基于热异常遥感的冀南城市群工业能耗及大气污染

选取冀南城市群为研究区,基于2012~2016年VⅡRS卫星数据热异常点产品,结合工业能源消耗量、工业废气排放量以及空气质量数据,利用统计分析和空间分析探讨热异常点辐射强度的变化规律及其与工业能源消耗、污染物排放之间的关系.结果表明,热异常点的辐射强度可以表征工业能源消耗量,并间接反映工业生产规模与污染排放水平.辐射强度越大,工业生产规模越大.辐射强度与工业SO₂排放量呈较高的正相关,与NO_x排放量呈中度线性相关.PM₁₀、SO₂及NO₂浓度与工业能源消耗和热异常点辐射强度灰色关联度均较高.工业生产活动产生的污染物中,颗粒物对大气污染的贡献最高,其次为SO₂.2012~2016年,邯郸、石家庄以及廊坊的工业生产空间分布呈逐年收缩聚集的趋势,保定和沧州的工业生产分别出现向南、向西迁移趋势.     

区域地下水不同深度微生物群落结构特征

为了揭示区域地下水不同深度微生物群落结构特征及其与地下水环境相互作用关系,选取北京琉璃河地区,采集不同深度地下水样品,用于水化学分析和微生物16S rRNA基因V4-V5区测序.水化学分析结果显示,地下水中8种主要离子浓度随深度增加均呈减小趋势,Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-变化规律显著,工业较发达区NO₃^-浓度达155.30mg/L,SO₄^2-浓度达321.00mg/L,部分浅层地下水受NO₃^-和SO₄^2-污染.微生物分析结果显示,地下水中微生物群落多样性受深度影响显著,随深度增加微生物群落组成丰富.地下水中优势菌门为Proteobacteria （26.2%~95.2%）,优势菌属为Pseudomonas（1.5%~32.2%）,不同深度微生物菌属组成差异明显,浅层、中层和深层地下水特有菌属数目分别为74,60,54.NO₃^-、SO₄^2-、深度是影响地下水微生物群落的主要因子,且NO₃^-、SO₄^2-浓度受地下水深度影响程度大.地下水深度是影响微生物群落结构差异的重要原因.     

2015~2018年中国代表性城市PM2.5浓度的城乡差异

选取中国6大城市群中的11座代表性城市为研究区域,将监测站点划分为城区、郊区和乡村站,进而分析各城市间PM_2.5浓度的城乡差异规律.结果表明,同一城市群各城市之间,或同一城市的城区、郊区、乡村站间PM_2.5日变化皆较为相似.京津冀和长三角地区的城市城区PM_2.5浓度最高,高于郊区7.8%~9.7%,高于乡村11.3%~16.9%,而粤港澳大湾区和内陆城市群（成渝、长江中游、关中平原城市群）的城市郊区PM_2.5浓度最高,高于城区2.6%~11.2%,高于乡村16.7%~26.5%.各城市间城乡PM_2.5浓度差值的日变化规律不尽相同,可呈单峰（如上海）或双峰（如杭州）变化,极值可出现在白天（如广州）,亦可在夜间（如深圳）.PM_2.5的排放与传输扩散共同对11城市城乡PM_2.5浓度分布产生影响.     

基于空间分析荞麦地流域地下水健康风险评价

以云南荞麦地流域为研究区域,对该区域2017年24个地下水样品中5种重金属指标（Cr、Pb、Co、Mn、Hg）和1种无机毒理指标（氟化物）进行测定和分析,并基于半方差模型等地学统计方法,对地下水健康风险评价进行空间分析.结果表明：地下水通过饮水途径所引起的成人和儿童的健康风险分别为9.27×10^-10~4.59×10^-5a^-1和1.10×10^-8~5.46×10^-4a^-1.地下水健康风险评价值以Cr为主导,成人与儿童存在较高的一致性.地下水健康风险存在很强的空间规律性,在南北方向上呈条带状分布.受位于中游的药山镇影响,研究区南部下游地区地下水健康风险显著增加.     

农村生活污水处理设施优先控制区域识别与监管策略

选取嘉兴市秀洲区和海宁市为研究对象,以乡镇区划为研究单元,采用综合源强估算法和GIS软件,对处理设施的氨氮（NH₃-N）、总磷（TP）、化学需氧量（COD）排放强度进行定量估算和空间分析.结果表明,秀洲区处理设施的NH₃-N和COD排放强度高于海宁市,而TP排放强度与海宁市差不多.秀洲区内,洪合镇各污染物的排放强度均最高;海宁市内,盐官镇NH₃-N排放强度最高,许村镇TP和COD排放强度最高.采用因子分析法和加权指数法计算排污权重,再结合生态敏感性评价和环境功能区划,筛选出运维和监管优先控制区.秀洲区内,洪合镇、王江泾镇、油车港镇被划分为优先控制区,该优先控制区内处理设施数量占比27.87%,排污权重占比72.42%,通过重点监管17.66%的设施,可监管秀洲区59.98%的污染物排放.海宁市内,长安镇、许村镇、海洲街道、盐官镇、袁花镇被划分为优先控制区,该优先控制区内设施数量占比69.10%,排污权重占比71.23%,通过重点监管16.85%的设施,可监管海宁市43.54%的污染物排放.研究结果可为提高设施的运维监管效率提供技术支撑.     

基于U型管原理的浅层地下流体环境监测与取样技术

在能源与废弃物地下储存及地下水环境评估与污染治理等领域,为了对地下水环境进行三维高精度连续监测,中国科学院武汉岩土力学研究所开发了一种基于U型管原理的地下流体多层取样和监测装置。介绍了这种基于U型管原理的气体推动式取样装置,并与国内外多种同类型的取样技术进行对比。共开发出3种不同型号的流体取样装置,经过多次场地试验和工程检验,验证了该浅层U型管监测装备是一种性能可靠、运行稳定的浅部地层(0～200 m)取样监测设备。作为地下水环境监测平台,浅层U型管监测系统可以进行技术集成化改进并进一步增加其应用深度,后期开发前景和应用前景广阔。     

钢铁企业单元生产工序中PCBs排放特征及对周边空气质量影响评价

采用智能便携式采样器,对钢铁企业生产工艺中的烧结、焦化、炼铁和炼钢4种单元生产工序外排的烟尘进行采样,同步在企业厂区及相邻2个周边村庄采集了3种不同粒径颗粒物(TSP、PM_(10)、PM_(2.5)),运用气相色谱-质谱(GCMS)联用技术分析了7种指示性PCBs和12种类二噁英类PCBs(记作DL-PCBs)质量浓度。分析结果发现:不同生产工序,PCBs的排放特征不同,焦化工序排放的Σ_7PCBs和Σ_(12)DL-PCBs质量浓度最高,分别为647. 85,1422. 62 ng/m~3,其次为烧结工序,Σ_7PCBs质量浓度最低的是炼铁工序,Σ_(12)DL-PCBs质量浓度最低的是炼钢工序。检出的PCBs单体中,质量浓度最高的单体出现在不同的生产工序,烧结工序是PCB81,焦化工序是PCB123,炼铁工序是PCB167,炼钢工序是PCB52。钢铁企业厂址及周边的2个采样点不同粒径颗粒物载带的PCBs与4个工序外排烟尘中检出的单体数目和浓度高低顺序基本一致,说明该地区周边环境空气中PCBs的来源在一定程度上受到钢铁企业外排烟气的影响。颗粒物粒径越细,其所载带的Σ_7PCBs和Σ_(12)DL-PCBs质量浓度越高。由主成分分析可知:钢铁企业周围环境空气颗粒物中PCBs主要来自焦化和烧结工序。钢铁企业内以及周边环境空气颗粒物中的Σ_(12)PCBs的毒性当量值略高于已有报道,存在潜在风险。     

沈抚新城地下水中PAHs的污染特征及健康风险评价

为了保障浑河流域处于正在进行城镇化沈抚新城居民的生活用水安全,采集该地区49个地下水样品对16种US EPA优控的多环芳烃(PAHs)进行了分析,并对PAHs的污染水平、空间分布、来源与饮水健康风险进行了调查与评估.结果表明:49个采样点均有不同程度的PAHs检出,地下水中PAHs的浓度范围为(4.38~2 005.02 ng·L~(-1)),平均浓度值为(414.64±526.13) ng·L~(-1),与国内外其他地区地下水对比,处于较高污染水平.地下水中PAHs主要以3环和4环为主,其平均浓度分别为(190.93±238.96) ng·L~(-1)和(140.01±234.69) ng·L~(-1),两者占总PAHs含量的80%.枯水期的地下水中PAHs空间分布受土地利用类型影响较大,当表层土壤为耕地时,地下水PAHs浓度较大,而为林地时PAHs浓度较小.由主成分分析-多元线性回归结果得知,地下水中PAHs主要来源于汽油和天然气的不完全燃烧、煤炭燃烧、石油泄漏以及交通排放,其贡献率依次为36.26%、32.72%、28.17%和2.87%.不同人群通过饮用地下水暴露于PAHs的终生致癌风险ILCR值范围为5.55×10-10~5.65×10-6,其中13.60%的值处于10-6~10-4之间,具有潜在的癌症风险,需引起对地下水质量的关注.     

乌鲁木齐市散煤燃烧大气污染物排放清单及时空分布特征

为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM_2.5、SO₂和NO_x的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM_2.5、SO₂、NO_x分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM_2.5和SO₂排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NO_x排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果（平均值）高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征.      

典型肥料生产场地氨氮分布特征及风险控制目标确定

为探究肥料生产场地的NH₃-N（氨氮）分布特征及环境风险,以我国某肥料生产场地为研究对象,在场地调查基础上,对场地土壤和地下水NH₃-N的空间分布进行分析,并以人体健康和场地地下水为保护对象分别讨论了土壤NH₃-N风险控制目标值的计算方法.结果表明:①目标场地土壤中w（NH₃-N）为0.03~15 000 mg/kg,水平方向上高值区集中分布于核心生产区及原辅料堆场,垂向上总体表现为由上至下随深度增加呈先逐步升高后降低的趋势,并且富集于人工填土与原状粉质黏土交界处,粉质黏土阻碍NH₃-N向下迁移,并随地层结构变化其迁移深度不同.②场地上层滞水和潜水中ρ（NH₃-N）分别为19.10~3 320和0.03~219 mg/L,超标率分别为100%和57.89%,并且地下水与土壤的NH₃-N在水平空间分布上具有重叠特征.③因NH₃-N主要通过呼吸吸入挥发性气体产生暴露,并且仅有经呼吸暴露的毒性参数,故采用《污染场地风险评估技术导则》中经呼吸暴露途径的非致癌效应风险控制值计算模型来计算土壤NH₃-N的控制目标,通过代入场地实测土壤K_d（土-水分配系数）,得到居住用地下的土壤NH₃-N控制目标值为9 195 mg/kg;若考虑保护地下水水质安全,据三相或两相平衡模型耦合NH₃-N在包气带衰减和地下水稀释作用,当目标场地地表无积水的入渗条件下得到的控制目标值为6 203 mg/kg;当地层从上至下呈饱和含水条件时,土壤NH₃-N控制目标为811 mg/kg.计算值可用作不同场地进行土壤NH₃-N风险管控的参考目标,实际应用中可结合不同地块环境条件、不同受体和保护目标,选择相应的风险控制值对场地进行风险管控.此外,土壤和地下水的NH₃-N污染控制均可考虑采用工程措施和制度控制来进行.