杭州市PM2.5中水溶性离子的污染特征及其消光贡献

对杭州市2013年大气PM_(2.5)进行采样分析,探讨了其中水溶性离子的污染特征和消光贡献.杭州市PM_(2.5)中总水溶性离子的质量浓度为37.5μg·m~(-3),占PM_(2.5)质量浓度的44.4%,二次离子SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)是水溶性离子的主要成分,共占到水溶性离子的83.4%.PM_(2.5)和主要水溶性离子的质量浓度都在冬季最大,夏季最低,夏秋季水溶性离子占PM_(2.5)的比值明显高于冬春季,而SNA在总水溶性离子中的比例4个季节非常接近.燃料燃烧和汽车尾气排放导致的二次离子生成,对杭州市PM_(2.5)贡献最大.SOR和NOR的年平均值分别为0.27和0.15,SO_2在大气中的转化率大于NO_x,SOR和NOR与相对湿度都呈现出明显正相关,非均相氧化过程对SO_4~(2-)和NO_3~-的生成具有重要贡献.气溶胶中[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]的年平均值为0.63,主要受到燃煤排放的影响.霾天随着霾污染等级的逐渐加重,PM_(2.5)、水溶性离子和SNA的浓度都逐渐增大,SOR和NOR值也不断升高,霾天稳定的天气条件,能有效促进污染物的积累和二次转化.PM_(2.5)和SNA的质量浓度与大气消光系数都呈现出明显正相关,使用IMPROVE公式对不同化学组分消光系数的计算结果能够基本反映出气溶胶对大气散射的变化趋势,其结果显示SNA对大气总消光系数的贡献达60.8%.SNA的消光系数冬季最高,夏季最低,随着霾污染等级的加重,SNA的消光系数和对总消光的贡献比例也逐步增加.     

徐州市冬季大气细颗粒物水溶性无机离子污染特征及来源解析

本研究于2015年12月至2016年2月在徐州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共32套,使用离子色谱法分析了颗粒物中的F~-、Cl~-、NO_3~-、SO2-4、Na~+、Mg~(2+)、NH_4~+、K~+和Ca~(2+)的质量浓度.观测期间,徐州市冬季PM_(2.5)的平均质量浓度为(164.8±77.3)μg·m-3,9种水溶性离子总质量浓度为(67.5±36.1)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的40.9%,各离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-Ca~(2+)K~+Na~+Mg~(2+)F~-,其中NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)是最主要的水溶性离子.清洁大气、轻度霾和重度霾时期PM_(2.5)中总水溶性无机离子(WSIIs)质量浓度分别为(12.8±8.8)、(59.0±22.8)、(86.3±36.0)μg·m~(-3),SNA分别占WSIIs的86.4%、82.8%和78.9%.NH_4~+、NO_3-和SO_4~(2-)三者之间相关性显著,在PM_(2.5)中的结合方式为(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3.徐州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源为二次转化、生物质燃烧、化石燃料燃烧和矿物粉尘等.     

2018年石家庄市秋冬季典型霾污染特征

依托河北省灰霾污染防治重点实验室,对2018年10月31日至12月3日期间石家庄市大气PM_(2.5)的质量浓度和化学组分进行连续在线观测,解析石家庄市秋末冬初典型灰霾过程的特征.观测期间,石家庄市共发生4次霾污染过程,PM_(2.5)均为首要污染物,日均浓度最大值分别为154、228、379和223μg·m~(-3),达到重度污染甚至严重污染.PM_(2.5)主要组分为无机水溶性离子(WSII)和含碳气溶胶,两者质量浓度的平均占比分别为(60. 7±15. 6)%和(21. 6±9. 7)%.相比优良天,两者浓度分别上升了4. 4倍和3. 1倍,是霾污染形成的主要原因.WSII中NO_3~-为首要成分,SO_4~(2-)和NH_4~+次之,三者(SNA)质量浓度之和占WSII质量浓度的(91. 5±17. 3)%,污染期间SNA的暴发式增长是推高PM_(2.5)浓度的主要原因.非高湿条件下,单位质量NO_3~-和SO_4~(2-)的变化速率差异不明显,高湿条件触发SO_2的液相氧化过程后,SO_4~(2-)二次转化被显著促进.大气处于富NH_3状态,PM_(2.5)中n(NH_4~+)与n(NO_3~-+2×SO_4~(2-))的比值 1,过量NH_3加剧NO_3~-和SO_4~(2-)的转化.霾污染时段,燃煤和机动车排放的一次污染物的积累为含碳气溶胶浓度上升的主要原因,相比优良天,二次有机碳的生成受到抑制.在采暖季开始之前的两次霾污染过程,移动源为PM_(2.5)首要污染源,平均占比30. 8%和39. 8%.随着燃煤采暖污染排放的增加,燃煤源贡献逐步增高至25. 2%,攀升为首要污染源.     

苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析

2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.     

长沙市秋季PM2.5中水溶性离子特征及其来源解析

为探究长沙市秋季PM_(2.5)水溶性无机离子组成特征和来源,于2017年9月～11月在长沙城区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品共85个,并用离子色谱仪分析样品中的9种水溶性无机离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4~+)。结果表明,长沙市秋季PM_(2.5)质量浓度的平均值为56. 3±39. 6μg/m~3,总水溶性无机离子质量浓度平均值为29. 47±19. 10μg/m~3,占PM_(2.5)的52. 3%,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的离子成分。霾天PM_(2.5)平均质量浓度约是清洁天的3倍,NO_3~-、NH_4~+、K~+、Cl~-四种离子的快速增长对霾天PM_(2.5)中离子的贡献最大。由PMF模型解析可知,秋季大气PM_(2.5)主要来源于机动车尾气和燃煤源,而扬尘、生物质燃烧源、工业源和海盐的贡献不到30%。长沙市秋季大气污染呈现机动车尾气等移动源和燃煤等固定源的混合型污染为主。     

泉州市大气PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析

为掌握泉州市大气PM_(2.5)中无机水溶性离子的季节变化特征,于2014年3月~2015年1月同步采集了泉州市5个采样点共116个PM_(2.5)样品.用离子色谱法分析了PM_(2.5)中Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等9种水溶性无机离子.观测期间,总水溶性离子浓度季节变化特征为春季(14.24±6.43)μg·m~(-3)冬季(8.54±7.61)μg·m~(-3)夏季(4.10±2.67)μg·m~(-3)秋季(3.91±2.58)μg·m~(-3);SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)是PM_(2.5)中主要的3种离子,占水溶性离子总质量浓度比例分别为春季(90.3±3.3)%、夏季(68.8±11.7)%、秋季(78.9±7.1)%和冬季(74.0±18.4)%,说明春季二次污染较为严重;PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡分析显示,阴离子相对亏损,大气细颗粒物组分呈弱碱性;春、冬季NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3等形式存在,而夏、秋季则主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3形式存在;PMF源解析结果表明,泉州市大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来自海盐、二次源、建筑扬尘、垃圾焚烧源和生物质燃烧源.     

厦门市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及来源解析

为探讨厦门市大气PM_(2.5)水溶性离子污染特征及来源,于2014年8月和12月同步采集了城区和郊区的PM_(2.5)样品.用离子色谱分析了9种水溶性离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、K~+、NH_4~+、Ca~(2+)和Mg~(2+))的质量浓度.结果表明,厦门大气PM_(2.5)中水溶性离子浓度处于较低水平,总水溶性离子浓度(μg/m~3)顺序为:冬季城区(18.16)冬季郊区(14.55)夏季郊区(6.87)夏季城区(5.33),降水对水溶性离子有显著的去除作用.观测期间,夏季PM_(2.5)阴离子相对亏损,冬季反之.SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(简称SNA)占全部水溶性离子质量浓度之和的比例达79.64%以上,表明厦门市大气PM_(2.5)二次污染较严重.相关性分析和SNA三角图解表明厦门市夏季NH_4~+主要以(NH4)2SO4的形式存在,其次为NH_4NO_3及碱性游离NH_4~+;冬季则主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,其次为NH_4Cl.N/S值表明夏季PM_(2.5)中水溶性离子污染特征以燃煤源排放为主,冬季以交通排放为主,总体呈现出交通源与燃煤污染并存的复合型污染特征,但受海洋源的影响很小.主成分分析进一步表明厦门市大气PM_(2.5)水溶性离子主要来自燃煤源、交通排放和生物质燃烧源.     

2015年北京城区大气PM2.5中NH4+、NO3-、SO42-及前体气体的污染特征

2015年1~12月对北京市城区开展PM_(2.5)中主要水溶性离子NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)(统称SNA)及其前体气体NH_3、NO、NO_2和SO_2的监测,共获得样本325组.用特氟龙滤膜采集PM_(2.5)中SNA,用在线仪器实时监测各前体气体.分析各前体气体和SNA的污染特征并同时对其相关性进行研究.观测期间NH_3、NO、NO_2、SO_2、NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)的年平均浓度分别为21.5、17.7、54.3、14.2、8.1、13.5和12.7μg·m~(-3),SNA质量浓度占PM_(2.5)的43.4%.NO、NO_2和SO_2冬季最高,夏季最低;NH_3为夏季最高,秋冬较低;NH_4~+浓度和体积分数四季波动不大;NO_3~-浓度和体积分数均夏季最低;SO_4~(2-)浓度为冬季最高,百分含量为夏季最大.全年([NO_3~-]+2[SO_4~(2-)])与NH_4~+的比值为0.97,表明阴离子主要以NO_3~-和SO_4~(2-)的形式存在.随着污染程度的增加,各化合物浓度均有明显上升,NO_3~-是重污染过程累积效应比较明显且贡献率最大的离子.SO_4~(2-)则在污染级别较低时,贡献率较大.NO_3~-与NO_2,NO、NH_4~+与NH_3,SO_4~(2-)与SO_2在置信度为0.01水平上均显著相关;SO_4~(2-)和SO_2变化规律呈负相关,NO_2和NO_3~-基本呈正相关,相比NH_3,NH_4~+浓度的高低受酸性气体NO_2、SO_2影响更大.     

遵义PM_(2.5)中二次水溶性无机离子分布特征与来源

2014年3-12月,对遵义丁字口(市区点)和凤凰山(背景点)按季节进行了PM_(2.5)的样品采集,对其中二次水溶性无机离子(NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-))分布特征及存在形态进行研究。结果表明,NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)是遵义市PM_(2.5)的主要离子,其季节变化规律明显:NO_3~-、SO_4~(2-)的质量浓度表现为秋冬春夏;NH_4~+则表现冬秋春夏。丁字口PM_(2.5)中NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)的质量浓度均高于凤凰山。相关性分析表明,遵义PM_(2.5)中NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-)在春、冬季主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在;夏季主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3的形式存在;秋季主要以NH_4HSO_4的形式存在。PM_(2.5)的酸碱度分析显示遵义PM_(2.5)主要呈酸性。SOR(硫表观氧化率)和NOR(氮表观氧化率)均值大于0.1,且丁字口SOR、NOR值略高于凤凰山;丁字口、凤凰山NO_3~-/SO_4~(2-)年均值分别为0.46±0.08和0.43±0.10,说明遵义市大气中的硫和氮主要来自于固定源。     

南京江北新区冬季PM2.5中化学组分的昼夜变化特征及其来源解析

为更好地了解南京江北新区大气气溶胶中水溶性离子的昼夜变化特征,冬季连续采集了2个月的PM_(2.5)样品,研究其水溶性离子昼夜变化特征及来源解析.结果表明,观测期间水溶性离子质量浓度变化范围为17. 07～168. 43μg·m~(-3),均值为(59. 01±30. 75)μg·m~(-3),且白天的水溶性离子平均质量浓度高于夜晚. NO_3~-和NH_4~+的浓度占离子总浓度的比值在夜晚偏高,而SO_4~(2-)和Cl~-则在白天偏高. SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)是南京市PM_(2.5)中最重要的水溶性离子,其质量浓度在污染天要高于清洁天.白天和夜晚的阴阳离子平衡比值(AE/CE)大于1,说明PM_(2.5)呈酸性.相关性分析显示NH_4~+与NO_3~-、SO_4~(2-)之间具有显著的线性相关性,其在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4结合方式存在. PMF源解析进一步表明南京江北新区冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来源于机动车排放、化石燃料燃烧、生物质燃烧和扬尘等.     

国际化学危险品分类体系简介

介绍了当前国际化学危险品的各种分类体系,对比了GHS与TDG、EU_CLP、DOT、WHMIS等对化学危险品的具体分类。有助于GHS的理解与掌握,全面推进GHS在我国的实施。     

多目标规划在预测区域总产值-排污-水质协调解中的应用研究

以某区域水环境－经济系统为研究实例，寻求值－排污－水质综合协调解方法，寻求净收益最大时的总体规划方案。建立目标参数规划模型，寻求不同生产规模条件下的产值－排污－水质协调解，又探讨了水环境标准约束下的某化工区废水治理费用的计算方法，提出了以供决策者选择的方案。     

滇池富营养化特性评价

介绍了滇池水质状况,对滇池富营养化特性进行了分析和评价,并提出了对策.     

土壤整体质量的生态毒性评价

土壤样品采自沈阳西部污灌区 .进行了污染物 (重金属和矿物油 )含量分析和生态毒性试验 .重金属采用原子吸收分光光度仪测定 ,矿物油采用紫外分光光度计测定 .生态毒性试验分别参照国际标准组织 (ISO)和OECD指南 ,进行了植物毒性试验、蚯蚓毒性试验和蚕豆根尖微核试验 .植物试验以小麦种子发芽根伸长抑制率为试验终点 ,试验周期50h ,蚯蚓毒性试验以蚯蚓死亡率、体重增长抑制率为试验终点 ,试验周期28d .土壤中矿物油含量在145mg/kg～1121mg/kg ,重金属Cd为0.34mg/kg～1.81mg/kg .土壤对植物和蚯蚓显示不同程度的毒性效应 ,土壤的蚕豆根尖微核率明显高于对照 .种子发芽根伸长抑制率为2.0%至-35.1% ,蚯蚓死亡率为0%～40%.体重增长抑制率由14d的-2.3%～-19.4%在28d增加到-2.1%～10.7% ,蚕豆根尖微核率最高达6.62/100.研究表明 ,土壤中的污染物积累较低 ,但具有明显的生态毒性 .     

乌海市城区环境噪声现状分析

对乌海市《城市区域环境噪声标准》适用区域进行了划分,以乌海市2011年城区环境噪声监测统计数据为基础,分析了乌海市暴露在不同等效声级下的城区面积分布状况和达标情况。     

后勤装备防腐涂层加速试验环境谱研究

结合后勤装备服役特点,综合考虑亚热带沿海地区湿热、紫外光照、盐雾等主要腐蚀因素的影响,建立了适用于后勤装备表面涂层的加速试验环境谱,给出了各环境块的具体确定方法,并且提出了建立加速谱与装备实际使用环境的当量加速关系的方法。为后勤装备外露关键部位涂层使用寿命评定、涂层有效性检验和腐蚀修理方案制定提供了重要的依据。     

烟气脱硫副产物的综合利用

通过分析烟气脱硫石膏的性能 ,介绍了脱硫石膏的利用情况和研究进展 ,利用脱硫石膏生产建筑材料 ,如 β石膏和α石膏的工艺日臻成熟 ,利用脱硫石膏生产水泥辅料已进入工业化 ,而利用脱硫石膏生产充填尾砂胶结剂已经完成试验阶段 ,脱硫石膏在农业上也有很广泛的用途。     

生态保护地协同管控成效评估

分区分类管理是我国生态保护的重要管控制度,生态保护地是事关国家生态安全的关键区域,开展生态保护地保护成效评估及不同类型生态保护地之间的协同管控成效评估具有重要意义。以吉林省自然保护地和重点生态功能区等生态保护地（即禁止开发区和限制开发区）为研究对象,以重要生态空间、植被生态、水源涵养功能为主要内容,基于“禁止开发区—限制开发区—省域”的管控梯度差异,评估分析了生态保护地的协同管控成效。结果表明：（1）从重要生态空间协同管控成效来看,自然保护地的重要生态空间面积比例最高、人类活动干扰指数最低,这与生态保护管控严格程度呈现很好地正相关。但是1980—2015年间重要生态空间面积比例均有所减少,减少幅度与管控严格程度没有表现出正相关。（2）从植被生态协同管控成效来看,植被覆盖总体呈现出自东向西逐步降低的特点,与东部分布有重点生态功能区和森林类自然保护区、西部分布较多的湿地类自然保护地的空间特征一致。但是,由于湿地及水域类型自然保护地面积占比较高,且分布在吉林西部草原和平原区的面积比例较高,自然保护地的年际变化较大、且植被覆盖稳定度低于重点生态功能区。（3）从水源涵养功能协同管控成效来看,水源涵养能力呈现出东部和西部高、中部低的特点,与这两个区域主要分布有森林、草地和湿地等重要生态空间密切相关,也与分布着大面积的重点生态功能区和各类自然保护地密切相关。自然保护区的水源涵养能力最高,且年际变化最小、稳定性最高。     

氯苯类化合物的生物降解

经过2个月的驯化,从某染料厂和某毛纺厂活性污泥中分离出能够生长于1,4-二氯苯、1,2,4-三氯苯和六氯苯的4种微生物.通过测定该混合菌降解氯苯类化合物过程中的累积好氧量、微生物生长曲线及降解产物Cl^-的释放,证明在好氧条件下该混合菌能够以1,4二氯苯和1,2,4-三氯苯为唯一碳源和能源,降解产物Cl^-浓度的变化与微生物生长周期有关.通过好氧振荡瓶培养法测得3种氯苯的生物降解顺序为:1,4-二氯苯[356.7μg/(L·d)]>1,2,4-三氯苯[110.4μg/(L·d)]>六氯苯[～6μg/(L·d)],说明氯取代数越多,氯苯类化合物越难被好氧降解.     

测定水中氰化物影响条件的实验研究

异烟酸—吡唑啉酮分光光度法在实际应用中稳定性较差,通过对显色反应条件的试验,以及对其他影响因素的分析,探索测定了反应的最佳条件。