液相色谱-质谱法测定土壤中四溴双酚A和六溴环十二烷

文章建立了液相色谱-串联四级杆质谱仪同时测定土壤中四溴双酚A及3种六溴环十二烷同分异构体的分析方法。土壤样品经快速溶剂仪萃取,全自动凝胶净化系统净化后,使用液相色谱-串联四级杆质谱仪,负离子电喷雾多反应监测模式监测,内标法定量分析。结果表明,土壤中四溴双酚A、α-六溴环十二烷、β-六溴环十二烷和γ-六溴环十二烷的检出限为0.1~1.2 pg/g,加标回收率为81.8%~113%,相对标准偏差小于10%。该方法分析时间短,灵敏度高,操作简单,对电子固废拆解场地中的179个土壤样品进行分析,取得满意结果。     

工业类建设项目验收技术规范编制内容探讨

简述了我国建设项目环保验收技术规范颁布实施,以及国外对建设项目实行全过程监管方式现状,指出现行环保验收技术规范在行业性内容、验收监测频次、质量控制措施、总量核算方面存在的问题,提出,应出台总工业类环保验收技术规范,对出台行业类验收技术规范严格把关,并加大验收技术科研力度的建议.     

南京市冬季大气颗粒态汞的分布特征

采集了南京市2012年冬季4个功能区的PM2．5、PM10、TSP样品,对不同粒径大气颗粒物中的颗粒态汞测试。结果表明,南京冬季大气颗粒物TSP中汞的质量浓度为49．26 pg/m3～257．14 pg/m3,平均质量浓度为161．27 pg/m3;PM10中汞的质量浓度为44．82 pg/m3～228．29 pg/m3,平均质量浓度为147．38 pg/m3;PM2．5中汞的质量浓度为35．98 pg/m3～178．58 pg/m3,平均质量浓度为104．10 pg/m3。不同功能区大气颗粒态汞质量浓度的分布趋势为：交通综合区＞旅游区＞住宿综合区＞商业区。大气颗粒态汞60％以上存在于可吸入肺的PM2．5中,细颗粒物富集汞的能力比粗颗粒物强。     

室内空气中的气态多环芳烃的被动采样监测

利用自制被动采样装置,在2011年秋冬季对南京市部分地区室内空气中5种气态多环芳烃(PAHs)(萘、苊烯、苊、芴、菲)进行了为期100d的连续采样检测,被动采样器的采样速率为0.012m3/d,5种PAHs的回收率在63%～105%之间,方法检出限在1.1～2.4ng范围内。结果表明,南京市5处不同室内环境空气中萘的浓度最高,占总量的90%以上。室内环境空气中5种PAHs的总浓度为230～1564ng/m3。住宅内人体对5种PAHs的暴露速率为479～560ng/h。     

污染源排气自动监测氮氧化物的不确定度分析

使用烟气排放连续监测系统自动监测仪器测定污染源排气中氮氧化物,按照最新的《测量不确定度评定与表示》(JJF1059.1—2012)的要求,测量不确定度评定的要求,首次对其氮氧化物自动监测的不确定度进行分析,得出不确定度报告。     

Water chemistry in 179 randomly selected Swedish headwater streams related to forest production,clear-felling and climate

From a policy perspective, it is important to understand forestry effects on surface waters from a landscape perspective. The EU Water Framework Directive demands remedial actions if not achieving good ecological status. In Sweden, 44 % of the surface water bodies have moderate ecological status or worse. Many of these drain catchments with a mosaic of managed forests. It is important for the forestry sector and water authorities to be able to identify where, in the forested landscape, special precautions are necessary. The aim of this study was to quantify the relations between forestry parameters and headwater stream concentrations of nutrients, organic matter and acid-base chemistry. The results are put into the context of regional climate, sulphur and nitrogen deposition, as well as marine influences. Water chemistry was measured in 179 randomly selected headwater streams from two regions in southwest and central Sweden, corresponding to 10 % of the Swedish land area. Forest status was determined from satellite images and Swedish National Forest Inventory data using the probabilistic classifier method, which was used to model stream water chemistry with Bayesian model averaging. The results indicate that concentrations of e.g. nitrogen, phosphorus and organic matter are related to factors associated with forest production but that it is not forestry per se that causes the excess losses. Instead, factors simultaneously affecting forest production and stream water chemistry, such as climate, extensive soil pools and nitrogen deposition, are the most likely candidates The relationships with clear-felled and wetland areas are likely to be direct effects.     

不同天气型下武汉城市圈PM2.5污染及大气层结特征分析

利用2015—2019年PM_2.5和气象要素观测资料、NCEP和ERA5再分析资料,分析不同天气型下武汉城市圈PM_2.5区域污染时空分布、天气尺度环流和大气层结特征.结果表明,城市圈污染以武汉为中心,多为轻度-中度污染,西部重于东部.造成武汉城市圈区域污染增长的天气形势包括4类,分别为冷高压底前部型、高压后部型、均压场型和低压倒槽型.4类污染天气型均有较低的混合层高度和地表通风系数,且边界层存在弱下沉运动和逆温,抑制污染垂直扩散.但气象要素影响PM_2.5污染的机理各异：冷高压底前部型主要为大气压梯度引导偏北大风带来污染物远程输送,边界层冷平流导致低温、锋面逆温和浅薄高湿层(65%～80%),强输入性污染配合吸湿性累积增长造成严重污染,逆温厚度对PM_2.5增幅作用明显;低压倒槽型东南风输入污染弱,但高温、低压引起气流辐合导致本地污染汇积,边界层暖平流带来平流逆温和深厚湿层(1000～750 hPa),逆温层底高偏低、厚度偏厚,促进污染物在近地面吸湿增长;高压后部和均压场型均为浅薄湿层(1000～975...     

间歇-阶段性酸雨入侵对填埋稳定化飞灰中重金属浸出行为影响

以间歇-分阶段进水方式进行了模拟酸雨柱式动态淋溶实验.结果表明,间歇-阶段性酸雨入侵会影响填埋飞灰中Pb、Zn、Cu、Cr和Ni的浸出行为;尤其间歇停滞期后的初期酸雨入侵会增加多数重金属的再浸出水平,且该部分重金属的释放主要源于前阶段酸雨侵蚀过程中所形成的非稳定性(弱酸态)重金属.各酸雨侵蚀阶段,部分重金属(如Pb-Zn)的浸出行为具有相关性,这与各重金属在飞灰基质内的赋存形态、矿物相稳定性及酸性侵蚀程度等有关.各阶段酸雨入侵会相继溶出飞灰中的可溶性(NaCl、KCl等)、难溶性氯盐(CaClOH)以及微溶性钙盐(CaSO₄),并增加CaCO₃和Ca-Al-Si-O等矿物的峰强.各阶段酸雨入侵会使初始飞灰表面的团簇状结构逐渐被酸性(H⁺)侵蚀作用破坏,并暴露出大量棒状或条形状CaCO₃晶体,且随着酸雨入侵次数的增加,CaCO₃也将逐渐被侵蚀破坏.本研究为非连续酸性降雨条件下填埋稳定化飞灰的重金属浸出行为评价及风险管控提供了科学依据.     

基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L^-1)预测方面的效果.结果表明：(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于...     

蚯蚓粪复配硼钼调理剂对土壤改良和茄子生长的影响作用

土壤质量决定着农产品的质量和农业生产的可持续发展,然而土壤退化成为农业生产的重要限制因素之一,施用土壤调理剂有利于减缓土壤退化的速度.该研究配制土壤调理剂,即蚯蚓粪?草菇渣?蛭石=6?3?1、钼酸钠50 g·kg?1、硼酸13.3 g·kg?1,并设5个不同的处理CK、QY-T1、QY-T2、QY-T3、QY-T4,研...