梁子湖沉积物营养盐的空间分布特征及其污染评价

采集梁子湖柱状沉积物,分析其硝氮、亚硝氮、氨氮、总氮和总磷的空间分布特征,并评价其污染程度.结果表明:梁子湖表层沉积物(0~5 cm)总氮、总磷、氨氮、硝氮、亚硝氮的含量范围依次为598~1372 mg·kg~(-1)、323~804 mg·kg~(-1)、60.7~142 mg·kg~(-1)、4.16~31.6 mg·kg~(-1)和0.001~2.29 mg·kg~(-1).湖心区营养盐含量较低,湖区西部营养盐含量高于湖区东南部.人类活动和污染物输入强度对梁子湖表层沉积物营养盐的空间分布特征有较大影响.沉积物硝氮、亚硝氮含量从深层到浅层递增,在2~3 cm处达到峰值,这表明梁子湖流域在该沉积时期的营养物污染较为严重.沉积物5~10 cm深度的氨氮含量为各深度中的最高值,但因水生生物对氨氮的优先吸收作用,其含量均在150 mg·kg~(-1)以下.同一区域的沉积物总氮、总磷含量的垂向变化特征相似,来自地壳释放的磷使得总磷含量的垂向波动幅度远大于总氮,这揭示了梁子湖沉积物中氮、磷的富集很可能来自同源污染物.该流域发达的水产养殖业是导致沉积物中氮、磷富集的原因之一.表层沉积物总氮和总磷的标准指数变化范围分别为1.09~2.49和0.54~1.34,梁子湖环境质量受到氮素的影响更为严重.湖区表层沉积物总氮、总磷的含量范围分别为598~1372 mg·kg~(-1)和323~804 mg·kg~(-1),均已超出我国东部浅水湖泊沉积物的营养物阈值参考范围,对湖泊生态系统构成了一定的威胁,需要格外关注.     

城市交通干道降雨径流中PAHs的污染特征

以上海、温州市典型交通干道地表径流为研究对象,分析了样品中16种溶解态和颗粒态PAHs浓度,了解了城市交通干道降雨径流中PAHs污染特征及其动态变化过程.结果表明,径流中∑PAHs(包括溶解相、颗粒相)浓度范围为919.8～16711.6ng·L-1,溶解相中PAHs浓度要远低于颗粒相(分别为4.9～1558.0ng·L-1,635.4～16624.0ng·L-1).通过对3场降雨事件中PAHs浓度随降雨过程变化的研究,可以发现并不是所有道路径流都有初期冲刷效应,初期冲刷的产生受雨前干期、降雨强度以及径流量等因素共同作用,因此简单拦截初期径流并不能十分有效地降低PAHs污染负荷.径流中PAHs在颗粒相-水相间的分配系数Kp值为2.3×104～2.5×106L·kg-1,随着悬浮颗粒物含量增加而减少,这可能跟径流过程中颗粒物粒径组成有关.     

调水工程生态补偿的分阶段推进战略

水质安全是调水工程顺利实施的关键,为此调水区背负巨大的调水工程的外部经济成本和社会发展代价,必须通过生态补偿政策进行内部化,然而调水工程涉及的范围广、时间长、利益主体多、资金投入大,难以通过一种手段或者现有某种方式建立长效的生态补偿机制。文章从调水工程生态补偿政策建立的目标、标准、责任分担与利益共享、补偿方式角度分析了生态补偿现状及存在的问题,提出了调水工程生态补偿的分阶段推进战略总体思路与实施构想,重点分析了各阶段生态补偿政策的制定标准和要求,为中线调水工程生态补偿政策制定提供了技术支持。     

城市生活垃圾焚烧对大气的污染问题

本文对我国城市有机混合垃圾经模化后,在过剩空气系数α?2,温度在700～900℃条件下焚烧的气态排放物进行了定性和定量分析.实验结果表明:烟气呈碱性,主要污染物NH_2的排放浓度最高.HCl次之,NO_x<100ppm,SO_x<1ppm,H_2S<10ppm.     

大气边界层中起尘、降尘过程的模拟实验的相似性原则

风洞模拟实验是研究起、降尘过程最有效的手段。前人只研究了低湍流度气流中,平坦表面的实际起尘过程。作者提出一组扩展的相似性原则,用于模拟大气边界层湍流及复杂地形对趋、降尘过程的影响及防尘风障在此条件下的减尘效率,并得到一系列有意义的结果。      

北江汛期清远段多环芳烃的污染特征与风险评估

2016年7月于北江清远段采集21个水和表层沉积物样品,采用气相色谱质谱（GC-MS）法测定了样品中的PAHs（多环芳烃）含量,分析了北江水环境中PAHs的污染水平,并对其生态风险进行了评价.结果表明,水中ρ（∑PAHs）介于0.4~110.2 ng/L,表层沉积物中w（∑PAHs）（以干质量计,下同）在54.4~819.8 ng/g之间,平均值分别为41.7 ng/L和424.9 ng/g.与国内水体PAHs污染状况相比,北江清远段水中PAHs污染状况处于中低水平,而表层沉积物污染状况处于中等水平.运用特征比值法对PAHs来源进行分析表明,PAHs主要来源为石油泄漏、化石燃料燃烧.采用商值法对水中PAHs进行生态风险评价,∑PAHs和个别单体的最低风险浓度风险商值大于1.0而最高风险浓度风险商值小于1.0,处于中等污染水平;采用效应区间低、中值法对表层沉积物PAHs进行生态风险评价,仅个别点位表层沉积物中苊烯、蒽和二苯并[a,h]蒽超出生态效应低值,对生态环境潜在负面效应较小.研究显示,北江水和沉积物中PAHs潜在风险处于较低水平.      

利用多元线性回归方法评估气象条件和控制措施对APEC期间北京空气质量的影响

气象条件对大气污染物的扩散和传输有重要影响,准确分离和定量气象因素对空气质量的影响是评估大气污染控制政策有效性的前提.本研究利用APEC会议期间及前后(2014-10-15～2014-11-30)北京城区朝阳观测站点SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)以及气象因素的观测数据,采用多元线性回归分析方法,定量评估了气象条件和空气污染控制措施对APEC期间北京空气质量的影响.在假定排放条件不变的情况下,基于气象因素参数建立的预测污染物浓度的多元线性回归模型模拟效果较为理想,决定系数R~2在0. 494～0. 783之间.控制措施使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低48. 3%、53. 5%、18. 7%、40. 6%、3. 6%、34. 8%、28. 8%和40. 6%,气象因素使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低1. 7%、-2. 8%、18. 7%、4. 5%、18. 6%、27. 5%、30. 6%和35. 6%.气象因素和控制措施共同作用使得APEC控制期北京空气质量得到了明显改善.控制措施对SO_2和氮氧化物浓度的下降起主导作用,气象因素对CO浓度的下降起主导作用,气象因素和控制措施对颗粒物浓度降低的贡献相当.本研究还利用相对权重方法研究了气象因素对污染物浓度影响的贡献,结果表明影响不同污染物浓度的决定性气象因素不同.     

北京城区大气金属元素干湿沉降特征

为研究北京市大气中金属元素的干湿沉降特征,评估不同观测方法的差异性,于2014年5月至2015年4月在北京城区同步采集了混合沉降和湿沉降样品.利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定了样品中19种金属(Na、Mg、Al、K、Ca、V、Cr、Mn、Fe、Cu、Zn、As、Se、Mo、Cd、Sb、Tl、Th和U)的浓度.结果表明,混合沉降样品中各金属浓度[7 160.68μg·L~(-1)(Ca)～0.02μg·L~(-1)(Th)]普遍高于湿沉降样品[4 237.74μg·L~(-1)(Ca)～0.01μg·L~(-1)(Th)].两种样品中相同金属的富集因子差异较小,其中Cu、As、Tl、Zn、Cd、Se和Sb的富集因子均大于100,表明这些重金属主要来自人为污染源.气团轨迹分析表明,北京城区降水过程主要受偏南气团的影响,其中来自西南气团的降水样品中Ca、Mg、Fe、Al、Cu、Mo、U和Th等金属浓度较高,而来自南部的气团K、Zn、Mn、Sb、Cd和Tl等金属浓度较高.观测期间大气中金属元素的混合沉降通量变化于3 591.35 mg·(m~2·a)~(-1)(Ca)～0.01 mg·(m~2·a)~(-1)(Th),湿沉降通量变化于1 847.78 mg·(m~2·a)~(-1)(Ca)～0.01mg·(m~2·a)~(-1)(Th).混合沉降与湿沉降差减得到19种金属的干沉降通量变化于1 743.57 mg·(m~2·a)~(-1)(Ca)～0.01mg·(m~2·a)~(-1)(Th).大气颗粒物的粒径大小对金属的干湿沉降过程具有重要影响.     

承德市PM2.5中多环芳烃的季节分布特征、来源解析及健康风险评价

为研究承德市PM_2.5中多环芳烃（PAHs）的季度变化特征和污染来源,于2019年的1、 4、 7和10月采集PM_2.5样品,采用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）测定了16种PAHs的浓度,并利用时序变动、特征比值和正定矩阵因子模型（PMF）的方法,分析了各季节PAHs的浓度变动、组分特征和潜在污染源.此外,为评价PAHs对健康风险的影响,采用BaP毒性当量法(BaP_Teq)及增量终生致癌风险（ILCR）模型,并结合PAHs数据和PMF结果进行分析.结果表明,采样期间承德市PM_2.5中■的变化范围为2.7～246.4 ng·m^-3,呈现（136.8±52.1）ng·m^-3（冬季）>（70.3±36.7）ng·m^-3（秋季）>（24.7±17.4）ng·m^-3（春季）>（13.7±9.4）ng·m^-3（夏季）的显著季节特征.不同环数PAHs的浓度占总浓度的占比中,5～6环的...     

涂料制造行业挥发性有机物排放成分谱及影响

采用不锈钢采样罐对华东地区8家涂料制造企业生产车间排口进行采集,运用气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)测定了106种VOCs组分,识别了VOCs排放特征,建立了溶剂型涂料和水性涂料VOCs排放成分谱,分析了VOCs对臭氧生成的贡献.结果表明,涂料制造行业VOCs特征组分主要为芳香烃和含氧烃,两者浓度范围在65.5%～99.9%,溶剂型涂料VOCs排放主要以芳香烃为主,占总VOCs的63.0%～94.0%;水性涂料VOCs排放主要以含氧烃为主,占总VOCs的54.5%～99.9%.间/对-二甲苯(32.4%)、乙苯(19.0%)和乙酸乙酯(12.1%)为溶剂型涂料源排放特征,乙酸乙酯(83.7%)与2-丁酮(8.0%)为水性涂料源排放特征.芳香烃和含氧烃是涂料制造行业的主要活性组分,对臭氧生成潜势(OFP)的总贡献率在92.9%～99.9%之间.源反应活性分析(SR)表明,水性涂料单位质量VOCs对臭氧的生成贡献低于溶剂型涂料,因此可显著降低臭氧的生成潜势.研究显示,针对涂料制造行业VOCs污染治理,应重点关注芳香烃和含氧烃中对臭氧生成潜势贡献较大的VOCs组分,进行源头和精细化控制.