水稻秸秆生物炭中铜和镉的形态分布及释放特性

由于目前缺乏对生物质原料来源的管控办法,极有可能用产自受污染农田土壤的秸秆制备出具有高重金属含量的生物炭,因此,研究生物炭中重金属的形态分布及其释放特性对于防控生物炭应用产生的环境风险具有重要意义.基于此,分别采集江西省贵溪铜冶炼厂周边九牛岗污染区和中国科学院鹰潭红壤生态实验站清洁区种植的水稻秸秆制备生物炭（分别记为“九牛岗生物炭”和“红壤站生物炭”）,分析两种生物炭中Cu、Cd的含量及其化学形态分布,考察不同固液比及pH对生物炭中Cu、Cd浸出的影响.结果表明:九牛岗生物炭中Cu、Cd的总量（以w计）分别为119.99、3.83 mg/kg,显著高于红壤站生物炭（19.50、0.96 mg/kg）.尽管九牛岗生物炭中w（酸溶态Cu）、w（酸溶态Cd）显著高于红壤站生物炭,但在形态分布上,九牛岗生物炭中Cu、Cd主要为相对稳定态（可氧化态和残渣态）,二者占比分别为80.3%、76.7%,高于红壤站生物炭（二者占比分别为53.2%、48.0%）.高固液比和低pH可有效增加两种生物炭中Cu、Cd的浸出毒性,其中,九牛岗生物炭在固液比为1:20和1:60时,浸出液中ρ（Cu）、ρ（Cd）均超过GB/T 14848—2017《地下水质量标准》中Ⅱ类标准限值.动力学及累积释放试验表明,两种生物炭中的部分Cu、Cd可在短时间内迅速释放而后逐渐平稳并有上升趋势,且九牛岗生物炭中Cu、Cd释放量显著高于红壤站生物炭.研究显示,来自污染区水稻秸秆生物炭中的Cu、Cd活性显著高于清洁区生物炭,具有更高的环境风险.      

基于底栖动物的松花江流域不同地形分区水质指标阈值研究

为全面了解松花江流域不同地形分区内底栖动物群落对水质指标的响应规律,识别不同分区水质指标指示物种的差异,于2016—2018年对松花江流域97个采样点的水质指标〔EC、ρ（DO）、ρ（COD_Mn）、ρ（NH₃-N）、ρ（TN）、ρ（TP）〕和大型底栖动物群落进行调查分析,采用临界指示物种分析法（threshold indicator taxa analysis,TITAN）分别探讨松花江流域山区、丘陵区和平原区水质指标的生态阈值,当污染物浓度超过负响应阈值时敏感种密度降低,当超过正响应阈值时耐受种也会受到明显影响,底栖动物群落结构会发生显著变化.将TITAN法所得的负响应阈值作为触发底栖动物群落发生变化的最低值,正响应阈值为底栖动物群落的耐受极限值.结果表明:①松花江流域水质指标在不同地形分区内的阈值不同,除ρ（DO）和ρ（COD_Mn）外,其他指标负响应阈值均表现为山区 < 丘陵区 < 平原区,ρ（DO）则表现相反,ρ（COD_Mn）在丘陵区出现最高阈值（5.46 mg/L）、山区出现最低阈值（4.01 mg/L）.除ρ（DO）以外,其他指标的正响应阈值均呈山区 < 丘陵区 < 平原区的趋势,ρ（DO）正响应阈值的变化趋势则与之相反.②松花江流域内超过50%的采样点水质指标值均超过其负响应阈值,超出正响应阈值的采样点比例在6%~40%之间,说明流域受到一定的干扰,但干扰程度不严重.③同一物种在不同地形分区内对水体理化指标的指示方向可能相反.萝卜螺属在丘陵区为ρ（NH₃-N）的正响应指示物种,在平原区则转变为负响应指示物种;短沟蜷属在丘陵区为ρ（TN）和ρ（TP）的正响应物种,在平原区则转变为负响应物种.研究显示,大型底栖动物群落结构的分布特征是影响水质指标阈值指示物种识别的主要原因,而不同分区的自然地理状况、栖境状况和水质状况则是造成大型底栖动物群落结构分布差异的主要因素.      

达里诺尔湖水体DOM荧光特征及其来源解析

达里诺尔湖（简称“达里湖”）是内蒙古自治区高原地区重要的生态屏障,探究达里湖水质状况及污染来源,对加强流域水环境治理、改善水环境质量具有十分重要的意义.于2018年9月及2019年6月对湖水进行采样,并通过三维荧光光谱结合PARAFAC（平行因子分析）模型,探究达里湖水体DOM（溶解性有机质）来源及其与水质的关系.结果表明:①达里湖水体中pH较高,ρ（DOC）（DOC为溶解性有机碳）、ρ（NH₄+-N）、ρ（TP）相对较高,均超过GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅴ类水质标准限值.②水体中DOM含4种荧光组分.夏季水体DOM主要分布于河流入湖口附近,其中,类腐殖质荧光组分（紫外区类富里酸和可见区类富里酸）占总组分的62.93%,类蛋白类荧光组分（类色氨酸和类酪氨酸）占总组分的36.07%;秋季水体DOM主要分布于东南侧,其中,类腐殖质荧光组分占总组分的40.52%,类蛋白类荧光组分占总组分的59.48%.③达里湖采样点荧光参数表明,达里湖DOM自生源特征较强,腐殖化程度较低.类腐殖质荧光组分与ρ（DOC）、ρ（Chla）均呈正相关,类色氨酸荧光组分与pH呈正相关,类络氨酸与ρ（DTN）、ρ（NH4+-N）、ρ（DTP）均呈正相关.研究显示,达里湖DOM具有陆源与生物源双重特性,DOM的形成与微生物、细菌、浮游生物的生命活动密切相关.      

厦门市冬季PM2.5污染情境识别及其与气象条件的关系

为研究厦门市冬季不同PM_2.5污染情境与气象条件和气团轨迹路径特征的关系,结合PM_2.5观测数据,使用AGAGE（Advanced Global Atmospheric Gases Experiment）统计方法识别2014—2018年冬季厦门市PM_2.5观测值、基线值和污染值情境,通过气象数据统计和气团后向轨迹聚类对不同PM_2.5污染情境下气象条件和气团轨迹路径特征进行探究.结果表明:①厦门市冬季不同PM_2.5污染情境下,ρ（PM_2.5）及PM_2.5污染值情境时长占比均呈波动中下降的趋势,具体表现为冬季PM_2.5观测值、污染值和基线值情境下,ρ（PM_2.5）平均值分别从2014年的42.2、90.7、16.4 μg/m3降至2018年的26.3、56.9、8.8 μg/m3,冬季PM_2.5污染值情境时长占比从2014年的10.2%降至2018年的3.0%.②冬季PM_2.5污染值情境下气象要素呈低风速、低气压、高温度、高相对湿度的特征.③冬季到达厦门市的气团轨迹路径中,局地路径由于大气条件稳定易累积形成PM_2.5污染;偏北路径和西北路径易从临近省份携带污染物输入导致PM_2.5污染,属于重要的外源污染输入路径;沿海路径和偏西路径均属于清洁路径,但沿海路径易在福建省北部与偏北路径重合形成污染输入,加强了偏北路径的污染物输送能力.研究显示,近年来厦门市冬季PM_2.5污染有明显减弱趋势,但不利的气象条件和外来污染输入仍会造成PM_2.5污染的发生.      

加入SOA示踪的深圳大气PM2.5受体模型源解析

为厘清包括二次有机气溶胶（SOA）在内的深圳市区PM_2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM_2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物（WSOM）质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM_2.5平均质量浓度为26μg/m³,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片（CO₂⁺）作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧（WSOO）用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM_2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.     

Concentrations and chemical compositions of PM10 during hazy and non-hazy days in Beijing

In order to study the concentrations of major components,characteristics and comparison in hazy and non-hazy days of PM_(10) in Beijing,aerosol samples were collected at urban site in Beijing from December 29,2014 to January 22,2015.Heavy metals like Zn,Pb,Mn,Cu,As,V,Cr and Cd were deeply studied considering their toxic effects on human being;nine water-soluble inorganic ions(SO_4~(2-),NO_3~-,NH_4~+,Na~+,K~+,Cl~-,Ca~(2+) and Mg~(2+)) and carbon fractions(OC and EC) were also analyzed.The concentrations of heavy metals were 1.03–1.98 times higher in hazy days than those in non-hazy days,mainly due to biomass burning and coal burning.The trends in total heavy metals concentrations were basically consistent with the trends in PM concentrations except for two obvious periods(12.29–12.30;1.14–1.15);but when air masses accumulated locally or around Beijing,trends in PM concentrations and heavy metals were opposite.The proportion for NO_3~-/SO_4~(2-) indicated that mobile sources such as automobiles were important reasons for haze in Beijing.Correlation between OC and EC during non-hazy days was strong(R~2= 0.95) but it was low(R~2= 0.67) during hazy days,and large variations for OC/EC values occurred in hazy days.The calculated mass concentration of SOC is 2.58 μg/m~3,which only accounted for 10.1% of the OC concentration.When air masses from the far north-west,they decreased PM concentration in Beijing and they were relatively clean;however,those from the near east,south-east and south of the mainland increased PM concentration and they were dirty.     

贵州草海湿地溶解性有机物的光谱特征及其与PFASs的相关性分析

为描述草海湿地DOM（dissolved organic matter,溶解性有机物）荧光特征,探究其对PFASs（per-and polyfluoroalkyl substances,全氟及多氟化合物）环境行为造成的影响,利用超高效液相色谱-质谱联用技术和三维荧光光谱技术,结合平行因子分析,开展DOM光谱学特性研究,分析ρ（DOM）与ρ（PFASs）的相关关系.结果表明:①草海湿地中共解析出3类4种荧光组分,分别为类腐殖酸[λ_Ex（360 nm）/λ_Em（450 nm）]、长波段腐殖质[λ_Ex（400 nm）/λ_Em（510 nm）]、类富里酸[λ_Ex（330 nm）/λ_Em（400 nm）]和类色氨酸[λ_Ex（280 nm）/λ_Em（350 nm）],贡献率分别为48.6%、23.6%、22.9%和4.9%,其中类腐殖质总贡献率高达72.2%.在农业生产和人类活动的影响下,总荧光强度大致呈现从入湖区向出湖区逐渐降低、湖心区略高的趋势.②在草海湿地表层水中共检出了12种PFASs,ρ（PFASs）为233.18 ng/L,每种平均值为19.43 ng/L,PFBA（perfluorobutanoic acid,全氟丁酸）是主要污染物;草海湿地入湖区点源影响特征明显,生活污水和农业生产用水是主要的潜在污染源.③相关性分析结果显示,各荧光组分含量均与ρ（PFBS）（potassium perfluorobutanesulfonate,全氟丁烷磺酸）负相关;类色氨酸含量与ρ（PFHpA）（perfluororoheptanoic acid,全氟庚酸）负相关,与ρ（PFTriDA）（perfluorotrideanoic acid,全氟十三酸）则显著正相关.研究显示,草海湿地水体腐殖化程度高,外源特征明显,共检出12种PFASs,初步揭示了草海湿地水环境中ρ（DOM）与ρ（PFASs）的相关关系,其受水体性质及化合物结构等差异的影响,有待进一步开展深入研究.      

基于PCA-SOM的北京市平谷区地下水污染溯源

为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO₃2-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO₃-Ca型为主,其次为HCO₃-Mg型.NH₄+、SO₄2-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO₂指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH₄+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH₄+、NO₃-、NO₂三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析.      

2019年10~12月京津冀及周边“2+26”城市重污染减排效果评估

为评估京津冀及周边区域重污染过程期间应急减排措施的效果,基于情景模拟的方法,采用NAQPMS模式和多种观测资料,分析了2019年10~12月期间京津冀及周边区域环境空气质量、重污染过程和气象条件概况,评估了模式24、72和144 h的PM_2.5预报效果,并对应急减排措施的效果和不确定性进行了讨论.结果表明,2019年10~12月京津冀及周边"2+26"城市PM_2.5平均浓度64 μg ·m^-3,同比降低了10 μg ·m^-3;区域性重污染过程4次,受影响城市重污染过程期间PM_2.5平均浓度156 μg ·m^-3."2+26"城市PM_2.5气象条件评估指数（EMI）变化值范围为-15.6%~16.8%,EMI显示北京、天津和石家庄等12个城市气象条件与同期相比变差,变差程度范围为3.2%~16.8%.减排情景模拟分析显示应急减排措施有效减少了区域性重污染过程的发生,污染物峰值浓度降幅明显,未出现区域性严重污染过程.典型重污染期间,北京、石家庄、保定和唐山等城市PM_2.5日均浓度削减2%~9%.区域应急减排措施促使"2+26"城市PM_2.5季度均值分别降低1~3 μg ·m^-3左右,区域性减排效果明显.     

郑州市VOCs组分排放清单及其臭氧生成潜势

基于人为源挥发性有机物（VOCs）活动水平统计和源成分谱梳理,采用排放因子法,建立了郑州市2016年VOCs组分排放清单,评估了各类源臭氧生成潜势（OFP）.结果表明,2016年郑州市人为源VOCs排放总量为96215.3 t,排放量最高的是道路移动源（29.7%）,其次是有机溶剂使用源（28.1%）;排放量最高的组分是烷烃（29.8%）,其次是芳香烃（29.0%）.郑州市人为源VOCs的OFP为341291.0 t,贡献最高的排放源是道路移动源（30.5%）,其次是溶剂使用源（28.8%）,其中轻型汽油车、内墙涂料使用、机动车表面涂层、加油站装卸油和非金属矿物制造是OFP的主要次级排放源,也是郑州市降低臭氧污染时需重点管控的VOCs排放源.对于VOCs种类而言,贡献较高的是芳香烃（42.8%）,其次是烯烃（38.9%）,未来应加强对间/对-二甲苯、丙烯和乙烯等物种排放来源的控制.