汽车内空气甲醛污染状况及其影响因素分析

为了解车内空气甲醛污染状况及其影响因素,随机测定200辆私家轿车车内空气甲醛浓度、温度和湿度,同时通过问卷调查获得车型、车龄、车内装饰物和关窗时间等基本情况.检测可知,车内空气甲醛几何均数为0.030 mg/m 3 ,95%可信区间为0.027～0.033 mg/m 3 .参照《室内空气质量标准》(GB/T 18883-2002)规定为0.100 mg/m 3 ,超标率为1.5%.车内空气甲醛对数质量浓度(y)与车龄(X 1 )、车内温度(X 2 )、汽车档次(X 3 )、车内温度×关窗时间(X 4 )有关,回归方程为y=-2.088 5-0.096 6X 1 0.019 9X2 0.049 5X 3 0.002 2X 4 .表明车内甲醛污染主要存在于车龄不足半年、关窗时间超过3 h以上的车辆,降低车内温度可有效控制车内甲醛污染.     

汽车排气净化催化剂的研究

研究了ＣｕＯ／ｒ－Ａｌ２Ｏ３催化剂对正已烷的氧化活性及ＣｕＯ负载量对活性的影响；通过ＣＯ－流动法技术考察了在ＣｕＯ／ｒ－Ａｌ２Ｏ３上添加稀土ＣｅＯ２在贫氧和富氧条件下对ＣＯ的氧化活性。结果表明稀土ＣｅＯ２的添加提高了催化剂在贫氧条件下的氧化活性；该催化剂台架试验结果亦表明，催化剂具有较好的一氧化碳（ＣＯ）和烃类（ＨＣ）的氧化能力。     

城市公交流动微环境中苯系物污染现状及致癌风险评价

通过监测杭州市公交中不同类型公交车、出租车流动微环境内的苯系物(BTEX)浓度,对杭州市公共交通流动微环境中的BTEX的致癌风险进行了评估.结果表明,杭州市公交流动微环境中的BTEX均值为72.36 μg/m3,其中苯、甲苯、乙苯、二甲苯均值分别为15.47、23.52、6.11、17.78 μg/m3.公交车流动微环境中的苯浓度低于出租车流动微环境中的.杭州市公交流动微环境中BTEX中的苯、甲苯、乙苯、二甲苯体积比约为3:4:1:3,接近汽车尾气中这4者的相应比,交通工具类型、所用的动力、通风状况等对公交流动微环境中的BTEX浓度均有不同程度的影响.杭州市公交流动微环境中BTEX对不同人群的致癌风险为1.26×10-6～5.92×10-6,超过了美国环境保护署(EPA)制定的致癌风险限值.相对来说,乘坐出租车的致癌风险是乘坐公交车的1.35倍.     

公路隧道空气污染治理的研究进展

本文介绍了公路长隧道空气污染状况、治理现状及其研究进展,文中指出脉冲电晕放电法治理隧道空气污染是有效的和可行的。     

辽宁省区域性空气污染的天气分型

应用2003-2004年主要污染物浓度和气象资料,对辽宁省全年的PM10产生的区域性3级空气污染进行环流分型,按污染源划分为冬季煤烟型、春季沙尘型和夏秋大雾型.其中冬季煤烟型又分为长白山高压地形槽型、高压内部均压场型、东北高压脊,西部倒槽型、蒙古高压前均压场、蒙古低压前均压场、高压内部小范围均压场型6个型;春季沙尘型分为东北低压型、南大风型和干冷锋北大风型;夏秋大雾型分为低压槽型和低压前均压场.上述类型几乎概括了近两年PM10 3级污染的所有个例,为大气环境质量预报、总量控制等提供依据.     

堆肥生物过滤器净化苯、甲苯混合废气的实验研究

选取木块和多孔塑料为填料,选择苯为VOCs代表,研究堆肥生物过滤器对高低浓度的苯生物降解性能。实验结果表明,（1) 以木块和多孔塑料为填料的堆肥生物过滤器对高、低浓度苯净化效率呈现降低后升高,最后再降低的过程,对高低浓度甲苯均呈现缓慢升高后降低的过程,高浓度苯的最大净化效率为90.5%和97.7%,甲苯的最大净化效率为71.34%和66.45%;（2) 以多孔塑料为填料的堆肥生物过滤器对高浓度苯具有较好的抗冲击性和抗负荷性,以木块为填料的堆肥生物过滤器对高浓度甲苯有更好的净化效果;（3) 堆肥生物过滤器对高低浓度苯、甲苯的平均净化率为68%和56%以上,低浓度苯和甲苯的平均去除能力分别为0.122和0.012 g/（m³·h）,最大去除能力为0.148和0.015 g/（m³·h）,而高浓度苯和甲苯的平均去除能力为0.94和0.11 g/（m³·h）,最大去除能力为1.32和0.135 g/（m³·h）。     

噪声、空气污染、传染病、缺氧等的健康损害防治对策

根据室外噪声污染和空气污染状况及危害,以新理念创新了空气净化杀菌与隔音降噪交融技术——人体舒适空间。它由卧室、办公室等通过一些隔音吸音材料及配套设施改造而成,通过多重隔音构建宁静空间,应用双向层叠全方位空气净化与高效消声一体化系统及智能换气、主动杀菌等措施,能同时降低噪声、空气污染、传染病、缺氧等对健康的损害,还能带来环保、经济和社会效益。     

顶空气相色谱测试水中苯系混合物在不同材料上的吸附行为

设计了正交实验对5种材料吸附模拟废水中苯系混合物(苯、甲苯、二甲苯)的条件进行优化,CD02硅藻土与X型纳米分子筛以2∶1(质量比)进行复合后,对苯系混合物去除效果最好.采用顶空气相色谱法测定8种不同材料对水中苯系混合物的去除情况,结果表明复合材料对苯系混合物具有良好的去除效果,仅次于活性炭.复合材料在pH为7、搅拌时间为25 min、用量为1.8g/L时,对苯系混合物质量浓度为4.0 mg/L模拟废水的平均去除率为87.56％.经过4次再生后,复合材料的再生率仍高达84.90％,对苯系混合物的平均去除率为91.49％.     

万州城区空气污染过程中含碳气溶胶的变化特征

于2016年9月28日至10月15日在万州城区对气态污染物、颗粒物及其含碳气溶胶进行了在线连续观测,结合气象参数,分析了含碳气溶胶的污染特征。结果表明,此次持续污染过程主要由颗粒物污染造成,污染天PM_(10)和PM_(2.5)平均质量浓度分别为170.8、123.7μg/m~3,显著高于非污染天。污染天和非污染天PM_(2.5)、NO_x、有机碳(OC)及元素碳(EC)浓度的日变化都呈双峰,但污染天PM_(2.5)、NO_x和OC出现早峰值时间比非污染天推迟1～3h。污染天OC、EC的平均质量浓度分别为28.0、5.4μg/m~3,分别为非污染天的2.2、1.6倍。以非污染天的起始点作为参照点,得到污染天OC、EC的平均增长率分别为159.3%和73.0%,OC污染累积和二次转化贡献率分别为45.8%和54.2%,说明污染过程OC以二次转化为主。并用最小比值法估算了二次有机碳(SOC)含量,得到污染天和非污染天PM_(2.5)中SOC平均质量浓度分别为16.3、5.3μg/m~3,SOC在OC中的占比(以质量分数计)分别为56.1%和39.9%,污染天SOC占比增加,也证明污染过程OC以二次转化为主。污染天静风出现频率比非污染天高,在东南风的影响下,OC、EC易出现高浓度。     

厦门市空气污染的空间分布及其与影响因素空间相关性分析

基于空间信息技术、克里格插值与空间相关矩阵,研究厦门市SO2、NO2、PM10和PM2.5污染浓度空间分布特征。通过提取人口密度、道路面积比重、建设用地比重、地表温度及植被指数等空气污染影响因素的空间分布数据,划分研究区为生态区、居住区与工业区,定量评价了污染物浓度与影响因素的空间相关性,并识别出各污染物的主要影响因素。结果表明:污染浓度分布总体上呈现出工业区-居住区-生态区递减的空间特征,其主要受工业排放和机动车排放的影响;SO2与除地表温度外的其他影响因数均有较强空间相关性,PM10和PM2.主要与道路面积比重、建设用地比重具有较强相关性,NO2则与道路面积比重的相关性最强,污染浓度与影响因数空间相关性呈现出工业区-居住区-生态区递增趋势;与按照行政区的划分相比,工业区、居住区、生态区的划分显得更为合理。     

连云港市大气污染物时间序列的长程相关性分析

运用R/S分析(Rescaled Range Analysis)方法对连云港市3个大气环境定位监测点近10年来的SO2、NOx和TSP序列数据进行了时间序列的长程相关性分析.结果表明,连云港市SO2、NOx和TSP月均值序列的Hurst指数在0.500～1.000,表现出明显的长程相关性,并且这种相关性程度的强弱随着城市功能区的不同而表现出一定的差异.研究结果对于认识连云港市城市大气环境质量变化过程和科学制定环保决策具有重要意义.     

The relationships between air pollutants, meteorological parameters and concentration of airborne fungal spores

Fungal spores are an important component of bioaerosol and also considered to act as indicator of the level of atmospheric bio-pollution. Therefore, better understanding of these phenomena demands a detailed survey of airborne particles.The objective of this study was to examine the dependence of two the most important allergenic taxa of airborne fungi - Alternaria and Cladosporium - on meteorological parameters and air pollutant concentrations during three consecutive years (2006-2008). This study is also an attempt to create artificial neural network (ANN) forecasting models useful in the prediction of aeroallergen abundance.There were statistically significant relationships between spore concentration and environmental parameters as well as pollutants, confirmed by the Spearman’s correlation rank analysis and high performance of the ANN models obtained. The concentrations of Cladosporium and Alternaria spores can be predicted with quite good accuracy from meteorological conditions and air pollution recorded three days earlier.     

Solubility of toluene, benzene and TCE in high-microbial concentration systems

We report measurements of solubility limits for benzene, toluene, and TCE in systems that contain varying levels of biomass up to 0.13 g mL⁻¹ for TCE and 0.25 g mL⁻¹ for benzene and toluene. The solubility limit increased from 21 to 48 mM when biomass (in the form of yeast) was added to aqueous batch systems containing benzene. The toluene solubility limit increased from 4.9 to greater than 20 mM. For TCE, the solubility increased from 8 mM to more than 1000 mM. Solubility for TCE (trichloroethylene) was most heavily impacted by biomass levels, changing by two orders of magnitude as the microbial concentrations approach those in biofilms.     

城市河流与湖库中痕量有机污染物的研究

通过采用ＧＤＸ－５０２富集,ＧＣ－ＭＳ分析,对城市河流、湖库中的痕量有机污染物进行分析,共检出５８种有机污染物,其中含有多种美国ＥＰＡ公布的重点污染物,从而为痕量有机污染物的研究建立了灵敏度高,分辨率好的测试方法。     

水中有机污染物电化学清除的研究进展

介绍利用直接电解发、间接电解和电化学吸附等方法去除水中有机污染物的研究现状,并指出今后的工作方面。     

不同类型机动车尾气中芳香烃化合物含量分析

首次对北京市9种车辆、5种燃料在不同工况下排放芳香烃化合物的特征．进行了定量研究。结果表明,车型、燃料、净化器及工况等因素对排放量产生影响,电喷车比化油器车芳香烃化合物排放量低;汽油车排放量最高,柴油车其次,LPG及CNG车排放量最低;使用净化器可以降低芳香烃排放量;不同工况对排放量的影响随车型,燃料类型的不同而不同。     

Occurrence and biomagnification of organohalogen pollutants in two terrestrial predatory food chains

Organohalogen pollutants (OHPs), including dichlorodiphenyl trichloroethane and its metabolites (DDTs), polychlorinated biphenyls (PCBs), polybrominated diphenyl ethers (PBDEs), hexabromocyclododecanes (HBCDs), and dechlorane plus (DP), were determined in three raptor species, namely, the common kestrel (Falco tinnunculus), eagle owl (Bubo bubo), and little owl (Athene noctua), as well as in their primary prey items: Eurasian tree sparrow (Passer montanus) and brown rat (Rattus norvegicus). DDTs were the predominant pollutants in avian species followed by PBDEs and PCBs, then minimally contribution of HBCDs and DP. Inter-species differences in the PBDE congener profiles were observed between the owls and the common kestrels, with relatively high contributions of lower brominated congeners in the owls but highly brominated congeners in the kestrels. This result may partly be attributed to a possible greater in vivo biotransformation of highly brominated BDE congeners in owls than in kestrels. α-HBCD was the predominant diastereoisomer with a preferential enrichment of (−)-enantiomer in all the samples. No stereoselective bioaccumulation was found for DP isomers in the investigated species. Biomagnification factor (BMF) values were generally higher in the rat−owl food chain than in the sparrow−kestrel food chain. Despite this food chain-specific biomagnification, the relationships between the log BMF and log K_OW of PCBs and PBDEs followed a similar function in the two food chains, except for BDE-47, -99, and -100 in the sparrow−kestrel feeding relationship.     

地下停车库空气污染物排放实测研究

通过对上海市某商业地下停车库库内及排风管道的连续监测,获得了CO、NO、非甲烷总烃(NMHC)、PM10等空气污染物浓度数据。结果表明:(1)地下停车库的休息日车流量明显大于工作日,且工作日小时车流与车位比为20%~50%、休息日小时车流与车位比为20%~80%。(2)总体上,地下停车库内CO、NO、NMHC浓度呈明显变化规律,营业时间现峰值,非营业时间现谷值;地下停车库内CO、NO、NMHC变化规律和车库排风中具有较好的一致性。(3)车库排风中污染物浓度水平均低于地下停车库内。(4)营业时间的CO、NO、NMHC小时浓度平均值明显增大,约为非营业时间的2.42~3.67倍。(5)单车次CO、NOX、NMHC排放量最大值分别为0.855、0.070、0.214g/(辆·次)。(6)营业时间,除地下停车库内CO外,NO、PM10的8h时间加权平均值符合《工作场所有害因素职业接触限值化学有害因素》(GBZ 2.1—2007,其中未规定NMHC)中时间加权平均容许浓度(PC-TWA);地下停车库内CO出现33.3%的超标频率,最大占标率104%。     

有机污染物在包气带中迁移转化试验研究

采集一定浓度的有机物废水 ,在试验室内进行了静态吸附、静态降解和动态土柱试验 ,对COD在包气带中迁移转化规律进行研究 ,提出了描述COD在包气带中迁移转化规律的数学模型。结果表明 :包气带对COD的吸附过程是线性的 ,可用亨利吸附模式s =Kdc +s0 表示 ,吸附系数Kd=0 .0 6 93;包气带对COD的降解曲线基本符合一级动力学方程c =c0 e-k1 t,降解系数k1=0 .0 4 99d-1;弥散试验测得弥散系数D =0 .0 0 2 4 2m2 /d。COD在包气带中的迁移转化过程是弥散、吸附、降解等多种作用共同作用的结果。