鄂尔多斯市秋季大气PM2.5、PM10颗粒物中正构烷烃的组成分布与来源特征

利用气相色谱-质谱技术分析了秋季鄂尔多斯市居民区、工业区和清洁区5个采样点大气PM2,、PM10颗粒物中正构烷烃组分,运用Cmax、CPl、Cn(wax)分子地球化学参数对污染源进行了初步示踪研究,并对污染程度进行了判断.结果表明,鄂尔多斯市秋季大气PM2.5、PM10颗粒物上正构烷烃来源相对比较复杂,各功能区均不同程度的受到人为来源正构烷烃污染的影响.总体来说,工业区和居民区人为来源正构烷烃污染较重,这两个功能区污染状况基本相当,而清洁区受人为来源正构烷烃污染相对较小.在鄂尔多斯地区,气候因素尤其是风向因素对大气颗粒物上正构烷烃污染水平的影响比较大.通过与我国其它大中型城市进行对比发现,我国大部分城市市区大气PM2.5、PM10颗粒物中正构烷烃主要来自于人为污染排放.     

正矩阵因子分解法评价北京市PM_(10)和SO_2监测网络

为辨识北京市大气污染物变化规律相同的区域,筛选监测网络中表征冗余信息的监测点,使用正矩阵因子分解法分别对北京市PM10和SO2监测网络进行分析与评价.分析获得北京市PM10和SO2明显的季节变化特征:PM10浓度春季最高,夏季较低;SO2浓度冬季最高,夏季较低.采用正矩阵分解法对PM10监测网络解析出3个因子,对应北京市PM10污染变化特征相同的3个区域,分别为区域1代表监测点为车公庄与石景山古城,区域2代表监测点为位于城东的前门、天坛、农展馆与奥体中心,区域3代表监测点定陵.结果表明区域2监测点密度较大,存在表征冗余信息的监测点,可以考虑撤销或迁移部分监测点.对SO2监测网络解析出6个因子,分别对应北京市SO2污染变化特征相同的6个区域,代表监测点位分别为定陵、古城、东四、奥体中心、农展馆与天坛和前门与车公庄.评价结果表明北京市PM10和SO2监测网络都存在冗余信息的监测点,可以根据分区结果考虑撤销或者迁移部分监测点,优化监测网络.     

液相高压放电降解RB5染料废水的试验研究

随着印染工艺不断更新,大量化学分子结构复杂的化工染料应用到印染行业,使得常规的水处理工艺难以降解印染废水中的染料。本文以活性黑（RB5）染料为研究对象,采用液相高压放电产生强氧化性自由基来降解染料废水,考察反应时间、初始浓度和气体流量对RB5降解的影响,研究结果表明：在外部功率相同的情况下,浓度高染料其降解率相对较低;通入氧气量增加,产生的活性自由基和活性物质数量也增加,RB5的降解率也增大,但气流量不宜过大;高压放电产生的各种活性物质容易破坏染料发色基团的分子链,使其脱色。     

广州市天河区2016年雨季挥发性有机物污染特征及来源解析

采用"GCMS/FID"在线分析方法,对广州市区2016年7月大气VOCs的污染特征及来源进行了研究,共检出了73种VOCs组分.结果表明,观测期间总VOCs的小时平均浓度为（118.83±79.40）μg·m^-3,最高值为492.42 μg·m^-3,最低值为10.54 μg·m^-3.07：00左右TVOC浓度出现高峰,说明早高峰的机动车污染对该站点的VOCs具有较大贡献;14：00左右浓度最低,与光化学损耗相关;21：00~24：00间VOCs浓度又出现高值,可能和污染源排放或边界层压缩有关.运用PMF模型解析出VOCs的5个主要来源分别是：交通污染源、溶剂使用污染、加油站污染、植物排放和餐厨废气,其贡献分别为29.79%、26.61%、24.86%、9.91%、8.84%;白天交通废气源贡献最大,而中午植物排放的贡献也明显增大;夜间溶剂污染源和加油站污染源占比上升,为该时段VOCs的主要来源.     

广州市大气可吸入颗粒物(PM10)中多环芳烃的季节变化

采集广州五山、荔湾(2002-06-12～2003-06-31)2个采样点共112个PM10样品进行了GC/MS分析,结果表明2采样点全年多环芳烃浓度范围为8.11～106.26 ng·m-3,呈现出夏季低冬季高的特征.PAHs化合物的相对分布也呈明显的季节变化,5～6环PAHs的比重夏季比冬季高,而3～4环PAHs的比重冬季比夏季高.冬季PAHs可分为2种模式,不同模式之间PAHs的浓度和分布特征有明显的差异.统计结果表明,广州市多环芳烃浓度变化主要受气象条件的影响,风速(当温度＜20℃时)和温度(当温度＞20℃时)是影响多环芳烃浓度最主要的因素.此外,本研究还表明,汽车尾气排放是广州市大气颗粒物多环芳烃污染最主要的污染来源.     

鞍山大气颗粒物浓度的变化特征

利用鞍山大气成分监测站Grimm180观测的2007年颗粒物数浓度,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)以及台站的常规气象观测资料,分析了该地区颗粒物数浓度的谱分布、质量浓度的变化特征及与气象条件的相关性. 结果表明:颗粒物数浓度谱分布符合Junge分布;参数υ与能见度呈负相关,υ值越大且PM0.45占PM₁₀的数浓度比例小于90%,能见度较差;颗粒物质量浓度日变化呈双峰特征,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.654,ρ(PM_1.0)/ρ(PM_2.5)的平均值为0.832,ρ(PM_1.0)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.545;鞍山地区年主导风向为SE,颗粒物质量浓度变化受辽宁沙尘移动路径的影响较小,主要受排放累积型污染影响,其中大雾天气条件下颗粒物质量浓度较高,大雾期间的回归方程截距较年平均回归方程的大,这对研究颗粒物质量浓度的突变特性具有指示作用.      

反硝化除磷污泥聚集体内原位除磷活性及有机物浓度的影响

以SBR系统反硝化除磷污泥为对象,利用氧化还原电位、溶解氧和磷酸盐微电极定量研究了污泥聚集体内除磷菌的原位除磷活性及有机物浓度的影响.结果发现,厌氧初期污泥聚集体内最大净体积释磷速率为3.29mg·（cm³·h）^-1,是缺氧初期最大净体积吸磷速率的3倍左右;厌氧末期释磷速率明显降低,最大净体积释磷速率仅为厌氧初期的一半.在缺氧末期,最大净体积吸磷速率降至0.14mg·（cm³·h）^-1,且在1800 μm以下深层区域发生了"二次释磷"现象.随着COD浓度由350 mg·L^-1降至250 mg·L^-1和150 mg·L^-1,反硝化除磷菌的最大净体积释磷速率由3.27 mg·（cm³·h）^-1降至2.44 mg·（cm³·h）^-1和2.01 mg·（cm³·h）^-1,且快速吸磷区域整体向污泥聚集体表层收窄.     

氚水在模拟水稻田中的消长动力学(续)

对进入水稻田中的氚水在连作晚稻阶段的迁移，输运动态过程的研究表明，滞留于早稻田中的氚水继续为晚稻摄取；与早稻情况一样，氚水中的氚仍以自由水氚和结合氚形式滞留在晚稻田各分室中，晚稻田水中和土肿的氚浓度均随时间单调地减少；晚稻地上部及根中的自由水氚及结合态氚浓度在采样期间也基本上随时间降低。     

北京市不同尺度大气颗粒物元素组成的特征分析

在2000年2个典型季节分别采集不同尺度的颗粒物样品,分析其中22种无机元素的含量.利用这些数据较详细地研究了北京市颗粒物的元素组成特征.数据分析结果表明,北京市大气颗粒物中的元素主要分为地壳元素、污染元素和双重元素三大类.利用不同污染元素在各种尺度颗粒物中的富集因子,确定了北京市大气颗粒物具有复合型污染的特征.      

2016-2018年西宁市颗粒物来源及输送差异分析

利用HYSPLIT模式计算了2016—2018年西宁市逐日72 h气团后向轨迹,采用聚类分析方法,结合同期颗粒物PM₁₀和PM_2.5质量浓度数据,分析逐年和3年平均西宁市颗粒物输送特征及差异,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）对影响西宁市PM₁₀和PM_2.5质量浓度的污染潜在源区及不同潜在源区贡献进行了分析.结果表明,2016—2018年,西宁市颗粒物最主要输送路径源自青海北部的聚类2、甘肃中部的聚类6和甘肃东部的聚类8,占同期总轨迹比例分别为28.1%、27.4%和27.5%;3年平均则源自青海北经青海东折回西宁的聚类2,占比45.3%.最主要输送路径对应颗粒物质量浓度最低,输送距离较短、垂直高度较低、气团移速较慢;影响气团由西北向偏东转变,3年平均则以西北气团为主.2018年源自甘肃经青海东至西宁的短距离输送处于突出地位,所含轨迹占总轨迹的比例高达49.6%.PM₁₀和PM_2.5主要输送路径和污染路径由较长距离向较短距离过渡,较长距离输送路径出现比例逐年较小.PM_2.5/PM₁₀小于0.3时,主要输送路径与PM₁₀污染轨迹有很好的对应关系;PM_2.5/PM₁₀大于0.6时,主要输送路径与PM_2.5污染轨迹有较好的对应关系.PSCF和CWT分析发现,影响西宁市颗粒物质量浓度的主要污染潜在源区分布在新疆南部和青海北部,对PM₁₀质量浓度贡献大于100 μg·m^-3,对PM_2.5质量浓度贡献大于45 μg·m^-3.潜在源区分布年变化差异明显,2016年最广,2018年最小.印度北部主要贡献源区虽分布范围逐年减小,但在2017年局部贡献增大,对PM₁₀贡献超250 μg·m^-3,对PM_2.5贡献超60 μg·m^-3.主要贡献区周边区域及西宁至兰州一带为中等贡献源区,对PM₁₀贡献为50~100 μg·m^-3,对PM_2.5贡献为15~45 μg·m^-3.