乌鲁木齐市可吸入颗粒物水溶性离子特征及来源解析

采暖期时在乌鲁木齐市采集了环境空气中的可吸入颗粒物,对可吸入颗粒物质量浓度及8种水溶性离子的特征和来源进行了分析。结果表明,细粒子和粗粒子的月平均质量浓度分别是53.5～233.3μg/m3和38.9～60.9μg/m3;细粒子和粗粒子中水溶性离子主要由SO24-、NH4+和NO3-组成;粗粒子中NH4+与NO3-和SO24-的相关性分别是0.70和0.66,细粒子中NH4+与NO3-和SO24-的相关性分别是0.89和0.93,铵盐是乌鲁木齐可吸入颗粒物主要存在形式;煤烟尘是乌鲁木齐市采暖期可吸入颗粒物的主要来源。     

铅锌冶炼厂周边土壤铅源的铅同位素示踪

以某铅锌冶炼厂周边土壤为研究对象,通过对其原料及周边土壤中铅含量的检测,结果显示：该冶炼厂周边土壤铅质量比在22.73mg/kg～126.51mg/kg之间,平均值为42.68mg/kg,是当地土壤铅背景值的1.85倍.采用铅质量比空间分布分析和同位素混合模型计算分析了冶炼厂周边土壤中铅的可能来源,分析表明：土壤铅质量比的空间分布及铅同位素比值与冶炼厂的焦化原料煤相近,焦化原料煤对周边土壤铅污染贡献最大.     

农药厂周边有机磷农药在生物体中残留的检测方法研究

对中美两国固定源测试技术体系进行总结并按照辅助类参数、烟气类污染物、烟尘类污染物、有机类污染物、元素及卤化物、在线监测规范进行分类并比较,指出两国测试体系的异同。结合目前形势指出中国烟尘、烟气及VOCs类污染物监测体系面临问题并提出建议。     

集合数值预报系统在上海市空气质量预测预报中的应用研究

介绍了上海市世博环境空气质量集合数值预报系统的框架,分析了各模式在上海市空气质量预报及排放源污染贡献测算中的应用情况,提出开发多种预报手段、实施集合预报是提高城市空气质量预报准确率的发展方向。     

水污染源源解析研究最新进展

采取有效措施监测监管污染物排放是实现污染减排目标的必要条件,而准确掌握流域内污染物的来源是实现污染源有效监管的技术依据,文章对水污染源源解析目标化合物选取、污染物扩散模型研究和污染区域受体模型研究的最新进展进行了评述,对其发展趋势进行了展望.     

西宁市典型开放源颗粒物粒径组成特征分析

采用BT-9300S激光粒度仪分析了西宁市道路尘、扬尘、土壤尘、建筑尘4种典型开放源的粒径组成。结果表明,4种类型尘中大粒径颗粒物占主导地位,粒径大于10 μm颗粒占到全部颗粒的73.80%以上,可吸入颗粒物的含量仅占7.06%～26.20%;建筑尘的细颗粒物含量最高,粒径小于2.5、1 μm的颗粒含量分别为8.36%±4.25%、2.42%±1.02%;道路尘的细颗粒物含量最低,粒径小于2.5、1 μm的颗粒含量分别为2.30%±0.94%、0.73%±0.28%;4种类型尘的体积平均直径、面积平均直径、中位直径分别在37.70～87.99 μm、8.50～23.53 μm、28.95～74.98 μm之间,其中道路尘的3种粒径参数最大,建筑尘最小;开放源颗粒物的粒度分布曲线主要呈头长尾短的不对称单峰分布,累积频率曲线为两段式,存在较为明显的拐点。     

基于主成分分析-多元线性回归的松花江水体中多环芳烃源解析

对松花江全流域14个监测断面的16种美国环保局优先控制的多环芳烃(PAHs)的主要来源及其贡献率应用主成分因子分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)进行了来源解析。结果表明:松花江全流域为化石和石油燃料的复合PAHs污染,水体环境中PAHs首要污染源为化石燃料燃烧和交通污染,合计贡献率为63.1%,第二大污染源为工业和民用燃煤污染,合计贡献率为36.9%,沿江的石化、石油基地、大型焦化厂、电厂都是PAHs的主要来源。     

绍兴市典型印染废水中重金属锑排放现状及排放源调查

分析和统计的86家印染工业企业当中,废水总排口中的总锑超标率为25.6%,质量浓度0.050 mg/L以下较低排放浓度所占比例最大,达62.8%。印染废水锑排放源主要有涤棉和涤纶化纤类布料的染色、印花工艺废水,碱减量工艺废水等,工业液碱、废酸以及硫酸铝污水处理剂等原料当中含锑浓度较高。印染废水经污水处理厂集中纳管深度处理后,锑排放浓度较低,锑去除效率最高达到88.0%,大大降低了环境地表水体锑污染的风险。     

我国固定源大气颗粒物监测技术的现状与改进建议

针对国内固定源大气颗粒物监测技术的现状及不足,通过对资料总结发现国内固定源排放颗粒物的监测技术现状中存在国标精度要求较低和技术细节不足等问题,并重点从分级采样和大气低浓度颗粒物检测方面深入剖析相关技术的不足与需求,并结合国内外的经验,从国标的修订与补充、分级采样技术体系的建立和低浓度大气颗粒物采样方法的改进等3个方面提出技术与设备方面的改进建议。     

泰州市冬季空气质量变化特征

为了解泰州市冬季空气质量变化特征,于2013年12月27日—2014年1月7日对NO2,SO2,O3,CO,PM10和PM2.5进行了监测,结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式分析了污染物的来源与传输过程。结果表明,观测期间AQI优良率仅为25%,PM10和PM2.5日均值超标率分别为58.3%,75.0%;有机碳是泰州市ρ(PM2.5)中最高的化学组分,其次是富钾和元素碳。PM2.5主要来源为汽车尾气、工业源、燃煤,分别占来源比例21.76%,16.52%,15.54%。局地污染源和不利气象条件是造成大气污染的主要原因。