萃取/薄层色谱分离/闪烁记数法分析丁基锡化合物

为了应用同位素示踪技术研究了三丁基锡化合物在环境中的迁移转化规律,建立了萃取／薄层色谱分离／闪烁记数法分析＾１４Ｃ标记丁基锡的方法,研究了薄层色谱分离条件以及影响因素,首次测定了＾１４Ｃ标记三丁基锡在水、底泥、生物等环境样品中的回收率。     

化学质量平衡法在水体污染物源解析中的应用

化学质量平衡法（ＣＭＢ）是大气污染物源解析的主要方法之一。本实验模拟静肪水全点源恒流排放的条件,各污染物在水中的扩散行为,建立扩散经验模型来验证化学质量平衡法是否适用于水全污染物的源解析。做污染物浓度－距离曲线可预测各污染物的扩散行为;由同一污染源中污染物扩散方程的比较来确定污染源“成分谱”随扩散过程的变化,再由受体的污染物浓度便可求出每一污染源对该受体的贡献度,除极个别点外,污染物浓度实验值与预     

成渝城市群PM2.5的时空分布及其影响因素研究

随着工业化与城镇化的深入推进,成渝城市群的PM_2.5污染不断加剧,呈明显的区域性与复合性特征.该研究以2015—2017年成渝城市群空气质量监测站的日均ρ（PM_2.5）数据为基础,结合区域气象、遥感与统计年鉴等多源数据,采用反距离插值法分析了ρ（PM_2.5）的时空分布差异,采用Moran's I指数与LISA指数探索了ρ（PM_2.5）的全局和局部空间自相关性,并利用空间回归模型研究了自然、经济社会等因素对ρ（PM_2.5）的影响.结果表明:①成渝城市群ρ（PM_2.5）分布存在明显的时空差异.时间上,2015年PM_2.5污染最严重,ρ（PM_2.5）年均值为54.38 μg/m3,2016年、2017年PM_2.5污染状况逐年减轻,ρ（PM_2.5）年均值分别为53.68与47.56 μg/m3;空间上,成渝城市群东北部ρ（PM_2.5）较低,而南部ρ（PM_2.5）较高.②空间自相关分析结果表明,PM_2.5污染在成渝城市群存在显著的空间聚集性,成渝城市群南部ρ（PM_2.5）呈高值-高值聚集,成渝城市群北部ρ（PM_2.5）则呈低值-低值聚集.③空间回归结果表明,成渝城市群范围内某一地区邻近区域的ρ（PM_2.5）平均值增加1%时,该地区ρ（PM_2.5）将上升至少0.38%.城镇化率对ρ（PM_2.5）的影响最大,其次是第一产业增加值,再次是工业增加值占比和降水量.城镇化率、降水量与ρ（PM_2.5）呈负相关,而第一产业增加值、工业增加值占比与ρ（PM_2.5）呈正相关.研究显示,加快城镇化进程、减少第一产业排放、降低工业增加值占比（尤其是重污染工业）是有效解决成渝城市群PM_2.5污染的重要手段.