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天津市公交站人群PM10暴露研究及PAHs健康风险评估 总被引:1,自引:0,他引:1
2012年9月在天津市城市交通密集区(八里台、海光寺公交车站)采集可吸入颗粒物(PM10)样品,并对采集的样品进行有机分析.在此基础上,针对公交车站候车的成年人群,应用美国EPA开发的电子数据库IRIS(Integrated Risk Information System),对可吸入颗粒物中的多环芳烃(PAHs)成分进行了健康风险评估.暴露采样的分析结果表明,两车站的PM10暴露浓度均值分别为(279.0±63.7)μg·m-3和(335.0±60.0)μg·m-3,其中的总多环芳烃质量浓度分别为(219.0±98.5)ng·m-3、(171.0±52.7)ng·m-3.多环芳烃致癌健康风险评估结果显示,两站候车人群在候车过程中的致癌风险分别为2.47×10-7、1.75×10-7,低于美国EPA所认可的可接受风险范围(10-6~10-4). 相似文献
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相对海平面上升是一个缓慢、渐进过程,但长期的积累可以使得上升幅度相当可观,从而加剧风暴潮、海岸侵蚀、海水入侵和咸潮等灾害致灾程度。基于验潮位监测和卫星观测结果显示,全球海平面在20世纪中期平均上升1.5~2.0 mm/a,而近30年中国沿海海平面上升速率为2.6~2.7 mm/a,高于全球平均值。渤海湾天津地区由于地面沉降显著,而导致相对海平面大幅度上升。滨海地区地面沉降速率在未来50至100年内可能会稳定在1.0~2.0 cm/a范围,结合目前海平面上升速率2.7 mm/a,总的相对海平面上升速率处于12.7~22.7 mm/a范围。由此估计,到2050年,天津地区相对海平面将比2012年高出48.3~86.3 cm,而到2100年,将比2012年高出111.8~199.8 cm。 相似文献
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2021年3—8月,采用热脱附气相色谱质谱法对天津工业区环境空气中109种挥发性有机物(VOCs)进行离线监测,研究了VOCs组成特征、臭氧生成潜势(OFP)及来源,并对工业源进行精细化分析。结果表明:观测期间VOCs浓度为(46.6±19.7)~(136.8±55.7)μg/m3,对VOCs浓度贡献较高的物种是烷烃、卤代烃、含氧挥发性有机物(OVOCs),烷烃、芳香烃浓度呈中午低、早晚高的日变化趋势,OVOCs反之;OFP贡献占比较大的物种有烷烃、芳香烃、烯烃和OVOCs,烷烃的OFP贡献占比主要受其浓度占比影响,夏季芳香烃、烯烃的OFP贡献占比明显升高,臭氧(O3)治理应加强二者的排放管控。来源解析显示,春夏季VOCs的主要来源为工业源、溶剂使用源、柴油车尾气排放源、油气挥发源和天然源。工业源精细化分析表明,芳香烃浓度与焦炭、纯碱产量,OVOCs浓度与天然气、乙烯、农用氮磷钾化肥产量,卤代烃浓度与天然气、汽车、农用氮磷钾化肥、纯碱产量,烯烃浓度与发电设备产量均呈正相关,初步判断,本地区环境空气中的芳香烃、OVOCs、卤代烃、烯烃可能来自于以上细分工业企业。 相似文献
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为探究地表水体与沉积物中酚类化合物的污染分布特征和生态风险,选择天津市3个水源地与6条主要河流,采集了26个地表水样与6个沉积物样品,利用固相萃取与超声萃取、高效液相色谱-串联质谱法(HPLC-MS/MS)测定了水样及沉积物中1-萘酚(1-naphthol)、壬基酚(nonylphenol, NP)、双酚A(bisphenol A, BPA)、2-苯基苯酚(biphenyl-2-ol)、3,4-二氯酚(3,4-dichlorophenol)、四溴双酚A(tetrabromobisphenol A, TBBPA)和对叔丁基苯酚(p-tert-butylphenol, PTBP)等7种高关注酚类化合物的浓度水平,并应用物种敏感性分布(species sensitivity distribution, SSD)法和熵值法(ecological risk quotient, RQ)评估7种酚类化合物水环境和沉积物的生态风险。结果表明,地表水样中7种酚类化合物均全部检出;其中壬基酚的检出浓度最高,其次为四溴双酚A、对叔丁基苯酚、1-萘酚、2-苯基苯酚、3,4-二氯酚和双酚A。沉积物中酚类化合物的污染分布规律与水样相似,除双酚A外的目标物全部检出。其中,壬基酚浓度比其他物质浓度高2个数量级。风险评估结果显示,壬基酚对水环境与沉积物存在不可接受的风险;而四溴双酚A、对叔丁基苯酚、1-萘酚、2-苯基苯酚、3,4-二氯酚和双酚A则对环境具有较低风险或者存在一定的风险。 相似文献
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水稻分布范围与面积监测可为水稻产量估算、农业水资源消耗和评价等提供科学决策依据。目前,对华北单季稻稻作区水稻识别的研究尚少,寻找一种适用该区域的水稻识别方法具有一定的研究价值。以天津为研究范围,以Sentinel-1和Sentinel-2为数据源,基于水稻后向散射系数时序变化特征和水稻不同生长期光谱特征,分别对研究区水稻进行了提取,并对两者的提取精度进行了比较。得出以下结论:(1)利用Sentinel-1移栽期、拔节期、抽穗期影像组合可识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在90%以上;(2)在水稻移栽期和成熟期,Sentinel-2近红外、短波红外和可见光红光等波段组合易识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在96%以上,成熟期B12+B8+B4波段组合效果最优;(3)基于水稻成熟期的Sentinel-2 B12+B8+B4波段组合,采用支持向量机法提取水稻是一种适用于华北单季稻的识别方法。运用该方法计算出研究区2016、2018和2021水稻种植面积分别为399.04、586.67和764.55 km2,5 a增加365.51 km2,符合天... 相似文献