典型钢铁企业挥发性有机物排放量测算及组分特征

选取涵盖钢铁炼制全流程的典型企业,综合采用不同核算方法估算比较了该企业挥发性有机物（VOCs）排放结果;并在此基础之上,通过氟聚化合物气袋、SUMMA罐采样及气相色谱质谱联用仪（GC-FID/MS）分析方法,对烧结、焦化、热轧和冷轧等工序废气中VOCs浓度水平及排放特征进行监测.结果表明,整个厂区VOCs年排放量为430.82t,其中工艺有组织排放占66.0%,储罐18.5%;烧结机头和焦炉推焦排放口VOCs及非甲烷总烃（NMHC）浓度高于其他点位;各工序排放的芳香烃占比较高,其中焦化装煤除尘和焦炉推焦排放口芳香烃占90%以上;烧结工序CS₂占比最高（36.6%）,其次为苯和甲苯;焦化工序占比靠前的物种为1,2,4-三甲基苯、邻甲乙苯、1,4-二乙基苯、1,2,3-三甲基苯和1,3,5-三甲基苯等;热轧工序与其他工序有一定区别,车间无组织排放芳香烃和烷烃占比均在35%左右,排放靠前的物种除芳香烃外还有高碳烷烃,如十一烷、十二烷和正丁烷等;冷轧工序有组织和无组织排放主要物种较为类似,均为芳香烃物种,如乙基苯、间/对二甲苯、甲苯、苯和邻二甲苯.不同工艺环节排放物种存在一定差异,但主要以焦化副产物（芳香烃）和烧结燃烧产物（CS₂）为主,建议钢铁行业有针对性地加强浓度高、活性高和毒性大的组分控制.     

成都及其周边地区轻型载客汽车行驶里程调查与分析

研究目的是通过实地调查和统计分析及检验确定成都及其周边地区轻型载客汽车的活动水平(用行驶里程表征)及规律,并比较不同地区间的差异。统计表明,成都及周边城市轻型载客汽车的年均行驶里程为1.5~2.0万km/年。其中绵阳和其他城市间的差异比较显著,而其他城市间的差异在绝对值上较小。成都及其周边地区轻型载客汽车年均行驶里程随车龄呈递减趋势,以成都市最为明显,而周边其他地区稍差。结果表明,为提高机动车尾气排放清单的准确度,对城市差异较大的不同地区的轻型载客汽车的行驶里程进行分别调查是必要的。     

四川省2005~2014年农业源氨排放清单及分布特征

根据收集到的四川省2005~2014年农业源氨活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了该地区2005~2014年农业源氨排放清单,利用GIS建立了3 km×3 km的网格化清单,并分析了农业源氨排放与PM₁₀之间的关系.结果表明2005~2014年间,四川省农业源氨排放总体上呈现出下降趋势,2006年排放量最高;21个市（州）农业源氨变化趋势各不相同,年际变化较大的城市包括成都市、眉山市、自贡市、泸州市、宜宾市、攀枝花市、阿坝州和甘孜州;畜禽养殖和氮肥施用均为农业源氨主要排放来源,研究期间的贡献率分别为72%~79%和20%~27%;畜禽养殖中,绝大部分城市氨排放量较大的为生猪、家禽和牛,而自贡市由于特殊的饮食习惯,兔为氨排放量最高的牲畜,贡献率为39%;成都及周边地区、川东北地区和川南地区是四川省农业源氨排放的主要贡献地区;空间分布上,农业源氨主要分布在四川省东部,且主要来源于城市周边区县;农业源氨排放量与PM₁₀质量浓度的变化趋势呈现出较好的一致性,表明农业源氨排放对颗粒物生成有较大影响.     

典型人造板制造企业VOCs排放特征及成分谱研究

为研究人造板制造企业VOCs排放特征及源成分谱,通过现场采样的方法,对A和B两家典型人造板制造企业VOCs各排放环节进行了采样和分析。结果表明:调胶、施胶排放口VOCs和甲醛排放浓度均最高,分别为13. 06 mg/m~3和33. 23mg/m~3。对于无组织排放,调胶工段的VOCs和甲醛排放浓度相对较高。A企业和B企业的VOCs排放系数分别为13. 4 g/m~3和208. 3 g/m~3,排放系数差异较大与企业原辅料的种类及使用量有关。人造板制造业有组织排放VOCs以含氧VOC和烷烃为主,浓度占比排名前三的物种为乙醇、丙酮和癸烷,占比分别为57. 38%、13. 04%和7. 64%。无组织排放VOCs则以含氧VOC和芳香烃为主,浓度占比排名前三的物种为乙醇、苯乙烯和丙酮,占比分别为22. 33%,8. 51%和8. 47%。     

纳米碳材料及在环境保护中的应用前景

从气液固3相对纳米碳材料进行了分析和归类,并对纳米碳材料进行了定义.指出必须从大小和结构上定义纳米碳材料.对纳米碳材料的应用进行了归纳,并通过统计数据反映了目前我国的纳米碳材料的研究动态.     

成都市冬季3次灰霾污染过程特征及成因分析

基于成都市大气环境超级观测站气态污染物和PM_2.5中组分在线监测数据,对2019~2020年成都市3次灰霾污染过程气象要素和组分特征进行分析,采用CMB模型模拟获得研究期间PM_2.5污染来源及变化趋势,剖析各污染过程成因.结果表明：① 3次污染过程均发生在相对湿度和温度持续上升,风速和边界层高度持续降低的不利气象条件下,日均相对湿度均大于70%,日均温度均大于8℃,日均风速均低于0.8 m ·s^-1,日均边界层高度均低于650 m;② 3次污染过程中主要组分均为NO₃^-、OC、NH₄⁺和SO₄^2-,其中NO₃^-质量浓度和占比污染时段较清洁时段增长倍数均高于其他组分,分别增加了1.47~2.09倍和0.22~0.35倍,NO₃^-是成都市冬季PM_2.5污染的关键组分;③ 3次污染过程SOR均值为0.40,NOR均值为0.27,SO₂和NO_x的二次转化程度较高,SO₂向SO₄^2-转化以夜间非均相氧化反应为主,NO_x向NO₃^-转化以非均相水解反应为主;④ 3次过程变化特征略有不同,过程Ⅰ呈现出明显的二次硝酸盐主导的特征,过程Ⅱ PM_2.5浓度上升过程中主要受燃煤排放影响,PM_2.5浓度高值时段主要受NO₃^-影响,过程Ⅲ总体仍为二次硝酸盐主导的特征,但部分污染时段化石燃料燃烧源排放有所增加;⑤二次硝酸盐、二次硫酸盐、机动车和燃煤源为研究期间主要污染来源,PM_2.5浓度与二次硝酸盐贡献率正相关,与扬尘源贡献率负相关.     

成都秋季大气污染过程VOCs特征及SOA生成潜势

利用在线气相色谱-质谱（GC-FID/MS）监测系统,对成都市城区秋季典型大气污染期间环境空气中的77种挥发性有机物（VOCs）进行连续监测,分析了污染前期、污染中期、污染后期VOCs的污染特征、日变化规律.结果表明,成都市城区典型污染前期VOCs体积分数为38.9×10^-9;污染中期VOCs体积分数迅速增加,比污染前期高3.7倍,达到143.4×10^-9,污染后期VOCs体积分数为35.7×10^-9.污染前期VOCs日变化不明显,污染中期、后期VOCs日变化呈双峰性,分别出现在每天车流量高峰时段.此外,利用气溶胶生成系数（FAC）评估了不同污染阶段VOCs对二次有机气溶胶（SOA）的生成潜势,污染前期、污染中期、污染后期SOA浓度值分别为1.1,3.1,1.5 μg/m³,芳香烃是SOA的主要前体物.     

四溴双酚A(TBBPA)对中肋骨条藻的毒性效应研究

为研究四溴双酚A(tetrabromobisphenol A,TBBPA)对海洋微藻的毒性效应,本文设置五个不同浓度组(0、1.0、5.0、10.0、20.0 mg·L-1)进行中肋骨条藻(Skeletonema costatum)培养实验,在96 h内取样分析其光合色素含量、可溶性蛋白含量、丙二醛(MDA)含量和超氧化物歧化酶(SOD)活性的变化。结果表明,较低浓度组(1.0和5.0 mg·L-1)叶绿素a、叶绿素c和类胡萝卜素含量48 h之前被显著诱导,最大值出现在24 h;较高浓度组(10.0和20.0 mg·L-1)三种色素含量在48 h之前被显著抑制,24 h达最低值;72 h之后各浓度组均恢复到对照组水平。不同浓度TBBPA胁迫下,中肋骨条藻的可溶性蛋白含量、SOD活性和MDA含量一般被显著诱导,SOD活性和MDA含量在72 h和96 h时随TBBPA浓度升高而增加。虽然1.0 mg·L-1TBBPA对中肋骨条藻生长不具有可观测效应,但已影响到其生理生化指标。目前海水中TBBPA浓度较低,尚不会对中肋骨条藻产生毒性影响。     

成都市城区环境大气中典型特征VOCs示踪物种分析

VOCs排放来源较多且成分复杂,通过某些特征物种的浓度比值可以获得相应的VOCs来源信息,2018年12月至2019年11月使用TH-300B大气挥发性有机物快速在线监测系统在成都市内进行监测,并用比值法对VOCs的示踪物种进行分析,研究表明,在监测时间范围内,乙烷、丙烷、正戊烷、异戊烷、异戊二烯、乙炔、苯、甲苯、乙苯、间(对)二甲苯的平均浓度分别为5.49ppb、3.60ppb、0.54ppb、1.14ppb、0.1ppb、3.87ppb、0.53ppb、0.87ppb、0.25ppb和0.87ppb;甲苯/苯和异戊烷/正戊烷的比值分别为1.17和1.67,表明市区VOCs的排放受机动车尾气影响较为显著,需继续加强机动车的管控;对二甲苯/乙苯和苯/甲苯的比值分别为3.7和0.85,市区气团有一定老化,春季和冬季气团老化程度较大,光化学年龄较长。     

基于观测数据的成都市城区臭氧敏感性研究及减排策略

近年来成都市臭氧(O₃)污染频发,O₃污染问题日益突出。采用零维大气盒子(F0AM)模型结合经验动力学模拟方法(EKMA)和相对增量反应活性(RIR)法对成都市2019年8月典型污染时段O₃生成进行模拟,并研究成都市O₃生成敏感性,由此进一步分析O₃污染控制策略。结果表明,模拟日内O₃光化学反应过程中,芳香烃减少的比例最大(81.36%),其次为烯烃和炔烃,3者对于O₃光化学反应过程有重要作用;EKMA曲线显示成都市城区O₃生成处于挥发性有机物(VOCs)控制区;RIR结果显示,人为源VOCs(AVOCs)对成都市城区O₃生成最为敏感,其次是植物源VOCs(BVOCs)和CO,而氮氧化物(NO_x)为负敏感性,在AVOCs中,芳香烃和烯烃对成都市城区O₃生成最为敏感,应加强芳香烃和烯烃相关排放源的管控;以O₃日最大小时浓度达到《...