环境空气中气态和颗粒态总氟化物分析方法优化

对双层磷酸氢二钾浸渍滤膜采集-氟离子选择电极测定环境空气中1、24 h气态和颗粒态总氟化物的方法进行了优化研究。方法采用小流量采集(24 h采样流量为16.7 L/min,1 h采样流量为50 L/min),解决了现有方法在样品采集上的问题,优化了样品制备中超声提取和静置方法。采样体积为3、24 m~3时,方法检出限分别为0.5、0.06μg/m~3,测定下限分别为2.0、0.24μg/m~3。实际样品测定,采样1 h时,加标回收率为87.9%~109%;采样24 h时,加标回收率为80.2%~99.3%,平行样测定的精密度为0.3%~2.9%,方法精密度和准确度良好,适用于环境空气中氟化物的测定。     

株洲夏季大气中气态总汞浓度特征

为研究株洲市夏季优良天气下大气中气态总汞(TGM)的浓度特征,于2013年8月利用大气汞分析仪(2537X,加拿大)进行了20 d的连续在线观测。结果显示,实验期间株洲市大气TGM的平均浓度为(4.20±3.37)ng/m3,中值浓度为3.40 ng/m3,高于背景地区和沿海城市,略低于国内其他重点城市。晴天、阴雨天TGM浓度分别为3.59、7.96 ng/m3。晴天TGM浓度具有一定日变化规律,最高值出现在早上7:00~9:00,之后逐渐降低,17:00出现最低值;TGM白天和夜间浓度分别为3.57、3.62 ng/m3,昼夜变化不大。晴天TGM与一次污染物SO2、CO、NO2具有显著的正相关性,与O3呈显著负相关性。株洲市夏季主导风向为东南风,该方向没有明显污染源,西北方向风向频率较低,但TGM浓度明显升高,其主要来源可能是位于西北方向的清水塘工业区。     

传感技术在环境空气监测中的方法适用性研究

采用某品牌3台传感器,对环境空气中气态污染物(NO_2、SO_2、O_3、CO)和颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5))进行为期1个月的连续监测,探讨传感技术在环境空气监测中的方法适用性。研究表明,3台传感器监测的各污染物质量浓度均显著相关,Pearson相关系数0.9(p0.01);监测的颗粒物与国控点数据显著相关且质量浓度水平接近,Pearson相关系数0.9(p0.01);PM_(2.5)传感器测定值相对于国控点数据的平均相对误差仅为-7.3%,均值绝对误差2μg/m~3;传感器在高湿度下的PM_(2.5)测定值与国控点数据相吻合,当相对湿度为80%～90%时,平均相对误差仅为-0.9%;传感器气态污染物测定值与国控点数据之间存在差异,电化学原理气态污染物传感器性能仍有待提升。     

好氧反硝化脱氮气态中间产物的研究分析

对好氧反硝化处理硝氮废水产生的中间气态产物进行了研究。结果发现系统的好氧反硝化会产生一定量的中间气态产物NO、N2O,但逸出量相对较少,在进水COD/N=10时,NO逸出0.43mg,占总脱氮量的0.17%,N2O逸出9.17mg,占总脱氮量的3.55%;进水COD/N=20时,NO逸出0.23mg,占总脱氮量的0.05%,N2O为0.78mg,占总脱氮量的0.17%。同时发现碳源是影响好氧反硝化进程的主要因素。     

介质阻挡放电处理气态污染物的研究进展

介质阻挡放电（DBD）由于具有分解效率高、能耗低、占地少等特点而逐渐成为研究的热点。介绍了DBD的特点、降解气态污染物的机理及发展历程;阐述了DBD单独处理、DBD-催化、DBD-紫外光、DBD-臭氧、DBD-湿式洗涤协同处理技术在气态污染物处理方面的研究进展;分析了DBD处理气态污染物的影响因素,并提出了今后的研究方向。     

长三角背景地区秋冬季节大气气态总汞含量特征研究

利用Tekran 2537B大气汞分析仪于2009年9月15日～2009年12月17日对上海崇明岛大气气态总汞(TGM)进行了连续监测.监测期间,崇明地区气态总汞的平均含量为2.50 ng·m-3±1.50 ng·m-3,高于北半球背景浓度1.5～1.7 ng·m-3,月均浓度9月<10月<11月<12月.9～12月,崇明地区气态总汞含量的日变化规律为上午08:00～10:00出现峰值,白天气态总汞浓度水平与夜间基本一致.崇明地区气态总汞含量和一氧化碳含量具有较好的相关性,表明崇明地区大气汞主要来自火电厂和工业锅炉的燃煤排放.从风向和后向轨迹模型分析的结果来看,崇明岛的大气汞主要来自西部的大陆地区,尤其是位于崇明西北部的江苏、山东等地.9月和10月盛行来自海面的东风,因而气态总汞含量较低,11月和12月盛行来自大陆工业区的西北风,导致崇明气态总汞含量较高.     

氚化水(HTO)气态释放后在大豆中的积累和转化研究

为了研究气态氚化水(Tritiated water,HTO)事故释放情况下其在植物中的迁移转化情况,选取盆栽大豆作为研究对象,分别在苗期、花荚期、灌浆期和成熟期模拟气态氚化水短期释放1 h,分不同时期采集样品测量大豆叶片和籽粒中的组织自由水氚(Tissue free water tritium,TFWT)和有机氚(Organically bound tritium,OBT)浓度,研究了TFWT和OBT的变化情况.结果表明,如果暴露试验在苗期和成熟期进行,叶片中的TFWT与周围空气中氚化水达到平衡的时间大于1 h,而花荚期和灌浆期则小于1 h.总的来说,随着时间的推移,大豆叶片和籽粒中的TFWT和OBT均呈现降低的趋势,与暴露试验结束后相比,差异达极显著水平.4个不同生育期进行暴露试验,收获时叶片中TFWT浓度分别为暴露试验结束时的 0.122%、0.0234%、0.0948%和75.87%,OBT的浓度分别为暴露试验结束时的 2.47%、4.32%、3.67%和31.68%;花荚期、灌浆期和成熟期进行暴露试验收获时籽粒中TFWT的浓度与暴露试验结束时TFWT的浓度相差倍数分别为6486、7902和4,OBT的浓度分别为暴露试验结束时的31.48%、32.03%和116.73%.4个不同生育期进行暴露试验,收获时大豆籽粒中的OBT与TFWT的浓度比率分别为5、9、34和0.4,说明摄入剂量中OBT的贡献大于TFWT,但气态氚化水在大豆成熟期释放,TFWT在摄入剂量的贡献中要大于OBT.因此,在植物氚浓度预测模型中,应根据气态氚化水事故释放时植物所处的不同生育期确定相应的参数,这样才能更为准确和客观的评价氚的摄入剂量.     

南昌市大气颗粒物污染特征及PM2.5来源解析

为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM₁₀和PM_2.5数据,分析了ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR（主成分分析-多元线性回归）模型对大气PM_2.5中化学组分来源进行解析.结果表明:①ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的年均值分别为（115.4±39.1）（69.1±26.8）μg/m3,均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的最高值分别出现在石化、省外办监测站点,最低值出现在林科所监测站点.ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季>春、秋两季>夏季的趋势,全年ρ（PM₁₀）超标天数占比为25.48%,ρ（PM_2.5）超标天数占比为36.71%,各季度ρ（PM_2.5）超标天数占比均高于ρ（PM₁₀）.②受人为活动和边界层高度的影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化呈双峰双谷形态,一个波峰出现在08:00-10:00,另一个波峰出现在20:00-22:00,并且晚间小时峰值高于早间,最低值出现在15:00.③ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）年均值为60.3%,在冬季最高达65.1%,相关性分析发现ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）存在较显著的线性关系,表明二者具有同源性.④ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）呈显著正相关,并且冬季相关性高于夏、秋两季;而ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（O₃）全年呈显著负相关,并且夏、秋两季相关性高于冬季,说明气态污染物的二次转化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有较大影响.⑤南昌市秋季PM_2.5的最大污染源为道路扬尘/机动车尾气混合污染源,其次分别为施工扬尘源、燃煤源、冶炼尘/生物质燃烧混合污染源,各污染源对PM_2.5的贡献率分别为40.9%、35.8%、12.4%、10.9%.研究显示,南昌市PM_2.5的污染程度较PM₁₀严重,PM_2.5已成为南昌市大气颗粒物污染的主要组分,PM_2.5主要来源为城市扬尘和机动车尾气.      

民用燃料烟气中气态污染物及水溶性无机离子的排放

选取北京市地区典型生物质燃料（玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗、松木、栗树枝、桃树枝）以及民用煤（烟煤、蜂窝煤）在实验室内进行了模拟燃烧实验,采用Thermo Fisher 42i型化学发光NO-NO₂-NOx分析仪、43i型脉冲荧光SO₂分析仪、48i型CO分析仪对烟气中的NO_x、SO₂、CO进行全程在线监测;对燃烧产生的颗粒物样品进行采集,采用ICS 90A、ICS2000离子色谱仪对不同粒径段颗粒物中的水溶性无机离子进行测定.研究表明：3类民用燃料排放因子均值由大到小的顺序,SO₂为民用煤 > 薪柴 > 秸秆;CO为秸秆 > 民用煤 > 薪柴;NO_x为薪柴 > 民用煤 > 秸秆.薪柴燃烧产生的PM_2.5中SO₄^2-含量最高,占总水溶性无机离子的22%~30%;秸秆类燃烧产生PM_2.5中的水溶性无机离子K⁺占绝对优势,占总水溶性无机离子的36%~49%,其次为Cl^-或SO₄^2-,两者之和占总水溶性无机离子的35%~44%.3类民用燃料中秸秆类燃烧排放的颗粒物中水溶性无机离子的排放因子最高,其次为薪柴类燃料,民用煤最低.本实验对不同粒径段颗粒物中9种水溶性无机离子进行了分析（Na⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、NH₄⁺、F^-、Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-）,薪柴类燃料燃烧排放的颗粒物中,Na⁺、K⁺、NH₄⁺、F^-的排放因子在0~2.5μm粒径段内最大,Mg²⁺和Ca²⁺的排放因子在2.5~10μm粒径段内最大.秸秆类燃料除Ca²⁺、Mg²⁺外,其余离子的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大.对于烟煤而言,除了K⁺、Mg²⁺和Ca²⁺外,其余离子的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大;蜂窝煤中Na⁺、K⁺、Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大.     

小型化自动在线大气汞分析仪的开发及移动观测应用

基于金汞齐-冷原子荧光法开发了一套小型气态元素汞(TGM)在线监测仪,该仪器采用真空系统设计,体积小、重量轻,可实现无人值守自动运行,适用于车载移动观测.实验测试表明,仪器在典型时间分辨率4 min条件下的检出限能达到0.2 ng·m~(-3),优于商品化大气汞分析仪;且具有较高的精密度,标气重复实验相对偏差2%,工作曲线拟合优度R~20.999.将该仪器搭载于机动车内,对北京市四、五环路沿线气态元素汞进行了移动监测,测得四环路与五环路TGM平均浓度分别为2.25、2.63 ng·m~(-3).该仪器可提供高时空分辨率的大气汞浓度数据,可为气态元素汞的监测和污染控制提供技术支持.