城市垃圾污染及街尘清洁研究

随着城市化的加速,城市垃圾污染受到了人们的关注,城市垃圾的污染来源、组成、收集、运输和处理备受瞩目。本文以城市垃圾处理运行模式为研究对象,从分类、组分、收集和再利用等方面对论文进行了阐述,并分析了城市街尘的特性和清洁措施,为城市垃圾处理提供一定的参考依据。     

基于地理探测器的土壤重金属空间分异及其影响因素分析研究进展

地理探测器是探测空间分异性,以及揭示其背后驱动因子的一种新的统计学方法,由于其既能揭示单一因素对因变量的影响,也能评价双因素相互作用的影响,且不需要考虑线性,还能避免多变量共线性的影响,没有较强的模型假设,解决了传统方法在分析类别变量时的局限性,在土壤重金属空间分异领域研究的应用越来越广泛.通过收集40篇关于地理探测器在土壤重金属空间分异领域的研究报道,梳理了采用的自变量离散化方法、研究尺度、因变量和自变量类型、因子探测、交换探测、风险探测和生态探测等内容,并提出下一步的应用研究急需明确的问题,为地理探测器在土壤重金属空间分异领域深层次应用提供支撑.     

城市道路下垫面粗糙度对街尘累积分布与污染特征的影响

道路下垫面是街尘累积-冲刷这一城市地表径流发生核心过程的重要场所,研究道路下垫面粗糙度对街尘及其负载污染物的持留分布与污染特征将对估算地表径流负荷及控制策略提供重要科学依据.本文以典型沥青和混凝土路面的街尘为研究对象,采样配对法试验设计并结合分形理论,对比分析粗糙度对街尘单位面积含量、颗粒物粒径组成、负载的氮磷及重金属污染的影响.结果表明,相比沥青路面,粗糙度较小的水泥路面所持留的颗粒物单位面积含量较少,颗粒物粒径较细,分选性较好.氮、磷含量与2种下垫面的粗糙度并无显著的相关关系,主要受环境因素影响较大,各粒径的氮、磷含量负荷比与其质量比一致,细粒径颗粒物对氮、磷的吸附作用并不明显.而重金属污染则受2种下垫面的粗糙度影响较大,水泥路面重金属含量高于沥青路面,且细粒径颗粒物的重金属污染负荷比较大,高于其质量比2.4%~24.1%.不同下垫面街尘样品各粒径段颗粒物微观形态相似.破损路面对街尘累积过程的单位面积含量及粒径组成有着较大的影响,可能对街尘累积冲刷过程及污染物富集存在不同程度的影响.     

基于核密度估计的城市基础要素与街尘营养元素含量特征关联

了解城市基础要素与街尘污染物在空间上的关联特征有利于城市非点源污染源区的定量解释及精准控制.为探究城市基础要素与街尘营养元素含量空间分布之间的联系,以武汉市汉阳区为案例研究区,选取总氮(TN)、总磷(TP)、交换态磷(Ex-P)、铝结合态磷(Al-P)、铁结合态磷(Fe-P)、闭蓄态磷(Oc-P)、钙结合态磷(Ca-P...     

基于地理探测器的流域土壤磷流失影响因素分析

基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE)和地理探测器,定量分析了甘肃白龙江流域土壤磷流失的空间分异及其影响因素.结果表明:①2014年流域平均土壤磷流失量为0.214 t·km~(-2)·a~(-1),流失总量为3945.38 t·a~(-1);②磷流失空间分布较为破碎,热点区集中于迭部北部和舟曲东北部等高山区及舟曲、文县和武都三区县交界的低山河谷区,冷点区集聚于宕昌北部耕作区和文县南部森林保护区;③流域磷流失的空间分异主要受土地利用和地形的影响,农牧业生产也发挥了一定作用,磷流失整体表现为随海拔和坡度的抬升而增加,草地林地耕地;④流域及其内部冷热区影响因素差异较大,这是由各区地理环境协同差异所致,最大交互因子分别为土壤类型∩景观破碎度、土壤类型∩植被覆盖度、降水∩第一产业从业人口比重.在流域磷流失治理中,应合理安排农牧业生产,在提高植被覆盖度的同时降低景观破碎度.     

煤炭资源型城市街尘重金属污染特征及其生态风险——以宿州市为例

为了解煤炭资源型城市宿州市街尘重金属污染特征和生态风险,对23个采样点进行了12个月的连续采样。利用X射线荧光光谱分析仪对采集到的276个街尘样品进行了Cr、Cu、Mn、Pb、V和Zn等重金属含量检测。结果表明:Cr、Cu、Mn、Pb、V和Zn均值含量分别为112.9、27.5、410.3、45.2、75.6和225.3 mg/kg,除Mn和V外,其他四种重金属均超过土壤背景值。地累积指数评价结果表明,Cu、Mn和V无污染,而Cr和Pb为无污染至中度污染,Zn为中度污染。6种重金属各月份的污染负荷指数介于1~2之间,污染等级为无污染至中度污染。尽管单个重金属及6种重金属联合所致的潜在生态风险均为轻微生态风险等级,但空间分析结果表明,潜在生态风险指数的高值区一般多分布在人为活动较频繁的地段,说明重金属含量及其生态风险明显受人为活动影响。同时,风向风速对街尘重金属含量和时空变化也有重要影响。     

基于地理探测器的镇域尺度土壤重金属含量空间分异及其影响因素分析

为揭示镇域尺度规模土壤重金属含量的空间分异及其影响因素,以成都平原腹心地带某镇为研究区域,采集788份表层土壤样品,利用地累积指数法对土壤Cd、Hg、As、Cu、Pb、Cr、Zn和Ni的污染进行评价,基于地理探测器,以土壤性质、地形和距离等15种因子为自变量,各重金属含量为因变量,探析土壤重金属含量的空间分异及其影响因素.结果表明,研究区土壤Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn含量平均值是成都市土壤背景值的1.06~1.93倍,Cd含量低于背景值;除Hg呈现轻度污染外,其余7种重金属处于清洁状态.8种重金属空间分布存在显著差异,且各重金属间存在显著相关性,并与土壤性质存在显著相关性.因子探测发现,总磷（TP）、总钾（TK）、pH、总有机碳（TOC）、高程和距铁路距离对8种重金属含量的解释力最显著.交互作用探测发现,土壤性质与其他因子交互作用是重金属空间分异的最主要影响因素,高程、距住宅区距离、距铁路距离和距工业用地距离也是重要影响因子.风险探测发现,Hg在高程和距铁路距离的子区域的差异最显著,其余7种重金属在土壤性质影响因子子区域的差异最显著.镇域尺度规模土壤重金属的空间分布差异显著,这与研究区的土壤性质、地形和人类活动密切相关.     

基于源区监测的城市地表径流污染空间分异性研究

通过对汉阳城区14个地表源区4次降雨径流过程水样的采集与分析,研究城市地表径流污染空间分异性及其影响因素,以期为地表径流污染的源区控制提供科学依据.结果表明,城市地表径流颗粒态COD、TN和TP分别占58%±17%、65%±13%和92%±6%,溶解态TN中NH 4+-N、NO 3--N和DON相当.不透水地表功能、交通流量、土地利用、人口密度以及卫生管理水平是影响城市地表径流水质空间分异的主要因素.土地利用对径流污染程度的影响是旧城居民区一般城区居民区/饮食区交通商业区新建区城市绿地,人口密度高和管理差的旧城区径流污染最重;道路地表径流污染程度与交通流量呈正相关,交通流量越高地表径流污染越重,1级交通干道2级干道支路.加强地表卫生的管理,并对地表径流污染产生的关键源区进行控制是减轻城市地表径流对水环境负面影响的有效途径.     

中国典型农田土壤有机碳密度的空间分异及影响因素

农田土壤有机碳密度(SOCD)是衡量土壤肥力和土壤质量的重要指标.为理解我国农田SOCD空间分异特征及其影响因素,基于中国生态系统研究网络19个典型农田生态站2005～2015年SOCD的监测数据,利用地理探测器方法,分析了农田SOCD空间分异的影响因素.结果表明,我国不同站点农田SOCD平均值变化范围为0.83～4....     

不透水地表粗糙度对城市面源颗粒物的累积和冲刷影响

目前国内外关于不透水地表微观结构特征如何影响街尘对径流输出过程的研究鲜见报道.本研究基于12场降雨事件的野外观测,以粗糙度(构造深)量化不透水地表微观结构特征,分析粗糙度与晴天街尘的累积特征及雨天冲刷特征之间的相关关系.结果表明,不透水地表粗糙度显著影响街尘的晴天累积-雨天冲刷过程,晴天累积天数对粗糙度与街尘累积量的相...     

中国城市NOx排放的时空特征与驱动因素:基于空间分异视角

空气质量的改善是当前中国社会经济转型及实现绿色可持续发展的重要目标之一.基于中国268个城市2007-2016年的氮氧化物（Nitrogen Oxide Emissions，NO_x）排放量数据，首先利用自然正交函数（Empirical Orthogonal Function，EOF）分析了268个城市NO_x排放的时空演变特征，然后采用一种新的空间分异性分析方法"地理探测器"从空间异质性视角探讨了NO_x排放的社会经济驱动因素.结果表明：①EOF第一模态特征向量的高值出现在京津冀地区、山东半岛的淄博、潍坊、济宁和临沂，以及长三角的上海、无锡、南京、苏州和杭州；低值则集中在西南的云贵地区、东南的广东、福建及西北的宁夏.②年尺度上NO_x排放的时间系数变化大致呈现先降后升再降的非线性波动.③因子探测分析结果显示，民用汽车总量对NO_x排放分布的影响最大，其次是城市人口和工业总产值.不同风险因子的交互作用均大于单因子的作用，其中，城市人口与人均GDP因子之间的交互作用强度最大，工业总产值与民用汽车总量的交互作用强度次之，人均GDP与城市建设用地面积的交互作用强度排第3.④风险区探测结果显示，社会经济驱动因子中的城市人口、人均GDP、工业总产值、城市建设用地面积、全社会用电量和民用汽车总量均与NO_x排放呈正相关.京津冀、山东半岛和长三角等发达城市为NO_x排放的高风险区，是社会经济驱动因素的多个风险因子共同作用的结果.     

太湖流域沉积物碳氮磷分布与污染评价

对太湖流域14个湖泊、8条河流和7座水库的沉积物碳氮磷进行了测定,对不同水体类型沉积物碳氮磷含量及其比值进行了比较,并对沉积物污染程度进行了评价.结果发现,太湖流域有机碳、总氮和总磷含量分别为14.453、1.748和0.760 g·kg-1.沉积物有机碳和总氮含量在不同水体类型间存在显著差异,两者均是水库最高,河流最低;总磷相反,但不同水体类型间无显著差异.C∶N、C∶P和N∶P比在不同水体类型间差异显著,C∶N比河流最高、水库最低,C∶P和N∶P比相反,河流最低、水库最高.沉积物有机碳含量与总氮(p0.01)、总磷(p0.05)含量均显著正相关,但总氮与总磷不相关.水产养殖活动和水草导致沉积物碳氮显著增加,但对磷无显著影响.有机氮指数和综合污染指数显示,太湖流域84.9%~91.9%的站点的污染水平为Ⅲ~Ⅳ级,且水库的污染程度甚于湖泊和河流.结果显示,水库沉积物氮、磷和湖泊沉积物氮主要以有机态存在,湖泊沉积物磷中存在更多的无机磷.     

环境磁学在监测城市河流沉积物污染中的应用

环境磁学因简便、快速、经济等特征而逐渐广泛应用于城市环境污染研究,并得到了大量学者的认可.与此同时,对环境磁学污染响应机理的研究也成为当前环境磁学发展突破点.本文选取流经兰州市不同功能区（绿地区、生活区、商业区、工业区）的典型河流——寺儿沟为研究对象,通过环境磁学、元素、粒度等指标对其4个功能区河段沉积物的磁性特征进行...     

吉林市城区土地利用对地下水污染空间分布的影响

利用吉林市城区91眼监测井2013年的地下水水质监测数据,采用改进内梅罗污染指数法求取地下水污染指数,同时考虑第二松花江两岸地下水污染的非连续性,采用Kriging方法进行分区插值,然后叠加融合得出城区地下水污染指数空间分布图.结合吉林市城区土地利用类型,采用CM模型和SLM模型提取监测井不同半径范围内的土地利用类型,利用多元回归分析方法确定监测井最可能受污染的范围,最后利用Kendall 秩次相关检验法和回归分析方法分析城区土地利用类型对地下水污染空间分布的影响.研究结果表明,吉林市城区地下水污染呈现出明显的空间分布特征;城区地下水受到不同程度的污染,其中江北片区和中心片区较为严重;在考虑地下水流动的情况下,监测井最可能受污染的范围为沿地下水流向方向500m;吉林市城区土地利用类型对地下水污染空间分布有较大影响,其中传统工业用地、居民和商业用地、城市交通设施用地为主要因素,其Kendall 秩次相关检验τ值分别为0.248、0.174、0.143;在各研究片区,该3种土地利用类型和地下水污染空间分布也存在较好的相关性.     

吉林市城区浅层地下水污染源识别及空间分布

为实现对吉林市城区浅层地下水污染源识别与管理,共收集吉林市城区2009年50个监测井的17项水质指标监测资料,通过因子分析法(FA)进行多元统计分析,提取5个公因子(F1~F5)作为影响浅层地下水水质的主要污染因子,然后找寻其对应污染源,同时利用因子得分绘制各污染源在吉林市城区地下水造成的污染程度及空间分布.结果表明:所选5个公因子分别代表:迁移-富集作用、含磷污染质排放、“三氮”污染因子、有机污染因子、原生地质环境因子,其中F1和F5又可称为环境影响因子,F2~F4为人类活动影响因子;城区内地下水污染源为生活污水、工业废水排放、工业废渣堆放及农业生产中化肥农药使用;各污染因子主要分布在江北区和中心区,且污染较为严重,而江南区污染分布最少,且污染最轻;计算城区内50个监测井地下水综合污染得分并作图,将吉林市城区浅层地下水的综合污染状况及分布可视化,其中江北区和中心区浅层地下水污染最严重,江南区地下水水质最好;依据F得分分布将区内地下水划分为3个区:禁止开采区、非饮用水区和饮用水区,为今后相关部门开发利用浅层地下水提供参考和依据.     

扰动与钝化剂对水/沉积物系统中磷释放及磷形态的影响

考察了扰动与钝化剂对滇池重污染底泥的磷释放的影响.结果表明,钝化剂(PAM+聚铝)有显著的抑制沉积物的磷释放和捕捉上覆水中含磷颗粒的效果.加钝化剂后,上覆水的总磷(TP)、溶解性总磷(DTP)和溶解性无机磷(DIP)分别比未加钝化剂组低50.0%～89.8%,85.5%～97.9%和96.5%～100.0%.扰动促进了沉积物的磷释放,这是因为扰动导致泥水混合程度增加;扰动导致沉积物氧化还原状态的改变.5d后扰动组的磷开始释放,而未扰动组在第52d仍未释放.沉积物中释放的磷主要是磷酸盐.扰动促进了DIP的释放,扰动后DTP/TP、DIP/DTP及DIP/TP均增加.投加的铝盐的量在试验期间导致的上覆水中残余铝的含量在安全范围内.扰动对上覆水中残余铝的含量影响不大.     

巢湖地区无监测资料小流域面源磷污染输出负荷时空特征

在来自工业和城镇生活污水的点源污染得到有效控制的状况下,面源磷污染正逐步成为湖泊和河流富营养化的主导因子.在缺少监测资料的流域,移植处于同纬度和具有相同自然条件的流域的模型参数,是开展SWAT模型模拟的有效方法.因此,本文以巢湖地区的柘皋河小流域为例,通过移植率定好的模型参数,运用SWAT模型分析研究区面源磷污染输出负荷的时间变化和空间分布特征.结果表明,1980—2012年面源磷污染负荷围绕着平均值上下波动,不同水平年的磷污染负荷有较大差异,其中,1996—2012年的面源磷污染的年负荷大于1980—1995年的磷污染年负荷.两个时期内不同月份的总磷负荷均有显著性差异,其中,6—8月的磷污染负荷较大.两个时期的面源磷负荷的空间分布存在一定的差异,1996—2012年单位面积的面源磷负荷明显大于1980—1995年的单位面积面源磷负荷,其中,面源磷负荷的增加主要集中在水田区域.土地利用类型的变化和化肥的大量使用是导致研究区面源磷污染负荷增加的主要因素.     

Impacts of pollution heterogeneity on population exposure in dense urban areas using ultra-fine resolution air quality data

Traditional air quality data have a spatial resolution of 1 km or above, making it challenging to resolve detailed air pollution exposure in complex urban areas. Combining urban morphology, dynamic traffic emission, regional and local meteorology, physicochemical transformations in air quality models using big data fusion technology, an ultra-fine resolution modeling system was developed to provide air quality data down to street level. Based on one-year ultra-fine resolution data, this study investigated the effects of pollution heterogeneity on the individual and population exposure to particulate matter (PM_2.5 and PM₁₀), nitrogen dioxide (NO₂), and ozone (O₃) in Hong Kong, one of the most densely populated and urbanized cities. Sharp fine-scale variabilities in air pollution were revealed within individual city blocks. Using traditional 1 km average to represent individual exposure resulted in a positively skewed deviation of up to 200% for high-end exposure individuals. Citizens were disproportionally affected by air pollution, with annual pollutant concentrations varied by factors of 2 to 5 among 452 District Council Constituency Areas (DCCAs) in Hong Kong, indicating great environmental inequities among the population. Unfavorable city planning resulted in a positive spatial coincidence between pollution and population, which increased public exposure to air pollutants by as large as 46% among districts in Hong Kong. Our results highlight the importance of ultra-fine pollutant data in quantifying the heterogeneity in pollution exposure in the dense urban area and the critical role of smart urban planning in reducing exposure inequities.     

基于GIS的上海城市灰尘重金属空间分布特征研究

基于ArcGIS地统计分析模块,以上海市外环以内为研究区域,对上海城市道路和公园灰尘中重金属Pb、Cr、Cu、Ni、Zn含量水平和空间分布特征进行了研究.研究表明:上海城市灰尘重金属平均含量水平普遍较高,Pb、Cr、Cu、Ni、Zn平均含量分别为273.45、144.01、190.01、86.26、708.25 mg·kg-1,分别高出上海土壤背景值10.7、1.9、6.6、2.7、8.2倍;外环区域Pb、Zn、Ni污染严重,尤以工业区、商业区以及交通繁忙区最突出.地统计分析表明,Pb和Cu呈较弱的空间相关性,说明Pb和Cu的空间变异以人为影响为主;Zn、Cr和Ni为中等相关,说明随机性因素和结构因素对这3种元素都有较大影响;基于ArcGIS的地统计学分析工具能够较好地反映重金属污染的空间分布格局.     

博斯腾湖表层沉积物元素地球化学特征及重金属污染评价

重金属是沉积物中一类非常典型的污染物,开展湖泊沉积物元素地球化学的研究具有重要的现实意义。本文对新疆博斯腾湖表层沉积物(0—5 cm)中24种元素含量、粒度、有机碳含量(TOC)等进行了系统分析。受干旱区强蒸发作用的影响,博斯腾湖沉积物Ca、Sr、Mg含量高于新疆土壤元素背景值,Al、Fe、Mn及重金属元素等低于新疆土壤元素背景值。Al、K、Fe及重金属等元素主要受陆源细颗粒物质影响(4μm、4—16μm),Ba、Na受粗颗粒含量(63μm)影响,Ca、Sr、Mo、TOC主要来源于湖泊内生作用,与16—63μm颗粒组分相关。Q型聚类将采样点分为3个区域,第Ⅰ区为包括河口区、湖心区及东部湖区的大部分湖区,第Ⅱ区为湖区西侧黄水沟区,第Ⅲ区为湖区东南角。在空间上,重金属元素与细颗粒组分分布基本一致,而第Ⅱ区部分地区沉积物重金属已受到流域农田排水的影响。总体来说博斯腾湖沉积物重金属元素基本不构成污染。本研究可为湖泊沉积物元素地球化学研究提供参考,对博斯腾湖流域环境管理与规划也有重要价值。