北京市大气PM2.5中矿物成分的污染特征

为了解北京市大气细粒子中矿物成分的浓度水平和污染特征,在清华园和车公庄进行了连续1a的PM_2.5累积周采样和全样品分析.Al、Si、Ca、Mg和Fe等地壳元素的周变化相似,最大周均浓度均出现在春季有强沙尘天气的一周;其季节变化显著,显示季节性的源排放以及气象条件对矿物成分的含量影响显著.土壤尘的季节平均浓度从夏季逐步上升,至次年春季达到最高(21.1 μg·m^-3),表明春季频繁发生的沙尘天气对土壤尘细粒子有重要贡献.大量的建筑活动可能大大增加了北京细粒子中Ca的负荷,应加强其排放控制.     

某典型石油化工园区冬季大气中VOCs污染特征

利用TH-300B挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)在线监测系统于2014年12月~2015年2月对我国某石油化工园区的VOCs进行连续在线监测.分析了其组成特征、时间变化特征、来源以及光化学活性特征.结果表明,研究区冬季大气中VOCs的混合体积分数较高,烷烃占据主导地位,占TVOCs的86.73%;TVOCs、烷烃、烯烃、芳香烃的昼夜变化特征均表现为夜间高而白天低,且烷烃、烯烃的变化与TVOCs较为一致.利用主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型解析得到5个因子,分别表征燃料挥发源、工业排放源、汽油车尾气和植物排放混合源、柴油车尾气排放源和燃料燃烧源,其贡献率分别为60.02%、8.50%、2.07%、12.21%、17.20%.利用Propy-equiv法和MIR法计算得出该研究区冬季大气中各类VOCs对臭氧生成的相对贡献率的大小均表现为烷烃烯烃芳香烃,其中环戊烷、正丁烷和1-戊烯的贡献率较高,气团光化学年龄较长.     

Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission

Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters.     

烟台市环境受体PM2.5四季污染特征与来源解析

于2016～2017年四季在烟台市3个点位采集了PM_(2.5)样品,分析了其质量浓度和化学组分特征.利用CMB模型对受体进行解析,并利用后向轨迹和PSCF对传输气流和潜在源区进行了分析.结果表明,烟台市监测点位冬季、春季、夏季和秋季的PM_(2.5)平均质量浓度分别为(89. 45±56. 80)、(76. 78±28. 44)、(32. 65±17. 92)和(57. 32±24. 60)μg·m~(-3). PM_(2.5)浓度表现出明显的季节变化特征(P 0. 01).全年PM_(2.5)各源类分担率大小依次为:二次硝酸盐源(20. 3%)城市扬尘源(15. 7%)机动车排放源(14. 9%)燃煤源(13. 8%)二次硫酸盐源(12. 8%) SOC(6. 1%)建筑水泥尘源(5. 5%)海盐源(2. 9%),可以看到烟台市以二次源、扬尘、机动车排放源和燃煤源为主要污染源.春季硝酸盐源和城市扬尘源是重要贡献源类,夏季硫酸盐源贡献突出,燃煤源在秋冬季占比突出.烟台市气流输送和潜在源区也呈现出明显的季节变化:冬季主要受烟台市短距离输送的影响;夏季主要受烟台东部沿海和本地的影响;春秋季主要受山东东北部和东部沿海地区的区域传输和烟台市本地源的影响.     

Distribution characteristics of dissolved organic carbon in annular wetland soil-water solutions through soil profiles in the Sanjiang Plain, Northeast China

Overwhelming evidence reveals that concentrations of dissolved organic carbon （DOC） have increased in streams which brings negative environmental impacts. DOC in stream flow is mainly originated from soil-water solutions of watershed. Wetlands prove to be the most sensitive areas as an important DOC reserve between terrestrial and fluvial biogeosystems. This reported study was focused on the distribution characteristics and the controlling factors of DOC in soil-water solutions of annular wetland, i.e., a dishing wetland and a forest wetland together, in the Sanjiang Plain, Northeast China. The results indicate that DOC concentrations in soilwater solutions decreased and then increased with increasing soil depth in the annular wetland. In the upper soil layers of 0-10 cm and 10-20 cm, DOC concentrations in soil-water solutions linearly increased from edge to center of the annular wetland （R^2 = 0.3122 and R^2 = 0.443）. The distribution variations were intimately linked to DOC production and utilization and DOC transport processes in annular wetland soil-water solutions. The concentrations of total organic carbon （TOC）, total carbon （TC） and Fe（II）, DOC mobility and continuous vertical and lateral flow affectext the distribution variations of DOC in soil-water solutions. The correlation coefficients between DOC concentrations and TOC, TC and Fe（II） were 0.974, 0.813 and 0.753 respectively. These distribution characteristics suggested a systematic response of the distribution variations of DOC in annular wetland soil-water solutions to the geometry of closed depressions on a scale of small catchments. However, the DOC in soil pore water of the annular wetland may be the potential source of DOC to stream flow on watershed scale. These observations also implied the fragmentation of wetland landscape could bring the spatial-temporal variations of DOC distribution and exports, which would bring negative environmental impacts in watersheds of the Sanjiang Plain.     

石河子市土壤环境磁学特征及空间分布研究

以干旱区新兴绿洲城市石河子市为研究区,采集80个(0~10 cm)表层土壤样品,运用环境磁学方法,对土壤磁性矿物的含量、组成和粒度等参数进行了详细测定和分析.结果表明,石河子市表层土壤磁性特征以亚铁磁性的多畴磁铁矿或磁赤铁矿为主导,同时伴有少量的不完全反铁磁性矿物;从空间分布来看,亚铁磁性矿物含量表现为北部新城区>中心城区>郊区农用地;而磁性矿物颗粒粒度大小依次为北部新城区>郊区农用地>中心城区.磁性矿物的高浓度区与大多数工厂的分布具有一致性;但重化工业集中区(N1~N7)却表现为磁性矿物浓度较低,同时磁性颗粒粒径较大.在研究区内质量磁化(χLF)、饱和等温剩磁(SIRM)和软剩磁(SOFT)是指示工业所在区的有效磁性参数指标,而在化工业集中区需结合磁性粒度参数χFD%进行判别.     

小溪港浮游植物群落特征及水质评价

2012—2013年于春、夏、秋、冬四季对小溪港进行4次水环境质量调查,利用种类组成、种群数量、优势种、Shannon-Weiner多样性指数和SI(污生指数)等指标分析小溪港浮游植物群落特征,并对小溪港水环境质量状况进行评价. 结果表明:小溪港浮游植物共8门51种,其中绿藻门的种类数最多,共26种,占总种数的50.98%;其次为硅藻门,共9种,占17.65%;蓝藻门5种,占9.80%. 浮游植物数量年均值为184.16×104 L-1,主要为蓝藻门、绿藻门和硅藻门;峰值出现在夏季,为292.43×104 L-1,之后为春、秋和冬季. 小溪港的优势种共4门7种,分别为蓝藻门的微囊藻(Microcystis spp.),绿藻门的星芒衣藻(Chlamydomonas stellata)、丝藻(Planctonema sp.)、小球藻(Chlorella vulgaris),硅藻门的小环藻(Cyclotella spp.),隐藻门的啮蚀隐藻(Cryptomonas erosa)、尖尾蓝隐藻(Chroomonas acuta). Shannon-Weiner多样性指数、Margalef丰富度指数和Pielou均匀度指数均显示出明显的季节变化规律,其年均值分别为1.81、1.55、0.51;SI年均值为2.44. 总体上,小溪港水质污染状况为中污染.      

黄土高塬沟壑区典型城郊流域地表水硝酸盐来源示踪

随着工农业的快速发展,地表水硝酸盐污染已成为黄土高原地区严重的环境问题之一.以黄土高塬沟壑区典型城郊流域砚瓦川为研究区,采用水化学分析方法和氮氧双稳定同位素技术,并结合SIAR模型,定量识别旱季和雨季研究区地表水硝酸盐不同污染源的贡献率,阐明不同污染源季节性差异的主要原因.结果表明,流域地表水无机氮主要以NO₃^--N和NO₂^--N形态存在,NO₃^--N和NO₂^--N雨季浓度平均值均高于旱季,而NH₄⁺-N则呈现相反特征;流域内地表水硝酸盐的转化过程主要以硝化作用为主,雨季其主要来源是粪肥污水,而旱季主要为粪肥污水和土壤氮淋溶,铵肥次之;不同污染源对流域地表水硝酸盐的贡献比例具有显著的季节性差异,旱季与雨季城镇污水排放的贡献比例均为最高,分别为31.40%和65.66%,且雨季污水排放对NO₃^-的影响远高于旱季,夏季居民用水增加导致大量污水排放至流域内是引起这一现象的主要原因.     

武器装备验证环境因素确定模型及其应用研究

从系统的角度,分析了与武器装备环境紧密相联的4个因素,从武器装备的产品分解结构、环境分解结构、功能分解结构、状态集构建了武器装备系统、分系统、部件的试验验证环境因素确定模型,分析了模型的应用,给出了模型的工作流程。描述了基于上述模型的信息管理系统的构建思路与功能。     

城市扩展过程对湿地影响的情景模拟研究——以河北怀来为例

在复杂多变的环境下,情景模拟法因其能考虑突发干扰的影响并能聚焦长期规划而表现出突出的优势。怀来是北京重要的水源地和环境保护屏障,2022年北京-张家口冬奥会的筹办将可能加快怀来的经济发展和城市扩展,进而对湿地的空间压力产生重要影响。因此,论文利用情景模拟法,结合城市扩展模型（land use scenario dynamics-urban,LUSD-urban）和湿地空间压力模型,模拟了趋势外推、城市规划和冬奥会3种情景下怀来未来城市扩展对湿地的空间压力。结果显示城市扩展导致怀来湿地空间压力增大,湿地平均压力从2000年的0.399增加到2013年的0.439,增长了10.03%。同时,湿地空间压力高于0.5的像元比例从6.73%增加到17.42%。3种情景下,2013—2030年怀来的湿地空间压力将增长0.002~0.005。冬奥会的举办将为怀来湿地带来更大的空间压力,冬奥会情景下湿地压力的热点区面积最大,为83.74 km²,是3种情景下共有热点区面积的1.44倍,新保安镇、土木镇和沙城镇的非城市用地面临的空间压力较大。因此,怀来县在未来制定城市规划时应充分考虑县内湿地生态系统,在保护湿地资源的基础上有效促进经济的发展。