有机氯农药在海河干流水体和菹草中的浓度分布

于2008年3月29日—5月25日对海河干流水体和菹草中的有机氯农药(OCPs)——六六六(HCHs)和滴滴涕(DDTs)的分布进行了采样调查. 结果表明,水体中ρ(HCHs)和ρ(DDTs)分别为3.95～20.15和6.88～35.23 ng/L,平均值为11.11和15.34 ng/L;菹草中w(HCHs)和w(DDTs)分别为2.17～7.82和1.40～22.80 ng/g,平均值分别为4.49和7.79 ng/g,菹草生长旺盛期的w(HCHs)和w(DDTs)最高,其变化主要受水体中ρ(HCHs)和ρ(DDTs)的影响;菹草生长旺盛期HCHs和DDTs的PCF值最高;菹草中HCHs的主要成分为γ-HCH,而水体中为β-HCH;DDT是水体和菹草中DDTs的主要成分,但菹草中DDT的相对含量明显低于水体,与水体相比,DDT在菹草中能进一步被降解,且以好氧降解为主.      

海河沉积物重金属污染及潜在生态风险评价

采用单因子指数法和Hakanson生态风险指数法 ,通过分析海河 5个断面沉积物中典型重金属污染物Cu、Pb、Zn、Cd、Cr的含量 ,定量确定了海河沉积物中重金属的污染程度和潜在生态风险。     

基于深度学习的排污口污染物浓度预测研究

入河排污口是污染物进入生态环境的最后一道关口,预防超标排放是改善流域生态环境质量的基础.为实现排口超标排放事前预警,本研究以长江泰州段两类典型排口(污水处理设施排口和工业企业清净下水排口)为例,利用排口污染物监测数据与气象数据,基于长短期记忆神经网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、卷积循环神经网络(CRNN)等深度学习算法构建多污染因子(总氮、氨氮、COD、总磷)浓度预测模型,并结合SHAP分析结果识别影响排口水质预测的重要因素.结果表明：(1)单层与双层GRU模型在排污口未来6 h污染物浓度预测中表现较好,R²可达0.67～0.81;(2)自相关变量的累积重要性绝对值占比超80%,对排口污染物浓度预测的影响显著大于其他输入变量.该方法有潜力拓展应用至其它排污口类型及其它污染因子的浓度预测,为排口污染预警和全链条管理提供技术支撑.     

“十三五”连云港地表水质时空变化规律研究

主要通过连云港环境监测中心获取2016—2020年连云港地表水质量监测数据,比较分析了“十三五”期间连云港水质变化趋势。结果表明,“十三五”期间连云港市地表水水质呈现逐年向好的趋势。     

基于控制单元划分的大辽河流域污染物空间分布及来源解析

为明确大辽河流域污染物特征及污染物来源,建立“流域—控制单元—行政区”空间拓扑关系,对2019年大辽河流域国控断面水质情况、各控制单元内污染物入河量及空间分布特征进行分析。结果表明：1)大辽河流域28个水质监测断面中,逐月水质均能达到《水污染防治行动计划》中考核目标的占29%,超标污染物以COD、NH₃-N为主,超标断面中,COD、NH₃-N主要来源为城镇生活源、农村生活源和分散式畜禽养殖,TP主要来源于不同土地利用类型污染源和城镇生活源;2)2019年COD、NH₃-N、TN、TP污染物入河量分别为59 195.5、3 115.5、18 229.7、538.3 t/a,从污染源贡献上看,总体呈现为城镇生活源>农村生活源>分散式畜禽养殖污染源>不同土地利用类型(含林地、草地、耕地、城镇用地)污染源>工业源>规模化畜禽养殖污染源;3)污染物入河量空间分布均呈现中部>西南部>东北部,其中控制单元C3、C6、C8、C11、C13、C15、C17是重点管控单元,以上重点管控单元中,COD...     

某河口复合生态净化系统浮游植物群落特征与水质健康状况分析

针对阳澄湖某入湖河口复合生态净化系统实际工程,在探究各净化单元水体浮游植物群落季节性构成特征的基础上,采用综合营养状态指数和浮游植物多样性指数对水质健康状况进行综合评价及分析。结果表明：复合生态净化系统中共鉴定浮游植物8门97属143种,种类组成以硅藻门、绿藻门和蓝藻门为主;系统进、出水浮游植物密度分别为5.81×10⁵～1.76×10⁷、4.96×10⁵～1.65×10⁷个/L,进、出水生物量分别为0.292～5.21、0.194～4.66 mg/L,净化系统对水体浮游植物生长具有较好的控制效应;按照浮游植物功能群(functional group,FG)分类方法,净化系统浮游植物可划分为26个功能群,其中B、D、MP、P、S1、W1、X2、Y、G、J、LO和M为优势功能群;各单元优势功能群的演替与水温、CODMn、DO和TN等水质指标具有良好相关性。研究期间复合生态净化系统水体处于中营养到轻度富营养状态,净化系统有效地提升了入湖水体的生态健康水平。     

九龙江污染物入海通量初步估算

河流污染物入海通量的研究是研究海水污染的内容之一。本文对目前常用的河流污染物通量估算方法进行了分析,根据九龙江的水文水质监测数据,选择高锰酸钾指数与NH3-N作为代表性水质监测项目,利用各种估算公式进行污染物入海通量估算,对估算结果进行比较发现部分公式适用性较好。估算结果表明,2003年九龙江污染物入海通量CODMn大约为21 000 t/a,NH3-N大约为2 500 t/a。根据与其他研究结果的对比,探讨了河流污染物入海通量估算的特点,对不足之处作了说明。     

海河干流流域暴雨径流非点源污染负荷解析与控制策略

随着点源污染逐渐得到有效控制,非点源污染对海河干流流域水环境污染的贡献日益增大,对其污染负荷进行科学测算成为海河干流水质达标方案制订的重要前提。基于GIS技术,通过土地利用类型划分,利用PLOAD模型对海河干流的暴雨径流非点源污染负荷进行了计算。结果表明,海河干流流域建设用地的比例依海河流向自上而下逐渐递减,而涉农用地逐渐增加,城区地表径流与农业面源污染分别是上、下游地区重要的非点源污染负荷来源。关于流域的暴雨径流非点源污染负荷,CODCr为15 619.29 t/a,NH3-N为369.16 t/a,TN为851.20 t/a,TP为250.29 t/a。为改善海河干流水质,非点源污染控制应纳入流域的污染物总量控制计划中,与点源污染一起参与环境容量的分配与控制。     

灌河口表层土壤多环芳烃污染调查

为了解灌河口工业区表层土壤中多环芳烃的污染水平及健康风险。于2017年4月份在灌河口化工园区、火力发电厂和钢铁工业园区采集30个表层土壤样品,利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对16种优控ω(PAH)进行了检测。结果表明,30个采样点16种PAH的ω(T-PAHs)总为1 212.8~12 264.5 ng/g,平均值为3 504.8 ng/g。其中单体PAH以Fl为主,平均比例高达19.4%,其次为Pyr(16.7%)和B[a]P(9.6%)。单体PAH相关性分析表明了污染物来源的一致性,主要来源于本地工业区原油、生物质和煤的燃烧过程。根据加拿大土壤环境质量标准,灌河口工业区87%的土壤PAHs污染超过了安全值,存在潜在的生态风险。     

珠江口表层水中多环芳烃的分布特征及健康风险评估

分别于2015年2、5、8、11月在珠江八大入海口采集表层水体样品,应用固相萃取富集法对该区域表层水体中16种USEPA优控多环芳烃(PAHs)的时空分布特征进行分析,并利用终生致癌风险增量模型(ILCR)对该区域的饮水健康风险进行评价。结果表明:珠江口4个季度所采集的水样中,∑15PAHs的浓度范围为18.0~50.3 ng/L,含量处于中等水平。其中7种强致癌性∑7PAHs的浓度范围为1.53~3.73 ng/L,占∑15PAHs的5.89%~11.1%,∑15PAHs和∑7PAHs在枯水期(2、11月)样品中明显高于丰水期(5、8月)。就组成特征而言,各采样点PAHs以3、4环为主。珠江口表层水中非致癌类PAHs的危害商数值为0.99×10~(-5)~2.73×10~(-5),远低于USEPA规定的阈值(1);致癌类PAHs产生的健康风险为6.50×10~(-8)~2.37×10~(-7),其中Ba P导致的饮水途径健康风险最高,所有点位致癌类PAHs的健康风险均低于USEPA推荐的对致癌物质最大可接受风险水平(10~(-6)),表明珠江口表层水中PAHs尚不具备严重的致癌风险,但是仍然存在潜在的健康风险,需要重点控制和管理。