国内制革废水处理技术发展现状及展望

介绍了国内制革综合废水处理技术的发展现状,包括全物化技术和生物处理技术;对制革综合废水处理技术的发展趋势进行展望,氧化沟和SBR法是适合我国制革废水特点的处理工艺。     

西宁市非采暖季和采暖季PM2.5中14种金属元素特征

于2012年11月采暖季和2013年9月非采暖季,在青藏高原典型城市西宁市4个采样点采集细颗粒物(PM_(2.5))样品,共获得40个有效样品。用微波消解-ICP-MS法、原子荧光法分析了样品中14种重点防控金属。结果表明:14种重点防控金属中Ag、Tl平均质量浓度为0.10~0.50 ng/m~3,Co、Sb、Hg平均质量浓度为0.50~4.00 ng/m~3,V、Cd、Cr、Ni、Cu、As平均质量浓度为4.00~50.0 ng/m~3,Mn、Pb、Zn平均质量浓度为50.0~2 000 ng/m~3。采样期间,采暖季相比非采暖季,PM_(2.5)质量浓度有下降趋势,不同采样区金属元素浓度有增有减。富集因子分析结果表明,重点防控金属元素在非采暖季主要来源于土壤风沙扬尘、机动车尾气和工业排放,采暖季主要来源于土壤风沙扬尘、燃煤、燃油、机动车尾气和工业排放。非采暖季Zn、Ag、Cd、Hg、Tl和Pb富集因子较高,采暖季Zn、As、Ag、Cd、Sb、Hg、Tl、Pb富集因子较高,更容易受到人为源的影响。     

北京市典型重污染过程中PM2.5载带水溶性无机离子污染特征分析

为研究北京地区冬季PM_(2.5)载带的水溶性无机离子组分污染特征,2013年1月在中国环境科学研究院内采用在线离子色谱(URG-9000B,AIM-IC)对PM_(2.5)中水溶性无机离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、NH_4~+、Na~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+))进行监测与分析。结果表明,采样期间总水溶性无机离子(TWSI)浓度为61.0μg/m~3,其中二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(SNA)占比达72.3%,在PM_(2.5)中占比为40.29%,表明北京市PM_(2.5)二次污染严重。重污染天[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]表明,固定源污染较移动源更为显著。三元相图表明,在空气质量为优的情况下,NH_4~+(在SNA中占比为30.3%~65.5%,下同)主要以NH_4NO_3的形式存在,较少比例以(NH_4)_2SO_4存在;严重污染时,NH_4~+(47.3%~77.9%)主要以(NH_4)_2SO_4形式存在,其次以NH_4NO_3的形式存在,其余的NH_4~+以NH_4Cl的形式存在。[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]日变化表明,早、晚机动车高峰影响北京重污染发生。     

大气中痕量持久性有机污染物年均值的测定

采用以XAD-2树脂为吸附介质的大气被动采样器,在四川卧龙自然保护区设置6个采样点,进行了为期2年（2005年-2007年）的环境大气样品采集。用气相色谱-高分辨质谱方法对HCB,HCHs,DDTs和PCBs测定。结果表明,平行样品的重现性良好,平均相对偏差为9％。POPs检测下限的范围为1．0pg／m^3-5．9pg／m^3。2年的年均值数据表现出较好的一致性和规律性。以XAD-2树脂为吸附介质的大气被动采样器能够便利地采集进而测定半年或一年污染物的平均浓度,可以经济、有效地获得大气中痕量POPs的年均值。ρ（α—HCH）／ρ（γ-HCH）从成都到卧龙的上升的趋势反映的是传输过程中HCH的降解;而卧龙地区跨年度数据所反映出的ρ（α—HCH）／ρ（γ-HCH）下降趋势,可以归因于林丹的使用。     

基于广义相加模型的北京市2018—2022年地面臭氧气象影响要素研究

臭氧污染是制约北京市环境空气质量持续改善的关键因子,气象是导致臭氧浓度超过国家标准的重要因素,探究气象要素与臭氧浓度之间的关系,对有效治理臭氧污染具有重要意义.本文分析了2018—2022年北京市地面臭氧浓度的演变特征,并利用气象要素和臭氧日最大8 h滑动平均浓度(O₃-8 h)观测数据,基于广义相加模型和合成少数过采样技术,构建了适用于北京的臭氧非线性回归预测模型,识别了影响北京市O₃-8 h浓度日际变化气象因子的重要程度.结果显示：(1)近5年北京市臭氧浓度仍处于高位波动阶段,5—9月是臭氧浓度超标最严重的时期.(2)回归模型对高浓度臭氧具有良好的预测能力,其对北京市5—9月O₃-8 h浓度变化的方差解释率为83.3%.(3)基于回归模型发现,日最高气温、风向、紫外辐射强度、相对湿度、风速、地表平均气压与O₃-8 h浓度之间均有显著的非线性关系,其中,日最高气温、风向和紫外辐射强度为主导O₃-8 h浓度变化的气象要素.在高温、主导风向为偏南风、紫外辐射强度较强的气象条件下,...     

淄博市冬季PM2.5载带金属元素污染特征、生态风险评价及来源分析

为研究淄博市城区冬季环境空气PM_2.5载带金属元素的污染特征、来源和生态风险,于2019年1月8～23日在淄博市采集环境空气PM_2.5滤膜样品并分析获取14种金属元素的浓度.结果表明,K含量均值为8 071.6 mg·kg^-1,是含量最高的元素,但未超过山东省A层土壤背景值,说明K主要来自自然源;Zn、 Pb、 Cu、 Cr、 As、 Ni和Cd等元素含量明显低于K元素(28.4～4 282.3 mg·kg^-1),但均明显高于山东省A层土壤背景值,依次为背景值的56.6、 19.0、 7.2、 2.4、 7.3、 1.4和283.8倍,反映出人为源的影响.地累积指数(I_geo)表明,冬季PM_2.5中Cd、 Zn、 Pb、 Cu和As受污染程度较高,均为中度污染及以上.潜在生态风险评价结果显示Cd存在极强的生态危害风险.综合运用相关性分析、富集因子法和主成分分析多种方法解析出,土壤扬尘、机动车尾气、燃煤和冶金行业是淄博市城区环境空气PM_2.5     

淄博市涂装行业VOCs排放水平及减排潜力

为了评估淄博市涂装行业的挥发性有机物（VOCs）排放水平和减排潜力,对3个具有代表性的涂装行业：汽车制造涂装行业、木制家具涂装行业和金属表面涂装行业的8个典型企业展开实地调研;在此基础上采用实测法、物料衡算法和排放因子法核算企业的VOCs排放量,建立本地化排放因子,并与包括AP-42在内的国内外其他研究进行对比,评估企业排放水平;基于物料衡算法核算减排潜力;并采用显著性差异分析法研究各环节管控的影响程度.结果表明,淄博市汽车制造行业VOCs的排放因子为4.38 kg ·辆^-1,木制家具涂装行业的排放因子（以涂料计）为212.52 g ·kg^-1,金属表面涂装行业的排放因子（以涂料计）为42.79 g ·kg^-1;家具企业C的源头减排潜力及金属G和F的过程减排潜力能够达到50%以上;各环节管控的影响程度从高到低依次为：源头>过程>末端.     

淄博市重点工业行业VOCs排放特征

为研究淄博市重点工业行业的VOCs排放特征,筛选出9个重点行业,选择各行业代表性企业进行实地调研和采样,分析了不同行业的VOCs排放特征,通过实测法计算了各企业的VOCs排放量,并在此基础上得到本地化排放因子.结果表明,不同行业的VOCs排放特征存在一定差异,多数行业以烷烃、卤代烃为主;乙烷、乙炔、氯乙烷类(包括1,1-二氯乙烷、 1,1,1-三氯乙烷)以及氟利昂类(氟利昂12或氟利昂114)为大多数行业均含有的主要特征物种;分环节排放量计算结果显示,设备动静密封点泄漏、有机液体装卸挥发损失、有机液体储存与调和挥发损失以及工艺有组织排放为不同类型石化行业的VOCs主要排放环节,排放量占比均达到40%以上;合成橡胶与炼钢行业的VOCs本地化排放因子与已有规范中的推荐值相近,其余行业则存在较大差距.     

城市间PM2.5源的碳成分谱比较

为了解我国不同城市PM_2.5源的碳成分谱特征和地域差异,采集沈阳市、十堰市和乌鲁木齐市的燃煤源、柴油车尾气源、汽油车尾气源和餐饮源样品,使用热光透射法分析PM_2.5中的总碳（TC）、有机碳（OC）和元素碳（EC）,以及细分的8种碳组分（OC1,OC2,OC3,OC4,EC1,EC2,EC3和OPC_T）,构建各类污染源碳成分谱.结果表明：3个城市4类源TC/PM_2.5从高到低分别为：餐饮源（65.1%±8.4%）、柴油车尾气源（46.2%±9.5%）、汽油车尾气源（37.7%±3.5%）和燃煤源（17.3%±8.0%）;OC/TC在餐饮源中最高（98.0%±0.5%）,EC/TC在柴油车尾气源中最高（38.6%±8.5%）.3个城市同类源的碳组分含量受污染源细分后的不同类型影响有一定差异,但归一化处理后总体仍表现为燃煤源中OC2（14%~30%）和OC3（13%~23%）含量最高,柴油车尾气源中EC2（22%~56%）含量最高,汽油车尾气源中OC2（24%~41%）、OC1（16%~42%）和OC3（12%~26%）含量最高,餐饮源中OC2（21%~43%）和OC3（23%~49%）含量最高.不同污染源的OC/EC值为燃煤源在0.4~7.6之间,柴油车尾气源在0.2~5.6之间,汽油车尾气源在1.1~38.5之间,餐饮源在6.4~170.2之间.分歧系数结果显示3个城市不同源的碳成分谱具有差异性,同类源的碳成分谱具有相似性.将3个城市同类源碳成分谱合并后利用化学质量平衡灵敏度矩阵得到OC2,OC3,OC4,EC1和OPC_T可共同作为燃煤源的标识组分;EC2是柴油车尾气源的标识组分;OC1,OC2和OC3可共同作为汽油车尾气源的标识组分;OC2和OC3可共同作为餐饮源的标识组分.沈阳市、十堰市和乌鲁木齐市相同污染源相似的碳成分谱和一致的标识碳组分可为国内其他城市相关研究提供数据参考.     

微塑料对结冰过程中环境因子迁移的影响

为探究结冰过程中微塑料赋存对典型环境因子(总氮、总磷、盐度、化学需氧量、悬浮物)等分布及迁移规律的影响,采用室内模拟的方式研究不同条件下(结冰比例、结冰温度及方式、初始浓度)各典型环境因子在冰-水相间的分布及迁移规律,采用物质分配系数(K)表征环境因子的迁移能力。结果表明,结冰过程中冰体对环境因子具有排斥作用,不同条件下微塑料赋存对环境因子的分布规律均有一定程度的影响,由于微塑料自身特性致使原本应迁移至冰下水体中的环境因子部分滞留于冰体中,导致冰体中环境因子浓度的提高,为对照组冰体中环境因子浓度的1.13~1.49倍;同时使冰下水体中环境因子浓度下降,为对照组冰下水体中环境因子浓度的0.73~0.93倍;微塑料的赋存同时导致环境因子分配系数K值提高0.04~0.18,致使环境因子向冰下水体迁移的能力下降,但微塑料的赋存并未改变结冰过程中环境因子由冰体向冰下水体迁移的趋势,微塑料对于环境因子的携带作用小于冰体对环境因子的排斥作用;同时不同条件下结冰过程中微塑料对环境因子分布与迁移机理的影响均可以从结晶学角度与共晶理论得到解释。