保定市大气污染特征和潜在输送源分析

保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）分别为（138±96）（84±66）（29±23）和（50±24）μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ（CO）较2016年下降了14.0%;ρ（O₃）较2016年增长了25.2%.ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ（SO₂）和ρ（CO）未超标.②除ρ（O₃）外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM_2.5污染最为严重,春季PM_2.5~10（粗颗粒物）污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ（PM_2.5）约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团（占比为21.7%~60.0%）远距离传输和正南方向气团（占比为34.8%~50.5%）近距离传输的影响.④PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（浓度权重轨迹分析法）分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM_2.5的主要潜在源区.研究显示,PM_2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输.      

深圳市龙岗区大气颗粒物中多溴联苯醚的污染特征研究

为了解深圳市龙岗区大气颗粒物中多溴联苯醚的污染状况,于2017年1月、4月、8月和11月分别采集龙岗区大气颗粒物样品.利用气相色谱-质谱联用仪（GC/MS）对深圳市龙岗区4个功能区（工业区、商业区、居民区和生态区）的80个大气颗粒物样品进行检测,得到PBDEs（多溴联苯醚）8种单体（BDE-28、BDE-47、BDE-99、BDE-100、BDE-153、BDE-154、BDE-183、BDE-209）的质量浓度,同时研究了大气颗粒物中PBDEs质量浓度的时空分布特征.结果表明:①深圳市龙岗区大气颗粒物中ρ（∑₈PBDEs）（∑₈PBDEs为PBDEs 8种单体的加和）范围为0.07~77.80 pg/m3,ρ（∑₈PBDEs）年均值为（6.86±14.17）pg/m3.ρ（BDE-209）范围为0.01~76.23 pg/m3,年均值为（5.10±13.58）pg/m3,BDE-209为主要污染单体.② 4个功能区的ρ（∑₈PBDEs）平均值大小顺序依次为工业区（13.65 pg/m3）>商业区（7.75 pg/m3）>生态区（3.95 pg/m3）>居民区（2.19 pg/m3）,工业区是环境空气颗粒物中PBDEs的主要污染区.③ ρ（∑₈PBDEs）平均值的季节性变化规律为春季（13.32 pg/m3）>冬季（9.18 pg/m3）>秋季（2.17 pg/m3）>夏季（1.51 pg/m3）,符合深圳市亚热带海洋季风气温和气候对环境空气中颗粒物质量浓度的影响规律.研究显示,深圳市龙岗区大气颗粒物中PBDEs质量浓度处于较高水平,污染严重,建议减少含PBDEs产品的生产、使用和运输等活动,或找到更利于环境安全和人体健康的替代品,降低PBDEs对该地区的污染.      

浙江海宁某典型制革污泥堆场污染分布特征

为研究典型制革污泥堆场区域污染情况,以浙江海宁某制革污泥堆场为研究对象,研究了制革污泥堆场土壤和地下水中有机物和重金属的污染情况。调查结果表明:土壤中无机污染很小,而总铬、六价铬和铅含量较高。污染土壤中铅和总铬含量分别是工业用地规定值的2.82,7.03倍,而六价铬最高含量为管控值的2.8倍。地下水中氨氮含量超标严重,达到1268.0 mg/L,是GB/T 14848—2017《地下水质量标准》中工农业Ⅴ类用水下限值的845.3倍,六价铬的含量<0.004 mg/L。此外,各取样点六价铬和总铬含量的垂直分布显示较大的差异,也与某些制革污泥堆场的重金属垂直分布规律不尽相同。     

白洋淀流域地表水化学特征及控制因素

为探究半干旱区地表水化学特征及物质来源,以白洋淀流域为研究对象,利用Piper三线图和Gibbs水岩模型,对地表水的主要离子组成特征及其来源进行分析。结果表明:白洋淀流域地表水pH为7.56~8.23时,呈弱碱性,且溶解性总固体（TDS,100~650 mg/L）在流域的不同空间区域表现为淀区 > 下游 > 上游。白洋淀流域地表水阳离子以Na+和Ca2+为主,离子总量占比76.60%;阴离子以HCO₃-为主,约占阴离子总量61.52%。地表水的水化学类型为HCO₃-Ca型（上游水体）和HCO₃·SO₄·Cl-Na·Ca型（下游河流和淀区）。白洋淀水文地球化学过程受到人类活动和自然作用的双重控制;自然作用下,白洋淀流域地表水中的离子来源于岩石风化（碳酸盐岩及硅酸盐岩的风化溶解）,同时受到蒸发-结晶作用影响。     

北京市典型汽修企业VOCs排放特征与臭氧影响分析

对北京地区27家汽修企业进行调研,选取2家典型汽修企业进行气袋采样-GC-MS-FID采集及分析,定量分析其VOCs的排放特征,并计算其臭氧生成潜势（OFP）。结果表明:使用不同漆料的汽修企业排放特征不同,水性漆企业非甲烷总烃的排放浓度为0.62~36.49 mg/m3,油性漆企业的排放浓度为0~100.39 mg/m3;水性漆排放的VOCs以烷烃为主,占比高达57.16%,丙烷（39.65%）和甲苯（11.41%）是首要污染物;卤代烃（55.51%）是油性漆企业的主要VOCs排放物种,主要组分为1,2-二氯丙烷和1,2-二氯乙烷;水性漆企业的OFP值为144.78 mg/m3,油性漆企业的OFP值为664.43 mg/m3,大气反应活性最大的物种多为芳香烃,芳香烃对OFP的贡献率分别为52.18%和88.44%。     

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

平原农区村民居住空间特征与迁居意愿——以江苏省淮安市为例

选择地处苏北平原农区的淮安市所有15510个自然村和872414户农户全样本入户调查数据为分析对象,采用占比统计法和GIS空间分析,对村民居住空间特征与迁居意愿进行研究。主要结论如下：（1）在村落层面,平均规模小,单村独户多且村落分散,多数自然村远离镇区,近一半自然村位居“九靠近一滞洪”区域内。该格局是自然地理条件和人文因素综合影响形成的。（2）在住房层面,农村老旧住房比例高,全市40%农户在城乡同时拥有住房,但在城镇拥有住房率与到城区距离呈负相关,而农村住房空关率则呈现相反的空间格局。（3）在迁居意愿方面,54.1%的农户愿意集中居住且多意向实物安置,较低补偿标准和不便务农是不愿迁居的主要原因;移居城镇是货币安置农户的主要去向,留村和入镇集中居住是实物安置农户的主要去向。在迁居意向农户中,近90%选择政府统建方式,近80%愿意有偿退出宅基地和流转承包地。（4）村民居住空间特征和迁居意愿都存在明显的空间差异,两者之间存有内在联系且均受多种因素影响。     

珠江口夏季海陆源有机碳的模拟研究——分布特征、贡献比重及其迁移转化过程

基于经过验证的三维水动力-水质模型,对珠江口夏季有机碳进行海陆源区分,并对海陆源有机碳的分布特征、贡献比重及其通量过程进行研究.结果表明,水平方向上,珠江口夏季陆源（海源）有机碳浓度从口门到外海逐渐降低（升高）,在表、底层海水中平均浓度分别为1.45和0.87mg/L（0.97和1.05mg/L）;垂直方向上,在层化水域陆源（海源）有机碳浓度从上到下逐渐递减（升高）,在非层化水域海陆源有机碳浓度垂向分布较为均匀.珠江口夏季海源有机碳贡献率表层海水低于底层海水,平均贡献率为48.26%,沿向海方向海源有机碳贡献率逐渐增加--从内伶仃洋水域的4.43%逐渐提升到外伶仃洋东侧水域的81.20%.珠江口水动力条件复杂,在径流、潮汐、季风等因素的作用下陆源有机碳向海输送且向海输送量逐渐递减;海源有机碳在不同水域动力输送特征不同,西南水域向海输送,向海输送量逐渐递增;东北水域向岸输送,向岸输送量逐渐递减.陆源有机碳生化反应活性较弱,只有小部分被生化过程消耗,其迁移转化主要由沉降过程控制,而海源有机碳的迁移转化,则由口门的动力输送过程主控向外海的生化耗碳过程主控过渡.此外,海源有机碳沉降作用明显低于陆源有机碳,生化作用明显高于陆源有机碳.     

成都市施工扬尘排放特征研究

采用DustTRAK TM气溶胶（粉尘）监测仪对成都市112个不同类别的房建、市政工地施工扬尘进行测试,研究了不同类别施工扬尘的排放特征,分析了下风向扬尘浓度的变化趋势,并采用CALPUFF对成都市新都区某建筑工地的排放进行了模拟.结果表明：（1）成都市施工扬尘排放浓度约为0.13~2.91mg/m³,其中房建类施工平均浓度约为0.94mg/m³,高于市政施工;大型工地扬尘平均浓度约为0.61mg/m³,低于中型和小型工地;土方施工阶段平均浓度约为1.21mg/m³,远高于地基建设、主体建设、装饰阶段.（2）成都市施工扬尘呈现出高低浓度交替的周期性变化,其中房建工程土方施工阶段的高低浓度差值可达到0.6mg/m³以上.（3）施工扬尘在场界外下风向5~15m范围内会出现浓度增加的趋势,随后逐渐下降,在50m附近逐渐趋于稳定,稳定浓度介于0.1~0.2mg/m³.（4）CALPUFF模型能较好地从宏观角度来模拟成都地区施工扬尘的扩散趋势,但难以捕捉施工扬尘在下风向近距离的扩散特征.     

黄渤海区域水产品中全氟烷基物质的分布特征

选取黄渤海区域水产品生产、消费水平较高的23个城市,采集鱼类、海洋贝类、甲壳类、头足类及海珍品（海参、鲍鱼）等5类水产品共1225个样本,采用超快速液相色谱-串联质谱法测定了23种全氟烷基物质（PFASs）的含量,并分析了黄渤海区域水产品中PFASs的残留水平及分布特征.结果表明,黄渤海区域水产品中PFASs的残留水平具有明显的组分差异、城市分布及品种分布差异等特征.在23种PFASs组分中,共检出20种PFASs,其中全氟辛烷磺酸（PFOS）和全氟辛酸（PFOA）的检出率最高,分别为79.1%和71.7%,且PFOA的质量浓度占比最高（64.5%）,为首要污染组分;在不同采样点样本中,莱州湾近岸的潍坊、滨州和东营,渤海湾近岸的沧州以及辽东湾近岸的营口为PFASs总质量浓度（∑PFASs）较高的城市,残留水平范围为10.2~16.8μg/kg;在不同品种样本中,检出PFASs组分的数量由高到低为：鱼类（20种） > 海洋贝类、甲壳类（18种） > 海珍品（16种） > 头足类（10种）,其中海洋贝类、海珍品样本中检出率最高的是PFOA,鱼类、甲壳类样本中检出率最高的是PFOS,而头足类则是全氟辛烷磺酰胺（PFOSA）;通过计算不同水产品中PFASs各组分的平均含量发现,PFOA、PFOS、全氟十一烷酸（PFUdA）和PFOSA在不同品种中平均含量相对较高,且表现出较为明显的组分差异性;通过计算危害指数（HR）评价人体暴露于PFASs的健康风险,得到PFASs各组分的危害指数均 < 1,说明黄渤海区域水产品中残留的PFASs对消费者的潜在健康风险较低.