白洋淀典型持久性有机污染物污染特征与风险评估

对白洋淀表层水体和表层沉积物中多环芳烃（PAHs）、有机氯农药（OCPs）和多溴联苯醚（PBDEs）三类典型持久性有机污染物（POPs）的污染特征进行综合调查和分析.结果表明：①白洋淀水体中PAHs、OCPs和PBDEs浓度范围分别是71.32~228.27、2.62~6.13和0~6.5 ng·L^-1;沉积物中PAHs、OCPs和PBDEs含量范围分别是163.20~861.43 ng·g^-1、2.25~6.07 ng·g^-1和230.96~1224.13 pg·g^-1.与历史数据相比,白洋淀沉积物PAHs和OCPs含量均有明显下降;与国内外湖泊相比,白洋淀沉积物中PBDEs含量处于较低水平.②水体和沉积物PAHs污染来自于油类排放和木材、煤炭燃烧的共同作用;白洋淀水体和沉积物中OCPs组成均以HCHs为主（93.76%和63.10%）,水体中HCHs主要来源于工业HCHs的降解,部分地区来源于大气的远距离传输和林丹的使用,DDTs则主要来源于历史残留.沉积物中HCHs主要来源于新的林丹使用,也有少量工业HCHs的输入,DDTs则以历史残留为主,可能部分地区存在新的DDTs输入;白洋淀水体中PBDEs组成以BDE-2为主（65.80%）,可能主要来源于大气远距离传输和高溴代联苯醚的降解,沉积物中PBDEs组成以BDE-209为主（63.82%）,主要来源为商用的十溴联苯醚.③生态风险评价结果表明,白洋淀尚无明显生态风险,但部分采样点存在生态风险的可能性,应加强监控.     

北京冬季雾霾频发期VOCs源解析及健康风险评价

采用低温固体吸附采样、热脱附-气相色谱-质谱联用的方法对北京冬季雾霾频发期空气中挥发性有机物(VOCs)进行了连续监测,对以雾霾期为标志划分的4个阶段的VOCs浓度水平与组成变化特征进行了分析研究,利用正矩阵因数分解模型(positive matrix factorization,PMF)对VOCs的可能来源进行解析,并进行了健康风险评价.结果表明,VOCs的日均浓度为332.34μg·m~(-3),苯系物和卤代烃在研究区域大气环境的VOCs中含量占主导地位;冬季雾霾的主要污染物排放源为溶剂/涂料使用及机动车尾气排放;区域所检出的致癌性VOCs的致癌风险均超过了EPA给出的风险限值.     

基于特定源风险评估模型的小麦籽粒铅超标风险预测

系统分析重金属铅（Pb）在"源-土壤-小麦"传输途径中的累积特征是小麦Pb污染防治的关键.以河南省济源市为例,在区域调查的基础上,耦合正定矩阵因子分解法、Freundlich回归方程和Monte Carlo随机模拟方法,构建特定源风险评估模型（SRAM）,预测不同场景下小麦籽粒Pb累积风险,并结合空间分析方法对区域污染防治措施进行评估和优化.结果表明,大气沉降和磷肥应用是区域农田土壤Pb污染的主要来源,贡献了小麦籽粒Pb超标累积的29.0%.土壤pH和阳离子交换量（CEC）是影响小麦籽粒Pb累积的关键土壤因子.在受大气污染影响显著的高风险区域（研究区西北和西部）,通过相关措施提升土壤阳离子交换量（~20 cmol·kg^-1）可将大气沉降源导致小麦籽粒Pb超标风险从10.5%显著降低至2.39%.     

基于特定源-风险评估模型的兰州黄河风情线绿地土壤重金属污染优先控制源分析

为甄别城市滨河公园景区绿地土壤重金属污染优先控制因子和污染源,以兰州市黄河风情线大景区为研究区,采集并测定64个绿地土壤样品重金属As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的含量;采用单因子污染指数法和污染负荷指数法量化重金属污染程度,利用绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）模型对绿地土壤重金属进行源解析.并运用APCS-MLR模型与综合生态风险指数和人体健康风险评价模型相耦合方法,解析各污染源对生态风险和人体健康风险的贡献率.结果表明,除Cr和Ni之外,As、Cd、Cu、Hg、Pb和Zn的含量均值高于兰州市土壤元素背景值,但所有元素含量均低于《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准》（GB 36600-2018）的筛选值.单因子污染指数结果显示,As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn为无污染至轻微污染水平,而Hg属于轻度污染.污染负荷指数评价结果显示,绿地土壤总体上属于轻度污染水平.源解析表明,绿地土壤重金属源自于交通源、自然-农业源和自然-工业源,贡献率分别为34.79%、23.12%和18.49%.特定源-综合生态风险指数结果表明,Cd和Hg为生态风险优先控制元素,自然-工业源为优先控制污染源;特定源-健康风险评价模型分析结果表明,As和Ni为人体健康优先控制元素,自然-农业源为优先控制污染源.     

不同年份太湖水域全氟化合物健康风险源解析对比

基于2010年和2019年太湖水样中全氟化合物（PFASs）的数据,对比了不同年份水体中PFASs的组分特征、来源和健康风险,并使用PMF源解析模型分别对2010年和2019年太湖水样中的PFASs进行了源解析,均识别出3种主要污染源,分别为涂料制造业（2010年29.59%,贡献率,下同,2019年67.69%）、纺织与电镀业（2010年25.68%,2019年10.26%）和氟化物加工制造业（2010年44.72%,2019年22.05%）.利用环境健康风险评估模型对水体中的PFASs （PFOA和PFOS）进行评价,发现2019年水体中PFASs的致癌风险（2.69E-07）明显小于2010年的风险值（4.56E-07）,且鱼类摄入是重要暴露途径.采用PMF-健康风险混合模型解析了3种排放源的健康风险贡献率,结果表明纺织与电镀业源对健康风险的贡献率最高（2010年64.86%,2019年92.48%）,其次是涂料制造业源（2010年为31.30%,2019年为5.04%）和氟化物加工制造业源（2010年3.84%,2019年2.48%）.相比于2010年,2019年水体中PFOA和PFOS等组分浓度大大降低,而PFBS和PFHxS浓度则大幅度升高,这与我国出台的PFOA和PFOS污染物的管控措施直接相关.建议加强对PFHxS等短链PFASs开展健康风险评估研究,适时采取合理的污染防控措施.     

重庆市环境空气中VOCs的空间分布及来源解析

对2015年8-9月重庆市主城区3个站点环境空气中96种VOCs即烷烃、烯炔烃、芳香烃和醛酮类为主的VOCs进行在线气相色谱监测,研究其污染特征并利用PMF受体模型对环境空气中挥发性有机物进行来源分析。结果表明,重庆市中心城区大气中VOCs主要有7个来源,分别为工业源、溶剂使用源、汽油机动车、柴油车、二次生成、天然源、区域背景。缙云山天然源贡献量较高,南泉站点和超级站天然源比例极低而二次生成比例较高,分别贡献1.2%、0.5%,该地区的天然源产物受人为源排放污染物的影响迅速进行了二次转化;超级站机动车的贡献率达到42.8%,是该区域臭氧控制的重要排放源。     

华北典型工矿城镇土壤重金属来源解析及潜在生态风险评价

为掌握典型工矿城镇土壤重金属状况,定量解析潜在来源,以河北省张家口市宣化区部分区域土壤为研究对象,采集并测定150个表层土壤中Cd、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn这7种重金属含量;采用地累积指数法和潜在生态风险指数法评估重金属污染状况和潜在生态风险;使用主成分分析法和正定矩阵因子分解（PMF）模型对7种重金属元素进行综合污染源解析,并结合地统计学法识别各潜在源的高贡献区域.结果表明：①研究区7种重金属含量的平均值范围为0.23~103.34 mg ·kg^-1,其中,Cd、Pb、Cu和Zn的含量平均值高于河北省土壤背景值,Cd污染最为严重,平均含量为背景值的2.43倍.②地累积指数和潜在生态风险指数结果显示,7种重金属污染程度依次为：Cd>Pb>Cu>Zn>Ni>As>Cr,16%点位的Cd含量处于中度污染以上水平,95%以上的点位重金属潜在生态风险处于轻度风险等级.③研究区的7种重金属积累主要来源为工业与交通的混合源、自然源和农业源,贡献率分别为33.1%、48.7%和18.2%.其中,Cd受到工业与交通的混合源和农业源的影响,Cr、Ni和As主要受自然源影响,Pb和Cu受到工业与交通的混合源和自然源的共同作用,Zn主要受工业与交通的混合源影响.主成分分析法、PMF模型与地统计学方法的有机结合,彼此印证,增加了重金属源解析结果的可信度.     

郑州市高新区大气VOCs源解析及风险评估

为探究郑州市高新区环境大气中挥发性有机物(VOCs)的来源及潜在危害,通过罐采样-GC-MS/FID对样品进行采集分析,采用正交矩阵因子解析(PMF)模型及风险评价方法对VOCs来源及潜在危害进行研究。源解析结果显示,工业溶剂使用、机动车尾气、燃煤及生物质燃烧源是高新区VOCs主要排放源,其对VOCs贡献率依次为28.11%、27.58%及19.89%;其中溶剂涂料使用和植物排放源对臭氧生成潜势(OFP)贡献较大,分别为30.08%和30.42%。风险评估结果表明,高新区VOCs的OFP为174.18μg/m³,其中芳香烃和烯炔烃分别占37.33%和36.03%,OFP贡献大的物种为异戊二烯(23.31%)、间/对-二甲苯(11.77%)、丙酮(7.64%)、甲苯(6.71%)及1-丁烯(6.19%)。高新区环境空气中VOCs非致癌风险值(HI)在2.67×10^-13.37×10^-1之间,均值为3.03×10^-1,低于美国环保署(USEPA)规定值1,其中苯、二氯甲烷、四氯化碳...     

南京市北郊夏季挥发性有机物的源解析

2012年8月利用在线气相色谱仪对南京市北郊大气环境中的挥发性有机物(VOCs)进行连续监测,分析VOCs时间变化规律,并利用PMF(positive matrix factorization)受体模型和CPF(conditional probability function)方法对其来源进行解析.结果表明,南京市北郊夏季VOCs日变化呈双峰分布,小时平均体积分数为(33.84±27.77)×10-9,夜间高于昼间.其中含量最高的是烷烃,其次是烯烃和芳烃,分别占到总挥发性有机物(TVOCs)的49.3%、24.4%和18.5%,乙炔占7.8%.南京市北郊夏季VOCs主要来源有5个,分别是交通尾气、燃料挥发、工业排放、有机溶剂挥发和植物排放源,各自对TVOCs贡献为33.1%、25.8%、23.2%、8.1%和9.7%.烷烃主要来源于汽车尾气排放、工业排放和燃料挥发,贡献百分比分别为23.7%、35.3%和31.3%;烯烃主要来源于燃料挥发、工业排放和汽车尾气排放,分别占41.1%、18.4%和24.3%;对芳烃贡献最大的为汽车尾气排放,占到49.2%,其次是有机溶剂挥发排放占30.8%.     

白洋淀及周边土壤重金属的分布特征及生态风险评估

为了解白洋淀土壤重金属污染现状和潜在生态风险,采集白洋淀区域表层土壤样本55个并检测锰（Mn）、铬（Cr）、铜（Cu）、锌（Zn）、砷（As）、镉（Cd）、铅（Pb）和镍（Ni）等8种重金属的含量.采用地统计学方法（莫兰指数和半方差函数）分析其空间变异结构和分布格局,运用地累积指数（I_geo）和潜在生态风险指数（E_rⁱ和RI）评估了重金属污染的程度及其风险.结果表明,研究区土壤重金属ω（Mn）、ω（Cr）、ω（Cu）、ω（Zn）、ω（As）、ω（Cd）、ω（Pb）和ω（Ni）平均值分别为467.75、43.59、28.57、89.04、12.32、0.18、19.26和30.56 mg ·kg^-1,均低于农用地土壤污染风险筛选值,但Cu、Zn和Cd明显高于背景值,其中,Cu （48.65%）和Cd （37.52%）为高度变异元素.莫兰指数显示Mn、Cu、Cd和Pb空间自相关不显著,半方差函数模型拟合显示Cd和Pb的块金系数均为100%,说明其空间变异由随机变异主导,受人为因素影响较大.重金属高值区主要分布在白洋淀的西南部地区,并且元素之间均有显著的相关性,表现为复合污染.重金属污染程度I_geo从高到低依次为：Cd>Cu>Zn>Ni>As>Pb>Mn>Cr,其中,Cd污染最为普遍,67.27%的样本为轻度污染.风险评估（E_rⁱ）显示,Cd的E_rⁱ平均值为58.81,属于中等程度生态风险;其他重金属均为轻微生态风险.研究区土壤重金属污染RI为轻微生态风险（87.81）,其中,Cd对RI的贡献率最高（66.39%）.因此,未来需要加强对白洋淀西南部重点区域重金属Cd污染的监测和治理.     

白洋淀表层沉积物元素的空间特征、风险评价及来源分析

对白洋淀流域表层沉积物中营养元素(N和P)、重金属(Pb、Cu、Zn、Cd、Cr、Co、Ni及Sn)及粒度进行研究,分析元素的空间变化并进行污染和风险评价,在此基础上结合河流的沉积特征,利用多元统计方法分析淀内沉积物元素的来源及其变化规律.结果表明,白洋淀和河流表层沉积物重金属平均含量均高于背景值,淀内空间上呈现营养元素"西北高东南低",重金属"中部高南北低"的特征;表层沉积物中元素综合污染指数(I)大小顺序为:Cd> Pb> Cr> Cu=Zn> Ni> Sn> Co,其中Cd为重度污染,其它重金属为中度污染,枣林庄地区Cr为重度污染;潜在生态危害系数(Eri)大小顺序为:Cd> Pb> Cu> Cr> Ni> Zn,其中Cd除采蒲台地区具有强潜在生态风险,其他元素具有轻度潜在生态风险.淀内沉积物质地差异较小,流域河流入淀后的面源污染是影响白洋淀表层沉积物元素空间变化的主要原因,但淀内村庄的点源污染也不容忽视,尤其是元素N、P、Pb及Cr.     

白洋淀清淤示范区沉积物中抗生素和多环芳烃的分布特征与风险评估

利用高效液相色谱-三重四极杆质谱法（HPLC-MS/MS）以及气相质谱法（GC/MS）,以白洋淀典型区域（鱼塘、开阔水域）的清淤区和未清淤区作为采样点,探究清淤前后沉积物样品中22种抗生素和16种多环芳烃的分布特征,并评价其风险.结果表明,白洋淀沉积物中22种抗生素的含量范围为0~52.89 ng ·g^-1,其中喹诺酮类抗生素含量最高.南刘庄开阔水域的抗生素平均含量为46.25 ng ·g^-1,远高于采蒲台开阔水域的19.07 ng ·g^-1.南刘庄清淤后抗生素的平均含量为9 ng ·g^-1,比清淤前降低了80.54%,清淤效果明显,而采蒲台区域清淤前后沉积物中抗生素的含量没有明显差别.16种多环芳烃（PAHs）的总量范围在23.79~329.40 ng ·g^-1,其中萘的含量最高可达242.02 ng ·g^-1,荧蒽的含量最低;南刘庄区域开阔水域沉积物中PAHs的平均含量为117.45 ng ·g^-1,高于采蒲台区域的57.98 ng ·g^-1,南刘庄开阔水域清淤后PAHs的平均含量为50.49 ng ·g^-1,减少了57.01%.生态风险评估表明,南刘庄开阔水域S2区域的恩诺沙星和诺氟沙星为高风险,说明白洋淀未清淤区域沉积物中的喹诺酮类抗生素风险不容忽视;而多环芳烃的生态风险较低,仅府河S1区域的萘处于中风险,其它均为低风险.     

白洋淀多环芳烃与有机氯农药季节性污染特征及来源分析

为研究白洋淀表层水体中多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)和有机氯农药(organochlorine pesticides,OCPs)的季节性污染特征及来源,分析了白洋淀12个监测断面春、夏两季表层水体中17种PAHs和15种OCPs的浓度.结果表明,白洋淀春季表层水体中PAHs总浓度范围是35.38~88.06 ng·L~(-1),平均值为46.57 ng·L~(-1),夏季表层水体中PAHs总浓度范围是25.64~301.41 ng·L~(-1),平均值为76.23 ng·L~(-1);白洋淀春季表层水体中OCPs总浓度范围是0.69~4.50 ng·L~(-1),平均值为1.77 ng·L~(-1);夏季表层水体中OCPs总浓度范围是0.11~3.20 ng·L~(-1),平均值为0.90 ng·L~(-1).白洋淀春、夏两季表层水体中PAHs季节性污染特征表现为前塘、关城和安新桥等3个断面夏季PAHs总浓度要远高于春季,而其他9个断面则均表现为春季略高于夏季;OCPs季节性污染特征表现为关城断面夏季OCPs总浓度高于春季,而其他11个监测断面均表现为春季高于夏季.从白洋淀春、夏两季表层水体PAHs和OCPs组成特征来看,春季各监测断面PAHs主要以三环芳烃为主,占PAHs总浓度的比例为45.92%~61.36%(平均为52.60%);夏季安新桥、前塘和关城等3个监测断面主要以二环芳烃萘(Naphthalene,Nap)为主,其浓度分别占PAHs总浓度的比例高达84.91%、91.04%和78.10%,其他9个监测断面主要以三环芳烃为主,占PAHs总浓度的比例为37.14%~53.90%(平均为48.94%);白洋淀表层水体中只有HCHs和DDTs有不同程度检出,且呈现出以HCHs为主的污染特征,其中,春季各监测断面表层水体中HCHs均以β-HCH为主,占HCHs总浓度的29.94%~100%,平均比例为59.87%,而夏季大张庄、郭里口等5个监测断面表层水体中HCHs以β-HCH为主,占HCHs总浓度的57.55%~80.23%,平均比例为61.98%,其他断面以α-HCHs和δ-HCH为主.分析白洋淀春、夏两季表层水体中PAHs和OCPs的来源,PAHs同分异构体比值显示其PAHs主要来源于燃烧源,部分监测断面还存在石油源;而OCPs同分异构体比值显示其OCPs主要来源于环境残留和大气的长距离传输.白洋淀表层水体中PAHs和OCPs浓度不超过不同国家和组织制定的相关水质标准,但安新桥和圈头两个监测断面表层水体中α-HCH、p,p'-DDD浓度超过了美国环保署制定的人体健康水质基准,表明α-HCH和p,p'-DDD可能会对白洋淀淀区居民产生潜在有害影响.     

北京冬季大气颗粒物数浓度的粒径分布特征及来源

监测北京市冬季远郊区(密云)、交通道路(北四环)和生活区(清华大学)采样点的CO,NO,NO₂,SO₂等浓度,同时监测大气细颗粒物(FPs,粒径为0.1～2.5 μm)和超细颗粒物(UFPs,粒径<0.1 μm)的数浓度, 利用正交矩阵因子(PMF)法对FPs和UFPs数浓度的粒径分布特征和来源进行了研究. 结果表明:在远郊区采样点共有4个影响因子, 其中主因子1,4可能与长距离运移有关, 主因子2可能来自1 km外的村庄生活排放, 主因子3为附近铁路机车排放;在交通道路采样点共有3个影响因子, 其中主因子1,3可能均来自机动车排放, 主因子2来自燃煤污染;在生活区采样点共有3个影响因子, 其中,主因子1可能与机动车排放有关, 主因子2,3可能均来自燃煤排放.      

典型旅游城市土壤重金属特定源生态风险评价及优先控制源分析

为了解西北旅游城市土壤重金属的污染现状、分布特征及污染来源,选择敦煌市主城区土壤为研究对象,采集并分析了表层土壤重金属As、 Cd、 Cr、 Cu、 Hg、 Ni、 Pb和Zn的含量特征.采用地累积指数法和改进内梅罗污染指数法量化土壤重金属污染水平,利用聚类分析和正定矩阵因子分解（PMF）模型定量解析重金属污染来源,并应用PMF模型和综合生态风险指数相结合的方法解析各污染源对生态风险的贡献率.结果表明,除As和Ni之外,Cd、 Cr、 Cu、 Hg、 Pb和Zn含量的均值均高于甘肃省土壤元素背景值,但所有元素的含量均低于《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准（试行）》（GB 36600-2018）中建设用地的风险筛选值,其中Cd、 Pb和Hg的富集较为严重,超标率均高于90%.地累积指数评价结果显示,研究区土壤以Hg污染为主,也存在不同程度的Cd、 Cr、 Cu、 Pb和Zn污染.改进内梅罗污染指数结果表明,土壤的综合污染程度为无污染至中度污染,总体上为轻度污染. PMF模型源解析表明,研究区土壤重金属受自然源、工业降尘源、工业源、交通源和综合源的影响,贡献率依次为29.28%、 25.86%、 20.13%、 16.5%和8.23%.特定源-综合生态风险评价模型分析表明,工业降尘源为优先控制污染源,Hg为生态风险优先控制污染元素.     

姜湖贡米产地土壤重金属空间分布、源解析及生态风险评价

研究名特优产品土壤重金属分布、来源及其潜在风险对科学管理、安全利用土壤和作物资源具有重要意义.以姜湖贡米产地为研究对象,对名特优产地土壤中的As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn进行采样和测定,利用多元统计法进行重金属的相关性讨论,采用ArcGIS 10.2进行重金属空间分布插值分析,利用富集因子法和PMF法对重金属污染进行定量源解析,并进行了潜在生态风险评价.结果表明：①研究区土壤重金属As、Cd、Cu、Hg、Pb和Zn含量均低于农用地土壤污染风险管控标准（GB 15618-2018）规定的筛选值,土壤生态环境风险低;Cr和Ni最大值均超风险筛选值,但风险低;研究区pH主要分布范围为6.05~6.69,是适合水稻生长的pH范围.②墨河对pH和重金属的空间分布具有指示意义.这与元素的表生地球化学特征息息相关;而Hg和Cd受人为影响显示了不同的空间分布特征,Hg沿河流西侧为中高值分布区,Cd的空间分布南北差异较为显著.③基于富集因子法和PMF的定量源解析结果显示,研究区重金属主要来源为耕地农业源、混合源、燃煤源和自然源.各种来源的贡献率分别占24.2%、35.4%、9.5%和30.9%.④研究区Hg中强生态风险指数沿墨河西侧分布,而Cd的中度潜在生态风险点集中在墨河两侧耕地中,其他元素潜在生态风险指数（E_r）均<40.Cd和Hg为研究区主要潜在生态风险元素,而Cd仍是研究区耕地土壤中的主要潜在污染元素.