石家庄市春季铺装道路积尘无机元素污染特征

为探讨人为活动对铺装道路积尘中无机元素的影响程度,得到其无机元素污染积累状况,于2015年4月利用移动式采样法收集市区内快速路、主干道、次干道和支路道路积尘,采用ICP-MS和ICP-OES测定了其中15种无机元素质量比,通过尼梅罗指数法和富集因子法分析其污染积累水平并解析其来源。结果表明:各类型道路中15种无机元素平均质量比为1.03~90 637μg/g;其中Na、K、Mg、Mn、Al、Co和Fe质量比均低于我国与河北省土壤元素背景值,显示无污染积累;Ni、Ca、Pb、Zn和Mo元素略高于我国与河北省土壤元素背景值,分别是背景值的1.92倍、2.74倍、4.35倍、7.96倍和5.55倍与1.69倍、1.94倍、4.85倍、7.52倍和15.86倍,此类元素污染积累较轻;Cd、Cu和Cr的平均质量比分别是我国与河北省土壤元素背景值的18.56倍、20.7倍和106.88倍与20倍、21.84倍和95.45倍,表明这3种元素污染积累较重;各类道路均受无机元素污染,尤其次干道污染最重;石家庄市春季铺装道路积尘中的无机元素主要源于工业生产、燃煤和机动车尾气。     

天津市夏季PM2.5中碳组分时空变化特征及来源解析

为研究天津市夏季PM_2.5中碳组分的时空变化特征及来源,于2019年7—8月设立2个点位分昼夜采集天津市PM_2.5样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明,城区PM_2.5、OC和EC浓度日均值分别为(53.4±20.8)μg·m^-3、(8.72±2.56)μg·m^-3和(1.67±0.90)μg·m^-3,郊区PM_2.5、OC和EC浓度日均值分别为(54.2±24.5)μg·m^-3、(7.54±2.50)μg·m^-3和(1.82±1.06)μg·m^-3;白天PM_2.5、OC、EC的平均浓度分别为(47.3±16.1)μg·m^-3、(8.7±2.1)μg·m^-3和(1.5±0.6)μg·m^-3,夜间PM_2.5、OC、EC的平均浓度分别为(60.2±26.2)μg·m^-3、(7.5±2.9)μg·m^-3和(2.0±1.2)μg·m^-3。OC浓度表现为城区高于郊区,白天高于夜间;EC及PM_2.5浓度表现为郊区高于城区,夜间高于白天。OC/EC比值分析得,城区(6.04)高于郊区(5.08);白天(6.58)高于夜间(4.54)。城区OC与EC相关性弱于郊区,白天OC与EC相关性弱于夜间。采用EC示踪法与MRS模型对SOC含量进行估算,得到白天与夜间SOC浓度分别为(5.71±1.35)μg·m^-3和(3.81±1.20)μg·m^-3,白天SOC污染比夜间严重。丰度分析与主成分分析的结果表明,天津市夏季城郊区PM_2.5中碳组分均主要来源于燃煤和机动车尾气排放。     

辽宁典型城市道路扬尘PM2.5中水溶性无机离子组分特征及来源解析

为了解辽宁省典型城市道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子组分特征及其来源,分别于2014年和2016年采集了鞍山市和盘锦市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将其悬浮到滤膜上,用离子色谱仪分析了其中的水溶性无机离子组分,分别用相关分析法和比值法分析了其污染特征,用主成分法初步解析了其主要污染源.结果表明,盘锦市和鞍山市8种水溶性无机离子分别占道路扬尘PM_(2.5)的5.83%±3.34%和5.84%±1.15%.盘锦市NH_4~+与SO_4~(2-)和NO_3~-的结合方式主要为(NH_4)2SO_4和NH_4NO_3,鞍山市NH_4~+与SO_4~(2-)和NO_3~-的主要结合方式为NH_4HSO_4和NH_4NO_3.盘锦市和鞍山市道路扬尘PM_(2.5)中NO_3~-/SO_4~(2-)的均值分别为0.52±0.55和0.46±0.13,表明固定源(燃煤)对其道路扬尘PM_(2.5)的影响较显著.盘锦市道路扬尘PM_(2.5)主要来源于生物质燃烧源、海盐粒子、建筑水泥尘和机动车尾气;鞍山市道路扬尘PM_(2.5)主要来源于燃煤源、生物质燃烧源、海盐粒子和钢铁冶炼尘.     

盘锦市夏冬季PM2.5中碳组分污染特征及来源分析

于2016年7月和2017年1月采集盘锦市3个点位的PM_2.5样品,研究盘锦市夏冬季节PM_2.5中碳组分的特征与来源.结果表明：盘锦市夏季PM_2.5、有机碳（OC）和元素碳（EC）日均浓度分别为（46.14±12.70）,（8.58±2.82）和（2.89±1.54）μg/m³;冬季分别为（91.01±43.51）,（24.50±15.51）和（7.31±5.00）μg/m³.夏季开发区和第二中学2个采样点的OC与EC之间不具有线性相关性;冬季3个采样点OC、EC高度相关.采用最小相关系数法（MRS）估算SOC浓度,得到夏季SOC的浓度为4.65μg/m³,占OC总量的54.19%;冬季SOC浓度为8.42μg/m³,占OC总量的34.36%.通过比值分析和主成分分析得出盘锦市夏季PM_2.5中碳组分主要来源为汽油车尾气和燃煤排放;冬季PM_2.5中碳组分主要来源为机动车尾气、燃煤排放和生物质燃烧.     

环境伦理规则在环境管理中的应用

本文以可持续发展的环境伦理观，分析了废弃物的无害化与最小量化原则、物质的生命周期管理原则、节约资源的原则以及自然保护与生态恢复原则的先进性和科学性。从环境伦理学的角度提出：人类同在地球上生存，人人都应该享有平等的权利，同时人人也应负有相同的责任。对环境资源享用的平等原则、污染物排放经济效益进步原则、风险共担和成本分摊原则、保护地球资源措施的鼓励原则等伦理规则进行了讨论。分析了国际环境管理标准（ISO14000）中所蕴含的环境伦理思想。     

利用快速检测法研究石家庄道路交通扬尘排放特征

利用快速检测法(TRAKER)实时监测石家庄夏季铺装道路机动车道PM_(2.5)、PM_(10)的背景浓度和在机动车行驶过程中车轮扬起的PM_(2.5)、PM_(10)浓度,分析车速对PM_(2.5)、PM_(10)排放特征的影响,并得到不同类型道路积尘负荷、排放因子和排放强度。结果表明:车轮扬起的PM_(2.5)浓度随车速变化不大,而PM_(10)起伏较大;车速相同时,快速路、主干道、次干道、支路的PM_(2.5)质量浓度分别为0.046、0.110、0.160、0.097mg/m~3,表现为次干道主干道支路快速路,与积尘负荷的强弱顺序一致;不同类型道路排放因子表现为次干道快速路支路主干道,排放强度表现为快速路次干道主干道支路。研究结果可为石家庄道路交通扬尘排放清单的构建以及扬尘的治理提供数据支撑和参考。     

天津市1月份大气PM10中酞酸酯的污染

酞酸酯是环境中广泛存在的一种塑料增塑剂,大气中的酞酸酯会随着呼吸进入人体,对人体产生危害.采用超声提取,气相色谱-质谱联用的方法分析了天津市2010年1月15-19日7个采样点大气PM10中邻苯二甲酸二甲酯(DMP)、邻苯二甲酸二乙酯(DEP)、邻苯二甲酸二丁酯(DBP)、邻苯二甲酸苄基丁基酯(BBP)、邻苯二甲酸双(2-乙基己基)酯(DEHP)、邻苯二甲酸二辛基酯(DOP)6种酞酸酯的污染.结果表明,除了BBP的回收率为77.62%之外,其他5种物质的回收率均在80%以上,基本满足分析要求.采样期间天津市大气PM10中酞酸酯以DBP和DEHP为主.从空间变化来看,DBP和DEHP点位均值分别为12.6(红桥,交通稠密区)～39.68 ng·m-3(北辰,工业区)和80.2(红桥,交通稠密区)～283.13 ng·m-3(昆程园,居住区); 从时间变化来看,DBP和DEHP日均值分别为24.65～40.58 ng·m-3和155.55～283.48 ng·m-3,其日均最大值均出现在有雾的采样日. 与国内其他城市相比,DBP的质量浓度较低,而DEHP的质量浓度则相对较高; DMP、DEP、BBP及DOP 4种物质均有检出,但质量浓度较低,质量浓度变化范围分别为nd～7.90 ng·m-3、nd～12.79 ng·m-3、nd～0.92 ng·m-3和nd～12.20 ng·m-3.     

恶臭排放规律及其采样和分析方法

恶臭作为一种环境污染,已经严重影响人们的生活质量和环境状况。文章综述了恶臭污染国内外相关标准、恶臭的排放规律、影响恶臭污染扩散的因素、恶臭样品的采集和分析等几方面进行了阐述,以促进对恶臭的了解和深入研究。     

重庆市颗粒物中元素分布特征及来源分析

2012年在重庆市6个采样点采集PM10和PM2.5样品,采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子光谱仪(ICP-OES)对样品中Na、Mg、Al、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb共17种元素含量进行测定,在此基础上对各元素浓度分布特征进行分析,并采用富集因子法(以Al元素为参比元素)和主因子分析法定性分析其污染的主要来源。结果表明,除Al、Ca、Co外,其他与人类活动相关的各元素更容易富集于PM2.5上。Zn、As、Pb、Cd在PM10和PM2.5中极强富集,表明重庆市燃煤、城市交通、工业等污染严重。大渡口和沙坪坝站点PM10和PM2.5中各元素的污染程度相对偏高,南坪、缙云山、巴南、茶园4个采样点各元素的污染程度相对偏低。主因子分析结果表明,土壤尘、建筑尘、燃煤工业尘、道路尘是重庆市PM10和PM2.5的主要来源。     

天津市TSP中元素分布特征及其来源分析

分析了天津市TSP中元素的浓度分布特征,通过富集因子分析来研究TSP中元素的自然来源和人为来源,同时对天津市与北京市TSP中元素的富集因子进行了比较。