郑州市公交车队电动化减污降碳环境效益

公交车队电动化是道路交通部门实现减污降碳的重要手段,评估当前公交车队电动化减排成效,对推进大中型城市公交全面电动化具有重要参考意义.基于燃料生命周期法分析了郑州市公交车队电动化前后CO₂和污染物排放特征,并评估了不同电动化情景下的车队排放.结果表明,本轮电动化使公交车队燃料生命周期内CO₂和PM_2.5排放量分别增长32.6%和42.6%,CO、NO_x和VOC排放量下降了28%,34%和25%.优化发电结构对于电动化过程中的CO₂及PM_2.5减排尤为重要,在全面电动化和发电结构优化的最佳情景下,CO₂、CO、NO_x、VOC和PM_2.5减排可达38.7%、80.1%、84.4%、92.2%、30.2%.在全面电动化进程中,应优先对中长里程线路车辆进行电动化替换,此外,插电混动天然气车型的纯电动化替换对减排利弊兼有,同步推进车队替换和电力结构调整进程才能实现减污降碳协同增效.     

基于APCS-MLR和PMF模型的赤泥堆场周边耕地土壤重金属污染源解析

为探究重庆某赤泥堆场周边耕地土壤重金属污染特征和来源,分析土壤中8种重金属元素（Cd、Cr、Hg、Ni、Pb、As、Cu和Zn）含量和空间分布特征,利用单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法对土壤重金属污染特征进行评价,并在相关性分析的基础上采用APCS-MLR和PMF模型定量解析重金属来源.结果表明,除土壤Cr外,其他7种重金属元素含量均值均高于重庆市土壤背景值.土壤重金属整体处于中度污染水平,其中Cd、Hg和As为中度污染,Pb、Cu、Ni和Zn为轻度污染.土壤Cr、Ni、Pb、Cu和Zn空间分布格局相似,相互间呈极显著正相关（P < 0.01）;Cd、Hg和As空间分布特征有较大差异,且相互间相关性不显著（P > 0.05）.源解析表明,研究区土壤重金属来源较为复杂,APCS-MLR和PMF模型均能解析出4种相同的污染源,分别为赤泥堆场渗滤排放和自然来源、火力发电排放源、农业活动与自然来源和有色金属冶炼排放源.两种模型源解析结果差异较小,APCS-MLR模型中4种污染源贡献率分别为51.8%、18.0%、15.9%和14.3%,而在PMF模型中分别为45.9%、12.8%、21.5%和19.8%.     

不同天气形势对南京地区双高污染的输送及潜在源区分析

基于2015~2019年南京细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）逐小时浓度数据,通过T-mode主成分分析法对南京发生PM_2.5和O₃污染同时高浓度并存（双高污染）时的天气形势进行了分型,利用后向轨迹聚类分析法、潜在来源贡献法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）研究不同天气形势对南京双高污染的输送路径及潜在源区分布.结果表明,有利于南京地区双高污染的天气形势分别为弱的低压型（Type1）和高压中心型（Type2）.天气形势会对后向轨迹的方位来源产生影响.Type1时,南京地区受到东北和西南两个低气压影响,气团的聚类轨迹主要来自东西两个方位,轨迹中ρ（PM_2.5）和ρ（O₃）平均值分别为83.48 μg·m^-3和106.85 μg·m^-3.Type2时,南京及其周边在高压中心边缘,气团聚类轨迹主要来自北方和东方,轨迹中ρ（PM_2.5）和ρ（O₃）平均值分别为94.47 μg·m^-3和92.32 μg·m^-3.同时两种类型后向轨迹绝大部分属于中短距离区域输送,说明周边临近省份的污染是影响南京地区双高污染主要原因之一.PSCF和CWT分析表明,两者高值区域基本保持一致.Type1和Type2两种类型中PM_2.5和O₃的最主要潜在源区均出现分布并不完全一致的情况,表明双高污染中的两种污染物并非来自同一地区.     

长江中游典型湖泊沉积物重金属分布特征、生态风险评估及溯源

集中采集洞庭湖、洪湖和赤湖表层沉积物样品并检测其中10种重金属含量,使用地理信息系统表征空间分布,利用地累积污染指数法（I_geo）、富集因子法（EF）和潜在生态风险指数法（RI）协同评估重金属积累的潜在风险,并利用相关性分析（Pearson）和主成分分析（PCA）溯源.结果表明,Cd元素的污染状况和潜在生态风险最为严重,东洞庭湖、洪湖和赤湖中ω（Cd）的平均值分别为2.85、1.59和3.57 mg·kg^-1,分别是对应省份土壤背景值的25.87、11.36和37.58倍,均超出风险筛选值（0.6 mg·kg^-1）,其中赤湖超出风险管制值（3.0 mg·kg^-1）.除Cd外,洪湖中的As值得关注,赤湖中的Cu、As、Zn和Pb都不容忽视.三湖的潜在生态风险排序为：赤湖（RI=1 127）>东洞庭湖（RI=831）>洪湖（RI=421）.重金属来源主要是工矿业冶采、农业生产和水产养殖等,部分重金属（Mn和Cu）为自然源.研究对长江中游典型湖泊沉积物重金属防控具有重要意义.     

北京市臭氧污染跳变型特征及影响因素分析

基于2016~2022年北京市环境监测和气象观测数据,结合后向轨迹聚类和潜在源区贡献分析北京市臭氧（O₃）污染特征、气象影响和潜在源区.结果表明,2016~2022年北京市共发生41次具有跳变特征的O₃污染过程,平均为5.9次·a^-1,发生时间集中在5~7月,跳变当日（OJD2）较跳变前一日（OJD1）的ρ（O₃-8h）平均值偏高78.3%,峰值浓度偏高78.9%,OJD2区域O₃浓度高值带呈现由南向北推进的特征.北京市跳变O₃污染发生主要原因可归纳为不利气象条件导致的本地积累叠加区域传输影响.跳变型O₃污染发生时具有偏南风频率增加、温度上升、气压降低和降水减少的特征,偏南风频率增加为O₃及其前体物的传输提供条件,在本地高温作用下快速发生光化学反应,叠加降水较少,综合推高OJD2的O₃浓度水平.聚类分析得到6条气团输送路径,OJD2来自偏北方向的气团减少11.2%,来自偏南和偏东方向气团增加6.7%和4.4%,气团以短距离传输为主,偏南和偏东方向对应的O₃浓度较高,对北京污染贡献较大.潜在源区分析揭示OJD2的O₃污染的主要潜在源区是京津冀中南部和东部,贡献了82.6%污染轨迹.跳变型O₃污染区域输送贡献明显,需要加强京津冀区域联防联控．     

粉煤灰添加对城市多源有机废弃物联合堆肥效能及堆体细菌群落的影响

为实现粉煤灰和多源有机废弃物的高效资源化利用,采用好氧堆肥的方法,以厨余垃圾、鸡粪和锯末（15:5:2）混合原料为底物,添加底物总湿重的5 %和10 %的粉煤灰作为处理组（5 % FA和10 % FA）,并以不添加粉煤灰作为对照处理（CK）,通过测定联合堆肥过程中理化性质、养分元素和细菌群落结构的变化,探究不同粉煤灰添加量对联合堆肥的促进效果.结果表明,添加5 %和10 %粉煤灰可以显著提高联合堆肥的最高温度（56.6 ℃和56.9 ℃）并延长高温期持续时间（9 d）,相较于对照处理,堆体总养分含量分别提高了4.09 %和13.55 %.在整个堆肥过程中,细菌群落结构发生了较大变化,各处理的细菌多样性均出现了明显的提高.在堆肥前期,变形菌门（Proteobacteria）是主要的优势门类,相对丰度在35.26 %~39.40 %之间.进入堆肥高温期,添加5 %和10 %粉煤灰处理中厚壁菌门（Firmicutes）相对丰度达到最高值,分别为52.46 %和67.72 %.芽孢杆菌属（Bacillus）和放线菌属（Thermobifida）是5 %和10 %粉煤灰添加量处理高温期的优势菌属,相对丰度分别为33.41 %和62.89 %（芽孢杆菌属）、33.06 %和12.23 %（放线菌属）.冗余分析（RDA）结果表明不同理化指标对细菌群落均有不同程度影响,其中有效磷、速效钾、有机质以及pH是影响细菌群落结构的主要环境因子.综上,添加粉煤灰促进了城市多源有机废弃物联合好氧堆肥的无害化和腐熟化,优化了微生物群落结构,提高堆肥产品的质量和效率.     

川南城市群冬季大气细颗粒物中金属元素特征及其来源解析

为探究川南城市群（自贡、泸州、内江和宜宾）冬季大气重污染过程中PM_2.5 中金属元素的浓度特征和来源,在2018年12月30日至2019年1月14日,使用膜采样方法对PM_2.5 中的金属元素进行测定,并运用富集因子法（EF）和正定矩阵因子分解法（PMF）对金属元素来源进行解析.同时采用自贡市在2015年同期金属元素观测数据,探究自贡市在“大气十条”实施中期与实施结束后的金属元素污染与富集程度变化情况.结果表明:①不同城市细颗粒物中各金属元素浓度与占比差异不大,4个城市中浓度与占比较高的元素呈现相似性,Al、Sb和Fe元素占比位于前列.从自贡市不同观测期对比来看,除Tl外各元素浓度均有变化.②富集因子计算结果表明,城市群中Cr（自贡与宜宾）、Ni、Cu、As、Se、Ag、Cd、Sb、Tl和Pb元素的富集程度较高.自贡市不同观测期的元素富集程度对比显示,除Cu元素外,2018年冬季观测期各元素富集程度均有减小趋势.③PMF源解析结果表明,各城市中金属元素主要来源为扬尘源、燃煤源、工业源与交通源,同时各污染源之间存在混合贡献.各城市主要污染源贡献不同,自贡以交通扬尘源与混合源为主;泸州以工业源为主;内江市各污染源贡献占比相近;而宜宾市则以交通源为主导.     

有氧和厌氧环境下指示微生物的稳定性特征

建立有氧和厌氧水环境模拟反应器,利用荧光定量PCR和高通量测序技术探究了猪源拟杆菌标记物、部分指示微生物和潜在致病菌在有氧及厌氧水环境中的变化特征.结果表明,指示微生物 Streptococcaceae、Lactobacillaceae、Carnobacteriaceae、Ruminococcaceae、Lachnos...     

天津市采暖季PM2.5组分消光特性及来源分析

为了解天津市采暖季细颗粒物组分对能见度的影响、明确消光组分来源,对天津市2017年采暖季大气PM_2.5样品进行了为期一月的连续采集,并测定水溶性离子、有机碳和元素碳的含量,通过修正IMPROVE方程研究了细颗粒物消光特性,并采用主成分分析—多元线性回归模型(PCA-MLR)对其来源进行解析,同时应用潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)明确PM_2.5质量浓度的潜在污染源区域。结果表明,OC、EC以及SNA(NO3^?、NH₄⁺、SO₄^2?)的生成和积累对于能见度的下降具有重要影响,且能见度随SOR和NOR二次转化程度的升高而下降;2017年天津市采暖季日均消光系数为(294.56±262.89)Mm^?1,其中OM(34.86%)、硝酸盐(22.84%)、硫酸盐(11.59%)和EC(11.54%)为主要消光组分,硝酸盐和硫酸盐的增加对于能见度的下降起主要影响作用;根据PCA分析结果可知,天津市采暖季PM_2.5中的碳组分和水溶性离子主要来源于燃煤、生物质燃烧(68%),受扬尘(22%)和海盐(8%)的影响较小;区域传输分析结果表明天津市采暖季PM_2.5污染源潜在区域主要分布在河北中西部、河南北部、山西北部和内蒙古中部、西部。