燃煤手烧炉烟尘生成特征及其控制

使用烟气净化测试系统，对燃煤手烧炉燃烧过程烟尘浓度变化进行了在线测定，对水浴净化前后烟气中的颗粒分散度进行了测定分析，并对SW型烟气净化装置的除尘效率进行了测定计算。实验表明，燃煤手烧炉的烟尘生成过程，与其加煤方式直接相关，且受燃烧温度的一定影响。在正常工作条件下，SW型燃煤炉窑烟气净化装置的平均除尘效率可达96．4％。     

长江表层土壤多氯联苯污染特征及风险评价

采用气质联用仪（GC-MS）对长江流域13个干流断面及18个支流断面处沿岸表层土壤样品中的多氯联苯（PCBs）进行测定,分析其残留特征、污染来源和健康风险.结果表明,长江流域表层土中ΣPCBs的含量范围为：1.05~50.11ng/g dw,平均值为5.71ng/g dw,含量处于较低污染水平.干流的PCBs含量从上游到下游呈现逐渐增大的趋势,且PCBs在宜昌、岳阳、武汉、重庆等二三线城市总含量较高.PCB 17,PCB 18,PCB 44,PCB 74,PCB 87的检出率较高,三氯联苯、四氯联苯是主要的同系物,表明长江流域表层土壤主要以低氯联苯污染为主.主成分分析表明研究区域PCBs主要来自于1号国产变压器油、Aorclor 1242、1248、大气沉降及地表径流的混合污染源;对长江流域表层土壤健康风险评价表明,PCBs存在较小健康风险,呼吸摄入潜在风险低于经口摄入及皮肤接触.     

重金属Ni(Ⅱ)对厌氧氨氧化脱氮性能的影响及其动力学特征变化

厌氧氨氧化(ANAMMOX)工艺因其经济环保等优点而广泛用于处理高氨氮污废水,但该工艺对环境条件十分敏感,尤其对重金属.利用批次实验和连续流实验分别研究了Ni(Ⅱ)对ANAMMOX的短期和长期影响.短期作用下,Ni(Ⅱ)对ANAMMOX存在"低促高抑"作用.与不投加Ni(Ⅱ)对比,投加1 mg·L~(-1) Ni(Ⅱ)时ANAMMOX的比厌氧氨氧化活性(SAA)提高了11.14%;投加100 mg·L~(-1) Ni(Ⅱ)时SAA降低了49.55%,Ni(Ⅱ)的半抑制浓度IC_(50)为83.86 mg·L~(-1).而Ni(Ⅱ)对ANAMMOX的长期抑制阈值为15 mg·L~(-1).不投加Ni(Ⅱ)时,用Monod方程模拟ANAMMOX动力学,得到q_(max0)(以TN/VSS计)和K_(S0)分别为12.25 mg·(g·h)~(-1)和405.36 mg·L~(-1);投加50 mg·L~(-1) Ni(Ⅱ)时,用修正后的Haldane模型模拟ANAMMOX动力学,得到q_(max)(以TN/VSS计)、K_S和K_i分别为6.78 mg·(g·h)~(-1)、 313.28 mg·L~(-1)和1.32.Ni(Ⅱ)对ANAMMOX动力学的抑制是反竞争性抑制.另外,Ni(Ⅱ)对ANAMMOX脱氮性能的抑制主要与摄入胞内的Ni(Ⅱ)有关,胞内Ni(Ⅱ)对ANAMMOX的IC_(50(胞内))(以VSS计)为0.072mg·g~(-1).     

连云港海州湾海域表层水体和沉积物中微塑料的分布特征

近年来,微塑料成为国内外广泛关注的新型海洋污染物,海湾作为人类在海岸环境中的主要活动地区,一直是海洋污染物聚集地,但我国对近岸大部分中小型海湾环境中微塑料的分布状况仍鲜见报道.为了解我国近岸中小型海湾的微塑料污染特征,本研究以江苏省海州湾海域表层海水和沉积物中采集的微塑料为样本,通过定性和定量方法研究了表层水和沉积物中微塑料主要类型和丰度及空间分布特征.结果表明,海州湾表层水体和沉积物中的微塑料丰度分别为(2.60±1.40)个·m~(-3)和(0.33±0.26)个·g~(-1),在国内近岸环境(表层水0.33～545.00个·m~(-3),沉积物0.07～2.58个·g~(-1))中,海州湾表层水中的微塑料丰度处于较低水平,但沉积物中的微塑料处于较高水平.塑料污染物的粒径大小在水体中分布范围为0.08～13.48 mm,其中,微塑料(粒径5 mm)占91.8%,塑料污染物在沉积物中粒径的分布范围为0.04～14.74 mm,微塑料占91.4%,水体和沉积物中60%以上的微塑料粒径小于2.00 mm.海州湾海域微塑料的形态以纤维状为主,占92%;颜色以蓝色和黑色为主,占70%;材质以人造纤维和PET为主,占79.4%.表层水中微塑料的分布与悬浮物浓度分布具有显著的相关性(P0.05),沉积物中微塑料的分布受多方面因素影响,其分布规律与表层水中微塑料的分布以及沉积物中粒径的分布都具有较大差异性.通过对微塑料的形态特征以及成分组成的分析表明,海州湾的微塑料主要来源于海水养殖和沿岸陆源输入.     

成都西南城郊黑碳和PM2.5 浓度变化特征及其影响因子

四川盆地是我国灰霾和大气污染易发和频发区之一,目前关于本地区黑碳气溶胶（black carbon,BC）的相关研究较少。利用2017年11月—2018年12月成都西南城郊地区黑碳气溶胶以及PM_2.5观测资料,结合气象资料和其他污染物浓度资料,分析BC和PM_2.5浓度,BC浓度在PM_2.5浓度中所占比例（黑碳占比）的季节、月、日变化特征及其影响因子。结果表明：（1）BC逐小时浓度范围为0.18—40.51 μg?m^?3,平均值为(5.26±4.68) μg?m^?3,本底浓度为3.34 μg?m^?3。PM_2.5逐小时浓度范围为1.00—344.50 μg?m^?3,平均值为(60.02±46.91) μg?m^?3,本底浓度为33.38 μg?m^?3。日变化均呈“白天低,早晨、夜间高”的变化特征,其中冬季浓度最高,春、秋季次之,夏季浓度最低。（2）黑碳占比均值为9.16%±5.13%,白天黑碳占比低,夜间黑碳占比高,且夏季最高,冬季最低。随着空气污染加重,冬季占比缓慢增加,其他三季占比减小。（3）BC与NO₂和CO相关性较好,表明西南城郊BC排放主要受机动车尾气、生物质燃烧影响。BC和SO₂相关系数偏小,燃煤等工业源排放对西南城郊BC的贡献较小。（4）风速、温度和湿度与BC浓度均有很好的相关性,其中风速对BC浓度的影响最大,当风速小于2.0 m?s^?1时,BC浓度值明显偏高;BC浓度大于20.00 μg?m^?3的高值区主要集中在西北、西南以及东北风向上,即：偏东北方向市中心大气中的污染物,以及西南方向远郊地区的污染物可能对西南城郊高浓度黑碳的贡献更大。     

遵义市PM2.5中水溶性离子的污染特征及来源解析

为探究遵义市PM_2.5中水溶性离子的污染特征及来源,于2018年6月~2019年5月采集了遵义市两个采样点共120个PM_2.5样品,并利用离子色谱法对样品中8种水溶性离子进行了分析。结果表明：采样期间,遵义市PM_2.5平均值为47.6±19.3 μg/m³,呈现冬春高、夏秋低的季节变化特征;8种水溶性离子平均质量浓度顺序为SO₄^2- > NO₃^- > NH₄⁺ > Ca²⁺ > K⁺ > Cl^- > Na⁺ > Mg²⁺,平均值为13.74 μg/m³,水溶性离子质量浓度的季节变化与PM_2.5变化趋势相似;SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺（SNA）是PM_2.5中主要水溶性离子,占比为83.8%,说明遵义市大气PM_2.5二次污染较严重;相关性分析表明,PM_2.5中NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄、NH₄HSO₄的形式存在,部分以NH₄NO₃的形式存在;[NO₃^-]/[SO₄^2-]小于1,表明固定源为主要污染源;主成分分析结果表明,PM_2.5中水溶性离子主要来源于燃煤、交通混合源、土壤、建筑扬尘及农业源。     

台州市O_3时空分布特征及污染趋势分析

为研究台州市的臭氧(O_3)时空分布特征及污染趋势,利用WRF、CMAQ、CAMx等模型,对台州市臭氧浓度通过不同的控制情景进行模拟。结果表明,2016年台州市O_3污染物浓度分布与地形特征非常相似,总体呈现"西北部高,东南部低"的态势;四季分布则呈现春高、夏秋季减弱、冬季最低的季节性规律。台州市O_3污染具有较强的区域传输性,2016年台州本地只贡献了4.3%,外来源贡献了95.7%。随着情景方案的逐渐加强,O_3日最大8小时平均值第90百分位数(O_3-8h-90%)并没有呈现出明显的下降趋势。     

黄河下游开封段引黄灌区小麦中重金属污染特征及健康风险评价

为探究引黄灌区小麦对人体健康的影响,以黄河下游引黄灌区开封段为研究区,对其中水稻乡、柳园口乡、西郊乡和北郊乡的小麦进行采样调查,采用内梅罗综合指数法、健康风险评价模型对研究区小麦重金属污染状况及其对成人和儿童的健康风险进行评价.结果表明,研究区小麦籽粒中Cd、Cr、Pb、Cu、Zn、Ni、Hg平均含量分别为0.034、0.428、0.279、5.363、29.605、0.305和0.003 mg·kg~(-1).除Pb和Zn外,其他重金属均未超出国家食品卫生标准限制值.研究区小麦籽粒中Pb和Zn的污染指数大于1,Cd、Cr、Cu、Ni和Hg的污染指数均小于1,小麦综合污染指数为1.9851,各乡区小麦的综合污染指数介于1.116~1.847之间.非致癌重金属(Pb、Cu、Zn、Hg)对成人和儿童的健康风险指数分别为1.055 8和0.545 0;致癌重金属(Cd、Cr、Ni)对成人和儿童的健康风险指数均值均高于USEPA推荐的最大可接受风险水平1×10-4,可能存在引发癌症的风险.     

典型异味源的感官特性及特征污染物筛选

为研究不同异味源的感官特性以及不同行业特征污染物的排放差异,以卷烟厂、烘培坊、烤漆厂为研究对象,采用愉悦度9级度量法,测定源样品不同稀释倍数（5~6个浓度梯度）下的愉悦度等级,绘制3种典型异味源愉悦度-臭气浓度指数特征曲线,并进行回归分析,同时筛选出3个典型异味源的特征污染物（烤漆厂的特征污染物为乙酸乙酯、对二乙苯、乙苯、间二甲苯、乙酸丁酯,卷烟厂为乙醇、萘、2-丁酮、柠檬烯、丙烷,烘培坊为乙醇、柠檬烯、α-蒎烯、甲苯、丙酮）,并建立了异味评价干扰潜力的数学模型.结果表明:3种典型异味源的愉悦度与臭气浓度指数之间的关系均符合二次多项式模型,卷烟厂和烤漆厂异味源的愉悦度均为负值,并且厌恶程度随臭气浓度的增大而增强;而烘焙坊异味源的愉悦度为正值.当愉悦度等级为-2时,卷烟厂和烤漆厂对应的臭气浓度分别为30和26.干扰潜力的强弱是由臭气浓度和愉悦度2个因素直接决定的,烤漆厂的干扰潜力为-14.48,卷烟厂为-14.17,烘培坊为11.77.研究显示,愉悦度与臭气浓度指数间量化关系模型以及异味源干扰潜力评估模型的建立,可为异味源的分类分级以及异味源环境影响标准的制订提供科学依据.      

中国显示器件行业VOCs排放特征及控制对策

为掌握和了解我国电子行业VOCs的排放特征,以显示器件行业为研究对象,梳理和分析其生产工艺及排污环节;通过典型企业有机废气的实际排放监测,掌握其VOCs排放水平;利用排放因子法,核算了2011-2016年我国显示器件行业VOCs的排放量,分析其排放量的变化趋势及空间分布特征.结果表明:受产量和污染控制效率变化的双重影响,2011-2016年我国显示器件行业VOCs排放量（文中涉及"全国"的各要素范围均未包含港澳台地区）呈先增后降的趋势,2015年达到最大值（15 605 t）,此后在产量增长放缓和污染控制效率提高的作用下,2016年的排放量有所下降;从排放占比来看,显示器件行业无组织VOCs排放占比从2011年的45%升至2016年的53%,车间无组织VOCs逸散,以及废水处理过程、有机原辅料和有机废液储运等环节的VOCs无组织排放是行业污染控制的重点和难点.研究显示,我国显示器件行业VOCs无组织排放量占比逐年上升,为控制未来行业VOCs排放,企业应将无组织排放转化为有组织排放,之后再通过高效的末端处理装置来减少VOCs排放量.