| 北京市通州区河流中微塑料组成的空间分布及潜在来源解析 |
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| 引用本文： | 门聪,李頔,左剑恶,邢薇,刘梦瑶,魏凡钦,胡嘉敏,谢珍雯,邢鑫,沈杨贵.北京市通州区河流中微塑料组成的空间分布及潜在来源解析[J].环境科学,2022,43(7):3656-3663. |
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| 作者姓名： | 门聪 李頔 左剑恶 邢薇 刘梦瑶 魏凡钦 胡嘉敏 谢珍雯 邢鑫 沈杨贵 |
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| 作者单位： | 清华大学环境学院, 环境模拟与污染控制国家重点联合实验室, 北京 100084;清华大学环境学院, 环境模拟与污染控制国家重点联合实验室, 北京 100084;清华大学深圳国际研究生院, 深圳 518055;北京交通大学土木建筑工程学院, 水中典型污染物控制与水质保障北京市重点实验室, 北京 100044 |
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| 摘 要： | 微塑料既是一种新兴污染物，还能作为载体吸附污染物，对河流等生态系统构成了威胁.但目前针对我国北方河流中微塑料污染问题的研究鲜见.基于对北京市通州区内6条河流共19个点位的水样采集和分析，研究了微塑料的组成及空间分布特征，并揭示了微塑料的潜在来源.结果表明，微塑料在所有点位上的检出率为100%,其中小中河中微塑料的平均丰度是所有河流中最高的(3.50×104 n·m-3),是运潮减河中平均丰度的4.04倍.粒径上，90.49%微塑料的粒径小于2 000μm,且仅在2个点位上监测到了粒径大于4 000μm的微塑料.微塑料呈现出纤维状、薄膜状、碎片状和颗粒状等4种形态，其中纤维状的微塑料占比最高（90.23%）.微塑料以透明色和蓝色为主，共占比84.29%.人造丝的占比最高，且在各点位上的占比都在66.67%以上，而其他成分微塑料的分布在不同点位上存在较大的差异.无论是微塑料丰度还是成分种类，河流上游均高于下游.根据微塑料的形状、成分、颜色和丰度的空间特征，解析了不同类型微塑料的来源.对于河流中占比最高的纤维状微塑料，其主要来源可能为服装洗涤、渔具...
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| 关 键 词： | 微塑料 北方河流 北京市 空间分布 来源解析 |
| 收稿时间： | 2021/10/18 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/11/16 0:00:00 |
Spatial Variation and Potential Sources of Microplastics in Rivers in Tongzhou District, Beijing |
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| MEN Cong,LI Di,ZUO Jian-e,XING Wei,LIU Meng-yao,WEI Fan-qin,HU Jia-min,XIE Zhen-wen,XING Xin,SHEN Yang-gui.Spatial Variation and Potential Sources of Microplastics in Rivers in Tongzhou District, Beijing[J].Chinese Journal of Environmental Science,2022,43(7):3656-3663. |
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| Authors: | MEN Cong LI Di ZUO Jian-e XING Wei LIU Meng-yao WEI Fan-qin HU Jia-min XIE Zhen-wen XING Xin SHEN Yang-gui |
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| Institution: | State Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Tsinghua University, Beijing 100084, China;State Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Tsinghua University, Beijing 100084, China;Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Shenzhen 518055, China;Beijing Key Laboratory of Aqueous Typical Pollutants Control and Water Quality Safeguard, School of Civil Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | microplastics northern rivers Beijing spatial variation source identification |
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