环境中铅的化学循环

本文论述了环境中铅的背景值、来源、污染、质量标准，化学循环包括沉淀溶解、络合解离和吸附解吸以及环境中铅的烷基化，为铅污染治理提供理论依据．     

辽宁省生态清洁小流域抗生素监测及生态风险评估

于2021年10月对辽宁省生态清洁小流域抗生素的赋存浓度、分布特征进行了调查。采用风险商值法对小流域的抗生素生态风险进行评价。结果表明,辽宁省生态清洁小流域中8种抗生素均有不同程度检出,检出总质量浓度范围为0013～0.313 μg/L,平均值为0.072 μg/L;小流域中抗生素质量浓度均低于我国大部分河流和流域。不同类型抗生素空间分布规律差异明显,检测出的抗生素中,质量浓度最高的是罗红霉素（ROX）,检出率最高的是磺胺甲噁唑（SMX）;各监测点位抗生素组分的占比排序为：SMX＞ROX＞替米考星（TIC）＞氟苯尼考（FFC）;抗生素主要来源是畜禽养殖和生活污水。生态风险评价结果显示,ROX、脱水红霉素（ERY-H₂O）、诺氟沙星（NOR）和SMX存在高风险,其余种类呈现中、低风险。生态清洁小流域水体中暴露出的抗生素生态风险不容忽视,亟待进一步探究环境风险并采取有效的防治措施。     

南通市夏季VOCs污染特征与来源研究

运用大气挥发性有机物(VOCs)快速在线连续自动监测系统,于2018年7月对南通市区环境空气中VOCs进行观测,分析VOCs的浓度状况、组成特征、对臭氧生成潜势的贡献及主要来源。结果表明:观测期间共检出100种VOCs,总挥发性有机物(TVOCs)的平均体积分数为(38. 18±23. 63)×10^-9,各物种体积分数从大到小顺序依次为烷烃>含氧有机物>芳香烃>卤代烃>烯、炔烃;芳烃和烯烃是最主要的活性物种,间/对二甲苯、甲苯、邻二甲苯等是VOCs的关键活性组分;利用PMF模型解析得到VOCs的主要污染来源是工业排放与溶剂使用、机动车尾气排放、燃料挥发排放和生物源排放。     

乌鲁木齐市水上乐园沉积物中重金属污染调查

分析测定了水上乐园库底沉积物表层（煤灰层）、中层（粉土层）、底层（风化层）中Ｐｂ、Ｃｕ、Ｃｄ、Ｚｎ、Ｈｇ、Ａｓ６种元素含量，并对水上乐园沉积物中重金属污染状况进行评价。     

基于小波变换的山西省PM2.5污染特征及影响因素

基于山西省11城市2015～2019年PM_2.5日均浓度、社会影响因素数据和气象数据,利用小波变换确定PM_2.5浓度周期,通过Spearman相关性和小波相干谱分别探究PM_2.5与社会影响因素和气象因素的关联,确定PM_2.5长短周期管控的主要影响因子.结果表明,2015～2017年山西省PM_2.5浓度年均值呈上升趋势,年均上升率为4.3%, 2018～2019年呈下降趋势,年均下降率为4.2%;ρ(PM_2.5)月均值呈“U”型分布,1月最高(95μg·m^-3), 8月最低(34μg·m^-3),冬季均值约为夏季的2倍;临汾等南部城市ρ(PM_2.5)均值为62μg·m^-3,大同等北部城市均值为45μg·m^-3,空间上呈南高北低.11城市PM_2.5浓度存在显著周期性变化,主要周期包括293 d左右的长周期和27 d左右的短周期.其中...     

Stoichiometric characteristics of carbon,nitrogen, and phosphorus in leaf litter soil of Pinus yunnanensis forest during different restoration stages in the karst plateau of eastern Yunnan北大核心CSCD

以滇东岩溶坡地不同恢复阶段云南松林(纯林、人工混交林、天然次生林)为研究对象,以元江栲原生林和小铁仔灌丛作为参照样地,对5种植被类型中的叶片-枯落物-土壤中的C、N、P含量和化学计量比特征进行研究.结果表明:(1)3种云南松林都呈现为高C(432.27 g/kg)、低N(10.28 g/kg)、P(0.96 g/kg)的格局,5种植被类型的叶片-枯落物-土壤C、N、P含量基本都表现为叶片>枯落物>土壤,C/N、C/P、N/P值则都表现为枯落物>叶片>土壤,叶片和枯落物的养分含量和化学计量比值与土壤间差异显著.(2)3种云南松林对于养分的吸收同化能力差异不大,但天然次生林的枯落物质量最好,人工混交林的土壤N、P有效性最高,云南松林内受N的胁迫作用强于原生林和灌丛.(3)植物叶片-枯落物-土壤中C、N、P及其化学计量比间相关性显著,互馈机制明显.研究区内土壤C、N、P化学计量特征受土壤pH、团聚体颗粒、含水率、容重和硝态氮影响显著.因此,滇东岩溶高原云南松植被恢复过程中主要受N胁迫作用,提高枯落物养分回流是云南松植被恢复与经营的关键要素.(图4表3参41)     

Characteristics of plankton Hg bioaccumulations based on a global data set and the implications for aquatic systems with aggravating nutrient imbalance

• Hg bioaccumulation by phytoplankton varies among aquatic ecosystems. • Active Hg uptake may exist for the phytoplankton in aquatic ecosystems. • Impacts of nutrient imbalance on food chain Hg transfer should be addressed. The bioaccumulation of mercury (Hg) in aquatic ecosystem poses a potential health risk to human being and aquatic organism. Bioaccumulations by plankton represent a crucial process of Hg transfer from water to aquatic food chain. However, the current understanding of major factors affecting Hg accumulation by plankton is inadequate. In this study, a data set of 89 aquatic ecosystems worldwide, including inland water, nearshore water and open sea, was established. Key factors influencing plankton Hg bioaccumulation (i.e., plankton species, cell sizes and biomasses) were discussed. The results indicated that total Hg (THg) and methylmercury (MeHg) concentrations in plankton in inland waters were significantly higher than those in nearshore waters and open seas. Bioaccumulation factors for the logarithm of THg and MeHg of phytoplankton were 2.4–6.0 and 2.6–6.7 L/kg, respectively, in all aquatic ecosystems. They could be further biomagnified by a factor of 2.1–15.1 and 5.3–28.2 from phytoplankton to zooplankton. Higher MeHg concentrations were observed with the increases of cell size for both phyto- and zooplankton. A contrasting trend was observed between the plankton biomasses and BAF_MeHg, with a positive relationship for zooplankton and a negative relationship for phytoplankton. Plankton physiologic traits impose constraints on the rates of nutrients and contaminants obtaining process from water. Nowadays, many aquatic ecosystems are facing rapid shifts in nutrient compositions. We suggested that these potential influences on the growth and composition of plankton should be incorporated in future aquatic Hg modeling and ecological risk assessments.     

济南市PM2.5中二次组分的时空变化特征及其影响因素

为分析济南市PM_2.5中二次组分的时空变化和影响因素,对济南市春季(2019年5月16—25日)、秋季(2019年10月15—24日)和冬季(2019年12月17—2020年1月16日)4个典型点位的PM_2.5样品进行连续采样,并测定了PM_2.5中水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明:物流交通区的二次组分质量浓度最高(56.13μg·m^?3),钢铁工业区的二次组分浓度比城市市区高,但是二次组分占比较城市市区低,清洁对照点的浓度和占比最低;济南市4个功能区SO₄^2?和NO₃^?转化率均高于0.1,除清洁对照点外,城市市区、钢铁工业区和物流交通区的SO₄^2?转化率明显高于NO₃^?转化率;济南市春季、秋季和冬季的ρ(NO₃^?)/ρ(SO₄^2?)分别为0.67、2.57和1.98,春季PM_2.5浓度以固定源贡献为主,秋季和冬季以移动源贡献为主;运用ISORROPIA热力学模型分析了含水量和pH对二次组分生成的影响,含水量会随着污染增大而增大,酸度和含水量对二次无机组分的转化机理产生影响,酸度会抑制二次无机组分的生成,而含水量会促进二次组分的生成;后向轨迹聚类分析结果表明,占比最高的轨迹(29.2%)来自东北方向的滨州和东营,基于潜在源贡献因子(WPSCF)和浓度权重轨迹(WCWT)分析PM_2.5中二次组分质量浓度的潜在污染源区域,SO₄^2?的主要贡献源区在济南市区北部的济阳区和东北方向的滨州、东营等,NO₃^?和NH₄⁺的主要贡献源区在济南市区北方向的济阳区、东北方向的章丘区和南方向的莱芜区等。该研究结果可为中国北方城市细颗粒物进一步的治理和防控提供数据支撑和理论依据。     

化工园区地下水环境状况调查监测布点研究

借鉴环境风险源目标管理的理念,按照“分区、分类、分级”监测的原则,建立了化工园区地下水环境状况调查监测布点方法体系,并以某化工园区为示例展开应用研究。结果显示,该方法能对化工园区不同区域、不同类型、不同级别的地下水污染源构建差异化监测网络,解决化工园区地下水污染多元化监测布点问题,可为化工园区地下水环境状况调查监测布点方案的拟定或优化调整提供工作参考。     

辽宁省淡水鱼类体内多溴联苯醚和六溴环十二烷的富集特征及健康风险评估

分析了辽宁省4个典型城市淡水鱼类中多溴联苯醚（PBDEs）和六溴环十二烷（HBCDs）的富集特征,并进行了健康风险评估。结果表明：淡水鱼类体内PBDEs和HBCDs检出率均为100%,PBDEs和HBCDs的平均质量分数分别为9.73 和21.81 ng/g（脂重）。PBDEs中的单体BDE 183、BDE 209和BDE 153在辽河流域不同鱼类的同源种中占优势,分别占PBDEs的26.8%～40%,17%～44%和14%～22%。在HBCDs的3种同系物中,α-HBCD是主要的单体,其相对贡献率为45.15%~84.71%。辽河流域的工厂企业生产活动对淡水鱼类产生了影响,居民通过消费水产品摄入PBDEs和HBCDs。健康风险评估结果显示：PBDEs和HBCDs的健康风险指数均＜1,说明当地水产品中PBDEs和HBCDs的非致癌风险处于可接受水平。