南京市典型地区大气多环芳烃污染特征及健康风险评价

采用气相色谱-质谱法,于2016年9月和12月对南京市2个典型地区大气中16种多环芳烃(PAHs)的质量浓度进行分析,并开展了PAHs组成特征、来源解析及人体健康风险评价研究。结果表明,工业区(六合区)和生活区(江宁区)大气(气态和可吸入颗粒态)中16种PAHs的质量浓度分别为914.82和712.27 ng/m~3,苯并[a]芘毒性等效浓度分别为274.1和309.84 ng/m~3,且呈现冬季高、秋季低的特征。比值法源解析结果表明,燃煤污染是六合区PAHs污染主要来源,而江宁区主要表现为交通污染。人体健康风险评价结果表明,六合区和江宁区人群通过大气吸入PAHs的超额致癌风险分别为5.17×10~(-5)和5.85×10~(-5),均略高于可接受水平10~(-6)。     

手机定位人口数据在应急救援中的应用

随着智能手机的普及,基于手机定位的人口数据在突发性灾害应急救援领域发挥着日益重要的作用。以近几年地震灾区为主要研究对象,选择灾区中有代表性的旅游景区、县城及乡镇,获取这些区域手机定位的人口数据,同时采用传统方法估算区域内人口数量,并进行差异性对比。研究结果表明:差异性最大的是旅游景区、其次是县城和乡镇;在人口年度变化上,旅游景区的人口在7、8月份达到高峰,乡镇人口高值区出现在2月份,县城人口年度差异无明显规律。     

金川物流 构建安全风险管控体系

金川集团物流有限公司(简称金川物流)是金川集团股份有限公司主流程生产的重要关联单位,是联结采选冶、供产销的大纽带。近年来,金川物流结合开放、动态、连续作业、结合部多、周边环境复杂等安全生产特点,大力开展"全员、全方位、全系统"的风险辨识和预防控制,持续坚持"全流程、全覆盖、零容忍"的现场风险督查,科学践行"人本靠文化,物本靠科技"的安全风控理念,重点管控好职工通勤运输、井下危化品运输.     

基于地理探测器的土壤重金属影响因子分析及其污染风险评价

地理探测器能快速定量化揭示驱动重金属含量影响因素的强度,这对于重金属空间预测模型构建变量的确定和土壤污染修复措施的精准实施具有重要意义。利用地理探测器模型,对5种土壤重金属元素Cu、Zn、Pb、Cr、Ni的空间分布和11种环境因子的交互作用进行定量评估,通过单因子指数法进行重庆市土壤重金属污染风险评价。结果表明:研究区内土壤Cu、Zn、Cr和Pb的平均含量是重庆市土壤背景值的1.3—1.4倍,Ni含量低于背景值;其中Cu、Pb达到重度污染水平,其余3种重金属为中度或轻度污染水平。5种重金属元素中Cu和Pb为高度变异(变异系数为0.57、0.4),Zn、Cr和Ni为中等变异(变异系数为0.22—0.29),且各重金属元素之间呈显著正相关性,表明研究区重金属富集受人为干扰影响较大,且污染具有复合性或同源性。地理探测器的因子探测发现高程、坡度和土壤类型对5种土壤重金属含量的解释力最显著,说明地势和土壤类型是土壤重金属含量分布差异的最主要影响因素。交互作用探测发现,高程与其他因子交互作用是重金属空间分异的主导因素,气候条件和土壤类型也是重要影响因子。土壤重金属空间分布是多种因素共同作用的结果,而高程、坡度和土壤类型具有较强的解释力,这些因子可作为土壤重金属含量空间预测模型的辅助变量,也可促进重金属污染治理措施的靶向实施。     

北京市PM2.5污染特征 、来源分析及其重金属健康风险评价

分析了2016年北京市的PM_(2.5)及其中的Zn、Pb、Mn、Cu、Cr、As、Ni、Cd、Sb、Co、V、Ba、Al、Fe、Mg、Ti、Ca、S 18种元素含量,并对重金属As、Cr、Pb、Cd、Ni、Mn、Cu和Zn进行了相应的健康风险评价。结果表明:PM_(2.5)质量浓度为14.63～206.35μg/m~3,年平均值为74.00μg/m~3,超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准(35μg/m~3)1倍多;PM_(2.5)中S、Zn、Sb、Pb和Cd的富集程度较高,主要来源于机动车尾气排放、燃煤和工业活动;Mn、Pb、Cr、Zn、Cu、As、Cd、Ni 8种重金属对儿童、成人女性、成人男性的非致癌总风险均小于1,不存在非致癌风险;As、Cd、Cr和Ni 4种重金属的致癌风险为1.94×10~(-7)～6.04×10~(-5),均小于10~(-4),部分重金属可能存在潜在致癌风险,主要是As和Cr存在潜在致癌风险。     

典型地区农用地污染调查及风险管控标准探讨

针对《土壤污染风险管控标准——农用地土壤污染风险管控标准》(GB 15618—2018),提出以土壤中全量浓度筛选值和管控值作为衡量农用地土壤污染风险管控的标准,对湖南省部分稻田农用地土壤及点对点稻米样品中镉、铅、砷、汞的总量和有效态浓度及稻米中含量进行监测,根据重金属总量浓度分为低风险、中风险、高风险3组。结果显示:(1)土壤及稻米中镉含量基本为随着风险级别的升高而增加,铅、砷在土壤和稻米中含量无规律性结果,汞监测结果均为未检出。(2)低风险组稻米镉超标率为12. 0%,高风险组稻米镉达标率为33. 3%,表明利用总量浓度对农用地土壤潜在风险进行分组存在一定的局限性。(3)依据4种重金属在土壤中总量及稻米(早稻)中含量情况,对风险级别进行调整并综合判断:有58个样品为低风险组,占样品总数的68. 2%,超标率为零;有15个样品为中风险组,占样品总数的17. 7%,超标率为80. 0%;有12个样品为高风险组,占样品总数的14. 1%,超标率为100. 0%。调整后评价结果与上述标准的划分目标更接近,能够提高上述标准的准确性和实用性。     

基于BIM的隧道施工安全风险辨识模型研究

从安全风险识别角度,基于建筑信息模型(BIM)构建了一个隧道施工安全风险辨识模型。模型的构建包括3部分,分别为隧道施工安全风险知识库的构建、工程信息与安全风险知识库的关联分析以及隧道施工安全风险智能辨识机制的构建。对比传统安全风险辨识方式进行分析讨论。     

新型溴代阻燃剂TBB和TBPH的生态毒理研究进展

新型溴代阻燃剂2-乙基己基-四溴苯甲酸(2-ethylhexyl-2,3,4,5-tetrabromobenzoate,TBB)和2,3,4,5-四溴-苯二羧酸双(2-乙基己基)酯(bis(2-ethylhexyl)2,3,4,5-tetrabromophthalate,TBPH)作为传统溴代阻燃剂多溴联苯醚(poly brominated diphenyl ethers,PBDEs)的替代品,广泛应用于工业和人类日常生活用品中,已在各种环境介质和生物体甚至人体中被检测出,由此可能对生态环境和人类健康产生潜在的风险.本文对TBB和TBPH这2种新型溴代阻燃剂的最新生态毒理学研究进展进行了综述,介绍了 TBB和TBPH在各类环境介质和生物体中的分布、环境归趋、人群暴露状况以及有关的生物毒性效应.最后对TBB和TBPH研究存在的问题进行了梳理分析,提出了研究展望,以期促进TBB和TBPH的环境风险和人类健康风险评价的深入研究.     

石化企业固体废物风险分析与管控

石化企业固体废物种类较复杂、管控风险较高，为有效消除和降低固废管理过程中的环境风险，需要对固废进行全过程风险管控分析，排查固废管控风险和管理缺陷。文章将HSE管理体系思维融入固废风险管控，通过采取辨识、评估风险，循环改进，有效推进的管理方式开展固废风险管控，以逐步提升企业固废管理水平。     

砷尾矿污染土壤的细菌群落结构多样性及其相关环境影响因子分析

以湖南石门雄黄尾矿污染土壤为对象,研究纵向不同深度、横向不同距离土样中的重金属污染程度以及细菌群落结构变化规律,查明砷污染土壤的核心微生物组成并将其与土壤理化指标进行共存网络图分析。结果表明:该尾矿区的土壤各项重金属指标严重超标,尤以铅(626.54 mg·kg^?1,Ei=105.48)、砷(1804.75 mg·kg^?1,Ei=565.75)、镉(31.46 mg·kg^?1,Ei=7491.5)的生态危害性最强;土壤采样深度与重金属综合潜在生态风险指数(RI)呈显著正相关(r=0.79,P=0.000),而横向样品中RI与采样距离显著负相关(r=?0.85,P=0.000)。在污染土壤中,变形杆菌门(Proteobacteria,54.35%±17.16%)和放线杆菌门(Actinobacteria,22.39%±10.64%)占主导地位,属层级中假单孢杆菌属(Pseudomonas,16.47%±11.84%)、不动杆菌属(Acinetobacter,8.07%±7.11%)以及硫酸状杆菌属(Acidithiobacillus,7.53%±14.68%)相对丰度较高;而26个共享类群占据了该尾矿污染土壤中微生物群落总平均相对丰度90%以上,尽管不同属的具体相对丰度在不同样品间的分布趋势差异较大。纵剖采集的污染土样中,铁原体属(Ferroplasma)、硫酸状杆菌属(Acidithiobacillus)、硫化杆菌属(Sulfobacillus)、乳杆菌属(Lactobacillus)和硝化螺旋菌属(Nitrospira)占优势,与理化的共存网络图分析(相关系数|r|≥0.6,P<0.05)显示部分类群与亚铁、游离态砷和镉成显著正相关,而与pH成显著负相关;横向采集的土样中,以嗜酸菌属(Acidiphilium)、假单孢杆菌属(Pseudomonas)、棒状杆菌属(Corynebacterium)、硫杆菌属(Thiobacillus)等为主,部分类群与总砷、铅成显著正相关,而与结合态或包蔽型砷成显著负相关。综上,该研究不仅对目标区域尾矿不同重金属污染程度进行了分析,同时探讨了污染土壤中核心响应类群的组成多样性,为筛选潜在重金属抗性菌群或工程菌群提供理论基础。