碘化阶层孔氧化硅纳米球对水中典型有机氯污染物的吸附性能研究

采用共缩聚法,成功地原位合成了碘改性的阶层多孔氧化硅纳米球（SiO₂-I）,研究了其基于卤键作用对典型有机氯污染物六六六的吸附性能,并考察了改性剂I-硅烷含量和pH值对吸附效果的影响.实验结果表明,该纳米材料对六六六表现出优异的吸附富集性能,吸附速率快,60 min内对六六六的去除率为71.6%,240 min内达到吸附平衡,去除率可达98.3%,最大吸附量为178.6 mg·g^-1;吸附动力学符合拟二级动力学模型;碘物种的加入提高了阶层多孔氧化硅的吸附速率和吸附效率.另外,为了便于纳米吸附材料的分离,本研究对SiO₂-I纳米球进行了磁性化.研究发现,磁性化修饰后,SiO₂-I纳米材料仍然保留对六六六优异的吸附富集性能,240 min时的吸附去除率达90.3%.     

中国化学品环境暴露评估领域的综合区划

大尺度空间（中国）化学品环境暴露多介质模型的建立需要先对空间做相应的区划.本文以ArcGIS软件为平台,通过有空间约束的聚类方法和水文分析方法相耦合,建立全国范围的综合分区.全国范围分为华南综合大区、华北综合大区、西北综合大区、华东综合大区、东北综合大区和西南综合大区6个综合大区.每个综合大区又分别包含了若干个综合小区,小区总数为38个.该研究为我国暴露评估的综合分区提供了一个方案,在多介质模型的建立中起着重要的作用.     

利用HYSPLIT模型研究珠三角地区VOCs时空分布特征

于2016年在中国广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs长时间观测,共获得2142组有效数据,并利用HYSPLIT模型分析珠三角地区VOCs时空分布特征.结果表明,各类VOCs混合比和化学反应活性具有明显的季节变化特点.观测期间,VOCs平均浓度为（18.523±20.978）×10^-9,其中,低碳烯烃和苯系物二者混合比之和仅占46%,但贡献了85%的·OH消耗速率（L_OH）、82%的臭氧生成潜势（OFP）和97%的二次气溶胶生成潜势（SOAFP）.观测站点主要受来自北部内陆地区气团（1#）、西部内陆地区气团（2#）、台湾海峡南端气团（3#）以及南部海洋地区气团（4#）的影响.1#气团中炔烃和苯系物的混合比占比最高,分别达到10%、37%,而3#气团中低碳烷烃的浓度水平最高,达到（8.437±5.561）×10^-9.通过估算气团中VOCs的化学反应活性,可以发现,1#气团的VOCs化学反应活性最强,其对O₃和SOA的生成贡献最高.1#、2#、3#和4#气团中VOCs的化学反应活性主要由苯系物和低碳烯烃贡献.     

豫北典型农田作物中重金属污染状况及健康风险评价

农产品污染引发的食品安全问题目前已经成为全社会关注的焦点,为了研究和评价农作物中重金属污染和健康风险状况,采集了焦作市武陟县玉米、水稻和花生三种大田作物样品,共计47个样品,其中玉米样品16个,花生样品4个,水稻样品27个。在测定作物籽粒中重金属Cr、Ni、As、Cd和Pb含量的基础上,分别采用单因子污染指数和综合污染指数法评价了作物籽粒中重金属的污染状况,并运用危险商（HQ）法评价了这些作物中的重金属对人体健康可能造成的风险,进而应用相关分析法、聚类分析法及主成分分析法,探讨了作物籽粒中重金属含量的分布特征及其污染来源。结果表明：武陟县农田作物籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分别为0.26±0.42、0.31±0.29、0.04±0.03、0.01±0.04和0.03±0.03 mg·kg^-1。其中,玉米籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分别为8.86×10^-2±0.21、9.41×10^-2±0.12、8.10×10^-3±5.29×10^-3、1.20×10^-5±4.92×10^-5和0.04±0.02 mg·kg^-1;水稻籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分别为0.38±0.49、0.44±0.31、0.07±0.02、4.60×10^-3±7.42×10^-3和0.03±0.03 mg·kg^-1;花生籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分别为0.13±0.22、0.32±0.16、0.02±3.05×10^-3、0.11±0.07和1.32×10^-2±1.70×10^-2 mg·kg^-1。农作物籽粒中各重金属元素的单因子污染指数评价结果显示,从总体上看,3种农作物籽粒中5种重金属的单因子污染指数均值均小于1,单因子污染指数均值大小顺序为：Ni＞As＞Cr＞Pb＞Cd;从作物类型来看,玉米和水稻中Ni超标的样品比率分别为6.67%和51.85%,水稻中Cr超标的样品比率为12%。农作物籽粒中各重金属元素的综合污染指数评价结果显示,重金属的平均综合污染指数为0.59,整体上处于安全等级。总体来看,14.89%的农作物受到不同程度的污染,其中轻度污染的农?     

基于空间聚类分析的中国旅游业碳排放效率

旅游业碳排放效率是考量旅游经济增长与生态环境关系的重要指标,对旅游业碳排放效率的有效测度和分析是实现旅游业节能减排与可持续发展的基础支撑.采用“自下而上”法核算2001—2015年我国旅游业能源消耗量与碳排放量（不含港澳台及西藏自治区数据,下同）;继而运用非期望产出SBM模型对旅游业碳排放效率进行测度,并通过空间自相关分析揭示其空间特征;最后采用Malmquist指数（MI）评估旅游业碳排放效率的动态趋势.结果表明:①研究期内我国旅游业总体碳排放效率较低,平均水平为60%;各年度达到最佳生产前沿面（旅游业碳排放效率值为1）的省(市、自治区)(简称“省区”)数量较少,绝大多数省区的碳排放效率具有较大改善空间;旅游业碳排放效率水平存在明显的省际差异;东、中、西部地区的效率存在梯度差,形成“东高西低”的空间格局.②Moran's I指数和LISA聚类图显示,各省区旅游业碳排放效率存在明显的正向空间相关性,在空间分布上呈现出显著的地理聚集特征,形成“高—高”型与“低—低”型聚集区,空间联动格局尚未形成.③2001—2015年MI均在1以上（2004年除外）,且总体平均值高达1.195,体现出持续改善的态势;各省区碳排放效率的提升来源于技术进步与技术效率双重贡献,其中,技术进步是促进旅游业碳排放效率提升的主要贡献因素.研究显示,我国旅游业碳排放效率的空间分布不均衡,但整体呈现持续上升的态势,各省区在依赖技术进步提高碳排放效率的同时,要注重全局空间联动格局的形成,最终实现低碳旅游业的协调发展.      

典型铅锌矿化区不同土地利用类型土壤重金属污染特征与评价

选取云南者海典型铅锌矿区周边冶炼区（A）、粮食主产区（B）、保护区（C）三个区域土壤为研究对象,分析三个区域内林地（LD）和耕地（GD）土壤pH、总碳（TC）、总氮（TN）、总磷（TP）和5种重金属（Hg、Cd、Pb、Zn、Cu）含量,利用典范对应分析（CCA）研究不同土地利用类型下它们之间的关系,基于系统熵值与重金属生物毒性改进灰色聚类评价法对研究区重金属污染程度进行评价。结果表明,A、B、C三区土壤的5种重金属均超过云南省土壤背景值,且含量A区 > B区 > C区,所有土壤样品Hg、Cd、Pb、Zn、Cu平均含量分别为7.24、1.53、1 794、2 892、210 mg/kg;LD土壤重金属含量普遍高于GD。研究区土壤pH总体呈弱酸性,但A区土壤受矿业活动影响呈弱碱性。TC、TN含量和C/N值均表现出LD大于GD,但TP含量表现为GD显著大于LD （P<0.05）。CCA分析表明LD和GD土壤pH与Cd和Cu呈负相关,与Zn和Pb呈正相关,且pH对重金属含量的影响最大;TC、TP与重金属Cd和Cu在LD土壤中呈正相关,在GD土壤中呈负相关。改进灰色聚类评价结果表明重金属污染程度均表现为LD大于GD;A区污染最严重且均呈重度污染,B区次之,C区污染程度最轻。经比较本文改进的灰色聚类评价法在准确性和灵敏度方面优于传统方法。     

MULTISCALE RIVER ENVIRONMENT CLASSIFICATION FOR WATER RESOURCES MANAGEMENT1

ABSTRACT: River Environment Classification (REC) is a new system for classifying river environments that is based on climate, topography, geology, and land cover factors that control spatial patterns in river ecosystems. REC builds on existing principles for environmental regionalization and introduces three specific additions to the “ecoregion” approach. First, the REC assumes that ecological patterns are dependent on a range of factors and associated landscape scale processes, some of which may show significant variation within an ecoregion. REC arranges the controlling factors in a hierarchy with each level defining the cause of ecological variation at a given characteristic scale. Second, REC assumes that ecological characteristics of rivers are responses to fluvial (i.e., hydrological and hydraulic) processes. Thus, REC uses a network of channels and associated watersheds to classify specific sections of river. When mapped, REC has the form of a linear mosaic in which classes change in the downstream direction as the integrated characteristics of the watershed change, producing longitudinal spatial patterns that are typical of river ecosystems. Third, REC assigns individual river sections to a class independently and objectively according to criteria that result in a geographically independent framework in which classes may show wide geographic dispersion rather than the geographically dependent schemes that result from the ecoregion approach. REC has been developed to provide a multiscale spatial framework for river management and has been used to map the rivers of New Zealand at a 1:50,000 mapping scale.     

用灰色聚类法对荔湾湖水质富营养化程度的评价

灰色聚类法把湖泊系统当作一个灰色系统来研究,将灰色聚类理论应用于湖泊富营养化程度的评价中,以广州市荔湾湖为例,建立不同的聚类指标所拥有的隶属函数,确定聚类权重值,求得最大聚类系数及聚类结果,得出用灰色聚类法进行湖泊水质富营养化评价,既能体现水质等级界线的模糊性,又能充分利用信息,避免了模糊数学法的不合理之处。因而,灰色聚类法是一种简便、客观、可靠的方法。     

Risk factors associated with truck-involved fatal crash severity: Analyzing their impact for different groups of truck drivers

Introduction: Fatal crashes that include at least one fatality of an occupant within 30 days of the crash cause large numbers of injured persons and property losses, especially when a truck is involved. Method: To better understand the underlying effects of truck-driver-related characteristics in fatal crashes, a five-year (from 2012 to 2016) dataset from the Fatality Analysis Reporting System (FARS) was used for analysis. Based on demographic attributes, driving violation behavior, crash histories, and conviction records of truck drivers, a latent class clustering analysis was applied to classify truck drivers into three groups, namely, ‘‘middle-aged and elderly drivers with low risk of driving violations and high historical crash records,” ‘‘drivers with high risk of driving violations and high historical crash records,” and ‘‘middle-aged drivers with no driving violations and conviction records.” Next, equivalent fatalities were used to scale fatal crash severities into three levels. Subsequently, a partial proportional odds (PPO) model for each driver group was developed to identify the risk factors associated with the crash severity. Results' Conclusions: The model estimation results showed that the risk factors, as well as their impacts on different driver groups, were different. Adverse weather conditions, rural areas, curved alignments, tractor-trailer units, heavier weights and various collision manners were significantly associated with the crash severities in all driver groups, whereas driving violation behaviors such as driving under the influence of alcohol or drugs, fatigue, or carelessness were significantly associated with the high-risk group only, and fewer risk factors and minor marginal effects were identified for the low-risk groups. Practical Applications: Corresponding countermeasures for specific truck driver groups are proposed. And drivers with high risk of driving violations and high historical crash records should be more concerned.     

北京市臭氧污染跳变型特征及影响因素分析

基于2016~2022年北京市环境监测和气象观测数据,结合后向轨迹聚类和潜在源区贡献分析北京市臭氧（O₃）污染特征、气象影响和潜在源区.结果表明,2016~2022年北京市共发生41次具有跳变特征的O₃污染过程,平均为5.9次·a^-1,发生时间集中在5~7月,跳变当日（OJD2）较跳变前一日（OJD1）的ρ（O₃-8h）平均值偏高78.3%,峰值浓度偏高78.9%,OJD2区域O₃浓度高值带呈现由南向北推进的特征.北京市跳变O₃污染发生主要原因可归纳为不利气象条件导致的本地积累叠加区域传输影响.跳变型O₃污染发生时具有偏南风频率增加、温度上升、气压降低和降水减少的特征,偏南风频率增加为O₃及其前体物的传输提供条件,在本地高温作用下快速发生光化学反应,叠加降水较少,综合推高OJD2的O₃浓度水平.聚类分析得到6条气团输送路径,OJD2来自偏北方向的气团减少11.2%,来自偏南和偏东方向气团增加6.7%和4.4%,气团以短距离传输为主,偏南和偏东方向对应的O₃浓度较高,对北京污染贡献较大.潜在源区分析揭示OJD2的O₃污染的主要潜在源区是京津冀中南部和东部,贡献了82.6%污染轨迹.跳变型O₃污染区域输送贡献明显,需要加强京津冀区域联防联控．