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利用苏码罐采样-气相色谱/质谱联用仪(GC/MS)监测石家庄市2019年、 2021年和2022年春季挥发性有机物(VOCs),并收集同期臭氧(O3)和PM2.5在线监测数据,分析了挥发性有机物(VOCs)浓度水平特征和时序变化,并利用臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP)评估了VOCs的化学活性,通过潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT)识别石家庄市春季VOCs潜在源区,通过特征比值法对VOCs进行来源解析.结果表明:①2019年、 2021年和2022年石家庄市春季(即观测期)污染期ρ(VOCs)均值为191.17 μg·m-3,清洁期ρ(VOCs)均值为122.18 μg·m-3. ②OFP在污染期为361.23 μg·m-3,在清洁期为266.96 μg·m-3;SOAFP在污染期为1.98 μg·m-3,在清洁期为1.61 μg·m-3,控制好苯系物,尤其是苯、甲苯、乙苯和二甲苯是减少PM2.5和O3污染的关键. ③观测期VOCs潜在源区主要分布在裕华区东部、高新区和栾城区北部,权重CWT分布与主要权重PSCF分布相统一,除本地排放外还受到临近区域传输的影响. ④由B/T/E及X/B的值,石家庄市春季VOCs的主要来源为移动源和燃烧源,且气团老化较严重,控制机动车排放、开展区域联防联控是改善石家庄市空气质量的有效手段. 相似文献
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为系统研究石家庄市季节性典型污染物的重污染传输特征,基于2018年12月~2019年11月46个环境监测站(PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2和CO)及17个气象站(温度、湿度和风速)的小时监测数据,利用插值(IDW)和相关方法,分析污染物的季节性时空特征;并结合GDAS数据,采用后向轨迹方法,研究污染物的季度传输格局和潜在源区.结果表明:①不同季节具有典型的污染物,季节性典型污染物和污染率依次为:春季(PM10,48.91%)、夏季(O3,81.97%)、秋季(PM10和PM2.5,47.54%和32.79%)和冬季(PM2.5,74.44%),其与气象条件变化有显著联系;②春季PM10与风速呈负相关,呈西北高、东南低的空间格局,主要传输方向为南向(53.32%),潜在源区(WPCWTij≥160 μg ·m-3)为河北(冀)中南、河南(豫)中北及山西(晋)中部,且山东(鲁)西和陕西(陕)西北部的传输也会贡献(WPSCFij≥0.3)市域的PM10浓度;③夏季O3与温度呈正相关,与湿度呈负相关,传输通道方向为东南-南向(54.24%),其潜在源区呈以石家庄市为中心,沧州和菏泽为两翼的新月形区域;④秋季和冬季PM2.5与湿度呈正相关,冬季呈西低、东高态势分布,输送方向为:秋季(东北-东南,74.75%),冬季(西北,55.47%),主要污染源区(WPCWTij≥180 μg ·m-3)集中在冀中南、豫北和晋中西部. 相似文献
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为研究承德市PM2.5中碳质组分的季节变化及污染来源,于2019年1、4、7和10月采集大气PM2.5样品,测定碳质组分浓度.通过有机碳(OC)与元素碳(EC)比值、总碳质气溶胶(TCA)及二次有机碳(SOC)的估算,分析碳质组分的变化特征;结合后向轨迹和主成分分析(PCA)方法,分析污染来源.结果表明,采样期间PM2.5、OC和EC的平均质量浓度分别为(31.26±21.39)、(13.27±8.68)和(2.80±1.95)μg ·m-3.PM2.5的季节变化趋势为:冬季[(47.68±30.37)μg ·m-3]>秋季[(28.72±17.12)μg ·m-3]>春季[(26.59±15.32)μg ·m-3]>夏季[(23.17±8.38)μg ·m-3],与总碳(TC)、OC和EC季节变化趋势一致,冬季(R2=0.85)的OC与EC来源较一致;OC/EC值得出4个季节均受到交通和燃煤源排放的影响,且冬季受烟煤排放影响显著.TCA的平均浓度为(21.38±13.68)μg ·m-3,占PM2.5比例达68.39%,二次转化率(SOC/OC)为:春季(54.09%)>秋季(37.64%)>夏季(32.91%)>冬季(25.43%).后向轨迹模拟结果表明,春季和夏季气团携带的污染物浓度相对较低,秋季污染物的传输通道为西南方向,冬季为西北方向,主成分分析(PCA)表明,承德市PM2.5削减的关键是控制机动车尾气、燃煤和生物质燃烧源的排放. 相似文献
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微生物絮凝剂处理含油废水 总被引:2,自引:0,他引:2
对用一种用发酵法制备的生物絮凝剂的絮凝性能进行了研究。结果表明,试验所得生物絮凝剂具有较好的耐温性和较好的絮凝能力。对试验用乳浊液絮凝除油效率达95%以上,优于商品破乳剂E-3453的絮凝性能。将生物絮凝剂用于含油废水的处理,出水含油量小于5mg/L。 相似文献
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白洋淀喹诺酮类抗生素污染特征及其与环境因子相关性研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用超高效液相色谱串联质谱法(HPLC-MS)对白洋淀水体和沉积物中喹诺酮类(Quinolones,QNs)抗生素进行检测,并研究其生态风险空间分异特征,探究其与环境因子的相关性.结果表明:①白洋淀氧氟沙星(Ofloxacin,OFL)和氟甲喹(Flumequine,FLU)的检出率最高(100%),其次为马波沙星(Marbofloxacin,MAR)和氟罗沙星(Fleroxacin,FLE)(≥60%),其余QNs的检出率较低(≤35%);②白洋淀水体和沉积物中QNs抗生素浓度范围分别为153.39~1550.07 ng·L~(-1)和10.22~381.85 ng·g~(-1),水体中QNs在S1处浓度最高,S4处最低,沉积物中QNs在S2处浓度最高;③相关性分析结果表明,水体透明度(Secchi depth,SD)、总氮(Total nitrogen,TN)、总磷(Total phosphorus,TP)、硝氮(Nitrate nitrogen,NO~-_3-N)、沉积物氨氮(Ammonia nitrogen,NH_3-Ns)和沉积物总氮(TNs)与QNs相关性显著,其中,SD、TP和NH_3-Ns与部分QNs(MAR、恩诺沙星(Enrofloxacin,ENR)和FLE)显著相关(p0.01),表明生活污水和养殖废水对QNs的贡献较大;④生态风险评价结果表明,白洋淀QNs总体处于中低风险水平,其中,ENR处于中高风险水平,其余QNs处于低风险水平;就空间分布而言,除S1和S9为高风险区外,其余各点为中低风险区. 相似文献
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由于喹诺酮类(QNs)药物在人类医学中的重要性,世界卫生组织将其列为“最重要的抗菌药物”.鉴于此,为阐明土壤中喹诺酮类抗生素时空分布特征及其风险,分别于2020年9月(秋季)和2021年6月(夏季)采集了18份表层土壤样品,并采用高效液相色谱串联质谱法(HPLC-MS/MS)分析测定了土壤样品中的QNs抗生素含量,明晰了QNs时空分布特征及其环境影响因子;并采用风险商值法(RQ)进行了QNs生态风险和抗性风险评估.结果表明:(1)由2020年9月(秋季)至2021年6月(夏季), QNs含量平均值呈现下降趋势[秋季和夏季ω(QNs)平均值分别为94.88μg·kg-1和44.46μg·kg-1];中部(S9~S15)土壤中QNs含量最高而其他区域较低;(2)土壤中粉粒平均占比并无显著变化,而黏粒和砂粒平均占比分别呈升高和下降趋势;总磷(TP)、氨氮(NH+4-N)和硝氮(NO-3-N)含量平均值呈下降趋势;(3)相关分析结果表明,QNs含量与土壤粒径、亚硝... 相似文献