海峡西岸沿海城市群大气污染物浓度特征及其与天气形势的关系

将海峡西岸沿海主要城市分成北部、中部和南部3个城市群,分别取其组成城市2006年1月-2010年12月大气污染物(SO2、NO2、PM10)日均浓度的平均值进行时空分布特征分析,结果表明:南部城市群的总体污染水平是最高的,SO2和PM10平均浓度值比中部、北部城市群高,NO2浓度略低于中部城市群;3个城市群主要都以PM10为首要污染物;SO2、NO2、PM10浓度年变化、月变化特征相类似;各城市群大气污染物都没有表现出周末效应;分析不同天气形势对大气污染物浓度的影响,结果表明:变性冷高压、高空槽、暖区辐合3种天气形势为不利于大气污染物扩散的天气型,低涡切变、副热带高压及边缘、台风(热带辐合带)、台风(热带辐合带)外围、冷高压脊5种天气形势为有利于大气污染物扩散的天气型.     

基于GIS的松花江沿岸某区浅层地下水污染特征及人群暴露风险评价

对松花江流域吉林段某区浅层地下水进行采样监测,并筛选流域特征污染物包括有机污染物:芴、蒽、八氯联苯、芘、苯并(b)荧蒽、苯并(k)荧蒽、苯并(a)芘、茚(1,2,3-cd)芘、四氯联苯、五氯联苯、硝基苯、α-六氯环己烷、β-六氯环己烷、γ-六氯环己烷、七氯、p,p'-DDD、O,O-二甲基-O-2,2-二氯乙烯磷酸酯,重金属污染物:Cr、Cd、Pb、Hg,共21种,采用US EPA推荐的健康风险评价“四步法”,对研究区人群经口途径健康风险进行科学评估.结果表明:∑PCBs、七氯、滴滴涕、O,O-二甲基-O-2,2-二氯乙烯磷酸酯、硝基苯和Hg、Cr、Cd、Pb均未超出相关标准.∑PAHs低于报道的∑PAHs水平,芴浓度最高,六氯环己烷总量超标;研究区地下水污染物成人经口暴露总剂量为2.79×10-4mg/(kg×d),儿童为5.34×10-5mg/(kg×d),成人经口暴露剂量是儿童的5.23倍.成人和儿童经口暴露剂量中Cr的贡献率均最高分别为46.67%、42.82%,其次是β-六氯环己烷分别为27.29%、25.15%;采用Arcgis 9.3软件的插值运算功能,估算流域成人和儿童的健康风险,生成健康风险图,可以从地域上发现,流域人群非致癌风险由北向南呈现递减趋势,松花江两岸非致癌风险波动不大,上游风险大于下游风险;人群致癌风险总体趋势不明显.人群致癌风险高于非致癌风险,成人健康风险水平均高于US EPA推荐的最大可接受风险水平1.0×10-4,儿童健康风险水平仅小部分区域高于1.0×10-4.     

人工湿地公园有机污染物迁移转化规律研究

为研究以工业园区污水厂尾水为补给水源的景观水体中有机污染物的迁移转化规律,在2015年植物生长季对天津某工业园区人工湿地公园进行了水质采样分析。检测结果表明:湿地进水中ρ(COD)为44!70 mg/L,ρ(BOD)为2.8!5.6 mg/L;出水中ρ(COD)为43!60 mg/L,ρ(BOD)为3.3!4.8 mg/L。潜流湿地对污水处理厂排水具有较好的处理效果,BOD去除率为90%,COD去除率为10%!30%,出水B/C比值较进水有较大降低;潜流湿地出水进入表流湿地后,COD与BOD有所升高,其升高比例分别为10%、225%,这可能是因为表流湿地有水生植物生长,植物腐叶会导致有机物质释放。在湿地公园总出水前设置深水景观湖,有利于出水COD浓度进一步降低。     

沈阳市典型城市河流优先控制污染物筛选及生态环境风险评估

细河和蒲河接纳了沈阳市工业废水的排放,水体中有毒、有害污染物不容忽视.为了明确河流中优先控制污染物,评价实际暴露水平下优先控制污染物对该水系生态环境的风险,选择细河和蒲河表层水为研究对象,开展了平水期、丰水期和枯水期的采样及有机污染物的检测分析;通过改进的潜在危害指数法对水体中检出的52种有机污染物打分排序,筛选了优先控制污染物;将效应评价外推法与商值法结合评价了优先控制污染物的生态环境风险.结果表明:52种有机污染物在细河中检出的平均质量浓度范围为9.20×10-6~1.37×10-1 mg/L,在蒲河中检出的平均质量浓度范围为4.30×10-6~3.03×10-2 mg/L.细河或蒲河中这些污染物的危害指数总分值（R）在22分以上的分别有12和13种,其中,PAEs（酞酸酯类）占6种,苯酚类污染物占4种.在细河中,DBP（邻苯二甲酸二丁酯）、苯酚、对甲基苯酚、2,4-二甲基苯酚和2,4,6-三甲基苯酚的R_q（风险商）>1,表明这些污染物存在较大的生态环境风险;在蒲河中,DBP、DEHP[邻苯二甲酸二（2-乙基己基）酯]和苯酚的R_q>1,表明这些污染物存在较高生态环境风险水平.研究显示,在细河、蒲河中PAEs和苯酚类有机物为优先控制污染物,其中部分优先控制污染物具有较高的生态环境风险,可为该流域有毒、有害物污染控制方案的制定提供参考和指导.      

应用Models-3模式系统对沈阳市空气质量的数值模拟研究

利用美国环保局开发的新一代空气质量模式系统Models-3,对2002年冬季采暖期间沈阳市大气污染物的输送与化学转化进行了数值模拟研究,并对SO2、NO2和PM10等大气污染物浓度的模拟结果与监测结果进行了对比分析.结果表明,Models-3模式系统能较好地模拟出沈阳市的大气污染物输送与化学转化情况,SO2、NO2和PM10的模拟值与观测值的变化趋势具有较好的一致性,说明该模式能较好地反映这些大气污染物的分布特征和变化规律,可为今后深入开展沈阳市大气污染数值预报与传输扩散研究提供有效的手段.     

西安市秋冬季不同空气质量下可培养微生物气溶胶浓度和粒径分布

利用Anderson空气微生物采样器对西安市2014年9月~2015年1月间可培养微生物气溶胶进行采样、培养,分析不同空气质量下其浓度与粒径变化特征,并对其与颗粒污染物(PM_(2.5)、PM_(10))、气象参数(温度、相对湿度)和其它气态污染物(NO_2、SO_2、O_3)进行主成分+多元线性回归分析.结果显示,可培养细菌和真菌气溶胶浓度范围分别为97~1 909CFU·m~(-3),92~1 737 CFU·m~(-3).随空气污染程度加深,两种微生物气溶胶浓度均呈现增加趋势;细菌气溶胶粒径分布向粗颗粒偏移;而真菌气溶胶在低污染时呈正态分布,高污染时粒径峰值向细颗粒偏移.主成分分析结果显示,可培养微生物气溶胶主要与灰霾、太阳辐射和相对湿度有关.多元线性回归结果表明,细菌气溶胶与灰霾呈显著正相关(P0.05),与太阳辐射呈不显著负相关,与湿度呈不显著正相关;真菌气溶胶与灰霾、太阳辐射和相对湿度均呈不显著正相关.研究结果可以为评估微生物气溶胶所引起的环境与健康效应提供基础数据.     

辽宁辽中县城郊地区大气污染物时空变化及来源特征

以辽中县水文站为辽宁省典型城郊地区大气背景站点,针对大气污染物,ρ(PM_2.5)和气象因子等进行了1年(2007年2月—2008年1月)的连续观测.研究了各污染物的浓度水平,日、季节变化以及来源特征.φ(O₃),φ(CO),φ(SO₂),φ(NO),φ(NO₂),φ(NO_x*),φ(NH₃)和ρ(PM_2.5)平均值分别为19.9×10-9,0.85×10-6,9.7×10-9,8.8×10-9,14.5×10-9,23.2×10-9,29.8×10-9和66.6 μg/m3. 除SO₂外,各污染物浓度水平均优于我国《环境空气质量标准》(GB 3095—1996)的二级标准.φ(O₃)在日间达到最大值,一次污染物呈现双峰分布.从季节变化来看,φ(O₃)在夏季最高,春季最低.一次污染物如CO,SO₂,NO以及PM_2.5的浓度均在冬季达到最大值.地面监测的φ(O₃)和OMI卫星反演的NO₂ 柱浓度的变换趋势相同,但地面观测的φ(O₃)在春季明显低于柱浓度.后推气流轨迹分析结果表明,在φ(O₃)较高的夏、秋季,从东北地区和渤海湾起源的气流贡献最大.      

2014年北京APEC期间大气醛酮污染物的污染特征与来源分析

于2014年11月北京APEC会议前后,调查了大气醛酮污染物的变化规律及污染特征. 结果表明甲醛、乙醛和丙酮是主要污染物,占总醛酮污染物的82.66%,特别是甲醛,约占40.12%. APEC会议期间北京采取相关措施后,总醛酮污染物浓度下降了64.10%,醛酮污染物在会议前后的变化趋势与PM_2.5等污染物相似. 会议期间和会议后甲醛、乙醛、丙酮和总醛酮污染物之间(R²为0.67~0.98)的相关性较好,说明其有相同来源; 但会议前的相关性较弱,(R²-0.11~0.42和R² 0.16~0.94),说明其来源不同. 计算所得的诊断参数如C1/C2、C2/C3和OC/EC比值显示,会议前来自汽车尾气与燃煤的复合源,而会议期间和会议后燃煤排放比例增加,特别是在会议后.     

京津地区地下水中有机物的研究

本文在大量实验数据基础上,提出运用总峰面积值,特征有机污染物、有机污染物存在几率、有机污染系数及环境水文地质与地下水污染关系等方法,结合实际研究了京津地区地下水中有机物种类、含量和分布规律与特征。     

基于实测的船舶辅机大气污染物排放量估算

于2017年3月—2018年5月在广州市南沙港区选取不同吨位的5艘船舶进行登船实测,建立了基于燃油消耗的排放因子.结果表明,船舶辅机CO₂排放因子为(3085±439)~(3195±121) g·kg^-1,CO排放因子为(5.50±1.33)~(26.10±8.90) g·kg^-1,TVOC排放因子为(0.29±0.02)~(1.68±0.06) g·kg^-1,PM_2.5排放因子为(0.56±0.09)~(12.50±3.11) g·kg^-1,NO_x排放因子为(19.20±4.12)~(83.30±11.80) g·kg^-1,基于燃油消耗量,估算2017年广州港船舶停泊工况辅助发动机SO₂、CO、TVOC、PM_2.5和NO_x排放总量分别为736、(794±209)、(46.40±2.39)、(223.0±49.4)和(3237±698) t.船舶引擎功率对排放CO、TVOC和PM_2.5影响显著,引擎功率较低的船舶以上3种大气污染物排放因子更高.从吨位而言,≥10000总吨的船舶对SO₂、CO、TVOC和NO_x 4种大气污染物的排放分担率均超过50%,≤2999总吨的船舶则对PM_2.5的排放分担率最高.从船舶类型而言,分担率最高的是集装箱船,分别占SO₂、CO、TVOC、PM_2.5和NO_x排放总量的43.8%、30.8%、41.4%、16.3%和40.9%,此外,散货船、其他货船、顶推拖船和油船对排放量的分担率也较高,以上5种船舶占到了各类大气污染物排放总量的90%.