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791.
为更好地识别太原市PM2.5的来源,于2022年1月采用在线多金属监测仪对太原市区PM2.5中13种金属元素(K、Ca、Ba、Cr、Mn、Fe、Cu、Ni、Zn、As、Se、Pb和Sr)小时浓度进行了监测,分析了其污染特征,采用正定矩阵因子分解(PMF)模型解析了其来源.结果表明,13种金属元素浓度之和均值为(3 901.6±2 611.2)ng·m-3,在PM2.5中平均占比为(7.1±7.7)%.Fe、Ca和K是3种主要的金属元素,浓度平均值分别为(1 319.5±1 003.5)、(1 181.0±1 241.6)和(883.3±357.3)ng·m-3.ρ[Cr(Ⅵ)](4.6ng·m-3)和ρ(As)(11.2 ng·m-3)平均值高于国家环境空气质量(GB 3095-2012)和世界卫生组织的标准值.PMF源解析结果显示:扬尘、机动车排放、不锈钢制造、生物质燃烧与垃圾焚烧、散煤燃烧和工业燃煤是PM2.5 相似文献
792.
目的 研究不锈钢在西太平洋海域深海环境中的腐蚀规律。方法 采用深海高效串型试验装置对304不锈钢和316L不锈钢在西太平洋深海环境中进行深海实海腐蚀试验,分析不锈钢的腐蚀形貌、腐蚀速率和点蚀深度规律等,研究2种不锈钢在500、800、1 200、2 000 m海深下的腐蚀规律。结果 304不锈钢与316L不锈钢腐蚀质量损失主要由缝隙腐蚀引起,316L不锈钢的腐蚀程度总体上低于304不锈钢,304不锈钢的腐蚀速率低于0.4 mm/a,316L不锈钢的腐蚀速率低于0.25 μm/a。深海环境中,304不锈钢的腐蚀产物主要是α-Fe2O3、γ-FeOOH、γ-Fe2O3,316L不锈钢的腐蚀产物主要是α-FeOOH、γ-FeOOH、γ-Fe2O3。结论304不锈钢和316L不锈钢在西太深海环境中使用过程中应避免缝隙的形成,降低其发生缝隙腐蚀和点蚀的概率。 相似文献
793.
某工业城市大气颗粒物中PAHs的粒径分布及人体呼吸系统暴露评估 总被引:3,自引:3,他引:0
为研究大气颗粒物中多环芳烃(PAHs)的粒径分布与富集特征,确定不同粒径颗粒物中PAHs在人体呼吸系统各器官内的沉积浓度,以准确评估其人体呼吸暴露风险,选择东北某钢铁工业城市,在采暖期和非采暖期按粒径对大气颗粒物进行分级采样,用高效液相色谱对样品中14种优控PAHs进行分析,并将大气颗粒物粒径分级采样技术与人体呼吸系统内部沉积模型结合进行呼吸暴露评估.结果表明,大气颗粒物中总PAHs浓度变化显著,采暖期(743. 9 ng·m~(-3))高于非采暖期(169. 0ng·m~(-3)),多数PAHs(86. 3%~89. 9%)与大气中粒径≤2. 06μm的细颗粒有关;中低分子量PAHs单体呈双峰型,峰值位于1. 07~2. 06μm和7. 04~9. 99μm.高分子量PAHs呈单峰分布,峰值位于1. 07~2. 06μm; 4环PAHs的含量占主导优势,为总PAHs浓度的40%;在采暖期和非采暖期分别有53. 3%和55. 3%的颗粒态PAHs沉积在人体呼吸系统的不同器官,分别采用人体呼吸系统沉积浓度和在颗粒物上的总浓度计算该地区人群颗粒态PAHs的终身致癌超额风险值(incremental lifetime cancer risk,R值),成人的R值在采暖期为1. 3×10-5和2. 9×10-5,非采暖期为3. 1×10-6和6. 0×10-6,儿童的R值在采暖期为1. 0×10-5和2. 3×10-5,非采暖期为2. 4×10-6和4. 8×10-6.结果表明,颗粒物粒径分布直接影响呼吸系统沉积浓度和致癌风险,将分级采样技术与呼吸系统沉降模型结合方法可有效避免对人体呼吸暴露量的过度评估. 相似文献
794.
有色可溶性有机物(CDOM)的生物可利用性直接反映其生物可降解潜力,影响水体中污染物质的迁移转化和水质优劣状况.本研究运用三维荧光光谱-平行因子分析法(EEMs-PARAFAC)结合室内微生物培养实验,分析了高邮湖、南四湖和东平湖CDOM光谱组成和荧光组分的生物可利用性特征,并进一步阐述其对丰水和枯水两种水文情景的响应.结果表明:①运用EEMs-PARAFAC方法解析出4种荧光组分,微生物作用类腐殖酸C1和陆源类腐殖酸C4,类色氨酸C2和类酪氨酸C3.②3个湖泊丰水期吸收系数差值Δa(254)(培养前-培养后)均为正值,而枯水期Δa(254)部分为负值,这意味着CDOM生物可利用性对季节的响应存在较大差异.③不同水文情境下,南四湖和东平湖类腐殖酸组分%ΔC1、%ΔC4均为负值,南四湖丰、枯水期和东平湖丰水期类蛋白组分ΔC2~ΔC3为正值(t-test,P0.001,P=0.005).而丰水期高邮湖类蛋白组分ΔC2~ΔC3也为正值(t-test,P=0.008,P=0.005),这意味着不稳定类蛋白组分更容易被微生物矿化,可能生成更稳定的类腐殖酸. 3个湖泊腐殖化指数HIX、荧光峰积分比值I_C∶I_T均大于培养前,同时斜率S_(275-295)均减小进一步证实该结论.④丰、枯水期3个湖泊的类蛋白组分C2~C3的生物可利用性在入湖区域较高,同时该类湖泊入湖口区域类腐殖酸累积也较高,因而需要进一步加强入湖河流水质管理,减少外源CDOM输入以确保上述3个湖泊供水安全. 相似文献
795.
环境因子对土壤微生物呼吸及其温度敏感性变化特征的影响 总被引:10,自引:6,他引:4
在田间条件下研究土壤微生物呼吸及其温度敏感性(Q10)的变化特征及其影响因素对准确理解地区的气候变暖潜力具有重要意义.本研究依托长武农田生态试验站的裸地处理,利用土壤碳通量系统(Li~8100)连续6 a (2008~2013年)监测裸地处理下的呼吸速率、土壤温度和水分,探究土壤微生物呼吸及其温度敏感性的变化特征及其影响因素.在日变化尺度上,土壤微生物呼吸速率的变化特征呈单峰曲线,且这种变化趋势主要与土壤温度有关(P 0. 05),然而日平均土壤微生物呼吸速率和Q10在不同土壤水分含量条件下不同.均呈现出:适度的土壤水分条件较高的土壤水分条件较低土壤水分条件的趋势[土壤微生物呼吸速率:1. 20μmol·(m~2·s)~(-1)、0. 95μmol·(m~2·s)~(-1)、0. 79μmol·(m~2·s)~(-1); Q10:2. 12、1. 93、1. 59].在季节尺度上,土壤微生物呼吸速率和Q10均呈现出雨季大于非雨季的趋势[土壤微生物呼吸速率:1. 11μmol·(m~2·s)~(-1)、0. 90μmol·(m~2·s)~(-1); Q10:1. 96、1. 59],且这种变化趋势与土壤温度和水分的变化有关(P 0. 05),然而土壤温度和土壤水分的双变量模型比土壤温度或者土壤水分的单变量模型能解释更多的土壤微生物呼吸季节变异性(R~2:0. 45~0. 82、0. 32~0. 67、0. 35~0. 86;模拟值和实测值的拟合系数:0. 76、0. 64、0. 58).在年际尺度上,年累积土壤微生物呼吸变化于226 g·(m~2·a)~(-1)和298 g·(m~2·a)~(-1)之间,Q10变化于1. 48~1. 94之间,而年累积土壤微生物呼吸和Q10的年际变异性主要与年平均土壤水分含量有关(P 0. 05),且年平均土壤水分别可以解释39%和54%的年累积土壤微生物呼吸和Q10年际变异性.在裸地处理上,土壤有机碳由试验初的6. 5 g·kg~(-1)下降到目前的5. 5 g·kg~(-1),但是年累积土壤微生物呼吸却高达255 g·(m~2·a)~(-1),即裸地处理的呼吸流失量比土壤有机碳的流失量高20倍以上. 相似文献
796.
为研究汾渭平原各城市PM2.5污染特征及影响因素,利用2015—2019年汾渭平原11市秋冬季污染物逐时浓度,基于日变化分析构建了各城市慢速积累和快速积累的评价指标,量化了各城市的积累水平.结果表明:汾渭平原各城市PM2.5积累水平差异显著,积累速率最快的城市是宝鸡,最慢的是三门峡;快速积累阈值最高的是临汾,最低的是三门峡.结合各地积累速率值的分布特征,11地市的积累水平可分为较强(宝鸡、临汾、吕梁、晋中)、中等(咸阳、渭南、铜川、运城、洛阳)和较弱(西安、三门峡)3种.积累速率多随浓度的增高呈上升趋势,其中吕梁和临汾最为显著,而西安增幅最小.从年变化来看,各地快速积累占比从2017年或2018年开始减少,从月变化来看,12月和1月为快速积累出现最多的月份.二次污染物和区域传输对PM2.5积累速率均有影响,发生快速积累时,前体物SO2和NO2的浓度明显升高,二次反应显著;对临汾和西安的后向轨迹分析表明,西偏南方向气流的增加更易引起当地PM2.5的快速积累. 相似文献
797.
全球变化背景下,青藏高原生态系统受到自然、人为双重影响和威胁,生态风险日益加剧。针对生态风险源、脆弱性以及风险管理能力选取30个评估指标,利用生态风险评估优化模型,综合评估了青藏高原的生态风险,并得出如下结论:青藏高原生态风险总体处于较低水平,以低和极低生态风险为主,共占研究区面积的55.84%;极高风险主要分布在北部高山和极高山地区,中等风险主要分布在高原北部以及高原的西部和西南部地区,中、高生态风险在空间分布上形成一个“C”字形结构;青藏高原生态风险整体受自然主导因子控制,人为对生态环境的影响不容忽视,协调和降低青藏高原人类活动区域人类对生态环境的影响,是今后规避生态风险的重要途径。 相似文献
798.
黄河上游的河湟谷地是人类活动历史悠久的地区之一,是黄河沿线耕地开垦的最西端,聚落和耕地重建对黄河流域人类活动和全球变化研究具有重要的现实意义。通过梳理大量历史文献资料,建立了北宋后期(1117年)河湟谷地聚落和耕地数据库,以聚落空间分布为基础,运用网格化模型,重建了北宋后期河湟谷地耕地格局。结果表明:(1)北宋后期河湟谷地聚落集中分布在黄河、湟水河干流沿岸海拔相对较低、坡度较缓的河流冲积和洪积平原。(2)河湟谷地的耕地总面积为304.67 km2,分配有耕地的网格仅占全区的16.16%,垦殖率最高的网格仅为24.16%,其中,湟水河谷耕地分布网格约占全部的74.06%,黄河干流约占25.94%,说明北宋后期耕地开垦主要集中在湟水河流域。(3)从聚落分布的海拔高度来看,大部分耕地网格分布在海拔2600 m以下的川水地区,说明当时耕地分布范围不大,海拔高度极大地限制了耕地的分布,耕地主要分布在灌溉条件相对优越的地区。(4)基于聚落重建耕地空间格局,其结果符合耕地随聚落分布的事实,更具有可靠性。 相似文献
799.
选取鄱阳湖典型洪泛湿地为研究对象,分析了2018年4~10月降水、湖水、河水和湿地地下水的氢氧同位素变化特征,利用δ18O~δD关系确定了不同水文时期湿地各类水体的转化关系,并结合同位素端元混合模型估算了不同水源对湿地地下水的贡献分量.结果表明,研究区降雨δ18O和δD值在6~7月份偏小,其余月份较高,存在明显季节变化和雨量效应.河水、湖水同位素与降水同位素的季节变化规律基本一致,但受蒸发分馏影响,重同位素更为富集,且变化幅度远小于降水同位素.湿地地下水同位素的季节变化较小,δ18O、δD均值(-5.26‰,-31.1‰)高于大气降水(-6.32‰,-40.1‰)、低于湖水(-3.60‰,-26.4‰),与河水同位素(-5.09‰,-34.4‰)较为接近,表明湿地地下水受降水、湖水和河水的共同影响.涨水期(4~5月)河水的补给源为降雨和流域内地下径流,湖水主要受河水和降水共同补给,湿地地下水主要受前期降水和河水补给的滞后影响,河水的贡献比重更大.丰水期(6~8月)地下水主要接受湖水和河水共同补给,湖水的补给贡献比例超过50%,退水期(9~10月)湿地地下水向河道和湖泊等地表水体排泄. 相似文献
800.
为探讨农村居民区沟塘水质对周边浅层地下水的影响,在河南省某县选择典型沟塘,分别在枯水期和丰水期采集沟塘水和周边浅层地下水样品,采用高效液相色谱检测16种多环芳烃(PAHs)的含量,分别描述并比较枯丰水期PAHs的污染特征及其生态与健康风险.结果表明,枯水期沟塘水中BaP含量、∑PAHs、TEQ(BaP)含量和致癌性PAHs占比分别为0.911ng/L、29.3ng/L、1.64ng/L和28.1%,均低于丰水期;浅层地下水中各指标分别为5.37ng/L、291ng/L、12.5ng/L和25.9%,高于丰水期.枯丰水期沟塘水和浅层地下水中PAHs均主要源于生物质和煤炭燃烧.浅层地下水PAHs的含量与沟塘水具有关联性,即距离沟塘越近,PAHs含量越高,枯水期的关联性低于丰水期.饮用浅层地下水致PAHs暴露的累积非致癌风险HQ为2.21x10-3;累积致癌风险R为1.56x10-6,72.0%成人R大于1x10-6,枯水期BaA、BbF和InP对成人致癌风险的贡献分别为72.1%、9.10%和4.80%.枯水期沟塘水PAHs总量为低等生态风险,丰水期为中等风险,不同沟塘其生态风险不同.纳污的C5沟塘水丰水期PAHs为高生态风险水平,BaA的贡献最大(占40.7%);纳污和养殖的A2枯水期和C3沟塘水丰水期PAHs为中等风险2水平.综上,沟塘水PAHs与周边浅层地下水具有关联性,枯水期沟塘水PAHs总量具有低生态风险,饮用周边浅层地下水的致癌风险高于1x10-6. 相似文献