天津市PM2.5碳组分空间差异性及来源解析

2021年在天津市不同功能区共设置4个点位同步采集细颗粒物（PM_2.5）样品,测定了其中8种碳质亚组分的含量.结果表明,采样期间各点位ρ[有机碳（OC）]为3.7~4.4 μg·m^-3,ρ[元素碳（EC）]为1.6~1.7 μg·m^-3,OC浓度在中心城区最高,EC浓度差别较小.采用最小比值法对二次有机碳（SOC）进行估算,结果表明环城区二次污染较为突出,SOC占OC的比例达48.8%.各功能区碳质亚组分间的相关性强弱呈现出外围区>中心城区>环城区的特征,均表现出EC₁与OC₂和EC₁与OC₄相关性最强.正定矩阵因子（PMF）来源解析结果显示,道路扬尘源（9.7%~23.5%）、燃煤源（10.2%~13.3%）、柴油车尾气（12.6%~20.2%）和汽油车尾气（18.9%~38.8%）是天津市PM_2.5中碳组分的主要来源.不同功能区碳组分污染源存在差异,中心城区和外围区主要受汽油车尾气影响;环城区受二次污染和柴油车尾气的影响更为突出.     

基于SOM和多元分析的滇池沉积物污染特征空间模式研究

联合运用层次聚类分析(HCA)、判别分析(DA)和自组织映射神经网络(SOM)3种数值方法,对滇池2008—2010年17个底泥监测点位(10个常规点位及7个新增点位)9种污染物进行空间差异性和相似性分析,并评价各指标在空间的分布特征及监测点代表性.结果表明:滇池沉积物整体污染程度为草海>外海中部及南部>外海北部.As、Hg、Pb、Cd、Cu和Zn污染最严重的点位是断桥;草海中心的凯氏氮污染最严重,其他指标污染水平仅次于断桥;Cr和TP污染最严重的点位是新增点位盘龙江2;海埂是全局污染最轻的点位.现有的常规监测点位对整体污染特征的代表性较弱,建议取消异质性最低的白鱼口、观音山西、观音山东和罗家营站点;考虑污染特征和监测点位空间分布的均匀性,建议将盘龙江2、海埂和马料河设为常规监测点位.     

基于自组织映射与随机森林耦合模型的流域水质空间差异性评估

流域水环境质量空间分布特征分析是推进流域精细化管理的基础.本研究基于流域特征指标与水质的关联性,以子流域为分析单元,利用自组织映射人工神经网络模型（SOM）对苕溪流域水质数据聚类分析为3类后与随机森林模型（RF）进行耦合,对全流域水质进行了空间差异性评估.研究结果显示,上游山地区域水质较好,而平原河网人口集聚区的COD_Mn、NH₃-N及TP浓度较高,山地与平原过渡地带水质则主要受到COD_Mn和TN的影响.采用自然环境、社会经济及土地利用/覆盖指标作为流域特征进行水质分级模式识别,SOM与RF模型耦合模型的准确率稳定在80%左右;在对强相关性特征进行筛选识别后,将蒸发蒸腾量、坡度、人口密度、大于10℃积温、旱地占比、城镇用地占比及景观多样性指数为作为输入特征,准确率可达83%,可以有效地开展全流域水质分级评估.     

浑河主要污染物对大型底栖动物空间分布的影响

利用典范对应分析（CCA）方法研究浑河大型底栖动物与污染物关系。结果表明,现阶段影响浑河大型底栖动物群落特征的主要污染物为NH3-N和CODCr;回归分析表明,NH₃-N和COD_Cr与大型底栖动物物种数和EPT物种（敏感种）数具有显著相关关系,当COD_Cr和NH₃-N浓度分别高于16.0和1.0 mg/L时,大型底栖动物物种数与EPT物种数均小于浑河流域平均水平。浑河大伙房水库上游的大型底栖动物生物多样性相对较高;水库下游由于NH₃-N和COD_Cr的污染,降低了大型底栖动物的生物多样性,其中NH₃-N和COD_Cr均与Margalef丰富度指数呈显著负相关关系（P<0.05）,而NH₃-N还与香农-威纳指数、Pielou均匀度指数和Simpson多样性指数呈显著负相关关系（P<0.05）。CCA分析还表明,大伙房水库上游主要指示物种以桃碧扁蚴蜉（Ecdyonurus tobiironis）,黑头原石蛾（Rhyacophila nigrocephala）,蝶石蛾（Psychomyia sp.）等清洁物种为主;水库下游支流指示种主要以苏氏尾鳃蚓（Branchiura sowerbyi）,赤豆螺（Bithynia fuchsianus）和水蝇（Ephydra sp.）等耐污物种为主;水库下游干流指示种以鳞（虫兆）属（Tomocerus sp.）,钩虾（Gammarus sp.）和铜锈环棱螺（Bellamya acruginosa）等耐污物种为主。     

克拉玛依市地表灰尘重金属空间分布特征与来源解析

从新疆典型石油城市-克拉玛依市采集52个地表灰尘样品,分析其中As、Cd、Cr、Cu、Pb和Hg等6种重金属元素的含量,采用污染负荷指数法（PLI）评价地表灰尘中重金属元素污染水平,基于GIS技术与地统学理论,分析重金属元素含量空间分布格局,利用多元统计分析法,讨论地表灰尘中重金属元素的主要来源。结果表明：克拉玛依市地表灰尘中As、Cd、Cu、Pb和Hg等元素平均含量分别为新疆土壤背景值的1.61、1.75、1.50、1.23和2.94倍。地表灰尘中Hg呈现中度污染,As、Cu、Cr和Pb呈现轻度污染,Cd呈现轻微污染。从空间分布结果来看,克拉玛依市地表灰尘重金属元素含量及污染高值区主要分布于研究区西北部。从污染来源来看,研究区地表灰尘中Hg、As、Pb和Cd等元素主要受到人为污染源的影响,Cu与Cr主要受到土壤地球化学特征的控制。     

哈尔滨市融雪径流中重金属污染空间分布及源解析

根据2018年哈尔滨市融雪径流中重金属(Fe、Pb、Cr、Cd、Hg和Zn)监测数据,结合气象数据,运用暴雨洪水管理模型(SWMM)构建了城市融雪过程水文及水质模型.对各排水口及汇水区融雪径流产出量、单位面积重金属负荷量进行了计算,并在此基础上分析了融雪径流中重金属污染的空间分布特征及主要来源.结果表明:在采集的融雪径流样品中,Fe浓度最大,平均值为4.95 mg·L~(-1);Hg浓度最小,平均值为0.542μg·L~(-1);Pb浓度变化范围最大,在32.14～254.36μg·L~(-1)之间;Hg浓度变化范围最小,为0.038～0.841μg·L~(-1).在空间分布上, Fe、Pb、Cr、Cd和Zn 5种重金属浓度的高值区均分布在人口密集的居民区、商业区及主要交通道路周围.排水口重金属污染产出量与径流量成正比,总产出量FePbCrCdHgZn. Zn产出量由高到低的排放口依次为马家沟、阿什河、松北区排放口、何家沟、道里区排放口和道外区排放口,其它5种重金属产污量总体呈现阿什河马家沟何家沟松北区排放口道里区排放口道外区排放口的趋势.Fe的单位面积负荷总量最大,为2405.94μg·m~(-2);Pb和Cr次之,为36.36μg·m~(-2)和14μg·m~(-2).主成分分析结果表明哈尔滨市春季融雪径流中重金属的主要来源依次为工业源、生活与机动车源和燃煤源,贡献率分别为43.237%、23.598%和12.012%.     

稳定碳同位素在污染物源解析中的应用

稳定碳同位素可以指示和判断有机物的来源或成因。本文概述了油源、煤源、生物源及燃烧源等不同污染源单体烃稳定碳同位素特征 ,简要介绍了单体烃稳定碳同位素在初步分析不同污染源贡献率中的应用     

基于自组织映射与哈斯图方法的地表水水质评价研究

地表水水质评价是水资源管理与保护中的非常重要的问题.本研究主要目的是应用自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)与哈斯图方法(Hasse Diagram Technique,HDT)对地表水水质监测数据集进行分类、建模、解释与评估.以西苕溪流域为例,对其50个断面于2010年6月-2011年5月进行月频率的水质监测.应用SOM分析发现,水质参数可分成10个聚类组,反映了西苕溪流域水质丰、平与枯水期特征,pH、高锰酸盐指数(CODMn)在各个水期变化不大;溶解氧(DO)在枯水期与平水期相对较高,水质具有一定的自净能力;丰水期的氨氮(NH4+-N)、总氮(TN)与总磷(TP)值相对较小;西苕溪流域TN:TP(氮磷质量比)平均为46,监测期间变幅较大为2～482,监测期内有66.7％的水质样本处于磷限制状态,仅有3.2％处于氮限制状态,存在氮限制与磷限制交替出现的状态,表明流域总体处于磷限制状态.选取CODMn、NH4+-N、TN 与TP指标进行HDT综合分析,反映流域上游水质较好,中、下游水质相对较差;敏感性分析结果表明,CODMn敏感性数值最大为235,其次是TN为156,、NH4+-N与TP分别是61与34,表明西苕溪流域的CODMn、TN存在较大的环境风险.建议在西苕溪流域即将开展的环境整治与规划时应考虑开发相关的削减技术与制定相关措施政策以减少CODMn、TN污染.     

我国环境污染与经济发展空间格局分析

以2006年我国31个省(市、自治区)的环境和经济统计数据为基础,利用三次曲线拟合了各地区人均污染物指标与人均GDP的相关性,同时利用系统聚类分析方法,将不同省(市、自治区)按人均污染物指标和人均GDP的相关性分为5类,并通过计算各类别相关指标的空间自相关系数,揭示了不同类别中各省(市、自治区)环境污染和经济发展的空间相关性.结果表明:在空间尺度上,我国没有出现环境库兹涅茨曲线特征,经济越发达地区的环境污染越严重;在人均污染物指标和人均GDP的空间关系上,东南沿海经济较发达地区为正相关,广大中西部地区为随机分布,少数经济落后地区为负相关.      

江苏海岸带土壤重金属来源解析及空间分布

以江苏省响水如东段海岸带为研究区,系统采集了239个表层土壤样品,分析测试了Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn等7种重金属元素,综合运用多元统计和地统计方法,探讨了研究区土壤重金属的主要来源,绘制了重金属的空间分布图.结果表明:(1)江苏响水如东段海岸带土壤Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的平均含量分别为0.14、64.23、24.15、0.026、29.16、22.24和77.94 mg·kg~(-1),Cd、Cu、Hg、Pb和Zn存在较为明显的富集,Cr和Ni的平均值低于江苏滨海土壤背景值.(2)Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn在海积物母质发育土壤中的含量显著低于河流冲积物、潟湖相沉积物和三角洲沉积物母质;Cd、Cu、Hg、Pb和Zn在城镇建设用地的平均含量显著高于其他地类.(3)Cr和Ni为自然来源元素,受到成土母质的控制;Cd、Cu、Pb和Zn受到成土母质和人类活动的共同影响,人为源主要包括工业、交通排放和农业活动;Hg为人为来源,受到人为排放的大气沉降的影响.(4)Cd、Cu、Pb和Zn的高值区分布在研究区的北部、南部和西部,Hg的高值区分布在研究区的西部和南部的城镇密集区.     

独流减河流域绿色基础设施空间格局与景观连通性分析的尺度效应

尺度效应是景观生态学研究的核心问题之一,是正确理解和感知景观格局与生态过程相互作用及其动态变化特征的基础.针对GI（绿色基础设施）进行空间格局与景观连通性分析具有强烈的尺度依赖性的问题,以天津市独流减河流域为例,利用ArcGIS 10.1、ENVI 5.3和eCognition 8.9软件进行面向对象土地利用分类,基于MSPA（形态学空间格局分析）方法和景观连通性分析方法,借助GuidosToolbox 2.6和Conefor 2.6软件,通过设置不同的粒度、边缘宽度和扩散距离,对2016年研究区GI的粒度效应、边缘效应和距离效应进行定量分析和评价.结果表明:①MSP（形态学空间格局）类型具有明显的粒度效应和边缘效应,较小的粒度和边缘宽度会得到更为详细的空间格局信息.②粒度效应改变GI像元的空间分布,会导致GI空间信息的丢失或增加,直接影响MSP类型的空间配置和量化关系;而边缘效应不会改变GI像元的空间分布,使得GI空间信息不发生改变,但对MSP类型的影响更为显著.③景观连通性与扩散距离具有直接关系,扩散距离越大,GI核心区景观连通性越高,当扩散距离增至一定程度时,所有核心区会连接成一个网络整体,景观连通性达到最大,研究区GI核心区的扩散距离关键值在2.5~4.5 km之间.研究显示,独流减河流域GI要素尺度效应明显但机理不同,基于MSPA和景观连通性分析方法能够更加直观地反映各景观类型和网络组分的空间变化特征和数值变化规律.      

北运河水体中荧光溶解性有机物空间分布特征及来源分析

利用激发发射矩阵荧光光谱(EEMs)并结合平行因子分析(PARAFAC),研究了北运河荧光溶解有机物(fluorescent dissolved organic matter,FDOM)的荧光组分及其空间分布特征,并对各河段FDOM的来源进行了分析.结果表明,北运河水体FDOM的组分中,代表类腐殖物质的组分含量较多,占总荧光强度平均比例的76.18%,而类蛋白质物质占23.82%.各组分荧光强度与氮、磷等污染物呈显著相关关系,说明FDOM与氮、磷等元素的迁移转化有关系;溶解性有机质呈现出明显的空间分布格局,从上游到下游为先降低后升高.上游区域的FDOM含量受工业废水和沿岸农业径流的影响,溶解性有机质含量较高;中游区域主要受少量生活废水排放的影响,溶解性有机质含量较低;下游区域FDOM来源于周边畜禽养殖废水、生活污水、乡镇工业废水和农田退水等,该区域类蛋白物质的相对丰度明显增加,溶解性有机质含量最高.污水处理厂出水中DOM的含量较高,表明污水处理效果有待进一步提高.     

沉积物污染特征分析的未确知聚类-对应分析模型

针对现有未确知聚类的不足,将聚类有效性函数引入聚类算法中,通过与对应分析方法的综合集成,建立了未确知聚类-对应分析(UC-CFA)模型,并以加速遗传算法优化计算最佳聚类数目、聚类中心以及聚类点(包括污染指标和采样点)隶属于聚类中心的隶属度. 以安徽巢湖塘西河口湿地为研究对象,采用UC-CFA模型对沉积物污染特征进行聚类分析,将所有聚类点划分为4类,即Cd-有机质联合污染区,高磷污染区,Cu-Zn-Pb-Cr复合污染区以及高氮污染区等. 实例研究表明,对于沉积物污染特征分析,UC-CFA模型具有适用性.      

电子废物拆解区河流沉积物中多氯联苯的污染水平、分布及来源

用GC-μECD分析法测定了浙江台州路桥河流表层沉积物中144种多氯联苯同类物的含量.目的是了解该地区河流沉积物中PCBs的污染水平、空间分布特征和可能来源.结果表明,在路桥区河流沉积物样品中PCBs同类物均有不同程度检出,ΣPCBs的浓度范围1.66～5 930 ng.g-1,均值为763 ng.g-1.样品组成以tri-CBs、tetra-CBs和penta-CBs为主,含量百分比范围分别为2.63%～57.6%、10.4%～54.6%和7.82%～46.1%;octa-CBs和deca-CB含量最低,含量百分比范围分别为0～8.57%和0～11.0%.聚类分析表明,22个样品的污染与Ar1248有关,9个样品的污染与Ar1254有关;6个样品的污染与Ar1016、Ar1232和Ar1242有关.与国内外其它研究及相关环境质量标准相比,该区域表层沉积物PCBs污染处于中高水平,具有较高的生态风险.     

电子废物拆解区河流沉积物中多溴二苯醚的污染水平、分布及来源

用GC-NCI-MS分析法测定了路桥河流表层沉积物中41种多溴二苯醚同类物的含量. 目的是了解该地区沉积物中PBDEs的污染水平、空间分布特征和来源. 结果表明,所有沉积物样品中₄₀PBDEs(不包括BDE209)的含量为0.177～161 ng·g^-1,平均值为22.5 ng·g^-1, BDE209的含量为0.36～958 ng·g^-1,平均值为148 ng·g^-1. 同族体组成特征表明多数样品中十溴二苯醚(BDE209)是最主要的同族体,占38.4%～96.0%, 平均值为74.4%,九溴PBDEs和七溴PBDEs次之, 分别占3.3%～25.8%和0.01%～14.1%. PBDEs同类物之间呈显著性相关,表明大多数PBDEs同类物有相似的输入途径.同族体组成和聚类分析表明,所有采样点均受到deca-BDE工业品的污染,另有一些采样点除受到deca-BDE工业品的污染外, octa-BDE工业品也有一定的贡献. 与国内外其它研究相比,研究区域内沉积物中的PBDEs污染处于中低水平,但个别样点受点源污染影响较大,值得关注.     

黄河兰州段水体中有色溶解性有机质组成、空间分布特征及来源分析

利用紫外-可见吸收光谱、激发发射矩阵荧光光谱(EEMs)并结合平行因子分析(PARAFAC),分析黄河兰州段水体有色溶解有机质(CDOM)的组成、空间分布以及来源.结果表明,黄河兰州段水体CDOM可能是由芳香性结构的小分子组成,解析出的4个组分中,类蛋白质(1个组分)含量最多,占总荧光强度的51.06%,类腐殖质(2个组分)次之,占36.74%,非类腐殖质(1个组分)最少,占12.20%,类蛋白质组分和类腐殖质组分来源不同.CDOM属于"类蛋白质-类腐殖质"复合主导型,以生物来源的类蛋白质为主.从上游到下游河段,CDOM的空间分布格局大体有一个先降低再升高再降低的过程,其趋势主要受到类蛋白质含量变化的影响.类蛋白质的含量受到了居民/商业污水排放、河岸及水上餐饮、娱乐设施、船舶运输以及少量工业企业废水排放等各种高强度人为活动干扰.黄河流经兰州市受到了一定的内源污染,建议对黄河兰州段水体进行内源污染的控制.     

松花江哈尔滨段水环境质量评价及污染源解析

为全面了解松花江流域哈尔滨段的水质污染状况,根据2015年松花江流域哈尔滨段丰水期、平水期和枯水期的水质监测数据,采用主成分分析（PCA）对水质污染现状进行综合评价,并根据主成分分析计算得到的相关数据进行APCS-MLR（绝对主成分多元线性回归分析）,量化主成分对各污染物的贡献率.在评价过程中,充分利用ArcGIS软件对不同断面水质状况进行可视化表征,展现水环境质量的空间特征,更加直观地表达水质的区域差异性.结果表明:松花江哈尔滨段水体的主要污染物包括COD_Cr、TN和NH₃-N,丰水期第1主成分对其贡献率分别为69.97%、69.18%、74.23%,平水期为22.91%、22.21%、37.57%,枯水期为83.77%、83.60%、83.09%;6个断面中,朱顺屯断面的水质优于其他断面的水质,上游水质优于下游水质;研究水体水质总体上表现为丰水期优于枯水期.研究表明,污染物主要受到生活污水和该江段沿岸石化、汽车和造纸企业工业废水排放的影响.污染物主要来源于阿什河口内和呼兰河口内断面,干流水体水质优于支流水体.      

廊坊市区径流污染时空分布特征及来源解析

降雨径流污染主要是通过雨水的冲刷和淋溶作用携带污染物进入受纳水体,造成水体黑臭化或富营养化.了解和掌握降雨径流污染特征是有效控制径流污染的前提.全面分析廊坊市城区降雨径流污染时空分布特征和各污染物相关关系,通过在市区设置14个采样点采集了7次降雨径流样品,分析了样品中的悬浮固体(SS)、化学需氧量(COD)、N、P、粪...     

黄河口表层沉积物多环芳烃污染源解析研究

利用气相色谱-质谱联用仪对黄河口表层沉积物中25种多环芳烃进行了分析.结果显示:沉积物中w（PAHs）为48.56～277.12 ng/g,平均值为122.92 ng/g,表明PAHs处于较低的污染水平.PAHs组分中2～3环PAHs所占比例最大,其中w（萘）最高,w（菲）,w（1-甲基萘）和w（2-甲基萘）也较高.PAHs来源诊断比值〔w（□）/w（亲体PAHs）〕分析表明,石油污染和化石燃料的高温燃烧是黄河口沉积物中PAHs的主要来源;因子分析/多元线性回归分析显示,PAHs主要来源于交通燃油和天然气燃烧排放、石油污染、焦炉燃烧排放三大污染源,其中石油污染贡献最大（占74.5%）,而交通燃油和天然气燃烧排放、焦炉燃烧排放所占比例相对较小,分别为12.8%和12.7%.