某废渣填埋场周边土壤-蔬菜重金属污染研究

为了掌握广西某废渣填埋场对周边环境产生的不利影响,该研究以其周边主要村庄作为研究区域,采用电感耦合等离子体发射光谱仪、原子吸收分光光度计、原子荧光光度计测定所有样品(2份废渣、1份填埋土、9份土壤、36份蔬菜、34份大米)中的Pb、Cr、Cd、As、Hg、Cu、Mn、Zn、Ni含量。结果表明,土壤中Cd污染严重;蔬菜中Cr污染严重;大米中Pb污染严重。相关性分析表明,土壤中Pb与Cd、Zn,Cd与Cu、Mn之间存在显著相关关系(p≤0.05);Pb与Cu,Zn与Cd、Cu,Cr与Mn之间存在极显著相关关系(p≤0.01);蔬菜中Pb和As有协同效应,具有一定的同源性(p≤0.05);土壤-蔬菜中Pb、Cr、Cd、As、Hg的相关性均未达到统计上的显著水平。废渣填埋场周边的居民(成人和青少年儿童)重金属健康风险(THQ、TTHQ)1,说明通过蔬菜、大米等食物摄入途径导致的重金属健康风险不明显,但是儿童通过食物(蔬菜、大米)摄入重金属的健康风险高于成年人,说明研究区域内儿童健康更易受到重金属的影响。     

大冶湖表层水和沉积物中重金属污染特征与风险评价

于2014年4月采集大冶湖表层水和表层沉积物,用原子吸收分光光度法测定其重金属含量,并基于健康风险评价模型和潜在生态风险指数法开展表层水和沉积物重金属污染的潜在健康风险和生态风险评价.结果表明,表层水和沉积物重金属(Ni、Cd、Cu和Pb)含量平均值分别为49.27、2.19、12.18、12.13μg·L~(-1)和78.46、77.13、650.13、134.22 mg·kg~(-1).富集系数显示,Cd、Cu和Pb均为重度富集,尤其是Cd累积最为明显.与国内典型湖泊重金属污染相比,表层水和沉积物中重金属元素含量均相对较高.表层水和沉积物重金属元素均表现为湖湾处含量较高,中部含量较均匀的分布规律,其来源主要受多种人为活动污染.环境风险评价显示,重金属类化学物质通过饮水途径产生健康风险范围为9.77E-08~1.63E-05 a-1,Ni和Cd是水环境健康风险的优先管理对象.沉积物重金属的潜在生态风险高低为CdCuPbNi,其中Cd是生态风险的贡献元素.     

碳排放影响因子与碳足迹文献综述:基于研究方法视角

从研究方法的角度出发,对近年来国内外碳排放影响因子及碳足迹的相关研究进行文献综述。根据碳排放影响因子的研究方法—情景分析法、因素分解法中的指数分解法以及其他计量模型,介绍了国内外关于碳排放影响因子的研究现状,最后对方法进行归类和对比。根据碳足迹研究方法—投入产出法、生命周期评价法、IPCC法以及其他模型,分析了国内外关于碳足迹的研究进展。最后通过总结,对碳排放和碳足迹的未来研究方向进行了展望。     

台州市大气PM_(2.5)中PAHs的污染特征与毒性评价

使用中流量颗粒物采样器采集台州市2015—2016年大气PM_(2.5)样品,利用气相色谱-质谱仪对样品中16种多环芳烃(PAHs)进行分析,研究PAHs的污染特征及可能来源。结果显示:PAHs总浓度为(20.69±4.84)ng/m3,浓度季节变化大小顺序依次为冬季>春季>秋季>夏季,空间变化为商住区>工业区>背景点。PM_(2.5)中PAHs以高环为主(≥4环),占86%。不同季节商住区和工业区PAHs(4环)含量均略高于背景点,PAHs(5~6环)的含量商住区略高于工业区和背景点。PAHs环数分布和比值法结果表明台州市大气PM_(2.5)中PAHs的主要来源是机动车尾气和燃煤。成年人和儿童的终生超额致癌风险(ILCR)分别为8.02×10-7和5.61×10-7,表明台州市PM_(2.5)中PAHs对人体健康影响在可接受范围内。     

我国城镇化进程中碳排放影响因素的实证研究

利用1980—2013年间的城镇人口与碳排放数据,选取城镇化进程中影响碳排放的城镇化水平、城镇建设用地面积、第三产业增加值、人均可支配收入、城镇人均绿化面积等因素,实证分析了城镇化对我国碳排放的影响程度,并利用格兰杰夫因果关系与误差修正模型分析了二者的因果关系与时间效应。最后,从降低工业碳排放、加快低碳城镇化试点建设、推进低碳社区发展,促进新能源发展等方面提出了相关建议。     

气压对西安市城区空气质量的影响

以西安市城区2014年1月1日至2015年12月31日空气质量监测数据和气象资料为基础,分析了气压对空气质量的影响及其空气污染特征。结果表明:AQI及各污染物浓度变化很好的拟合二次函数,且拐点横坐标均在7月前后。相关性分析表明:平均海平面大气压与SO_2、CO、NO_2、O_3呈现为显著正相关性,与AQI、PM_(2.5)、PM_(10)呈现为显著负相关。平均海平面大气压P对各污染物的影响在夏季最为强烈,而在春季和冬季最弱;P对O_3的形成存在较明显的影响。各污染物浓度和气象因素之间存在明显的共线性,PM_(10)主成分回归模型通过了显著性检验、拟合优度很好且无多重共线性。     

炼油企业碳排放估算模型及应用

随着石油产品需求不断增长,中国炼油企业CO2排放量占石油工业比重大幅上升。相较于发达国家,中国炼油企业CO2排放核算起步较晚,尚未形成通用的核算方法及模型,不利于炼油产业节能减排。分析了中国炼油企业碳排放现状,将炼油企业碳排放源分成燃烧排放、工艺排放、间接排放3类,构建了中国炼油企业碳排放估算模型。模型应用结果表明:1 250万t原油加工规模的炼油企业碳排放量为461.118万t,其中工艺排放占比55%,燃烧排放占比38%,间接排放7%。该模型能够快速有效估算炼油企业碳排放量,为相关企业节能降耗提供参考。     

西安市主要大气污染物浓度变化特征及相关特性分析

分析西安市主要大气污染物浓度(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3)随时间、空间的变化特征及其与天气情况、车流量变化之间的相关特性。结果表明:大气污染物浓度会因地区特点随人流量呈规律性波动;PM_(2.5)、PM_(10)与对应的SO_2、NO_2、CO、大气相对湿度呈正相关,与臭氧、温度、风速呈负相关;受排放及气温辐射影响,NO_2浓度在午后出现峰值且滞后于交通峰值;连续型降水对PM_(10)的稀释作用随降雨天数的增加呈"驼峰"型变化。     

绿色居住建筑运营阶段碳排放量化指标计算与分析

随机选取天津市一、二、三星级(各5个)绿色居住建筑,从建筑设备能耗、住区绿化、水系统3个方面建立了绿色居住建筑运营阶段碳排放量化计算模型,以建筑分项能耗计算结果为基础,采用碳排放系数法,核算出不同星级绿色居住建筑运营阶段的总碳排放量和各类分项碳排放量。结果表明:一、二、三星级单位建筑面积年碳排放量均值依次为84.70,80.13,70.81 kg/(m~2·a),随着星级的增加呈现递减的趋势,与建筑设备运行能耗规律相似,而住区绿化系统和建筑水系统的碳排放量与星级分布并无关联。     

北京城市植被区PM_(2.5)浓度时空变化及影响因素分析

文章在北京城市森林植被区选择2个观测点,采集2个观测点的PM_(2.5)质量浓度数据,并结合北京植物园的气象数据,研究其PM_(2.5)质量浓度变化特征和影响因素,探讨PM_(2.5)质量浓度变化对城市生活的影响。结果表明:被选观测点的PM_(2.5)浓度月变化基本呈"M"型,PM_(2.5)浓度在6月最低(西山公园为(71.01±34.34)μg/m~3,北京植物园为(44.41±31.57)μg/m~3),2月最高(西山公园为(154.07±95.70)μg/m~3,北京植物园为(139.49±100.74)μg/m~3),10月达下半年的最高值(西山公园为(133.45±109.06)μg/m~3,北京植物园为(127.04±109.34)μg/m~3);PM_(2.5)浓度全年均值为西山公园((104.02±26.45)μg/m~3)>北京植物园((82.52±28.18)μg/m~3);PM_(2.5)浓度季节变化呈"V"型在冬季最高,春季次之,夏季最低PM_(2.5)质量浓度季节变化西山公园为冬季((115.46±41.37)μg/m~3)>春季((112.39±18.50)μg/m~3)>秋季((106.37±24.25)μg/m~3)>夏季((81.87±12.60)μg/m~3),北京植物园为冬季((97.35±41.38)μg/m~3)>春季((94.07±12.21)μg/m~3)>秋季((93.17±31.42)μg/m~3)>夏季((61.86±16.70)μg/m~3);森林空旷地的空气质量优于森林内部PM_(2.5)浓度变化主要受地理位置、气象因素、人文因素的影响。