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31.
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、PM2.5、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(PM2.5)、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(PM2.5)、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PM2.5污染最为严重,春季PM2.5~10(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(PM2.5)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PM2.5的主要潜在源区.研究显示,PM2.5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. 相似文献
32.
反硝化作用是地下水硝酸盐污染去除最重要的过程.由于水文地质条件和水文地球化学环境的复杂性和不确定性,精准测定含水层反硝化速率是反硝化过程的研究难点.选取潮白河冲洪积扇中部中国环境科学研究院地下水创新野外基地作为研究区,基于野外原位试验和15N同位素示踪法提出一种含水层反硝化速率的测定方法.该方法综合体现了研究区实际水文地质条件和水文地球化学环境对反硝化作用的影响,并充分考虑了硝酸盐在含水层中稀释弥散作用对计算结果的影响.结果表明:①潮白河冲洪积扇中部某地地下26~28 m处于还原环境,含水介质以粉细砂为主,ρ(NO3-N)平均值为2.77 mg/L.②地下26~28 m反硝化速率在349.52~562.99 μg/(kg·d)(以N计,下同)之间,平均值为450.31 μg/(kg·d).通过与研究区含水介质、采样深度和硝酸盐背景值相似的国内外案例对比研究,初步评估结果处于合理区间.③测试结果具有一定不确定性,主要来自忽略中间产物NO2-和NO的计算方法、扰动采样方法、N2O的操作规范程度及采样频率等方面.研究方法为测定含水层硝酸盐速率研究提供了新的思路,研究结果可为地下水中硝酸盐转化过程机理研究、地下水硝酸盐污染修复及风险管控提供关键的理论支撑数据. 相似文献
33.
为研究大气边界层中上层大气颗粒物的数浓度谱分布特征及气团来源的影响,于2018年6月利用3080型SMPS粒径谱仪对武当山14.6~660 nm颗粒物数浓度谱进行观测,分析和探讨了其数浓度谱分布及日变化特征,并结合后向轨迹、潜在源贡献因子法(PSCF)与浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨对武当山颗粒物数浓度影响较大的外源输送路径和贡献源区.结果表明:①武当山大气颗粒物主要以爱根模态为主,平均数浓度为2 500个/cm3,积聚模态、核膜态平均数浓度分别为2 265、359个/cm3,3种模态数浓度分别占总数浓度的48.79%、44.21%、7.01%.②在新粒子生成日,核膜态数浓度于10:00开始上升,11:00—17:00的核膜态数浓度相对较高,约2 000个/cm3.新粒子生成日ρ(SO2)与ρ(O3)的日变化趋势均与核模态数浓度较为相似,表明SO2和O3参与光化学反应后的产物(硫酸及有机物)有利于新粒子的生成与增长.新粒子生成日风速、温度均大于非新粒子生成日,但相对湿度较低.③在东部及局地气团影响下大气颗粒物主要以积聚模态为主,数浓度分别为2 311和2 596个/cm3;核模态、爱根模态数浓度在受西北气团影响时最大,数浓度分别为806和3 078个/cm3.④潜在源区分析表明,影响武当山积聚模态数浓度的主要源区为十堰市本地及襄阳市,二者贡献值在840个/cm3以上.研究显示,武当山颗粒物主要以爱根模态为主,颗粒物数浓度日变化主要受大气边界层发展及山谷风的影响,较高的ρ(SO2)与ρ(O3)以及高温、低湿及较大的风速均有利于新粒子的生成,周边城市的区域性传输对武当山颗粒物的影响较大. 相似文献
34.
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. 相似文献
35.
为研究厦门市冬季不同PM2.5污染情境与气象条件和气团轨迹路径特征的关系,结合PM2.5观测数据,使用AGAGE(Advanced Global Atmospheric Gases Experiment)统计方法识别2014—2018年冬季厦门市PM2.5观测值、基线值和污染值情境,通过气象数据统计和气团后向轨迹聚类对不同PM2.5污染情境下气象条件和气团轨迹路径特征进行探究.结果表明:①厦门市冬季不同PM2.5污染情境下,ρ(PM2.5)及PM2.5污染值情境时长占比均呈波动中下降的趋势,具体表现为冬季PM2.5观测值、污染值和基线值情境下,ρ(PM2.5)平均值分别从2014年的42.2、90.7、16.4 μg/m3降至2018年的26.3、56.9、8.8 μg/m3,冬季PM2.5污染值情境时长占比从2014年的10.2%降至2018年的3.0%.②冬季PM2.5污染值情境下气象要素呈低风速、低气压、高温度、高相对湿度的特征.③冬季到达厦门市的气团轨迹路径中,局地路径由于大气条件稳定易累积形成PM2.5污染;偏北路径和西北路径易从临近省份携带污染物输入导致PM2.5污染,属于重要的外源污染输入路径;沿海路径和偏西路径均属于清洁路径,但沿海路径易在福建省北部与偏北路径重合形成污染输入,加强了偏北路径的污染物输送能力.研究显示,近年来厦门市冬季PM2.5污染有明显减弱趋势,但不利的气象条件和外来污染输入仍会造成PM2.5污染的发生. 相似文献
36.
为厘清包括二次有机气溶胶(SOA)在内的深圳市区PM2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物(WSOM)质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM2.5平均质量浓度为26μg/m3,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片(CO2+)作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧(WSOO)用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键. 相似文献
37.
In order to study the concentrations of major components,characteristics and comparison in hazy and non-hazy days of PM_(10) in Beijing,aerosol samples were collected at urban site in Beijing from December 29,2014 to January 22,2015.Heavy metals like Zn,Pb,Mn,Cu,As,V,Cr and Cd were deeply studied considering their toxic effects on human being;nine water-soluble inorganic ions(SO_4~(2-),NO_3~-,NH_4~+,Na~+,K~+,Cl~-,Ca~(2+) and Mg~(2+)) and carbon fractions(OC and EC) were also analyzed.The concentrations of heavy metals were 1.03–1.98 times higher in hazy days than those in non-hazy days,mainly due to biomass burning and coal burning.The trends in total heavy metals concentrations were basically consistent with the trends in PM concentrations except for two obvious periods(12.29–12.30;1.14–1.15);but when air masses accumulated locally or around Beijing,trends in PM concentrations and heavy metals were opposite.The proportion for NO_3~-/SO_4~(2-) indicated that mobile sources such as automobiles were important reasons for haze in Beijing.Correlation between OC and EC during non-hazy days was strong(R~2= 0.95) but it was low(R~2= 0.67) during hazy days,and large variations for OC/EC values occurred in hazy days.The calculated mass concentration of SOC is 2.58 μg/m~3,which only accounted for 10.1% of the OC concentration.When air masses from the far north-west,they decreased PM concentration in Beijing and they were relatively clean;however,those from the near east,south-east and south of the mainland increased PM concentration and they were dirty. 相似文献
38.
为进一步深化长江流域水生态环境保护的系统性、整体性科学认识,围绕长江水生态环境安全的主要问题及形势进行了剖析,提出了进一步加强长江流域水生态环境安全保障的对策建议.研究表明:在水环境质量方面,磷污染成为制约水质改善的主要影响因素,农业源排放量占比高,但工业源入河对水体的影响更直接,水库群运行带来的水沙条件变化对磷污染沿程演变有明显影响;在水生态健康方面,长江水生生物资源衰退、湖库富营养化格局发生改变、湿地生态功能退化问题突出;在水环境风险方面,化工围江、航运污染风险引起广泛关注.当前长江流域面临着源头区水资源战略储备减少、区域经济发展与生态环境保护双重压力仍较大、水环境质量仍存问题隐患、水生态系统退化态势未得到根本遏制等复杂且严峻的形势,未来长江水生态环境安全保障仍有诸多挑战.建议统筹长江全流域“一盘棋”,推进区域绿色协调发展,强化磷污染点面源综合管控,着力提升水生态健康水平,同时加快水环境风险隐患排查整治,强化科技创新有效供给. 相似文献
39.
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. 相似文献
40.
为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO32-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO3-Ca型为主,其次为HCO3-Mg型.NH4+、SO42-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO2指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH4+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH4+、NO3-、NO2三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析. 相似文献