合肥市春季大气PM10和PM2.5中碳组分的污染特征

选取桂林市5个代表性监测点,采用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪在线分析该市夏季大气PM2.5的化学组成及化学成分分布。结果表明： 5个监测点,＞80%的PM2.5分布在0.2 μm～1.0 μm的小粒径范围,＜20%的PM2.5分布在1.0 μm～2.5 μm大粒径范围; 大气PM2.5中离子成分包含Na+、K+、NH+4、C2H3+/Al+、Fe+、HSO-4、NO-3、NO-2、CNO-、CN-、SO-3、O-和元素碳离子; PM2.5中离子按成分特征可分为元素碳、有机碳、元素碳有机碳混合颗粒、富锰颗粒、富铁颗粒、富钾颗粒、矿物质、左旋葡聚糖以及其他金属等9类,各监测点元素碳占比均超过50%; 元素碳与硫酸盐、铵盐、硝酸盐发生内混合的程度极高,其中各监测点元素碳与硫酸盐混合程度最高,均达到90%左右。     

重庆市春季大气PM10中有机碳、元素碳浓度水平及污染特征分析

2006年4月于重庆市主城区9个采样点和1个城郊对照点同步采集了大气PM10样品,利用热分解示差热导法元素分析仪测定了PM10中的有机碳(OC)、元素碳(EC)的质量浓度,对OC和EC的污染水平、空间分布、OC和EC的浓度关系以及二次有机碳(SOC)等特征进行了较为详细的分析。结果显示,不同区域采样点的OC、EC浓度存在较明显差异,主城区大气环境中OC、EC平均浓度分别为52.5、8.6μg/m3,是对照点OC(16.8μg/m3)、EC(2.9μg/m3)浓度的3.1和3.0倍;主城区总碳气溶胶(TCA)占PM10总浓度的比例均值为33.3%;无论是高污染城区点还是一般城区点,OC和EC浓度间的相关性均不显著;各样点OC/EC值均超过2,表明存在二次有机碳的贡献;初步估算主城区PM10中的二次有机碳浓度均值为39.6μg/m3,占PM10总浓度的16.1%左右。     

东营春季PM10中有机碳和元素碳的污染特征及来源

2010年4月采集了东营市大气PM10样品,测定了PM10的浓度,并采用IMPROVE-TOR方法准确测量了样品中的8个碳组分.结果表明,采样期间,东营市大气PM10的平均浓度为(147.02±56.22) μg/m3;PM10中有机碳(0C)、元素碳(EC)浓度平均值分别为11.82、3.68 μg/m 3;PM10中OC和EC显著相关,表明OC、EC的来源相同;所有采样点PM10中OC/EC均大于2.15,表明存在二次有机碳(SOC)的贡献;PM10中SOC平均质量浓度是3.91 μg/m3,占OC质量浓度的33.08％;通过计算PM10中8个碳组分丰度,初步判断东营市颗粒物中碳的主要来源是汽车尾气、道路扬尘和燃煤.     

宁波PM10中有机碳和元素碳的季节变化及来源分析

为了探讨宁波市大气颗粒物中浓度水平与季节变化,2010年1、5、8、11月分季节采集了宁波市大气中PM10样品,在宁波连续观测了PM10以及有机碳(OC)、元素碳(EC)的浓度变化,并探讨宁波全年各季碳气溶胶污染变化特征;PM10中OC和EC相关性较好,说明OC与EC的来源相同,各采样点PM10中OC/EC的各季均值大部分超过2.0,表明宁波空气中存在一定的二次污染。宁波秋季SOC占OC含量高于其他季节。从PM10中8个碳组分丰度初步判断宁波市颗粒物中碳的主要来源是汽车尾气、道路扬尘及燃煤。     

合肥市春季大气PM10和PM2.5中碳组分的污染特征

2014年4月,应用热/光碳分析仪测定合肥市春季大气PM10和PM2.5中的有机碳（OC）、元素碳（EC）。结果显示,PM10、PM2.5的平均质量浓度分别为(124.0±34.3)μg/m3和(96.3±29.2) μg/m3,PM10中OC、EC的平均质量浓度分别为(15.1±5.5)μg/m3和(6.0±2.1) μg/m3,PM2.5中OC、EC的平均质量浓度分别为(12.1±3.5）μg/m3和(5.5±2.1) μg/m3。OC、EC在PM2.5中所占的比例均高于在PM10中的比例,说明合肥市春季PM2.5中碳的含量更高。通过分析8个碳组分及OC/EC比值,发现燃煤、机动车尾气和生物质燃烧是主要贡献源; OC易形成二次污染,EC排放以焦炭为主。     

典型城市工业区TSP中重金属污染研究

以徐州市北郊工业区作为研究对象,探讨工业型城市大气总悬浮颗粒物中重金属元素的时空分布特征。监测结果表明,该区大气TSP中重金属污染较为严重,单个样品中重金属铅、锌、镉、铬、铜和锰的最高含量分别达350.9、1037.9、5.5、16.3、17.8、238.5mg/kg;元素浓度呈秋冬季偏高,夏秋季偏低的趋势;空间分布充分体现了与污染源地域分布的一致性。     

广州市大气细粒子的化学组成与来源

对广州市四个不同功能区(石井、荔湾、天河和海珠)的夏季大气PM2.5进行了为期一个月的监测,并测试分析了其化学组成(有机碳/元素碳、水溶性离子和元素)。结果表明,广州市夏季PM2.5的平均浓度为97.54μg/m3,其化学组分有机物、SO42-和EC对PM2.5质量浓度贡献最大,分别占PM2.5质量浓度的42%~52%、25%~47%和10%~17%。化学质量平衡模型研究表明,机动车排放和煤燃烧是对广州市大气PM2.5影响最大的污染源,其贡献率分别为54%~75%和32%~52%。     

城市不同区域空气冷凝水的化学组成

采集了5个不同区域的空气冷凝水样品,检测了其化学成分。结果显示,空气冷凝水的化学成分在不同区域存在着明显差异,5个区域各类化学物质总量的关系是,阴阳离子：城区〉工业〉道路〉城郊〉景区;微量元素：工业〉城区〉道路〉景区〉城郊;总有机碳（TOC）：城区〉景区〉道路〉工业〉城郊;总无机碳（TIC）：景区〉城区〉道路〉工业〉城郊;物质总量：城区〉工业〉道路〉景区〉城郊;其质量浓度分布与区域内的空气污染状况密切相关,大部分物质的质量浓度日间低于夜间。     

典型矿业城市大气颗粒物水溶性离子分布特征

利用2014年7月和2015年1月在淮南市不同功能区采集的大气颗粒物样品,分析其水溶性离子时空和粒径分布特征。结果表明：夏季和冬季粗、细粒子中总水溶性离子质量浓度均值分别为（13.45±4.53）μg/m3、（27.81±17.65）μg/m3和（12.87±8.37）μg/m3、（85.08±35.41）μg/m3。淮南市大气颗粒物中主要的水溶性离子为Ca2+、NO-3和SO2-4。冬季各功能区PM2.5中总水溶性离子质量浓度普遍高于夏季。大气颗粒物中水溶性离子主要来源于土壤源、工业污染及二次转化,冬季二次污染源主要以流动源污染为主,而夏季流动源和固定源污染贡献接近。     

南京市冬季大气颗粒态汞的分布特征

采集了南京市2012年冬季4个功能区的PM2．5、PM10、TSP样品,对不同粒径大气颗粒物中的颗粒态汞测试。结果表明,南京冬季大气颗粒物TSP中汞的质量浓度为49．26 pg/m3～257．14 pg/m3,平均质量浓度为161．27 pg/m3;PM10中汞的质量浓度为44．82 pg/m3～228．29 pg/m3,平均质量浓度为147．38 pg/m3;PM2．5中汞的质量浓度为35．98 pg/m3～178．58 pg/m3,平均质量浓度为104．10 pg/m3。不同功能区大气颗粒态汞质量浓度的分布趋势为：交通综合区＞旅游区＞住宿综合区＞商业区。大气颗粒态汞60％以上存在于可吸入肺的PM2．5中,细颗粒物富集汞的能力比粗颗粒物强。     

淮南市秋季大气可吸入颗粒物中多环芳烃的污染特征分析

2007年秋季在淮南市五个采样点采集大气可吸入颗粒物样品,用色谱-质谱法分析多环芳烃中16种优控污染物.结果显示,交通区PAHs浓度最高;PAHs以四环为主,二环所占比例最小;PM10与ΣPAHs成显著正相关关系,与苯并[a]芘成显著正相关;采用比值法对准南市PM10中的PAHs进行来源分析,得到PAHs主要来源于交通源及燃煤排放.     

河流沉积物中有机污染物的分析研究进展

总结了近年来河流沉积物中有机污染物的研究进展 ,集中评述了国内有关沉积物中多环芳烃、有机氯农药和多氯联苯的分析研究现状 ,包括样品采集、样品前处理和样品分析 ,并对今后河流、湖泊及水库沉积物中污染物的分析工作作了展望     

PCR技术对水中病原体的检测

水中有病毒、细菌、原生动物、蠕虫等多种病原体。常规的检测方法是用大肠菌作为病原体的指示生物,但是大肠菌的生存特性与病毒、原生动物差异较大,难以指示病毒、原生动物的存在与否。对每一种病原体单独进行检测,费时、费力。由于PCR技术具有快速、灵敏、特异的特点,使得它对于水中病原体的检测具有较高的应用价值。     

天津市空气颗粒物中酞酸酯的分布特征

采用气相色谱-质谱仪(GC-MS)对天津市空气颗粒物中15种酞酸酯(PAEs)夏季和冬季的浓度进行了分析测定,研究了酞酸酯污染水平的季节变化,不同季节酞酸酯的功能区差异,15种酞酸酯在颗粒物中的分布特征,以及DBP和DEHP在夏冬两季中的污染特点,分析了产生上述结果的原因,基本说明了天津市空气颗粒物中酞酸酯的污染状况和特点。     

Variations in the level of some trace elements in hair of participants in the Italian expeditions in Antarctica

As a part the Italian National Programme of Research in Antarctica (PNRA) a monitoring study has been undertaken to quantify the concentrations of some selected trace elements in human hair of participants in the Antarctic expeditions. Such concentrations may vary as a consequence of the extreme environmental conditions and changes in lifestyle experienced by participants in the expeditions, as some evidence in previous investigations seems to suggest. The present study regards samples collected on the occasion of the 2002-2003 expedition to the Italian Base of Terra Nova Bay (now Mario Zucchelli Base), i.e., just before the expedition and about one month later. Seven essential elements were taken into account, namely, Ca, Cu, Cr, Fe, Mg, Mn and Mo. Determinations were performed by Inductively Coupled Plasma Atomic Emission Spectrometry (ICP-AES) and Dynamic Reaction Cell Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry (DRC-ICP-MS). Data obtained were statistically treated by using the non-parametric Friedman test. The concentrations of Ca, Cu and Mg were found to decrease (P < 0.05). The stress caused by the severe environmental conditions might well play a role in the observed decrease.     

Determination of Heavy Metals in Water from Boreholes in Dumasi in the Wassa West District of Western Region of Republic of Ghana

Concentrations of heavy metals in the borehole at Dumasi in the Wassa West District of the Republic of Ghana have been measured in this study. The concentrations of the following metals in the ground water from Dumasi borehole are: Iron (Fe) – 7.52 ppm, Manganese (Mn) – 1.11 ppm, Arsenic (As) – 4.52 ppm, Chromium (Cr) – 0.026 ppm, Cobalt (Co) – 0.01 ppm, Zinc (Zn) – 0.007 ppm, Cadmium (Cd) – 0.002 ppm and Lead (Pb) – 0.005 ppm. The results of the study show that resident adults and children who use water from the boreholes are at serious risk from exposure to health hazards associated with exposure to the above metals in the boreholes in Dumasi. If the results of this study are applied to other mining communities, which lie on the Birimian and Tarkwaian rock system, then the residents are at serious risk from exposure to toxic metals from drinking water from the boreholes dug for them by mining companies operating in their communities.     

石家庄市冬季大气中VOCs污染特征分析

为弄清石家庄市冬季大气中VOCs的污染特征,采用美国环保局TO-15方法对石家庄市冬季大气中VOCs组成进行了定性和定量分析。在此基础上,进行了VOCs的月度变化分析、春节期间的变化分析,并进行了VOCs与空气质量指数AQI、PM2.5等之间的相关性分析;根据VOCs组成及变化情况和相关性,分析了其可能的来源。结果表明,石家庄市冬季大气中VOCs的质量浓度为145.7~1 410.7μg/m3,VOCs组分主要有丙酮、二氯甲烷、苯、乙酸乙酯、甲苯、1,2-二氯丙烷、三氯甲烷。春节期间,大气中VOCs的浓度有大幅的下降,比日常均值下降了40.9%。AQI较高时,大气中VOCs浓度有所升高。石家庄市冬季大气中丙酮、二氯甲烷、乙酸乙酯等主要来源于医药化工生产活动,苯、甲苯主要来源于煤燃烧。     

Measurements of 210Pb concentrations in airborne in Kuwait

The concentrations of ²¹⁰Pb in the atmosphere of Kuwait Cityhave been monitored over a period of five years (January 1994 toDecember 1998) using cellulose air filters for analysis with liquid scintillation counting for gross beta. Results show thatthe distribution of daily averaged ²¹⁰Pb concentrations varied from 0.002 to 2.53 mBqm^-3 with an average of 0.896 mBqm^-3 and a geometric mean of 0.687 mBqm^-3. The studysuggests that the existence of ²¹⁰Pb in air in Kuwait originates mainly from re-circulated fraction of ²¹⁰Pb whichwas already deposited on ground surface, not from direct decay of radon.The long-term trend pattern for the five years shows a seasonalvariation with maximum concentrations occurring in the autumn season.     

湖泊微生物群落构建机制及研究展望

湖泊微生物生态过程研究是深入了解湖泊生态系统结构与功能的关键。论述了湖泊微生物多样性时空分布规律及群落构建机制研究进展,总结了微生物群落构建机制的分析方法,介绍了微生物生态网络构建原理及应用。群落构建机制分析方法分为统计分析法、模型推断法和生态网络分析法。统计分析法包括群落结构差异分析、群落结构-环境因子关联分析和方差分解分析等,此类方法能够初步识别驱动群落组成与结构时空差异的影响因子,判别空间因素与已知环境变量对群落构建过程的相对贡献;模型推断法包括中性群落模型方法和零模型方法等,能够进一步实现对群落构建生态过程的区分,量化和比较随机性因素及确定性因素的相对重要性;生态网络分析法可用于揭示物种共现模式,探究作为确定性因素的生物相互作用,也可用于物种-环境响应关系的研究,探究环境选择过程对群落结构的影响。     

水中苯胺类化合物分析的难点

结合实验研究了水中苯胺类化合物的测定难点和影响因素,包括样品保存和水样中悬浮物的影响。苯胺类化合物易被氧化,样品不易保存且受悬浮物的影响。研究结果表明：样品中未加入抗氧化剂进行保存时,部分苯胺类化合物迅速降解;当样品中加入80 mg/L硫代硫酸钠进行保存时,部分苯胺类化合物的保存时间可以延迟2~3 d后降解。样品中悬浮物对联苯胺萃取影响较大,回收率偏低,可以通过调节样品pH至酸性后过滤,再将滤液调至中性后进行萃取,回收率明显提高。笔者同时讨论了消除与补偿基质干扰的方法,包括色谱分离条件和检测器条件的选择、优化,内标法、空白基质匹配标准校正法和工作曲线法等定量方法的选择。