成都PM2.5与气象条件的关系及城市空间形态的影响

2013年2月1日至3月20日、2013年7月10日至8月10日对成都市大气中细颗粒物(PM2.5)进行连续监测,同步记录气象数据。将PM2.5质量浓度与城市气象条件进行相关性分析,研究气象条件对PM2.5质量浓度的影响。2月1日至3月20日PM2.5质量浓度平均为147.38μg/m3,7月10日至8月10日平均为50.19μg/m3,大气细颗粒物污染最严重的时间出现在2月1—6日。成都市各气象条件中,PM2.5质量浓度与能见度、风速呈现显著负相关,而与其他气象要素相关性较弱,降水对PM2.5质量浓度影响也很大。改善城市通风有利于成都市大气中PM2.5的稀释和消散。通过建立3D模型并运用计算流体力学(CFD)软件模拟成都市选定的一处密集的建成区域,分析城市空间形态对通风的影响。研究发现,在假设等温的情况下,多层密集的区域对城市通风影响小,而高层对城市通风影响很大,建筑高度相近的街道与风向平行的风速大于与风向成角度的,与风向平行的街道沿线为高层的风速高于沿线为多层的,较大的开敞空间及背景风速更有利于城市通风环境。     

活性炭纤维处理腐植酸废水

采用活性碳纤维处理腐植酸模拟废水,通过静态吸附和动态吸附的研究,测定吸附等温线和动态吸附曲线;研究不同温度、不同活性炭纤维、不同pH值和流速对处理效果的影响。     

土壤中酞酸酯类化合物监测方法的质量控制研究

从监测结果控制的角度对近10年的土壤中PAEs监测方法进行了探讨,重点比较了索氏萃取柱净化GC/MS、微波萃取柱净化GC、加速溶剂萃取柱净化GC/MS和加速溶剂萃取GPCGC/MS方法的检出限、精密度和准确度。旨在为中国土壤监测方法的建立提供基础支撑,为开展质量控制工作提供评价依据。     

环境监测能力建设项目管理思路与实现

近年来,环境监测能力建设项目资金投入不断加大,项目规模增长迅速,实施任务日益繁重,项目绩效考核要求越来越高,但项目管理还处于比较粗放的状态。在分析环境监测能力建设项目管理现状和需求的基础上,提出通过转变项目管理模式、强化信息支撑手段、完善制度建设、培养管理人才等多种手段,提高项目管理的科学性和时效性,实现重点项目管理的精细化、科学化和规范化。     

石家庄市冬季大气中VOCs污染特征分析

为弄清石家庄市冬季大气中VOCs的污染特征,采用美国环保局TO-15方法对石家庄市冬季大气中VOCs组成进行了定性和定量分析。在此基础上,进行了VOCs的月度变化分析、春节期间的变化分析,并进行了VOCs与空气质量指数AQI、PM2.5等之间的相关性分析;根据VOCs组成及变化情况和相关性,分析了其可能的来源。结果表明,石家庄市冬季大气中VOCs的质量浓度为145.7~1 410.7μg/m3,VOCs组分主要有丙酮、二氯甲烷、苯、乙酸乙酯、甲苯、1,2-二氯丙烷、三氯甲烷。春节期间,大气中VOCs的浓度有大幅的下降,比日常均值下降了40.9%。AQI较高时,大气中VOCs浓度有所升高。石家庄市冬季大气中丙酮、二氯甲烷、乙酸乙酯等主要来源于医药化工生产活动,苯、甲苯主要来源于煤燃烧。     

高效率颗粒物微物理模型简介与重污染过程应用分析

中国细颗粒物(PM2.5)导致的空气污染和雾霾天气问题越来越突出,在低层对流层中很多地方都有显著的二次颗粒物生成过程,因此对颗粒物物理化学转化过程的研究具有重要意义,其转化过程对空气质量模式模拟和预报的准确性有重要影响。高效率颗粒物微物理(APM)模型经过近20多年的研究和发展,在全球化学传输模型(GEOS-Chem)、区域性气象和化学预报模型(WRF-Chem)通用地球系统模型(CESM-CAM5)等气象及环境空气质量预报模型中取得了很好的应用验证,能够在全球/区域等不同尺度对粒子生成、长大、凝聚、消除等微物理过程以及气溶胶光学厚度(AOD)、直接/间接辐射强迫等进行模拟。应用GEOS-Chem-APM模式模拟了2014年2月京津冀区域的重污染过程。结果显示,湿度模拟的准确性对其他物理和污染物浓度等模拟结果有重要作用;2月20—26日的重污染过程模拟结果与实际观测较为吻合,主要污染特点是较高的湿度(90%以上),同时,二次颗粒物和包裹了二次物种的一次颗粒物(黑碳/有机碳)是低能见度的最大贡献者。     

淮河支流污染物综合降解系数动态测算

确定河流污染物综合降解系数动态变化规律对提高水环境容量测算精度和水环境管理具有重要意义。通过现场模拟法,采用一维稳态模型测算了淮河支流洪河五沟营-塔桥乡河段COD、氨氮和总磷在枯水期、平水期和丰水期的综合降解系数,COD、氨氮和总磷降解系数在各水期的关系为枯水期平水期丰水期,提出了建议值并利用实测浓度对计算结果进行了检验,结果表明,不同水期综合降解系数吻合情况较好。     

大数据解析技术在大气环境监测中的应用研究

针对近年来新兴的大数据及挖掘、分析技术,对大数据解析技术在环境科学研究中的应用进行了分析和探析。以城市局部地区大气细颗粒污染物PM2.5浓度计算为例,筛选了PM2.5浓度历史数据、气象条件、交通状况、人群活动情况、网格道路状况等数据为影响特征量,分析了用神经网络法进行大数据解析和推演的原理和数学过程,是用数学、计算机、统计等方法研究解决多元、非线性复杂环境问题的一种新的探索。     

高效液相色谱-二极管阵列检测器测定邻苯二甲酸酯色谱条件优化

采用高效液相色谱-二极管阵列检测器对6种PAEs类物质进行测定,并对梯度洗脱条件、流速、检测波长等影响化合物色谱响应的关键参数进行优化。综合考虑样品测试效率、分析精度、实际样品中存在杂质干扰等因素,确定以乙腈-水为流动相进行梯度洗脱,洗脱0~11 min流动相乙腈-水梯度比例为50∶50,11 min后流动相调整为100%乙腈,各化合物均能完全分离;色谱分析流速为0.8 m L/min;PAEs的最佳吸收波长为225 nm。在优化的色谱条件下,6种PAEs的线性良好,相关系数均大于0.999 8,仪器检出限为0.08~0.12 mg/L,保留时间、峰面积的相对标准偏差分别为0.02%~0.60%、0.13%~0.86%。方法灵敏度较高,适合土壤等邻苯二甲酸酯含量较高基质样品的快速分析。     

江苏省环境监测质量管理的探索与实践

针对目前交界断面水质监测与空气自动监测站质量管理工作中存在的质控难点,介绍了江苏省的解决办法。通过统一技术细节、联合监测及强化监测人员持证上岗自认定考核等手段,解决了交界断面水质监测技术纠纷;通过设立省级质管站、进行可信度评估等措施,强化空气自动监测站的质量管理。