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为探究沈阳市郊区环境空气中醛酮类化合物的污染特征,于2017年8月24日—9月2日采用2,4-二硝基苯肼固相吸附/高效液相色谱方法对沈阳市郊区醛酮类化合物进行观测分析,利用美国环境保护局推荐的人体健康风险评价方法对部分有毒有害醛酮类化合物的人体健康风险进行了评价,并利用比值法对醛酮类化合物的来源进行了初步分析.结果表明:醛酮类化合物质量浓度日均值范围为23.16~38.38 μg/m3;质量浓度最高的4种醛酮类化合物依次是丙酮、甲醛、正丁醛和乙醛,其质量浓度日均值的平均值分别为8.71、5.90、5.48和2.95 μg/m3.对·OH消耗速率(LOH)贡献较大的醛酮类化合物物种是正丁醛、甲醛和乙醛,臭氧生成潜势贡献(OFP)较大的醛酮类化合物物种是甲醛、正丁醛和乙醛,在研究区影响醛酮类化合物光化学反应活性的物种主要是甲醛、乙醛和正丁醛.研究区观测期间,环境空气中甲醛和乙醛的致癌性风险值分别为1.18×10-5和5.91×10-6,对暴露人群存在潜在的致癌风险;乙醛的非致癌风险值为0.05,对暴露人群不存在非致癌风险.在研究区的一次臭氧轻度污染过程期间,环境空气中的甲醛和乙醛受天然源排放的挥发性有机物二次转化的影响减弱,甲醛、乙醛和丙酮受到炼焦工业和机动车等人为源排放的影响增强,而正丁醛主要受当地精细化工产业排放的影响.研究显示,沈阳市应加大对炼焦工业、精细化工和机动车来源排放醛酮类化合物的管制,以降低环境空气中活性醛酮类化合物及有毒有害醛酮类化合物的浓度. 相似文献
22.
对河流生态健康状况进行评价,可为河流治理和生态修复提供依据.基于2018年8—9月天津市河流现场调查获取的物理、化学和生物群落指标(浮游动物、浮游植物、底栖动物、鱼类、水生大型植物、陆生植物)数据,构建包含物理完整性、化学完整性和生物完整性在内的河流IEI(index of ecological integrity,生态完整性指数)评价体系,对天津市河流生态健康状况进行评价.根据生物栖息地评分和水质状况确定参照点位,采用标准化方法筛选候选指标,应用层次分析法计算三部分指标权重,最终得出天津市河流生态健康评价结果.结果表明:①IEI评价结果显示,天津市河流生态健康状况等级为“健康”的样点占18.8%,“较好”的样点占28.1%,“一般”的样点占40.6%,“较差”的样点占6.3%,“差”的样点占6.3%,天津市河流生态健康状况整体处于“一般”水平.②相关性分析表明,ρ(NH4+-N)和ρ(CODMn)超标是造成天津市水质达不到功能区标准的主要原因,同时也是影响河流生态健康的主要因素.研究显示,IEI评价法能够较为敏感地响应研究区面临的环境压力,适用于评价研究区河流生态健康. 相似文献
23.
土壤调理剂对土壤-水稻系统Cd、Zn迁移累积的影响及健康风险评价 总被引:5,自引:0,他引:5
选取湖南省长沙市北山镇某中重度Cd污染稻田,研究了土壤调理剂(石灰石+偏高岭土+钙镁磷肥)对稻田土壤重金属Cd、Zn的钝化效果,以及对水稻各部位累积Cd和Zn的影响,并进行了Cd的健康风险评价.结果表明,使用土壤调理剂提高了稻田土壤p H值.Cd的CaCl_2提取态含量降低了0.9%~24.1%,Zn的CaCl_2提取态含量降低了22.5%~69.6%.土壤调理剂显著降低了水稻糙米中Cd与Zn的含量,与对照相比分别降低了10.8%~47.3%、10.3%~17.5%;土壤调理剂对水稻糙米Cd的吸收和累积的影响要远大于Zn,水稻糙米中的Cd/Zn比随着土壤调理剂施用量的增加而显著降低.研究区大米重金属Cd目标危害系数THQ值大于1,说明当地人群通过食用大米途径摄入重金属Cd存在健康风险.土壤调理剂有效地抑制了水稻植株对土壤中Cd的吸收,并降低了Cd/Zn比,使糙米中的Cd含量显著降低,从而降低了当地人群通过食用大米途径摄入重金属Cd的健康风险. 相似文献
24.
基于成都市2013年6月~2015年5月期间由Mie散射激光雷达探测的大气消光系数廓线资料,发现混合层以上在颗粒物消光和分子消光之间一致存在一个S型的过渡区,利用sigmoid函数对此分布形态进行模拟,通过计算该函数上下曲率最大点所在的高度,据此提出了颗粒物分界层Mie散射激光雷达识别的sigmoid算法.针对该算法模拟效果的分析表明,颗粒物分界层过渡区附近大气消光系数理论廓线和实测廓线保持了高度的相关性,二者在春夏秋冬四季的相关系数(R)分别为0.9971±0.0052、0.9935±0.0167、0.9979±0.0038和0.9990±0.0021(均通过α=0.05的显著性检验).基于sigmoid算法计算的颗粒物分界层过渡区与成都市温江站探空资料得到的逆温层之间存在很好的对应关系. 相似文献
25.
采集2015年南昌市冬季大气PM_(2.5)样品,利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定样品中重金属(V、Mn、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Cd、Ba和Pb)的含量,分析重金属的分布特征和来源,并对重金属健康风险进行评价。结果表明:采样期间PM2.5浓度总平均值为(29.74±16.82)μg/m~3,其中省外办最高,武术学校最低;各重金属元素总体平均浓度从高到低次序为:ZnPbCuMnBaNiVCrCdCo。因子分析结果表明:PM_(2.5)中重金属元素的来源包括道路交通尘和冶金化工排放、机动车尾气以及混合源。健康风险评价结果显示:PM_(2.5)中Mn对人体健康存在非致癌风险,其他元素(Cr、Ba、Co、Pb、Cd、Cu、V、Zn、Ni)基本没有非致癌风险;Cr对人体有较明显的致癌风险,Cd、Ni和Co对部分年龄段的人群(尤其是成年人)存在一定的致癌风险。 相似文献
26.
Consistent estimators of change and state becomes an issue when sample data come from a mix of permanent and temporary observation units. A joint maximum likelihood estimator of state and change creates estimates of state that depend on antecedent viz. posterior survey results and may differ from estimates of state derived from a single-date analysis of the sample data. A constrained estimator of change in relative categorical frequencies that eliminates this potential inconsistency is proposed and a model based estimator of their sampling variance is developed. The performance of the constrained estimator is quantified against six criteria and a joint maximum likelihood estimator in simulated sampling from 15 populations with three combinations of permanent and temporary samples, four to six categorical class attributes, and constant size between sampling dates. Bias of the constrained estimators was negligible but larger than for joint maximum likelihood estimators. Mean absolute deviations and variances of constrained estimators were generally at par with the joint estimators. Constrained estimators of root mean square errors and achieved coverage of nominal confidence intervals of constrained estimators were occasionally better. A generalized variance function for the constrained estimates of change is provided as a computational shortcut. 相似文献
27.
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29.
Using improved neural network model to analyze RSP,NOx and NO2 levels in urban air in Mong Kok,Hong Kong 总被引:4,自引:0,他引:4
As the health impact of air pollutants existing in ambient addresses much attention in recent years, forecasting of airpollutant parameters becomes an important and popular topic inenvironmental science. Airborne pollution is a serious, and willbe a major problem in Hong Kong within the next few years. InHong Kong, Respirable Suspended Particulate (RSP) and NitrogenOxides NOx and NO2 are major air pollutants due to thedominant diesel fuel usage by public transportation and heavyvehicles. Hence, the investigation and prediction of the influence and the tendency of these pollutants are ofsignificance to public and the city image. The multi-layerperceptron (MLP) neural network is regarded as a reliable andcost-effective method to achieve such tasks. The works presentedhere involve developing an improved neural network model, whichcombines the principal component analysis (PCA) technique and theradial basis function (RBF) network, and forecasting thepollutant levels and tendencies based in the recorded data. Inthe study, the PCA is firstly used to reduce and orthogonalizethe original input variables (data), these treated variables arethen used as new input vectors in RBF neural network modelestablished for forecasting the pollutant tendencies. Comparingwith the general neural network models, the proposed modelpossesses simpler network architecture, faster training speed,and more satisfactory predicting performance. This improvedmodel is evaluated by using hourly time series of RSP, NOx and NO2 concentrations collected at Mong Kok Roadside Gaseous Monitory Station in Hong Kong during the year 2000. By comparing the predicted RSP, NOx and NO2 concentrationswith the actual data of these pollutants recorded at the monitorystation, the effectiveness of the proposed model has been proven.Therefore, in authors' opinion, the model presented in the paper is a potential tool in forecasting air quality parameters and hasadvantages over the traditional neural network methods. 相似文献
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