安徽中北部河流沉积物的特征与多环芳烃分布

通过对安徽省中北部6条河流沉积物样品的粒径、矿物组分和有机质含量的测试,并应用气相色谱质谱联用仪测定了样品中萘、二氢苊、苊、芴、菲、蒽、荧蒽、芘、苯并[a]蒽、、苯并[a]芘和二苯并[a,h]蒽等12种多环芳烃的含量,分析了研究区河流沉积物的特征和多环芳烃分布。研究结果表明:位于安徽省中北部的淮河南北岸支流沉积物粒径和矿物组分具有不同特征;就PAHs总量来看,北岸支流平均值为313.3ng/g,南岸支流平均为112.8ng/g,差异比较明显,南岸支流沉积物中大多数多环芳烃的平均含量都低于北岸支流(蒽和菲除外,二苯并[a,h]蒽未检出);而有机质的含量,南北岸支流总体无明显差异(含量在0.55%至1.83%之间),但单条河流的分布呈沿水流方向自中上游至下游逐渐降低。     

反气相色谱法测定麦饭石对苯类的吸附

以麦饭石为吸附质，采用反气相色谱法测定了载气流量、麦饭石装柱质量和载气湿度对吸附等温线测定的影响，测定了苯等４种挥发性芳香类有机物在麦饭石颗粒上的吸附焓。结果表明，在水蒸汽存在的条件下，苯等４种挥发性有机物在麦饭石颗粒上的吸附能遵循理想气相色谱方程，且测得的吸附焓和其蒸发焓较接近。     

不同土地利用类型土壤多环芳烃的纵向污染特征及来源解析

为研究城郊地区不同土地利用类型土壤多环芳烃(PAHs)的纵向污染特征,对南京市郊菜地、林地、居民点、城镇用地、水田和工业区这6个不同土地利用类型土壤各1剖面(0～100 cm)的15种优控PAHs进行研究,分析了PAHs的纵向分布和组成特征、影响因素和来源.结果表明,6个采样点剖面∑₁₅PAHs含量分别为：菜地69.3～299.2μg·kg^-1、林地20.8～128.3μg·kg^-1、居民点30.7～142.1μg·kg^-1、城镇用地185.6～1 728.7μg·kg^-1、水田208.3～693.0μg·kg^-1和工业区165.6～739.2μg·kg^-1.居民点和林地没有污染,菜地污染水平较轻,水田和工业区污染水平中等,城镇用地污染较严重.除居民点和城镇用地以外的采样点土壤PAHs集中分布在表层或次表层,但在深层仍有检出,且各采样点各深度大多以高环PAHs为主. PAHs的分子特性及成分含量、土壤的理化性质和土地利用方式均会影响P...     

西安表土中多环芳烃的污染特征及其来源解析

通过2008年采集西安不同功能区表层土壤样品,运用GC/MS质谱联用仪对美国EPA优控的16种多环芳烃(PAHs)进行定性、定量分析,来探讨西安表层土壤种多环芳烃的污染特征及其来源。结果表明,16种PAHs均被检出,西安表土中ΣPAHs浓度范围为125~9 057 ng/g,平均值为2 727 ng/g,主要以4~6环PAHs为主,共占总量的69%。PAHs的空间分布规律为:工业区>文教区>绿化区>郊区>农村。应用特征比值判断法可知,西安表土中PAHs主要是煤的不完全燃烧和机动车尾气排放所产生的混合源污染。借鉴国外土壤污染标准可知西安城区表土污染较为严重。     

承德市PM2.5中多环芳烃的季节分布特征、来源解析及健康风险评价

为研究承德市PM_2.5中多环芳烃（PAHs）的季度变化特征和污染来源,于2019年的1、 4、 7和10月采集PM_2.5样品,采用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）测定了16种PAHs的浓度,并利用时序变动、特征比值和正定矩阵因子模型（PMF）的方法,分析了各季节PAHs的浓度变动、组分特征和潜在污染源.此外,为评价PAHs对健康风险的影响,采用BaP毒性当量法(BaP_Teq)及增量终生致癌风险（ILCR）模型,并结合PAHs数据和PMF结果进行分析.结果表明,采样期间承德市PM_2.5中■的变化范围为2.7～246.4 ng·m^-3,呈现（136.8±52.1）ng·m^-3（冬季）>（70.3±36.7）ng·m^-3（秋季）>（24.7±17.4）ng·m^-3（春季）>（13.7±9.4）ng·m^-3（夏季）的显著季节特征.不同环数PAHs的浓度占总浓度的占比中,5～6环的...     

河北省某大型焦化厂地下水中多环芳烃的污染特点、源解析及生态风险评价

为研究焦化厂地下水中美国EPA优先控制的16种多环芳烃(PAHs)的分布特点和污染来源,本研究联合使用统计技术、正定矩阵因子分析(PMF)模型和风险商值法,深入分析了焦化厂地下水中PAHs的分布规律,定量解析了PAHs的污染来源,并且对其生态风险进行了科学评价.结果表明,焦化厂地下水中16种PAHs的总检出率较高,达到46.7%.地下水中∑₁₆PAHs的浓度范围是n.d.～444.9μg·L^-1,均值为1.88μg·L^-1.不同生产车间地下水中PAHs的浓度存在明显差异,其中污染最重的车间位于焦油精制区,地下水中∑₁₆PAHs的浓度为444.92μg·L^-1.应用PMF源解析模型,识别出该焦化厂地下水中PAHs有二类污染源：一是石油的燃烧源,二是煤和生物质燃烧以及石油类的泄漏,二种污染源对焦化厂地下水中PAHs的贡献率分别为38.6%和61.4%.焦化厂地下水中∑₁₆PAHs处在高生态风险等级,且有53.4%的地下水采样点单体PAHs的生态风险处在高风险等...     

多环芳烃的零阶价分子连接性指数与正-辛醇/水分配系数

本文建立了准确预测多环芳烃(PAHs)及其烷基衍生物的正-辛醇/水分配系数(Kow)模型。模型表明PAHs的分配性质可用零阶价分子连接性指数(~°x~v)描述,~°x~v数值与PAHs的logKow成正比。应用本模型可以预测大范围PAHs的logKow值。     

苯并(a)芘在黄河水体不同粒径颗粒物上的表面吸附和分配作用特征

模拟实验研究了苯并(a)芘在黄河水体不同粒径颗粒物上的吸附作用,重点探讨了颗粒物粒径对苯并(a)芘的表面吸附和分配作用的影响.结果表明:(1)苯并(a)芘在黄河水体颗粒物上的吸附符合表面吸附-分配作用复合模式(2)苯并(a)芘在粒径d≥0.025 mm颗粒物上的吸附以表面吸附为主,表面吸附对吸附的贡献在68.7%至82.4%之间;当苯并(a)芘液相平衡浓度为0～8.87μg·L-1时,其在粒径0 007 mm≤d＜0.025 mm颗粒物上的吸附以表吸附作用为主,当液相平衡浓度大于8.87μg·L-1时,吸附以分配作用为主;苯并(a)芘在粒径d＜0.007 mm颗粒物上的吸附以分配作用为主;(3)苯并(a)芘在不同粒径颗粒物上的表面吸附对总吸附的贡献大小顺序为:(d≥0.025 mm)＞(0.007 mm≤d＜0 025 mm)＞(d＜0.007 mm);(4)苯并(a)芘在不同粒径颗粒物中的分配系数与有机质含量呈线性相关,其标化分配系数Koc约为1.26×105L·kg-1.     

加速溶剂萃取-固相萃取净化-高效液相色谱法测定玉米作物中多环芳烃含量

建立了加速溶剂萃取-固相萃取净化-高效液相色谱测定玉米作物中15种多环芳烃的方法,优化了试验条件.方法线性关系良好,15种多环芳烃的检出限在0.003 8～0.079μg/kg之间,空白加标试验的相对标准偏差在3.9%～11.7%之间,基质加标回收率在69.3%～115.3%之间.实际样品的测定结果表明,该方法分离效果...     

多环芳烃的几种理化参数与LC_(50)的相关性研究

对多环芳烃(PAHS)4种理化参数(K;W、Sw。X Vv。)与 LCO的相关关系进行了研究,建立了 4种一元线性回归方程。结果表明,4种参数的相关系数分别为:0.刀66、08083、09488、0.9570,经r检验,后两种属高度显著相关.用所建立的一元线性回归方程对7种PAHS的LC。进行估算,估算值与实测值相比,平均相对误差分别为58.84％、32.23％、1761％、198％,用l和V＊.H对LClj进行估算的估算精度也较高。经比较,提出用(。估算P＊比对麦穗鱼＊CO的新方法。