2015年阅兵限行减排措施对北京市环境空气PM2.5中生物质燃烧排放有机物的影响

为了考察中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年（大阅兵）北京及其周边地区施行的机动车单双号限行措施和工厂的限排减排措施对北京市环境空气中ρ（PM_2.5）、生物质燃烧排放的有机化合物（包括左旋葡聚糖、甾醇类和多环芳烃类化合物）分布状况的影响以及生物质燃烧潜在的风险评估,采集了2015年8月10日-9月1日环境空气PM_2.5样品,采用快速溶剂萃取仪提取目标化合物并用气相色谱质谱仪进行分析.结果表明:2015年8月10日-9月1日,减排措施使城市点和交通点位的ρ（PM_2.5）分别降低了23%和25%,减排加限行措施使得城市点、交通点和传输点3个点位的ρ（PM_2.5）分别降低了44%、45%和66%.控制措施使3个点位的ρ（左旋葡聚糖）降低了92.4%~96.1%,减排措施起了关键作用;但对β-谷甾醇（生物质燃烧的另一个重要示踪物）和餐饮源的典型示踪物--胆固醇却几乎没有影响;生物质的不完全燃烧能够产生大量的PAHs类化合物,采样期间控制措施对3个点位PAHs的排放抑制作用有限,在城市点位中以左旋葡聚糖为示踪物的生物质在燃烧过程中比其他2个点位可排放更多的PAHs类化合物,表明城市点位的风险高于其他2个点位.研究显示,研究不同时期生物质燃烧排放的化合物种类及其质量浓度的变化,以及对于生物质燃烧所带来的风险进行评估,对于制订合理的控制措施、保护空气质量和人类健康具有重要的意义.      

污染场地中挥发性有机物的扩散和人群暴露预测模型研究进展

污染场地中挥发性有机物(volatile organic compounds, VOCs)的精准风险评估是开展后续修复工作的重要依据。鉴于VOCs易挥发的特性,呼吸吸入气态污染物是可能对人体健康造成危害的最主要的暴露途径。目前常用基于实测土壤中VOCs浓度或基于实测土壤气中VOCs浓度的模型来计算呼吸吸入暴露途径下的健康风险。本文在分析污染场地土壤和土壤气2种不同介质中VOCs分布特点的基础上,总结了国内外常用的健康风险评估模型及应用情况,分析了可能对模型预测结果产生影响的因素,尤其是假设条件和模型输入参数。最后,本文建议加强土壤气中VOCs的调查与评估研究工作,同时加强实地调查、多渠道获取模型参数以建立本土化数据库并进行参数的精细化划分,以降低模型的不确定性。     

废弃电路板中环氧树脂真空热解规律的研究

真空条件下,应用程序升温管式电炉对废弃电路板中环氧树脂热解规律进行了研究.考察了不同的热解终温(200～700 ℃)、升温速率(5～30 ℃/min)、真空度(以压力表征,3～30 kPa)及保温时间(10～150 min)对热解产物产率的影响.实验结果表明,热解终温是影响热解油产率最重要的因素;选择适当的热解终温(400～550 ℃)、升温速率(15～20 ℃/min)、真空度(15 kPa)及保温时间(30 min)有利于提高热解油产率.     

西安市小区中水回用的必要性和可行性分析研究

通过分析西安市水资源现状和用水情况以及目前小区中水回用的研究现状,并结合实例对小区中水回用进行经济、环境分析研究,结果表明:在西安市采用小区中水回用无论是在处理规模还是技术经济上都是可行的,而且在起到节约水资源作用的同时,还可以带来良好的经济、环境效益.对于水资源紧缺、城市供需用水量矛盾日益突出的西安市,采用小区中水回用是十分必要且紧迫的.     

基于机器学习算法对二次无机气溶胶模拟进行偏差订正

采用机器学习算法随机森林结合空气质量模型NAQPMS，利用华北地区模式模拟结果及硫酸盐、硝酸盐和铵盐的观测结果，构建了二次无机气溶胶模拟的偏差订正模型.结果表明：基于随机森林算法融合空气质量模型建立的二次无机气溶胶模拟偏差订正模型可以显著改善二次无机气溶胶的模拟效果，更细致地再现出二次无机气溶胶的时空分布特征.对于训练站点，硫酸盐、硝酸盐和铵盐的模拟偏差可降低89.6%、16.7%和98.0%；对于验证站点，硫酸盐、硝酸盐和铵盐的模拟偏差可降低68.3%、60.0%和81.3%，相关系数均有显著提高.特征因子敏感性试验表明，硫酸盐、硝酸盐和铵盐的模拟浓度是构建二次无机气溶胶模拟的偏差订正模型的重要特征因子，潜在地考虑了二次无机气溶胶物理化学生成过程.本文揭示了融合了深度学习方法和传统数值模式方法在改善区域二次无机气溶胶模拟上的巨大潜力.     

土壤气中挥发性有机物被动采样技术研究进展

土壤气样品的采集是污染场地调查中挥发性有机物（VOCs）检测和场地风险评估的关键，常用的土壤气采集分为主动式、被动式采样。文章主要介绍了被动式采样的基本原理和被动采样器吸附速率计算公式、采样器结构和常用的吸附剂类型，总结了土壤气中VOCs被动采样技术在国内外的应用研究进展及现场应用中存在的问题，对被动采样技术未来研究方向进行了展望。