华北区域点冬季二次有机气溶胶特征与影响因素

为探明二次有机气溶胶(SOA)的污染特征和影响因素,本研究于2018年11月—2019年1月对华北区域点(德州市郊区点)细颗粒物(PM_(2.5))的化学组成进行了在线测量,并分析了PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子组分的污染特征及PM_(2.5)与气象要素之间的相关性.结果表明,观测期间德州PM_(2.5)污染严重,平均质量浓度为(115.6±24.6)μg·m~(-3);其中,有机碳和元素碳是PM_(2.5)的主要成分,平均质量浓度分别为(8.2±5.8)μg·m~(-3)和(2.6±2.2)μg·m~(-3),占PM_(2.5)总质量的7.1%和2.2%;PM_(2.5)与风速呈负相关,与相对湿度呈正相关,与气温的相关性较差,偏北风对PM_(2.5)浓度影响较大.同时,本研究利用EC示踪OC/EC比值法对PM_(2.5)中的二次有机碳(SOC)进行了估算,通过估算得到的SOC结果表明,华北区域点冬季SOC是OC的重要组成部分,平均浓度为(4.0±2.9)μg·m~(-3),占OC的45.7%,SOC在白天占比较高(62.7%),早晚由于有局地生物质燃烧影响,SOC占比降低,约占OC的42.7%.本研究还分析了SOC生成的影响因素,分析了德州市冬季O_3、含水量、酸度与SOC的相关性.结果表明,SOC受臭氧浓度影响,但在白天和夜晚表现出不同的相关关系,可能存在不同的生成机制.最后,利用ISORROPIA模型估算了颗粒物的含水量和酸度,发现SOC在高含水量和低含水量下存在不同的关系,高含水量更能促进SOC生成;在高含水量下SOC与H~+具有显著相关性,但在低含水量下则不相关,表明颗粒物含水量较高、H~+浓度较高情况下液相酸催化反应可能对SOC具有重要贡献.     

农闲期城郊农田灌溉水中典型污染物含量与评价——以西北江三角洲为例

摸查了农田灌溉系统水环境经农（夏）闲期降水等外部强干预调理后的环境污染物含量——该值理论上是环境自净作用之后的最不利值,对农田灌溉系统水环境进行水质评价,探究其对农田土壤质量的潜在污染风险.于2019年6月中旬—7月下旬（降雨集中期）,分别在西北江三角洲城市（清远市、佛山市和江门市）实验基地周边筛选研究区,并在雨后对有覆水的水源区域、灌渠、蓄水池和田间水等采集上覆水,共采得水样27×2份,对其pH值、悬浮物（SS）、矿化度、总磷（TP）、氨氮（NH₄⁺-N）、Cd、As、Pb、Cu和Zn的含量进行检测;对各研究区pH值、SS的成因和影响,矿化度的等级,重金属均值分布等进行分析;对全样品TP、NH₄⁺-N、重金属含量进行Pearson相关性分析和描述性特征分析;通过单因子水质标识指数P_i和综合水质标识指数P分别对各采样点、各构成项目和各研究区进行水质评价.研究发现雨后农田灌溉系统水环境构成复杂,物质呈无显著性差异的迁移,灌溉沿程上覆水中大部分物质可能处于动态平衡,受局部环境影响变小,TP、NH₄⁺-N和重金属等迁移物质主要还是灌溉水体中原有的,受外力驱动扰动后在水动力作用下可能以氮磷结合形态沿灌溉系统发生远距离迁移;使用河流水质标识指数法评价农田灌溉系统水环境,发现该法可以刻画局部灌溉的水质态势,对农田灌溉系统水环境的含量特征评价做出科学、合理的解释,也可以做出综合性定量评价.虽然灌溉水系统结构差异较大,但是从整体上可以初步得出农闲期西北江三角洲农田灌溉水的灌溉风险不高的结论,总体综合水质评价级别为Ⅰ类~Ⅱ类,达到水环境功能区的使用要求.     

焦化废水处理过程中固相物质的形成及处置方法评价

焦化废水处理过程中产生的焦油、污泥和结晶杂盐等固相物质,既有资源属性,又有污染特性,但目前缺乏基于能源、经济及环境影响方面的评估.本研究阐述了3类固相物质的形成机制,建立了质量当量计算及处置方法评价模型.以宝武集团韶关钢铁股份有限公司焦化厂（二期）焦化废水处理工程的A/O/H/O（厌氧/好氧/水解/好氧）流化床工艺作为考察对象,利用工程运行参数和水质统计数据进行固相物质的产量推算,结果发现,焦油、物化污泥、生物污泥（含水率为80%）和工业杂盐的产率分别为0.186、5.80、4.24和1.97 kg·m^-3.通过处置方法评价模型明确了焦油焚烧、污泥热解、结晶杂盐分盐提纯后工业应用是最佳处置方案,在60 m³·h^-1废水处理规模的固相物质处置过程中,每年约产生1177 MWh的能源,获得135.0万元的经济效益,排放627.0 t CO₂,表明能源回收、经济效益和环境影响的协同存在.     

基于遥感尾气监测的柴油车气态污染物排放因子计算方法研究

采用遥感尾气测试系统实测了柴油车在实际道路工况下的CO、HC和NO排放特征,修正了排放因子的计算方法,并与车载排放测试系统（PEMS）实测结果进行了验证,获得了实测车辆的CO、HC和NO排放因子.测试结果显示,在各种遥感监测的工况下柴油车尾气中均含有较高浓度的氧气,未考虑氧气影响的燃烧方程反演获得的各污染物体积浓度计算值与PEMS实测值的偏差较大,且氧气浓度越大,偏差越大.经过氧气修正的燃烧方程反演计算的尾气浓度与PEMS实测值吻合度大幅提升,适用于实际工况下遥感检测车辆尾气的反演计算.修正算法得到CO、HC和NO的排放因子离散性较小,精确度较高,可以为量化柴油车尾气排放贡献提供科学依据.     

基于腔衰减相移光谱法的二氧化氮分析仪的设计与应用

基于腔衰减相移光谱法设计了一套二氧化氮在线分析仪,通过优化测量参数,该仪器可长期稳定运行,其时间分辨率为60 s,检出限为0.191 ppb,在0~300 ppb范围内,NO₂气体浓度与相位正切信号值具有较好的二次拟合关系,R²为0.9995.另外,该仪器在泰安站进行了长期外场观测,并与改装后的进口商品化仪器PKU-Thermo 42i-TL进行比对实验,结果表明,两者的测量结果一致性较好,R²=0.9811,表明其具有良好的运行稳定性和测定结果准确性,适用于环境大气二氧化氮浓度的在线监测.外场观测结果表明,春季泰安站二氧化氮浓度均值为12.39 ppb,有明显日变化规律.     

科技创新投入对环境全要素生产率的影响机制

使用2004~2015年的中国280个地级市的面板数据,对科技创新投入与环境全要素生产率间的非线性关系、内部影响机理和空间异质性进行分析,结果显示：科技创新投入与环境全要素生产率之间呈现倒N型关系,两个拐点的位置分别为7.722（2257.47万元）和9.610（14913.17万元）;在外部资本进入、污染治理、市场规模效应3种影响路径中,科技创新投入影响下的外部资本进入对环境全要素生产率依然存在污染避难所的负向效应,科技创新投入与外部资本间效应为0.1363,外部资本与环境全要素生产率间效应为-0.0065;科技创新投入能够增强企业的污染治理技术并提高环境全要素生产率,三者间前后效应分别为-0.0277和-0.0311;科技创新的投入与高效益增强了市场规模效应,有效促进生产结构的转型进而提高环境全要素生产率,三者间前后效应为0.0186和0.4346.空间异质性中,外部资本进入与溢出效应带来的污染避难所负效应在中部地区显著,在西部和东北部地区不显著,而污染天堂正效应在东部地区存在但不显著;污染创新治理投入的技术正溢出效应在东部和西部地区效应显著,在中部和东北部不显著;科技创新投入与市场需求规模效应在空间区域无差异且显著为正.建议依据科技创新投入的不同影响路径来实施空间差异化策略.     

深圳大气PM2.5中水溶性有机物的来源特征

对2017年9月~2018年8月深圳市北部大气PM_2.5中水溶性有机物（WSOM）的质量浓度、质谱及来源结构进行测量和分析.结果表明：PM_2.5的质量浓度为（32.3±18.4）μg/m³,WSOM的质量浓度为（9.4±5.7）μg/m³,占颗粒物总有机物的（77.6%±14.0%）.质谱分析显示,WSOM的氧碳比（O/C）平均值达到（0.57±0.09）,属于二次有机物的O/C值范围,且生物质燃烧排放的离子碎片C₂H₄O₂⁺的丰度显著,说明WSOM的来源中有显著的生物质燃烧排放的有机气溶胶.为了明确WSOM的来源结构,利用正矩阵因子分解法（PMF）模型进行来源解析,发现3个合理因子：高氧化态有机气溶胶（MO-OOA）,低氧化态有机气溶胶（LO-OOA）和生物质燃烧（BBOA）,贡献比例分别为51.7%,31.8%和16.5%.MO-OOA和BBOA贡献浓度均呈现秋冬高、春夏低的季节变化特征,反向轨迹分析显示其与内陆污染传输关系密切.LO-OOA的变化相对稳定,本地源的贡献较大.结合¹⁴C同位素示踪法对秋冬季WSOM样品分析,发现机动车等化石源二次有机物是WSOM的主要来源,贡献比例达到53.9%,需继续加强对化石燃料控制来降低WSOM污染.     

金属表面涂装行业VOCs排放特征及排放系数

对比了浙江省2014和2018年金属表面涂装企业的有机废气排放及治理情况,分析了该行业涂料及稀释剂的使用、主要污染因子,测算了溶剂型、水性涂料的挥发性有机物（VOCs）产生系数和排放系数.结果表明：2018年VOCs治理水平明显高于2014年,水性涂料使用企业比例由18%上升至36%,纯溶剂型企业由82%下降至64%;金属表面涂装行业的主要排放污染物为二甲苯、丁醇、乙酸乙酯、乙酸丁酯、甲苯、丙二醇、乙苯、苯乙烯等8种有机物.溶剂型和水性涂料的VOCs产生系数分别为0.72和0.31kg/kg;溶剂型和水性涂料2014年VOCs排放系数为0.64和0.29kg/kg,2018年为0.48和0.21kg/kg.     

DOC+CDPF对国III重型柴油货车实际道路排放的影响

利用便携式车载排放测试系统（PEMS）对2辆加装氧化催化转化器（DOC）和催化型柴油颗粒捕集器（CDPF）与否的国III重型柴油货车进行实际道路排放测试.结果表明,2辆改造重型柴油车的CO、THC、固态颗粒物粒数（SPN）和黑碳（BC）实际道路排放因子分别为（1.31±0.37）g/（kW×h）、（0.20±0.03） g/（kW×h）、（7.13×10¹⁰±5.27×10¹⁰）个/（kW×h）和（0.69±0.06）mg/（kW×h）,相对于原始排放（拆除DOC+CDPF）分别降低52.48%、55.69%、99.91%和99.22%.从低速、中速到高速,CO和THC减排比例呈现上升趋势,然而运行工况对SPN和BC减排比例则无显著影响.加装DOC+CDPF会导致NO₂在NO_x中的占比升高,且从低速、中速到高速涨幅依次增大,但对NO_x无明显减排效益,其排放因子为9.53~9.83g/（kW×h）,远高于实验室排放限值.     

Influence of floc dynamic protection layer on alleviating ultrafiltration membrane fouling induced by humic substances

Cake layer formation is inevitable over time for ultrafiltration (UF) membrane-based drinking water treatment. Although the cake layer is always considered to cause membrane fouling, it can also act as a “dynamic protection layer”, as it further adsorbs pollutants and dramatically reduces their chance of getting to the membrane surface. Here, the UF membrane fouling performance was investigated with pre-deposited loose flocs in the presence of humic acid (HA). The results showed that the floc dynamic protection layer played an important role in removing HA. The higher the solution pH, the more negative the floc charge, resulting in lower HA removal efficiency due to the electrostatic repulsion and large pore size of the floc layer. With decreasing solution pH, a positively charged floc dynamic protection layer was formed, and more HA molecules were adsorbed. The potential reasons were ascribed to the smaller floc size, greater positive charge, and higher roughness of the floc layer. However, similar membrane fouling performance was also observed for the negative and positive floc dynamic protection layers due to their strong looseness characteristics. In addition, the molecular weight (MW) distribution of HA also played an important role in UF membrane fouling behavior. For the small MW HA molecules, the chance of forming a loose cake layer was high with a negatively charged floc dynamic protection layer, while for the large MW HA molecules it was high with a positively charged floc dynamic protection layer. As a result, slight UF membrane fouling was induced.