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大气环境中氧化基体对VOCs测定的影响

环境化学 2024年

作者：曹方方石敬华钟琪陈烨张凤菊由希华梁宵许秀艳李红莉许杨山东省生态环境监测中心中国环境监测总站

大气中挥发性有机物（volatile organic compounds,VOCs）种类多，活性强，部分VOCs在采样、分析过程中会与大气中的氧化基体发生反应.为研究大气中氧化基体对VOCs测定的影响，选择苏玛罐与KI小柱联用，采集去除氧化性基体的样品，与未... 详细信息

大气中挥发性有机物（volatile organic compounds,VOCs）种类多，活性强，部分VOCs在采样、分析过程中会与大气中的氧化基体发生反应.为研究大气中氧化基体对VOCs测定的影响，选择苏玛罐与KI小柱联用，采集去除氧化性基体的样品，与未去除氧化性基体的样品比较，探讨大气中氧化性基体对VOCs测定的影响.结果表明，去除氧化性基体的样品定性检出的化合物种类多，共定性检出110种化合物，未去除氧化基体样品定性检出的化合物种类少，共定性检出40种化合物；氧化基体的存在影响VOCs的浓度和组成，去除氧化基体的总挥发性有机物（TVOCs）平均浓度为144.8 nmol·mol-1，其中烷烃为体积分数最大的组分，占81.9%，其次是卤代烃、烯烃、芳香烃和含氧有机物，分别占7%、6.5%、3.2%和1.4%，未去除氧化基体TVOCs平均浓度为32.5 nmol·mol-1，其中烷烃、氯代烃占比最高，分别占38.9%和37.5%，其次是芳香烃、烯烃和含氧有机物，分别占11.5%、6.5%和5.6%.大气中氧化性基体影响臭氧生成潜势（ozone formation potential,OFP）理论计算值及对OFP贡献优势物种的判断，去除氧化性基体样品的OFP高(平均值254.1μg·m-3)，各物种对OFP贡献大小的顺序为烷烃（67.5%）>烯烃（22.8%）>芳香烃（9.5%）>含氧有机物（0.2%）；未去除氧化性基体样品的OFP值低(平均值44.6μg·m-3)，各物种对OFP贡献大小的顺序为芳香烃（40.0%）>烯烃（30.6%）>烷烃（28.7%）>含氧有机物（0.8%）；去除氧化基体样品的OFP高于臭氧实测浓度，且与臭氧浓度具有很好的一致性，未去除氧化性基体样品的OFP值低于臭氧浓度，去除氧化性基体后采集的样品更符合大气VOCs的真实状态，未来大气VOCs监测，采样时应考虑联用KI小柱去除大气中存在的氧化基体.

关键词：苏玛罐采样大气VOCs 强氧化性基体臭氧 OFP

基于机器学习算法和受体模型联用的土壤重金属溯源解析

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环境科学 2024年

作者：马杰李名升封雪重庆市生态环境监测中心中国环境监测总站

以重庆市煤矸山周边土壤为研究对象，运用决策树（DT）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等3种机器学习算法开展土壤重金属影响因素分析，并将机器学习算法和绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型联用，开展土壤重金属溯... 详细信息

以重庆市煤矸山周边土壤为研究对象，运用决策树（DT）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等3种机器学习算法开展土壤重金属影响因素分析，并将机器学习算法和绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型联用，开展土壤重金属溯源解析。土壤表层ω（Cd）、ω（Hg）、ω（As）、ω（Pb）、ω（Cr）、ω（Cu）、ω（Ni）和ω（Zn）均值分别为0.44、0.18、9.92、32.3、129、100、72.8和148mg·kg-1，结合剖面数据分析，研究区Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn含量受不同程度人为活动影响。机器学习算法表明，随机森林（RF）算法优于决策树（DT）和支持向量机（SVM）算法，Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn拟合度(R2)分别为0.783、0.728、0.528、0.753、0.753、0.853、0.822和0.756。煤矸山堆存量(X1)、土壤点位与煤矸山相对高差(X2)和与煤矸山距离(X3)是影响土壤重金属含量的首要人为因素。结合受体模型源解析表明，研究区受自然源、矿业源和混合源（大气沉降、农业生产、生活、交通排放等）影响，贡献率分别为42.5%、37.1%和20.4%。机器学习和受体模型联用，可以使源解析结果更加全面、准确和可靠。

关键词：土壤重金属 APCS-MLR受体模型机器学习源解析

基于源导向的锰矿尾矿库周边土壤重金属风险评估

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环境科学 2024年

作者：马杰王胜蓝秦启荧文川勇李名升封雪中国环境监测总站重庆市生态环境监测中心

以重庆市锰矿尾矿库周边土壤为研究对象，运用正定矩阵因子分解（PMF）模型对土壤重金属开展源解析，结合潜在生态风险指数法和健康风险评估模型，定量探讨不同污染源影响下的土壤潜在生态风险和健康风险，并确定优先管控要素.结果表明... 详细信息

以重庆市锰矿尾矿库周边土壤为研究对象，运用正定矩阵因子分解（PMF）模型对土壤重金属开展源解析，结合潜在生态风险指数法和健康风险评估模型，定量探讨不同污染源影响下的土壤潜在生态风险和健康风险，并确定优先管控要素.结果表明：研究区土壤除Cr外，Mn、Cd、As、Pb、Cr、Cu、Zn和Ni含量均值均高于背景值.PMF模型源解析结果表明，研究区土壤受矿业源、自然源、农业源和工业源影响，贡献率分别为23.9%、30.2%、18.8%和27.1%.潜在生态风险评估结果表明，研究区土壤以“强”生态风险为主，占比为77.8%.健康风险模型评估结果表明，研究区土壤重金属对儿童和成人存在人体可接受的致癌风险，非致癌风险可忽略.污染因子、污染源、健康风险和潜在生态风险综合分析表明，农业源为研究区土壤首要管控源，Cd为首要管控因子；矿业源和工业源为研究区土壤次要管控源，Mn和As为次要管控因子.

关键词：土壤重金属 PMF模型健康风险评估潜在生态风险锰(Mn)

黄河小浪底水库地表水中重金属的时空变化与概率健康风险

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环境科学 2024年第4期45卷 2054-2066页

作者：王亮邓雪娇王潇磊李明刘奕尧娄亚敏涂响张坤锋河南省济源生态环境监测中心济源459000 中国环境监测总站北京100012 河南省生态环境监测和安全中心郑州450046 中国环境科学研究院北京100012

小浪底水库地表水重金属污染是我国黄河流域水安全的一个重要问题.2014~2022年期间,调查了6种重金属(Cu、Zn、Pb、As、Hg和Cd)的时空分布并采用重金属污染指数、内梅罗指数和污染程度对其污染水平进行评价.结果表明,重金属污染水平较低(... 详细信息

小浪底水库地表水重金属污染是我国黄河流域水安全的一个重要问题.2014~2022年期间,调查了6种重金属(Cu、Zn、Pb、As、Hg和Cd)的时空分布并采用重金属污染指数、内梅罗指数和污染程度对其污染水平进行评价.结果表明,重金属污染水平较低(HPI平均值为18.15),符合地表水Ⅲ类水质阈值.6种重金属检出率为91.6%~92.9%,浓度中值范围为0.020(Hg)~1.850(As)μg·L^(-1).呈现出丰水期浓度低于平枯水期,下游断面浓度较高,且在过去的9 a呈现下降趋势的时空特征.重金属污染主要来源于工农业生产和人为排放.此外,结果发现TN、高锰酸盐指数和NH_(4)^(+)-N与重金属浓度有很强的相关性(P环境管理都有潜在的应用价值.

关键词：小浪底水库表层水体重金属年际变化营养盐概率风险

我国6个典型城市大气能见度及其影响因素研究

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环境工程技术学报 2024年第1期14卷 239-247页

作者：张霞汪太明孟晓艳尤洋侯玉婧黄卫明张晓旭中国环境监测总站成都市石油化学工业园区环境监测站

采用线性相关性分析、分类变量分析等统计学方法,分析了巴彦淖尔、石家庄、廊坊、郑州、武汉、广州六市2019—2020年的PM_(2.5)与气象观测数据,研究了PM_(2.5)浓度与大气相对湿度对大气能见度的影响。结果表明:六市大气能见度年变化规... 详细信息

采用线性相关性分析、分类变量分析等统计学方法,分析了巴彦淖尔、石家庄、廊坊、郑州、武汉、广州六市2019—2020年的PM_(2.5)与气象观测数据,研究了PM_(2.5)浓度与大气相对湿度对大气能见度的影响。结果表明:六市大气能见度年变化规律虽存在较大差异,但最低值均出现于每年12月—次年2月,且年变化规律基本一致;气象条件、相对湿度、PM_(2.5)浓度对能见度的影响明显,其中相对湿度通过改变PM_(2.5)物化性质间接影响能见度,与能见度相关程度相对较弱。PM_(2.5)浓度与能见度的线性相关性良好,以幂函数为主;整体上,相对湿度与PM_(2.5)浓度对大气能见度影响呈协同作用,相对湿度越大的城市对PM_(2.5)的控制要求越高。此外,PM_(2.5)浓度高于平台点时,大气能见度基本不随PM_(2.5)浓度增加而继续降低,只有PM_(2.5)浓度低于突变点时,大气能见度才会随PM_(2.5)浓度降低而显著提升,各市能见度突变点与平台期点所对应PM_(2.5)浓度差异较大。

关键词：颗粒物浓度相对湿度大气能见度相关性

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海南乐东农用地土壤微塑料分布状况调查

中国无机分析化学 2024年第8期14卷 1116-1125页

作者：谢福武田毓婷吴思怡姜晓旭何书海海南省生态环境监测中心海口571126 中国环境监测总站北京100012

为掌握海南农用地土壤微塑料赋存含量与分布特征,通过现场监测和实验室分析相结合的研究方法,经密度浮选法进行样品前处理,采用傅立叶变换显微红外光谱仪对土壤微塑料样品分析测定,探讨了农用地不同农业种植区土壤微塑料分布状况及存在... 详细信息

为掌握海南农用地土壤微塑料赋存含量与分布特征,通过现场监测和实验室分析相结合的研究方法,经密度浮选法进行样品前处理,采用傅立叶变换显微红外光谱仪对土壤微塑料样品分析测定,探讨了农用地不同农业种植区土壤微塑料分布状况及存在的潜在生态影响。结果表明,表层土壤微塑料丰度为366.67~3366.67个/kg,平均丰度为(1147.29±639.95)个/kg。微塑料成分以聚乙烯-丙烯共聚物(PE-PP)、聚乙烯(PE)占主导。研究区域土壤整体以1.0~2.0 mm微塑料为主,粒径组成趋向于小型化。此外,覆膜地块以蓝色碎片、蓝色薄膜、黑色薄膜塑料居多,未覆膜地块则以半透明的纤维塑料占主导。总体而言,乐东农用地微塑料丰度存在明显空间分布差异,覆膜地块丰度值高于无覆膜地块,丰度水平与地块种植方式密切相关。与国内外农田区域相比,乐东农用地微塑料丰度整体处于偏高水平。

关键词：微塑料分布状况农用地海南乐东

基于地理探测器的四川典型工业企业周边土壤重金属污染影响因素分析

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环境科学 2024年

作者：孙东越姜晓旭周笑白杨楠封雪中国环境监测总站国家环境保护环境监测质量控制重点实验室

以四川省9家典型工业企业周边土壤为研究对象，采集并分析了工业企业周边25个表层土壤样品的重金属Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn含量。利用潜在生态风险评估法对土壤重金属潜在生态风险进行评价。基于地理探测器，选取距企业距离、... 详细信息

以四川省9家典型工业企业周边土壤为研究对象，采集并分析了工业企业周边25个表层土壤样品的重金属Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn含量。利用潜在生态风险评估法对土壤重金属潜在生态风险进行评价。基于地理探测器，选取距企业距离、与企业所在位置的相对高程差和企业行业类型等10个影响因素作为自变量，以重金属含量作为因变量开展分析，并运用相关性分析进一步验证。结果表明，研究区工业企业周边土壤以“中等”潜在风险为主，占比为40%，其他4种风险类型分别占8%～20%。Cd和Hg是研究区潜在生态风险的主要贡献指标。地理探测器结果表明，“距企业距离”对Cd、Pb和Zn的解释力最强；“行业类型”对As、Cr、Cu和Ni的解释力最强；“降雨量”对Hg的解释力最强。交互作用探测结果表明，各因子交互作用后，解释力均有提高，说明土壤重金属含量受多种影响因素复合影响。相关性验证结果表明，Cd、As、Pb和Zn之间存在显著相关性，说明4项重金属具有一定的同源性，与地理探测器结果基本一致，可对地理探测器结果进一步验证，使结果更准确可靠。

关键词：土壤重金属潜在生态风险地理探测器相关性分析

基于密度分离-氧化消解法前处理的土壤微塑料检测

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中国无机分析化学 2024年第8期14卷 1091-1098页

作者：吴思怡谢福武王少露何书海田毓婷姜晓旭海南省生态环境监测中心海口571126 中国环境监测总站北京100012

目前,土壤中微塑料的研究尚处于起步阶段。为了更科学地开展土壤微塑料污染风险调查和污染防治,首先需要建立统一的检测方法。通过优化密度分离-氧化消解法实验过程中影响土壤微塑料检测的多个关键因素,包括干燥温度、取样量、浮选剂、... 详细信息

目前,土壤中微塑料的研究尚处于起步阶段。为了更科学地开展土壤微塑料污染风险调查和污染防治,首先需要建立统一的检测方法。通过优化密度分离-氧化消解法实验过程中影响土壤微塑料检测的多个关键因素,包括干燥温度、取样量、浮选剂、搅拌时长、沉降和离心条件及消解时间。结果表明:干燥处理的温度选择在55℃时不会对微塑料形态结构及化学成分造成影响;土壤取样量在30~50 g更为适宜,能更好地反映土壤中微塑料分布情况;对于浮选剂的选择,碘化钠对大部分微塑料成分具有良好的浮选效果;通过手动或机械搅拌4~6 min,可有效地将附着在土壤中的微塑料分离出来;沉降放置24 h以上或6000~8000 r/min离心10 min可使土壤杂质与微塑料达到充分分离的效果;消解放置24 h可去除大多数有机杂质。全过程具有简单、可操作性强、分离效果好的特点,且不易对微塑料造成二次破碎,可为今后制定土壤微塑料监测技术方法及规范、评估土壤中微塑料丰度分布提供可靠的依据。

关键词：土壤微塑料密度分离氧化消解检测方法方法优化

三江流域(云南区段)耕地非粮化空间格局及驱动因素

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第5期60卷 893-904页

作者：石婕妤吴秀芹董贵华北京林业大学水土保持学院北京100083 中国环境监测总站国家环境保护环境监测质量控制重点实验室北京100012

为厘清中国西南典型丘陵山区的耕地非粮化态势并提供针对性的管控策略,以三江流域(云南区段)为研究区,探究该地区非粮化的空间格局及驱动因素,从耕地资源禀赋、社会经济因素和农业投入因素3个角度来识别非粮化的驱动力,划分非粮化的驱... 详细信息

为厘清中国西南典型丘陵山区的耕地非粮化态势并提供针对性的管控策略,以三江流域(云南区段)为研究区,探究该地区非粮化的空间格局及驱动因素,从耕地资源禀赋、社会经济因素和农业投入因素3个角度来识别非粮化的驱动力,划分非粮化的驱动类型,得到如下结果表明。1)2019年三江流域(云南区段)非粮化总面积为100.41万hm^(2),非粮化率均值为34.69%,其中金沙江流域中各县级单元的非粮化程度明显高于怒江和澜沧江流域。2)粮食单位产出量、乡村人口占比、坡度和人均耕地面积是耕地非粮化的重要驱动因子。3)耕地非粮化的驱动类型可划分为资源驱动型、劳动力驱动型和经济驱动型,其中劳动力驱动型是区域内主要的驱动类型,经济驱动型均为县级市或市辖区,资源驱动型主要分布在经济驱动型的周围。根据不同驱动类型的县域,寻求耕地非粮化的不同管控途径,有助于为国家粮食安全和耕地保护政策调整提供科学依据。

关键词：耕地非粮化随机森林驱动类型三江流域

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