浦阳江流域(浦江县段)面源污染模型估算及河流生态缓冲带重点区域识别

以浦阳江流域(浦江县段)为研究区,从流域面源污染空间特征入手,提出浦阳江流域岸边带建设的重点区域。采用DPeRS面源污染负荷估算模型,具体分析了2018年浦阳江流域面源污染负荷空间分布特征,并采用面向对象方法提取了岸线和河流生态缓冲带土地覆盖类型,以汇水区为单元,结合面源污染估算结果识别了浦阳江流域河流生态缓冲带重点区。结果表明:浦阳江流域中部和中北部地区面源污染排放负荷较高,面源污染入河负荷高值区主要集中于中下游地区;该流域31个汇水区中,TN和NH₄⁺-N重点汇水区有17个,主要分布在流域的中部和东北部;TP和COD重点汇水区有12个,集中分布于流域中部;浦阳江流域河流生态缓冲带范围内,植被类型和非植被类型面积占比分别为65.49%和34.51%,其中耕地面积占比29.36%,建筑用地占比11.89%;综合浦阳江流域面源污染重点汇水区和河流生态缓冲带现状遥感提取结果,筛选出的重点区包括下游地区的7号汇水区和中游地区的18～25号汇水区所在的河流生态缓冲带。今后,可针对其重点区域设计生态防护工程,也应结合源头减量、过程拦截、末端消纳与资源循...     

太湖流域农村面源污染治理现状与前景研究

分析了太湖流域农村面源污染现状、调查方法、治理技术及过往的环境管理经验,指出近年来的治污工作虽然有效控制了城镇点源污染,但对经济基础相对薄弱的乡村地区面源污染的治理效果仍然不佳。基于太湖流域农村面源污染治理在技术层面已经形成的以分散式污水处理设施净化乡村生活污水、以径流截污工程治理暴雨径流污染、以源头减排和污染截留技术治理农业生产污染的系统化体系,提出了将面源污染治理与农村产业优化、基建升级、高标准农田建设、生态湿地推广等目标相结合,在多要素协同/权衡的思路下加强环境治理技术与政治经济领域融合等研究展望。     

郴州市秋冬季PM2.5污染传输路径与潜在源贡献分析

通过应用HYSPLIT、MeteoInfo模型,计算2017—2021年秋冬季抵达郴州地区72 h的后向气流轨迹并进行轨迹聚类、潜在源贡献因子（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）分析,探讨郴州市PM2.5传输特征及污染潜在源分布。结果表明,郴州市秋冬季PM2.5潜在源区主要分布在北偏东方向,以近距离输送为主,频率最高的是从咸宁市通城县经岳阳市平江县、株洲地区的短距离轨迹,其频率为34.17%;WPSCF高值带起源于河南省,经湖北、平江、江西等地区,最终到达郴州。WCWT分析结果得出,PM2.5污染趋势与上述一致,影响范围更宽,影响程度相对较轻。2017—2021年间,郴州地区污染传输通道影响逐年减小,PM2.5浓度平均下降19.7%。     

NOx和VOC自然源排放及其对中国地区对流层光化学特性影响的数值模拟研究

利用Williams等和Guenther等的模型估计中国地区NOx和VOC的自然源排放.所得清单显示土壤NOx排放总量(以N计)为225.75 Gg;植被VOC年排放总量(以C计)为13.23 Tg,其中异戊二烯、单萜烯、其它VOC分别为7.77、1.86、3.60 Tg;排放有明显季节变化和空间变化.运用中尺度气象模式MM5以及光化学模式Calgrid研究这些排放在不同季节对对流层化学的影响.结果表明,O3、NOx、HNO3和PAN的全国平均浓度在土壤NOx排放影响下分别增加15.3%、15.7%、25.5%和6.5%;在植被VOC排放影响下改变5.6%、-4.9%、-19.3%和142.3%;在两者综合影响下增加26.1%、8.8%、4.3%和177.9%;浓度变化在夏季明显强于其它季节.自然源对中国地区光化学污染物空间分布有不同程度的影响,这种影响同区域气象条件、源排放和NMHC/NOx比值等因素有关.NOx和VOC的自然源排放对光化学特性影响显著,在光化学模拟过程中不容忽视.     

三江平原水田氮的侧渗输出研究

为探讨三江平原水田面源污染物氮的输出机制,通过不同尺度田间原位实验,研究了氮在水田-田埂-渠系系统侧渗输出过程中氮含量、田埂截留率及侧渗速率的变化规律.并对水田氮流失负荷进行了量化.结果表明,近沟渠田埂宽度对侧渗速率和截留氮素的能力影响明显.随田埂宽度的增加,侧渗速率降低,而田埂对氮素的截留能力增强,其中,田埂对氨氮(...     

北京市典型排放源PM_(2.5)成分谱研究

为了建立和完善北京市PM_(2.5)本地化源谱,对北京市11类排放源PM_(2.5)进行采集,并测定其26种组分,分析了不同排放源源谱的组分特征.结果表明,在有组织排放源中,燃煤电厂PM_(2.5)中OC和Si含量很高,占PM_(2.5)的质量分数分别为8.56%和6.19%(平均值),而供热/工业锅炉排放PM_(2.5)中则是SO_4~(2-)(占48.38%)和OC(11.0%)比例最高,水泥窑炉PM_(2.5)中OC(7.12%)、Ca(4.81)和Si(4.41%)占有较大比例;垃圾焚烧排放的PM_(2.5)中Si、Ca、K和SO_4~(2-)均较高,分别占8.15%、9.36%、7.17%和6.79%,且Cl~-含量(2.5%)高于其他所有源,生物质燃烧源PM_(2.5)中OC(21.7%)、Si(6.75%)、Ca(6.15%)较为丰富,餐饮源PM_(2.5)中OC(19.44%)、SO_4~(2-)(5.76%)和K(3.11%)含量均较高;无组织开放源中,道路扬尘和土壤风沙PM_(2.5)化学组分含量变化较为一致,均是Si(分别为16.8%和9.3%)和OC(分别为8.89%和6.61%)最高,建筑水泥尘PM_(2.5)中Ca(17.46%)含量高于其他源;流动排放源PM_(2.5)中OC、EC比例最高,其中,重型柴油车的OC(29.79%)与EC(26.5%)排放比例相当,而轻型汽油车OC排放占有绝对优势(占75%).本文通过对比国内外部分排放源PM_(2.5)成分谱的差异,指出不同区域相同源类排放的PM_(2.5)化学组分差异较大,在应用受体模型中的化学质量平衡模型(CMB)判断受体颗粒物来源时,应基于本地的排放源成分谱,以避免较大的误差.     

姜湖贡米产地土壤重金属空间分布、源解析及生态风险评价

研究名特优产品土壤重金属分布、来源及其潜在风险对科学管理、安全利用土壤和作物资源具有重要意义.以姜湖贡米产地为研究对象,对名特优产地土壤中的As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn进行采样和测定,利用多元统计法进行重金属的相关性讨论,采用ArcGIS 10.2进行重金属空间分布插值分析,利用富集因子法和PMF法对重金属污染进行定量源解析,并进行了潜在生态风险评价.结果表明：①研究区土壤重金属As、Cd、Cu、Hg、Pb和Zn含量均低于农用地土壤污染风险管控标准（GB 15618-2018）规定的筛选值,土壤生态环境风险低;Cr和Ni最大值均超风险筛选值,但风险低;研究区pH主要分布范围为6.05~6.69,是适合水稻生长的pH范围.②墨河对pH和重金属的空间分布具有指示意义.这与元素的表生地球化学特征息息相关;而Hg和Cd受人为影响显示了不同的空间分布特征,Hg沿河流西侧为中高值分布区,Cd的空间分布南北差异较为显著.③基于富集因子法和PMF的定量源解析结果显示,研究区重金属主要来源为耕地农业源、混合源、燃煤源和自然源.各种来源的贡献率分别占24.2%、35.4%、9.5%和30.9%.④研究区Hg中强生态风险指数沿墨河西侧分布,而Cd的中度潜在生态风险点集中在墨河两侧耕地中,其他元素潜在生态风险指数（E_r）均<40.Cd和Hg为研究区主要潜在生态风险元素,而Cd仍是研究区耕地土壤中的主要潜在污染元素.     

某石油炼制企业VOCs排放源强反演研究

选取我国北方某石油炼制企业为研究对象,针对其挥发性有机物(VOCs)排放,于春季3月开展了厂界周边大气VOCs环境浓度监测,并利用ISCST-3空气质量模型反推出该企业VOCs排放源强.监测结果表明,厂外上风向背景点与下风向受体点TVOCs浓度平均值分别为28.6×10-9和88.3×10-9,且2个区域VOCs还存在化学组分特征差异,背景点以乙烷、丙烷、乙烯为主,而受体点化学组分中丙烯、异丁烷、丁烷、异戊烷、戊烷的体积浓度百分比显著上升,说明该炼油厂VOCs排放体量大,对局地环境影响显著.扣除背景点VOCs,获得了该炼油厂VOCs排放化学成分谱,其主要成分体积浓度百分比:乙烷(23.4%)、丙烷(11.8%)、丁烷(10.4%)、异丁烷(9.0%)、戊烷(5.3%)、异戊烷(6.4%)、丙烯(11.5%),成分谱特征与国内相关文献相似.ISCST-3模型反演结果显示,该炼油厂TVOCs年排放量平均值为(2201.6±1011.9) t/a,折合排放因子约0.73g VOCs/kg原油.该计算结果偏低,原因可能在于:其一,测试季节为春季,较低的环境温度致使了炼油厂挥发散逸环节的排放低于全年平均水平;其二,ISCST-3模型为扩散模型,未考虑VOCs化合物在局地范围的化学衰减.     

兰州冬季大气污染来源分析

利用WRF(天气研究与预报模式)输出的高分辨率气象数据驱动HYSPLIT_4.9(混合单粒子拉格朗日轨迹模式),结合PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(权重浓度轨迹分析)模拟研究复杂地形下兰州城市尺度大气污染物局地输送特征、潜在源区及其对空气质量的影响. 结果表明:2002—2008年影响兰州城区冬季12月空气质量的轨迹可分为5类,输送类型可分为城区内输送和城区外输送. 第1、3类轨迹出现频率均大于20%且污染轨迹出现频率均大于38%,是污染物的主要输送路径,对应潜在源区为兰州城关区东北部和榆中县东部,这2个源区对ρ(PM₁₀)的影响最大,对ρ(SO₂)的影响最小,对ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)的贡献分别超过200、80和60 μg/m3. 来自榆中县的第4类轨迹和兰州西固区的第5类轨迹易造成大气重污染,而来自皋兰县的第2类轨迹属于清洁轨迹. 兰州冬季污染既受局地输送的影响,也与地面天气形势密切相关.