Sources, distribution, and risk assessment of organochlorine pesticides in Nairobi City, Kenya

The distribution and sources of organochlorine pesticides (OCPs) in air and surface waters were monitored in Nairobi City using triolein-filled semipermeable membrane devices (SPMDs). The SPMDs were extracted by dialysis using n-hexane, followed by cleanup by adsorption chromatography on silica gel cartridges. Sample analysis was done by GC-ECD and confirmed by GC–MS. Separation of means was achieved by analysis of variance, followed by pair-wise comparison using the t-test (p≤ 0.05). The total OCPs ranged between 0.018 – 1.277 ng/m³ in the air and <LOD – 1391.000 ng/m³ in surface waters. Based on the results, the means of Industrial Area, Dandora and Kibera were not significantly different (p≤ 0.05), but were higher (p≤ 0.05) than those of City square and Ngong’ Forest. The results revealed non-significant (p≤ 0.05) contribution of long-range transport to OCP pollution in Nairobi City. This indicated possible presence of point sources of environmental OCPs in the city. The water-air fugacity ratios indicated that volatilization and deposition played an important role in the spatial distribution of OCPs in Nairobi City. This indicated that contaminated surface waters could be major sources of human exposure to OCPs, through volatilization. The incremental lifetime cancer risks (ILCR) determined from inhalation of atmospheric OCPs were 2.3745  ×  10^?13 – 1.6845  ×  10^?11 (adult) and 5.5404  ×  10^?13 – 3.9306  ×  10^?11 (child) in the order: Dandora > Kibera > Industrial Area > City Square > Ngong’ Forest. However, these were lower than the USEPA acceptable risks, 10^?6 – 10^?4. This study concluded that atmospheric OCPs did not pose significant cancer risks to the residents.     

Particulate matter exchange between atmosphere and roads surfaces in urban areas

The deposition and the re-suspension of particulate matter (PM) in urban areas are the key processes that contribute not only to stormwater pollution, but also to air pollution. However, investigation of the deposition and the re-suspension of PM is challenging because of the difficulties in distinguishing between the resuspended and the deposited PM. This study created two Bayesian Networks (BN) models to explore the deposition and the re-suspension of PM as well as the important influential factors. The outcomes of BN modelling revealed that deposition and re-suspension of PM10 occurred under both, high-traffic and low-traffic conditions, and the re-suspension of PM2.5 occurred under low-traffic conditions. The deposition of PM10 under low-volume traffic condition is 1.6 times higher than under high-volume traffic condition, which is attributed to the decrease in PM10 caused by relatively higher turbulence under high-volume traffic conditions. PM10 is more easily resuspended from road surfaces compared to PM2.5 as the particles which larger than the thickness of the laminar airflow over the road surface are more easily removed from road surfaces. The increase in wind speed contributes to the increase in PM build-up by transporting particulates from roadside areas to the road surfaces and the airborne PM2.5 and PM10 increases with the increase in relative humidity. The study outcomes provide a step improvement in the understanding of the transfer processes of PM2.5 and PM10 between atmosphere and urban road surfaces, which in turn will contribute to the effective design of mitigation measures for urban stormwater and air pollution.     

某垃圾焚烧厂投产前后周边土壤二英类化合物的分布

为研究垃圾焚烧厂运行对周边土壤二英类化合物（PCDD/Fs）含量的影响,采集了珠三角地区某垃圾焚烧厂投产前和投产后周边土壤样品,分析研究了该垃圾焚烧厂运行对周边土壤中PCDD/Fs含量和组分的变化.结果表明:①2012年（投产前）珠三角地区某垃圾焚烧厂周边土壤PCDD/Fs含量较低,范围为163~591 ng/kg（毒性当量范围为0.198~0.863 ng I-TEQ/kg,I-TEQ为国际毒性当量因子折算的毒性当量值）;2017—2019年（投产后）周边土壤PCDD/Fs含量范围为151~1.75×103 ng/kg（毒性当量范围为0.812~3.88 ng I-TEQ/kg）,与其他研究相比处于较低的水平.②投产后,距该垃圾焚烧厂较近（1.5 km）的采样点（S1）土壤PCDD/Fs含量逐年增长,在较远（5.2 km）但人口较密集的采样点（S3）土壤PCDD/Fs含量整体较高,但呈逐年下降趋势.③投产后,土壤中的17种PCDD/Fs单体组分中,毒性当量贡献率最高的单体为八氯二苯并二英（OCDD）和2,3,4,7,8-五氯二苯并呋喃（2,3,4,7,8-PeCDF）,二者毒性当量贡献率范围为15.7%~45.4%.④在同一采样点土壤PCDD/Fs单体组分年间差异不明显,但同一年份不同采样点差异明显.研究显示,目前该垃圾焚烧厂周边土壤PCDD/Fs含量较低,但仍需要长期监测其可能带来的风险.      

废塑料再生过程废水中微塑料去除模拟试验

微塑料是一种存在于不同环境介质中的新兴污染物,主要来源于废弃塑料制品,其存在污染范围广、潜在环境污染大的问题.废塑料再生企业生产废水中微塑料浓度远高于其他类型废水,对其生产废水中的微塑料进行处理具有重要的环境意义.模拟废塑料再生过程的生产废水并进行微塑料去除的絮凝沉淀试验,研究絮凝剂投加量、pH、水力快速搅拌条件的单因素和正交试验对废水中微塑料去除率及其各因素作用的影响.结果表明:①当PAC (聚合氯化铝)投加量为10 mL,PAM (聚丙烯酰胺)投加量为7 mL,pH为9,水力快速搅拌条件为100 r/min下维持40 s再200 r/min下维持40 s时,微塑料的总去除率最高,达91%.②PAC投加量是影响微塑料去除效果的主要因素,其次是pH.③微塑料的去除率与其本身的密度有关,密度大的ABS (acrylonitrile butadiene styrene,丙烯腈-丁二烯-苯乙烯)去除率最高,密度小的PE (polyethylene,聚乙烯)去除率最低.④不同粒径区间的微塑料去除率区别较大,粒径小(0.1~0.25 mm)的微塑料去除效果最好.研究显示,通过控制PAC和PAM的投加量、pH和水力搅拌速率等条件,能够有效将废水中的微塑料通过絮凝沉淀的方法去除,从而达到净化含微塑料生产废水的目的.      

基于底栖动物的松花江流域不同地形分区水质指标阈值研究

为全面了解松花江流域不同地形分区内底栖动物群落对水质指标的响应规律,识别不同分区水质指标指示物种的差异,于2016—2018年对松花江流域97个采样点的水质指标〔EC、ρ（DO）、ρ（COD_Mn）、ρ（NH₃-N）、ρ（TN）、ρ（TP）〕和大型底栖动物群落进行调查分析,采用临界指示物种分析法（threshold indicator taxa analysis,TITAN）分别探讨松花江流域山区、丘陵区和平原区水质指标的生态阈值,当污染物浓度超过负响应阈值时敏感种密度降低,当超过正响应阈值时耐受种也会受到明显影响,底栖动物群落结构会发生显著变化.将TITAN法所得的负响应阈值作为触发底栖动物群落发生变化的最低值,正响应阈值为底栖动物群落的耐受极限值.结果表明:①松花江流域水质指标在不同地形分区内的阈值不同,除ρ（DO）和ρ（COD_Mn）外,其他指标负响应阈值均表现为山区 < 丘陵区 < 平原区,ρ（DO）则表现相反,ρ（COD_Mn）在丘陵区出现最高阈值（5.46 mg/L）、山区出现最低阈值（4.01 mg/L）.除ρ（DO）以外,其他指标的正响应阈值均呈山区 < 丘陵区 < 平原区的趋势,ρ（DO）正响应阈值的变化趋势则与之相反.②松花江流域内超过50%的采样点水质指标值均超过其负响应阈值,超出正响应阈值的采样点比例在6%~40%之间,说明流域受到一定的干扰,但干扰程度不严重.③同一物种在不同地形分区内对水体理化指标的指示方向可能相反.萝卜螺属在丘陵区为ρ（NH₃-N）的正响应指示物种,在平原区则转变为负响应指示物种;短沟蜷属在丘陵区为ρ（TN）和ρ（TP）的正响应物种,在平原区则转变为负响应物种.研究显示,大型底栖动物群落结构的分布特征是影响水质指标阈值指示物种识别的主要原因,而不同分区的自然地理状况、栖境状况和水质状况则是造成大型底栖动物群落结构分布差异的主要因素.      

达里诺尔湖水体DOM荧光特征及其来源解析

达里诺尔湖（简称“达里湖”）是内蒙古自治区高原地区重要的生态屏障,探究达里湖水质状况及污染来源,对加强流域水环境治理、改善水环境质量具有十分重要的意义.于2018年9月及2019年6月对湖水进行采样,并通过三维荧光光谱结合PARAFAC（平行因子分析）模型,探究达里湖水体DOM（溶解性有机质）来源及其与水质的关系.结果表明:①达里湖水体中pH较高,ρ（DOC）（DOC为溶解性有机碳）、ρ（NH₄+-N）、ρ（TP）相对较高,均超过GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅴ类水质标准限值.②水体中DOM含4种荧光组分.夏季水体DOM主要分布于河流入湖口附近,其中,类腐殖质荧光组分（紫外区类富里酸和可见区类富里酸）占总组分的62.93%,类蛋白类荧光组分（类色氨酸和类酪氨酸）占总组分的36.07%;秋季水体DOM主要分布于东南侧,其中,类腐殖质荧光组分占总组分的40.52%,类蛋白类荧光组分占总组分的59.48%.③达里湖采样点荧光参数表明,达里湖DOM自生源特征较强,腐殖化程度较低.类腐殖质荧光组分与ρ（DOC）、ρ（Chla）均呈正相关,类色氨酸荧光组分与pH呈正相关,类络氨酸与ρ（DTN）、ρ（NH4+-N）、ρ（DTP）均呈正相关.研究显示,达里湖DOM具有陆源与生物源双重特性,DOM的形成与微生物、细菌、浮游生物的生命活动密切相关.      

一株高效嗜碱反硝化菌的分离鉴定及其脱氮特性研究

为了应对日趋严苛的废水TN排放标准要求,试验采用溴百里酚蓝（BTB）培养基,从某煤化工废水处理厂反硝化缺氧池活性污泥中,经多次分离、纯化获得了一株高效兼性厌氧反硝化菌株HK13.通过形态观察及16S rRNA基因序列分析,菌株HK13被鉴定为施氏假单胞菌属（Pseudomonas stutzeri）.在此基础上,利用含硝酸盐模拟废水,探讨了碳源类型、C/N（碳氮比）、初始pH、溶解氧（以不同摇床转速表征不同浓度的溶解氧）和培养温度对菌株HK13反硝化脱氮能力的影响,确定了该菌株的最优生长条件和最大脱氮效率.结果表明:①菌株HK13最适反硝化脱氮条件为以柠檬酸钠碳源,C/N 8,培养温度35℃,初始pH 8~10,摇床转速100 r/min.②初始ρ（NO₃--N）为106.67 mg/L下,反应12 h后菌株HK13对TN的去除率可达92.62%;反应9~12 h时,该菌株的脱氮速率最高,可达20.03 mg/（L·h）,其16 h的脱氮率在98%以上,且无亚硝酸盐积累.③菌株HK13适宜生长的温度和pH范围广泛,分别为20~40℃和7~10.研究显示,菌株HK13具有快速高效的脱氮能力及嗜碱特性,拓宽了生物脱氮工艺对环境条件的适用范围,在废水脱氮领域具有广泛的应用前景.      

加入SOA示踪的深圳大气PM2.5受体模型源解析

为厘清包括二次有机气溶胶（SOA）在内的深圳市区PM_2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM_2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物（WSOM）质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM_2.5平均质量浓度为26μg/m³,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片（CO₂⁺）作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧（WSOO）用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM_2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.     

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

基于PCA-SOM的北京市平谷区地下水污染溯源

为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO₃2-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO₃-Ca型为主,其次为HCO₃-Mg型.NH₄+、SO₄2-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO₂指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH₄+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH₄+、NO₃-、NO₂三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析.