银叶真藓(Bryum argenteum)监测黔滇高速公路重金属污染的研究

通过采集G60高速公路贵阳—昆明段自然分布的银叶真藓(Bryum argenteum),监测其中Zn、Cd、Cu、Cr和Pb的含量,并采用污染因子和主成分分析方法研究重金属污染程度及来源。结果表明:研究路段银叶真藓中的重金属含量由高到低依次为Zn Cu Cr Pb Cd,Zn和Cu质量比平均值分别为1 060 mg/kg和102 mg/kg,明显高于对照点。主成分分析表明,重金属Zn、Cu、Pb和Cd可能来源于交通污染,而Cr来源于其他污染源。污染因子分析表明,重金属Zn污染最严重,Cu总体属于重度污染,Cr和Cd属于中度污染,Pb总体污染较低。     

苔藓植物大灰藓对大气中重金属元素的生态监测

采用苔藓植物大灰藓作为监测物种,考察Pb、Zn、Cu、Cd、Cr、Hg等6种重金属元素在大气中的分布情况,分析研究区域内各样点大灰藓和土壤中的6种重金属含量。结果表明,大灰藓中重金属含量依次为ZnPbCrCuCdHg,土壤中重金属含量依次为ZnPbCrCuHgCd。通过Kriging插值运算,得到6种重金属元素含量等值分布图,直观地体现了6种重金属元素的空间分布,说明大气重金属空间分布与区域产业类型及发展状况紧密相关。     

火焰原子吸收光谱法测定锰矿恢复区植物中重金属

采用硝酸-高氯酸消解体系、火焰原子吸收光谱法测定锰矿恢复区植物中重金属元素。方法线性良好,锰、铅、铜、铬、镉的检出限分别为0．026mg／L、0．011mg／L、0．004mg,／L、0．025mg／L、0．001mg／L,标准样品的测定结果符合要求,植物样品平行测定的RSD≤1．6％,加标回收率为83．4％-97．6％。     

铅锌矿区耕地重金属污染土壤环境磁学监测方法研究

用环境磁学方法对甘肃徽县铅锌矿区典型耕地污染土壤、自然土壤和修复土壤进行监测研究,结果表明：污染土壤的磁化率（χlf）与频率磁化率（χfd）呈显著的负相关,表明污染土壤磁性增强主要由铅锌矿厂在选矿冶炼过程中释放的含铁矿物所致;污染土壤χlf值在0 cm～30 cm深度范围内最高,污染严重;χlf值在30 cm～60 cm深度范围内明显降低,污染程度减弱;在60 cm～70 cm深度范围内与自然土壤的χlf值接近,污染基本消失。土壤污染程度随深度增加而降低,污染深度范围为0 cm～60 cm;从污染土壤、修复土壤到自然土壤χlf值依次降低,且污染土壤χlf值与重金属元素Pb、Zn等的变化趋势一致。     

水体重金属污染生物监测的研究进展

综述了重金属的毒性效应和水体重金属污染的现状,介绍了利用水生藻类、浮游动物群落和底栖动物监测水体重金属污染的研究进展及发展趋势。     

葫芦岛市近岸海域水生动物重金属污染状况的监测

参考国内外有关生物残毒研究理论 ,对葫芦岛市沿岸海区 ,包括东起笊笠码头 ,西至绥中芷锚湾海滨海水中现存动物体重金属污染状况进行监测和评价。     

杨家幛子钼矿区土壤中重金属污染状况的评价

对杨家幛子钼矿区土壤重金属污染的情况进行了详细研究。选择土壤样本80个,采用HNO3-HF-HClO4混酸对土壤样品进行处理,运用等离子体发射光谱仪(ICP-AES)测定土壤样品中Pb、As、Hg、Cr、Cd、Zn、Cu、Ni、Mo的含量,全面系统地评价土壤重金属污染现状。结果表明,该矿区土壤重金属As、Cd和Hg污染较为严重,平均含量分别达154.13、74.92和3.06mg/kg。不同片区间存在明显差异,污染强度以矿山山沿污染最高,其次是运输区、选矿厂及矿区附近山地,内梅罗综合指数分别为59.98、59.33、52.14、42.44。     

大宝山采矿活动对环境的重金属污染调查

调查了大宝山铁铜多金属矿床固体废弃物-水相互作用对环境的重金属污染,结果表明,矿床固体废弃物导致了水、土壤的重金属污染,污染元素主要有Cd、Cu、Pb、Zn等;重金属元素的水迁移强度由大至小顺序为Cr、Cu、Zn、Ni、Cd、As、Pb、Hg;元素的生物吸收系数由大至小顺序为Cd、Zn、Hg、Ni、Cu、Cr、As、Pb,虽然水稻糙米中的重金属含量未超过国家标准,但Cd、Cr两种元素含量已远远超出了植物中毒量的下限值.     

高光谱遥感在土壤重金属污染监测中的应用

综述了高光谱遥感直接监测土壤重金属污染及利用植被重金属胁迫光谱数据间接监测重金属污染区域的各种方法,分析了反演模型存在的问题,提出了引入人工智能技术、高维矩阵和数据挖掘算法,以及寻求更好的数据同化模型等提高反演精度的后续研究方向。     

基于重金属有效态的农田土壤重金属污染评价研究

目前农田土壤重金属污染评价以重金属全量为依据,而评价农田土壤重金属污染影响时主要考虑农产品安全从而保障人体健康,农作物对重金属的吸收积累量则取决于土壤中有效态重金属含量。在阐述土壤重金属有效态定义的基础上,综合分析了土壤重金属有效态的影响因素及其与土壤中重金属全量和农作物中重金属含量的相关性,概括了土壤重金属有效态在土壤重金属污染评价中的应用,以期提出建立以土壤重金属有效态含量为基础、结合土壤重金属全量及作物中吸收的重金属含量的土壤重金属污染评价体系。     

2013—2019年京津冀及周边地区PM2.5重污染特征

为探讨2013—2019年京津冀及周边地区"2+26"城市PM_(2.5)重污染时空演变特征,对"2+26"城市7年间的大气环境监测网数据进行了统计分析。在年际变化上,重污染过程次数逐年下降,发生时长和强度分3个阶段大幅降低。相比2013年,2014—2016年重污染小时数、天数和峰值浓度均降低了一半左右,2017—2019年则下降了约80%。目前,区域重污染过程以持续1～2 d的较短过程为主。在季节分布上,全年重污染集中于秋冬季,其中冬季占比从60%升至80%,尤其是1月的重污染占比最高且有逐年增加趋势。在空间分布上,区域差异明显缩小,呈相对均匀化趋势,区域污染中心有所南移,南部的冀南豫北区域在区域重污染中的占比呈上升趋势。在污染成因基本类型上,污染排放导致的积累型为主要类型,占比约90%;沙尘型及烟花爆竹燃放型的总占比约为10%,虽然其占比较低,但近年的比重较稳定,未有明显下降趋势。     

环境磁学在重金属污染研究中的应用

20世纪60年代以来,环境磁学以快速、灵敏、经济、无破坏性和信息量大等特点被广泛应用到环境污染研究中。笔者介绍了环境磁学应用于重金属污染监测的基本原理和优势,系统综述了其在大气,水体(湖泊、河流和海岸等)和土壤等环境重金属污染监测中的主要成果和最新进展,包括磁学参数可作为重金属污染物质代用指标,以及环境磁学在重金属污染分布特点和污染程度鉴定、重金属污染历史重建、重金属污染物运移追踪等方面的应用。提出了重金属污染磁性诊断研究还需要解决的问题,包括磁学参数多解性,其他环境过程(动力分选、吸附解吸和早期成岩等)的干扰和影响,磁性矿物与重金属物质赋存关系及多学科交叉研究等。     

云南个旧土壤农作物重金属污染特征及潜在风险

在实地调查和实验室分析的基础上,对云南省个旧市大屯镇土壤农作物重金属污染状况进行了评价。结果显示:个旧市大屯镇调查区域土壤中Pb、Zn、Cd、As平均质量分数分别为943. 5、454. 8、3. 4、302. 1 mg/kg,分别为国家农用地土壤污染风险管控标准筛选值的7. 8、1. 8、11. 2、10. 1倍,土壤污染严重。土壤Cd的生态危害最强,As、Pb的生态危害次之,Zn表现为轻微的生态危害。从潜在生态危险指数来看,所采集的土壤样品皆表现为极强的生态危害。所采集农作物与食品安全国家标准对比,结果显示,大米中Pb、Cd和As的超标率分别为35%、55%和100%;玉米中Pb、Cd和As的超标率分别为13%、0%和0%;小苦菜Pb、Cd和As的超标率分别为100%、60%、100%;小米菜中Pb、Cd和As的超标率均为100%,蔬菜类的重金属超标情况相对于谷物类较为严重。研究区域土壤样品总量Pb、Zn与有效态皆呈极显著正相关关系,总量Cd与有效态呈弱正相关关系,总量As与有效态表现为相关性不显著。     

沈阳市冬季重污染过程PM2.5浓度变化及成因分析

利用多种污染物浓度数据、气象观测数据,结合HYSPLIT后向轨迹模式,对2015年11月6—10日发生在沈阳的一次较长时间重污染天气过程,从大气浓度变化、天气形势特征及成因机制等方面进行综合分析。结果表明,重污染期间日空气质量指数均超过重度污染限值200,首要污染物PM_(2.5)最高小时质量浓度达到1 326μg/m3,为沈阳市监测PM_(2.5)以来的历史峰值。此次空气污染是气象及人为因素共同作用的结果,重污染过程时段内高空场不利于气流上升运动的发展,地面倒槽、稳定的大气层结不利于污染物的扩散。此次重污染过程与大范围秸秆集中燃烧、大量污染物排放有一定关系。通过后向轨迹计算分析,发现颗粒物长距离输送对区域污染产生一定影响。     

浅谈地表水重金属污染监测现状及对策

介绍了重金属污染的现状及危害,并分析了国内外重金属监测现状.阐述当前地表水重金属监测的主要方法和原理,指出地表水重金属监测工作存在的主要问题,并对重金属监测工作提出了对策和建议.     

应用地积累指数法评价南通市内河沉积物中重金属污染

对南通市51个沉积物样品中重金属Cu、Pb、Cr、Hg、As、Cd的质量浓度进行了测试,并用地积累指数法评价了河流沉积物的重金属污染。结果表明:南通市沉积物重金属基本上未受污染,只有元素As受到轻度污染。     

Animal Hair as Biological Indicator for Heavy Metal Pollution in Urban and Rural Areas

Animal hair is a good biomonitoring tool for heavy metals assessment and reflects the content of heavy metals in the forage and soil. Heavy metals Fe, Mn, Co and Ni as well as toxic metals Cd and Pb were determined in goat, sheep and camel hair, forage and soil collected from four different environmental urban and rural regions. These regions are Aswan city farms, Allaqi desert pasture, Kalabsha farms and Halaiub desert pasture at far south of Egypt. The results reveal that sheep hair contains the highest levels of Fe and Mn (879 and 55 μg/g, respectively), camel hair contains the highest Pb, whereas for goat Cd and Ni were the highest. Heavy metal concentrations in the studied hair reflect the presence of these metals in the surrounding forage and soil and vary from one area to another, and give knowledge of pollution in the area. Correlation statistics analysis and cluster analysis show a good and significant value between metals in hair and plants.     

北京地区冬季典型PM2.5重污染案例分析

对2013年1月10—14日发生的持续性PM2.5重污染过程从污染过程演变、气象条件影响、与气态污染物关系、区域污染背景、PM2.5浓度空间分布演变及其与地面风场的关系、PM2.5组分特征等多个方面进行全面的分析,较为完整地还原了该次重污染案例的形成原因以及主要影响因素。主要结论包括:该次重污染过程是稳定气象条件下导致的局地污染物积累,再叠加华北区域性污染的影响共同造成,其中10、12日北京地区PM2.5浓度的快速增长反映了周边污染传输的显著影响;逆温不但造成污染物难以扩散,且不同的逆温类型对PM2.5浓度水平有显著影响,同时还发现逆温的破坏导致近地面高浓度污染物向上扩散,造成百花山出现峰值高污染浓度现象;NO2与PM2.5浓度水平的高相关性反映交通污染二次转化对PM2.5浓度水平的影响,在较高湿度条件下,SO2浓度水平对湿度敏感且表现为负相关性;该次污染过程中OM、SO2-4、NO-3、NH+4等组分在PM2.5质量浓度中的占比超过70%,说明燃煤、机动车等仍是北京地区最主要的污染来源,同时SO2-4占比最高也说明区域污染传输对该次重污染的显著贡献。     

物元分析法在土壤重金属污染评价中的应用

针对实际中的土壤重金属污染状况是渐变的、模糊的,采用物元分析模型法通过建立物元矩阵,引用毒性响应系数对模型中权重的计算方法进行改进,并将改进的物元分析模型对广西环江某受铅锌矿影响的土壤重金属污染状况进行评价分析。结果表明,该区域土壤受重金属污染严重,尤其受Pb、Cd的影响更为严重,此评价结果符合当地的实际情况,同时与潜在生态危害指数评价结果一致,说明物元分析法在土壤重金属污染评价中的应用是合理的,其评价结果具有可靠性。     

图们市区大气PM10中7种重金属的监测与分析

2007年6月至2008年3月分4个季节在图们市区利用大气综合采样器采集4个监测点位的大气PM₁₀样品,用硝酸-双氧水湿法消解,火焰原子吸收分光光度法检测样品中铬、锰、铁、铜、锌、镉、铅7种重金属含量,并对7种重金属元素的时空变化规律进行研究。结果表明:图们市大气PM₁₀中重金属含量由高到低的顺序是铁>锌>锰>铅>铬>铜>镉,铁的含量明显高于其他重金属含量。铅的年平均值为1.436 μg/m³,超出现行《环境空气质量标准》(GB 3095—1996)规定的浓度限值。重金属的季节性变化规律比较明显,冬季Cr、Cu、Zn、Pb的含量明显高于其他3个季节。区域性功能则不明显,在4个监测点位中7种重金属含量的变化不是很大。7种重金属含量年平均值的日变化规律也不是很明显,说明重金属来源除了天然源外,主要来自于煤和汽油燃烧过程中排放的飘尘。