“Ox增减量”O3人工订正预报方法与应用

为满足环境管理部门"O₃污染过程不漏、AQI类别准确和AQI范围预报准确"的要求,基于大气箱式模型和相似案例分析,引入O_x指标原创性提出"O_x增减量"O₃人工订正预报方法。介绍了该方法的预报思路、预报要点和步骤、历史相似案例库构建与基于大气条件预报的判别分析、方法普适性和局限性等,以期为提高区域、城市O₃业务预报准确率提供技术参考。以东部沿海城市青岛市为研究案例,结果显示,2020年6—9月24 h人工订正AQI类别预报、AQI范围预报准确率分别为91%和68%,比同期业务化运行的WRF-Chem数值模式预报准确率分别提高19%和25%,应用该预报方法可有效提高O₃污染过程预报准确率。     

典型涉污企业周边土壤重金属污染特征及潜在生态风险评价

分析和评价典型涉污企业周边土壤环境质量,对于加强企业用地环境风险管控,实施土壤重金属污染精准防控,进一步保障农产品质量安全具有重要意义。以18类典型涉污企业周边土壤为研究对象,对475家企业周边的2 017个监测样点进行土壤重金属Cd、As、Pb、Hg、Cr、Cu、Zn和Ni元素含量测定,并采用主成分分析法、Hakanson 潜在生态风险指数法进行分析及评价。结果表明:典型涉污企业周边土壤重金属污染以Cd、Pb和As元素为主,各元素含量超过土壤污染风险筛选值的样品比例为9.82%~31.0%,超过土壤污染风险管控值的样品比例为4.46%~13.1%,其次是Zn、Cu、Hg和Ni,Cr无明显污染;主要污染元素Cd、Pb、As、Zn和Cu来自相同污染源且主要分布在有色金属矿采选业(B9)、黑色金属冶炼和压延加工业(C31)、有色金属冶炼和压延加工业(C32)、生态保护和环境治理业(N77)等行业企业周边;黑色金属冶炼和压延加工业(C31)、有色金属矿采选业(B9)、有色金属冶炼和压延加工业(C32)等行业企业周边土壤重金属潜在生态风险等级较高,中等风险及以上比例分别为76.0%、53.0%和54.1%。可见,典型涉污企业周边土壤重金属存在一定程度的污染,尤其是有色金属矿采选业(B9)等采矿业以及黑色金属冶炼和压延加工(C31)等制造业等,污染程度高,潜在生态风险大,需要加强监测和管控。     

预浓缩-GC/MS测定空气中的27种ODS和HFCs

优化预浓缩仪二级冷阱温度和柱温箱初始温度,建立了预浓缩-气相色谱 /质谱联用(GC/MS)技术测定空气中27种消耗臭氧层物(ODS)和氢氟烃(HFCs)的分析方法。结果表明,27种ODS和HFCs峰形良好,分离度较好,校准曲线相对响应因子标准偏差为1.7%~15.9%,方法检出限为0.016~0.172 μg/m³。空白加标样品连续测定6次的相对标准偏差为0.9%~13.4%,回收率为70.4%~116%。基体加标样品连续测定6次的相对标准偏差为1.0%~7.8%,回收率为94.3%~108%。实验楼周边的环境空气以及实验室内部工作环境空气均检出不同浓度的ODS和HFCs,该方法适用于空气中ODS和HFCs的测定。     

超高效液相色谱-串联质谱法同时分析地下水中24种内分泌干扰物

建立了基于超高效液相色谱-串联质谱法同时测定地下水中9种雌激素、5种雄激素、3种肾上腺皮质激素、4种酚类和3种非甾类激素共24种内分泌干扰物的方法。在活化后的MCX固相萃取柱中加入水样,再加入pH=5的水溶液淋洗,随后用碱化乙腈(4.5%,体积分数)洗脱。收集洗脱液并用氮气吹至近干后,用甲醇定容。采用Poroshell 120 Bonus-RP色谱柱(2.7 μm,100 mm×2.1 mm),以0.1%氨水溶液-乙腈为流动相进行梯度洗脱,实现液相分离。质谱检测采用MRM模式进行采集,通过正负离子模式切换同时进行测定,使用内标法定量。检测结果显示,目标物在线性范围内,决定系数R²均大于0.995,方法检出限为0.05~2.00 ng/L,加标回收率为68.8%~108%。该方法灵敏度高、准确度好,具有较强的实用价值。     

基于精细化管理的环境物联网发展趋势

环境物联网运用智能传感器等设备感知生态环境的变化,监测环境质量、监控企业的排污行为,通过环境数据的采集、传输、处理、整合,辅助环境管理决策。近年来环境物联网得到长足发展,但现有的环境物联网体系无法满足多种任务和应用场景的需求,主要问题体现在数据质量和精准度缺乏保证,数据传输能力有限,数据共享还未打通,数据分析应用能力还有待提升。笔者系统分析了环境物联网感知层、传输层和应用层的现状与问题,较全面地研究了物联网与大数据技术的最新进展,提出了环境物联网的发展方向以解决上述问题,为实现精细化管理与科学决策提供科学参考。     

基于哨兵-3A卫星OLCI数据的最大叶绿素指数在太湖蓝藻水华监测中的应用

欧洲航天局于2016年2月16日成功发射哨兵-3A卫星,搭载的水色遥感仪器(OLCI)提供了很好的海洋和内陆水体生态指标观测反演能力。基于OLCI获取的太湖L1b级遥感数据产品,利用OLCI Oa10、Oa11、Oa12波段计算了重要的水色/水生态遥感指标,即最大叶绿素指数(MCI),在此基础上初步分析了MCI在太湖蓝藻水华监测预警中应用效果。研究表明:(1)哨兵-3A卫星OLCI影像质量清晰,构建的MCI能够反映太湖水体叶绿素信号强度;(2)与常用的归一化植被指数相比,在蓝藻没有明显积聚的藻-水混悬水域,MCI与叶绿素浓度有很好的关联,可更灵敏地反映叶绿素浓度的空间分布特征。MCI将在蓝藻监测上具有更好的适用性,可有效提高富营养湖泊蓝藻水华的预警预报精度。     

基于SHERPA的环境空气质量减排情景模拟评估

分析了SHERPA综合评价模型的基本原理和主要建模理念,重点介绍了其在环境空气质量减排情景模拟评估方面的作用,以及在排放源与受体关系(SRR)方面的处理方法,比较了其与欧盟常用的其他情景模拟模型的优缺点。SHERPA模型的特点是空间灵活性较好,对于任何给定地点,可以快速评估不同地区对该研究地点空气质量的影响。SHERPA模型的3个主要功能为污染物来源分析、决策支持和情景模拟。基于SHERPA模型对法国环境空气中PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2年均浓度进行污染来源分析、决策支持分析和减排情景模拟评估,展示了模型在环境治理措施优先级筛选和政府间联合治理措施协调建议方面的功能和作用,以期为中国环境空气质量预测预报、环境质量管理措施的制定和成效评估等环境服务与管理工作提供借鉴。     

地表水环境遥感监测关键技术与系统

介绍了地表水环境遥感监测的关键技术与系统及其典型应用,其代表性机理模型和应用示范成果主要来自于中国科学院遥感与数字地球研究所的高光谱遥感团队在最近几年中取得的一些研究进展,主要包括建立了基于改进双峰法的水体分布自动化遥感提取方法,实现了简单、高效和高精度的水体提取;提出了大型湖泊长时序水量估算方法,并以青藏高原湖区为例,重建了典型湖泊面积、水位和水量序列;发展了基于“软分类”的典型内陆水体叶绿素a浓度反演方法,构建了基于生物光学模型的高度浑浊水体悬浮物浓度遥感反演半解析方法,提高了反演方法的区域和季节适用性;构建了基于水色指数的大范围湖库营养状态和透明度遥感监测方法,实现了全球大型湖库营养状态遥感监测,以及全国大型湖库透明度遥感监测;在此基础上,开发了地表水环境遥感监测系统,提高了水环境遥感监测效率,促进了卫星遥感在水环境监测中的高精度业务化应用。     

2016—2017年武汉市城区大气PM2.5污染特征及来源解析

利用2016年1月至2017年9月湖北省环境监测中心站大气复合污染自动监测站的在线监测数据,对武汉市城区PM_2.5的污染特征及主要来源进行解析。结果表明,武汉市城区PM_2.5质量浓度呈现出明显的季节差异,季节变化规律为冬季>春季>秋季>夏季。水溶性离子的主要成分SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺占总离子质量浓度的82.0%。PM_2.5中阴离子相对阳离子较为亏损,颗粒整体呈碱性。夏季气态污染物的氧化程度较高且SO₂较NO₂氧化程度高。后向轨迹分析结果表明,区域传输是武汉市PM_2.5的一个重要来源,在4个典型重污染阶段,武汉市分别受到局地、东北、西北及西南方向气团传输的影响。PMF模型解析出武汉市PM_2.5五大主要来源及平均贡献率：扬尘22.0%、机动车排放27.7%、二次气溶胶21.6%、重油燃烧14.9%和生物质燃烧13.8%。     

并联式双梯度反相离子对液相色谱法快速检测土壤中芳磺酸

通过阀切换并联式双系统,建立了一套测定土壤样品中7种芳磺酸的反相离子对液相色谱法。该方法采用2根色谱柱,一根色谱柱分析的同时,另一根色谱柱通过阀切换实现平衡,节约了38.5%的分析时间。方法使用Dikma Diamonsil C18(150 mm×4.6 mm×5μm)色谱柱,以离子对试剂(四丁基硫酸氢铵)和乙腈为流动相,检测波长为226、235、258 nm。各组分线性关系良好,线性相关系数均在0.999 9以上。随机抽取样品进行重新提取、检测,得到各组分的相对标准偏差均小于7%,且定量限最高不超过0.181 2μg/g,重复性和定量限均能满足实验要求。