沈阳环境空气臭氧浓度及累积速率时序曲线模拟研究

为了解环境空气臭氧累积规律,利用2017年沈阳市环境空气臭氧浓度数据,统计分析臭氧累积速率,并利用回归方法拟合并优化臭氧浓度及其累积速率的时间序列模型,同时结合气温、风力、臭氧前体物等时序变化情况分析臭氧浓度的影响因素。研究发现:沈阳市臭氧月均浓度年变化、日均浓度年变化以及小时浓度日变化时序曲线均呈现单峰形态;年变化中,6月的臭氧浓度最大,4月臭氧累积速率达到最大值;日变化中,14:00臭氧浓度达到最大值,09:00—11:00臭氧累积速率最大,19:00—20:00臭氧迅速消减。温度、风速同臭氧浓度之间均有较好的正相关性。臭氧前体物二氧化氮、挥发性有机物与臭氧浓度之间均呈明显的负相关性。     

南京市臭氧、VOCs和PANs污染特征及变化趋势

对2013—2016年基于国家环境空气质量监测站以及省建大气多参数站所获取的南京市O_3、NO_2、CO、VOCs、PANs观测结果进行综合评价,结果表明:2016年南京市O_3第90百分位日最大8 h平均质量浓度比2013年上升33.3%,超标天数中O_3引起的超标占比增至32.0%。南京市区大气中非甲烷总烃冬季浓度高于夏季,含氧挥发性有机物则与之相反;在5—9月,含氧挥发性有机物组分在日变化过程中出现峰值的时间先后顺序依次为醚、醛、酮类,且O_3和过氧乙酰硝酸酯(PANs)生成存在有一定的线性关系。VOCs/NOx比值表明南京市处于VOCs控制区,因此对NO_2浓度下降不敏感,植物源挥发性有机物连续3年上升,夏季大气光化学反应活性未显著下降,这些现象是城市O_3浓度维持在较高水平的重要因素。     

北京市空气污染指数及其影响因素分析

以北京市2001—2012年空气污染指数(API)和气象资料为基础,通过描述统计和GLM模型分析了北京市API的变化趋势和影响因素。分析结果表明,从年际变化看,北京空气质量呈逐年好转趋势;空气质量季节差别显著,春季和冬季的空气质量最差,夏季空气质量显著优于冬季和春季;各气象因素对空气质量均有显著影响,气压、气温、降水、日照时间与API呈负相关关系,其升高有利于空气质量改善,而日最高温、湿度、风速与API呈正相关关系。交通限行政策对北京空气质量有显著改善作用,但未发现API存在显著的周末效应。     

模糊-主成分分析综合评价法在地下水水质评价中的应用

主成分分析法可以在保留数据原始信息的基础上有效地降低数据维度,从而将影响地下水质的多因子简化为几个综合因子,但对地下水的综合水质状况无法直接表达;模糊综合评价法能直接给出水体综合水质情况结论,但评价因子多为人为选取,存在较强的主观性。以辽宁思山岭矿区地下水水质现状评价为例,利用主成分分析法选取影响各断面水质的关键因子,将其作为模糊综合评价的评价因子,建立了模糊?主成分分析综合评价法的地下水水质耦合评价模型。研究结果表明,该模型能很好地体现分析因子对评价结果带来的影响,使得评价结果更科学、合理。     

基于OMI数据的中国臭氧总量时空分布特征

基于OMI数据产品OMITO3e,提取了中国2005—2011年臭氧总量信息,并对其空间分布和时间演变特征加以分析。研究结果表明:在空间上,中国臭氧总量呈现北高南低、东高西低的特征,峰值出现在东北地区,夏秋季节在青藏高原存在明显的臭氧低谷;在纬度上,中国东北部臭氧总量纬向偏差为正,在其他区域为负;在时间上,中国臭氧总量呈现明显的季节变化特征,冬春季节高,夏秋季节低,最大值多出现在3月,最低值多出现在10月。     

漯河市典型工业源挥发性有机物源成分谱特征及影响

选取漯河市10类典型工业企业开展有组织排放挥发性有机物（VOCs）样品采集,分析各行业VOCs排放特征及其影响.结果表明,包装印刷行业排放VOCs以OVOC（60.9%）为主;工业涂装行业VOCs排放以芳香烃（42.4%）和OVOC（38.9%）为主;制鞋、家具制造和造纸行业的VOCs排放特征相似,以OVOC（32.3%～42.6%）和芳香烃（20.7%～33.7%）为主,且卤代烃排放也不容忽视;化工和制药行业排放的VOCs中卤代烃占比最高,分别为59.3%和46.6%;砖瓦制品行业的VOCs排放以烷烃为主（62.7%）;热力生产与供应行业的VOCs排放特征以OVOC（48.5%）为主,其次为卤代烃（19.7%）;食品制造行业的VOCs排放则以OVOC（48.1%）和烷烃（29.4%）为主.不同行业的VOCs特征物种存在差异,但整体上,丙酮、异丙醇、苯、甲苯、间/对-二甲苯、乙烷、乙醛和二氯甲烷是漯河市多数行业VOCs排放的特征物种.漯河市典型工业有组织排放的VOCs对臭氧生成潜势贡献较大的组分以OVOC和芳香烃为主,对二次有机气溶胶生成潜势较大的组分为芳香烃.食品制造和家具制造行业排放的VOCs生成O₃的源活性因子[SR（O₃）]较高,分别为3.7 g·g^-1和3.5 g·g^-1;工业涂装、家具制造和制鞋行业排放的VOCs生成二次有机气溶胶的源活性因子[SR（SOA）]较高,分别为0.021、 0.017和0.014 g·g^-1;基于PM_2.5和O₃协同管控视角,食品制造、工业涂装和家具制造是漯河市应当优先管控的行业,家具制造行业则是优控行业中的重中之重.     

高密度聚乙烯微塑料与氯嘧磺隆对大豆生长和根际细菌群落的复合胁迫效应

随着我国农业的大力发展，塑料地膜和农药被广泛投入到农业生产中，而塑料地膜降解形成的微塑料和农药在土壤中累积也带来诸多环境问题.目前微塑料与农药单一作用的环境生物学效应已有报道，但两者复合胁迫对作物生长和根际土壤细菌群落的影响研究较少.因此，设计高密度聚乙烯微塑料（HDPE，500目）与磺酰脲类除草剂代表品种氯嘧磺隆共处理，研究其对大豆生长的影响，并通过高通量测序技术、互作网络和PICRUSt2功能分析，探究HDPE和氯嘧磺隆复合胁迫对大豆根际土壤细菌群落多样性、结构组成、菌群网络和土壤功能的影响，阐明HDPE和氯嘧磺隆对大豆的复合毒性.结果表明1% HDPE处理延长氯嘧磺隆在土壤中的半衰期（由11.5 d升至14.3 d），并且HDPE和氯嘧磺隆复合胁迫较单一污染物对大豆生长的影响更为明显.HiSeq 2500测序表明复合胁迫下的大豆根际细菌群落由20个门、312个属组成，门和属的组成数量显著少于对照和单一处理，并降低具有潜在生物防治特性、植物促生特性等功能菌属的相对丰度（如Nocardioides和Sphingomonas等）.Alpha多样性表明复合胁迫显著降低大豆根际细菌群落的丰富度与多样性，Beta多样性则表明复合胁迫显著改变大豆根际细菌群落结构.组间样品LEfSe和PICRUSt2功能分析表明复合胁迫调控根际细菌群落的优势菌群，并减弱土壤氨基酸代谢、能量代谢和脂质代谢等二级功能层的丰度占比.由属水平网络分析推测复合胁迫降低土壤细菌间的总连接数和网络密度，使网络结构简单化，维持网络稳定的重要菌群种类也发生变化.研究结果表明HDPE和氯嘧磺隆复合胁迫显著影响大豆生长，并改变大豆根际细菌群落结构、土壤功能和网络结构，相较于单一处理，复合胁迫的潜在危害更大.研究结果可为评价聚乙烯微塑料和氯嘧磺隆生态风险，以及污染土壤修复提供指导.     

武汉市城区热岛效应的遥感研究

随着城市化的迅速发展，城市热岛效应及其所带来的问题对我们日常的生产生活的影响变得日益严重和不可忽视。如何快速、有效地监测城市热场的分布和强度，是解决城市环境问题的迫切需要。采用先进的遥感手段，能够大面积、同步和动态地监测地面热场的分布和变化情况。利用武汉市地区的LANDSAl7 TM图像，对于热红外波段遥感图像灰度值和地面温度之间的关系进行了定量的解译，并且采用IHS图像复合增强的方法得到了武汉市地面热场分布图。取得了很好的模拟效果。结果显示武汉地区热场的分布具有明显的规律性，区域平均温度的分布由高到低为：旧型工业区-新型工业区-老城区-新城区-郊区；城市地面结构对于区域温度有直接的影响；保护现有的水体和增加绿地的分布是缓解城市热岛效应的有效途径。此外还结合图像分析了热场分布的形成因素。     

nano-ZnO对斑马鱼鱼鳔发育毒性效应研究

根据鱼鳔发育的不同阶段,从受精后0 h(0 hours post fertilization, 0 hpf)开始对5个发育阶段(0 hpf～孵化前、0～120 hpf、0～168 hpf、孵化后～120 hpf、120～168 hpf)的斑马鱼进行nano-ZnO暴露实验,研究不同浓度的nano-ZnO对斑马鱼鱼鳔的影响.结果表明,nano-ZnO悬浮液中溶解的Zn~(2+)不是导致斑马鱼死亡和鱼鳔缺损的唯一或主要原因.nano-ZnO暴露浓度越高,斑马鱼的死亡率和鱼鳔缺损率越高,存在剂量-效应关系.15 mg·L~(-1) nano-ZnO可造成90%的斑马鱼鱼鳔缺损和死亡,10 mg·L~(-1) nano-ZnO可导致斑马鱼鱼鳔面积缩小70%.斑马鱼鱼鳔早期发育阶段(0～168 hpf)对nano-ZnO敏感度大小为:出芽阶段(0 hpf～孵化前)充气阶段(孵化后～120 hpf)充气完成阶段(120～168 hpf).斑马鱼鱼鳔的发育面积和发育时间也受nano-ZnO暴露染毒的影响而发生变化.斑马鱼死亡率和鱼鳔缺损率(鱼鳔发育)之间存在相关性(r=0.978,p0.01).这表明斑马鱼鱼鳔的发育缺损是造成斑马鱼胚胎死亡的主要原因之一,但nano-ZnO对斑马鱼鱼鳔的影响机理,尤其是对鱼鳔出芽阶段和充气阶段的致毒机理需要进一步研究.     

玄武湖表层沉积物间隙水与上覆水中微量金属的含量及相关性研究

应用ICP-AES对南京市玄武湖表层沉积物间隙水和上覆水中的金属元素进行定量测试,并对间隙水和上覆水中的金属离子浓度进行了相关性分析。结果表明,大部分间隙水中的金属离子浓度高于上覆水,且在两者中不具有相同的浓度分布趋势;相关性分析表明,除Mn外,其它元素在间隙水和上覆水中的浓度无明显相关性,但是Fe和Mn与其它金属元素之间存在明显的相关性。