南水北调中线水源地丹江口水库水化学特征研究

丹江口水库是南水北凋中线工程的水源地,对水库中的5个点位进行了3 a的动态监测.对水化学类型和水化学特征进行了系统分析,运用相关分析及方差分析,对水化学时间、空间分布特征进行了研究.结果表明,TDS介于149.9-291.2mg·L-1,属于弱矿化度水.总硬度(以Ca2 、Mg2 浓度和计)介于40～50 mg·L-1之间,属于极软水.HCO3-及Ca2 分别介于122.5-170.0 mg·L-1、37.1-43.2 mg·L-1,分别占主要阴、阳离子组成的77.54%～77.87%和70.66%-77.93%.按照O.A.阿列金分类法,丹江口库区水质为HCO3--Ca型水.主要离子呈现一致的空间变化,在丹江库区沿水流方向逐渐降低,至汉江库区达到最小值.水化学特征的季节及时间变化表明,主要离子的浓度在枯季比在雨季大.丹江口水库水化学特征主要由岩石风化决定,高浓度的HCO3-及Ca2 主要来源于方解石和白云岩,但是上游及库区周边人为活动对NO3-产生了一定的影响.最后,提出了流域水资源保护的建议和措施.     

巢湖沉积物中磷蓄积时空变化及人为污染定量评价

研究了巢湖表层沉积物及西部湖心区沉积岩芯中总磷(TP)及NaOH提取态磷(NaOH-P)、HCl提取态磷(HCl-P)、有机磷(OP)含量变化,揭示了沉积物中磷的人为污染贡献量时空变化特征.1850年以来,西部湖心区沉积岩芯中TP呈明显的3段式变化,1850～1950年,TP含量较为稳定;1950～1980年,TP含量逐渐增加;1980年以来,TP含量达到近150年来的最大值,平均为858.3 mg.kg-1.沉积岩芯中NaOH-P及OP含量变化趋势与TP一致,但NaOH-P所占TP质量分数在上述3个阶段中逐渐增加,OP所占TP质量分数相对稳定;沉积岩芯中HCl-P含量较为稳定,所占TP质量分数逐段降低.表层沉积物中NaOH-P与TP含量空间变化规律一致,总体上为西部湖区>东部湖区,北部湖区>南部湖区.采用地球化学方法对沉积物中磷含量"粒度效应"进行矫正,计算得到1850年以来上述3个阶段沉积岩芯中磷的人为污染贡献量平均分别为59.5、118.8、297.9 mg.kg-1;表层沉积物中磷的人为污染贡献量为22.9～2 500.0 mg.kg-1,由西北部湖区向东南部湖区递减,与水体TP质量浓度变化趋势完全一致.人为污染贡献的磷主要以NaOH-P结合态蓄积于巢湖沉积物中.除了农业面源污染之外,通过南淝河输入的来自合肥等城市废水是西部湖区磷污染的主要"贡献者".     

长江三角洲2018年土壤NO排放特征

土壤是大气一氧化氮（NO）重要的来源之一,在大气化学中起着重要的作用.基于最新的BDSNP算法构建长三角地区2018年土壤NO排放清单,并进一步分析其时空特征和不确定性.结果表明,长三角地区2018年土壤NO排放量为213.6 kt,占人为源NO_x排放总量的7.3%,排放高值区主要集中在安徽省北部和江苏省大部分地区.从月变化来看,土壤NO排放在6月达到峰值,占全年排放的19.9%,占6月人为源NO_x排放量的19.7%;从小时变化来看,土壤NO排放在16:00点达到峰值,占全天的5.5%.土壤NO排放包括土壤本底、氮肥施用和氮沉降这3个部分;氮肥施用是土壤NO排放的主要来源,占比高达77.8%.随着机动车和工业等NO_x排放的深入减排,土壤NO排放的重要性将日益凸显.     

不同人为源排放对珠江三角洲地区O3生成贡献的数值模拟

利用改进的二维欧拉空气质量模式对珠江三角洲地区不同类型人为源排放对该区域臭氧生成的贡献进行了模拟研究.结果表明,珠江三角洲区域臭氧生成受VOCs排放控制,流动源排放VOC最多,对臭氧生成的贡献也最大,分别占臭氧最大小时浓度和平均小时浓度的44%和67%;其次是溶剂和油漆挥发的贡献.点源和面源排放VOC较少,但排放NOx量大,二者对臭氧生成影响是负的.控制所有类型人为源排放,珠江三角洲区域臭氧日均浓度和最大浓度将分别减少78%和90%.模拟结果还显示,受气象场和光化学反应共同影响,珠江三角洲南部区域是臭氧浓度高值区.     

浙江省2008~2018年人为源氨排放清单及分布特征

以浙江省为研究区域,通过收集11个地级市各类氨排放的活动水平数据,采用排放因子法建立了2008~2018年浙江省人为源氨排放清单,并利用ArcGIS进行1 km×1 km空间网格分配.结果表明,2008~2018年浙江省人为源氨排放量总体呈现下降趋势,年均下降率约3.97%;2018年浙江省氨排放量为108.52 kt,其中农业源为90.02 kt,非农业源为18.50 kt,排放强度为1.03 t ·km^-2;杭州市、嘉兴市和温州市的氨排放量高于其他城市,分别占全省总量的14.72%、11.86%和11.80%;空间分布特征显示,氨排放主要分布在浙江省北部区域,呈现出"北高南低"的排放趋势;不确定性分析表明,氨排放量模拟平均值为108.37 kt,在95%置信区间的不确定度范围为-5.40%~5.60%.     

千岛湖流域杭州段人类活动净氮、净磷输入时空分布

为探究人类活动对流域氮磷输入的影响,基于人类活动净氮、净磷输入模型（NANI、NAPI）,分析了2008~2017年千岛湖流域杭州段氮磷输入的时空变化特征及驱动因素.结果表明：年际NANI值呈上升的趋势,10a平均值为2230kg/（km²·a）;年际NAPI值呈先上升后持续下降趋势（峰值出现在2011年）.各子单元空间差异性较为显著,NANI、NAPI值均呈西高东低、南高北低的分布特征.NANI主要输入组分年际间差异显著,2008~2014年NANI的最大贡献源为氮肥施用（37.3%~39.9%）,2015~2017年最大贡献源则为大气氮沉降（36.4%~38.4%）;NAPI主要输入组分年际间较为一致,最大贡献源为人类食品和动物饲料磷输入（44.1%~48.1%）,其次为磷肥施用（40.3%~43.4%）.影响因子中,农作物种植强度与NANI、NAPI的相关性最显著,分别为0.851和0.806.各子单元NANI、NAPI与入湖TN、TP负荷强度显著相关,NANI变化可解释其63.9%的河流TN负荷变化,NAPI变化可解释其73.3%的河流TP负荷变化.因此,千岛湖流域杭州段面源污染实际管控中应重点关注NANI、NAPI值较高的汾口镇、威坪镇及浪川乡,加强氮磷化肥污染防治,实行污染控源减排策略.     

Microplastic contamination in Great Lakes fish

Freshwater ecosystems, generally adjacent to human population and more contaminated relative to adjacent marine ecosystems, are vulnerable to microplastic contamination. We sampled 7 species of fish from Lake Ontario and Lake Superior and assessed their gastrointestinal (GI) tracts to quantify ingested microplastics and other anthropogenic particles. A subset of the microparticles were chemically analyzed to confirm polymer types and anthropogenic origins. We documented the highest concentration of microplastics and other anthropogenic microparticles ever reported in bony fish. We found 12,442 anthropogenic microparticles across 212 fish (8 species) from nearshore Lake Ontario, 943 across 50 fish (1 species) from Humber River, and 3094 across 119 fish (7 species) from Lake Superior. Fish from Lake Ontario had the greatest mean abundance of anthropogenic microparticles in their GI tracts (59 particles/fish [SD 104]), with up to 915 microparticles in a single fish. Fish from Lake Superior contained a mean [SD] of 26 [74] particles/fish, and fish from Humber River contained 19 [14] particles/fish. Most particles were microfibers. Overall, ≥90% of particles were anthropogenic, of which 35-59% were microplastics. Polyethylene (24%), polyethylene terephthalate (20%), and polypropylene (18%) were the most common microplastics. Ingestion of anthropogenic particles was significantly different among species within Lake Ontario (p < 0.05), and the abundance of anthropogenic particles increased as fish length increased in Lake Ontario (ρ = 0.62). Although we cannot extrapolate the concentration of microplastics in the water and sediments of these fish, the relatively high abundance of microplastics in the GI tracts of fish suggests environmental exposure may be above threshold concentrations for risk.     

2000～2021年成渝城市群PM2.5时空变化及驱动机制多维探测

研究成渝城市群PM_2.5浓度时空变化和驱动机制，对区域大气环境保护和国家经济可持续发展具有重要意义.基于PM_2.5遥感数据、 DEM数据、基于站点的气象数据、 MODIS NDVI数据、人口密度数据、夜间灯光数据、路网数据和土地利用类型数据，采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验等方法，结合地理探测器，在多时空尺度上分析成渝城市群PM_2.5时空变化，并探测影响其变化的驱动机制.结果表明，2000～2021年成渝城市群PM_2.5浓度整体呈波动下降态势，冬季PM_2.5污染最为突出.PM_2.5浓度具有明显的空间异质性，呈现出“中间高，四周低”的空间分布特征，PM_2.5浓度高值区主要集中在自贡、内江、资阳和广安，PM_2.5浓度呈显著下降的区域主要集中在重庆西部等地.因子探测结果表明，成渝城市群PM_2.5浓度空间分异受气候、地形、植被和人文因子共同影响.高程、...