成都市大气环境VOCs污染特征及其健康风险评价

于2012年9月,在成都市分别选取代表城市大气环境和路边大气环境的两个采样点对大气中挥发性有机物(VOCs)进行采样,对不同大气环境中VOCs的浓度水平与变化特征、组成和反应活性进行分析,并对其中的芳香烃化合物进行健康风险评价.结果表明,成都市城市大气环境和路边大气环境中TVOCs的平均质量浓度分别为(108.57±52.43)μg·m~(-3)和(132.61±49.31)μg·m~(-3),不同大气环境中各烃类物质浓度均呈现出烷烃芳香烃烯烃炔烃的趋势;城市和路边大气环境中芳香烃和烯烃对臭氧生成潜势(OFP)贡献较大,关键物种均为间/对二甲苯、甲苯、乙烯、邻二甲苯和丙烯;不同大气环境中的苯、甲苯、乙苯和二甲苯(BTEX)对人体的非致癌风险和危害指数均小于1,对暴露人群不存在非致癌风险;致癌物质苯对人体的致癌风险高于安全阈值1.00E-06,对暴露人群可能存在致癌风险.     

成都市非道路施工机械排放清单研究

随着大气污染控制形势的日益严峻,非道路移动源排放日益受到关注.本研究通过软件调研获得了成都市非道路施工机械保有量、功率分布,通过现场及文献调研获得了非道路施工机械活动水平数据.参照《非道路移动污染源排放清单编制技术指南(试行)》中的方法,计算了成都市2018年非道路施工机械排放清单.结果表明,2018年成都市非道路施工机械PM、HC、NO_x和CO的排放量分别为845、2898、16738、11231 t.按机械类型划分,挖掘机4项污染物排放占比最高,PM、HC、NO_x和CO分别占59%、61%、59%和62%;按排放阶段划分,国2机械4项污染物排放占比最高,PM、HC、NO_x和CO分别占55%、66%、68%和65%.排放清单结果的不确定性受到多种因素的影响,其中影响最大的为排放因子.     

成都市一次重雾霾期间PM10自组织演化的分形特征及DFA分析

运用计盒维数法和消除趋势波动分析方法,研究了成都市2013年1月8—20日一次重度雾霾期间,草堂寺、金牛坝、三道堰和十里店4个监测站点连续PM10小时平均质量浓度序列的时间演化规律。雾霾期间4个监测站点的PM10质量浓度序列在某一临界质量浓度以下均表现出标度不变分形结构和长期持续性非线性特征,且这两种物理特征具有很好的动力学同步性;但一旦超过临界质量浓度,PM10演化的长期持续性特征就会消失,PM10演化的标度不变分形结构也随之消失。进一步根据自组织临界(SOC)理论,探讨了导致此次成都重度雾霾期间PM10污染演化呈现分形结构和长期持续性特征的内在动力学机制,并将雾霾天气大气污染系统的动态特征与自组织临界性的判断标准进行了对比分析。结果表明,大气PM10污染演化具有自组织临界性复杂系统的基本特征,此次成都重度雾霾期间PM10在临界质量浓度以下的波动演化主要受系统自组织内禀动力机制主导控制。在该机制的影响下,即使在雾霾期间,污染源排放相对平稳,城市大气系统也相对稳定,但PM10污染演化仍会出现非线性波动,从而导致极高PM10质量浓度的涌现。这一特征可能是由SOC特有的内禀敏感性和不可预测性决定的,也正是由于SOC系统的稳定性使得此次成都重度雾霾污染持续时间很长。     

成都市混合层高度与气溶胶层高度关系的研究

混合层高度(MLH)和气溶胶层高度(ALH)作为表征污染物在大气垂直结构上的最大高度,两者在某些情况下可近似相等,为探究成都市MLH和ALH是否可以等价替换使用,该文利用2017-2019年四川省环保厅超级监测站(西南交通大学站)以及同期成都温江探空站的监测数据,对成都市MLH和ALH的相关性和差异性进行分析研究。结果表明,MLH和ALH在数据分布上具有较大差异性,且MLH和ALH两者在数据上具有较弱的负相关关系。对成都市ALH和MLH的时间变化规律进行分析和研究表明,ALH在一般情况下明显高于MLH,但在白天,温度和辐射较强的时间段,ALH会低于MLH。因此在使用成都市MLH数据时,不能简单地将MLH用ALH进行替换。     

成都市餐饮源VOCs排放特征

为研究成都市餐饮源VOCs排放特征,建立成都市餐饮源114种VOCs成分谱,本研究选择11个监测对象进行VOCs组分分析,并探索餐饮源VOCs全组分特征.结果表明,餐饮源VOCs中烷烃占比为23.12%—30.29%,烯烃占比为8.61%—25.78%,芳香烃占比为0.16%—5.86%,卤代烃占比为0.86%—13.82%,OVOCs占比为28.02%—63.77%,其他占比为2.02%—8.26%. OVOCs、烷烃和烯烃3类占比最高,3类污染物累计质量浓度百分比在75%以上,是餐饮源重要的污染物类型.餐饮源排名前10的VOCs分别是丙烯醛(11.12%)、乙烷(9.87%)、乙醛(9.51%)、丙酮(9.34%)、乙烯(7.86%)、正戊烷(5.74%)、乙炔(5.01%)、丁二烯(4.64%)、顺式-1,3-二氯-1-丙烯(3.40%)和乙酸乙酯(3.04%),是餐饮源的特征污染物.餐饮源全组分分析得到OVOCs的代表性物质为反式茴香脑和芳樟醇等,烯烃代表性物质为长叶烯和柠檬烯等,烷烃代表性物质为正十五烷和正庚烷等,为完善餐饮源成分谱物种、探寻餐饮源特征污染物的研究提供参考.采...     

成都市城区部分河道水体与底泥污染调查研究

河道底泥是河流内源污染的重要来源,底泥中含有各类污染物,不仅会导致水体富营养化,并经扰动后对上覆水造成二次污染.该研究主要选择了成都市城区20条河流的20个监测点作为样本,通过实地考察和试验检测,对河道水体和底泥污染的各项物化指标分别采用单因子评价和潜在生态污染指数评价法进行评价,以评估水体和底泥的污染程度,并对水体和...     

成都市夏季近地面臭氧污染气象特征

利用2016年7月成都市8个环境监测站点的臭氧、NO_2的监测资料以及成都市国家基准气象站和基本气象站的观测资料,对成都市夏季臭氧、NO_2浓度和气象要素的日变化特征和臭氧污染过程进行了分析。研究结果表明:成都市臭氧污染受综合气象条件和NO_2浓度的影响,高温、低湿、强辐射有利于臭氧大量生成,NO_2浓度高低决定了臭氧浓度的峰值大小;在污染期间,大气边界层高度远高于本地平均水平,数值约为平均水平的2～3倍;成都市臭氧污染的主要影响因子存在地区差异,成都市区的臭氧主要来自于自身的光化学反应,而灵岩寺地区的臭氧来自于VOCs和大气水平输送。     

民声

2月7日,四川省成都市住房和城乡建设局发布了《关于将新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作纳入住建领域市场主体信用评价管理的通知》(成住建防疫发[2020]22号)。该通知明确,住建领域从业单位未落实主体责任,违反疫情防控相关规定,造成疫情传播的严重后果,由住建主管部门参照《生产安全事故报告和调查处理条例》实施信用扣分:造成1人以下疫情确诊.     

成都市社会空间结构演变研究(2000～2010)

以第5次和第6次人口普查数据为基础,运用因子和聚类分析等方法研究了中心城市成都2000～2010年间的社会空间结构演变趋势。研究发现:10年间成都城市社会空间结构的主因子、社会区、结构模式均发生了显著变化。主因子演变特征归纳为一般工薪阶层及专业技术人员因子和产业工人因子呈现较大变化;而外来人口和居住条件因子、高学历人口和少数民族人口因子呈现一定的稳定性和持续性。社会区演变特点归纳为中心老城区空间结构优化与功能定位升级,并向"三降两提"演变;知识分子居住区扩展并与少数民族聚集区分离,呈现出居住分异趋势;外来人口逐渐向二三产业流动且集聚区规模扩大;农业人口聚集区逐渐远郊化及蓝领人口区域的凸显。社会空间结构模式由2000年的单一化和同质化的"圈层+扇形"结构,向2010年的"圈层+扇形+多核心+多组团"格局演变,各类型空间区域扩大,空间异质化更为明晰。     

2009年8~9月成都市颗粒物污染及其与气象条件的关系

对成都市3个不同点位PM2.5和PM10进行了为期30d的连续观测,研究了大气颗粒物浓度的时空分布特征,及其与气象条件的关系.研究表明,观测期间成都市大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度日均值分别为66,94μg/m3,两者浓度变化范围较大,但变化趋势相同.从空间分布来看,大气颗粒物浓度均是熊猫基地>草堂寺>丽都花园,即下风向污染状况最严重,商业繁华地段次之,生活居住区最好;从时间分布来看,大气颗粒物污染最严重出现在9月17~19日,9月5~9日2个时间段,不利的气象因素和污染物的累积是造成该时间段大气颗粒物污染加重的主要原因.PM2.5与PM10质量浓度的相关性为0.93,PM2.5对PM10的贡献较大,两者质量浓度的比值达0.69.气温对大气颗粒物浓度变化没有显著影响;降水以及风速对颗粒物浓度影响较大,主要是对颗粒物的湿清除和促进扩散作用;在一定相对湿度范围内,高湿度条件容易造成大气颗粒物的较重污染.能见度与大气颗粒物浓度呈明显负相关性,且与PM2.5的相关系数大于与PM10的相关系数.