长三角地区春季臭氧污染特征及其对冬小麦产量的影响

春季是长三角地区对流层O₃污染的高峰期之一,高浓度的O₃暴露会影响冬小麦生长导致减产.利用长三角地区各城市2014年春季逐时ρ（O₃）观测数据,研究了长三角地区春季O₃污染特征,并结合O₃暴露指数（M7指数和AOT40指数）和剂量-响应关系模型,详细评估了长三角地区O₃污染对冬小麦产量的影响.结果表明:长三角地区春季ρ（O₃）空间上总体呈南低北高的分布,长三角地区北部江苏和上海的ρ（O₃）明显高于南部的浙江地区,在浙江北部、江苏和上海等地区,整个春季日最大8 h ρ（O₃）平均值超过107 μg/m3,最高值出现在5月,超过128 μg/m3;一半以上的城市ρ（O₃）超标[超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》中8 h滑动平均ρ（O₃）的二级标准限值（160 μg/m3）]日数在10 d以上,其中南京和扬州超标日数最多,分别为27和20 d;相应地,O₃暴露指数也呈南低北高的分布,其中苏北地区O₃暴露指数最高,导致长三角地区平均冬小麦相对损失达5.7%（M7）~25.5%（AOT40）,造成的产量损失为7.85×105 t（M7）~4.49×106 t（AOT40）,其中,苏北地区为5.8%（M7）~25.9%（AOT40）,造成的产量损失为6.77×105 t（M7）~3.86×106 t（AOT40）,占长三角地区冬小麦产量损失的86%以上.研究显示,当前长三角地区O₃污染及其对冬小麦产量的影响已相当严重,特别是对苏北地区,而苏北地区是我国重要的冬小麦产地之一,因此,应当科学有效地治理O₃污染以缓解粮食安全问题.      

瑞典耶夫勒堡的生态建设之路

瑞典是一个环境优美、自然资源丰富的北欧国家,同时也是一个重视环境保护并且环境政策法规比较健全的国家.耶夫勒堡是瑞典中部一个美丽的省份,该省环境技术领先,在生态城市规划和建设领域具有先进的理念和实践经验,是瑞典生态省份的典范之一.在生态建设、可持续发展成为大趋势的今天,怎样才能在发展经济的同时不破坏环境,成为所有国家和城市密切关注并不断探索实践的话题.     

使用汽油 谨防中毒

汽油的中毒途径比较广泛，它即可通过直接接触引起中毒，亦可在间接接触过程中出现中毒症状。如直接用汽油洗手、擦试机器，手经常在含铅汽油里浸泡，铅就会慢慢地通过皮肤渗入体内，积累一定量时，就会患上“铅中毒症”。如果穿着沾有汽油的工作服，就可能使皮肤脂溶解，促使皮肤干裂，再加上作业中有灰尘粘附在皮肤上，很易发生毛囊炎、皮炎、疖肿等病症。若直接用嘴吸入汽油，则中毒可能性更大。长期在超过容许浓度(国家规定工作场所汽油的最高容许浓度为300　ml/m3)的汽油蒸气环境中工作，会引起间接慢性中毒。 　　预防汽油中毒主要应做到以下几点： 　　(1)要认清汽油的含铅标记。为了引起职工的注意，特意在含铅汽油中加红色、黄色或蓝色染料，用来区分一般汽油，并警告大家不要用这种汽油洗手或擦洗机器。 　　(2)要注意工作场所的空气流通。尤其长期在汽油蒸汽环境中工作的职工，应经常打开门窗，检查室内汽油蒸汽的浓度。避免在超浓度环境中工作。 　　(3)要保持皮肤清洁。尽量不使皮肤直接接触汽油，一旦接触汽油要及时清洗，更不能用嘴吸油。     

农村沼气池建设现状及生态效益发展对策

本文通过对弥勒县农村沼气池建设现状进行浅析,指出了农村沼气池建设存在发展不平衡、服务体系未建全、经费紧缺、综合利用技术推广应用较少等问题,并针对问题提出了今后的发展对策。     

新建铅蓄电池集聚区对周边土壤环境的影响:基于重金属空间特征

为探明浙北某乡镇经提升改造后一新建铅蓄电池集聚区运行7a后是否对周边土壤环境存在影响,采集该铅蓄电池集聚区周边表层土壤(0～20 cm) 76份,测定了土壤中汞(Hg)、砷(As)、铜(Cu)、锌(Zn)、铅(Pb)、镉(Cd)、镍(Ni)和铬(Cr)这8种重金属含量,并基于集聚区内、距集聚区边界50、450和850 m的空间距离,采用单因子指数法、内梅罗综合污染指数法及潜在生态风险指数法对土壤环境质量进行了评价,然后利用地统计方法分析了重金属空间分布特征,并结合相关性分析确定了对土壤环境造成影响的重金属的来源.结果表明,与当地平均背景值相比,8种重金属元素中Hg、Zn和Pb在所有空间尺度下的平均含量均高于其对应背景值,对Cd而言,除集聚区内,其余空间尺度下的Cd平均含量均大于其背景值,As只有距边界50m处的平均含量大于其背景值,而其他元素在所有空间距离下的平均含量均低于其对应背景值,其中Hg和Cd存在高度空间变异,而其他元素含量空间变异不明显,说明区域活动的影响主要集中在Hg和Cd上,且两者的含量随集聚区距离外延而增加.出现超出农用地土壤污染风险筛选值点位的元素主要为Hg和Cd,其主要分布在集聚区外450 m和850 m处,其中Hg在对应距离下超出风险筛选值的点位占33. 33%和38. 89%,Cd分别占27. 78%和55. 56%,且两者的空间分布特征与其含量一致,而其他元素中仅有Zn和Pb存在零星点位超出风险筛选值,且总体上无明显空间特征.由8种重金属元素对土壤的综合污染风险分析可知,Cd是造成土壤综合污染风险的主要来源,由于其贡献使850 m处土壤处于警戒状态(贡献率为36. 73%).土壤的生态风险主要出现在集聚区外450 m和850 m处,处于中等生态风险水平,其中生态风险主要来自Hg和Cd,Hg在对应距离下的贡献率分别为46. 30%和39. 37%,Cd分别为38. 98%和49. 30%,说明区域活动使Hg和Cd成为影响研究区土壤质量的主要元素.经地统计和多元统计分析表明,Hg和Cd含量呈现出在当地主风向(东北-西南)轴上由集聚区外围向内扩散的特征,且两者的主要来源为集聚区外围企业的燃煤活动.因此,新建的铅蓄电池集聚区运行7a后并未对集聚区及周边土壤重金属的集聚造成明显影响.     

环保垂改背景下县级政府落实生态环保主体责任的思考——以湖南省A市为例

本文以湖南省A市生态环境机构监测监察执法垂直管理制度改革(以下简称“环保垂改”)实践为例,基于层次分析法从制度建设、体制建设、队伍建设等7个方面构建评估体系;通过问卷调查和现场座谈方式开展现状调查,总结A市县级政府环保垂改实际成效,对环保垂改带来的机制“新”问题进行分析;并从完善体制建设、细化责任清单、加强法制建设等五个方面提出对策建议。     

生活垃圾焚烧厂周边环境空气中PCDD/Fs含量及分布特征

对我国某工业区生活垃圾焚烧厂周边5km范围内14个采样点环境空气中四氯~八氯代二 英(2,3,7,8-PCDD/Fs)含量及其组成特征进行了分析.结果表明该垃圾焚烧厂周边环境空气PCDD/Fs浓度的变化范围为1.74~15.2pg/m3(0.156~1.44pg I-TEQ/m3),均值为4.60pg/m3(0.426pg I-TEQ/m3),其中3个点位接近或超出日本环境空气质量标准限值(0.6pg I-TEQ/m3),表明某些区域处于一个较高的污染水平;最大浓度点位于焚烧设施下风方向1.3km处,与AERMOD预测的最大落地浓度位置一致.1,2,3,4,6,7,8-HpCDF和OCDD是空气中二 英质量浓度主要贡献因子,而2,3,4,7,8-PeCDF是毒性当量浓度的主要贡献因子.样品中二 英同族物分布的指纹特征显示出可能受MSWI源影响点位与非MSWI影响(或受此源影响较小)点位的区别.主成分分析(PCA)源解析结论与空间分布以及指纹特征分析结论基本一致,且更具体地判断MSWI的影响点位,在一定程度上说明了此方法的可靠性.二 英呼吸暴露剂量估算结果表明该区域人群二 英呼吸暴露风险总体处于较为安全的水平.     

聚羟基丁酸酯(PHB)对水中微量多环芳烃的仿生吸附

基于生物体组织可对水体中低浓度有机污染物的高倍富集现象,以一种微生物细胞内广泛合成的聚羟基丁酸酯(PHB)为吸附剂,对水溶液中微量的多环芳烃(PAHs)进行仿生吸附研究.实验选取萘、菲和芘为模型污染物,考察了温度、时间、溶液pH和吸附剂用量等因素对吸附效果的影响,并分别以经典的吸附动力学模型、等温吸附模型和吸附热力学模型对吸附过程的机理进行了分析.结果表明,PHB对微量的萘(<1500μg.L-1)、菲(<1000μg.L-1)和芘(<130μg.L-1)具有较高的吸附速率,分别在60、120、80 min即可基本达到平衡,吸附动力学符合拟二级动力学模型;3种多环芳烃的等温吸附曲线用Henry、Langmuir和Freundlich方程进行拟合,线性关系良好,反映出PHB仿生吸附剂与PAHs之间存在着"吸溶"作用而非通常的位点吸附;考察分配系数Kd与Kow、温度的关系,发现Kd与Kow呈正相关,与温度呈负相关;低温有利于吸附,PHB对菲和芘的吸附为自发过程,而对萘的吸附为非自发过程.上述仿生吸附原理的阐明对微污染水处理技术的研究具有重要指导作用.     

汽车铸造厂车间PCDD/Fs污染及车间工人呼吸暴露评估

通过对我国某汽车铸造厂车间及周边环境中细颗粒物及气相中PCDD/Fs进行采样及分析,初步评估该汽车铸造车间内二 的污染水平,污染特征及车间工作人员的呼吸暴露量.结果表明,(1)该汽车厂车间内二 平均质量浓度为4.18pg/m3,分别是背景区和居民区的22倍和5倍,其中落砂区浓度最高;(2)车间内二 毒性当量浓度平均值为0.282pg I-TEQ/m3,其中镉化区平均水平最高,为0.480pg I-TEQ/m3,但均低于日本环境空气推荐质量标准(0.6pg I-TEQ/m3);(3)车间内不同区域不同劳动强度的个体二 呼吸暴露量为0.02~0.25pg I-TEQ/(kg·d),镉化区工作人员承担最高的二 暴露风险.