长江经济带水足迹与省市规模时空关联格局及驱动因素研究

长江经济带是我国经济发展的主要载体之一，其水资源可持续利用问题也备受关注。为探究该地区水足迹与省市规模15年的时空关联格局，基于脱钩模型和不均衡指数对长江经济带2006～2020年水足迹与省市规模时空关系进行研究，利用时空地理加权回归探究影响区域水资源消耗的因素，并从时空异质性角度展开讨论。研究表明：(1)长江经济带水足迹增长率逐年降低，且各省市水足迹强度与人均水足迹空间分布格局相似。(2)2006～2020年间各省市水足迹与经济规模呈现弱脱钩，但已有6/11省市于“十三五”期间达到理想的强脱钩状态，水资源丰富的省市水足迹与人口规模协调度较好，水足迹与空间规模的发展均衡性与各省市地形地貌有关。(3)省市规模、节水技术、产业结构与水资源管理等因素对水足迹高低产生显著影响，水足迹的驱动因素存在时空异质性，影响力随发展阶段和地区变换而改变。     

天津冬季一次重污染过程颗粒物中水溶性离子粒径分布特征

为研究天津冬季重污染天气过程中颗粒物水溶性离子的粒径谱分布及二次离子生成机制,于2014年1月利用Anderson撞击式分级采样器在中国气象局天津大气边界层观测站内采集颗粒物样品,并使用离子色谱仪分析Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)等8种水溶性无机离子(TWSII).结果表明,采样期间PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度均值分别为(138±100)μg·m~(-3)和(227±142)μg·m~(-3),粗、细粒子中TWSII的平均浓度分别为(34.07±6.16)μg·m~(-3)和(104.16±51.76)μg·m~(-3).细粒子中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种离子的浓度远高于其他离子,且相关性较好,粗粒子中NO_3~-、SO_4~(2-)、Cl~-浓度较高.随着污染程度加剧,细粒子中TWSII浓度增加明显,粗粒子中则变化不大.水溶性离子的粒径谱分布显示,SO_4~(2-)以单模态分布,优良天峰值出现在0.43~0.65μm,NO_3~-在优良日呈现三模态分布,峰值分别出现在0.43~0.65、2.1~3.3和5.8~9.0μm,NH_4~+呈双模态分布,优良日峰值出现在0.43~0.65μm和4.7~5.8μm,污染日3种二次离子峰值均以0.65~1.1μm的单模态分布为主,与三者之间的热动力平衡过程有关.细粒子中NH_4~+除与SO_4~(2-)和NO_3~-结合外,还与部分Cl~-结合,粗粒子中NH_4~+全部与NO_3~-和SO_4~(2-)结合后,剩余的NO_3~-和SO_4~(2-)与其他阳离子结合.     

湖州市饮用水源地藻毒素污染特征调查研究

微囊藻毒素(MCs)具有强烈的机体肝毒性和促癌作用,直接威胁饮用水安全。文章监测了2015年9月-2016年9月湖州市主要饮用水源地(城西水厂、城北水厂、老虎潭水库)水体中MCs含量以及水体主要理化指标的变化,包括pH、水温(WT)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(COD)、总氮(TN)、氨氮(NH_4~+-N)、总磷(TP)、叶绿素a(Chl-a),根据监测数据评价各水源地的富营养状态,阐明MCs污染特征及其与水体理化指标的相关性。结果表明:老虎潭水库综合营养指数常年处于中营养状态,城西水厂、城北水厂都处于轻度富营养状态。3处饮用水源地水体中MCs平均含量为(0.063±0.002)μg/L,低于WHO推荐的饮用水藻毒素标准(1.0μg/L),处于安全范围。水体ρ(MCs)与ρ(TP)呈显著正相关(P0.05),与WT、ρ(TN)呈负相关,与ρ(TN/TP)、pH、ρ(NH_4~+-N)、ρ(Chl-a)、ρ(高锰酸盐指数)相关性不显著。     

洞庭湖表层沉积物中重金属污染评价与分析

为了解综合治理后洞庭湖表层沉积物中重金属的分布及污染程度,2015年12月对洞庭湖沅江市南嘴等31个点位采集0~20 cm沉积物,测定了沉积物中Cu、Pb、Zn、Cr、Cd、As、Hg的含量,基于地积累指数法和潜在生态风险指数法对沉积物中重金属的污染状况进行了分析与评价。结果表明,洞庭湖重金属污染有所改善,但仍比较严重,以Cd最为严重,其次是Pb和As,且三大湖区重金属污染程度顺序为南洞庭湖>东洞庭湖>西洞庭湖;地积累指数法显示洞庭湖表层沉积物中7种重金属元素的污染程度顺序为Cd>Pb>As>Zn>Cu=Cr>Hg;潜在生态风险指数法显示洞庭湖表层沉积物中7种重金属元素的潜在生态风险因子的大小顺序为Cd>Hg>As>Pb>Cu>Zn=Cr。对洞庭湖沉积物中重金属的分布及来源分析发现,湘江、沅江、资江入口为重金属Cd污染最严重的3个点位,Cd主要来源于湘江、资江、沅江;Pb含量最高的点位为东洞庭湖龙口村,达到138.7 mg/kg,为工业企业集中区;Hg含量最高的点位依次为沅水入口、目平湖中与南,Hg的污染分别主要来源于沅水和周边27家污染企业;As含量最高的点位依次为澧水入口、湘江入口、资水入口和大通湖渔场内湖,说明澧水、湘江、资水给洞庭湖带来了As的污染,而大通湖渔场内湖的As来源于附近工农业污染。因此,治理湘江、沅江、资江流域重金属污染是控制洞庭湖Cd、Pb、As和Hg污染的重点途径。研究结果为洞庭湖水资源保护与有效利用、经济可持续发展及合理规划提供了指导作用。     

植物叶表大气降尘的采集和定量分析方法研究

随着工业化和城市化的快速发展,大气颗粒物污染形势严峻,对人体健康和生态环境都造成危害,其中危害植物的典型形式就是叶表降尘。虽然植被具有净化空气的滞尘能力,但是大气降尘也会在植物叶片表面长期积累进而通过影响光合作用、阻塞气孔等对植物的正常生长或作物产量造成不利影响。因此,作物叶表降尘的采集方法和降尘特征研究具有十分重要的现实环境意义,然而由于叶表降尘的"微量"特点,目前可行的能准确收集全部叶表降尘并进行定量的方法非常少,而且通常不能获得降尘样品供后续分析使用。该方法利用针筒与针头过滤器组合将降尘直接洗入针筒并通过微孔滤膜截留,再用叶面积仪确定单位叶面积降尘量,避免了降尘损失和称量误差,且能完整定量收集降尘样品供重金属污染物成分等物理化学分析,在环境科学和生态保护领域具有广泛的应用前景。     

基于IG-LASSO模型的城市空气质量指数混合预测研究

空气质量指数是各个地区空气污染状况的数据表征,可用于政府对城市空气污染的控制。论文使用天津市2014年1月1日-2016年4月30日的空气质量数据和气象数据,建立一个基于IG(信息增益)和LASSO(最小绝对收缩率和选择算子)的空气质量指数混合预测模型,对未来一天的空气质量指数进行预测。整体实验由预测模型选取、特征变量选取和混合预测3个部分组成。实验结果说明基于IG和LASSO的空气质量指数混合预测模型要比单独使用LASSO模型的预测准确性要好,其误差率为4.75%,并且空气质量指数混合预测模型也可以有效的减少输入变量的数量以及降低模型的复杂程度。同时,也得出天津市空气质量指数的预测准确度受PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_(2)4种空气污染物浓度影响较大,与风向、天气现象和风力关联性不强的结论。     

衔接环评和排污许可的火电行业大气污染物源强核算探讨

20世纪80年代以来,环境影响评价制度推动了火电行业大气污染物减排.但在事中及事后监管中,火电行业排污许可与项目环评之间尚未实现无缝衔接.火电行业产污环节基本明确、污染防治技术日趋完善、环境管理相对规范,具备有效衔接环评和排污许可的“先行先试”条件.通过大量企业调研,并查阅相关文献,建议火电行业新改扩建项目、现有项目的大气污染物核算分别采用物料衡算法、实测法,核算因子为烟囱有组织排放的烟尘(颗粒物)、二氧化硫、氮氧化物、汞及其化合物.     

中国主要湖泊表层沉积物重金属污染特征与评价分析

为了解我国主要湖泊沉积物中重金属的污染特征,通过搜集整理已公开发表的文献资料数据,分析了我国31个主要湖泊表层沉积物中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn 8种重金属含量的平均值及其分布特征,并运用地累积指数法、潜在生态风险指数法对其污染程度进行评价。结果显示:我国31个湖泊的沉积物中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn平均含量分别为16.39,0.497,6.29,36.89,0.076,35.37,99.52 mg/kg,大部分元素含量平均值的最大值分布区域较为分散。地累积指数评价结果表明:8种重金属的平均污染程度由高到低依次为Cd>Hg>Cu>Zn>As>Ni>Zn>Cr,Cd和Hg在多个湖泊沉积物中达中度到重污染。潜在生态风险指数评价结果表明:8种重金属的潜在生态风险系数从高到低依次为Cd>Hg>As>Cu>Pb>Ni>Cr>Zn。8种重金属的总地累积指数和综合潜在生态风险具有显著的地域差异(P0.05),表明我国主要湖泊具有各自不同的重金属污染特征。     

西安市主要大气污染物浓度变化特征及相关特性分析

分析西安市主要大气污染物浓度(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3)随时间、空间的变化特征及其与天气情况、车流量变化之间的相关特性。结果表明:大气污染物浓度会因地区特点随人流量呈规律性波动;PM_(2.5)、PM_(10)与对应的SO_2、NO_2、CO、大气相对湿度呈正相关,与臭氧、温度、风速呈负相关;受排放及气温辐射影响,NO_2浓度在午后出现峰值且滞后于交通峰值;连续型降水对PM_(10)的稀释作用随降雨天数的增加呈"驼峰"型变化。     

西安市主要大气污染物的相关性分析及时空分布特征

为深入了解西安市大气污染程度,对2015年西安市主要大气污染物(SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3)的空气质量指数进行了逐日变化分析、相关性分析及空间插值分析。结果表明:SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)空气质量指数春冬季高于夏秋季,而O_3空气质量指数则是春冬季低于夏秋季。11月和12月份污染较为严重。在4个季度中,PM_(2.5)和PM_(10)与气态污染物SO_2、CO、NO_2均呈正相关,说明PM_(2.5)、PM_(10)与这3种气态污染物具有同源性。SO_2与CO、NO_2均呈显著性正相关,三者均受化石燃料燃烧及机动车尾气影响。O_3与CO、SO_2相关性不大,与NO_2在二季度呈现正相关。SO_2、NO_2、PM_(2.5)、CO、PM_(10)多聚集在高新西区、莲湖区、碑林区、经开区、雁塔区、长安区,O_3多聚集在阎良区、未央区和灞桥区。