大气颗粒物中铅污染来源解析技术

近年来,我国大气颗粒物中铅的污染比较严重,其来源比较复杂.大气颗粒物中铅污染来源的解析比较成熟的主要有同位素丰度比、无机多元素分析、质子微探针技术等方法,而序列提取、化学形态分析等技术还处于探索阶段.     

长江河源区大气环境考察报告

１９９７年７、８月间，中华环保基金会组织“９７’长江河源生态考察”活动，考察活动覆盖了长江河源区广大地区，取得圆满成功。将实地考察所获得的第一手数据汇总，对大气主要污染物，如ＴＳＰ、ＳＯ２、ＮＯｘ、ＣＯ和Ｏ２在源区大气中的分布作了一定探讨，对今后大气环境发展趋势作了初步的分析，并提出了相关建议     

淮南市春季大气PM 10 中多环芳烃的污染特征及来源

2008年4月-2008年6月对淮南市的5个采样点PM10连续采样，分析了其中多环芳烃（PAHs）。PAHs质量浓度的最大值和最小值分别为112ng／m^3和15.2ng／m^3，PAHs春季质量浓度均值为40.2ng／m^3；PAHs组成以4环和5环为主；春季不同采样点PAHs质量浓度与环境温度呈负相关关系，运用PAHs比值综合判断，淮南市春季大气PM10中PAHs主要来源于燃煤和机动车尾气。     

桂林市细颗粒物部分典型排放源的粒径谱及成分分析

采用在线单颗粒气溶胶质谱技术源解析方法,对桂林市PM2.5典型排放源的粒径和化学成分进行质谱分析,采集燃煤/燃气源、工业工艺源、扬尘源、油烟源4类共计7个典型排放源。结果表明,桂林市4类排放源细颗粒物的粒径分布为0.25~1.25μm,80%以上的细颗粒分布在0.2~1.0μm的小粒径范围,峰值约0.68μm。细颗粒物离子成分含有Na~+、Mg~+、K~+、NH~+4、Fe~+、Pb~+、Cd~+、V~+、Mn~+、Li~+、Al~+、Ca~+、Cu~+、Zn~+、Cr~+、CN~-、PO_3~-、NO_2~-、NO_3~-、Cl~-、SO_4~(2-)、SiO_3~-等成分,桂林市细颗粒物为元素碳、有机碳元素碳、有机碳、富锰颗粒、富铁颗粒、富钾颗粒、矿物质、左旋葡聚糖以及其他金属等9类。     

郑州大气及颗粒物中多环芳烃的分布特征与来源解析

对2012年郑州市大气中气态和颗粒态多环芳烃(PAHs)的分布特征与来源进行了分析。结果表明,ρ(∑PAHs)(包括气相与颗粒相)为23.27~194.61 ng/m3,气相中∑PAHs高于颗粒相,四环以下的PAHs大都存在于气态中;在夏、春2季,较小分子质量(≤178)的PAHs占比较高,冬季,较大分子质量(≥252)的PAHs占比明显较高;各功能区ρ(PAHs)排序为工业区交通密集区医疗、文化、行政混合区。郑州大气和颗粒物中PAHs可能主要来自煤和液体燃料(汽油柴油)的燃烧。     

中山市臭氧污染来源解析与敏感性分析

利用数值天气预报模式和嵌套网格空气质量预报系统的来源解析模块（WRF NAQPMS/OSAM）对中山市2019年9月1次臭氧（O₃）污染过程进行了模拟分析，并对O₃来源进行了解析。结果表明，WRF-NAQPMS/OSAM模型能较好地模拟出该时段的O₃浓度。此次污染过程区域传输对中山市O₃浓度贡献显著，平均贡献比例为82.9%，本地平均贡献比例为17.1%，对中山市O₃贡献最大的2个来源分别是溶剂源和交通源，平均贡献占比分别为43.0%和42.7%。另外，工业源的贡献也不可忽略，平均贡献占比为11.0%。中山市O₃总体上处于挥发性有机物（VOCs）控制区，结合臭氧生成潜势（OFP）分析和源解析结果，溶剂源、交通源和工业源排放的甲苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、1，2，3-三甲苯、正丁烷和异戊烷对O₃形成贡献显著，是中山市O₃污染治理应注意的重要前体物。建议中山市建立以VOCs控制为主导，VOCs和氮氧化物（NO_X）协同控制的长期O₃防控策略。     

An improved grey wolf optimizer algorithm for identification and location of gas emission

Identification of the leakage of hazardous gases plays an important role in the environment protection, human health and safety of industry production. However, lots of current optimization algorithms, such as particle swarm optimization (PSO) and Grey Wolf Optimizer (GWO), suffer from poor global optimization capability and estimation accuracy. In this work, a hybrid differential evolutionary and GWO (DE-GWO) algorithm is proposed. Tested by simulation cases and Prairie Grass emission experimental data, DE-GWO shows higher estimation accuracy than GWO. Compared with the other four optimization algorithms, DE-GWO exhibits finer robust stability under different population sizes, fewer iterations, as well as higher estimation accuracy with fewer search agents. Importantly, simulation results demonstrate that DE-GWO is more suitable to apply in the scene with a small number of sensors. Therefore, the proposed in this paper outperforms other optimization algorithms for the gas emission inverse problem. DE-GWO can provide reliable estimation towards gas emission identification and positioning, which shows huge potential as the data analysis module of real-time monitoring and early warning system.     

长江河源水环境理化特征分析

本文摘要介绍了长江源区包括沱沱河在内的４条主要河流中水环境理化特征的分析结果。     

SPE-GCMS法分析饮用水源水中痕量半挥发性有机物

采用C 18固相萃取柱富集,乙酸乙酯、二氯甲烷和丙酮混合溶剂以1∶1∶1比例洗脱、自动固相萃取的前处理方法,气相色谱质谱连用,分析水源水中33种半挥发性有机物,并与液液萃取前处理方法进行比较。结果表明:在500~5 000μg/L范围内,33种SVOC线性良好,相关系数0.990,回收率为70.1%~114.2%,相对标准偏差为2.4%~13.4%,方法检出限为0.06~0.25μg/L;而且该方法较液液萃取,检出样品种类多。适用于饮用水源水中半挥发性有机物的监测。     

不同环境介质中抗生素的污染现状及其检测方法研究进展

综述了环境中抗生素的来源、国内外不同环境介质中抗生素的污染水平及检测方法。现有研究表明,抗生素污染已遍布土壤、水体、动植物组织等介质中,且国内抗生素污染水平较国外相对偏高。通过不同检测技术的优劣对比,得出固相萃取技术与液相色谱质谱联用技术是目前最常用的样品前处理技术和检测方法,具有灵敏度高和精确度好的特点。