大气污染总量控制方案的区域排放当量制定方法

在分析现有的大气污染总量控制方案的制定方法的基础上,本文提出了区域排放当量概念及相应的大气污染物总量控制方法。应用该概念制定总量控制方案,首先是运用线性规划模型求解区域允许排放当量,线性规划模型中的技术系数是以区域内网格为基础的污染物转移函数;其次是分配区域允许当量至各个污染源,从而确定污染源的允许排放量。该方法已在南昌市的大气污染总量控制方案的制定中得到应用。     

山地生态系统的脆弱性与荒漠化

荒漠化已成为全球性社会环境问题,它与脆弱的生态环境有密切关系。山地系统在景观上为农林交错带,生态系统的脆弱性表现在具有内生型脆弱性、对植被的依附性、景观过渡性以及落后的生产力等方面,荒漠化较严重。作者通过对坡面级联系统以及系统内部的反馈机制分析,讨论了山地荒漠化的运行机制,并进一步就荒漠化的防治提出几点想法。     

河北水库及湖泊沉积物中DDT农药的残留特征与风险评估

分析了河北省主要湖泊水库沉积物中有机氯农药(DDT)的残留特征与生态风险.2004年秋季采集了河北12个水库和2个湖泊的表层沉积物样品,利用GC-ECD测定DDTs农药的含量,在此基础上分析了其残留与组成特征以及生态风险.结果表明:1)河北省主要湖泊水库沉积物中DDTs的平均含量为3.328 ng·g-1,其含量范围为1.014～9.022 ng·g-1;并且,不同样品中DDTs的含量的差异较大,变异系数均超过65%.2)临城水库、陡河水库、龙门水库3个样点的表面沉积物中wDDT/(wDDD wDDE)＞1,表明有新的DDT输入;岗南水库、邱庄水库、黄壁庄水库3个样点的表面沉积物中wDDD/wDDE＞1,说明DDD降解环境为厌氧条件;其余8个样点wDDD/wDDE＜1,说明DDD降解环境为好氧条件.3)所有样点中DDT、DDD和DDE浓度均低于ERM,并且大部分小于ERL,表明其生态风险大多低于10%;但11个样点的DDTs含量介于ERL和ERM之间,表明其生态风险大多介于10%～50%.     

典型行业再利用土壤重金属含量分布、来源解析及生态风险评价

为深入探究典型行业再利用土壤重金属污染特征及生态风险状况,基于上海市嘉定区49个地块315个不同深度剖面土壤样品数据,采用地累积指数和潜在生态风险指数评估Cd、Pb、Cu、Zn、Ni、Hg和As这7种重金属含量特征和潜在生态风险程度,并利用源解析受体模型（APCS-MLR）和正定矩阵因子分解模型（PMF）解析其污染来源.结果表明：①研究区土壤中除As外,其余重金属均不同程度超过上海市土壤背景值,表层土壤中Cd、Pb、Cu、Zn、Ni和Hg含量分别是背景值的3.54、2.34、2.91、1.20、3.75和4.40倍;7种重金属含量随着土壤垂直剖面深度的增加逐渐降低,重金属在表层土壤中存在一定程度的富集,人类活动影响了重金属在土壤中的分布规律.②研究区内APCS-MLR和PMF两种受体模型均识别出土壤重金属4种主要来源,源1（Cu、Zn和Pb）为金属制品和汽车制造混合源,源2（Ni和Cd）为电镀企业来源,源3（Hg）主要为化工企业来源,源4（As）为自然源,两种受体模型结合运用,进一步提高源解析的精准度和可信度.③地累积指数由大到小表现为：Hg（1.54）>Ni（1.32）>Cd（1.21）>Cu（0.96）>Pb（0.64）>Zn（-0.33）>As（-1.02）;潜在生态风险指数结果显示,研究区综合潜在生态风险指数RI值在32.50~4 910.97,均值为321.40,整体呈现较强潜在生态风险,再开发利用工业场地土壤中重金属Hg、Ni和Cd的污染值得进一步关注.     

典型喀斯特城市湖库溶解性有机质成分特征及来源解析

为探索喀斯特城市湖库溶解性有机质（DOM）成分特征及来源信息,以我国贵阳市重要喀斯特湖库——红枫湖、百花湖、松柏山水库和阿哈水库为研究对象,分析了表层水体溶解性有机碳（DOC）、叶绿素a（Chla）和DOM光学参数(a₂₅₄、a₂₈₀、a₃₅₀、 E2∶E3、S_275-295、 FI、β:α、 BIX、 HIX)的空间差异,同时利用荧光吸收峰（B、 T、 A、 M、 C、 D、 N）和三维荧光平行因子分析（EEM-PARAFAC）解释DOM各成分丰度及占比状况,并运用Spearman相关分析及主成分分析（PCA）揭示DOM参数的相关性和主要环境过程.结果表明,喀斯特城市湖库ρ（DOC）和ρ（Chla）范围分别为4.24～11.9 mg·L^-1和0.32～19.7μg·L^-1,松柏山水库腐殖质(a₂₅₄)和芳香类蛋白质(a₂₈₀)较高,导致相对分子质量(E2∶E3和S_275-295)高于其它湖...     

基于绝对主成分-多元线性回归的滇池污染源解析

定量解析污染源是湖泊流域水环境管理的重要基础.基于滇池草海和外海多年水质监测数据,采用主成分分析（PCA）方法识别了主要水质指标的污染源类型,利用绝对主成分-多元线性回归模型（APCS-MLR）得到不同污染源对水质的贡献程度.结果表明,草海主要的污染源有农业面源、城市面源和内源3类,外海的主要污染源是农业面源、城镇生活污染源、城市面源和内源4类.与河流水污染源解析结果不同,底泥内源与气象因子对滇池主要水质指标的影响较大.     

澜沧江梯级水库对汞输运的影响

拦河筑坝对河流中汞的输运产生重要影响,但有关高海拔落差河流中汞的来源及输运特征的认识较为匮乏.以澜沧江为研究对象,监测了筑坝河段水体中汞浓度的年时空变化过程（2017—2018）,量化了梯级水库对汞沿程输运的影响.结果表明,澜沧江水体中汞浓度总体与径流的季节分配呈同步变化趋势,但在上下游因土地利用类型的差异而呈现相反的季节性变化特征.因水库的拦截,溶解态汞与总汞的比值沿程呈上升趋势,加之水库泄水量的沿程增加,共同导致了河流汞通量自上游至下游呈非连续累积的趋势,从144 kg·a^-1增加至788 kg·a^-1.相应地,梯级水库对汞的拦截率自上游至下游由88%逐渐降低至65%.该项研究丰富了对梯级水库中汞的补给和输运的认识.     

能见度与PM2.5浓度关系及其分布特征

利用相对湿度、能见度和PM_(2.5)质量浓度观测数据,针对不同相对湿度下,建立了消光系数与PM_(2.5)质量浓度之间线性关系,并分析了相关关系的全国分布特征.结果表明,我国中东部大部分地区在一定相对湿度区间内均可建立线性相关关系,而且相关性较好,相对湿度40%～90%区间内的平均相关系数高于0. 75,其中北京相关系数高达0. 9.北京、长三角和四川等地的PM_(2.5)单位质量消光效率在同等相对湿度下明显大于其他地区.不同地区湿度对能见度影响程度不同,北京等地在相对湿度大于90%时相对湿度对能见度作用大于PM_(2.5),而广州在相对湿度大于80%时相对湿度的作用明显增强.利用能见度反算北京地区PM_(2.5)浓度可知,1980～1996年,PM_(2.5)浓度年际变化不大,受采暖方式影响冬季PM_(2.5)浓度显著较高; 1997～2009年呈现缓慢下降趋势; 2010～2012年呈现上升趋势. 1980年以来,全国的PM_(2.5)浓度整体呈上升的趋势,尤其是华北地区,PM_(2.5)浓度始终高于全国其他地区.     

白石水库颗粒有机物及沉积物中碳、氮稳定同位素的空间分布特征

于2013年10月对辽宁省白石水库水质、颗粒有机物及底泥沉积物中δ~(13)C和δ~(15)N值的空间分布特征进行了研究.结果表明:白石水库POC的平均浓度为(1.76±0.98)mg·L~(-1);TP的平均浓度为(0.04±0.03)mg·L~(-1);TN的平均浓度为(1.80±0.08)mg·L~(-1),TP和POC从上游到下游呈现逐渐降低的趋势;TN的水平分布变化不大.小型颗粒有机物的δ~(13)C值平均为(-24.6±0.9)‰;δ~(15)N值平均为(4.8±0.4)‰.大型颗粒有机物的δ~(13)C值平均为(-22.5±0.9)‰;δ~(15)N值平均为(6.7±0.5)‰,颗粒有机物的δ~(13)C和δ~(15)N变化范围都很广,小型颗粒有机物的δ~(13)C和δ~(15)N值最大差异可达4.6‰和2.7‰,大型颗粒有机物的δ~(13)C和δ~(15)N值最大差异分别为3.3‰和1.8‰.底泥沉积物的δ~(13)C值平均为(-24.2±1.2)‰;δ~(15)N值平均为(4.1±0.7)‰.大型颗粒有机物与小型颗粒有机物之间的δ~(13)C和δ~(15)N值存在极显著正相关关系(P0.01).颗粒有机物和底泥沉积物中δ~(13)C和δ~(15)N值的水平分布具有由上游到下游逐渐增大的规律,颗粒有机物与沉积物之间的δ~(13)C和δ~(15)N值存在显著正相关关系(P0.05).垂直分布中,颗粒有机物的δ~(15)N值是表层大于底层,TN和大型颗粒有机物的δ~(15)N值呈显著正相关(P0.05),POC与颗粒有机物的δ~(15)N值呈极显著正相关关系(P0.01).白石水库水中和沉积物中的有机质主要来源于浮游生物和土壤有机质,颗粒有机物的δ~(13)C值与POC和TP呈显著负相关(P0.05).     

城市内部尺度PM2.5传输关联方法研究—以北京市为例

基于数据驱动思想,以城市内部环境空气质量监测站点为研究对象,建立了目标站点与周边站点间PM_2.5浓度、风向、风速、欧几里得距离等参数的多元线性关联回归模型,使用梯度下降算法学习得到各参数权重系数,计算得出周边站点对目标站点PM_2.5传输贡献,并评估了模型的可行性.以北京市丰台花园（FT）为目标站点的应用研究结果显示,2016年FT站点PM_2.5浓度为82μg/m³,周边站点大兴（DX）、房山（FS）、亦庄（YZ）、东四环（DS）、古城（GC）和万柳（WL）浓度分别为93,82,80,79,77,71μg/m³;FT站点PM_2.5浓度与上一时刻周边站点WL、GC、DX、YZ的相关性分别为0.634、0.631、0.608和0.601,显示其对FT站点PM_2.5污染传输显著;建立的4个季节关联回归模型RMSE值分别为13.22、11.74、12.51和13.22,PM_2.5模拟浓度与监测浓度变化趋势一致,验证了模型的可行性;WL、DX、YZ、GC分别是对应春、夏、秋、冬4个季节对FT站点PM_2.5污染传输贡献较大的站点,其贡献值分别为1.61%、1.71%、2.20%和8.57%.该模型解析的结果可为北京市未来城市规划、建设提供依据,提出的PM_2.5传输多元线性关联回归方法同样可用来解析其他城市内部尺度PM_2.5传输关联,为挖掘城市内部PM_2.5传输路径、精准溯源提供基础.