一种通用的海洋环境监测系统设计方法

提出一种通用的海洋环境监测系统设计方法,将海洋环境监测系统分为采集层、数据层以及应用层三个层次,并分别描述了三层中采用的关键技术,采集程序结合配置工具可以灵活地实现多源异构数据的获取,数据库可以无更改地满足新的存储需求,基于功能模块库实现应用客户端的快速生成。该方法已应用在基于国际海洋标准IEEE P2402的监测系统开发中,通过不同的监测系统开发案例,展示了该方法的可行性及有效性。     

我国江河入海流量实时在线监测系统规范化设计与实现

根据海洋生态文明建设的要求,大批入海流量实时在线监测系统正在或即将投入建设,为避免盲目建设,急需系统化、规范化的设计方案作为指导。针对这一问题,本文给出了我国江河入海流量实时在线监测系统规范化设计方案,该方案对江河入海流量实时在线监测系统的设计原则、组成及各部分的功能、运行流程、数据流等内容提出了规范化的设计要求。依据该方案,在辽河建设了一套入海流量实时在线监测系统并进行了长期业务化运行。     

海滨核电建造期可剥涂层的临时防护性能研究

目的 考察可剥涂层在海洋大气环境下的大型工程建造中的临时防护作用。方法 对来自两个厂家的可剥涂层进行了为期12周的耐候性试验,对可剥涂层在不锈钢及碳钢/环氧两种基底上的可剥离性、防护性和氟氯残留量进行了测试。结果 两个厂家的涂层在外观、耐蚀性、附着力等方面的试验结果没有明显差异,涂层的剥离强度均低于0.05 kN/m,涂层剥离后不锈钢表面的氟氯离子残留量远低于15 ?g/dm2,试验周期内环氧漆色差变化较小。结论 两个厂家的可剥涂层在光泽、硬度和剥离强度等测试方面的结果上存在差异,但对环氧漆均有着较好的防护作用,试验期内剥离性良好,且无有害化学元素残留,具有较高的工程应用价值。     

基于PMF量化工业排放对大气挥发性有机物(VOCs)的影响:以南京市江北工业区为例

挥发性有机物(VOCs)在臭氧(O3)和二次有机气溶胶(SOA)生成中起着关键作用.南京市江北地区工业密集,为评估工业排放对大气VOCs的影响,本研究于2017年3月在工业区受体点南京信息工程大学(南信大)开展了为期近1个月的VOCs采样和测量.监测数据显示南信大站点大气VOCs浓度波动大,范围(体积分数)在10.3×10-9~200.5×10-9之间,烯烃、芳香烃和卤代烃等组分(例如:乙烯、丙烯、苯、苯乙烯、二氯甲烷等)存在明显的异常高值.利用正交矩阵因子模型(PMF)对VOCs进行来源解析,结果显示在观测期间与工业排放相关源的平均贡献为50.0%,其中石化源、化工源以及涂料和溶剂使用源的贡献分别为14.9%、19.3%和15.8%.在VOCs高污染时段,与工业排放相关源的占比高达74.9%.进一步结合风速和风向数据,确定了不同类型工业源的主导方位,追溯排放源的潜在位置.     

典型酿造业厂界无组织排放VOCs污染特征与风险评价

为探明酿造企业厂界无组织排放VOCs的浓度特征、恶臭污染及健康风险,采用便携式气相色谱-质谱仪对典型酿造企业醋厂和酒厂厂界无组织排放VOCs进行监测,分析研究其VOCs的浓度水平和组成特征,采用阈稀释倍数和感官测定法对VOCs进行恶臭分析,并进行了健康风险评价.结果表明,醋厂和酒厂厂界无组织排放VOCs的总浓度分别为0.968 mg·m~(-3)和0.293 mg·m~(-3).醋厂排放的VOCs中乙酸乙酯和乙酸含量较高,分别占总VOCs的76.3%和13.5%.酒厂排放的VOCs中以乙醇和己酸乙酯为主,分别占总VOCs的56.3%和30.4%.含氧VOCs是酿造企业污染源排放的主要组分.两厂总恶臭指数均大于1,表明其无组织VOCs排放对大气环境存在恶臭污染,且其臭气浓度均超过恶臭污染物厂界标准限值.醋厂和酒厂VOCs致癌风险指数分别为2.45×10~(-6)和5.25×10~(-6),超过了EPA致癌风险值(1.0×10~(-6)),但未超过OSHA致癌风险值(1.0×10~(-3))_及ICRP最大可接受的风险值(5.0×10~(-5)).     

华中地区冬季灰霾天气下PM2.5中重金属污染特征及健康风险评价:以湖北黄冈为例

为探究华中地区灰霾天PM_2.5中重金属元素的污染特征及其潜在健康风险,于2018年1月13~24日对华中区域观测点——黄冈站点加密采集PM_2.5样品.采用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）对PM_2.5中Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sn和Pb进行分析,通过富集因子法对其污染特征进行探讨,并采用美国环保署推荐的暴露模型对其潜在风险进行评估.结果表明,观测期间PM_2.5中Zn质量浓度最高,致癌物质As、Cd质量浓度均高于我国环境空气质量标准（GB 3095-2012）的二级标准限值,70%的元素质量浓度在灰霾中期占比最大.富集因子分析显示,Cd、Sn、Co、Pb和Zn富集程度最高,特别是在灰霾中期,这些物质主要来源于交通和燃煤.人体健康风险评价结果显示,手口摄食是引起非致癌风险的主要途径,儿童的暴露量和非致癌风险均明显高于成人.Pb对儿童存在非致癌风险,PM_2.5中重金属对成人不具有非致癌风险且致癌重金属不具有致癌风险.     

稻田灌溉河流CH4和N2O排放特征及影响因素

随着农业氮肥大量施用,大量碳氮营养物质以淋溶或径流形式进入周边灌溉水体,使其成为甲烷(CH4)和氧化亚氮(N2O)的重要排放源.以我国东南部地区典型稻田灌溉河流为研究对象,于2014年9月至2016年9月连续两年原位观测表层水体CH4和N2O溶存浓度及其排放通量,旨在明确稻田灌溉河流CH4和N2O的排放特征、排放强度及其主要驱动因子.结果表明,观测期内c(CH4溶存)的年平均值为(390.57±43.95)nmol·L-1(92.80～1 577.54 nmol·L-1),c(N2O溶存)的年平均值为(40.23±3.20)nmol·L-1(10.05～75.40 nmol·L-1).CH4和N2O的排放通量(年平均)分别为(20.73±6.08)mg·(m2·h)-1和(34.30±7.12)μg·(m2·h)-1.CH4和N2O溶存浓度和排放通量整体上均呈现出春夏排放高,秋冬排放低的季节变化趋势.两年CH4累计排放总量为(3 876.30±1 153.96)kg·hm-2,N2O累计排放总量为(5.74±0.98)kg·hm-2.两者持续性全球增温潜势(SGWP,以CO2-eq计)平均为(87.99±15.73)t·(hm2·a)-1.CH4排放通量与水温、底泥可溶性有机碳(DOC)显著正相关,而与水体溶解氧(DO)显著负相关;N2O排放通量与水温、水中铵态氮(NH4+-N)和硝态氮(NO3--N)显著正相关,而与水体DO显著负相关.该研究可为科学估算我国农业灌溉流域CH4和N2O排放总量提供数据支撑和重要参考.     

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).     

沈阳工业区夏季VOCs组成特征及其对二次污染形成的贡献

利用2019年和2020年夏季沈阳市工业区大气挥发性有机物(VOCs)的观测数据,研究沈阳市夏季工业区大气VOCs的组成特征并初步判断其来源,并利用最大增量反应活性(MIR)和气溶胶生成系数(FAC)法分别估算该地大气VOCs的臭氧生成潜势(OFP)及二次有机气溶胶生成潜势(AFP).结果表明,观测期间沈阳市工业区ρ(总VOCs)平均值为41.66μg·m^-3,烷烃、烯烃、芳香烃和乙炔分别占总VOCs浓度的48.50%、 14.08%、 15.37%和22.05%.浓度排名前10的物种累计占总VOCs浓度的69.25%,其中大部分为C2～C5的烷烃,还包括乙炔、乙烯和部分芳香烃.总VOCs整体上呈现出早晚浓度高、中午浓度低的日变化特征,峰值分别出现在06:00和22:00,11:00～16:00处于较低水平.由甲苯/苯(T/B)和异戊烷/正戊烷的比值判断工业区主要受机动车尾气排放、溶剂使用、燃烧源和LPG/NG的影响.工业区大气VOCs的总AFP为41.43×10^-2μg·m^-3,其中芳香烃的贡献最大;总OFP贡献值为1...     

基于可解释性机器学习的城市O3驱动因素挖掘

受前体物排放和气象条件等因素共同驱动,大气臭氧(O₃)已成为影响城市夏季环境空气质量的主要污染物.目前物理化学机制驱动的演绎模型在进行O₃污染解析时需要的模型参数众多,运算时效性较差;数据驱动的归纳模型运算效率高,但存在可解释性差等问题.通过建立可解释性数据驱动的Correlation-ML-SHAP模型,Correlation模块挖掘O₃浓度关联影响因素,机器学习ML模块耦合可解释性SHAP模块计算各驱动因素对O₃浓度的影响贡献,实现对驱动因素的定量解析,并以晋城市2021年夏季O₃污染过程为例开展应用研究.结果表明,Correlation-ML-SHAP模型能够挖掘并利用强驱动因素模拟O₃浓度和量化影响贡献,其中ML模块采用XGBoost模型模拟准确度最佳. 2021年夏季晋城市O₃污染强驱动因素为：气温、日照强度、湿度和前体物排放水平,贡献权重为：32.1%、 21.3%、 16.5%和15.6%,其中气温、日照强度和前体物排放...