加入SOA示踪的深圳大气PM2.5受体模型源解析

为厘清包括二次有机气溶胶（SOA）在内的深圳市区PM_2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM_2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物（WSOM）质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM_2.5平均质量浓度为26μg/m³,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片（CO₂⁺）作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧（WSOO）用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM_2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.     

关于在长江经济带布局以水质改善为目标的流域生态缓冲体系的思考

生态缓冲带能够有效减缓流域内的人类活动或自然过程对水环境和水生态系统的影响.在长江经济带构建流域生态缓冲体系,对长江生态保护修复具有十分重要的意义.讨论了构建流域生态缓冲体系涉及的生态缓冲带位置选择、缓冲体系所占最低面积比率、宽度划定等一些基本的原则要求;利用卫星遥感影像数据,提取各汇水单元的地形特征、土地利用类型特征、土壤类型、土壤侵蚀强度、水文水系等数据,对长江经济带流域生态缓冲体系进行布局.结果表明:①长江经济带内林草地是主要土地利用类型,占区域总面积的62.46%,但是分布很不均匀,主要集中在西部高地和中下游的丘陵地带,在人口密集、农田密集的区域分布偏少;城镇用地主要集中在长江中下游地区.②土壤类型空间差异显著,浙江省、江苏省、湖南省、江西省及安徽省大部分区域的土壤多是黏性比较大,污染物迁移能力较低;而污染物迁移能力较强的砂质土或者土层较薄的山地草甸土主要分布在四川省北部、西北部.水力侵蚀、风力侵蚀和冻融侵蚀均有分布,且以水力侵蚀为主,建议在中度及以上侵蚀强度区域尽量减少污染源,重点布置缓冲带,增加该区域的缓冲力度.③长江经济带范围内可以利用的中小型湿地、小型河流支浜的面积至少有1.4×104 km2,再结合林草缓冲带,就可以形成一个生态缓冲体系.④在土地利用类型分布结果基础上,叠加土壤侵蚀强度和水系分布,将污染源区、中度及以上侵蚀强度区、水体区作为缓冲对象,建立缓冲体系的重点区域,总面积约14.26×104 km2,占长江经济带总面积的6.95%.对照欧美地区的研究,6.95%的缓冲体系面积占比是偏低的,需要在长江经济带开展深入研究来确定适宜的缓冲体系面积比,推进长江经济带流域生态缓冲体系的构建.      

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

基于PCA-SOM的北京市平谷区地下水污染溯源

为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO₃2-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO₃-Ca型为主,其次为HCO₃-Mg型.NH₄+、SO₄2-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO₂指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH₄+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH₄+、NO₃-、NO₂三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析.      

海绵城市地块汇水区颗粒污染物的传输

目前我国海绵工程建设多集中在地块汇水区单元内开展,通过多个低影响开发(LID)设施协同完成地表径流水质水量的调控,但基于地块汇水区尺度下城市面源污染的产生和控制效果鲜有报道.本研究比较分析了不同硬化率地块汇水单元内的面源颗粒污染物晴天累积、降雨冲刷、地表径流及径流输出负荷状况.结果表明,地块汇水单元内硬质路面是面源颗粒污染物贡献的最主要的下垫面类型,中硬化率(61.1%)地块和高硬化率(73.6%)地块路面街尘累积量分别约占汇水区单元的88.4%(2.22～12.51 g·m~(-2))和90.1%(4.99～33.43 g·m~(-2)),对径流SS的输出贡献比率分别约为91.7%(0.97～7.34 g·m~(-2))和90.5%(0.92～18.77 g·m~(-2)),降雨径流SS污染负荷占比分别约为95.2%和83.1%,经LID设施处理后输出径流污染负荷约为地表径流的24.0%和40.2%.硬质路面的街尘晴天累积及降雨冲刷以150μm为主,地表径流及输出径流则以50μm粒径段为主,同时地块不透水比例的增加,细粒径(105μm)颗粒物的累积及冲刷分布增大(24.4%和106.4%),而粒径50μm的颗粒物在路面径流中的分布减小(12.4%).屋面的街尘累积、冲刷及降雨径流的粒径分布状况与硬质路面大致相似,但中硬化率地块(1 000μm)和高硬化率地块(250～450μm、45μm)在3个粒径段范围的颗粒物累积和冲刷相较于路面街尘粒径分布明显增加(1 000μm:58.1%和108.5%; 250～450μm:72.9%和41.8%;45μm:59.2%和64.8%).以上结果揭示了颗粒污染物在地块汇水区尺度下的污染全过程(累积-冲刷-输出)分布及LID设施对地块整体SS污染负荷的控制效果,可为地块汇水单元内LID设施工程绩效的科学评估提供重要参考.     

东平湖DOM荧光特征及与氢氧同位素指标的相关性

本研究在运用三维荧光光谱示踪平水期东平湖DOM荧光特征的基础上,进一步分析其与氢氧同位素指标的相关性,并在此基础上尝试对大气降水的DOC贡献进行估算,以期为东平湖的污染控制及治理提供依据.结果表明,东平湖平水期DOM主要由类蛋白组分（C1和C4）和类腐殖质组分（C2和C3）构成,以类酪氨酸组分C1为主,C1所占比重将近50%.平水期东平湖DOM同时受陆源、内源及大气降水的影响,但以内源输入为主;外源输入中大气降水补给与大汶河输入所占比例相当;大气降水中的溶解性有机碳输入可能会对东平湖DOM产生不可忽视的影响,需进一步系统研究.氢氧稳定同位素与溶解态有机碳以及类腐殖质荧光之间呈显著相关关系,可以在一定程度上指示DOM的变化趋势.     

高原湖泊沉积物中反硝化微生物的群落特征——以包头南海湖为例

为了探明内蒙古高原富营养化城市湖泊中nirS型反硝化细菌群落结构的特异性,利用特异性功能基因nirS对包头市南海湖的表层沉积物进行反硝化细菌多样性测定,在分析各采样点沉积物理化指标的基础上,对各样品中nirS型反硝化细菌群落和多样性进行研究.结果表明,南海湖沉积物Shannon指数变化为3.07~3.41,相比于其他研究,反硝化微生物多样性相对较低.参与反硝化的优势菌属与大多数湖泊保持一致,以假单胞菌属（Pseudomonas）和红杆菌属（Rhodobacter）为主.冗余分析（RDA）指出,城市湖泊中的各种类型的污染物对反硝化优势菌属有明显的促进作用,红杆菌属（Rhodobacter）与硝酸盐氮、亚硝酸盐氮呈正相关,假单胞菌属（Pseudomonas）除受硝酸盐氮、亚硝酸盐氮的影响外,还与总磷呈较强的正相关.南海湖nirS型反硝化细菌中的主要菌属促进了反硝化作用,加速了南海湖氮素的去除.     

具有LXRα活性效应物质的新型筛查方法研究

为了检测环境中潜在的LXRα效应物质.本研究以LXRα蛋白为例,利用核受体蛋白与小分子亲和结合的原理,构建了pCold-TF-LXRα重组蛋白并优化了重组蛋白的表达条件,建立了特异性捕获活性物质的方法.结果表明：诱导温度为20℃、诱导剂IPTG浓度为0.4mmol/L为重组蛋白的最佳表达条件;同时,利用LXRα激动剂T0901317 4个梯度浓度（0.25,2.5,25,250μg/L）的加标回收率实验测得线性回归曲线为y =0.83604x+0.40763,R²=0.9948,证明方法具有有效性;对比pCold-TF空载体蛋白（6.42%）和重组蛋白（79.83%）对T0901317（250 μg/L）的回收率,说明方法具有特异性.为了验证方法的实用性,将重组蛋白与15种典型的有机磷酸酯类化合物（OPEs）的混合标样进行“捕获”实验,证明了TPHP、BPADP、TCrP、EHDPP、TNBP、RDP、TEHP、TDCIPP具有LXRα的活性效应.最后,用酵母双杂交实验验证了这8种OPEs均为LXRα的拮抗剂.     

氧基氯化铁非均相活化过一硫酸盐降解金橙Ⅱ

采用部分热分解法制备了氧基氯化铁（FeOCl）,用于活化过一硫酸盐（PMS）降解难降解偶氮染料金橙Ⅱ（AO7）.利用X射线光电子能谱分析（XPS）、扫描电镜（SEM）和X射线衍射光谱（XRD）对其进行了表征;通过实验评估FeOCl/PMS体系对AO7的降解效果并分析了影响AO7去除率的各种因素.结果表明：FeOCl活化PMS降解AO7效果良好,矿化率达44%.在中性条件下,当FeOCl投加量50mg/L、PMS浓度1.0mmol/L、AO7浓度0.05mmol/L时,AO7可在30min内完全降解.随PMS投加量、FeOCl投加量、Cl^-浓度和反应初始pH值的增大,AO7的脱色效果提高.FeOCl还具有良好的重复利用性.此外,通过自由基淬灭实验、EPR测试和XPS分析了反应的主要活性物种和反应机理：由PMS活化产生的SO₄^-·和·OH对污染物进行降解,其中主要活性物种为SO₄^-·.     

黄渤海区域水产品中全氟烷基物质的分布特征

选取黄渤海区域水产品生产、消费水平较高的23个城市,采集鱼类、海洋贝类、甲壳类、头足类及海珍品（海参、鲍鱼）等5类水产品共1225个样本,采用超快速液相色谱-串联质谱法测定了23种全氟烷基物质（PFASs）的含量,并分析了黄渤海区域水产品中PFASs的残留水平及分布特征.结果表明,黄渤海区域水产品中PFASs的残留水平具有明显的组分差异、城市分布及品种分布差异等特征.在23种PFASs组分中,共检出20种PFASs,其中全氟辛烷磺酸（PFOS）和全氟辛酸（PFOA）的检出率最高,分别为79.1%和71.7%,且PFOA的质量浓度占比最高（64.5%）,为首要污染组分;在不同采样点样本中,莱州湾近岸的潍坊、滨州和东营,渤海湾近岸的沧州以及辽东湾近岸的营口为PFASs总质量浓度（∑PFASs）较高的城市,残留水平范围为10.2~16.8μg/kg;在不同品种样本中,检出PFASs组分的数量由高到低为：鱼类（20种） > 海洋贝类、甲壳类（18种） > 海珍品（16种） > 头足类（10种）,其中海洋贝类、海珍品样本中检出率最高的是PFOA,鱼类、甲壳类样本中检出率最高的是PFOS,而头足类则是全氟辛烷磺酰胺（PFOSA）;通过计算不同水产品中PFASs各组分的平均含量发现,PFOA、PFOS、全氟十一烷酸（PFUdA）和PFOSA在不同品种中平均含量相对较高,且表现出较为明显的组分差异性;通过计算危害指数（HR）评价人体暴露于PFASs的健康风险,得到PFASs各组分的危害指数均 < 1,说明黄渤海区域水产品中残留的PFASs对消费者的潜在健康风险较低.