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1.
为探究长春秋季生物质燃烧对PM_(2.5)中水溶性有机碳(water-soluble organic carbon,WSOC)吸光性的影响,于2017年10~11月进行PM_(2.5)样品采集,对PM_(2.5)中碳质组分、糖类化合物和WSOC的光吸收特征参数进行分析.研究表明:长春秋季PM_(2.5)中WSOC、有机碳(organic carbon,OC)、元素碳(elemental carbon,EC)的平均浓度分别为(10.12±3.47)、(17.07±5.64)和(1.34±0.75)μg·m~(-3),二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)对OC的平均贡献率为38.93%.长春秋季总糖浓度为(1 049.39±958.85)ng·m~(-3),其中作为生物质燃烧示踪剂的脱水糖含量(左旋葡聚糖、半乳聚糖和甘露聚糖)在总糖中占比为91.69%,糖类相关性分析结果显示生物质燃烧源为长春秋季大气中糖类物质的主要贡献源.糖类物质的相关性分析及3种脱水糖的特征比值研究显示,作为长春秋季大气主要污染源的生物质燃烧的类型是硬木和作物残渣的燃烧.长春秋季WSOC的光吸收波长指数(AAE)为5.75±1.06,单位质量吸收效率(MAE)为(1.23±0.28)m~2·g~(-1),表明生物质燃烧对WSOC吸光性具有重要影响.利用生物质燃烧特征源参数量化计算生物质燃烧对WSOC浓度的贡献达58.82%,对总WSOC光吸收的贡献达40.92%. 相似文献
2.
利用GC5000在线气相色谱仪于2018年4月15日~5月15日对郑州市城区环境大气挥发性有机物(VOCs)进行监测,开展其污染特征、臭氧生成潜势(OFP)和来源解析研究.结果表明,监测期间,郑州市春季VOCs平均体积分数为40.26×10~(-9),非污染日和污染日VOCs平均体积分数分别为35.82×10~(-9)和44.12×10~(-9),污染日相较非污染日增长23%;VOCs物种对OFP的贡献表现为烯烃芳香烃烷烃炔烃;源解析结果显示监测期间郑州市VOCs主要来源是LPG源(66.05%)、机动车源(47.39%)、工业溶剂源(37.51%)、燃烧源(37.80%)和植物排放源(11.25%),且污染日的LPG源和植物排放源的贡献率较非污染日增长22.92%和68.50%. 相似文献
3.
岗南水库沉积物间隙水有色溶解有机物的时空分布特征及差异分析 总被引:1,自引:0,他引:1
有色可溶性有机物(CDOM)作为溶解性有机物的重要组分,影响着水体中污染物质的形态特征和迁移转化过程.本研究运用紫外-可见光谱技术(UV-vis)以及三维荧光光谱(EEMs)技术结合平行因子分析法(PARAFAC),对岗南水库自入库河口到坝前主库区四季演变过程中沉积物间隙水CDOM的分布、光谱特征以及来源进行解析.结果表明,岗南水库沉积物间隙水CDOM的相对浓度a_(254)、a_(260)、a_(280)和a_(355)存在显著的季节差异,并且相对浓度大小为夏季春季秋季冬季;沉积物间隙水CDOM的E2/E3、E3/E4、E4/E6以及S_R存在显著的季节差异,呈现冬季高夏季低的特征;秋冬季的E2/E3以及E3/E4明显高于春夏季,并且秋冬季的E3/E4大部分均大于3.5,表明秋冬季沉积物间隙水CDOM具有更小的分子量和更低的腐殖化程度;三维荧光光谱通过PARAFAC解析出3种组分,分别为类酪氨酸(C1)、短波类富里酸(C2)和降解的腐殖类物质(C3),并且3种荧光组分间具有显著的正相关性(P0.001);岗南水库沉积物间隙水的CDOM总荧光强度和各荧光组分荧光强度呈现显著的季节差异,总荧光强度以及各组分的荧光强度呈现春季的最高、秋冬季次之、夏季最低的分布特征;秋冬季各个荧光组分占比不存在显著差异,春夏季各个荧光组分占比不存在显著差异,秋冬季与春夏季各个荧光组分占比存在显著差异;秋冬季沉积物间隙水CDOM生物源指数(BIX)和荧光指数(FI)均高于春夏季,表明秋冬季CDOM的自生源强于春夏季,与腐殖程度指标(HIX)的结果相吻合;PCA结合Adonis分析显示沉积物间隙水CDOM的光谱特征呈现显著的季节差异(P0.001);并且组分C1、C2、C3以及水质参数[氨氮、硝氮、亚硝氮、溶解性总氮以及溶解性总磷]均有很好的线性回归方程.综上,通过对岗南水库沉积物间隙水CDOM光谱特征进行研究,可以为分析岗南水库有机物污染特征和水质管理提供技术支持. 相似文献
4.
潮土细菌及真菌群落对化肥减量配施有机肥和秸秆的响应 总被引:6,自引:0,他引:6
为了研究化肥减量配施有机肥和秸秆对华北麦玉轮作田潮土细菌和真菌群落的影响,在天津市宁河区试验基地开展田间定位施肥试验,采用Illumina高通量测序技术比较了5种施肥模式(单施化肥处理,F;化肥减施处理,FR;化肥减量与秸秆配施处理,FRS;化肥减量与有机肥配施处理,FRO;化肥减量与有机肥和秸秆配施处理,FROS)下土壤细菌及真菌群落的组成、多样性和结构差异,并结合土壤理化性质分析,探究不同施肥处理下驱动细菌和真菌群落变化的关键土壤环境因子.结果表明,FRO处理显著提高了土壤SOM含量.FROS处理的TP含量显著高于FRS处理,增加了13.33%.FRO和FROS处理AP含量较其它处理显著增加,NH4+-N含量显著高于化肥处理(F和FR).各施肥处理土壤中优势细菌门类均为变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、绿弯菌门(Chloroflexi)和酸杆菌门(Acidobacteria),优势真菌门类均为子囊菌门(Ascomycota).在化肥减量配施有机肥(FRO)的基础上添加秸秆(FROS)显著降低了放线菌门(Actinobacteria)的相对丰度.FRS和FROS处理均显著降低了芽单胞菌门(Gemmatimonadetes)的相对丰度.FROS处理显著提高了浮霉菌门(Planctomycetes)和疣微菌门(Verrucomicrobia)的相对丰度.对于真菌群落而言,有机肥(FRO和FROS)的施入显著提高了子囊菌门(Ascomycota)的相对丰度.与FR处理相比,FROS处理显著降低了被孢菌门(Mortierellomycota)和油壶菌门(Olpidiomycota)的相对丰度,且FRS处理同样显著降低了油壶菌门(Olpidiomycota)的相对丰度.FROS处理的细菌群落Shannon多样性指数显著高于F和FR处理,分别增加了1.26%和1.25%,Chao1指数较F处理显著增加了4.51%,细菌Shannon多样性指数与AP和NH4+-N含量显著正相关(P<0.05).与FR处理相比,FRS、FRO和FROS处理显著降低了真菌群落Shannon多样性指数,分别达到29.85%、24.94%和25.73%,真菌Shannon多样性指数与AP含量显著负相关(P<0.05).细菌群落结构在FROS处理下显著区别于F、FR和FRO处理,土壤SM、TP、pH和AP是导致细菌群落结构变化的主要驱动因子;真菌群落结构在FRO和FROS处理下显著区别于F和FR处理,真菌群落结构变化主要受土壤TN、AP和TP的驱动.综上所述,添加有机肥和秸秆改变了土壤理化性质,进而改变了土壤细菌和真菌群落组成,土壤真菌对有机物料的敏感程度高于细菌,细菌和真菌群落结构均受到土壤P的调控,在潮土农业耕作中应引起充分重视. 相似文献
5.
北京南部城区PM2.5中碳质组分特征 总被引:5,自引:3,他引:2
为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM2.5连续采样,对其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了全面研究.结果表明,北京大气PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m-3,平均浓度分别为(77.1±52.1)、(11.2±7.8)和(1.2±0.8)μg ·m-3,碳质组分(OC和EC)整体占PM2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为:冬季[(13.8±8.7)μg ·m-3] > 春季[(12.7±9.6)μg ·m-3] > 秋季[(11.8±6.2)μg ·m-3] > 夏季[(6.5±2.1)μg ·m-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m-3.二次有机碳(SOC)年均质量浓度为(5.4±5.8)μg ·m-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM2.5和OC的主要潜在源区,且PM2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值(>0.7)区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显. 相似文献
6.
沱江沉积物中有机氯农药分布特征及其与藻类有机质的关系和生态风险评估 总被引:2,自引:0,他引:2
使用气相色谱-质谱联用仪分析了长江支流沱江流域48个表层沉积物中有机氯农药(organochlorine pesticides,OCPs)的残留水平,探讨了其分布和组成特征及其与总有机碳(total organic carbon,TOC)、藻类有机质之间的关系,以及评估其生态风险.结果表明沱江流域表层沉积物中OCPs的总含量为3.17~127 ng·g-1,其中六六六(hexachlorocyclohexane,HCHs)类农药的含量为2.83~86.0 ng·g-1,滴滴涕(dichlorodiphenyltrichloroethane,DDTs)类农药的含量为0.340~40.9 ng·g-1.OCPs空间分布特点为:上游 < 中游 < 下游 < 支流.HCHs和DDTs的组成成分分析表明,沱江流域存在林丹输入的现象,主要来自于历史残留,这与绝大多数流域的DDTs的输入状况相似.OCPs含量与TOC、藻类有机质含量之间存在着极显著的正相关性关系,表明藻类有机质在TOC对沉积物中的OCPs分配中起更为重要的作用.生态风险评估表明,沱江流域表层沉积物的有机氯农药存在较大的生态风险,可能对河流的底栖生物及生态环境造成明显的影响. 相似文献
7.
利用臭氧(O3)-陶瓷膜过滤(CMF)处理常规工艺出水,研究了不同O3-CMF耦合方式对膜性能和消毒副产物(DBPs)的影响.结果表明,与单独CMF相比,异位O3-CMF和原位O3-CMF均可以有效缓解膜污染,原位O3-CMF控制效果最佳.异位O3-CMF对进水(常规工艺出水) DOC去除率(26.25%)略高于原位O3-CMF(22.31%),但是其SUVA去除率(83.91%)明显低于原位O3-CMF(93.10%).羟基自由基(·OH)生成特征表明原位O3-CMF可促进O3产生更多的·OH.在O3、·OH氧化和陶瓷膜截留协同作用下,异位O3-CMF和原位O3-CMF出水中总荧光响应强度和相对分子质量大于0.3×103,有机物含量降低,进而使得出水中含碳消毒副产物(C-DBPs)生成量分别降低了21.86%和32.35%,含氮消毒副产物(N-DBPs)生成量分别降低了16.16%和19.13%.但O3和·OH氧化后生成的小分子有机物因难以被CM截留导致其在出水中含量增加,进而增加了卤代酮(HKs)、水合氯醛(CH)和三卤硝基甲烷(THNMs)的产生.本研究对于不同O3-CMF方式下O3与CM的协同机制的探讨,改善膜性能和提升DBPs前体物的去除具有一定指导意义. 相似文献
8.
中国集成电路制造行业VOCs排放特征及控制对策 总被引:2,自引:0,他引:2
中国电子信息产业发展迅速,集成电路等电子器件产量不断增加.在集成电路制造的过程中,大量有机溶剂的使用导致VOCs的产生和排放,从而对大气环境造成影响.为掌握集成电路制造行业VOCs的排放特征,系统分析了其工艺流程和产排污环节,分析了行业废气收集和治理现状,通过对典型企业VOCs的排放监测,获得VOCs排放水平;采用排放因子法核算行业VOCs历史排放量,并基于行业排放特征及减排潜力分析,提出了相应的污染防治对策.结果表明:在集成电路制造中,VOCs排放环节主要集中在光刻、清洗、去胶等过程,1 m2集成电路产量约使用87 g有机溶剂,VOCs产生量较大;通过采取高效的VOCs治理技术,集成电路制造行业有组织排放水平较低,平均浓度为2.1 mg·m-3,但厂界无组织排放浓度相对较高,平均浓度为0.78 mg·m-3,接近国家标准的排放限值.根据排放量核算结果,2011—2016年中国集成电路制造行业VOCs排放量呈逐年上升的趋势,主要受产量增加而相应污染控制技术水平提升有限的影响,无组织排放量比重大,占排放总量的38.1%~45.1%. 相似文献
9.
富营养化巢湖沉积物溶解性有机质光谱时空分布特征及其环境意义 总被引:3,自引:0,他引:3
通过紫外吸收光谱(UV-vis)和三维荧光光谱(3D-EEMs),研究典型富营养化湖泊巢湖沉积物溶解性有机质(DOM)光谱时空分布特征.结果表明,巢湖表层沉积物DOM的a(254)含量为13.1~101.7 m-1,平均值为(32.2±16.2)m-1.其中,夏季沉积物a(254)的含量((46.6±25.6)m-1)要显著高于其它季节,且湖心区a(254)平均值和变异性均小于湖滨区.表层沉积物DOM的S275~295值从春季到冬季上随时间呈明显上升趋势.沉积物DOM荧光强度在夏季最高,在垂直剖面上总体呈下降趋势.DOM组分以酪氨酸类蛋白质和溶解性微生物产物为主,各组分在空间分布上无明显差异.巢湖沉积物DOM荧光指数(FI)为2.56~4.89,腐殖化指数(HIX)为0.57~6.78,生物源指数(BIX)为0.31~1.54.巢湖沉积物DOM主要来自于生物源,藻的生长循环会显著影响富营养化湖泊沉积物DOM的来源和性质. 相似文献
10.
成都市大气颗粒物粒径分布及其对能见度的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
使用环境颗粒物分析仪(GRIMM180)对成都市2018年10月—2019年9月0.25~32 μm的大气颗粒物数浓度粒径分布进行观测,结合细颗粒物(PM2.5)质量浓度以及相对湿度(RH)、能见度、降水量等气象要素数据,分析了成都市大气颗粒物粒径分布及其与能见度的关系.结果表明,观测期间成都市大气颗粒物以细粒子为主,0.25~0.5 μm的粒子数浓度占总数浓度的97.75%,数浓度谱呈单峰分布,2018年秋季、2019年夏季表面积谱呈双峰分布,2018年冬季、2019年春季表面积谱呈三峰,体积谱均为三峰分布;在不同RH区间,PM2.5质量浓度及数浓度均与能见度呈负相关,且其中0.25~0.5 μm粒径段的细颗粒物因为对可见光波段的米散射效应而对能见度产生较大影响;在不同RH情况下,不同粒径段颗粒物数浓度对能见度的影响程度有所差别:在低RH(<70%)下,0.25~0.3 μm粒径段粒子数浓度对能见度影响最大;在中等RH(70%~80%)下,0.3~0.5 μm粒径段粒子数浓度对能见度的影响最大;而在高RH(>80%)下,0.3~0.5 μm和0.5~1 μm粒径段粒子数浓度对能见度影响相当. 相似文献