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.     

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.      

新冠肺炎疫情期间我国居民洗手行为研究

直接接触和飞沫传播等方式是新型冠状病毒传播的主要途径,合理的洗手行为是切断暴露途径和降低病毒感染风险的有效防控措施,对于新型冠状病毒肺炎（COVID-19,简称“新冠肺炎”）疫情的防控具有重要的作用.该研究于2020年2月25日—3月14日,采用电子问卷的方式调查了覆盖我国31个省（自治区、直辖市）1 728个县（区）18岁及以上的居民,收集共计8 330名成人的洗手情形及洗手时长等信息,分析不同暴露情景下的洗手行为及其影响因素.结果表明:女性、城市地区居民在洗手比例和洗手时长上均分别高于男性、农村地区居民.人群在一般暴露情景下的洗手比例较高,而对于病毒感染风险较高的暴露情景（如咳嗽或打喷嚏后、接触他人后等）的洗手率（分别为73.6%和83.9%）排名靠后,说明人群对病毒的传播途径和防护措施有待深入理解;在洗手时间上,根据WHO规定的洗手时长标准（20 s）,仅有41.7%的人群洗手时长合格（大于20 s）,城区居民洗手时长的合格率（42.0%）显著高于农村地区（39.7%）;总体上,具有外出经历的人群洗手比例较未曾外出的人群高,新冠肺炎疫情期间居住地是否存在新冠肺炎疑似和确诊病例显著影响居民的洗手行为,但是疫情最严重的地区居民的洗手时长合格率（37.2%）最低,反而疫情最轻的地区居民的洗手时长合格率（43.6%）最高,说明居民的洗手行为可能受疫情等多方面的影响.研究显示,相比于非疫情期间而言,疫情期间我国居民洗手行为发生率提高,洗手时长合格率提高,但是仍然水平偏低.应提高居民洗手行为意识,科学地执行洗手这一防护措施,相关政策制定以及个人防护应当进一步关注和重视洗手行为的防疫作用.      

2006-2017年四川盆地MODIS气溶胶光学厚度时空变化特征

四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD（气溶胶光学厚度）产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD（MODIS数据反演的气溶胶光学厚度）与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值（AOD值>1.0）中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度.      

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.      

长江中下游环境DNA宏条形码生物多样性检测技术初步研究

长江生物多样性在人为影响下面临严重威胁,物种监测是生物多样性保护的基础,为完善长江水生态监测体系,实现高效无损伤的物种监测,在长江中下游干流3个江段（新滩、安庆和芜湖）采集水样,建立长江水样环境DNA宏条形码物种检测体系并评估其有效性.结果表明:①长江中下游环境DNA宏条形码检测到32个物种,包括20种鱼类、1种水生哺乳动物（长江江豚）和11种陆生动物,其中鱼类物种包括鲤形目、鲇形目、鲈形目和鲱形目,其种数占鱼类总种数的比例分别为60%、25%、10%和5%.②长江中下游渔获物中资源量居首位的鲤形目在环境DNA调查中序列数最多,占鱼类总序列的96.2%,其次为鲱形目（占比为3.5%）,鲇形目和鲈形目占比较低,分别为0.2%和0.1%,4个类目序列相对丰度与渔获物种资源量组成差异较大.③环境DNA调查次数约占传统渔获物调查次数的几十至几百分之一,采样时间不足努力量最少的渔获物调查的1%,检测到的鱼类种数为传统调查总数的31%~49%.④安庆采样点位于长江中下游长江江豚密度最高的江段,其环境DNA检出率和序列相对丰度在3个采样点中均最高.研究显示:长江水样环境DNA包含水陆复合生态系统的生物多样性信息,利用水样环境DNA宏条形码可检测不同类群的水生和陆生物种;对于鱼类物种检测,环境DNA宏条形码比传统调查方法效率更高,可对传统调查结果进行补充;环境DNA宏条形码生物多样性检测主要受分子标记体系和核酸序列数据库限制,获取全面的物种多样性和资源量信息需要对检测分析方法进行进一步完善.      

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.      

基于生态系统服务供需关系的广西县域国土生态修复空间分区

国土生态修复是我国土地整治战略发展的需求,其空间分区与管控是实施国土整治与生态修复差别化建设的前提条件。以广西各县市为研究单元,在测算和分析生态系统服务供给量和需求量基础上,利用象限匹配法、双变量局部空间自相关和供需协调度来定量分析生态系统服务供需匹配关系、空间聚集程度和协调关联性,进而探讨和划分广西国土生态修复的空间分区及其管控措施与建议。研究表明：（1）广西各县市生态系统服务供给和需求差异明显。环绕广西的四周山林地和重点生态功能区县生态系统服务供给量较高,大中城市区则较低。生态系统服务需求量自东南向西北逐渐减少。（2）广西生态系统服务供需空间匹配呈现高供高需型、低供高需型、低供低需型、高供低需型四种类型,供需局部空间自相关以高-低或低-高的空间聚集为主,且生态系统服务供需协调度平均值为0.531,处于一般均衡。（3）结合生态系统服务供需匹配四类特征和广西地理环境条件,将广西各县域划分为10个分区,并针对各分区提出差异化整治措施和建议。总体上,生态系统服务高供高需型的区域应以保育为主、培育为辅,防止过度开发;高供低需型的区域以保护为主,提高管理水平;低供高需型的区域应以综合改良为主,提高土地效益;低供低需型的区域应以国土生态重构或重建为主,侧重恢复生态系统。     

基于FLUS模型的湖北省生态空间多情景模拟预测

改革开放以来,中国经济在飞速发展的同时,生态环境问题日益严峻。为保障国家和地区的生态安全,对未来生态空间进行模拟预测十分必要。在长江大保护和长江经济带绿色发展背景下,以湖北省为研究区,利用FLUS模型基于湖北省2010年、2015年土地利用数据及包含自然和人文因素的15种驱动因子数据,对2035年的湖北省生态空间进行模拟预测。结果表明：利用2010年土地利用现状模拟出的2015年湖北省土地利用变化情况,总体精度达到0.976,Kappa系数达到0.961,模拟精度较高。设置的生产空间优先、生活空间优先、生态空间优先以及综合空间优化4种不同情景,基本满足未来湖北省不同发展导向的需求。从地貌单元角度来看,在不同情景下,湖北省生态空间主要分布于湖北省边陲四大山区,中部江汉平原生态空间零星分布。从数量规模上来看,不同情景下各个用地类型数量规模差异较为明显,生产空间优先情景下耕地面积增加1216 km²,生活空间优先情景下城镇用地规模增加5959 km²,生态空间优先情景下生态空间用地增长722 km²,综合空间优化情景下生态空间用地规模变化更趋于平缓。从生态空间变化分布来看,四大山区的生态空间变化不大,但中部江汉平原生态空间变化较为明显,其中从行政区划上来看,变化范围主要分布于武汉城市圈、襄阳市、宜昌市中西部地区及随州市中部地区。总而言之,FLUS模型对于湖北省生态空间模拟的适用性较好,多情景模拟结果可为湖北省未来国土空间规划及未来生态空间管控提供多角度、多方向的政策决策参考。