毛细管气相色谱—负离子化学电离源质谱法测定空气颗粒物中的硝基？…

本文用毛细管气相色谱－负离子化学电离源质谱法（ＧＣ－ＮＩＣＩＭＳ）测定了空气颗粒物中的硝基多环芳烃（ＮＯ２－ＰＡＨ）,通过与标准的保留时间和质谱图的比较,确定了空气颗粒物中含有四种ＮＯ２－ＰＡＨ,它们是２９－硝基芴,９－硝基蒽,１－硝基芘和２－硝基萤蒽。用同一样品进行了毛细管气相色谱正离子电子轰击源质谱分析,并与ＧＣ－ＮＩＣＩＭＳ进行比较     

大气环境中有机污染物的研究

本文采用聚氨基甲酸乙酯泡沫和玻璃纤维滤膜，同时采集大气中气态和颗粒物样，用高效液相色谱和气相色谱分别测定了蒽、、、芘、苯并（ａ）、二苯并（ａ、ｈ）葱、苯并（ｇｈｉ）与Ｃ＿（１６）～Ｃ＿（３３）正构烷烃等有机污染物的含量。并得到了冬夏两季颗粒物和气态中有机污染物的分布规律。     

HPLC法分析硝基多环芳烃——还原剂的选择与还原产物萃取性能研究

本文对硝基多环芳烃(NO_2-PAH)的还原,包括还原剂的选择和还原后生成的氨基多环芳烃(NH_2-PAH)的萃取性能进行了研究。同时,对(1)锌在酸性条件下和(2)硼氢化钠在二氯化铜存在时,两种方法还原不同环数的NO_2-PAH生成相应NH_2-PAH作了对比。结果表明,后一种方法具有反应速度快、反应条件温和、后处理简单等优点,且能对多达五环的6-硝基苯并(a)芘(6-NO_2-BaP)进行有效的还原。对不同的NH_2-PAH在酸碱条件下萃取性能的研究表明,在pH=1—2时,三环(含三环)以下的NH_2-PAH与酸形成盐而留存于水相中,基本上不被有机溶剂萃取而能实现与多环芳烃的分离,但四环以上的NH_2-PAH在相同条件下则部分或大部分被有机溶剂萃取。本文还试探用量子化学计算所得不同NH_2-PAH中N原子的电子密度,以解释它们在酸性条件下不同的萃取率。     

大气颗粒物与气相污染物的化学热力学平衡及与酸化作用的关系

本文以大气中NH_3-HNO_3-NO_3~--SO_4~(2-)气溶胶体系为研究对象,从热力学基本理论出发,建立了计算不同大气条件下颗粒物中NH_4NO_3的离解常数和在平衡时气相NH_3,HNO_3及颗粒物中NH_4NO_3浓度的理论模式和计算程序。此模式用于西南酸雨地区和北京非酸雨地区的大气气溶胶体系,结果表明理论计算与现场监测结果之间有较好的一致性。气相NH_3在西南地区空气颗粒物和降水中的浓度与北方大不相同。在西南地区比在北方颗粒物中更可能形成硝酸铵。     

大气颗粒物中硝基多环芳烃的气相色谱-化学电离负离子-质谱联用法分析

比较了硝基多环芳烃(nitm-PAHs)的Gc-EI/Ms,GC-NCI/MS和HPLC-FLD分析方法,结果表明,GC-NCL/MS法选择性和灵敏度较高,样品前处理简单,满足大气颗粒物中痕量Nitm-PAHs的分析要求.用GC-NCI/MS法分析了厦门市钟鼓山隧道、厦门大学海洋楼和环岛干线大气颗粒物PM10中6种nitro-PAHs,包括9-硝基蒽(9-NAN)、2-硝基荧蒽+3-硝基荧蒽(2+3-NF)、1-硝基芘(1-NP)、7-硝基苯并[a]蒽(7-NBaA)和6-硝基苯并[a]芘(6-NBaP).结果显示,隧道样品中nitro-PAHs的浓度最高,6种nitro-PAHs的日均总浓度在1210.0-1931.0 pg·m-3之间,其次为海洋楼顶和环岛干线,分别处于100.6-900.4 pg·m-3和96.5-332.1 pg·m-3范围内.隧道样品中1-硝基芘(1-NP)含量占绝对优势((60.9±7.0)%),显示汽车尾气直接排放的特征;而海洋楼顶和环岛干线站点的样品以2+3-硝基荧蒽(2+3-NF)为主,分别占到nitro-PAHs总浓度的(54.9±6.7)%和(66.4±5.0)%,说明受气相反应生成的影响明显.海洋楼顶PM10中nitro-PAHs的浓度显示明显的昼夜变化规律,夜间mtro-PAHs浓度及2+3-NF/1-NP比值均明显高于白天,说明大气颗粒物中的nitrn-PAHs受光降解的影响明显,夜间nitro-PAHs主要由PAHs与NO3·自由基的反应生成.     

薪柴燃烧源和燃煤源中多环芳烃的成分谱研究

采集了薪柴燃烧源、燃煤源产生的PM10颗粒物样品,采用超声萃取、硅胶-氧化铝柱层析分离、气相色谱/质谱联用技术,对美国环保总局推荐的优控多环芳烃进行了定量分析。薪柴源、燃煤源产生的多环芳烃单体质量浓度分别在0.81～199.52、9.86～591.95ng/m3之间;对结果进行归一化处理,从而确定了薪柴源、燃煤源产生的多环芳烃成分谱。对比两种污染源发现,薪柴源产生的多环芳烃以荧蒽和芘为主,燃煤源以荧蒽、苯并苝的含量最高。薪柴源产生的多环芳烃中,4环芳烃含量非常高,归一化含量达到60%,其他环数芳烃的含量很低;燃煤源中,3、4环芳烃含量较高,5、6环芳烃次之,它们之间的差别不如薪柴源各环芳烃之间的差别大。     

大气颗粒物中生物质燃烧示踪化合物的研究进展

生物质燃烧是大气颗粒物的重要来源.钾离子、脱水糖类(左旋葡聚糖、甘露聚糖、半乳聚糖)、脱氢松香酸等被认为是示踪生物质燃烧的主要化合物.其中,脱水糖类由于其良好的化学稳定性和较高的浓度水平,被广泛用作有关生物质燃烧的检测和估算其对大气颗粒物贡献的代表性化合物.研究发现,大气颗粒物中脱水糖类的含量随季节不同而呈现差异;不同类型的生物质经燃烧后产生的气溶胶颗粒物中,主要示踪化合物的组成比例不同.如软木燃烧后的左旋葡聚糖/甘露聚糖比值约为4.3、硬木约为23.1、农作物残渣约为32.0.利用这一特性可以分析大气颗粒物中不同生物质燃烧源的类型和所占比例等.气相色谱-质谱联用技术是检测大气颗粒物中脱水糖类有机示踪物的主要手段.该法需要对样品进行前处理.高效液相色谱-质谱联用技术和高效阴离子交换色谱-脉冲安培检测法可以很好地替代气相色谱质谱联用法,避免样品的前处理和衍生化反应,但检测范围较窄.几种方法各有利弊,需根据样品的来源和实验目标选择适当的分析方法.     

固相萃取-高效液相色谱法测定河水中的多菌灵含量

多菌灵(carbendazim),又称苯并咪唑44号,化学名称为2-(甲氧基氨基甲酰)苯并咪唑,是一种高效低毒内吸性杀菌剂,高效液相色谱是目前测定多菌灵含量的一种常用分析方法,此外还有液相色谱-质谱联用法,分光光度法,酶联免疫分析法,毛细管电泳法及气相色谱法等.     

饮水中有机物分离鉴定方法研究

本文提供一个在没有气相色谱/质谱/计算机联机(简称GC/MS/DS)情况下,进行饮水中有机物分离鉴定的方法。通过大孔树脂Amberlite XAD吸附、不同溶剂洗脱,硅胶柱层析和薄层分离等步骤浓集和分离饮水中有机物。然后在薄层板上用萤光激发光谱鉴定多环芳烃;根据在硅胶柱洗脱液中的位置和气相色谱中保留时间这二个参数鉴定其它化合物。 本文测定了包括有机氯农药、硝基化合物、氯代芳烃、酚类、蓉二甲酸酯类和多环芳烃等六类共三十四个有机物的鉴定参数。 用本法以某市自来水中检出五十二个组分,其中巳鉴定的有六六六四种异构体、1,2,4-三氯苯、萤蒽、(艹屈)、芘、苯并〔a〕芘等九种有机物。     

北京市冬季大气气溶胶中PAHs的污染特征

利用大流量颗粒物采样器采集了2005-2006年冬季北京市大气气溶胶中PM10和PM2.5样品,采用气相色谱/质谱技术对样品中的多环芳烃进行检测.结果表明:北京市冬季大气颗粒物PM10和PM2.5中PAHs总量分别为520.5±476.9ng·m-3和326.8±294.3ng·m-3,且大部分存在于细粒子中,4环以上的稠环芳烃占总浓度的87%.根据荧蒽/芘等比值指标判别,北京市冬季PAHs主要以燃煤排放为主,其次是石油燃烧交通排放.风速增大和太阳辐射曝辐量增强,都会降低颗粒物中多环芳烃浓度.     

城市水样中首次检出痕量硝基多环芳烃（NO2—PAH）

本文利用还原衍生化高分辨ＧＣ－ＥＣＤ法，采用双柱定性首次在城市地表水样中检出环境潜在致癌物－硝基多环芳烃（ＮＯ２－ＰＡＨ），结果表明，在不同的水样中共检出包括动物致癌物２－硝基萘在内的八种ＮＯ２－ＰＡＨ。河水和饮用水中均有ｐｐｔ级ＮＯ２－ＰＡＨ存在，其中溶解度较大的两环硝基多环芳烃的含量高于三环以上的。饮用水中ＮＯ２－ＰＡＨ的浓度低于与其相邻的河水中相应硝基多环芳烃的含量，经煮沸处理后，饮用水中Ｎ     

2-硝基芴的致突变性受共存多环芳烃的影响

本文以Ames试验的TA_(98)菌株研究了2-硝基芴(2-Nitroflurene)在其它多环芳烃共存时,其致突变性的变化.结果显示:它与其它硝基多环芳烃共存时.直接致突变性增强;而与其它无直接致突变性的多环芳烃共存时,其直接致突变性减弱,且多环芳烃的环数越多、减弱作用越强,这可能是因为硝基多环芳烃具有亲电子性,DNA的碱基有亲核性,易于结合,造成DNA的损伤;而多环芳烃一般具有供电子性,阻碍了硝基多环芳烃与DNA碱基的结合.     

Denitrification in nitrate-rich streams: application of N2:Ar and 15N-tracer methods in intact cores.

Rates of benthic denitrification were measured using two techniques, membrane inlet mass spectrometry (MIMS) and isotope ratio mass spectrometry (IRMS), applied to sediment cores from two NO3(-)-rich streams draining agricultural land in the upper Mississippi River Basin. Denitrification was estimated simultaneously from measurements of N2:Ar (MIMS) and 15N[N2] (IRMS) after the addition of low-level 15NO3- tracer (15N:N = 0.03-0.08) in stream water overlying intact sediment cores. Denitrification rates ranged from about 0 to 4400 micromol N x m(-2) x h(-1) in Sugar Creek and from 0 to 1300 micromol N x m(-2) x h(-1) in Iroquois River, the latter of which possesses greater streamflow discharge and a more homogeneous streambed and water column. Within the uncertainties of the two techniques, there is good agreement between the MIMS and IRMS results, which indicates that the production of N2 by the coupled process of nitrification/denitrification was relatively unimportant and surface-water NO3- was the dominant source of NO3- for benthic denitrification in these streams. Variation in stream NO3- concentration (from about 20 micromol/L during low discharge to 1000 micromol/L during high discharge) was a significant control of benthic denitrification rates, judging from the more abundant MIMS data. The interpretation that NO3- concentration directly affects denitrification rate was corroborated by increased rates of denitrification in cores amended with NO3-. Denitrification in Sugar Creek removed < or = 11% per day of the instream NO3- in late spring and removed roughly 15-20% in late summer. The fraction of NO3- removed in Iroquois River was less than that of Sugar Creek. Although benthic denitrification rates were relatively high during periods of high stream flow, when NO3 concentrations were also high, the increase in benthic denitrification could not compensate for the much larger increase in stream NO3- fluxes during high flow. Consequently, fractional NO3- losses were relatively low during high flow.     

基于PLS1的哈尔滨市PM2.5与空气污染物相关性分析

以往对PM2.5的研究多集中在气象因子或单一空气污染物对PM2.5质量浓度变化的影响,未考虑多种空气污染物对PM2.5质量浓度的协同作用。通过哈尔滨市环保局发布的2014年1月份（共31 d）市区内主要空气污染物SO2、NO2、PM10、CO、O3、PM2.5的质量浓度数据,运用相关性分析、PLS1和通径分析方法,研究哈尔滨市区内主要空气污染物对PM2.5质量浓度变化的直接影响、通过其他空气污染物的间接影响及污染物之间的协同作用。结果表明,SO2、NO2、PM10、CO 与 PM2.5质量浓度显著性相关,O3与 PM2.5质量浓度相关性不显著,SO2、NO2、PM10、CO 之间存在严重的复相关性。依据相关性分析结果,建立了SO2、NO2、PM10、CO对PM2.5质量浓度的PSL1模型,模型的拟合优度r2为0.852,模型拟合良好。对所建立的模型进行通径分析,结果显示,SO2、NO2、PM10、CO对PM2.5质量浓度变化的直接作用分别为0.005、-0.142、-0.140、1.191,CO对PM2.5质量浓度变化的直接影响作用最大。SO2、NO2、PM10通过CO对PM2.5质量浓度变化的间接作用分别为0.706、1.011、1.118均大于它们对PM2.5质量浓度变化的直接作用。SO2、NO2、PM10、CO对PM2.5质量浓度变化的总决定系数为85.9%。CO是主要空气污染物中影响PM2.5质量浓度变化的主要因素,降低冬季煤炭供暖期CO的排放量,有利于提高空气环境质量,降低对人体的健康危害。     

北京市秋季大气颗粒物的污染特征研究

大气颗粒物是造成城市空气污染的重要原因之一,并已经成为我国北京等大中城市空气污染中的首要污染。为了分析北京市大气细颗粒物的污染水平及其影响因素,以大气中的PM10和PM2.5为研究对象,于2005年秋季在北京市设立了9个采样点进行采样监测,通过对所采集到的PM10和PM2.5质量浓度的对比来分析大气颗粒物的空间分布和时间变化特征,并建立起PM10和PM2.5质量浓度与风力、温度、湿度等气象条件的对应关系来分析各种气象因素对大气细颗粒物污染水平的影响。结果表明:北京市不同区域的PM10和PM2.5的质量浓度差异较大,同时,值得注意的是通过对同一地点同一采样时间大气颗粒物质量浓度的对比发现PM2.5质量浓度的空间分布并不完全同于PM10,这主要是与采样点所处的环境中不同污染源影响的强弱有关;气象条件稳定时,PM10和PM2.5质量浓度的日变化表现出一定的规律性,这种时间变化的特征主要取决于所在环境中排放的污染物变化情况;气象条件是影响PM10和PM2.5污染程度的重要因素,在一定的范围内,颗粒物质量浓度随着温度的上升而下降,随着相对湿度的升高而增大,随着风力的增强而减小。     

Concentration of nitrite in respirable particulate matter of ambient air in Vadodara, Gujarat, India

Water extract of respirable particulate matter (RPM) was analyzed by Ion chromatography technique to investigate the presence of nitrite (NO2) as secondary aerosol in ambient environment. The nitrite particulates undergo photo hydroxyl radical reaction in environment produce nitrous acid, which reacts with metal and absorbs on RPM as water-soluble metal salt. The mean concentration of nitrite was 20.86 microg m(-3) in ambient environment. Regression analysis showed that the relationship for respirable particulate matter and nitrite (RPM-NO2, R2 = 0.742) was positively significant. We are reporting the presence of nitrite as an aerosol in ambient environment.     

Estimating the removal of atmospheric particulate pollution by the urban tree canopy in Beijing北大核心CSCD

Urban green space, particularly the tree canopy, plays an important role in potential mitigation against atmospheric particulate pollution and protecting human health. In this study, current and future air particulate matter [including total suspended particulate (TSP), particulate matter 10 (PM10), and particulate matter 2.5 (PM2.5)] removal by the urban tree canopy of Beijing was estimated. A modeling approach was used based on the distributed measurement evaluation and a modified version. The urban tree canopy of Beijing, including mostly Platycladus sp., Pinus sp., Quercus sp., Robinia pseudoacacia, and economic forests, currently removes about 8.33 million kg/a air particulates, in which TSP accounted for 4.51 million kg/a, PM10 accounted for 2.74 million kg/a, and PM2.5 accounted for 1.08 million kg/a. The study on the removal of air particulates by different aged tree canopies showed that in coniferous trees, the ability to capture air particulates changed in the order of mature and over-mature > near-mature forest > young forest; in broadleaf forest, the ability changed in the order of near-mature forest > mature and over-mature > young forest. For total particulate matter, the biggest contribution was coarse particulates (60.74%); the contribution rate of fine particulates was different owing to different tree species groups. The results suggested that the ability of different trees to capture particles and age of forests varied widely and that suitable trees should be chosen to enhance pollution mitigation for city greening. © 2018 Science Press. All rights reserved.     

颗粒物目标容量总量控制技术方法

在颗粒物源解析的基础上，把环境空气中颗粒物的源类分为有组织排放源、二次粒子、开放源及其它，提出了全面的颗粒物目标容量总量控制方法。该方法依据各颗粒物源类的现状贡献值及目标年的允许贡献值制定颗粒物目标容量总量控制方案，实现通过目标容量总量控制使环境空气质量达标的目的。     

远距离输送作用对南京大气污染的影响

为了研究近地层大气污染物远程输送对于南京地区的影响,结合南京北郊观测点的观测资料,对2008—2009年南京地区气团的后向轨迹进行了聚类分析,结果表明：O3质量浓度分布呈双峰型,分别于5—6月和8—10月达到了高峰,两年共计有36 d质量浓度超过了国家环境空气质量标准二级标准,其中两次峰值期间占81%和83%。NO2和SO2在冬季较其他季节质量浓度高。到达南京气流轨迹以东部气团（占总数37%）为主。在东部气团影响下,南京周边地区近地层O3、NO2和SO2质量浓度分别为99.5、54.0和76.6μg.m-3,大气污染物质量浓度均较高。从后向轨迹分析认为,与气团途经并携带了重污染的长三角地区近地层排放的气体污染物有关。相对于其他来向的气团,东部气团对于南京地区近地层的影响更重要。     

Ambient air particulates and particulate-bound mercury Hg(p) concentrations: dry deposition study over a Traffic,Airport, Park (T.A.P.) areas during years of 2011–2012

The main purpose of this study was to monitor ambient air particles and particulate-bound mercury Hg(p) in total suspended particulate (TSP) concentrations and dry deposition at the Hung Kuang (Traffic), Taichung airport and Westing Park sampling sites during the daytime and nighttime, from 2011 to 2012. In addition, the calculated/measured dry deposition flux ratios of ambient air particles and particulate-bound mercury Hg(p) were also studied with Baklanov & Sorensen and the Williams models. For a particle size of 10 μm, the Baklanov & Sorensen model yielded better predictions of dry deposition of ambient air particulates and particulate-bound mercury Hg(p) at the Hung Kuang (Traffic), Taichung airport and Westing Park sampling site during the daytime and nighttime sampling periods. However, for particulates with sizes 20–23 μm, the results obtained in the study reveal that the Williams model provided better prediction results for ambient air particulates and particulate-bound mercury Hg(p) at all sampling sites in this study.