北京市不同区位耕作土壤中重金属总量与形态分布特征

采集北京市不同区位(中心城区、近郊平原、远郊平原)的代表性耕作土壤-麦粒匹配样品23组,分析不同人类活动强度影响下耕作土壤中重金属(Cd、Cu、Zn、Pb)全量、赋存形态以及生物有效性,并探讨其来源差异与健康风险.结果表明:①频繁的交通活动与工业释放致使中心城区(Pb平均含量为35.59 mg·kg-1)土壤呈现出较为明显的Pb富集特征,而长期污水灌溉等农业活动导致了近郊平原局部土壤重金属的明显积累.②土壤中Cu、Zn和Pb主要以残余态(35%～75%)与有机结合态(23%～53%)形式存在,其次是铁锰氧化态(1%～19%),而碳酸盐结合态(n.d.～5%)与离子交换态(n.d.～2%)含量非常少.Pb、Zn和Cu的生物可利用性从中心城区到近郊平原、远郊平原逐渐下降,Cd则呈相反的趋势.近远郊土壤中Cd的离子交换态(13%～31%)与碳酸盐结合态(11%～27%)占有相当高的比例,在4种重金属中生物可利用性最高.③Cd与Zn在麦粒中的含量与土壤中金属的铁锰氧化态含量正相关(P<0.05,r为0.43～0.57);④种植于中心城区与近郊土壤上的小麦籽粒中部分Zn、Pb含量超出了WHO限值,对当地居民健康构成潜在风险.     

大气颗粒物上多环芳烃的识别和源解析的进展

本文对当前大气颗粒物上ＰＡＨｓ的识别和源解析的定量及定性和半定量的方法进行了综述，定性及半定量方法简便易行，但误差大；化学质量平衡法结果较准确具体，但ＰＡＨｓ会发生化学反应而降解，并且没有各种燃烧源较完整的ＰＡＨｓ成份谱，这已成为ＣＭＢ广泛推行的障碍；多元统计方法不考虑ＰＡＨｓ的降解，但要求数据量大，国内外的科学工作者用不同的方法和手段，使ＰＡＨｓ来源的识别和源解析工作有了一定进展。     

地下水主要组分水化学异常识别方法对比：以柳江盆地为例

地下水化学组分的异常识别是构建水化学背景值及开展人类活动影响程度识别量化的重要基础.以往提出的基于5种水化学图的主要组分异常识别方法取得了良好效果,但是该方法考虑的水化学图种类过多,计算复杂.为简化水化学图法,本文以柳江盆地为例,尝试采用Durov图替代5种水化学图,对地下水主要组分进行异常识别.为此,分别对比分析了水化学图与数理统计法组合出的7种异常识别方法的剔除效果,并进行方法可靠性检验.结果表明,数理统计法与水化学图法结合识别地下水异常相对于两者单独使用可以取得更好的识别效果;其中3σ准则+5种水化学图法和3σ准则+Durov图法对地下水主要组分异常识别效果最好;并证实采用Durov图可以有效替代5种水化学图进行地下水主要组分的异常识别,既保留了水化学识别异常的科学性,又大大简化了异常识别计算的过程.     

涪江流域农业非点源污染空间分布及污染源识别

采用输出系数模型,借助地理信息系统技术,对涪江流域的农业非点源污染进行了模拟,分析了流域非点源污染的空间分布特征,并对主要污染源进行了辨识,以期为流域非点源污染控制与管理提供决策支持.研究表明,2010年研究区农业非点源总氮污染负荷为9.11×104t,全区平均负荷强度为3.10 t.km-2;农业非点源总氮负荷总量最主要分布在旱地、绵阳市和缓坡区,农业非点源总氮负荷强度的高负荷区为旱地、德阳市和缓坡区;农业用地的化肥流失是污染的首要污染源,贡献率为62.12%,其中旱地的化肥流失是最主要来源,贡献率为50.49%.可见,改进粗放的农业耕作方式、积极推进"退耕还林"、合理处理养殖废水、集中收集农村生活污水等是研究区非点源污染有效的控制措施.     

基于模拟-优化方法的地下水污染源溯源辨识

以抚顺市某煤矸石堆放场为研究区,根据研究区的实际条件建立地下水污染质运移模拟模型,预测地下水污染质未来时空变化特征.基于正演预报结果构建了假想例子,应用模拟-优化方法对地下水污染源源强及场地的渗透系数进行反演识别.为减小优化模型反复调用模拟模型所产生的计算负荷,分别采用Kriging方法和BP神经网络方法建立了模拟模型的替代模型.最后运用模拟退火法求解优化模型,得到反演识别结果.研究表明：应用Kriging方法建立的替代模型输出结果的平均相对误差为0.3%;应用BP神经网络方法建立替代模型的输出结果平均相对误差为1.5%,应用两种替代模型对污染源源强识别的相对误差均小于0.5%,对场地两个参数分区渗透系数识别的相对误差均不大于5%.综上,应用Kriging方法建立的替代模型精度高于BP神经网络方法,利用基于两种替代模型的模拟-优化方法对污染源源强和渗透系数进行同步识别精度可以满足实际需求,是有效可行的.     

枣庄市大气颗粒物扫描电镜分析和来源识别

应用扫描电镜-X射线能谱对枣庄市大气颗粒物进行定性分析,得出如下结论：（1）枣庄市大气颗粒物中含有燃煤颗粒、土壤颗粒、水泥颗粒、汽车尾气颗粒、石膏颗粒、植物残体颗粒和未知颗粒;（2）依据颗粒粒数百分比统计结果。得出枣庄市大气颗粒物以水泥颗粒、土壤颗粒和燃煤颗粒为主,汽车尾气颗粒和其它颗粒含量很少;（3）对枣庄市大气颗粒物平均粒径进行统计,得出枣庄市大气颗粒物平均粒径集中分布在2．5μm～20岬范围内,其粒数百分比在80％以上。     

地下油罐泄漏区污染源的自动识别

地下油罐泄漏隐蔽性大,不易被及时发现,而且泄漏出的烃类化合物毒性强,对地下水会造成严重污染.为了对某一地下油罐污染源位置和强度进行准确识别,本研究结合现场调查结果,建立了该地下油罐泄漏区的石油污染物反应运移模型.在基本确定污染源泄漏区范围的前提下,进一步建立地下油罐泄漏区污染源的识别模型,并利用遗传算法对泄漏区污染源的位置和泄漏强度进行了自动识别,进而通过参数敏感性分析来评价和比较不同参数对污染物运移结果的影响.结果表明,运移模型中与地下水流场变化相关的特征参数（如开采量、水力坡度、渗透系数等）对污染物运移结果的影响相对比较明显.对于污染源来说,研究不同污染组分在含水层中的化学和生物化学变化显得尤为重要.     

基于机器学习和非参数估计的PM2.5风险评估

为开展区域风险评估,融合手机信令、气象和地理信息等多源数据,引入随机森林机器学习、非参数估计分位数图示法和非监督学习K-mean等方法,构建了区域PM_2.5风险评估及特征识别评价框架,在南京市区以0.3km分辨率网格为基础单元开展了案例研究.结果表明,该技术既可有效模拟PM_2.5浓度时空分布,十折交叉验证R²达到0.76,证明了准确度较高,并基于此识别出4种主要污染特征;也可有效捕捉短期人口流动导致的风险,在污染浓度不变的情况下短期人口流动会导致风险增加0.30~0.97倍.综合PM_2.5浓度和人口分布,识别出4种主要暴露风险模式,其中,研究区域6.5%的面积为高风险地区,23.0%的面积为低风险地区.“十四五”期间应加快现代科学技术在环境保护领域的应用,实施网格化和差异化的风险控制政策,维护人群健康.     

地下水污染识别与溯源指示因子研究进展

地下水污染识别与溯源是开展地下水环境保护的重要基础.由于地下水系统的隐蔽性、复杂性以及污染物的多样性和多源性,使得地下水污染识别与溯源研究面临挑战.如何快速判断地下水是否受到污染以及准确识别污染来源是地下水污染识别与溯源研究的关键.通过调研国内外相关研究,梳理地下水污染识别与溯源指示因子,探讨了这些指示因子的研究现状及适用条件,发现稳定同位素是污染溯源中最常用的工具,卤化物作为常规水化学指标的代表,适用于污水影响等部分特定场景,新污染物、人为来源稀土元素等的检出是地下水受到人为污染的直接证据.由于地下水污染来源的复杂性,多指示因子与多技术手段联合使用对于准确识别污染过程与来源尤为重要,是未来研究的重点.      

镉污染胁迫下水稻生理生态表征高光谱识别模型

利用水稻生长季节多个时相的ASD实测高光谱数据和同步获取的土壤-作物特征参数,系统分析了高光谱遥感指数与镉污染胁迫下水稻生理生态参数变化特征之间的响应关系.选择叶绿素含量、水分含量、细胞结构和叶面积指数4个重要生理生态参数作为水稻镉污染胁迫响应因子,通过理论分析和实验验证,得到对上述因子变化敏感的高光谱遥感指数及其响应规律.在此基础上建立MCARI-NDWI、MCARI-RVSI、MCARI-RVI、NDWI-RVSI、NDWI-RVI和RVSI-RVI模型,揭示了不同污染程度条件下响应因子在各光谱指数空间中的表征规律.