典型行业再利用土壤重金属含量分布、来源解析及生态风险评价

为深入探究典型行业再利用土壤重金属污染特征及生态风险状况,基于上海市嘉定区49个地块315个不同深度剖面土壤样品数据,采用地累积指数和潜在生态风险指数评估Cd、Pb、Cu、Zn、Ni、Hg和As这7种重金属含量特征和潜在生态风险程度,并利用源解析受体模型（APCS-MLR）和正定矩阵因子分解模型（PMF）解析其污染来源.结果表明：①研究区土壤中除As外,其余重金属均不同程度超过上海市土壤背景值,表层土壤中Cd、Pb、Cu、Zn、Ni和Hg含量分别是背景值的3.54、2.34、2.91、1.20、3.75和4.40倍;7种重金属含量随着土壤垂直剖面深度的增加逐渐降低,重金属在表层土壤中存在一定程度的富集,人类活动影响了重金属在土壤中的分布规律.②研究区内APCS-MLR和PMF两种受体模型均识别出土壤重金属4种主要来源,源1（Cu、Zn和Pb）为金属制品和汽车制造混合源,源2（Ni和Cd）为电镀企业来源,源3（Hg）主要为化工企业来源,源4（As）为自然源,两种受体模型结合运用,进一步提高源解析的精准度和可信度.③地累积指数由大到小表现为：Hg（1.54）>Ni（1.32）>Cd（1.21）>Cu（0.96）>Pb（0.64）>Zn（-0.33）>As（-1.02）;潜在生态风险指数结果显示,研究区综合潜在生态风险指数RI值在32.50~4 910.97,均值为321.40,整体呈现较强潜在生态风险,再开发利用工业场地土壤中重金属Hg、Ni和Cd的污染值得进一步关注.     

钱塘江(杭州段)水中有机氯农药残留污染特征及健康风险评价

利用气相色谱法对采集于2013年5月、7月和11月的钱塘江(杭州段)表层水中10种有机氯农药(OCPs)残留进行了分析,初步明确其组成特征及来源,并对其健康风险进行了评价.结果表明,钱塘江(杭州段)水体中检出5种微量的OCPs,检出频率最高的是β-HCH和δ-HCH.14个采样点均有不同浓度检出,钱塘江干流∑OCPs的浓度范围在1.31~6.68 ng·L-1,属低污染水平,3条主要支流∑OCPs的浓度范围则是1.32~4.23 ng·L-1.钱塘江(杭州段)水体中OCPs污染空间分布各异,上游兰江点位及桐庐县、富阳市境内各点位总体浓度相对较高.通过特征组分比例可确认HCHs污染主要源于农田中使用有机氯类农药的降解残留及新的林丹污染输入,且非固定污染源输入.利用EPA推荐方法对通过饮水和皮肤接触途径摄入钱塘江水体中OCPs的健康风险进行评价:非致癌健康风险指数介于8.56×10-5~1.82×10-3,根据评价标准均未超标;致癌健康风险指数在3.96×10-8~1.93×10-7,均位于可忽略风险范围内.结果表明钱塘江(杭州段)作为饮用水水源,其水体中OCPs残留引起对人体产生的致癌、非致癌健康危害可忽略.     

长江口滨岸水和沉积物中多环芳烃分布特征与生态风险评价

通过测定长江口滨岸9个典型采样点上覆水与表层沉积物样品中的多环芳烃(PAHs)污染水平,分析其组成、时空分布特征及其影响因素,并进行了生态风险评价.结果显示,枯季上覆水中PAHs浓度高于洪季,平均浓度分别为1 988 ng/L和1 727ng/L;表层沉积物中的PAHs也为枯季高于洪季,平均浓度分别为1 154 ng/g和605 ng/g;Phe是水和沉积物中PAH的主要成分.温度是控制上覆水中PAHs季节性差异的主要因素,而有机碳(OC)与碳黑(SC)则控制着沉积物中PAHs的富集;长江口滨岸复杂的水动力条件与各种人类活动产生的污染物输入影响了PAHs的空间分布,在一定程度上也导致了河口滨岸PAHs来源的复杂性.生态风险评价结果显示,长江口滨岸水-沉积物间的PAHs在一定程度上可能对该区生物造成潜在不利影响.其中,上覆水中个别PAH化合物的浓度水平已达到欧美等国生态毒理评价标准或超过了美国EPA水质标准,BaP浓度超过了我国地表水环境质量标准的规定浓度;表层沉积物中部分PAH化合物的含量超过了ER-L值和ISQV-L值.     

基于农业自然风险综合评价的高标准基本农田建设区划定方法研究

大规模建设高产稳产、旱涝保收的高标准基本农田是当前土地整治的重要任务,论文从分析区域防灾减灾能力入手,将农业生产自然风险综合评价引入高标准基本农田建设区划定,在识别区域主要风险类型的基础上,应用可变模糊集理论,借助GIS 方法,划分综合风险等级,根据风险强度和整治可行性划定高标准基本农田建设区。结合对关中地区的实例分析,研究表明：①使用可变模糊集理论,综合考虑各单因子风险差异,可减少风险定量化的模糊不确定性;②综合风险由致灾因子危险性和承灾体脆弱性共同决定,风险评价结果可为筛选高标准基本农田建设适宜区提供依据;③综合风险等级、集中连片程度和整治潜力共同确定土地整治时序,可为划定高标准基本农田建设区和确定整治规划提供参考。     

城市震害预测基础资料调查方法的研究

作者通过概括分析我国近几年来城市震害预测项目基础资料调查工作的开展情况，结合自身近几年参加广州等城市的震害预测调查工作实际，通过深入分析，提出了开展包括建（构）筑物和生命线工程在内的基础资料调查工作思路和系统性较强的实施方法，在一定程度上可以有效提高调查资料的准确性和数据的严谨性。     

基于形态与in vitro方法的铬污染土壤生物可给性研究

铬（Cr）是电镀类场地的主要污染物.开展土壤中Cr（III）和Cr（VI）的生物可给性研究对于准确评估Cr污染场地风险,克服污染场地过度修复问题十分关键.本研究采集我国栗钙土、红壤、潮土3种典型土壤,通过添加相同浓度污染物的方式制备成Cr（III）或Cr（VI）污染土壤.随后利用5种体外方法（in vitro）,对3种土壤经口摄入的Cr生物可给性进行比较与健康风险评估.进而从土壤理化性质、Cr赋存形态、土壤矿物组成方面,对不同土壤在溶解度生物可给性研究联盟（SBRC）方法中的生物可给性差异进行分析.结果表明,基于生物可给性的Cr污染土壤健康风险评估能够显著降低风险水平,提高风险控制值,其中,SBRC方法在评估中更具有保守性.3种土壤在相同的Cr（III）和Cr（VI）污染浓度下,栗钙土相较于红壤和潮土在肠期具有更高的生物可给性和健康风险.此外,土壤黏粒、有机质含量及迁移系数能够影响土壤Cr的生物可给性,土壤矿物种类赋存不同也是造成Cr（III）和Cr（VI）在不同土壤中生物可给性差异的重要因素.     

城市污泥产品林地施用效果与风险评价

为探究城市污泥产品的林地施用效果,以北京排水集团生产的城市污泥产品(有机营养土、生物碳土、复合生物碳土)为研究对象,在北京市大兴区建立了城市污泥产品林地施用示范区.通过现场施用,研究3种城市污泥产品在不同施肥方式、不同施肥量下对林地环境及毛白杨生长的影响.结果表明,土壤的酸碱度与施肥前相比有小幅度的上升,最终稳定在7....     

广西水生蔬菜土壤多环芳烃污染特征

为研究水生蔬菜土壤中多环芳烃(PAHs)的污染水平,以广西水生蔬菜和相邻地块陆生蔬菜土壤作为研究对象,采集表层土壤,比较16种PAHs的污染特征,分析PAHs主要来源,评价潜在的生态风险。结果表明,研究区内水生蔬菜土壤中5、6环PAHs和7种致癌性PAHs的含量显著地高于陆生蔬菜土壤,2,3环PAHs的含量低于陆生蔬菜土壤,4环PAHs的含量没有显著差异;水生蔬菜和陆生蔬菜土壤中7种致癌性芳烃∑7cPAHs的平均贡献率分别为49. 03%和37. 61%,大部分样点属于重度污染水平;三种水生蔬菜土壤PAHs的污染模式相似,以4,5环PAHs为主,其次为2,3环PAHs,6环PAHs的含量最低。通过同分异构体比值法和主要成分分析法分析,发现土壤PAHs的主要来源为机动车尾气排放和生物质不完全燃烧。水生蔬菜土壤PAHs的苯并(a)芘总毒性当量为174. 59μg/kg,显著高于陆生蔬菜土壤的105. 54μg/kg,二者均低于加拿大土壤质量指标600μg/kg,但潜在的生态风险不可忽视。     

黄河下游开封段引黄灌区小麦中重金属污染特征及健康风险评价

为探究引黄灌区小麦对人体健康的影响,以黄河下游引黄灌区开封段为研究区,对其中水稻乡、柳园口乡、西郊乡和北郊乡的小麦进行采样调查,采用内梅罗综合指数法、健康风险评价模型对研究区小麦重金属污染状况及其对成人和儿童的健康风险进行评价.结果表明,研究区小麦籽粒中Cd、Cr、Pb、Cu、Zn、Ni、Hg平均含量分别为0.034、0.428、0.279、5.363、29.605、0.305和0.003 mg·kg~(-1).除Pb和Zn外,其他重金属均未超出国家食品卫生标准限制值.研究区小麦籽粒中Pb和Zn的污染指数大于1,Cd、Cr、Cu、Ni和Hg的污染指数均小于1,小麦综合污染指数为1.9851,各乡区小麦的综合污染指数介于1.116~1.847之间.非致癌重金属(Pb、Cu、Zn、Hg)对成人和儿童的健康风险指数分别为1.055 8和0.545 0;致癌重金属(Cd、Cr、Ni)对成人和儿童的健康风险指数均值均高于USEPA推荐的最大可接受风险水平1×10-4,可能存在引发癌症的风险.     

以福州为示范的城市空气质量实时精细化模拟与预报

本研究在已有空气质量站点的基础上,采用多功能、高效、小巧的传感设备进行监测加密,利用大数据的分析机理与空气质量模型的城市计算技术,以海峡西岸城市群中的福州市为示范,建设城市空气质量实时精细化模拟与预报系统。实时分析城市细粒度(1km×1km)的空气质量,有效提高了城市不同地理位置污染物浓度差异性的分辨率,同时对城市空气污染的发展趋势提出预测,为精细化分析污染成因提供基础数据,从而为环境管理提供决策辅助支持、市民出行提供帮助与指导。