Magnetic mapping of fly-ash pollution and heavy metals from soil samples around a point source in a dry tropical environment

The Singrauli region in the southeastern part of Uttar Pradesh, India is one of the most polluted industrial sites of Asia. It encompasses 11 open cast coalmines and six thermal power stations that generate about 7,500 MW (about 10% of India’s installed generation capacity) electricity. Thermal power plants represent the main source of pollution in this region, emitting six million tonnes of fly-ash per annum. Fly-ash is deposited on soils over a large area surrounding thermal power plants. Fly-ashes have high surface concentrations of several toxic elements (heavy metals) and high atmospheric mobility. Fly ash is produced through high-temperature combustion of fossil fuel rich in ferromagnetic minerals. These contaminants can be identified using rock-magnetic methods. Magnetic susceptibility is directly linked to the concentration of ferromagnetic minerals, primarily high values of magnetite. In this study, magnetic susceptibility of top soil samples collected from surrounding areas of a bituminous-coal-fired power plant were measured to identify areas of high emission levels and to chart the spatial distribution of airborne solid particles. Sites close to the power plant have shown higher values of susceptibility that decreases with increasing distance from the source. A significant correlation between magnetic susceptibility and heavy metal content in soils is found. A comparison of the spatial distribution of magnetic susceptibility with heavy-metal concentrations in soil samples suggests that magnetic measurements can be used as a rapid and inexpensive method for proxy mapping of air borne pollution due to industrial activity.     

电感耦合等离子体质谱法在环境监测中的应用

针对ICP-MS技术的使用特点及其近年来在环境监测领域的应用进行综合阐述，并对ICP-MS技术的发展前景作出简单的评述。     

北京市农业机械排放因子与排放清单

利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象.     

岗南水库沉积物间隙水有色溶解有机物的时空分布特征及差异分析

有色可溶性有机物(CDOM)作为溶解性有机物的重要组分,影响着水体中污染物质的形态特征和迁移转化过程.本研究运用紫外-可见光谱技术(UV-vis)以及三维荧光光谱(EEMs)技术结合平行因子分析法(PARAFAC),对岗南水库自入库河口到坝前主库区四季演变过程中沉积物间隙水CDOM的分布、光谱特征以及来源进行解析.结果表明,岗南水库沉积物间隙水CDOM的相对浓度a_(254)、a_(260)、a_(280)和a_(355)存在显著的季节差异,并且相对浓度大小为夏季春季秋季冬季;沉积物间隙水CDOM的E2/E3、E3/E4、E4/E6以及S_R存在显著的季节差异,呈现冬季高夏季低的特征;秋冬季的E2/E3以及E3/E4明显高于春夏季,并且秋冬季的E3/E4大部分均大于3.5,表明秋冬季沉积物间隙水CDOM具有更小的分子量和更低的腐殖化程度;三维荧光光谱通过PARAFAC解析出3种组分,分别为类酪氨酸(C1)、短波类富里酸(C2)和降解的腐殖类物质(C3),并且3种荧光组分间具有显著的正相关性(P0.001);岗南水库沉积物间隙水的CDOM总荧光强度和各荧光组分荧光强度呈现显著的季节差异,总荧光强度以及各组分的荧光强度呈现春季的最高、秋冬季次之、夏季最低的分布特征;秋冬季各个荧光组分占比不存在显著差异,春夏季各个荧光组分占比不存在显著差异,秋冬季与春夏季各个荧光组分占比存在显著差异;秋冬季沉积物间隙水CDOM生物源指数(BIX)和荧光指数(FI)均高于春夏季,表明秋冬季CDOM的自生源强于春夏季,与腐殖程度指标(HIX)的结果相吻合;PCA结合Adonis分析显示沉积物间隙水CDOM的光谱特征呈现显著的季节差异(P0.001);并且组分C1、C2、C3以及水质参数[氨氮、硝氮、亚硝氮、溶解性总氮以及溶解性总磷]均有很好的线性回归方程.综上,通过对岗南水库沉积物间隙水CDOM光谱特征进行研究,可以为分析岗南水库有机物污染特征和水质管理提供技术支持.     

哈长城市群县域碳排放空间溢出效应及影响因素研究——基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的实证

基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明：①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.     

基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.     

上海地区大气中氯化氢和颗粒氯排放源清单初步研究

氯自由基对于臭氧和二次气溶胶的生成贡献不容忽视.夜间颗粒相氯(Cl~-)可以通过与N_2O_5的复杂反应转化生成ClNO_2,其光解产生的氯自由基将显著影响大气污染的形成机制.本文以上海地区为案例,以2017年为基准年,收集了人为源活动水平数据,采用排放系数估算方法,首次建立了上海地区人为源氯化氢(HCl)和颗粒氯(Cl~-)的排放清单;并进一步结合模型计算海盐气溶胶排放的颗粒氯(Cl~-).结果表明,2017年上海市人为源和天然源排放的HCl和Cl~-分别为1207 t和820 t,其中,燃煤、工业、垃圾焚烧和秸秆燃烧产生的HCl排放量分别为327、134、722和24 t.燃煤源中的燃煤电厂和其它行业燃烧约占燃煤源排放的80%;工业源中水泥为HCl的最大排放源,约占工业源排放的51%;垃圾焚烧厂排放约占总HCl排放的60%,为最大的HCl排放源.燃煤、工业源、垃圾焚烧、秸秆焚烧、烹饪源和海盐的颗粒Cl~-排放量分别为82、153、498、47、39和0.6 t,燃煤源中的燃煤电厂占燃煤Cl~-排放的40%,供热、其他行业和家庭燃烧分别占燃煤Cl~-排放的24%、22%和14%;钢铁行业为工业源的主要Cl~-排放源,约占工业源排放的90%,垃圾焚烧厂占全部Cl~-排放的61%,烹饪源中餐饮企业为最主要排放源,占烹饪源的70%;天然源海盐的排放量极少,未占到总排放的1%.从空间分布来看,浦东新区、宝山、普陀、松江和金山排放的HCl和Cl~-占到全市人为源总排放的80%,为主要的HCl和Cl~-排放区域.本文研究建立的上海地区大气中氯化氢和颗粒氯排放源清单,对于深入研究氯化学机制对二次污染的影响提供了重要的数据参考.     

北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

京津冀大气污染的时空分布与人口暴露

经济的快速发展和城市化导致京津冀地区的空气质量不断恶化,已经引起学术界广泛的关注.为了揭示近年来京津冀地区大气污染状况,本研究基于中国空气质量在线监测分析平台发布的PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2和O_3_8 h_max长期监测数据,采用统计学的方法分析了2014—2018年京津冀13个市这6种污染物的时空变化特征,结合各城市人口数据,评估了在此背景下该地区PM_(2.5)和O_3_8 h_max的人口暴露风险.结果表明:京津冀地区PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2近年来整体上呈下降趋势,而O_3_8 h_max则呈上升趋势.总体而言,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2表现为冬季最高、春秋季次之、夏季最低的特征,而O_3_8 h_max则表现为夏季春季秋季冬季的特点,并在月变化上呈倒"V"型,从1月份开始逐渐上升,在6月份达到峰值,而后又逐渐下降.空间上,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2呈现南高北低的分布特征,而O_3_8 h_max在2014—2016年呈现北高南低的分布特征,但在2017—2018年则呈现南高北低的分布特点.此外,京津冀北部地区PM_(2.5)的来源主要是一次气溶胶,而二次气溶胶是中部地区PM_(2.5)的主要来源.除秦皇岛、承德和张家口外,其他城市细粒子在颗粒物中占的比重较大.随着近年来PM_(2.5)浓度的降低,暴露于高浓度的PM_(2.5)中的人口比例逐年减少,但距离年平均浓度限值还相差很远.除2014年外,暴露在O_3浓度超标情况下的人口在2015—2017年逐渐上升.     

乙醇汽油与普通汽油非常规污染物排放特性对比研究

在一台满足国Ⅴ排放标准的双喷射(气口喷射+缸内直喷)汽油机上开展了燃用E10乙醇汽油(乙醇体积比为10%)对发动机非常规排放特性影响的试验研究.使用傅里叶变换红外分析仪(FTIR)测量了饱和烃、不饱和烃、芳香烃及醇、醛等非常规污染物排放量,对比分析了双喷射模式时各工况下E0和E10两种燃料的非常规排放水平.结果表明,双喷射模式下,加入乙醇有效降低了乙烯、1,3-丁二烯、苯和甲苯的排放量,但会导致乙醛排放升高.双喷射模式下,随着负荷增加,两种燃料下的1,3-丁二烯和甲苯排放呈现先升高后降低的趋势,乙烯、甲醛和苯排放则先降低后升高.乙醇能抑制1,3-丁二烯、乙烯生成,抑制效果为PFI模式优于双喷射模式,GDI模式抑制量最低.PFI和GDI模式下E10的甲醛排放均显著升高,但双喷射模式有效抑制了甲醛排放的增加.