中国可持续发展综合评价研究

可持续发展作为一个动态、开放的复杂巨系统。人口、资源、经济、环境和科技构成了其关键要素。本文基于PREEST系统模型。首先提出了一套中国可持续发展综合评价指标体系：同时。借助于主成分分析法和隶属度分析法。就中国1987～2001年度的综合发展指数与协调发展指数进行了实证分析；最后。基于研究成果。对中国未来的可持续发展提出了若干政策建议。     

机动车轮胎磨损颗粒物化学组分特征研究

为研究机动车道路行驶过程中轮胎磨损排放的颗粒物理化特性,利用轮胎轮廓仿真磨耗仪,对国内主流17种轮胎胎面进行仿真磨耗实验,获得颗粒物样品,提取并检测其中18种元素和20种多环芳烃（PAHs）的含量.结果显示,元素和PAHs含量因轮胎品牌和速度等级的不同而差异显著.18种元素平均含量为（99.04±68.43）mg/g,占样品总重的9.90%,其中Si（88.97±67.85）mg/g、Zn（6.77±1.64）mg/g和Na（1.05±0.75）mg/g的平均含量均超过1mg/g,Cd的含量最低,为（0.43±0.31）μg/g.20种PAHs含量之和（∑20PAHs）在12.13~433.64 μg/g,平均为（94.13±110.18）μg/g,PY的平均含量最高（30.98±31.27）μg/g,其次是CHR、BaP、FA、PHE和BghiP,平均含量最低的是AC（0.58±0.2）μg/g;从环数看,以4环PAHs为主（占∑20PAHs的45.03%~67.93%）,其次为3环（平均含量为15.45%）和5环（平均含量为12.62%）.总体来说,国外品牌轮胎样品中元素和PAHs含量略高于国内品牌,而主要PAHs环数略低于国内品牌.     

深圳市龙岗区大气颗粒物中多溴联苯醚的污染特征研究

为了解深圳市龙岗区大气颗粒物中多溴联苯醚的污染状况,于2017年1月、4月、8月和11月分别采集龙岗区大气颗粒物样品.利用气相色谱-质谱联用仪（GC/MS）对深圳市龙岗区4个功能区（工业区、商业区、居民区和生态区）的80个大气颗粒物样品进行检测,得到PBDEs（多溴联苯醚）8种单体（BDE-28、BDE-47、BDE-99、BDE-100、BDE-153、BDE-154、BDE-183、BDE-209）的质量浓度,同时研究了大气颗粒物中PBDEs质量浓度的时空分布特征.结果表明:①深圳市龙岗区大气颗粒物中ρ（∑₈PBDEs）（∑₈PBDEs为PBDEs 8种单体的加和）范围为0.07~77.80 pg/m3,ρ（∑₈PBDEs）年均值为（6.86±14.17）pg/m3.ρ（BDE-209）范围为0.01~76.23 pg/m3,年均值为（5.10±13.58）pg/m3,BDE-209为主要污染单体.② 4个功能区的ρ（∑₈PBDEs）平均值大小顺序依次为工业区（13.65 pg/m3）>商业区（7.75 pg/m3）>生态区（3.95 pg/m3）>居民区（2.19 pg/m3）,工业区是环境空气颗粒物中PBDEs的主要污染区.③ ρ（∑₈PBDEs）平均值的季节性变化规律为春季（13.32 pg/m3）>冬季（9.18 pg/m3）>秋季（2.17 pg/m3）>夏季（1.51 pg/m3）,符合深圳市亚热带海洋季风气温和气候对环境空气中颗粒物质量浓度的影响规律.研究显示,深圳市龙岗区大气颗粒物中PBDEs质量浓度处于较高水平,污染严重,建议减少含PBDEs产品的生产、使用和运输等活动,或找到更利于环境安全和人体健康的替代品,降低PBDEs对该地区的污染.      

基于底栖动物的松花江流域不同地形分区水质指标阈值研究

为全面了解松花江流域不同地形分区内底栖动物群落对水质指标的响应规律,识别不同分区水质指标指示物种的差异,于2016—2018年对松花江流域97个采样点的水质指标〔EC、ρ（DO）、ρ（COD_Mn）、ρ（NH₃-N）、ρ（TN）、ρ（TP）〕和大型底栖动物群落进行调查分析,采用临界指示物种分析法（threshold indicator taxa analysis,TITAN）分别探讨松花江流域山区、丘陵区和平原区水质指标的生态阈值,当污染物浓度超过负响应阈值时敏感种密度降低,当超过正响应阈值时耐受种也会受到明显影响,底栖动物群落结构会发生显著变化.将TITAN法所得的负响应阈值作为触发底栖动物群落发生变化的最低值,正响应阈值为底栖动物群落的耐受极限值.结果表明:①松花江流域水质指标在不同地形分区内的阈值不同,除ρ（DO）和ρ（COD_Mn）外,其他指标负响应阈值均表现为山区 < 丘陵区 < 平原区,ρ（DO）则表现相反,ρ（COD_Mn）在丘陵区出现最高阈值（5.46 mg/L）、山区出现最低阈值（4.01 mg/L）.除ρ（DO）以外,其他指标的正响应阈值均呈山区 < 丘陵区 < 平原区的趋势,ρ（DO）正响应阈值的变化趋势则与之相反.②松花江流域内超过50%的采样点水质指标值均超过其负响应阈值,超出正响应阈值的采样点比例在6%~40%之间,说明流域受到一定的干扰,但干扰程度不严重.③同一物种在不同地形分区内对水体理化指标的指示方向可能相反.萝卜螺属在丘陵区为ρ（NH₃-N）的正响应指示物种,在平原区则转变为负响应指示物种;短沟蜷属在丘陵区为ρ（TN）和ρ（TP）的正响应物种,在平原区则转变为负响应物种.研究显示,大型底栖动物群落结构的分布特征是影响水质指标阈值指示物种识别的主要原因,而不同分区的自然地理状况、栖境状况和水质状况则是造成大型底栖动物群落结构分布差异的主要因素.      

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.      

温度和含水率对村镇垃圾焚烧烟气中有机物排放的影响

使用管式炉模拟村镇生活垃圾焚烧过程,研究不同焚烧温度和不同垃圾含水率条件下,村镇垃圾焚烧烟气中多环芳烃（PAHs）、氯苯及苯系物的生成和分布特性.结果表明,焚烧温度为550℃时,烟气中多环芳烃和氯苯的释放量最大,当温度小于550℃时,多环芳烃和氯苯的释放量随温度升高而增加,温度大于550℃时,多环芳烃和氯苯的释放量随温度升高而降低.高温焚烧不仅可以抑制烟气中多环芳烃的浓度及减少大分子量PAHs的排放,还能降低氯苯的释放量和氯代数,从而减小村镇垃圾焚烧烟气中的毒性;苯系物随着温度升高,由热解转变为高温合成,释放量也随着增加.水分对多环芳烃和氯苯有较大影响,对苯系物的影响较小.在400℃条件焚烧时,水分含量对多环芳烃总体上是促进的,而在850℃焚烧条件下则表现出抑制作用;而水分对氯苯则均表现出抑制作用,并且可以降低氯苯化合物的氯代数.     

典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型（HYSPLIT）对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法（WPSCF）和轨迹浓度权重法（WCWT）对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,（1）在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;（2）春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;（3）春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;（4）春季,柳州市PM_2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域.     

多环芳烃污染与儿童内暴露负荷的关系

为了更好地了解环境空气PAHs污染与儿童内暴露负荷之间的关系,该研究在儿童尿液中未代谢PAHs以及代谢PAHs研究的基础上,同时获取了连续3 d空气中PAHs污染浓度。对环境空气中PAHs和尿液中未代谢的PAHs的分析表明:除Nap和Phe以外的其它PAHs单体在环境空气和尿液中占比一致,而且环境空气和尿液中PAHs组成特征一致,均表现为2环PAHs>3环PAHs>4环PAHs的规律;3 d中仅有A-Nap和U-Nap之间存在相关性(P<0.05,R~2=0.999 6)。对尿液中代谢的PAHs和尿液中未代谢的PAHs分析表明:儿童尿液中排出的Nap、Flu和Phe主要以羟基代谢物为主,仅Pyr与OHPyr基本一致。尿液中未代谢PAHs与代谢的PAHs组成特征一致,表现为Nap>Phe>Flu>Pyr和OHNap>OHPhe>OHFlu>OHPyr的规律;仅U-Nap和OHNap 3 d中均存在相关性,U-Phe和OHPhe、U-Pyr和OHPyr仅1 d存在相关性。结合PAHs污染与儿童内暴露负荷的共同研究表明,PAHs内暴露标志物可以在一定程度上反映环境PAHs污染的时间变异性。