固定污染源监测体系发展回顾及"十四五"建议

党的十八大以来,特别是"十三五"时期我国固定污染源监测体系在管理制度、监测技术、信息平台、业务体系方面均取得了积极进展。但随着排污许可制度的全面实施,省以下环保机构监测监察执法垂改全面完成,减污降碳全面提级,我国固定污染源监测体系面临着专项制度不完善、自行监测数据质量监管压力大、基层执法监测高需求与低能力矛盾突出、减污降碳监测体系有待系统设计等突出问题。为了适应新形势下生态环境管理需求,建议:健全制度体系,研究制订《固定污染源监测管理办法》;完善技术体系和质控体系,加快快速、便携、智能化的污染源监测新技术体系及基于物联、信息技术的全流程、全链条质控体系的研究应用;优化业务体系,推动污染源执法监测与排污单位自行监测帮扶规范化和监测信息平台改造提升及应用。     

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。     

环境空气质量监测数据采集与传输的标准化研究及设计

目前中国空气质量监测数据缺乏统一的数据采集及传输管理规范,导致数据集成困难,各监测网络间的数据无法充分共享,形成信息孤岛。该研究在深入分析中国环境空气质量监测数据采集与传输现状及问题的基础上,遵循已有的标准规定并结合实际业务需求,针对环境空气质量监测数据传输系统结构、通讯协议以及监测数据编码提出具有良好扩展性、通用性及规范化的设计方案,以期促进监测设备及系统集成工作的标准化,实现系统间信息数据高度集成,信息资源充分共享和互融互通,环境空气质量监测业务紧密互动。     

基于Prophet模型的空气污染物浓度预测方法

准确预测大气污染物浓度的时空变化趋势是制定、修订大气污染防控措施和持续改善空气质量的关键。笔者以内蒙古呼和浩特市为研究区,基于2015-2020年城市环境空气质量自动监测站的月度数据,运用Prophet模型,研究确定环境监测数据的突变点和Prophet模型饱和预测上下限等特征,完成了"十四五"期间研究区PM_2.5、 PM₁₀、 NO₂、 SO₂、 O₃5项污染物的浓度预测。采用可决系数、均方根误差及平均偏差误差对预测模型结果进行精度评估,并重点分析了2025年各项污染物浓度的时空变化规律。结果表明:Prophet模型可以较为精准地对5项污染物浓度进行预测,预计2025年呼和浩特市PM_2.5、 PM₁₀、 NO₂、 SO₂、 O₃质量浓度分别为41.64,、71.71、36.85、21.66、123.24 μg/m³,与以往该地区各项污染物时空特征一致,未来该市PM_2.5、 PM₁₀、 NO₂、 SO₂全年浓度均呈U形分布,具有冬季高、夏季低的特点,O₃全年浓度呈倒V形分布,具有夏季高、冬季低的特点。除此之外,研究还发现未来该市西部地区污染程度高于东部。预测结果表明:当前内蒙古对空气污染的治理措施为空气污染的持续改善提供了保障,O₃污染有加重趋势但尚在可控范围内,需要进一步加强防控。该研究揭示了呼和浩特市"十四五"期间5项空气污染物的浓度和时空变化趋势,可为呼和浩特市空气质量持续改善提供数据参考。     

齐齐哈尔市PM2.5与PM10污染趋势及相关性分析

对2014—2016年齐齐哈尔市PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的时间变化特征进行简要分析,并探究PM_(2.5)/PM_(10)以及PM_(2.5)与PM_(10)的相关性。结果表明:2014—2016年齐齐哈尔的PM_(2.5)与PM_(10)的年均质量浓度分别为36.7、62.9μg/m~3,且呈逐渐下降趋势;冬季的PM_(2.5)与PM_(10)浓度最高,秋季次之,春季与夏季相对较低;2014—2016年PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度月变化趋势基本相同,整体呈现2—6月逐渐下降,9—11月逐渐上升的规律;PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的日变化均呈双峰现象;对PM_(2.5)与PM_(10)进行线性拟合,相关系数为0.896 3。同时,残差分析也说明两者拟合情况良好,四季相关系数为r_(秋季)(0.982 2)r_(冬季)(0.964 4)r_(夏季)(0.943 9)r_(春季)(0.829 6);2014—2016年PM_(2.5)/PM_(10)平均值为55.27%,大气颗粒物PM_(2.5)的贡献率高达一半以上。     

水生态环境质量评价体系研究

流域水生态环境质量评价体系是为流域环境管理提供基础数据,协助管理者开展流域保护措施的重要技术支持。该文深入剖析了发达国家典型水生态环境质量评价体系,归纳分析了其体系框架、构成特点、方法适用性和借鉴意义。结合前期研究基础,对评价体系的技术内容进行了完善和补充,明确了参照点位的选择原则,补充了评价方法选择的技术路线,提出了增设和实施不同监测计划的方案,最终提出生态环境质量评价技术体系框架。     

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。     

松花江流域大型底栖动物生物完整性指数构建及其适用性

利用生物完整性指数评价河流健康状态,对于水环境管理决策具有重要的实践意义。基于大型底栖动物构建生物完整性指数(B-IBI),并评价松花江流域的水生态系统健康状况。在松花江主要干支流设定37个采样点,分别于2016年6、9月进行环境因子和大型底栖动物调查研究。最终从28个候选参数中确定了种类总数、摇蚊种类数、敏感种百分比、Hilsenhoff指数、Marglef指数作为核心参数构建B-IBI。通过0～10赋分法,计算得到了松花江流域全部采样点的生物完整性评价得分。结果显示,松花江流域内60%区域生物状态存在不同程度的损害。另外,B-IBI能够综合反映松花江大型底栖动物群落多样性、生境质量、理化水质等,具有一定的适用性。