武汉市2014-2017年大气污染物分布特征及其潜在来源分析

利用武汉市2014—2017年大气污染物（SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀）和气象要素的观测数据,分析了大气污染物的变化特征及其影响因素.使用HYSPLIT模式计算了影响武汉市的主要气团类型,并利用潜在源区贡献（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）分析方法,揭示了研究期内武汉市不同大气污染物的潜在源区分布及其贡献特性.结果表明,武汉市2014—2017年空气质量逐年好转,SO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀的浓度呈逐年下降的趋势,但NO₂和CO的浓度先下降后上升.2017年SO₂、O₃、PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO的浓度分别为9.6、50.8、52.7、89.2、47.5 μg·m^-3和1.1 mg·m^-3,分别比2014年降低了64.3%、23.0%、24.7%、18.8%、3.5%和5.9%.大气污染物存在显著的季节变化和月变化.大气污染物在四个季节中日变化类似,SO₂和O₃均为单峰型分布,NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀均为双峰型分布.武汉市空气污染以PM_2.5为主,随着污染程度的加剧PM_2.5/PM₁₀的值逐渐增大,在空气质量为严重污染时,PM_2.5/PM₁₀高达90%,比空气质量为优时高了31.34%.局地气团（45%）和来自山西、陕西和河南一带的西北气团（12.1%）下大气污染物浓度较高.大气污染物的潜在源区贡献（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）的较大值主要集中在武汉市本地及其周边地区,局地污染对武汉市大气污染物的贡献较大,但不同大气污染物受到排放源分布和停留时间等影响其WPSCF和WCWT的分布范围不同.     

江汉平原水稻季灌排单元沟渠中氮磷变化特征及其环境风险

江汉平原稻田多以灌排单元的形式存在,其中,沟渠是灌排单元的主要组成部分.本文以江汉平原腹地典型灌排单元内自然沟渠为研究对象,通过对2015年水稻整个生长季自然沟渠水深、水质的连续原位监测,研究灌排单元内自然沟渠水深、氮磷浓度的动态变化及导致这一变化的主要影响因子.结果表明,整个水稻生长季,沟渠水深维持在30~70 cm之间,灌溉事件增加的沟渠内水深高于降雨事件;水稻生长季,受水稻追肥的影响,沟渠水总氮(TN)浓度分别于6月18日和7月30日出现两个不同程度的峰值,且生育前期氨氮(NH_4~+-N)浓度高于硝氮(NO_3~--N),施肥是影响沟渠水中氮浓度的主要因子;整个水稻生长季沟渠水总磷(TP)浓度波动较大,主要受颗粒态磷(PP)浓度变化影响,外界扰动(如降雨、灌溉事件)是影响沟渠水TP浓度变化的主要因子.水稻生长后期即收获期,沟渠水中TN和TP浓度分别为0.22 mg·L~(-1)和0.06 mg·L~(-1),水质均达地表水水质Ⅱ类标准.灌排单元内,拦截沟渠与周边河道的路基高约2~2.5 m,无特大暴雨情况下,沟渠水很少漫过路基通过溢流向周边水体排水.水稻移栽直至第一次追肥后的3 d应控制沟渠水的外排.自然沟渠对降雨、灌溉和农田径流带入的氮磷起到一定程度的净化作用,通过在灌排单元出水口人为控制稻季沟渠水外排,直至水稻收获期,将使沟渠水水质达Ⅱ类标准,降低了灌排单元沟渠排水给周边水体带来的环境风险.     

Characteristics of microbial community functional structure of a biological coking wastewater treatment system

Nitrogenous heterocyclic compounds are key pollutants in coking wastewater; however, the functional potential of microbial communities for biodegradation of such contaminants during biological treatment is still elusive. Herein, a high throughput functional gene array (GeoChip 5.0) in combination with Illumina HiSeq2500 sequencing was used to compare and characterize the microbial community functional structure in a long run (500 days) bench scale bioreactor treating coking wastewater, with a control system treating synthetic wastewater. Despite the inhibitory toxic pollutants, GeoChip 5.0 detected almost all key functional gene (average 61,940 genes) categories in the coking wastewater sludge. With higher abundance, aromatic ring cleavage dioxygenase genes including multi ring1,2diox; one ring2,3diox; catechol represented significant functional potential for degradation of aromatic pollutants which was further confirmed by Illumina HiSeq2500 analysis results. Response ratio analysis revealed that three nitrogenous compound degrading genes- nbzA (nitro-aromatics), tdnB (aniline), and scnABC (thiocyanate) were unique for coking wastewater treatment, which might be strong cause to increase ammonia level during the aerobic process. Additionally, HiSeq2500 elucidated carbozole and isoquinoline degradation genes in the system. These findings expanded our understanding on functional potential of microbial communities to remove organic nitrogenous pollutants; hence it will be useful in optimization strategies for biological treatment of coking wastewater.     

Dynamics of major air pollutants from crop residue burning in mainland China, 2000–2014

Based on satellite image data and China's Statistical Yearbooks(2000 to 2014), we estimated the total mass of crop residue burned, and the proportion of residue burned in the field vs.indoors as domestic fuel. The total emissions of various pollutants from the burning of crop residue were estimated for 2000-2014 using the emission factor method. The results indicate that the total amount of crop residue and average burned mass were 8690.9 Tg and4914.6 Tg, respectively. The total amount of emitted pollutants including CO_2, CO, NOx,VOCs, PM_(2.5), OC(organic carbon), EC(element carbon) and TC(total carbon) were 4212.4–8440.9 Tg, 192.8–579.4 Tg, 4.8–19.4 Tg, 18.6–61.3 Tg, 18.8–49.7 Tg, 6.7–31.3 Tg, 2.3–4.7 Tg, and8.5–34.1 Tg, respectively. The emissions of pollutants released from crop residue burning were found to be spatially variable, with the burning of crop residue mainly occurring in Northeast, North and South China. In addition, pollutant emissions per unit area(10 km ×10 km) were mostly concentrated in the central and eastern regions of China. Emissions of CO_2, NOx, VOCs, OC and TC were mainly from rice straw burning, while burning of corn and wheat residues contributed most to emissions of CO, PM_(2.5) and EC. The increased ratio of PM_(2.5) emissions from crop residue burning to the total emitted from industry during the study period is attributed to the implementation of strict emissions management policies in Chinese industry. This study also provides baseline data for assessment of the regional atmospheric environment.     

缺水地区人类活动净氮输入与河流响应特征——以海河流域为例

人类活动净氮输入(NANI)是影响河流氮输出的重要因素,研究两者的响应关系对制定氮污染的削减策略具有重要意义.基于NANI核算模型,评估了海河流域人为氮输入强度,并采用实测数据估算了同期的河流氮输出,最终得到干旱缺水区河流氮输出对NANI的响应特征.结果表明,海河流域2008—2012年均NANI输入强度为13258 kg·km~(-2)·a~1,化肥施用、食品与饲料输入、大气沉降和农作物固氮分别占76%、17%、5%和2%;在空间分布上,黑龙港运东子流域的NANI负荷最高,达到24238 kg·km~(-2)·a~(-1),最小的是永定河子流域,为5320 kg·km~(-2)·a~(-1);海河流域主要河流的氮通量与子流域NANI输入呈现显著正相关关系(p0.05),NANI变化可解释67%的河流氮通量变化.然而,仅2%的NANI由河流输出,这一比例低于其他地区研究成果,表明缺水地区河流作为氮输出的功能被削弱,河流不是流域氮输出的主要途径.     

大气污染物等浓度曲线画法初探

介绍一种环境影响评价中大气污染物等浓度曲线的画法，可用于绘制任意接近的等浓度曲线而不会相交或相切，运算量较小且与图形大小无关。     

成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征分析

为了解成都市区大气污染物浓度水平及其变化规律,统计分析了2013年6月1日—8月31日3个市区站点(十里店、梁家巷和草堂寺)SO2、NO2、O3、PM2.5、PM10和CO逐时观测资料.结果表明,观测期间O3污染严重,上述3个站点小时均值超标率分别达22%、37%和42%.大气颗粒物污染也较为严重,上述3个站点PM10日均浓度超标率分别为13%、8%和3%,而PM2.5日均值超标率分别高达34%、27%和26%.NO2和CO早晚的浓度高峰主要与机动车流量增加和混合层高度降低有关.由于紫外辐射影响,O3浓度在正午出现峰值.受机动车流量高峰和气象条件的影响,PM2.5和PM10最大值和最小值分别出现在上午和下午.通过对污染物"周末效应"的分析,发现周末O3、PM2.5和PM10的浓度显著高于工作日,SO2、NO2和CO反之.成都市区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,其中PM10和NO2主要受局地源控制,而PM2.5、SO2和O3受外输送影响较大.     

哈尔滨地区农业面源污染负荷估算与分析

为分析哈尔滨地区农业面源污染的形势和特征,根据哈尔滨市2002 2012年的农业统计资料,利用输出系数模型估算了该地区农业面源污染总氮(TN)、总磷(TP)年输出负荷.对估算结果分不同污染源、种植类型、畜禽种类进行了分析.结果表明:TN和TP的年输出总负荷基本呈逐年增加的趋势;影响该地区农业面源污染的主要因素为土地利用,其中,农业种植用地是TN、TP负荷的最大贡献者;畜禽养殖的污染贡献仅次于农业土地利用;由农村居民生活带来的面源污染也不容忽视.因此,哈尔滨地区农业面源污染形势不容乐观,必须大力开展防控工作,以改善该地区农业面源污染日益严重的趋势.     

两种Keggin型有机-无机混配物的结构及催化消除甲醇的研究

为了寻找高效消除挥发性有机污染物的新材料,克服单纯杂多酸催化剂催化性能低、稳定性差的缺点,采用水热法合成了两种新的具有Keggin型杂多酸骨架的有机-无机混配配合物单晶,分别为(4-C6H7N)2(4-C6H8N)3PW12O40·H2O(配合物1)和(4-C5H7N2)3(PW12O40) ·5H2O(配合物2),用X-射线单晶衍射、红外光谱、紫外光谱、差热-热重进行了表征.配合物1和2由1个Keggin型PW12O40阴离子与有机配体4-甲基吡啶或4-氨基吡啶组成,并通过广泛的氢键作用在空间上无限延展形成超分子网络结构.配合物1为单斜晶系,晶胞参数为:a=16.0569(10)(A),b=19.8781(17)(A),c=18.4728(15)(A),α=90.00°,β=98.384(7)°,γ=90.00°.配合物2为单斜晶系,晶胞参数为:a=11.8880(9)(A),b=20.0148(15)(A),c=25.495(2)(A),α=90.00°,β=96.279(5)°,γ=90.00°.在流动催化反应体系中,探讨了该两种配合物催化消除甲醇的能力.体系流速为10mL/min,甲醇初始质量浓度为3.0g/m3,配合物1在150℃时对甲醇的消除率达到85.25％,配合物2在140℃对甲醇的消除率达到53.00％.     

贝江浮游藻类群落特征及富营养化风险分析

为了解贝江浮游藻类的分布特征与水质状况,于枯水期和丰水期对浮游藻类群落结构的时空动态进行调查和分析.结果表明,贝江共检出浮游藻类6门29科48属74种,其中枯水期5门23科41属58种,丰水期6门26科40属59种,藻类组成以硅藻门、绿藻门、蓝藻门为主,硅藻种群全年占优势,主要有颗粒沟链藻、变异脆杆藻、二列双菱藻、双头菱形藻、简单舟形藻、梅尼小环藻、肘状针杆藻、窄异极藻和膨胀桥弯藻;藻细胞总密度两期差异较小,枯水期平均值为3.54×105cells·L-1,丰水期平均值为4.87×105cells·L-1.RDA分析表明,DO、高锰酸盐指数和氮磷营养盐是影响贝江浮游藻类群落分布的主要环境因子,贝江流域水质整体良好,处于贫-中营养水平,但氮磷浓度较高,农业面源污染是导致水体中氮磷偏高的主要来源.