遂宁市主城区环境空气质量现状及原因分析研究

利用遂宁市2017年1月份4个国控环境空气自动监测数据,分析了遂宁市主城区环境空气质量现状,与整个成渝地区和周边城市的空气质量进行了横向比较,并阐述了遂宁市空气质量变化的原因.结果发现遂宁市主城区2017年1月份空气质量指数的范围为32～203,优良率为54.8％,首要污染物为PM2.5,空气质量同比下降了22.8％,环比下降了26.1％,但均显著优于成渝地区和周边城市的平均水平,并从4个方面阐述了空气质量下降的原因.最后,根据遂宁市大气污染现状,提出了4条针对性的防治措施.     

层次分析模型在室内空气质量评价中的应用研究

当前评价方法没有考虑室内空气质量界线的模糊性,不能真实反映室内空气品质,导致评价结果不准确.提出基于层次分析模型的室内空气质量评价方法,建立室内空气质量评价目标层、准则层和措施层三层递阶的层次结构模型,构造判断矩阵,计算特征向量,得到各自的层次总排序结果,结合室内空气质量评价各指标权重,计算空气各污染物的隶属函数,求导室内空气质量最终评价值.实验结果表明,所提方法获得的室内空气质量评价值与实际调查监测值一致,能够真实反映室内空气质量状况,具有较高的可靠性.     

基于微信公众平台的空气质量显示系统的设计与实现研究

空气质量的好坏直接影响着人类的出行和健康,创建便于查询的空气质量显示系统,可以使人们简单直观的了解当日的空气质量指数(AQI).随着互联网的迅猛发展,"微信"逐渐成了人们日常通信的重要工具.本系统利用物联网技术与微信公众平台相结合,提出了空气质量显示系统的设计与实现方案,来建设空气质量显示系统.该系统可从各个区内监测点得到空气质量指数数据,进而将每日各个时段的空气质量指数(AQI)以动态图的方式直观清晰的展示给用户,为人们的出行带来了方便.     

川东北低山丘陵区细颗粒物主要相关因素和季节变化分析——以南充主城区为例

基于中国空气质量在线监测分析平台和全球天气精准预报网的大气质量和气象数据,以四川盆地东北低山丘陵区典型城市南充市主城区为例,检验了细颗粒物(PM_(2.5))浓度的概率密度分布,发现其接近对数正态分布,由相关分析确定了PM_(2.5)浓度的主要相关因素为CO、NO_2(相关系数r分别为0.76、0.55,P0.01),再通过对2014年1月—2016年6月的日数据的逐步回归筛选出最优的回归指标和模拟方程(决定系数R_(adj)~2为0.68,P0.05),2016年7月—2017年6月的数据验证表明模拟效果较好(拟合优度为0.64,相对误差15.48%);最后根据时序插值、浓度和IAQI(PM_(2.5))的时段均值发现PM_(2.5)浓度在年际上有降低趋势;在季节上由高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季;PM_(2.5)浓度在1月和6月分别呈现出年内的峰值和谷值,5、10月出现了阶段性峰值,尤其是5月;IAQI(PM_(2.5))的季节变化与浓度变化规律相似;且PM_(2.5)与PM_(10)比值的均值为0.67,表明现阶段南充市主城区大气污染物中细颗粒物占有较大比重。     

阿哈水库叶绿素a时空分布特征及其与藻类、环境因子的关系

为了解阿哈水库叶绿素a(Chl-a)时空分布特征及其与藻类、环境因子的关系,于2012年枯水期至2013年平水期、丰水期对藻类与理化指标进行分层采样.结果表明Chl-a季节变化明显,与藻类生物量季节变化较为一致,而与丰度差别较大,平水期发生甲藻水华,浓度最高(91μg·L~(-1)),枯水期与丰水期相对较低,分别为8μg·L~(-1)与16μg·L~(-1).枯水期与丰水期水体表层Chl-a浓度略高于中、底层,表层光照、溶解氧相对充足,利于藻类生长;平水期表层Chl-a浓度远高于中、底层,易在表层聚集的甲藻水华是主要原因.大坝Chl-a浓度高于库中,这可能是大坝位于金钟河入库口,营养盐高于库中的缘故.相关性分析得出Chl-a与甲藻门呈极显著正相关(R=0.798,P0.01);Chl-a与TP、DO、pH呈极显著正相关(R=0.762,P0.01;R=0.792,P0.01;R=0.658,P0.01),与TN显著正相关(R=0.388,P0.05)与N/P、NO_3~--N显著负相关(R=-0.37,P0.05;R=-0.435,P0.05).逐步回归分析得出DO、TP、N/P为影响阿哈水库Chl-a分布的主要因子.此外热分层以及水温对Chl-a的影响也不容忽视.     

道路灰尘中有机磷阻燃剂污染特征及人体暴露

利用气质联用仪(GC-MS)定量分析了苏州市25个道路灰尘样品中4种有机磷阻燃剂(organophosphate flame retardants,OPFRs)的含量水平和分布特征,并估算了成人、儿童和环卫工人灰尘摄入和呼吸暴露两种不同途径的日暴露量.结果表明,在灰尘样品中4种OPFRs均有不同程度检出,总OPFRs的含量范围为ND~8 901.66 ng·g~(-1),中位值为1 039.21 ng·g~(-1).三(1-氯-2-丙基)磷酸酯[Tris(1-chloro-2-propyl)phosphate,TCPP]、磷酸三(丁氧基乙基)酯[Tris(2-butoxyethyl)phosphate,TBEP]、磷酸三(1,3-二氯-2-丙基)酯[Tris(1,3-dichloro-2-propyl)phosphate,TDCPP]和磷酸三(2-氯乙基)酯[Tris(2-chloroethyl)phosphate,TCEP]含量范围分别为0~6 931.46、0~2 021.15、0~788.44和0~62.16 ng·g~(-1).在高暴露情景下,成人、儿童和环卫工人通过摄入灰尘暴露ΣOPFRs的日均暴露量分别是125.68、915.78和6 314.16 pg·kg~(-1),儿童的暴露量比普通成人高6倍;而成人、儿童和环卫工人通过呼吸途径暴露ΣOPFRs的日均暴露量分别为3.07E-02、1.89E-02和1.54E-01 pg·kg~(-1).因此灰尘中OPFRs对于儿童和环卫工人的潜在危害更大.     

细菌对城市污水中小球藻生长和油脂积累的影响

利用城市污水培养微藻,可在实现污水无害化处理的同时,培养微藻回收生物质能源.污水为微藻的培养提供氮、磷等营养组分和所需水源,同时污水中的细菌可分解污水中的有机物产生CO_2,为微藻提供生长所需碳源.菌藻混合培养既可以收获藻类,又可以净化污水,由于城市污水含有大量的原生菌类,且微藻与细菌之间存在着互生、拮抗等复杂的相互关系,因此,需要筛选出既能够适应于城市污水又能促进微藻生长和油脂积累的优势菌种.本文从不同来源的13种细菌中筛选出2种能够显著促进蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)生长和油脂积累细菌,并分析了微藻培养结束后城市污水的菌群结构.结果表明:污水中光合细菌初始吸光度D600为0.01,W4菌初始吸光度D_(600)为0.02时,对小球藻的干重和油脂产量促进作用最显著,油脂产量分别可达0.114 g·L~(-1)、0.113 g·L~(-1),油脂产量比空白对照组分别提高了22.58%、21.50%.通过对生成的脂肪酸甲酯进行气相色谱分析,结果显示光合细菌和W4菌的添加并未改变小球藻脂肪酸成分,但提升了单不饱和脂肪酸的含量,有利于提升所得生物柴油的品位.培养结束后污水的菌群结构分析显示投加细菌会降低污水中菌群的丰富度和多样性,初步判断是投加的菌在藻液中能够成为优势菌群,且实验组中丛毛单胞菌属(Comamonas)和假单胞菌属(Pseudomonas)的丰度大于对照组.     

HSPF水文水质模型应用研究综述

HSPF(Hydrological Simulation Program-Fortran)模型采用FORTRAN语言编写,以Stanford水文模型为基础,能够综合模拟径流、土壤流失、污染物传输、河道水力等过程,并大量应用于气候变化与土地利用变化的流域水环境效应情景模拟.该模型是半分布式水文水质模型的优秀代表,在国外得到广泛的应用.HSPF模型包括PERLND、IMPLND与RCHRES等3个主要模块,分别实现对透水地段、不透水地段与地表水体的水文水质模拟.总体来看,HSPF模型在国外水文、水质过程模拟,以及涉及气候变化和土地利用影响的情景分析中发挥重要作用,但是国内该模型的应用非常有限.HSPF模型存在的主要问题包括:①模型中某些方案和算法还有改进和完善的空间;②模型对数据输入要求较高,模拟的精度受到空间和属性等数据的限制;③模型只限于均匀混合的河流、水库和一维水体模拟,对于复杂流域或水体的模拟研究,需要与其它模型整合以解决更加综合的问题.目前,针对发展与完善HSPF模型的研究仍在继续,包括模型平台开发、模型功能扩展、模型校正方法研究、参数敏感性研究等方面.随着我国基础数据的积累及共享程度的提高,HSPF模型在我国的应用也将更加广泛.     

北京市近郊区土壤砷累积特征

城市近郊区土地利用类型多元化,同时也承载着巨大环境压力,研究近郊区土壤污染特征对城市规划及发展有着重要意义.通过3 km×3 km网格布点,系统采样调查了北京市近郊区5～6环路之间167个样点的0～20 cm表层土壤样品中砷的含量,分析了城市近郊区土壤砷的累积特征.结果表明,北京市近郊区土壤砷含量为2.89～11.38 mg.kg-1,平均值为7.11mg.kg-1.平均值在90年代末的背景值调查数据的范围之内,但是各个分位数级别的值均小于80年代初的北京市土壤背景值调查数据.因子分析结果发现北京市近郊区土壤砷与来源于成土母质的Co、Mn和Ni元素一组.克里格插值得到的北京市近郊区土壤砷含量空间分布图表明,西北与东部及东南部分土壤砷含量较东北和西南部高,砷含量最高25%的土壤样点与点源污染有关,而砷含量最低25%的样点大多远离污染源.不同土地利用类型土壤砷的比较结果表明人类活动在一定程度上影响土壤中砷的累积,生活区与农田土壤砷含量相似且显著大于绿地和荒地.污染源对生活区和绿地与荒地土壤中砷的累积有显著影响,工厂区附近的土壤砷含量显著比远离工厂区和交通区的土壤高.因此,北京市近郊区土壤砷在整体空间分布上主要与成土母质有关,然而人类活动在一定程度上也显著增加了土壤砷的累积.     

北京市新建城区不透水地表径流N、P输出形态特征研究

2010年通过对北京市新建城区典型不透水地表径流水样的采集与分析,研究新建城区地表径流水质特征及其N、P输出形态组成,以期为城市地表径流污染的源区控制提供科学依据.结果表明,北京市新建区典型不透水地表屋面和道路地表径流污染初期冲刷效应显著,屋面径流污染负荷的输出主要集中在初期10 mm径流,而道路径流污染负荷的输出主要集中在初期15 mm径流.屋面地表径流TSS、COD、TN、NH4+-N、NO3--N和TP事件浓度均值分别为50.2、81.7、6.07、2.94、1.05和0.11 mg·L-1;道路地表径流TSS、COD、TN、NH4+-N、NO3--N和TP事件浓度均值分别为539.0、276.4、7.00、1.71、1.51和0.61 mg·L-1.屋面径流颗粒态COD、TN和TP分别占20.8%、12.3%和49.7%,道路径流颗粒态COD、TN和TP分别占68.6%、20.0%和73.6%.屋面径流溶解性氮素占总氮87.7%,其中NH4+-N和NO3--N分别占57.6%和22.5%,道路径流溶解性氮素占总氮的80.0%,其中NH4+-N和NO3--N分别占42.1%和35.0%.城市地表径流污染控制应加强NH4+-N和NO3--N的去除.