollutants in Chengdu, China

To study the emission characteristics of typical construction machinery in Chengdu, 12 construction machinery (excavators, bulldozers, loaders, and forklifts) under idling mode, moving mode, and working mode, were tested using a portable emission measurement system (PEMS). Under three operating modes, the typical construction machinery in the working mode was higher in the fuel-based average emission factors of PM_2.5 and NO_x, while the fuel-based average emission factors of HC and CO were higher in idling mode. Integrated the results of investigation on ownership and activity levels of construction machinery, an exhaust emission inventory of typical construction machinery of Chengdu in 2018 was established according to the recommendation method. The annual emission of PM_2.5, NO_x, HC, and CO were 1.67 × 10⁶, 1.61 × 10⁸, 3.83 × 10⁶, and 1.26 × 10⁷ kg, respectively, and the excavator contributed the maximum emissions, accounting for an average proportion of 43.95%. The emission of construction machinery in Chengdu exhibited a clear monthly trend, with the highest from April to October and the lowest from November to March. In addition, the exhaust emissions presented an obvious spot-like characteristics, and the high-value areas were mainly concentrated in the surrounding suburban counties such as Shuangliu Wenjiang etc. To reduce pollution from construction machinery and improve the quality of the atmospheric environment, more effective measures on housing construction and municipal construction should be taken in those districts in Chengdu.     

成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征分析

为了解成都市区大气污染物浓度水平及其变化规律,统计分析了2013年6月1日—8月31日3个市区站点(十里店、梁家巷和草堂寺)SO2、NO2、O3、PM2.5、PM10和CO逐时观测资料.结果表明,观测期间O3污染严重,上述3个站点小时均值超标率分别达22%、37%和42%.大气颗粒物污染也较为严重,上述3个站点PM10日均浓度超标率分别为13%、8%和3%,而PM2.5日均值超标率分别高达34%、27%和26%.NO2和CO早晚的浓度高峰主要与机动车流量增加和混合层高度降低有关.由于紫外辐射影响,O3浓度在正午出现峰值.受机动车流量高峰和气象条件的影响,PM2.5和PM10最大值和最小值分别出现在上午和下午.通过对污染物"周末效应"的分析,发现周末O3、PM2.5和PM10的浓度显著高于工作日,SO2、NO2和CO反之.成都市区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,其中PM10和NO2主要受局地源控制,而PM2.5、SO2和O3受外输送影响较大.     

成都市2001年9月和10月雨水的化学组成

为了查明成都市大气污染物的来源，从2001年9月开始，收集成都市雨水样品。本文分析讨论了9月和10月所收集的雨水样品的化学组成。     

成都高新南区水污染物总量控制研究

在分析成都高新南区河流龙爪堰、栏杆堰水质现状的基础上，计算出区域水环境允许纳污量：COD331t／a、氨氮12t／a。目前高新南区水污染物排放现状为：COD464．28t／a、氨氮48.48t／a，已超过允许纳污量，因此必须对高新南区的水污染物进行削减。计算出了南区水污染物削减分配方案，并提出了保证区域总量控制目标实施的措施和意义。这为成都高新南区的水污染物实行总量控制提供了科学依据，并对其它中小区域水环境管理具有借鉴意义。