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)。     

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。     

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。     

郑州市土壤与绿色植物中汞的分布特征

汞污染具有生物积累性,因而得到社会广泛关注。研究监测和评估了郑州市城区土壤和绿色植物叶片中汞浓度、分布、污染水平等。研究发现郑州市主城区土壤总汞浓度为0. 150～0. 958 mg/kg,平均浓度为0. 448 mg/kg;郑州市主城区绿色植物叶片总汞浓度为0. 017～0. 249 mg/kg,平均浓度为0. 107 mg/kg;土壤和叶片中汞浓度按功能区排序为交通枢纽区工业区商业区行政区高教区住宅区。采用地累积指数法对郑州市80个土壤样品的汞污染水平进行评估,结果显示60%受到轻度污染,35%受到偏中度污染,5%受到中度污染。研究较为全面地分析了土壤汞污染的现状及浓度,为郑州市土壤汞污染防治提供参考。     

典型产业承接区土壤砷含量的空间分布特征及影响因素

本文以揭阳市为研究区域,采集了1330个表层土壤(0—20 cm)样品和331个深层土壤(150—200 cm)样品,利用富集因子法分析了表层土壤中As的污染状况,通过GIS空间分析技术以及单因素分析法探究了土壤As的空间分布特征以及影响因素.结果表明,研究区表层土壤As含量的均值为6.03 mg·kg^-1,低于该区土壤背景值(7.16 mg·kg^-1)及农用地土壤污染风险管控值(20 mg·kg^-1),大部分土壤为轻微污染和中度污染.揭阳市表层土壤As含量高值区分布于揭阳市东北部、中部和西南部地区,低值区分布于西北部和东南部地区.土壤类型、成土母质和土地利用类型是影响表层土壤As含量的重要因素,在不同土壤类型中,黄壤和赤红壤As含量相对较高;不同成土母质中,粉砂岩母质土壤As含量显著高于其他母质;在不同土地利用类型中,农用地土壤As含量最高.     

基于小流域单元的怒江州泥石流易发性评价

开展泥石流灾害易发性评价,了解区域泥石流易发程度的整体特征和空间异质性,为区域宏观层面国土空间布局及地质灾害防治规划等提供依据。基于小流域评价单元,选择距断裂带距离、岩性、melton比率、流域延伸率、流域高差率、河流弯曲系数、流域水系密度、平均植被覆盖度、年均降水量、距道路距离、距居民点距离等11个评价指标,采用确定性系数模型CF和多因子叠加权重确定法开展怒江州泥石流易发性评价研究。将易发性评价结果划分为5个等级,并以研究区历史泥石流灾害对易发性评价结果验证。结果表明:极高易发区面积仅占研究区总面积的8.31%,但发生泥石流灾害的数量占泥石流总数的29.75%;高易发区的面积占总面积的12.29%,发生泥石流的数量占22.59%。最后通过独立样本验证,易发性评价模型性能(AUC=0.742)良好。怒江州泥石流灾害易发性评价结果与历史泥石流灾害点空间分布较为吻合,表明选取的易发性评价指标和评价方法可行,评价结果可为怒江州防灾减灾工作提供参考。