固定污染源排气中颗粒物采样的质量保证

根据固定污染源排气中颗粒物采样的误差来源,提出质量保证措施。     

毛细管气相色谱—负离子化学电离源质谱法测定空气颗粒物中的硝基？…

本文用毛细管气相色谱－负离子化学电离源质谱法（ＧＣ－ＮＩＣＩＭＳ）测定了空气颗粒物中的硝基多环芳烃（ＮＯ２－ＰＡＨ）,通过与标准的保留时间和质谱图的比较,确定了空气颗粒物中含有四种ＮＯ２－ＰＡＨ,它们是２９－硝基芴,９－硝基蒽,１－硝基芘和２－硝基萤蒽。用同一样品进行了毛细管气相色谱正离子电子轰击源质谱分析,并与ＧＣ－ＮＩＣＩＭＳ进行比较     

北京市大气细颗粒物对Balb/c 3T3细胞周期的影响

研究了北京市大气细颗粒物有机提取物 (EOC)对Balb c 3T3细胞周期及调节因子的影响 .实验发现 116 μg mL细颗粒物EOC即有明显的细胞毒性 ,抑制细胞生长 ,并存在剂量 反应关系 ,IC50 为 4 0 2 2 μg mL ;流式细胞仪分析显示 136 6 μg mLPM2 5EOC可造成细胞周期改变 ,G0 G1期、G2 M期细胞分布增加 ,分别为 16 2 4 % (P <0 0 1)与 3 17% (P <0 0 5 ) ,S期细胞分布减少 2 0 4 % (P <0 0 1) ,并伴有P5 3含量的增加 ;4 0 9 8、4 78 1μg mL的PM2 5EOC可诱导Balb c3T3细胞凋亡 .提示PM2 5有机提取物可能通过P5 3途径引起Balb c 3T3细胞周期阻滞 ,并诱导细胞凋亡 .     

生物预处理对微污染地表水中有机物的去除

采用膜过滤法对某江水、生物滤池出水和常规处理出水进行了分子量分析 ,考察了 2个单元对不同分子量区间有机物的去除率。结果表明 :原水中分子量小于 1K的有机物占总DOC的 80 % ;生物滤池对分子量小于 0 .5K、0 .5～ 1K及 >60K的有机物去除率分别为 2 7.2 %、2 6 .9%和 1 6 .3% ;常规处理对以上分子量区间有机物的去除率分别为 39.2 %、30 .3 %和 2 9.6 %。     

给水管网铁颗粒物对全氟化合物的富集及对消毒副产物的影响

给水管网中普遍存在铁颗粒物,对水中微量污染物可能产生富集作用,然而铁颗粒物对全氟烷基和多氟烷基物质(PFASs)的富集机制及其水质健康风险仍有待深入研究.本文探究了Fe(II)生成铁颗粒物的过程中对PFASs的富集性能,发现在铁离子原位形成铁颗粒物的过程中,对长碳链全氟化合物的富集性能比短碳链全氟化合物更高.对PFASs的富集导致铁颗粒物粒径增大,未加入PFASs的样品反应后颗粒物平均粒径约为8.03μm,反应后除全氟丁磺酸组之外其他样品粒径均在10.6μm以上.此外,还发现4种PFASs存在下均能提升铁颗粒物对消毒副产物生成的促进作用,全氟辛酸、全氟辛磺酸、全氟丁酸、全氟丁磺酸存在下消毒副产物的生成量分别提升了35.5%±1%、63.3%±0.4%、41.6%±0.5%、18.1%±0.1%.消毒副产物浓度和铁颗粒物粒径呈现良好的线性正相关,线性拟合系数R²为0.8546.X射线衍射表征表明,PFASs提升了铁颗粒物晶体中FeOOH的含量.由此可见,铁颗粒物对PFASs的富集能够促进给水管网中消毒副产物的生成,从而进一步加剧水质风险.     

城市区域土壤铅含量空间变异的多尺度研究进展

我国城市土壤仍存在Pb的严重富集,准确地评价土壤Pb污染水平和范围是进行科学的土壤Pb污染风险评估和管理的基础.城市土壤Pb含量的空间变异性强且结构复杂,现有的大多数研究在单一空间尺度上开展,不足以全面揭示空间结构特征,不利于促进更加科学的风险评估和管理.因此,探寻一种能够全面揭示城市土壤Pb含量的空间结构信息的方法尤为重要.为了实现这一目的,本文首先分析了造成城市土壤Pb含量高空间变异性的主要因素:污染源的多样性、污染过程的层次性,以及城市景观的异质性.在此基础上归纳出城市土壤Pb含量的空间变异特征——由3个空间层次嵌套而成的等级结构.在此概念性的空间结构之上提出一个基于地统计学理论、以线性混合效应模型为核心的方法框架,可以将城市土壤Pb含量的空间结构划分为3个层次:全局趋势、具有空间自相关的随机变异以及异常高值点.最后,提出完善城市土壤Pb含量空间变异多尺度研究的重点是:探讨更加高效的空间抽样策略;确定特征尺度.     

高锰酸钾脱色降解直接耐酸大红4BS的反应机理研究

以高锰酸钾(KMnO₄)为氧化剂,含有染料直接耐酸大红4BS(以下简称大红4BS)的溶液为模拟废水,研究KMnO₄对大红4BS的脱色机理,分析KMnO₄不同投加量对大红4BS脱色效果的影响。结果表明：当KMnO₄投加量为15 mg/L时,反应1 h脱色率可达95.3%;脱色机理主要是KMnO₄氧化及氧化过程中形成的二氧化锰(MnO₂)对大红4BS吸附的共同作用。     

基于在线监测的南京市PM2.5中金属元素污染特征及健康风险评估

为了探究南京市细颗粒物（PM_2.5）中金属元素的污染特征及健康风险,利用在线多金属分析仪采集并分析了2022年南京市PM_2.5中10种金属元素的质量浓度,利用正定矩阵因子分解（PMF）模型进行金属元素的来源解析,并采用健康风险评价方法对其中5种重金属元素进行健康危害评估。结果表明,10种金属元素总的年均质量浓度为941.3 ng/m³,占PM_2.5年均质量浓度的3.4%;其中,铁（Fe）、钾（K）、锌（Zn）3种金属年均质量浓度占比为91.2%。来源解析结果表明,污染物主要来源于土壤尘、燃煤、秸秆焚烧及烟花爆竹燃放、机动车尾气排放及机械磨损。健康风险评价结果表明,锰（Mn）、钒（V）、镍（Ni）、砷（As）4种重金属元素的危害商（HQ）均＜1,均不存在非致癌风险;Ni、铅（Pb）的致癌风险（ECR）均＜10^-6,风险可控;As的致癌风险介于10^-6 ~ 10^-4之间,存在一定致癌风险。     

基于机器学习的大气PM2.5中金属浓度预测模型的研究

基于2013—2018年哈尔滨市气象数据、大气污染物数据和细颗粒物（PM_2.5）中金属成分数据,采用机器学习方法探索大气PM_2.5中金属浓度预测模型,并选择最优模型进行污染物浓度预测。结果表明,多元线性回归（MLR）、人工神经网络（BP-ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）4种模型中,RF对大气PM_2.5中5种金属［锑（Sb）、砷（As）、铅（Pb）、镉（Cd）、铊（Tl）］的浓度预测效果最佳,在训练集和测试集中表现均较稳定,其中相关系数（r）均＞0.7, 平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）数值较小。RF在大气PM_2.5中金属浓度预测上具有较好的表现,可在缺乏监测和实验数据的情况下,实现对大气颗粒物中金属浓度的快速预测,为全面了解颗粒物中金属污染特征提供数据基础。     

吐鲁番市2023年冬季典型月大气污染成因与来源初探

利用近3 a吐鲁番市1月空气自动站监测数据,采用模拟、聚类分析等方法,对吐鲁番市大气污染成因进行分析研究。结果表明：吐鲁番市大气污染成因受地理、气象、污染源排放多因素共同影响。从地理因素上看,吐鲁番市地处盆地,近地面环流频发,不利于污染扩散。从气象因素上看,污染天气小风静稳,边界层低,2023年1月尤为突出,气象转差是污染加重主因。从污染来源上看,2023年1月吐鲁番市空气质量受燃烧源影响突出,此外,冬季也受到沙尘天气影响。聚类轨迹显示有90.46%的气团来自吐鲁番本地,颗粒物潜在贡献源区主要集中在吐鲁番市区周边及南部托克逊县与鄯善县中间地带。