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951.
抗生素抗性基因(ARGs)是一类新兴污染物,广泛存在于多种环境介质中.湖泊水环境由于污染物循环速度低而可以长期储存ARGs.因此,ARGs领域的研究人员非常关注湖泊水环境的研究.然而,以往的研究多集中于湖泊内ARGs的污染水平,污染来源仍不确定.东洞庭湖是国家级自然保护区,在保护生态环境和调节长江洪水径流方面发挥着重要作用.为了探究东洞庭湖表层水体中抗生素及ARGs的赋存特征、分析ARGs与环境参数(如抗生素)之间的相关性以及了解陆地污染源对湖内ARGs的贡献,于2019年11月采集东洞庭湖表层水和陆地污染源(水产养殖区和污水处理厂)样品,利用超高效液相色谱串联质谱仪和荧光定量PCR技术分别检测抗生素和ARGs,同时测定水质参数并进行冗余分析.结果表明:①东洞庭湖表层水体中抗生素浓度水平处于ND(未检出)~486.59 ng/L,氧氟沙星浓度最高,且抗生素的浓度水平与周边污染源密切相关.②ARGs检出率均为100%,基因sul2的浓度高于其他基因,平均浓度为1.3×103 copies/mL,ARGs污染水平受到沿湖污染源的影响.③污水处理厂对ARGs具有一定的去除效果,然而,它们不能完全去除ARGs,甚至可能会增加ARGs传播的可能性,且污水处理厂出水ARGs对湖内ARGs的贡献远高于水产养殖区.④ARGs与抗生素的冗余分析结果符合ARGs在其对应抗生素选择性压力下的特征,对ARGs丰度影响最重要的4个水质参数分别为总磷(贡献率为28.9%)、电导率(贡献率为15.4%)、硝酸盐氮(贡献率为13.3%)和温度(贡献率为12.7%).研究显示,氧氟沙星和罗红霉素是主要抗生素,磺胺类和四环素类抗性基因浓度水平较高,ARGs的丰度不仅与其对应抗生素的选择性压力有关,还与一些环境因素的压力密切相关. 相似文献
952.
为精准识别张家口市宣化区地下水硝酸盐污染的空间分布情况及其来源,根据张家口市宣化区洋河两岸地下水水质监测数据,采用水化学分析方法分析硝酸盐污染现状,利用氮氧稳定同位素方法定性分析污染物来源,并利用ArcGIS软件对地下水硝酸盐浓度、氮氧同位素特征值进行可视化表征,更加直观地表现地下水环境质量时空差异.根据SIAR模型(同位素混合模型)定量计算各污染源的贡献率.结果表明:①张家口市宣化区地下水“三氮”污染主要为硝酸盐氮,浓度平均值为27.23 mg/L,污染浓度高值区域出现在建设用地.②研究区典型特征污染物的氮同位素特征值(δ15N-NO3-)在土壤中的分布范围为1.46‰~7.71‰,在粪便及污水中的分布范围为9.49‰~17.57‰,可充实当地δ15N-NO3-分布数据库.③硝酸盐污染主要来源于土壤氮、粪便及污水,水化学及同位素特征表明氮的迁移转化以硝化作用为主.④SIAR模型计算结果表明,土壤氮、粪便及污水、无机化肥及工业废水贡献率分别为44.36%、43.35%、9.24%.研究显示,硝酸盐污染主要受生活污水、工业生产活动和该地区农业灌溉的影响,污染物主要来源于土壤氮、粪便及污水,且建设用地污染情况较耕地更为严重. 相似文献
953.
国际“无废”经验及对我国“无废城市”建设的启示 总被引:1,自引:0,他引:1
在我国,“无废城市”是一种先进的城市管理理念,旨在最小化固体废物对城市发展的负面影响.建设“无废城市”成为提升生态文明、建设美丽中国的重要举措.虽然国际上通常将“无废”作为固体废物或资源管理的目标,与我国的管理理念存在差异,但是部分发达国家和地区在迈向“无废”过程中的部分举措值得借鉴.本文梳理了固体废物环境管理与经济社... 相似文献
954.
挥发性有机物(VOCs)已经与氮氧化物(NOx)、颗粒物等成为我国典型城市群的主要大气污染物,其中工业源VOCs排放量大,是珠江三角洲地区影响最大的一类VOCs排放源。由于VOCs种类繁多,来源及转化生成臭氧的机制复杂,为解决此类复杂的VOCs污染问题,文章以东莞市作为珠三角典型区域代表,归纳总结了VOCs防控措施,分析了工业源VOCs治理的难点,有针对性地提出相关的有效对策建议,以期为大气环境质量管理和决策提供有益帮助,也为全国其他城市的VOCs污染防控提供借鉴。 相似文献
955.
956.
957.
958.
为系统研究石家庄市季节性典型污染物的重污染传输特征,基于2018年12月~2019年11月46个环境监测站(PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2和CO)及17个气象站(温度、湿度和风速)的小时监测数据,利用插值(IDW)和相关方法,分析污染物的季节性时空特征;并结合GDAS数据,采用后向轨迹方法,研究污染物的季度传输格局和潜在源区.结果表明:①不同季节具有典型的污染物,季节性典型污染物和污染率依次为:春季(PM10,48.91%)、夏季(O3,81.97%)、秋季(PM10和PM2.5,47.54%和32.79%)和冬季(PM2.5,74.44%),其与气象条件变化有显著联系;②春季PM10与风速呈负相关,呈西北高、东南低的空间格局,主要传输方向为南向(53.32%),潜在源区(WPCWTij≥160 μg ·m-3)为河北(冀)中南、河南(豫)中北及山西(晋)中部,且山东(鲁)西和陕西(陕)西北部的传输也会贡献(WPSCFij≥0.3)市域的PM10浓度;③夏季O3与温度呈正相关,与湿度呈负相关,传输通道方向为东南-南向(54.24%),其潜在源区呈以石家庄市为中心,沧州和菏泽为两翼的新月形区域;④秋季和冬季PM2.5与湿度呈正相关,冬季呈西低、东高态势分布,输送方向为:秋季(东北-东南,74.75%),冬季(西北,55.47%),主要污染源区(WPCWTij≥180 μg ·m-3)集中在冀中南、豫北和晋中西部. 相似文献
959.
通过分析重庆市主城区2015~2019年O3浓度和气象要素观测数据,发现主城区O3超标日数、超标日O3中位值和90百分位浓度值均呈现逐年升高趋势,O3与温度成正相关、与相对湿度成负相关,高O3浓度对应每日最高温度区间为35℃以上以及相对湿度区间70%以下.采用T-mode主成分分析法(PCT)对2015~2019年的4~9月850hPa低层位势高度场和风场进行分型,总结出重庆市O3污染期间主要有8种天气类型,其中有利于出现高浓度O3现象的天气类型分别是低压西北侧型(T1)、低压后部型(T4)和高压西侧(T3),对应O3平均超标率分别为34.6%、17.0%和14.2%.利用HYSPLIT4模型后向轨迹聚类方法和潜在源贡献算法(PSCF),计算得到O3污染日的气团主要以中短距离输送为主,主要传输轨迹来自北、东北、南以及西南四个方向,从2015~2019年,主要污染来源有一个明显的从北转南的趋势,O3污染的潜在源贡献分析结果与全市工业源NOx、VOCs排放量空间分布的一致性较高. 相似文献
960.
选取某小型化工园区为研究对象,在不同日期进行样品采集并使用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)定性定量分析,评估该区域VOCs污染水平及特征,同时研究P MF模型解析小尺度区域VOCs污染来源的可行性.结果表明,该研究区域VOCs浓度明显高于城市环境空气及其他化工园区,存在较重污染;该区域VOCs的主要成分为丙烯、苯、甲苯、萘、间-乙基甲苯、丙酮、丙烷、1,2,4-三甲苯、异丁烷等物质,各排放源污染特征显著,差异性明显;使用PMF模型对观测期间VOCs源解析,共获得4个因子,各因子与该区域不同排放源工艺及污染特征能够高度对应,并依此计算了各点位VOCs污染来源,结果与污染物扩散规律相符,PMF模型应用于小尺度污染物溯源分析具有可行性,能够很好地解析VOCs污染来源. 相似文献