喻家湖水质时空分布特征和影响因子分析

通过设计合理的水质监测网,采用多元统计分析,并结合地理信息技术对武汉市喻家湖在2011年-2012年期间12个监测点、13个水质参数监测值进行水质时空分布特征研究.结果表明,喻家湖13个水质指标概括为4个主成分:第一主成分代表喻家湖的重金属污染,第二主成分代表其富营养化水平,第三主成分代表有机污染程度,第四主成分间接指示富营养化程度;在时间和空间变化上都可分为二组,显著性指标的时空差异较明显,水质污染程度从南至北逐渐减弱,湖溪河是喻家湖的最主要污染源.并对水质参数,监测点位和频次进行了优化.     

环境监测技术培训需求分析——应用OTP模型

简述了环境监测技术培训需求分析的重要性及OTP模型的概念.针对环境监测技术培训的现状和特点,设计了符合环境监测技术培训特点的OTP模型,提出了系统分析环境监测技术培训需求的方法,以及根据实际情况科学设置输入项的不同权重,充分考虑影响模型输出的各种因素,加强研究模型输入项的量化表征,动态调整模型的输入项的建议.     

都匀市区小学校园声环境质量类型变化

2003年都匀市区各小学校园声环境质量状况监测和系统聚类分析结果表明,市区的小学校园声环境质量状况分为清静型、扰闹型、持续吵闹型和断续吵闹型共4种类型。到2012年,这种状况发生了很大的变化,断续吵闹型校园消失,持续吵闹型小学校园的数量则明显增加了。     

北京地区冬季典型PM2.5重污染案例分析

对2013年1月10—14日发生的持续性PM2.5重污染过程从污染过程演变、气象条件影响、与气态污染物关系、区域污染背景、PM2.5浓度空间分布演变及其与地面风场的关系、PM2.5组分特征等多个方面进行全面的分析,较为完整地还原了该次重污染案例的形成原因以及主要影响因素。主要结论包括:该次重污染过程是稳定气象条件下导致的局地污染物积累,再叠加华北区域性污染的影响共同造成,其中10、12日北京地区PM2.5浓度的快速增长反映了周边污染传输的显著影响;逆温不但造成污染物难以扩散,且不同的逆温类型对PM2.5浓度水平有显著影响,同时还发现逆温的破坏导致近地面高浓度污染物向上扩散,造成百花山出现峰值高污染浓度现象;NO2与PM2.5浓度水平的高相关性反映交通污染二次转化对PM2.5浓度水平的影响,在较高湿度条件下,SO2浓度水平对湿度敏感且表现为负相关性;该次污染过程中OM、SO2-4、NO-3、NH+4等组分在PM2.5质量浓度中的占比超过70%,说明燃煤、机动车等仍是北京地区最主要的污染来源,同时SO2-4占比最高也说明区域污染传输对该次重污染的显著贡献。     

洪泽湖水体富营养化时空分布特征与影响因素分析

通过2014年—2017年对洪泽湖12个水质断面定期调查,采用营养状态指数(TLI)综合评价其水体富营养状态,同时应用主成分分析方法(PCA)分析其富营养化状态的时空变化特征。结果表明,洪泽湖70%以上的调查断面水质全年处于轻度富营养化状态,夏季是其富营养化最严重的季节;洪泽湖年内水体水质差异较大,而其水华特征并未呈现明显差异;洪泽湖富营养化很大程度上受制于营养盐的积累程度,并与湖泊透明度呈现极显著的负相关关系(p0.001),与湖水pH值呈现极显著的正相关关系。     

乌鲁木齐市可吸入颗粒物水溶性离子特征及来源解析

采暖期时在乌鲁木齐市采集了环境空气中的可吸入颗粒物,对可吸入颗粒物质量浓度及8种水溶性离子的特征和来源进行了分析。结果表明,细粒子和粗粒子的月平均质量浓度分别是53.5～233.3μg/m3和38.9～60.9μg/m3;细粒子和粗粒子中水溶性离子主要由SO24-、NH4+和NO3-组成;粗粒子中NH4+与NO3-和SO24-的相关性分别是0.70和0.66,细粒子中NH4+与NO3-和SO24-的相关性分别是0.89和0.93,铵盐是乌鲁木齐可吸入颗粒物主要存在形式;煤烟尘是乌鲁木齐市采暖期可吸入颗粒物的主要来源。     

高效液相色谱-电感耦合等离子体质谱法测水中不同形态砷

采用高效液相色谱(HPLC)分离水中两种常见的砷形态As(III)、As(V),电感耦合等离子体质谱系统进行检测鉴定,利用C8色谱柱,探讨了甲醇含量、磷酸二氢钾浓度、四丁基氢氧化铵浓度、p H等测试条件,由此建立了水中砷形态的分析方法。结果表明,以1.5 mmol/L磷酸二氢钾、2 mmol/L四丁基氢氧化铵(TBAOH)、5%甲醇作为流动相,调节流动相为p H 5.5,流速为1.4 m L/min,上述两种不同形态的砷可在5.5 min内得以有效分离,As(III)、As(V)检出限分别为0.001、0.01μg/L,定量下限分别为0.005、0.03μg/L。该方法实现了对水中常见的不同形态砷(As(III)、As(V))的同时分析,具有灵敏度高、选择性好、检测速度快的特点,在水质分析领域具有重要意义与应用价值。     

太原汾河景区跨桥断面水体污染的时空变化模式研究

选取太原汾河景区跨桥断面8个监测点,在2012年3月—2013年10月期间对河流8项水质参数进行监测,并结合派生的水体综合污染指数及主成分分析方法分析和评价景区水污染时空变化特征。结果表明,景区水质污染变化时空差异明显,上游污染相对较小,下游污染较重;春季溶解氧和p H值变化幅度最大,夏季除总氮和氨氮外,其他各污染物均有显著变化特征,秋季则以氨氮、总氮和总磷变化最为显著。主成分分析结果显示,虽然各监测点水体污染的关键影响因子不同,但总磷是太原市河流水体污染的共同解释因子。     

泰州市冬季空气质量变化特征

为了解泰州市冬季空气质量变化特征,于2013年12月27日—2014年1月7日对NO2,SO2,O3,CO,PM10和PM2.5进行了监测,结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式分析了污染物的来源与传输过程。结果表明,观测期间AQI优良率仅为25%,PM10和PM2.5日均值超标率分别为58.3%,75.0%;有机碳是泰州市ρ(PM2.5)中最高的化学组分,其次是富钾和元素碳。PM2.5主要来源为汽车尾气、工业源、燃煤,分别占来源比例21.76%,16.52%,15.54%。局地污染源和不利气象条件是造成大气污染的主要原因。     

杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析

2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM_2.5和PM₁₀样品,同时采集了多种颗粒物源类样品,分析了其质量浓度和多种化学成分,包括21种无机元素、5种无机水溶性离子以及有机碳和元素碳等,并据此构建了杭州市PM_2.5和PM₁₀的源与受体化学成分谱;用化学质量平衡(CMB)受体模型解析其来源。结果表明,杭州市PM_2.5和PM₁₀污染较严重,其年均浓度分别为77.5μg/m³和111.0μg/m³;各主要源类对PM_2.5的贡献率依次为机动车尾气尘21.6%、硫酸盐18.8%、煤烟尘16.7%、燃油尘10.2%、硝酸盐9.9%、土壤尘8.2%、建筑水泥尘4.0%、海盐粒子1.5%。各主要源类对PM₁₀贡献率依次为土壤尘17.0%、机动车尾气尘16.9%、硫酸盐14.3%、煤烟尘13.9%、硝酸盐粒8.2%、建筑水泥尘8.0%、燃油尘5.5%、海盐粒子3.4%、冶金尘3.2%。