Composition of Floating Debris in Harbours of the United States

As part of a programme to characterize floating anthropogenic debris in the aquatic environment, the US Environmental Protection Agency (EPA) conducted 18 field surveys in the harbours of major metropolitan cities of the east, west, and Gulf coasts of the United States and the Mid-Atlantic Bight. the surveys were designed to provide information on the types, relative amounts, and distributions of aquatic debris in different geographic regions of the United States. Neuston nets (0.33 mm mesh) were used to collect surface debris during outgoing tides on two or three consecutive days in selected areas of each city. After each net tow, the debris, which ranged in size from small resin pellets to large plastic sheeting pieces, was identified, categorized, and counted. the data are being used to qualitatively characterize aquatic debris in coastal metropolitan areas, to examine potential regional variations, and to tentatively identify potential sources.     

北京市发展CNG汽车的条件与前景分析

北京市汽车排放污染物贡献率已达到：HC73.5％，CO63．4％，NOx46％。用CNG代替汽油作汽车燃料，可使CO减少97％、HC减少72％、NOx减少39％、CO2减少24％、SO2减少90％。建立CNG加气站和CNG汽车改装这两个CNG应用关键问题在技术上、经济上都是可行的。北京市CNG燃料来源有保障。北京市车辆都比较适合使用CNG气体燃料。北京有很强的CNG汽车产业科技力量。对北京市当前发展CNG汽车产业提出了一些建议。     

郑州市春季大气污染过程VOCs特征、臭氧生成潜势及源解析

利用GC5000在线气相色谱仪于2018年4月15日～5月15日对郑州市城区环境大气挥发性有机物(VOCs)进行监测,开展其污染特征、臭氧生成潜势(OFP)和来源解析研究.结果表明,监测期间,郑州市春季VOCs平均体积分数为40.26×10~(-9),非污染日和污染日VOCs平均体积分数分别为35.82×10~(-9)和44.12×10~(-9),污染日相较非污染日增长23%;VOCs物种对OFP的贡献表现为烯烃芳香烃烷烃炔烃;源解析结果显示监测期间郑州市VOCs主要来源是LPG源(66.05%)、机动车源(47.39%)、工业溶剂源(37.51%)、燃烧源(37.80%)和植物排放源(11.25%),且污染日的LPG源和植物排放源的贡献率较非污染日增长22.92%和68.50%.     

降水空间异质性对非点源关键源区识别面积变化的影响

针对地形起伏和降水空间差异较大的农业区非点源污染问题,基于SWAT模型评估了阿什河流域在异质性降水和均匀降水两种情景下总氮、总磷关键源区空间变化规律,统计了两种情景下识别的关键源区面积变化,并分析其与降水特征参数的关系.结果表明,降水量一定时,两种情景下识别的总氮、总磷关键源区面积变化趋势大致相同,且总磷关键源区面积不易受降水空间异质性的影响,但总氮关键源区面积却明显受到其影响.对各年份总氮和总磷关键源区面积与降水特征参数的相关分析表明,总磷关键源区面积与当年降水量呈显著正相关,而总氮关键源区面积却与前一年降水量呈显著正相关.研究结果对进一步探讨降水这一重要驱动因子的不确定性对非点源污染关键源区的影响,以及农业非点源污染的治理具有重要意义.     

北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

基于LOADEST和数字滤波的水源地基流氮素输出定量方法应用实例

地表直接径流和基流均是流域非点源氮/磷养分输出的重要水文途径.科学认识和定量模拟基流氮/磷养分输出对于准确解析水源地水体非点源污染来源至关重要.基于Load Estimator模型和数字滤波算法,建立了定量水源地基流氮素输出的方法体系.以浙江省珊溪水源地的玉泉溪流域为例,利用玉泉溪2010-01—2013-12期间逐月总氮(TN)水质监测数据和逐日流量数据,展示了该方法的计算过程.结果表明,本文建立的水源地基流氮素输出定量方法结果合理,模拟精度高,决定系数和纳什系数分别为0.83和0.80;玉泉溪流域2010—2013年TN负荷量为141.21～274.68 t·a~(-1),平均208.63 t·a~(-1),年基流TN负荷量为84.39～168.68 t·a~(-1),平均127.69 t·a~(-1);基流对玉泉溪年均TN负荷量贡献率高达60%以上,流域基流养分输出对地表水体的污染应引起足够重视.     

基于稳定氢同位素的太原市大气单环芳烃来源

采集太原市城北和城南区域环境空气和5类污染源挥发性有机物样品,测定样品中典型单环芳烃稳定氢同位素（δD）组成,基于同位素质量平衡原理计算单环芳烃从源到环境空气受体的δD初始混合值,探讨单环芳烃来源.结果表明,柴油挥发源、溶剂挥发源、汽油挥发源（97^#）、汽油挥发源（95^#）、机动车尾气（97^#）、机动车尾气（95^#）和民用燃煤源中单环芳烃δD范围依次为：（-138.7‰~-115.5‰）、（-147.0‰~-121.0‰）、（-150.8‰~-117.6‰）、（-131.8‰~-113.8‰）、（-171.2‰~-120.0‰）、（-138.9‰~-102.7‰）和（-168.3‰~-142.3‰）,民用燃煤源中单环芳烃δD显著贫重氢同位素（D）组成,机动车尾气源与汽油挥发源中苯的δD相比显著贫D,可用于探索污染物转化过程;城北和城南环境空气中δD范围为（-131.7‰~-115.1‰）和（-131.9‰~-74.9‰）,δD初始混合值为-138.4‰和-173.9‰,体现了其来源差异.     

深圳湾流域面源与截排溢流污染特征及其对水环境的影响

随着点源污染逐步得到有效控制,面源与截排溢流污染对水环境的胁迫日益突出。基于土地遥感数据、城市排水管网等资料,构建流域—海湾一体化水环境模型,探讨深圳湾流域面源与截排溢流污染特征及其对水环境的影响,研究表明：（1）雨季COD、NH₃-N和TP单位面积面源与截排溢流污染负荷分别为17.21 t/km²与10.21 t/km²、0.17 t/km²与0.69 t/km²、0.04 t/km²与0.07 t/km²;（2）面源与截排溢流污染时间上主要集中于大雨及以上等级降水较多的5月和8月,空间上主要分布在截排工程集中、下垫面面积较大且坡度较陡的深圳河、大沙河和新洲河流域;（3）面源与截排溢流水体COD、NH₃-N和TP浓度可达地表水V类标准的3.7倍、18.2倍和8.5倍;（4）雨季COD、NH₃-N和TP浓度高于旱季的区域分别超过深圳湾总面积的40%、60%和65%。     

深圳大气PM2.5中水溶性有机物的来源特征

对2017年9月~2018年8月深圳市北部大气PM_2.5中水溶性有机物（WSOM）的质量浓度、质谱及来源结构进行测量和分析.结果表明：PM_2.5的质量浓度为（32.3±18.4）μg/m³,WSOM的质量浓度为（9.4±5.7）μg/m³,占颗粒物总有机物的（77.6%±14.0%）.质谱分析显示,WSOM的氧碳比（O/C）平均值达到（0.57±0.09）,属于二次有机物的O/C值范围,且生物质燃烧排放的离子碎片C₂H₄O₂⁺的丰度显著,说明WSOM的来源中有显著的生物质燃烧排放的有机气溶胶.为了明确WSOM的来源结构,利用正矩阵因子分解法（PMF）模型进行来源解析,发现3个合理因子：高氧化态有机气溶胶（MO-OOA）,低氧化态有机气溶胶（LO-OOA）和生物质燃烧（BBOA）,贡献比例分别为51.7%,31.8%和16.5%.MO-OOA和BBOA贡献浓度均呈现秋冬高、春夏低的季节变化特征,反向轨迹分析显示其与内陆污染传输关系密切.LO-OOA的变化相对稳定,本地源的贡献较大.结合¹⁴C同位素示踪法对秋冬季WSOM样品分析,发现机动车等化石源二次有机物是WSOM的主要来源,贡献比例达到53.9%,需继续加强对化石燃料控制来降低WSOM污染.     

邢台市秋季PM2.5及水溶性离子污染特征

为研究邢台市秋季PM_2.5污染特征,于2017年10月15日~11月14日在邢台市区对PM_2.5样品进行了采集,并对其中水溶性离子（包括Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺、Ca²⁺、Na⁺、Mg²⁺、K⁺）进行了分析.结果显示,观测期间邢台市ρ（PM_2.5）平均值为（130.0±74.9）μg/m³,其中水溶性离子质量浓度为（69.8±11.4）μg/m³,占ρ（PM_2.5）的53.3%,NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺为主要离子,占水溶性离子比例达到了89.7%. 当污染加重,水溶性离子质量浓度随ρ（PM_2.5）增大而升高,且NO₃^-、NH₄⁺及SO₄^2-占比亦逐渐升高,但其他离子占比随之下降,Ca²⁺尤为明显,表明ρ（PM_2.5）升高时主要受二次无机转化影响;观测期间SOR（硫转化率）与NOR（氮转化率）的平均值分别为0.36和0.25,表明秋季SO₂与NO₂转化速率较强,二次无机污染严重,另外SOR及NOR与温度及相对湿度呈正相关,且SOR对二者更为敏感;邢台市秋季PM_2.5呈弱碱性,NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃的形式存在;ρ（NO₃^-）/ρ（SO₄^2-）平均值为2.13,表明移动源对秋季大气颗粒物的来源贡献较大;PMF分析结果表明,二次转化源、燃烧源及扬尘源为邢台市秋季PM_2.5中水溶性离子的主要来源.