Chemical characteristics of road dust PM2.5 fraction in oasis cities at the margin of Tarim Basin

In order to understand the compositions characteristics of particulate matter with aerodynamic diameter less than 2.5 μm (PM_2.5) fraction in road dust (RD_2.5) of oasis cities on the edge of Tarim Basin, 30 road dust (RD) samples were collected in Kashi, Cele, and Yutian in the spring, 2018, and RD_2.5 was collected using the resuspension approach. Eight water-soluble ions, 39 trace elements and 8 fractions of carbon-containing species in PM_2.5 were analyzed. Ca²⁺ and Ca were the most abundant ions and elements in RD_2.5 (7.1% and 9.5%). Cl^- in RD_2.5 was affected not only by attributed to saline-alkali soils in oasis cities of the Tarim Basin and dust from Taklimakan Desert but also by human activities. Moreover, the organic carbon/elemental carbon (OC/EC) ratio indicated that carbon components in RD_2.5 in Cele town mainly come from fossil fuel combustion, while those in Yutian and Kashi mainly come from biomass combustion. It is noteworthy that high Ca in RD_2.5 was seriously affected by anthropogenic emissions, and high Na and K contents in RD_2.5 could be derived from soil and desert dust. It was estimated that Cd, Tl, Sn and Cr were emitted from anthropogenic emissions using the enrichment factor. The coefficients of divergence (COD) result indicated that the influence of local emission on road dust emission is greater than that of long-distance transmission. This study is the first time to comprehensively analyze the chemical characteristics of road dust in oasis cities, and the results provides the sources of road dust at the margin of Tarim Basin.     

Sources, distribution, and risk assessment of organochlorine pesticides in Nairobi City, Kenya

The distribution and sources of organochlorine pesticides (OCPs) in air and surface waters were monitored in Nairobi City using triolein-filled semipermeable membrane devices (SPMDs). The SPMDs were extracted by dialysis using n-hexane, followed by cleanup by adsorption chromatography on silica gel cartridges. Sample analysis was done by GC-ECD and confirmed by GC–MS. Separation of means was achieved by analysis of variance, followed by pair-wise comparison using the t-test (p≤ 0.05). The total OCPs ranged between 0.018 – 1.277 ng/m³ in the air and <LOD – 1391.000 ng/m³ in surface waters. Based on the results, the means of Industrial Area, Dandora and Kibera were not significantly different (p≤ 0.05), but were higher (p≤ 0.05) than those of City square and Ngong’ Forest. The results revealed non-significant (p≤ 0.05) contribution of long-range transport to OCP pollution in Nairobi City. This indicated possible presence of point sources of environmental OCPs in the city. The water-air fugacity ratios indicated that volatilization and deposition played an important role in the spatial distribution of OCPs in Nairobi City. This indicated that contaminated surface waters could be major sources of human exposure to OCPs, through volatilization. The incremental lifetime cancer risks (ILCR) determined from inhalation of atmospheric OCPs were 2.3745  ×  10^?13 – 1.6845  ×  10^?11 (adult) and 5.5404  ×  10^?13 – 3.9306  ×  10^?11 (child) in the order: Dandora > Kibera > Industrial Area > City Square > Ngong’ Forest. However, these were lower than the USEPA acceptable risks, 10^?6 – 10^?4. This study concluded that atmospheric OCPs did not pose significant cancer risks to the residents.     

某垃圾焚烧厂投产前后周边土壤二英类化合物的分布

为研究垃圾焚烧厂运行对周边土壤二英类化合物（PCDD/Fs）含量的影响,采集了珠三角地区某垃圾焚烧厂投产前和投产后周边土壤样品,分析研究了该垃圾焚烧厂运行对周边土壤中PCDD/Fs含量和组分的变化.结果表明:①2012年（投产前）珠三角地区某垃圾焚烧厂周边土壤PCDD/Fs含量较低,范围为163~591 ng/kg（毒性当量范围为0.198~0.863 ng I-TEQ/kg,I-TEQ为国际毒性当量因子折算的毒性当量值）;2017—2019年（投产后）周边土壤PCDD/Fs含量范围为151~1.75×103 ng/kg（毒性当量范围为0.812~3.88 ng I-TEQ/kg）,与其他研究相比处于较低的水平.②投产后,距该垃圾焚烧厂较近（1.5 km）的采样点（S1）土壤PCDD/Fs含量逐年增长,在较远（5.2 km）但人口较密集的采样点（S3）土壤PCDD/Fs含量整体较高,但呈逐年下降趋势.③投产后,土壤中的17种PCDD/Fs单体组分中,毒性当量贡献率最高的单体为八氯二苯并二英（OCDD）和2,3,4,7,8-五氯二苯并呋喃（2,3,4,7,8-PeCDF）,二者毒性当量贡献率范围为15.7%~45.4%.④在同一采样点土壤PCDD/Fs单体组分年间差异不明显,但同一年份不同采样点差异明显.研究显示,目前该垃圾焚烧厂周边土壤PCDD/Fs含量较低,但仍需要长期监测其可能带来的风险.      

新冠肺炎疫情期间我国居民洗手行为研究

直接接触和飞沫传播等方式是新型冠状病毒传播的主要途径,合理的洗手行为是切断暴露途径和降低病毒感染风险的有效防控措施,对于新型冠状病毒肺炎（COVID-19,简称“新冠肺炎”）疫情的防控具有重要的作用.该研究于2020年2月25日—3月14日,采用电子问卷的方式调查了覆盖我国31个省（自治区、直辖市）1 728个县（区）18岁及以上的居民,收集共计8 330名成人的洗手情形及洗手时长等信息,分析不同暴露情景下的洗手行为及其影响因素.结果表明:女性、城市地区居民在洗手比例和洗手时长上均分别高于男性、农村地区居民.人群在一般暴露情景下的洗手比例较高,而对于病毒感染风险较高的暴露情景（如咳嗽或打喷嚏后、接触他人后等）的洗手率（分别为73.6%和83.9%）排名靠后,说明人群对病毒的传播途径和防护措施有待深入理解;在洗手时间上,根据WHO规定的洗手时长标准（20 s）,仅有41.7%的人群洗手时长合格（大于20 s）,城区居民洗手时长的合格率（42.0%）显著高于农村地区（39.7%）;总体上,具有外出经历的人群洗手比例较未曾外出的人群高,新冠肺炎疫情期间居住地是否存在新冠肺炎疑似和确诊病例显著影响居民的洗手行为,但是疫情最严重的地区居民的洗手时长合格率（37.2%）最低,反而疫情最轻的地区居民的洗手时长合格率（43.6%）最高,说明居民的洗手行为可能受疫情等多方面的影响.研究显示,相比于非疫情期间而言,疫情期间我国居民洗手行为发生率提高,洗手时长合格率提高,但是仍然水平偏低.应提高居民洗手行为意识,科学地执行洗手这一防护措施,相关政策制定以及个人防护应当进一步关注和重视洗手行为的防疫作用.      

2006-2017年四川盆地MODIS气溶胶光学厚度时空变化特征

四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD（气溶胶光学厚度）产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD（MODIS数据反演的气溶胶光学厚度）与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值（AOD值>1.0）中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度.      

闽江河口养虾塘养殖期和非养殖期CO2通量变化特征

为揭示河口区陆基养虾塘从养殖期到非养殖期一年间的CO₂通量变化,以福建省闽江河口鳝鱼滩陆基养虾塘为研究对象,于2016年5月-2017年3月采用悬浮箱/静态箱-气相色谱法对养虾塘养殖期水-大气界面和非养殖期沉积物-大气界面白天CO₂垂直通量进行原位观测.结果表明:①养虾塘在整个研究期间CO₂通量变化范围为-62.87~162.81 mg/（m2·h）,平均值为（42.66±18.12）mg/（m2·h）,总体上表现为大气CO₂的释放源,且呈非养殖期CO₂通量平均值[（78.51±16.61）mg/（m2·h）]显著高于养殖期[（17.98±18.26）mg/（m2·h）]的特征.②养殖期间,养虾塘CO₂通量呈"排放-吸收"交替变化的特征,而非养殖期养虾塘一直是大气CO₂的净排放源.③养虾塘养殖期CO₂通量时间变化特征主要受到ρ（DOC）（DOC为总溶解有机碳）、ρ（SO₄2-）、ρ（Cl-）、盐度、pH、ρ（Chla）（Chla为叶绿素a）的影响,其中,pH和ρ（SO₄2-）是其主要影响因子,而ρ（TDN）（TDN为总溶解氮）、ρ（TDP）（TDP为总溶解磷）、ρ（SO₄2-）对非养殖期CO₂通量时间变化影响较大.研究显示,滨海陆基养殖塘是大气CO₂的重要来源,其排放通量多低于河流、水库等水生生态系统,但高于湖泊生态系统;养殖塘CO₂通量受人为影响明显,其较高的变异性与养殖生物、饲料投放以及浮游藻类有关.      

特殊区域地表水环境背景值表征技术方法研究与应用

选取黑龙江省源头水保护区作为研究对象,根据DEM数据对保护区内随机布设的水质监测点控制单元进行划分并提取单元内的相关指标建立监测点背景特性量化模型,基于量化结果提出地表水环境背景值监测方案,建立背景值数据库.选取研究区自然属性指标与空间属性指标,以空间叠置技术与聚类分析方法对研究区地表水进行背景值分区,最终将黑龙江省分为六大地表水水质背景值地理分区,并计算了各分区地表水环境背景值表征范围.表征范围显示：依据现行标准进行水质评价,保护区内水质背景值已超出Ⅱ类水质标准限值.因此,基于水质背景值研究成果提出了考虑背景值影响下的水环境质量评价方法,并将方法应用于研究区,结果表明方法切实可行且优于单因子评价法.研究成果可为区域制定背景值影响下的水环境评价方法提供科学的数据支撑与理论依据.     

长江流域水生态环境安全主要问题、形势与对策

为进一步深化长江流域水生态环境保护的系统性、整体性科学认识,围绕长江水生态环境安全的主要问题及形势进行了剖析,提出了进一步加强长江流域水生态环境安全保障的对策建议.研究表明:在水环境质量方面,磷污染成为制约水质改善的主要影响因素,农业源排放量占比高,但工业源入河对水体的影响更直接,水库群运行带来的水沙条件变化对磷污染沿程演变有明显影响;在水生态健康方面,长江水生生物资源衰退、湖库富营养化格局发生改变、湿地生态功能退化问题突出;在水环境风险方面,化工围江、航运污染风险引起广泛关注.当前长江流域面临着源头区水资源战略储备减少、区域经济发展与生态环境保护双重压力仍较大、水环境质量仍存问题隐患、水生态系统退化态势未得到根本遏制等复杂且严峻的形势,未来长江水生态环境安全保障仍有诸多挑战.建议统筹长江全流域“一盘棋”,推进区域绿色协调发展,强化磷污染点面源综合管控,着力提升水生态健康水平,同时加快水环境风险隐患排查整治,强化科技创新有效供给.      

长江中下游环境DNA宏条形码生物多样性检测技术初步研究

长江生物多样性在人为影响下面临严重威胁,物种监测是生物多样性保护的基础,为完善长江水生态监测体系,实现高效无损伤的物种监测,在长江中下游干流3个江段（新滩、安庆和芜湖）采集水样,建立长江水样环境DNA宏条形码物种检测体系并评估其有效性.结果表明:①长江中下游环境DNA宏条形码检测到32个物种,包括20种鱼类、1种水生哺乳动物（长江江豚）和11种陆生动物,其中鱼类物种包括鲤形目、鲇形目、鲈形目和鲱形目,其种数占鱼类总种数的比例分别为60%、25%、10%和5%.②长江中下游渔获物中资源量居首位的鲤形目在环境DNA调查中序列数最多,占鱼类总序列的96.2%,其次为鲱形目（占比为3.5%）,鲇形目和鲈形目占比较低,分别为0.2%和0.1%,4个类目序列相对丰度与渔获物种资源量组成差异较大.③环境DNA调查次数约占传统渔获物调查次数的几十至几百分之一,采样时间不足努力量最少的渔获物调查的1%,检测到的鱼类种数为传统调查总数的31%~49%.④安庆采样点位于长江中下游长江江豚密度最高的江段,其环境DNA检出率和序列相对丰度在3个采样点中均最高.研究显示:长江水样环境DNA包含水陆复合生态系统的生物多样性信息,利用水样环境DNA宏条形码可检测不同类群的水生和陆生物种;对于鱼类物种检测,环境DNA宏条形码比传统调查方法效率更高,可对传统调查结果进行补充;环境DNA宏条形码生物多样性检测主要受分子标记体系和核酸序列数据库限制,获取全面的物种多样性和资源量信息需要对检测分析方法进行进一步完善.      

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.