固相萃取-气相色谱法测定水环境中邻苯二甲酸酯

采用固相萃取法对水样进行提取富集，气相色谱法测定水中6种邻苯二甲酸酯类有机污染物，并对方法进行了探索、优化和验证。对水体pH在固相萃取过程中对邻苯二甲酸酯萃取回收率的影响进行了研究，解决了邻苯二甲酸2-乙基己基酯和邻苯二甲酸二正辛酯回收率不高的问题。在空白水加标实验中，邻苯二甲酸酯的回收率能达到93.2%~116.3%。除此之外，还对工业废水和地表水进行了加标回收实验，获得了较高的回收率及测定精度。  

环境中苯并(a)芘监测技术及建议

环境中BaP是引起人们各类癌症的主要诱发物.叙述了环境中BaP的来源及其浓度状况,列举了国家制定的各项标准中的BaP含量的浓度限值,论述了环境水中和空气中BaP的样品采集、保存、前处理、分析测定及定量监测中应注意的几个问题,提出了监测BaP的4点建议.  

空气中PM10浓度的BP神经网络预报研究

BP神经网络在空气污染预报领域的应用越来越广泛，本文建立了某市PM10浓度预报的分段BP神经网络模型。经验证所建立BP预报模型预测精度比较高，PM10日平均浓度误差大多数在-0．010-0．010mg／m3范围内，相对误差在-20％～20％范围内，表明BP神经网络对PM10的浓度预报是一种有效的工具。  

菰草滤床净化模拟村落污水尾水的试验研究

采用菰草（Latifolia griseb）滤床净化模拟村落污水尾水的实验表明，以污染物去除负荷最大值确定滤床的水力负荷为0．9m3／m2·d，此运行条件下水生植物滤床对TN、TP、COD。，的去除率分别为33．5％、39．2％、22．8％；以出水可达《城镇污水处理厂污染物排放标准》（GB18918-2002）一级A排放标准确定水力负荷应不大于0．3m3／m2·d，此条件下TN、TP的去除率分别为52．2％、58．3％。菰草滤床适宜栽培水深为15～25cm。  

治理后的太湖无锡区域底质中重金属污染现状及生态风险评价

以2005年以后太湖无锡区域底质为研究对象，分析了太湖底泥中重金属的含量分布及富集状况，采用地积累指数法和潜在生态危害指数法对重金属的生态危害进行评价。结果表明：太湖无锡区域底质受重金属轻度污染，含量高于全国水系沉积物平均值；地积累指数法显示太湖无锡区域底质中重金属污染排序为Cu=As〉Pb〉Zn〉Cr〉Cd〉Hg；金属对太湖无锡区域底质构成的潜在生态危害由强到弱为Hg〉Cu〉As〉Cd〉Pb〉Cr〉Zn；从区域上看，2种评价方法均表明底质中重金属危害程度为宜兴沿岸区〉梅梁湖〉五里湖〉贡湖无锡水域。  

固相微萃取-气相色谱-质谱法测定饮用水中土嗅素和2-甲基异茨醇

采用固相微萃取法富集,气相色谱-质谱联用法定性和定量测定饮用水中致嗅物质土嗅素和2-甲基异茨醇。研究并讨论优化了纤维头的类型、盐的种类和浓度、温度、萃取时间等因素对异味化合物萃取量的影响。土嗅素和2-甲基异茨醇的检出限分别为1.02、2.13 ng/L,相对标准偏差分别为4.96%、7.74%。2种异味化合物在5~1 000 ng/L的范围内线性关系良好,相关系数均大于0.985。因此,用该方法能够很好地分析水中痕量的异味化合物。  

基于3S技术对太湖底质及水质总磷的研究

应用3S技术研究了太湖底质与水质总磷(TP)的分布情况,并结合水华频次分析了其相关性。结果表明:2016—2018年,太湖底质TP年均值在433~537 mg/kg波动,水质TP年均值从0.064 mg/L上升至0.087 mg/L。从空间分布来看,底质TP、水质TP和水华频次均呈现“西高东低”的规律,太湖西部区尤其是竺山湖区是需要开展治理的重点区域。3年间,太湖西部区水质TP上升,而底质TP与入湖河流TP下降,说明内源磷污染是太湖西部区水质TP升高的主要原因,须加强科学清淤。  

江苏生态环境无人机监测体系研究及初步应用

近年来,无人机技术趋于成熟并逐步得到广泛应用,成为一种新的环境监测平台。与传统监测方法相比,无人机监测平台具有快速、灵活、清晰、直观等突出优势。基于以往工作基础,研究并提出一种适用于江苏省的生态环境无人机监测体系,同时进一步讨论无人机在水、气、生态环境监测领域的业务应用思路。