含油污泥处理技术进展

石油工业生产的特征固体废物——含油污泥,是一种由石油烃、水、固体颗粒物和其他物质（如重金属）组成的固态/半固态复合物,因毒性和易燃性被归入危险废物管理。我国含油污泥年产量高达500万t,其中含有15%~50%的石油烃。含油污泥的处理要兼顾无害化和资源化。基于其组成、性质和危害,介绍了含油污泥的油品资源化分离法（离心、溶剂萃取、热解）和无害化剩余含油残渣处理法（焚烧、固化、生物处理）等国内外常用的处理方法。大体上,含油污泥的处理思路为,首先预处理降低含水率、提高含油率,再经油品分离法回收含油污泥中的石油烃,最后无害化处理剩余含油残渣。讨论了各方法的特点以及国内外研究进展,提出了含油污泥处理技术的发展建议。     

基于风险矩阵和五元减法集对势的湖泊水生态健康动态诊断评估

为判断湖泊水生态健康子系统发展趋势、诊断病态因子,引进了五元减法集对势,建立生态子系统与物理化学子系统的合成矩阵得到湖泊水生态健康状态,从而提出了基于风险矩阵和五元减法集对势的湖泊水生态健康动态诊断评估方法,并应用于安徽省瓦埠湖。结果表明:瓦埠湖水生态健康状态1980—2015年呈变差趋势,2012年为微病态,2015年略有好转。五元减法集对势识别出瓦埠湖水生态健康的病态因子主要有底栖动物、浮游动物、叶绿素、COD、TN、TP和透明度,为改善瓦埠湖水生态健康的重要指标。上述风险矩阵和五元减法集对势耦合的动态诊断评估方法可为湖泊水生态健康评估提供新的思路。     

特殊区域地表水环境背景值表征技术方法研究与应用

选取黑龙江省源头水保护区作为研究对象,根据DEM数据对保护区内随机布设的水质监测点控制单元进行划分并提取单元内的相关指标建立监测点背景特性量化模型,基于量化结果提出地表水环境背景值监测方案,建立背景值数据库.选取研究区自然属性指标与空间属性指标,以空间叠置技术与聚类分析方法对研究区地表水进行背景值分区,最终将黑龙江省分为六大地表水水质背景值地理分区,并计算了各分区地表水环境背景值表征范围.表征范围显示：依据现行标准进行水质评价,保护区内水质背景值已超出Ⅱ类水质标准限值.因此,基于水质背景值研究成果提出了考虑背景值影响下的水环境质量评价方法,并将方法应用于研究区,结果表明方法切实可行且优于单因子评价法.研究成果可为区域制定背景值影响下的水环境评价方法提供科学的数据支撑与理论依据.     

北京市典型汽修企业VOCs排放特征与臭氧影响分析

对北京地区27家汽修企业进行调研,选取2家典型汽修企业进行气袋采样-GC-MS-FID采集及分析,定量分析其VOCs的排放特征,并计算其臭氧生成潜势（OFP）。结果表明:使用不同漆料的汽修企业排放特征不同,水性漆企业非甲烷总烃的排放浓度为0.62~36.49 mg/m3,油性漆企业的排放浓度为0~100.39 mg/m3;水性漆排放的VOCs以烷烃为主,占比高达57.16%,丙烷（39.65%）和甲苯（11.41%）是首要污染物;卤代烃（55.51%）是油性漆企业的主要VOCs排放物种,主要组分为1,2-二氯丙烷和1,2-二氯乙烷;水性漆企业的OFP值为144.78 mg/m3,油性漆企业的OFP值为664.43 mg/m3,大气反应活性最大的物种多为芳香烃,芳香烃对OFP的贡献率分别为52.18%和88.44%。     

汶川地震重灾区泥石流灾损土地利用及生态修复模式——以北川县都坝河小流域为例

汶川地震诱发了大量泥石流灾害,灾损土地利用和生态修复是灾区产业重建面临的重要课题。以北川县都坝河小流域为研究对象,通过调查灾损土地禀赋、灾害特征、土地需求,采取多因素耦合和关键因子限制分析法,探讨灾害胁迫条件下的经济活动与生态修复之间的互馈作用,结果表明：（1）流域新增土地供给源主要为泥石流灾损土地,土地资源化利用受灾害、聚落和产业结构控制;（2）灾损土地根据成因划分为沟口堆积型、沟道冲淤型以及岸坡侵蚀型,三者的肥力、安全性及交通条件等特征具有显著差异;（3）基于“因灾分区、耕地优先、产业共建、美居造景”的原则,建立了灾损土地的利用方式和生态修复模式,并选取杨家沟进行验证,沟域灾损土地利用方式为生态林地、产业林地及优质耕地,分别占比28.5%、56.3%、15.2%,生态修复措施主要为提高土地安全度、提升植被覆盖率和增强水保功能。该研究建立的震区土地利用和生态修复模式可有力协调人地矛盾、发展绿色经济和提升人居环境。     

河北坝上与坝下不同土地利用类型土壤入渗特征及其影响因素

为查明河北省坝上与坝下不同土地利用类型土壤入渗能力,选择张北县（坝上风蚀区）和阳原县（坝下水蚀区）作为典型研究区,采用微型圆盘入渗仪测量土壤入渗特性,并分析其主要影响因素。研究结果表明：（1）阳原县不同土地利用类型土壤渗透性能表现为：高盖度草地>低盖度草地>耕地>林地,张北县表现为：草地>耕地>灌木林地>防护林地;（2）不同入渗模型拟合度之间存在显著差异,其中Philip模型拟合效果最佳;（3）土壤初始入渗速率、稳定入渗速率、稳定入渗时间与容重呈极显著负相关关系,而与总孔隙度均呈极显著正相关关系。结果表明,该区草地土壤入渗能力最强,后期开展生态工程建设时应更加重视草地涵养水源的作用。     

水动力对沉积物-水界面氧通量产生机制的影响

选取三峡库区支流御临河为研究对象,测量了5个水动力条件（平均流速为0.00,0.03,0.07,0.12,0.20m/s）下沉积物-水界面（SWI）氧通量的变化及水动力条件对SWI氧通量产生机制的影响.结果表明,随着平均流速的升高,SWI氧通量增加,由0.00m/s时的1.197mmol/（m²·h）增加为0.20m/s时的43.981mmol/（m²·h）,溶解氧穿透深度增加,氧进入沉积物更深处并被微生物和还原性物质所利用,沉积物耗氧量上升;当平均流速较低时,沉积物耗氧量以生物耗氧量为主,在0.00m/s与0.03m/s时生物耗氧量为氧通量的85.3%与57.7%;当水体平均流速较高,化学耗氧量与其他耗氧量中的化学过程耗氧量在氧通量中的比重逐步提高.     

烟花爆竹燃放对大气污染物及PM2.5组分影响

为了解烟花爆竹燃放对保定市大气污染物和PM_2.5中水溶性离子及有机碳（OC）、元素碳（EC）浓度的影响,对保定市春节期间大气污染物和颗粒物组分的浓度特征进行了分析,并评估了烟花爆竹的贡献.结果表明： 2019年春节期间烟花爆竹集中燃放期PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO平均浓度比非集中燃放期分别增加了1.3、1.0、1.1、0.4、0.02倍;保定市春节期间禁燃措施施行后,除夕、初一2d污染物平均浓度、最高浓度和高浓度持续时间均明显下降,集中燃放期烟花爆竹燃放对PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度贡献量从50%左右（2018年、2017年）下降至30%左右（2019年）,其中SO₂贡献量下降幅度超过PM_2.5和PM₁₀;组分分析表明,接待中心站点（主城区）、涿州站点（区县建成区）烟花爆竹燃放期K⁺、Mg²⁺、Cl^-浓度在水溶性离子中的总占比分别为39.3%、51.1%,比非燃放期的占比显著上升;烟花爆竹燃放对PM_2.5中K⁺、Mg²⁺、Cl^-浓度贡献率在50%以上,其中对K⁺贡献占比高达89.0%,涿州站点SO₄^2-、K⁺、Mg²⁺、Cl^-的贡献量分别是接待中心站点的2.2、2.1、1.9、1.8倍,燃放期硫氧化率（SOR）、氮氧化率（NOR）相比于非燃放期均有一定程度的升高;集中燃放期OC、EC浓度较非集中燃放期分别升高了2.5、2.1倍,烟花爆竹燃放对OC影响大于EC.     

成都市施工扬尘排放特征研究

采用DustTRAK TM气溶胶（粉尘）监测仪对成都市112个不同类别的房建、市政工地施工扬尘进行测试,研究了不同类别施工扬尘的排放特征,分析了下风向扬尘浓度的变化趋势,并采用CALPUFF对成都市新都区某建筑工地的排放进行了模拟.结果表明：（1）成都市施工扬尘排放浓度约为0.13~2.91mg/m³,其中房建类施工平均浓度约为0.94mg/m³,高于市政施工;大型工地扬尘平均浓度约为0.61mg/m³,低于中型和小型工地;土方施工阶段平均浓度约为1.21mg/m³,远高于地基建设、主体建设、装饰阶段.（2）成都市施工扬尘呈现出高低浓度交替的周期性变化,其中房建工程土方施工阶段的高低浓度差值可达到0.6mg/m³以上.（3）施工扬尘在场界外下风向5~15m范围内会出现浓度增加的趋势,随后逐渐下降,在50m附近逐渐趋于稳定,稳定浓度介于0.1~0.2mg/m³.（4）CALPUFF模型能较好地从宏观角度来模拟成都地区施工扬尘的扩散趋势,但难以捕捉施工扬尘在下风向近距离的扩散特征.     

利用HYSPLIT模型研究珠三角地区VOCs时空分布特征

于2016年在中国广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs长时间观测,共获得2142组有效数据,并利用HYSPLIT模型分析珠三角地区VOCs时空分布特征.结果表明,各类VOCs混合比和化学反应活性具有明显的季节变化特点.观测期间,VOCs平均浓度为（18.523±20.978）×10^-9,其中,低碳烯烃和苯系物二者混合比之和仅占46%,但贡献了85%的·OH消耗速率（L_OH）、82%的臭氧生成潜势（OFP）和97%的二次气溶胶生成潜势（SOAFP）.观测站点主要受来自北部内陆地区气团（1#）、西部内陆地区气团（2#）、台湾海峡南端气团（3#）以及南部海洋地区气团（4#）的影响.1#气团中炔烃和苯系物的混合比占比最高,分别达到10%、37%,而3#气团中低碳烷烃的浓度水平最高,达到（8.437±5.561）×10^-9.通过估算气团中VOCs的化学反应活性,可以发现,1#气团的VOCs化学反应活性最强,其对O₃和SOA的生成贡献最高.1#、2#、3#和4#气团中VOCs的化学反应活性主要由苯系物和低碳烯烃贡献.