太原市城区夏季VOCs来源及其对O3生成的贡献

采集太原市城区夏季VOCs样品并分析其浓度特征,使用参数修正法得到VOCs初始浓度,分析其来源及对O₃生成的贡献.结果显示：太原市城区总VOCs平均浓度为48.13 μg/m³,烷烃（25.52 μg/m³）为主要组分.VOCs浓度呈明显日变化特征,在日间（10：00~14：00）光化学产生O₃的关键时段浓度最低.油品挥发、机动车排放、燃煤、植物排放与液化石油气/天燃气（LPG/NG）使用源对修正后环境VOCs的贡献分别为26.89%、25.55%、21.14%、14.99%、11.44%,对O₃生成的贡献分别为21.44%、33.10%、24.07%、13.77%、7.62%.机动车为新鲜排放气团VOCs的重要来源,而油品挥发、燃煤的输送与本地积累是其他（混合、夜间与反应）气团VOCs的重要来源.机动车排放、油品挥发与燃煤为VOCs与O₃生成的重要贡献源,控制此类源排放可减少太原市城区环境VOCs浓度并有效降低O₃生成.     

中国典型背景站夏季VOCs污染特征及来源解析

选取庞泉沟、神农架、武夷山和长岛4个代表性大气背景站,使用SUMMA罐采样及GC-FID/MS方法分析了4个背景站夏季环境空气中57种挥发性有机污染物浓度水平、物种组成以及日变化特征,并利用PMF模型对背景站VOCs进行来源解析和臭氧生成潜势（OFP）分析.结果表明,采样期间庞泉沟、神农架、武夷山和长岛的VOCs平均浓度分别为（23.06±8.14）×10^-9,（8.25±4.27）×10^-9,（7.95±11.31）×10^-9和（11.98±8.80）×10^-9.除庞泉沟外,背景点烷烃、芳香烃、烯烃和炔烃浓度均明显低于城市地区.背景点烷烃、芳香烃、烯烃占比与城市地区差异不显著,但背景点炔烃占比显著小于城市地区.烷烃和芳香烃的日变化呈现出白天消减,夜间累积的特点,烯烃浓度则在09：00~15：00点出现峰值.PMF源解析及成分分析结果表明,人为排放源对背景站VOCs构成和臭氧生成潜势有重要贡献.汽油挥发、溶剂及涂料使用、机动车尾气等排放源对4个背景站点的VOCs浓度贡献占比在39%~58%之间,对OFP贡献占比在35%~58%之间.燃烧源对4个背景站点的VOCs浓度贡献占比在18%~21%之间,对OFP贡献占比在约为13%..植物源对4个背景站点的VOCs浓度贡献占比在7%~17%之间,对OFP贡献占比在8%~33%之间,植物源贡献占比高于城市地区.     

成都地区气溶胶散射吸湿增长因子双变量模型

基于成都市2017年10～12月逐时的“干”气溶胶散射系数和吸收系数观测数据,结合该时段同时次的能见度（V）、相对湿度（RH）以及二氧化氮（NO₂）监测资料,利用“光学综合法”计算气溶胶散射吸湿增长因子,并探究了气溶胶散射吸湿增长因子单变量f（RH）模型的适用性及其改进方案.结果表明：幂函数、二次多项式、幂指函数形式的f（RH）模型在低RH条件下（RH<85%）均能很好地模拟气溶胶散射吸湿增长因子随RH的变化特征,但在高RH条件下（RH>85%）的模拟值会出现较大的偏差.黑碳质量浓度（C_BC）是影响气溶胶散射吸湿增长因子的另一关键变量,二者之间满足非线性关系.以RH和C_BC为自变量构建了气溶胶散射吸湿增长因子双变量f（RH,C_BC）模型,模型计算值和实测值之间的决定系数R²为0.763,平均相对误差MRE为14.28%.双变量模型f（RH,C_BC）的应用显著改善了气溶胶散射消光系数的模拟效果.     

基于移动监测的城市街谷交通相关污染物浓度时空变化研究

为更好认识城市街谷内的大气污染特征和提供城市街谷优化设计的实证参考,本文以干旱区绿洲城市乌鲁木齐市北京南路为例,采用移动监测技术,分析了城市街谷大气污染物(CO、PM2.5)的时空分布,并识别其主要影响因素。结果表明:(1)早高峰空气质量优于晚高峰;交叉路口处污染物浓度普遍较低,但苏州路立交桥下污染物浓度较高;(2)两种污染物同源,其浓度与固定站点监测数据高度相关,风向与街谷成锐角时污染物浓度较低,风速较大时污染物浓度较高,污染物浓度与车流量相关程度较低;(3)街谷两侧建筑物高度比在[1.5,2)之间,污染物浓度较低,在[1,1.5)之间,污染物浓度较高;路网密度在[12,14)之间,污染物浓度较低,[12,14)之间的道路密度能够最大程度的降低街谷内污染物浓度。     

盐度渐变过程对黄条鰤(Seriola aureovittata)幼鱼渗透调节的影响

为了解盐度渐变对黄条鰤(Seriola aureovittata)渗透调节的影响,设置自然海水(对照组盐度为29),5,10,15,20,35六个盐度梯度,并对不同盐度下幼鱼鳃丝Na+/K+-ATP 酶活力、离子浓度、渗透压进行了检测和分析。结果显示:在盐度5~35,黄条鰤尿、血清、血浆的渗透压均随盐度升高而升高,盐度为35时渗透压均为最高,其中尿的渗透压显著高于血清和血浆渗透压。在盐度从29下降的过程中,鳃丝Na+/K+-ATP酶活力、离子浓度、渗透压呈现相似的变化规律,都随着盐度的降低而呈现总体下降的趋势;盐度从29升高到35时,各检测指标中仅有尿和血浆的K+ 含量无显著变化(P >0.05),其余均显著升高(P <0.05)。实验结果表明,黄条鰤生存和繁衍的自然海水盐度29是幼鱼存活的适宜盐度,在略低的盐度20~29均能较快适应,说明在盐度渐变过程中,黄条鰤幼鱼对外界盐度变化有较强的调节能力。     

Estimation of atmospheric trace metal emissions in Vilnius City, Lithuania, using vertical concentration gradient and road tunnel measurement data

A new approach for the estimation of trace metal emissions in Vilnius city was implemented, using vertical concentration profiles in the urban boundary layer and road tunnel measurement data. Heavy metal concentrations were examined in fine and coarse particle fractions using a virtual impactor (cut-off size diameter 2.5 μm). Negative vertical concentration gradients were obtained for all metals (Ba, Pb, V, Sb, Zn) and both fractions. It was estimated that the vertical concentration gradient was formed due to emissions from an area of about 12 km². Road tunnel measurements indicated that trace metal concentrations on fine particles were lower than those on coarse particles, which suggested that re-emitted road dust was highly enriched in trace metal due to historic emissions within the tunnel. Emission rates of different pollutants in the road tunnel were calculated using pollutant concentration differences at the tunnel entrance and exit and traffic flow data. Heavy metal emission rates from the area of Vilnius city were estimated using the vertical gradient of heavy metal concentrations and the coefficient of turbulent mixing, as derived from meteorological measurement data. The emission values calculated by the two different methods coincided reasonably well, which indicated that the main source of airborne trace metals in Vilnius city is traffic. The potential of the vertical concentration gradient method for the direct estimation of urban heavy metal emissions was demonstrated.     

污水中喹诺酮类抗生素分布及与环境变量的相关性研究

利用固相萃取-高效液相色谱串联质谱法（SPE-HPLC-MS/MS）对广西九洲江地区的6个污水处理厂的进水和出水中的喹诺酮类抗生素（QNs）进行检测,分析不同处理工艺对QNs的去除情况,并对检出的QNs进行冗余分析,探究其与环境变量之间的相关性。结果表明,污水处理厂进水中诺氟沙星（NFX）检出浓度最高,其次是环丙沙星（CPX）、氧氟沙星（OFX）和恩诺沙星（EFX）,QNs在进水和出水时的质量浓度分别为252.1~1 374.9 ng/L和44.4~147.1 ng/L;污水中QNs的总去除率为66.6%~92.5%;Na⁺、K⁺和总有机碳（TOC）与多数QNs呈正相关关系,Ca²⁺、Mg²⁺、pH值与多数QNs呈负相关关系。     

基于多源数据融合的煤矿工作面瓦斯浓度预测*

为了解决瓦斯浓度预测使用的单一数据在预测中影响还不够深入的问题,提出基于LSTM神经网络的多源数据融合瓦斯浓度预测模型。模型将上隅角瓦斯浓度、采煤机速度、工作面吨煤瓦斯涌出量等不同数据融合作为输入层参数,使用Adam优化算法更新LSTM网络层参数,利用Attention机制突出关键影响瓦斯浓度的因素,开展多源数据融合的瓦斯浓度预测,结合某矿1008工作面的实际数据,分析不同数据在瓦斯浓度预测中的作用。研究结果表明:单变量下的Attention-aLSTM预测效果相比LSTM提升14.2%;多源数据融合下的Attention-aLSTM相比自身提升了5%。     

基于遥感的巢湖悬浮泥沙分布的环境背景分析

悬浮泥沙是重要的水质参数之一,对水体透明度、浑浊度、水色等光学性质及水生生态条件产生直接影响,水体的含沙量及其动态变化对区域水下地貌的发展及冲淤变化等具有非常重要的影响. 以巢湖为例,通过对不同含沙量的水体进行光谱特征分析,提出了用泥沙指数来提取泥沙分布的方法. 利用ETM+(TM)数据得到了巢湖湖区2个时相的泥沙分布图,并对巢湖悬浮泥沙分布的环境背景进行分析,指出巢湖泥沙的来源主要是各入湖河流携带的泥沙,其次是岸坡崩塌物形成的.      

基于稳健统计的土壤环境背景值研究及应用

使用稳健统计方法中的位置估计量和尺度估计量对我国某受到人为干扰的地下水水源地C层土壤重金属的背景值进行了研究.结果表明,稳健统计方法对样本中的异常值有较高的耐抗性,计算结果与常规方法相近,因而适用于某些人为干扰地区的土壤环境背景值研究.对该水源地背景值的计算表明,该地区C层土壤Cu,Pb,Cd,Cr,As和Hg的背景值中心分别为21.2,32.5,0.103,60.3,11.0和0.012 mg/kg,其中w(Pb),w(Cd)和w(As)高于山东省平均值. 6种重金属的阈值分别为29.0,43.7,0.143,93.5,21.0和0.080 mg/kg,均小于全国平均上限值,但其中Pb,Cr,As的阈值高于土壤环境质量一级标准. 基于该地区背景值的污染累积指数评价表明,该地区主要重金属污染物为Pb和Hg,主要污染区为污水沟渠周边,污染深度为1～3 m.