不同特征污染源中指示性药物和个人护理品识别与筛选

通过分析我国地表水中药物和个人护理品（PPCPs）主要污染源排放特征,识别和筛选出咖啡因、卡马西平和磺胺嘧啶为我国地表水环境中的指示性PPCPs（i-PPCPs）,分别指征城镇生活污水、城镇污水处理厂出水和养殖废水三类特征污染排放源.同时,基于筛选的i-PPCPs开展了初步应用研究,结果表明,生活污水是北运河和黄浦江流域地表水中PPCPs的主要来源.研究结果为构建更综合和有效的PPCPs的溯源体系,识别我国城市地表水环境中PPCPs的主要排放源提供了理论依据.     

特大城市河流表层沉积物磷形态分布及有效性:以成都市为例

为研究河流沉积物内源污染与人类活动的响应关系,采集成都市内33个点位的河流表层沉积物,采用SMT和DGT方法监测沉积物中各形态磷及生物有效性磷含量,结合多元统计方法分析其空间分布特征,计算沉积物及其孔隙水中有效态磷的释放通量.结果表明,成都市河流表层沉积物各形态磷存在空间差异性;成都市河流表层沉积物TP的平均含量为1 132.41 mg·kg~(-1),高于成都市土壤背景值365.00 mg·kg~(-1),Ca-P为最主要磷形态,平均占TP的70.58%;研究区域可划分为3类,第1、3类的磷形态结构差异大,而第2类小,且第1、3类各形态磷含量普遍高于第2类;ω(DGT-P)分别与水体ω(DTP)、具有生物有效性的ω(Fe/Al-P)和ω(OP)均有良好的相关性,DGT技术可作为快速原位检测沉积物生物有效磷含量的可靠方法;有效态磷释放量较高的为N8 W11 N2,分别为20.05、17.13、14.79 mg·(m2·d)-1,其释放能力与人类活动密切相关.     

北京市PM2.5时空分布特征及其与PM10关系的时空变异特征

PM_(2.5)时空分布特征及其与其它污染物的相关关系是PM_(2.5)时空统计分析的主要研究内容.然而,现有的方法直接从监测站点的角度对时空分布特征进行分析,难以有效地揭示PM_(2.5)浓度的聚集分布特征;同时,常用的地理加权回归在对PM_(2.5)与其它污染物间关系进行建模的过程中,缺乏同时考虑时间异质性与空间异质性,从而不能准确地描述依赖关系的时空变异特征.为此,首先借助于空间聚类分析技术,对北京市2014年PM_(2.5)浓度的聚集结构进行探测,在此基础上,通过聚集结构来分析PM_(2.5)季节性时空分布特征.然后,利用地理时空加权回归对北京市PM_(2.5)与PM_(10)季节平均浓度间关系进行建模,依据回归结果分析PM_(2.5)-PM_(10)间关系的时空变异特征.实验结果表明,春夏季节PM_(2.5)污染程度及空间变异程度均低于秋冬季节,各季节PM_(2.5)浓度均表现为北部浓度低、南部浓度高的空间分布特征;地理时空加权回归具有更好的拟合效果,由回归系数进一步可发现,春夏季PM_(2.5)-PM_(10)相关性低于秋冬季PM_(2.5)-PM_(10)相关性;各季节均表现为西北部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性高于东南部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性.     

承德市PM2.5中碳质组分的季节分布特征及来源解析

为研究承德市PM_2.5中碳质组分的季节变化及污染来源,于2019年1、4、7和10月采集大气PM_2.5样品,测定碳质组分浓度.通过有机碳（OC）与元素碳（EC）比值、总碳质气溶胶（TCA）及二次有机碳（SOC）的估算,分析碳质组分的变化特征;结合后向轨迹和主成分分析（PCA）方法,分析污染来源.结果表明,采样期间PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度分别为（31.26±21.39）、（13.27±8.68）和（2.80±1.95）μg ·m^-3.PM_2.5的季节变化趋势为：冬季[（47.68±30.37）μg ·m^-3]>秋季[（28.72±17.12）μg ·m^-3]>春季[（26.59±15.32）μg ·m^-3]>夏季[（23.17±8.38）μg ·m^-3],与总碳（TC）、OC和EC季节变化趋势一致,冬季（R²=0.85）的OC与EC来源较一致;OC/EC值得出4个季节均受到交通和燃煤源排放的影响,且冬季受烟煤排放影响显著.TCA的平均浓度为（21.38±13.68）μg ·m^-3,占PM_2.5比例达68.39%,二次转化率（SOC/OC）为：春季（54.09%）>秋季（37.64%）>夏季（32.91%）>冬季（25.43%）.后向轨迹模拟结果表明,春季和夏季气团携带的污染物浓度相对较低,秋季污染物的传输通道为西南方向,冬季为西北方向,主成分分析（PCA）表明,承德市PM_2.5削减的关键是控制机动车尾气、燃煤和生物质燃烧源的排放.     

广西龙江鱼类镉含量分布特征及生物积累特性分析

突发镉污染事件能引起江河水体恶化,破坏水生态环境和威胁人类健康.本研究为证实突发镉污染事件引起生态环境风险,以不同类型鱼类以及鱼类不同组织器官为研究对象,分别前后6次对龙江进行采样调查,并对各鱼类根据水层和食性进行分类及分析.调查结果表明,前3次调查鱼类肌肉镉含量显著高于后3次调查鱼类肌肉镉含量;草食性,肉食性和杂食性鱼类不同组织器官镉的含量大小均可排序为:肾肝肠鳃卵鳞≈肌肉,且3种类型肾的镉含量均显著高于其他任何组织器官(P0.05);鱼类同一组织器官镉的含量根据不同水层鱼类依次为:底层鱼类中下层鱼类中上层鱼类.不同食性鱼类肌肉中镉平均富集系数BAF从大到小依次为杂食性,肉食性和草食性,分别为8.32、6.33和5.15;不同生活水层鱼类肌肉中镉平均富集系数大小排序为:底层鱼类(8.18)中下层鱼类(7.70)中上层鱼类(4.99).     

京津冀城市群冬季二次PM2.5的时空分布特征

二次组分是造成京津冀城市群冬季PM_2.5污染的重要因素.采用CO示踪法,估算2017～2021年冬季京津冀城市群二次PM_2.5浓度,并分析其时空分布特征,探讨区域二次PM_2.5的影响因素.结果表明,2017～2021年冬季京津冀区域PM_2.5浓度下降趋势明显,河北中南部一次PM_2.5下降幅度最大,二次PM_2.5浓度年际波动平稳,北京和天津二次PM_2.5占比明显高于其他城市.随着污染程度加剧,一次PM_2.5和二次PM_2.5质量浓度均有不同程度的增加,二次PM_2.5占比呈显著增大趋势.与直接测量结果相比,CO示踪法获得的结果偏低,与冬季CO浓度较高,一次PM_2.5浓度高估有关,选取合适的一次气溶胶基准值是改进该方法,获取合理估算值的关键.     

黄土旱塬24 a不同秸秆还田土壤碳、氮、磷和胞外酶计量特征

探索黄土旱塬区农田土壤碳、氮和磷生物地球化学循环特征,可为农作物高效生产和土地可持续利用提供科学依据和技术支撑.以山西寿阳24 a玉米旱作试验田为对象,研究长期秸秆覆盖还田、直接还田、过腹还田和不还田对土壤元素和胞外酶活性化学计量比的影响,并计算向量角度和长度用于指示微生物面临的资源限制情况,向量角大于45°和小于45°分别表示微生物受磷限制和氮限制,偏离45°越大表示限制程度越大,向量长度越长表示微生物受碳限制越严重.结果表明：(1)长期秸秆还田土壤C/N和C/P分布在9.81～14.28和14.58～21.92之间,均值分别为12.36和17.51,分别较试验初期降低了6.0%和4.2%;土壤N/P分布在1.27～1.57之间,均值为1.42,较初期提高了2.2%.土壤C/N和C/P均呈现出先降低后升高的变化趋势,土壤N/P基本呈现出持平趋势,且不同秸秆还田处理之间土壤元素计量比均无显著性差异.(2)相比24 a长期不还田处理,长期秸秆覆盖还田处理土壤β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)和β-1,4-N-乙酰葡糖氨糖苷酶(NAG)活性显著提高了134.4%和107.5%(P<0.0...     

秦山三期核电工程气象相关实验研究及其在选址评价中的应用

１９９５年９、１０月间在秦山三期核电厂址进行了气象相关实验，即在秦山一、二、三期进行低空风、温与地面风的同步观测，在三期厂址进行平衡球测扩散参数，风洞模拟实验测量建筑群对流场与扩散参数的影响．并探讨如何应用气象相关实验结果由已建厂址的气象数据来估算新建厂址年均扩散因子的方法与公式．     

黔中石漠化地区不同土地利用方式对土壤环境的影响

在贵州省普定县喀斯特石漠化地区通过调查分析,对3种土地不同利用方式（Ⅰ封山育林地、Ⅱ退耕还林地、Ⅲ农耕地）土壤物理性质、化学性质及土壤种子库进行了研究。结果表明利用方式的不同对土壤物理性质、化学性质及土壤种子库均产生了显著的影响。土壤容重、土壤毛管孔隙度随土壤扰动的加剧而下降,表现为Ⅰ＞Ⅱ＞Ⅲ;土壤总孔隙度与非毛管孔隙度呈现出随土壤扰动程度增加而增加的趋势,表现为Ⅲ＞Ⅱ＞Ⅰ;不同层次之间容重的变异较小,土壤质地比较均一;Ⅱ土壤有机质低于类型Ⅲ和Ⅰ;Ⅰ初步形成了林地环境,林地土壤表现出良性转变。随土壤深度的增加,有机质、全氮、全磷、速效氮表现出减少的趋势,土壤扰动降低了土壤化学性质层次间变异。不同利用方式下土壤种子库物种组成变化不大,土壤中的种子集中分布在表层0～5 cm内,随土层的加深所含种子数量、物种数逐渐降低。不同利用类型的土壤种子数量在0～5 cm层次差异显著（〖WTBX〗p〖WTBZ〗=0.021 897）,种子种类差异不显著（〖WTBX〗p〖WTBZ〗=0.097 628）。土壤扰动促进种子向深层传播,退耕还林有利于土壤质量的恢复。     

IVE机动车排放模型应用研究

对IVE模型进行了系统分析和介绍,以北京市为研究对象给出了模型的主要输入参数的确定方法和思路,运用IVE模型对北京市不同车型车队的排放进行计算。结果显示：公交车和卡车的排放因子明显较高,特别是颗粒物排放因子,分别为普通轻型车的14和44倍。北京市机动车的CO、VOC、NOx和PM的平均日排放总量分别为2767.4、182.5、353.8和7.1t。对于CO和VOC,普通轻型车的分担率分别为42.0%和34.7%;对于NOx和PM而言,卡车的贡献率最高,分别达到66.3%和83.0%。此外,比较了IVE模型与MOBILE6模型的方法和计算结果,讨论了IVE模型在我国的主要应用优势。