2006-2017年四川盆地MODIS气溶胶光学厚度时空变化特征

四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD（气溶胶光学厚度）产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD（MODIS数据反演的气溶胶光学厚度）与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值（AOD值>1.0）中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度.      

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.      

德州市采暖季环境空气含氮/硫物质的污染及气-粒分配特征

为探究德州市采暖季环境空气中含氮/硫物质的污染特征、气-粒分配规律及影响因素,对2017年11月10日—2018年3月15日德州市市区环境空气监测站在线离子色谱分析仪监测的水溶性离子及气态前体物质量浓度的小时数据进行了分析.结果表明:①德州市环境空气监测站ρ（NO₃-）、ρ（SO₄2-）和ρ（NH₄+）平均值分别为（18.36±18.55）（12.74±10.92）（9.60±8.75）μg/m3,在2018年1月三者均达到最高值;对比PM_2.5及气态含氮/硫物质的质量浓度发现,ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）在2017年12月、2018年1月和2018年2月的月均值均较高,而ρ（SO₂）与ρ（SO₄2-）、ρ（NH₃）与ρ（NH₄+）均在日间（08:00—17:00）出现波峰.②对颗粒态和气态含氮/硫物质质量浓度日均值进行双变量相关分析发现,ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）、ρ（NH₄+）两两之间的相关系数均高于0.75,表明二次离子的形成机制相似;而ρ（NH₃）、ρ（NO₂）、ρ（NO）、ρ（SO₂）两两之间均不存在显著相关,说明这些气态前体物来自不同的局部排放源.③过剩NH₃指数（F_N）平均值为0.49±0.16,说明采样时段大气处于富氨环境,过剩的NH₃会与气态HNO₃生成NH₄NO₃,因此NO₃-气溶胶的形成主要受HNO₃的影响或限制.④相对湿度是影响ρ（PM_2.5）最重要的气象因素,高湿环境会促进二次离子的转化.研究显示,冬季采暖排放会增加环境空气中含氮/硫物质的质量浓度,气象因素（尤其是相对湿度）对含氮/硫物质的气-粒分配也有一定影响.      

生物炭复合青霉菌修复砷污染土壤对其微生物群落功能多样性的影响

真菌修复砷污染土壤是一种能够有效吸附固化环境中砷的重要措施.生物炭作为目前修复重金属的热点,其多空疏松的结构、较高的离子交换量、丰富的有机碳含量等都说明了其在土壤修复中的地位.为了探究生物炭与青霉菌在修复砷污染土壤的同时对土壤中微生物活性及其多样性的影响,在室内孵育条件下,运用Biolog法研究了3×3随机区组试验（3个生物炭梯度分别为0%、2%、4%,3个青霉菌梯度分别为0%、10%、20%）下土壤微生物对不同类型碳源的利用能力以及多种功能性指数的影响.结果表明:①添加青霉菌与生物炭后,土壤中有效砷含量较对照组显著下降,从而影响其微生物群落功能多样性.②砷污染土壤中微生物群落功能多样性、碳源利用丰富度随生物炭浓度梯度的升高呈先升后降的趋势.③高接菌量（20%）与低接菌量（10%）对砷污染土壤中微生物群落功能多样性的影响没有显著性差异.④2%生物炭与10%青霉菌处理土壤中微生物群落功能多样性、碳源利用丰度最高.⑤青霉菌对胺类及少部分酸类碳源的利用能力较弱（AWCD < 0.5,AWCD为Biolog微平板孔中溶液吸光值平均颜色变化率）,对氨基酸类中大部分碳源以及脂类碳源的代谢能力较强（AWCD>1.0）,对糖类、酚酸类的代谢能力稍弱（AWCD为0.3~1.0）,青霉菌对D-半乳糖醛酸、L-天冬酰胺酸、L-丝氨酸、L-精氨酸、r-羟基丁酸这5种碳源的利用率最高（AWCD>1.2）.研究显示,低浓度生物炭可增加砷污染土壤中微生物群落多样性,生物炭含量的继续增加会对微生物产生抑制作用;青霉菌添加到砷污染土壤后,会显著提升砷污染土壤中微生物的群落功能多样性,改善砷污染土壤中微生的物群落结构;青霉菌的优势碳源大多为植物根系分泌物,可为后续青霉菌与超积累植物复合修复砷污染土壤提供参考.      

我国燃煤电厂大气汞控制技术综合评估与对策探讨

采用模糊综合评价法与层次分析法或专家判定法相结合,对我国燃煤电厂非常规污染物大气汞控制技术进行了综合评估,以筛选出最佳控制技术.建立了环境、经济和技术为一级指标的三层指标体系,共22个评价指标;初步筛选出洗选煤+烟气净化协同脱除技术、烟气净化协同脱除技术、烟气净化协同脱除技术+活性炭吸附技术等七项技术及技术组合并对其开展评估.结果表明:强调环境因素的层次分析法综合评估结果表明,超低排放协同脱除技术+活性炭吸附技术得分最高（0.797 0）,为最佳控制技术.而专家判定法与强调经济因素的层次分析法的综合评估结果一致,洗选煤+烟气净化协同脱除技术最具经济优势,是专家认可的最佳可用技术（BAT）和最佳环境实践（BEP）.研究显示,我国现阶段可采用洗选煤+超低排放协同脱除技术对燃煤电厂的大气汞污染进行控制,但为达到发达国家的严格排放标准,必须采用超低排放协同脱除技术+活性炭吸附技术.      

长江流域水生态环境安全主要问题、形势与对策

为进一步深化长江流域水生态环境保护的系统性、整体性科学认识,围绕长江水生态环境安全的主要问题及形势进行了剖析,提出了进一步加强长江流域水生态环境安全保障的对策建议.研究表明:在水环境质量方面,磷污染成为制约水质改善的主要影响因素,农业源排放量占比高,但工业源入河对水体的影响更直接,水库群运行带来的水沙条件变化对磷污染沿程演变有明显影响;在水生态健康方面,长江水生生物资源衰退、湖库富营养化格局发生改变、湿地生态功能退化问题突出;在水环境风险方面,化工围江、航运污染风险引起广泛关注.当前长江流域面临着源头区水资源战略储备减少、区域经济发展与生态环境保护双重压力仍较大、水环境质量仍存问题隐患、水生态系统退化态势未得到根本遏制等复杂且严峻的形势,未来长江水生态环境安全保障仍有诸多挑战.建议统筹长江全流域“一盘棋”,推进区域绿色协调发展,强化磷污染点面源综合管控,着力提升水生态健康水平,同时加快水环境风险隐患排查整治,强化科技创新有效供给.      

江西定南县离子型稀土尾矿周边水体氮污染状况与分布特征

为探究"稀土王国"江西省赣南地区离子型稀土矿对周边水体环境的影响,以离子型稀土矿分布密集区定南县濂江月子河流域和龙迳河龙头流域为研究对象,综合分析研究区特征污染物ρ（NH₄+-N）空间分布特征,采用相关性分析和主成分分析揭示其主要污染来源及影响因素.结果表明:①离子型稀土矿停产整顿半年后,濂江月子河流域和龙迳河龙头流域ρ（NH₄+-N）超过1.00和2.00 mg/L的采样点分别达72%和68%;pH范围为2.95~7.66,平均值分别为6.23和5.53,水体总体上偏酸性;ρ（TN）、ρ（NH₄+-N）、EC与ρ（NO₃--N）变异系数较大,均介于0.80~1.50之间.②相关性分析结果显示,ρ（NH₄+-N）与ρ（TN）、EC均呈极显著正相关（P < 0.01）;ρ（NH₄+-N）与pH呈显著负相关（P < 0.05）.③流经稀土尾矿区的水体中ρ（NH₄+-N）随距离增加呈现明显的空间梯度分布特征,即距稀土矿区边界200 m处水体中ρ（NH₄+-N）最高（12.20~200.00 mg/L）,其次为1.15 km内（3.69~11.80 mg/L）及3.5 km以上水体（0.80~1.51 mg/L）,矿区周边未受到采矿活动影响的水体中ρ（NH₄+-N）最低（0.03~0.15 mg/L）.④PCA结果表明,2条河流的主要环境影响因子为ρ（TN）、ρ（NH₄+-N）、pH和EC,主要受到周边稀土矿山尾矿的强烈影响.研究显示,离子型稀土矿原位浸矿开采停产半年后,重点小流域水体中ρ（NH₄+-N）高概率超标的现状仍然存在,受稀土开采活动影响较大.建议进一步开展重点小流域NH₄+-N剩余"库容"精算和矿山周边地表水定期监测.      

长江中下游环境DNA宏条形码生物多样性检测技术初步研究

长江生物多样性在人为影响下面临严重威胁,物种监测是生物多样性保护的基础,为完善长江水生态监测体系,实现高效无损伤的物种监测,在长江中下游干流3个江段（新滩、安庆和芜湖）采集水样,建立长江水样环境DNA宏条形码物种检测体系并评估其有效性.结果表明:①长江中下游环境DNA宏条形码检测到32个物种,包括20种鱼类、1种水生哺乳动物（长江江豚）和11种陆生动物,其中鱼类物种包括鲤形目、鲇形目、鲈形目和鲱形目,其种数占鱼类总种数的比例分别为60%、25%、10%和5%.②长江中下游渔获物中资源量居首位的鲤形目在环境DNA调查中序列数最多,占鱼类总序列的96.2%,其次为鲱形目（占比为3.5%）,鲇形目和鲈形目占比较低,分别为0.2%和0.1%,4个类目序列相对丰度与渔获物种资源量组成差异较大.③环境DNA调查次数约占传统渔获物调查次数的几十至几百分之一,采样时间不足努力量最少的渔获物调查的1%,检测到的鱼类种数为传统调查总数的31%~49%.④安庆采样点位于长江中下游长江江豚密度最高的江段,其环境DNA检出率和序列相对丰度在3个采样点中均最高.研究显示:长江水样环境DNA包含水陆复合生态系统的生物多样性信息,利用水样环境DNA宏条形码可检测不同类群的水生和陆生物种;对于鱼类物种检测,环境DNA宏条形码比传统调查方法效率更高,可对传统调查结果进行补充;环境DNA宏条形码生物多样性检测主要受分子标记体系和核酸序列数据库限制,获取全面的物种多样性和资源量信息需要对检测分析方法进行进一步完善.      

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

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.