吸烟及吸二手烟对人体多环芳烃内暴露的影响

采用快速液相色谱-三重四级杆串联质谱仪对吸烟、吸二手烟和不吸烟的居民的尿样进行抽检,分析了10种多环芳烃羟基代谢物(OH-PAHs)的组成和含量,评估了吸烟及吸二手烟对人体OH-PAHs内暴露水平的影响.结果表明,吸烟及吸二手烟对居民尿液中OH-PAHs的浓度水平和组成特征均有影响,对萘和芴的代谢产物影响最为显著.OH-PAHs的浓度水平按照吸烟组>吸二手烟组>不吸烟组的顺序递减,吸烟组和吸二手烟组人群尿液中萘的代谢产物2-羟基萘和1-羟基萘所占的比例分别是不吸烟组人群的1.5、1.2倍和1.7、1.9倍;吸烟、吸二手烟和不吸烟人群体内各OH-PAHs之间的相关性分析表明,吸二手烟人群体内OH-PAHs来源最为复杂,受环境空气和香烟烟雾的双重影响.与同类研究结果相比,本研究吸二手烟人群体内OH-PAHs明显偏低,这可能与吸二手烟人群受到烟气的暴露时间和暴露量有关.     

基于小波变换与传统时间序列模型的臭氧浓度多步预测

采用最大重叠小波分解与重构方法,将影响O3小时浓度的不同时间尺度的物化过程分离出来,以提高序列的光滑性.同时,选择合适的传统时间序列模型(如ARIMA模型等)来描述不同过程的序列特征,并分别拟合预报.最后,在建模中引入24 h季节项,以实现提前24 h-次性预测未来1d的O3逐时浓度.结果表明,预报的平均相对误差为12.92％,平均绝对误差和均方根误差分别为10.04 μ.g·m-3和13.98μg·m-3,预报值与实测值的相关系数和匹配指数分别为0.96和0.98.随着预测期的延长,预报误差仍处于可接受范围内.该方法同样适用于每日最大O3小时浓度预报,研究结果为发布天气预报式的空气质量预报提供了新思路,便于公众规划出行并减少大气污染暴露.     

天津市公交站人群PM10暴露研究及PAHs健康风险评估

2012年9月在天津市城市交通密集区(八里台、海光寺公交车站)采集可吸入颗粒物(PM10)样品,并对采集的样品进行有机分析.在此基础上,针对公交车站候车的成年人群,应用美国EPA开发的电子数据库IRIS(Integrated Risk Information System),对可吸入颗粒物中的多环芳烃(PAHs)成分进行了健康风险评估.暴露采样的分析结果表明,两车站的PM10暴露浓度均值分别为(279.0±63.7)μg·m-3和(335.0±60.0)μg·m-3,其中的总多环芳烃质量浓度分别为(219.0±98.5)ng·m-3、(171.0±52.7)ng·m-3.多环芳烃致癌健康风险评估结果显示,两站候车人群在候车过程中的致癌风险分别为2.47×10-7、1.75×10-7,低于美国EPA所认可的可接受风险范围(10-6~10-4).     

福建闽江沿岸土壤中多环芳烃含量、来源及健康风险评价

为研究福建省闽江沿岸土壤中多环芳烃(PAHs)的残留状况、潜在来源及健康风险,采集闽江沿岸16个土壤样品,利用气相色谱/质谱(GC/MS)分析其中16种PAHs含量,结果表明:研究区土壤中16种PAHs的总含量为70.70~1667.83μg/kg,平均值为480.28μg/kg,其沿闽江沿岸呈“W”型分布模式,具体表现为城市高于郊区的变化;PAHs以2~3环为主,其中萘(Nap)的含量最高.基于PAHs的特征比值和主成分回归结合分析,研究区土壤中PAHs主要是石化和燃烧混合污染源,其中化石燃料高温燃烧占41.45%,石油源及生物质燃烧占49.34%,煤燃烧占9.21%.PAHs总毒性当量浓度值(TEQ_BaP)为3.10~121.15μg/kg,平均值为36.71μg/kg,37.50%的采样点超过荷兰土壤标准目标参考值(33.00μg/kg),表明闽江沿岸土壤已经受到PAHs不同程度的污染.健康风险评价表明,研究区土壤中PAHs的致癌风险(ILCRs)在10^-8~10^-6间,说明其致癌风险较小.     

OPCRP填料的SBMBBR处理低温污水脱氮细菌多样性试验

针对低温污水生物脱氮效率低问题,采用有机高分子复合硬性颗粒（OPCRP）-SBMBBR反应器处理低温污水,与传统SBR反应器对比,通过Miseq高通量测序技术分析了2套反应器中活性污泥的细菌菌群多样性及组成结构丰度差异,揭示高效处理低温污水优势脱氮菌群。结果表明:在水温（6.5±1）℃条件下,OPCRP-SBMBBR反应器出水脱氮效果及污泥沉降速率均明显提高;投加填料有助于提高活性污泥系统内硝化反硝化菌多样性和相对丰度,即优势氨氧化菌（AOB）、亚硝酸盐氧化菌（NOB）、厌氧反硝化菌总相对丰度分别由SBR （R1）的3.9%、3.47%、15.87%增加到OPCRP-SBMBBR （R2）的5.21%、5.26%、23.64%。异养硝化-好氧反硝化菌种红环菌科、Enterobacteriaceae、Terrimonas,分别由R1的2.77%、1.63%、2.43%增加到R2的3.3%、3.11%、2.59%;R2独有的好氧反硝化菌种包括假单胞菌属、氢噬胞菌属等,其相对丰度分别为1.17%、0.79%。R1、R2中优势好氧反硝化菌种总相对丰度分别为10.66%、17.35%,优势硝化菌种总相对丰度分别为7.37%、10.47%,优势硝化反硝化菌种总相对丰度分别为28.65%、43.32%,为低温污水中生物脱氮提供了良好的细菌环境。     

上海城市地表热环境多时期遥感研究

利用4个时期的上海地区Landsat TM/ETM+影像反演了地表温度.从时间尺度和空间分布两个方面,分析了上海陆域及各区近10年间的热场分布,并采用热岛效应比率进行定量化描述.研究表明,上海的高温区面积在近10年来呈现出逐渐减少的趋势,但在空间分布上具有明显的多中心特征.其中,中心城区、浦东新区、闵行区和宝山区是上海城市热岛的4个主中心,近郊地区则逐渐成为新的城市热中心.随着近10年来上海建成区的迅速拓展,研究区域城市热岛已呈现出明显的多中心化趋势,即多个热中心共同决定了上海的热场分布.因此,为了减缓上海城市热岛的发展,应大力开展这些区域前瞻性的生态建设规划.     

长江重点江段水体中多环芳烃及其衍生物的分布及健康风险

研究了长江攀枝花、宜宾、泸州、重庆、涪陵、三峡、岳阳、武汉、九江和南京共计10个重点江段枯水期和丰水期表层水中19种多环芳烃(PAHs)及其15种衍生物(SPAHs)的分布和来源,评估了长江PAHs类污染的健康风险及时空差异.结果表明,长江表层水中∑PAHs、∑SPAHs平均浓度分别为(147.3±59.8)、(73.2±29.7) ng·L^-1,检出率分别为82.9%、69.5%,其中2~3环(S)PAHs所占比例为79%.在SPAHs中,∑NPAHs(硝基取代PAHs)、∑MPAHs(甲基取代PAHs)、∑OPAHs(氧化PAHs)的平均浓度分别为(27.0±4.5)、(24.7±15.5)、(17.1±11.9) ng·L^-1.根据分子比值法及主成分分析可知,长江重点江段PAHs主要来源于生物质、化石及液体燃料燃烧,SPAHs主要来源于燃烧源和光化学转化,SPAHs及PAHs通过大气沉降汇入水体.采用毒性当量因子浓度计算对长江重点江段PAHs进行健康风险评估,结果表明在枯水期具有致癌性PAHs的∑TEQ_BaP值(苯并芘毒性当量)较高,其中岳阳、武汉江段的BaP毒性当量浓度高于我国地表水规定阈值,应当高度重视长江流域PAHs在枯水期引起的健康风险.     

快速城市化背景下不同建设用地扩张的驱动差异探讨：以浙江省义乌市为例

已有城市扩张文献多将建设用地视为单一对象,而较少考虑不同类型的建设用地可能受差别化的驱动因素的影响。针对此,论文以浙江义乌为例,采用无序多分类Logistic回归模型,分析了2006—2014年间义乌商住用地与工业用地扩张所受驱动力的差异。结果表明：商住用地与工业用地扩张均受到自然环境、社会经济区位、邻域状态及空间政策等多重因素的综合影响,但也存在明显的内部差异：一是驱动商住用地扩张的因素并不必然作用于工业用地,反之亦然;二是作用于两类用地扩张的同一驱动因素,其作用方向也可能截然相反;三是对两类用地扩张具有相同作用方向的驱动因素,其作用强度也往往不同,并形成了义乌“产城分离”的城市发展格局。论文揭示了城市化背景下不同建设用地扩张的驱动差异特征,对现有驱动力研究进行了一定拓展,能够为城市规划和城市用地分类管理提供科学依据和直接参考。     

湖泊水质富营养化评价的多准则神经网络法

提出了基于误差平方和准则与模糊熵准则下的多准则神经网络湖泊水质营养化评价模型，并将其应用于我国五大湖泊水质营养化的评价。结果表明，多准则神经网络用于湖泊水质营养化评价，具有简便，实用，客观和广泛的通用性     

2016~2020年山东省空气质量时空分布特征及影响因素分析

基于2016～2020年山东省城市空气质量监测结果,结合人口密度和城镇化率等社会经济数据以及风速、气温和相对湿度等气象要素,综合应用地理加权回归模型（GWR）、多尺度地理加权回归模型（MGWR）和小波分析等方法,探究山东省空气污染物的时空分布特征及其与社会经济和气象要素的关系.结果表明：（1）近5年来山东省空气质量整体呈好转趋势,除O₃外,SO₂、 NO₂、 PM_2.5和PM₁₀等污染物浓度逐年降低.空气污染物分布存在明显的空间差异,沿海地区污染物浓度更低.（2）山东省PM_2.5与人口密度和第二产业占比具有极显著的正相关关系（P<0.01）,而与城镇化率呈极显著负相关关系（P<0.01）.同时,这种相关关系在空间上存在尺度差异,人口密度、民用汽车量和工业用电量与PM_2.5空间关系较平稳,而城镇化率和第二产业占比对PM_2.5的影响的空间异质性较高.（3）气象要素对菏泽和威海两市PM_2.5