便携式气相色谱质谱测定水中挥发性有机物再现性和准确度研究

建立了便携式顶空-气相色谱-质谱（HS-GC-MS）测定水中挥发性有机物的方法。以水中苯系物、卤代烃和氯代苯等VOCs为研究对象,在同一实验室内,使用3台便携式HS-GC-MS模拟现场应急监测环境开展检测活动,研究测定结果的再现性和准确度。实验结果表明,检测结果的相对标准偏差为0.7%~13%;绝大多数目标化合物测定结果的回收率为80%~120%。综合来看,方法的精密度和准确度基本满意,能够满足应急监测工作的需要。     

常州地区植被排放VOC的估算研究

通过对2011年常州地区各类植物VOC排放因子,以及各类植被分布面积等数据统计分析,采用BEIS模型为参考的估算方法,建立起常州地区植被VOC的排放清单。结果表明,植被所排放VOC的变化规律既与植物本身有关又与气温和太阳辐射有关,区域内年植被VOC的总排放量为1．13×104 t。     

四川省毛河流域污染综合治理方案探讨

分析了四川省毛河流域各类污染源分布状况及水质现状,采用一维稳态单组分水质模型、多宾斯-坎普稳态模型,引入水文数据、水质监测数据、环境统计数据、社会统计公报数据,以Excel作为数据平台,对毛河水环境进行了动态模拟,反演出主要污染物降解系数。总结了毛河水环境目前存在的问题,并模拟计算了2种污染综合治理方案实施后对毛河水质的影响,确定了毛河流域水污染综合治理的重点以及制约因子。     

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。     

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。     

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。     

重点流域水系沉积物中多环芳烃标准样品制备

环境标准样品是监测过程中重要的质量控制手段,中国受天然基体标准样品制备技术的制约,尚未拥有自己的沉积物中多环芳烃标准样品。为制备符合中国重点流域沉积物类型及多环芳烃浓度水平的沉积物标准样品,对中国6个重点流域的沉积物进行了采样,获得了制备多环芳烃标准样品的原料。分析常温及冷冻2种干燥方式对多环芳烃的影响,为制备大批量多环芳烃标准样品提供数据支持。对11个点位样品采用气相色谱质谱法测定16种优控多环芳烃化合物浓度,结果表明,样品均匀性良好,样品中多环芳烃检出率在99%以上,江河沉积物样品中多环芳烃浓度区间为664~2.91×103μg/kg,湖泊样品最高值达到1.25×105μg/kg,其主要污染源是化学燃料的燃烧。为中国制备水系沉积物中多环芳烃标准样品积累了技术基础。