大气压光电离技术及其在环境污染物分析中的应用

介绍了液相色谱-质谱联用(LC-MS)技术中新型软电离技术大气压光电离法(APPI)的基本原理、鼻子源结构以及电离的影响因素,综述了LC-APPI-MS在环境污染物定性定量分析中的应用.     

龙岩市区大气颗粒物中多环芳烃的种类和时空分布特征及来源

采用恒能量同步荧光法检测了龙岩市大气颗粒物样品中的多环芳烃(PAHs),比较了龙岩市区大气颗粒物中多环芳烃含量的差异以及不同季节对多环芳烃含量的影响,讨论了其分布规律及污染源。     

城市空气质量日报自动发布系统的研究与开发

详细介绍了“城市空气质量日报自动发布系统”的开发背景和开发过程 ,并对系统整体的架构和所用到的技术作了针对性的说明 ,阐明了作者对此类系统的前景和发展方向的看法。     

基于天气背景天津大气污染输送特征分析

区域输送是大气污染防治中需要考虑的重要因素,本文利用大气化学模式定量估算2016年10月～2017年9月区域输送对天津的影响,重点基于天气背景分析区域输送影响和气象条件的关系,为京津冀地区大气污染联防联控提供支撑.结果表明,京津冀地区各城市区域输送贡献百分率平原城市显著高于沿山城市,天津一次PM_2.5本地贡献62.9%,区域输送贡献37.1%,主要受沧州、廊坊、河北中南部、北京、唐山和山东等地输送影响,每年4～6月区域输送最显著, 7～8月区域输送最弱.区域输送与天气形势、风场和降水等气象条件密切相关,高压后和锋前低压是区域输送占比最高的两种污染天气类型,西南风、西风和南风3个风向下天津大气污染输送影响最为明显,风速2～3 m·s^-1时最有利于PM_2.5区域传输,降水超过5 mm以上将降低大气污染物区域传输效率.对于不同污染类型和重污染阶段,轻度污染天气时区域输送贡献最为明显,比均值偏高20.5%,重污染天气虽受静稳气团控制,但由于周边区域高浓度的PM_2.5,污染气团迁移对区域内污染聚集传输有显著影...     

中国东海近海岛屿冬季与夏季气溶胶中水溶性离子化学组分特征及来源解析

本研究于2017年12月至2018年2月以及2018年6～8月在嵊泗岛屿共采集70个大气总悬浮颗粒(TSP)样品,利用离子色谱法分析TSP样品中水溶性离子(主要包括:Na⁺、 K⁺、 NH⁺₄、 Mg²⁺、 Ca²⁺、 Cl^-、 SO₄^2-、 NO^-₃和MSA)的质量浓度,结合HYSPLIT后向轨迹模型,离子相关性分析和主成分分析等方法,探讨东海背景站水溶性离子组分的化学特征、季节差异以及主要来源.结果显示,观测期间TSP和主要水溶性无机离子(WSIIs)质量浓度均表现为冬季高、夏季低,冬季和夏季的总水溶性离子(TWSIIs)平均质量浓度分别为(26.5±16.3)μg·m^-3和(8.8±3.8)μg·m^-3.二次离子(NO^-₃、 SO₄<...     

大气环境数据分析预测方法对比研究

以西安市2006年9月27日至2008年5月3日每日的SO2平均浓度时间序列为例,应用时间序列分析对前555个数据进行拟合,得到合适的时间序列模型ARIMA(1,1,2);利用神经网络中的BP神经网络和RBF神经网络对同样的样本进行训练,用这三种方法对2008年4月4日至2008年5月3日的SO2日均浓度值进行了预测,并用同样的方法分析预测了同期PM10日均浓度值,最后比较了它们的预测效果。结果表明,利用这三种方法进行浓度预测都是可行的,其中RBF神经网络法的预测误差最小,效果最好。     

考虑随机误差的软土基坑沉降趋势分析及预测*

为准确分析基坑沉降变性规律，基于现场监测数据，通过卡尔曼滤波对趋势项及误差项进行分解，采用M-K检验对发展趋势进行评价，利用优化广义回归神经网络和差分整合移动平均自回归模型，构建基坑沉降分项预测模型，并将预测结果与发展趋势评价结果对比分析，以实现基坑沉降变形规律综合研究。结果表明:卡尔曼滤波能有效分解基坑沉降数据趋势项与误差项，相较于传统小波分解效果更佳；基坑沉降呈持续增加趋势，但趋势性逐渐减弱；预测结果相对误差均值均不大于2%，预测模型精度较高；沉降变形会进一步增加，但增加速率明显降低，与发展趋势分析结果一致，两者相互佐证分析结果准确性。研究结果为基坑沉降变形规律分析提供新思路。     

岷—沱江汞环境背景值研究

本文介绍了用冷原子荧光法测定岷—沱江原水(总汞)、过滤水(溶解性汞)、悬浮物(悬浮态汞)及沉积物中汞含量。方法检测限为0.004μg/l。经选用W检验、Vistelius置信带法和偏度、峰度法联合进行汞含量分布类型检验,综合判断、研究得出岷—沱江水系河水中汞背景值(总量)为0.25μg/l,汞主要以溶解态存在于水体中,沉积物中汞背景值为0.018mg/kg。岷—沱江水系汞背景值无论与国内各水系还是同世界河流水平相比,均处于相同和较低水平。     

Determination of particulate polycyclic aromatic hydrocarbons in ambient air by gas chromatography-mass spectrometry after molecularly imprinted polymer extraction

A solid phase extraction procedure (SPE) is described for the quantitative analysis of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in atmospheric particulate matter (PM), as ubiquitous environmental pollutants routinely measured in air quality monitoring. A SPE cartridge was used based on a molecular imprinted polymer (MIP-SPE) properly tailored for selective retention of PAHs with 4 and more benzene fused rings. The performance of the clean-up procedure was evaluated with the specific concern of selective purification towards saturated hydrocarbons, which are the PM components mostly interfering GC analysis of target PAHs. Under optimized operative conditions, the MIP-SPE provided analyte recovery close to 95% for heavier PAHs, from benzo(α)pyrene to benzo(ghi)perylene, and close to 90% for four benzene rings PAHs, with good reproducibility (RSDs: 2.5%-5.9%). Otherwise, C₁₇-C₃₂ n-alkanes were nearly completely removed. The proposed method was critically compared with Solid Phase Micro Extraction (SPME) using a polyacrylate fiber. Both methods were successfully applied to the analysis of ambient PM_2.5 samples collected at an urban polluted site. Between the two procedures, the MIP-SPE provided the highest recovery (R% ≥ 93%) for PAHs with 5 and more benzene rings, but lower for lighter PAHs. In contrast, SPME showed a mean acceptable R% value (∼ 80%) for all the investigated PAHs, except for the heaviest PAHs in the most polluted samples (R%: 110%-138%), suggesting an incomplete purification from the interfering n-hydrocarbons.     

新疆沙尔布尔-萨吾尔山地区区域化探岩屑地球化学异常Ⅲ级检查的试验研究

本文介绍了区域岩屑地球化学异常Ⅲ级检查方法，并从单元素异常、多元素组合异常、岩层元素丰度及背景分布理论、元素点异常概率、特殊样品的地球化学特征等方面对区域化探异常进行综合解释评价，取得了较好效果。