春季和夏季辽东湾表层沉积物中重金属的分布及来源

为研究辽东湾表层沉积物中重金属的分布特征及其来源,于2013年5月(春季)和8月(夏季)在辽东湾设置38个采样点,采集表层沉积物样品,测定6种典型重金属(Cu、Pb、Zn、Cd、Hg、As)的质量分数,并采用相关性、主成分及聚类分析对重金属来源进行研究. 结果表明:春季和夏季辽东湾表层沉积物中w(Cu)、w(Pb)、w(Zn)、w(Cd)、w(Hg)、w(As)平均值分别为28.77、26.62、108.89、0.50、0.03、12.09 mg/kg和26.05、24.22、71.93、0.22、0.05、11.03 mg/kg;单因子方差分析结果表明,w(Cu)、w(Zn)、w(Cd)、w(Hg)在春季和夏季有显著差异,w(Pb)、w(As)无差异. 重金属高值区春季主要分布在辽东湾北部西侧小凌河口外至葫芦岛以南海域,夏季主要分布在北部河口及鲅鱼圈、金州湾附近,低值区均位于辽东湾中部海域. 春季辽东湾表层沉积物重金属的来源主要包括有机质络合、海上活动、工业排污入海与河流所携带的工业和生活污水,夏季来源主要包括海上活动、工业排污入海、河流携带的工业和生活污水以及地表径流. 所调查的38个采样点重金属在污染程度上可分为3类,其中Cu、Zn、Hg和As属轻度污染,Pb属中度污染,Cd为严重污染;整体空间分布特点为西部和北部近河口区域重金属质量分数偏高,中部远河口海域较低.      

江苏省人为源VOCs排放清单及其对臭氧生成贡献

基于江苏省工业、能源、环境等活动水平数据,结合排放因子法和源成分谱研究成果,建立了江苏省分市、分行业、分物种人为源VOCs排放清单,利用最大增量反应活性(MIR)估算了其对臭氧的生成贡献.结果显示,江苏省2015年VOCs人为源排放量为192.78万t,化石燃料燃烧、工业过程源、有机溶剂使用源、生物质燃烧源、移动源、有机溶剂储运源排放质量分数分别为7.38%、27.93%、39.56%、3.55%、16.18%、5.39%.苏州、南京、徐州3市VOCs排放量居全省前三位,均超过20万t.56种臭氧前驱物所产生的臭氧生成潜势(OFP)总量为542.95万t,行业分布与VOCs排放总量的行业分布相似,机械设备制造、交通工具制造、建筑装饰等涂装行业对OFP的贡献比例是VOCs排放总量贡献比例的1.3~1.6倍,控制喷涂行业等量的VOCs会产生更大的OFP削减.对OFP贡献大的前10位物种分别是间/对-二甲苯、乙烯、丙烯、1,3-丁二烯、甲苯、邻-二甲苯、1-丁烯、乙苯、1,2,4-三甲基苯、对-乙基甲苯,对总OFP的贡献为75.63%.     

成都市典型溶剂源使用行业VOCs排放成分特征

对成都市5类典型溶剂使用行业挥发性有机物(VOCs)进行采样监测,测定了其主要组成成分,得出了各行业的VOCs本地化排放系数.结果表明:芳香烃和含氧VOCs是主要成分,不同行业的特征VOCs组分各有不同;大气化学反应活性较大的物种大部分为芳香烃,其中对/间二甲苯的臭氧生成潜势(OFP)值约为141.88 mg·m~(-3),甲苯的OFP值约为90.90 mg·m~(-3),二者占总OFP的53%;家具制造行业的VOCs排放系数为0.61 kg·件~(-1),汽车喷涂行业VOCs排放系数为3.1 kg·辆~(-1),制鞋行业VOCs排放系数为4.04 g·双~(-1),印刷行业VOCs排放系数为34.7g·kg~(-1)油墨,人造板生产行业VOCs排放系数为3.67 g·m~(-3)人造板.     

Comparative study of microbial community structure in di erent filter media of constructed wetland

Comparisons of microbial community structure, in eight filter media of zeolites, anthracite, shale, vermiculite, ceramic filter media, gravel, steel slag and bio-ceramic, were undertaken by analyzing the phospholipid fatty acid (PLFA) composition. A total of 20 fatty acids in the range of C11 to C20 were determined but only 13 PLFAs were detected in steel slag. They consist of saturated fatty acids, branched fatty acids, monounsaturated fatty acids, and polyunsaturated fatty acids. The variation of fatty acids was revealed in the relative proportions of these fatty acids in di erent media. The aerobic prokaryotes were the predominant group in all media. The PLFA composition showed significant di erences among the eight di erent media by Tukey’s honestly test. It was found that steel slag was significantly di erent in the microbial community as compared to other filter media, probably due to its alkaline e uent. Steel slag alone is probably not a good choice of substratum in constructed wetlands. The principle components analysis (PCA) showed that zeolites, bio-ceramic, shale and vermiculite had a similar microbial community structure while steel slag and ceramic filter media were distinct from other media.     

Improved source assessment of Si, Al and related mineral components to PM10 based on a daily sampling procedure

Samples obtained from an industrialized valley in the East Alpine region were collected daily for a half year and analyzed using X-ray fluorescence to examine the elements Si,Al,Fe,Ca,Mg,Na,K,Zn,P,S and Cl.Some factors affecting the changes of these elements were considered,including time,elemental correlations,weekday,weekend and seasonal changes.Diagnostic analysis provided an insight into a decoupling behavior that occursin siliceous and carbonates minerals.A decrease in Si and Al and an increase in carbonates,Na,K,Zn and P were observed during the cold season.However,a consistently high correlation of Si and Al was observed in all seasons.It was established that such high levels originated from street surface abrasion.The increase in variability and absolute levels of carbonates during the cold season was demonstrated by adding carbonates to the street surface as gritting material to increase the grip on snowy surfaces.A marked increase in Na and Cl was observed in winter which may have been caused by thaw salt that is widely used in winter in Austria.This was associated with a significant increase in K,Zn,and P in the cold season that was the result of domestic space heating with wood.PM10 levels in December were 12 μg/m3 and were higher than levels detected in July.It was established that such high levels originated from mineral oxides,wood smoke,and inorganic ionic material(s).     

深圳市综合水质指数研究及其在水资源资产评估上的应用

自然资源资产评估技术是开展自然资源资产负债表实践和实行环境责任离任审计的重要技术支撑。水资源作为一项重要自然资源,如何有效评估水资源资产是不可回避的问题。论文以深圳市为研究区域,一是采用综合污染指数法和主成分分析法,以总氮、氨氮、总磷、化学需氧量、生化需氧量、固体悬浮物为指标参数构建了深圳市综合水质指数以评价水资源综合水质。二是以该综合水质评估模型为基础,通过采用治污成本法分析综合水质与治污成本间的关系,从而构建深圳市景观水和饮用水资源的价值量评估模型。论文还以深圳市大鹏新区为试点开展了水资源价值量评估,评估结果显示,2015年大鹏新区景观水和饮用水资源的价值量分别为3.60亿、0.35亿元。     

夏季太湖CDOM光学特性空间差异及其来源解析

为进一步探究夏季太湖CDOM（有色溶解性有机质）光学特性在空间分布上的差异性与其来源的关系,对其紫外-可见吸收及三维荧光光谱特性进行了分析研究,在此基础上进一步分析了CDOM吸尘系数及其荧光组分（C1、C2、C3、C4）强度和各水质参数间的相关性.结合主成分分析法探讨了CDOM的来源以及与各参数指标[ρ（DOC）除外]之间的来源关系.结果表明:CDOM吸收系数α（355）、S值（光谱斜率）变化范围分别为3.27~8.27 m-1和0.011~0.021 nm-1;太湖西部、北部及南部湖区CDOM丰度较大,S值较低,受陆源输入的影响较为明显.CDOM的三维荧光光谱揭示其中含有两种类蛋白质组分C1和C2以及类腐殖质组分C3和C4,并且以类蛋白质组分为主.此外,大部分采样点的荧光指数（FI）为1.70~2.01,自生源指数（BIX）大于1,腐殖化指数（HIX）小于0.6,r_（T/C）（荧光峰T与荧光峰C荧光强度比值）小于2,表明夏季太湖CDOM内源特性相对强烈.研究显示,除ρ（DOC）外,CDOM与其他水质参数在第一主成分上（贡献率为90.8%）均存在显著相关关系,说明各水质参数的来源存在相似性,并且受生物自生源影响更为显著.      

西安市PM2.5燃煤源谱特征研究

针对西安本地源谱缺乏的现状,总结统计了西安目前灰霾特征和主要成因,对西安市燃煤源进行了测定.研究发现,在煤烟尘PM2.5中SO2-4的含量最高(25%),其次为OC(12%)、NH+4(7%)、Cl-(5%).对固定源燃煤与民用散烧煤,不同脱硫方式、脱硝方式和锅炉类型的固定源成分谱分析得出:1.SO2-4及Al、Si、Ca在固定源煤烟尘PM2.5中含量大于民用燃煤,OC与之相反;2.炉内喷钙法PM2.5中SO2-4明显高于其它脱硫法含量;双碱法PM2.5中Na的含量显著高于其它脱硫工艺流程的含量;氧化镁法PM2.5 中Mg含量为各类脱硫工艺中最高;石灰石膏法颗粒物中Mg、Al、Si、Ca等元素含量均高于大多数工艺;3.不同的脱硝工艺中NO-3离子在各类成分谱中的含量极低;4.链条炉与层燃炉PM2.5中OC、EC含量高于循环流化床炉、煤粉炉.     

基于PCA-RBF神经网络的地铁车站火灾风险评估

为避免地铁车站火灾事故的发生,帮助地铁车站管理部门做好火灾风险评估工作,提出基于PCA-RBF神经网络的地铁车站火灾风险评估模型。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对风险评价指标体系进行降维处理,并将降维后的主成分作为RBF神经网络的输入变量;选择具有代表性的样本数据训练RBF神经网络,并用检验样本测试训练效果;最后,输入待测样本数据得出火灾风险评估结果。通过实例对比分析,验证了该评估模型在地铁车站火灾风险评估中的可行性与准确性,对类似项目火灾风险评估具有一定参考意义。     

主成分分析法和模糊综合分析法在水质评价中的实例比较

在涉及众多因子的水质综合评价中,每种评价方法有其自身的优缺点。将模糊综合分析法与主成分分析法在实例中进行比较,通过比较得出主成分分析法能够客观地确定各个指标的权重,避免了随意性,也避免了计算过程中由于因子众多,数据复杂而造成的人工计算误差,使结果更加可靠。主成分分析将原来的众多的子转化为少数主成分,少数主成分综合的反映水质情况,且各主成分内不同因子之间的相关性关系也十分明确。