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湘南地区土壤重金属污染分布特征及特定源-生态风险评估

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环境科学 2024年

作者：甘杰邹霖陈贝贝冉洪珍刘建利陕西省环境监测中心站湖南省生态环境监测中心

为探究湘南地区土壤重金属污染分布规律与生态风险综合情况，于湘南地区采集了362个表层土壤样品，通过多元统计分析、地理信息系统（GIS）和正定矩阵因子分解（PMF）模型耦合综合生态风险指数法研究了土壤重金属Cd、Hg、As、Pb、Zn、Ni... 详细信息

为探究湘南地区土壤重金属污染分布规律与生态风险综合情况，于湘南地区采集了362个表层土壤样品，通过多元统计分析、地理信息系统（GIS）和正定矩阵因子分解（PMF）模型耦合综合生态风险指数法研究了土壤重金属Cd、Hg、As、Pb、Zn、Ni、Mn、Tl和Sb含量的空间分布规律、污染来源及各污染源对生态风险的贡献率。结果表明，研究区土壤重金属污染较为突出，其含量平均值均超过湖南省土壤元素背景值；尤其是Cd、Hg、Pb和Sb污染严重，且呈高度变异，其含量分别达湖南省土壤元素背景值的8.30、9.00、5.09和2.79倍。土壤中重金属含量区域分布特征明显，主要聚集在郴州西部，且呈现从聚集区向周边区域扩散的趋势；重金属含量高值聚类区也主要分布在该区域，即黑色金属冶炼和延展加工类企业和有色金属采选业企业周边。主成分分析（PCA）结合PMF模型结果显示，研究区土壤重金属污染源贡献率依次为黑色金属矿冶活动工业源（29.06%）、大气沉降源（22.05%）、有色金属采选源（20.65%）、其他工业和交通混合源（14.73%）和自然来源（13.50%）。特定源-生态风险评价模型分析结果表明，黑色金属冶炼与延展加工等工业活动和大气迁移源为研究区土壤生态风险优先控制污染源，Cd和Hg为优先控制元素。上述研究结果为湘南地区土壤重金属环境污染风险防控提供了重要的理论依据。

关键词：土壤重金属空间分布源解析生态风险

富氨对常州PM_(2.5)理化性质与二次反应的影响

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环境科学 2024年第8期45卷 4493-4501页

作者：余益军庄旻王振李锴基杨卫芬江苏省常州环境监测中心常州213004

NH_(3)是PM_(2.5)重要前体物,并影响其理化性质.基于2021年12月至2022年2月江苏常州NH_(3)、SO_(2)、NO_(2)、PM_(2.5)及其水溶性离子在线观测,结合热力学平衡模型计算气溶胶酸度和气溶胶含水量(AWC),分析了富氨条件下NH_(3)-NH_(4)^(+... 详细信息

NH_(3)是PM_(2.5)重要前体物,并影响其理化性质.基于2021年12月至2022年2月江苏常州NH_(3)、SO_(2)、NO_(2)、PM_(2.5)及其水溶性离子在线观测,结合热力学平衡模型计算气溶胶酸度和气溶胶含水量(AWC),分析了富氨条件下NH_(3)-NH_(4)^(+)转化对AWC、酸度及二次反应的影响.结果表明,2021年冬季常州为富氨,富余程度随PM_(2.5)浓度升高而加强,NH_(4)^(+)以NH_(4)NO_(3)和和(NH_(4))_(2)SO_(4)为主,多数时段有少量NH_(4)Cl.气溶胶呈中等酸度,pH均值4.2±0.4,与大气NH_(3)浓度正相关,pH值变幅随污染升级收窄趋中至4~5之间;AWC随湿度和颗粒物二次离子浓度升高而指数级攀升,主要由NH_(4)NO_(3)、(NH_(4))_(2)SO_(4)和NH_(4)Cl吸湿贡献,占比分别为58.5%、18.4%和8.3%,污染条件下NH_(4)NO_(3)主导颗粒物吸湿增长.NH_(3)-NH_(4)^(+)促进SO_(2)非均相反应和NO_(3)^(-)均相反应生成.因富氨环境,需降低30%以上NH_(3)方可影响pH值和含水量等理化性质.该结果对理解二次反应影响、支撑当地空气质量改善提供了参考.

关键词：氨(NH_(3)) 铵(NH_(4)^(+)) 气粒转化气溶胶含水量(AWC) 气溶胶酸度

兰州市PM_(2.5)中重金属元素的来源及健康风险评价

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环境科学与技术 2024年第7期47卷 216-224页

作者：王凯王瑛甘肃省环境监测中心站甘肃兰州730030

文章于非采暖期(2022年6月1日-8月31日)和采暖期(2022年11月1日-2023年1月31日)在兰州市城关区采集了121个PM_(2.5)样品,并对其中14种重金属元素的污染特征、来源及健康风险进行了研究。结果表明,兰州市采暖期的PM_(2.5)平均浓度((44.1... 详细信息

文章于非采暖期(2022年6月1日-8月31日)和采暖期(2022年11月1日-2023年1月31日)在兰州市城关区采集了121个PM_(2.5)样品,并对其中14种重金属元素的污染特征、来源及健康风险进行了研究。结果表明,兰州市采暖期的PM_(2.5)平均浓度((44.1±12.2)μg/m^(3))约为非采暖期PM_(2.5)平均浓度((20.8±3.05)μg/m^(3))的2倍,PM_(2.5)中14种重金属元素的平均浓度在采暖期((4 443±953) ng/m^(3))远高于非采暖期((2 854±426) ng/m^(3)),其中Al、Ca、Fe、Cu和K是兰州市PM_(2.5)中主要的重金属元素。富集因子分析结果表明,受人为活动影响较大的Zn、Se、Cd和Cu在采暖期的EFs值要远远大于非采暖期。正定矩因子分析的结果显示兰州市PM_(2.5)中14种重金属元素主要来源于土壤扬尘、生物质燃烧和工业生产混合排放(39.1%),其次为工业排放(23.3%)、交通排放(20.2%)和燃煤排放(17.4%)。健康风险评价结果显示,所有致癌元素中Cr的致癌风险最高,且在非采暖期和采暖期对成年男性、成年女性和儿童均存在致癌风险,Mn在采暖期对成年男性、成年女性和儿童均存在非致癌风险。因此,兰州市PM_(2.5)中的Cr和Mn的排放需要引起相关部门的高度关注,对于产生这2种元素的煤炭燃烧排放和电镀、冶金、制革和建筑施工等工业生产应该采取一定的措施进行减排监管。总致癌风险和总非致癌风险呈现儿童>成年男性>成年女性的特点。

关键词：兰州市 PM_(2.5) 重金属源解析健康风险评价

结合长时序遥感监测和机器学习算法预测藻类增殖风险时空变化

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湖泊科学 2024年第3期36卷 670-684页

作者：时晨燚刘凤祝铠张媛刘海湖北大学资源环境学院武汉430062 湖北省生态环境监测中心站武汉430071

饮用水源地藻类增殖监测和预测对于改善水生态系统环境和保护人类健康具有重要意义。利用多源遥感数据能够获取高时空分辨率的藻类动态信息,结合长时序遥感监测与机器学习算法能够适应藻类生长复杂的影响机制和非线性特征,实现藻类增殖... 详细信息

饮用水源地藻类增殖监测和预测对于改善水生态系统环境和保护人类健康具有重要意义。利用多源遥感数据能够获取高时空分辨率的藻类动态信息,结合长时序遥感监测与机器学习算法能够适应藻类生长复杂的影响机制和非线性特征,实现藻类增殖风险时空变化的预测。本文利用Landsat与MODIS长时间序列卫星遥感数据,采用FAI与NDVI两种方法提取20002020年丹江口水库藻类浓度的时空变化信息,在此基础上分析藻类增殖对气象因子(气温、气压、相对湿度、风速和累计日照时间)的时间滞后效应。利用支持向量机、朴素贝叶斯与随机森林3种机器学习算法预测藻类增殖风险,并对3种算法的预测性能进行评价和对比。结果表明:丹江口水库藻类浓度年际变化呈现出先增后降的趋势,呈现出明显的季节性周期变化,春末夏初是藻类快速增殖时期。空间上入库支流和库湾等局部地区藻类浓度相对较高,为藻类增殖高风险区,丹江口水库藻类增殖风险预测模型能够较为准确地确定藻类增殖高风险区位置并反映短期内的空间变化情况,3种算法的预测结果呈现出整体上的一致性,其中支持向量机与朴素贝叶斯算法表现出更高的精度,提前4~5天是最佳预测时间。

关键词：遥感监测空间分布预测藻类增殖风险丹江口水库

合肥市颗粒物和气象条件对大气能见度的影响研究

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中国环境监测 2024年第1期40卷 97-106页

作者：赵旭辉张付海王含月朱余安徽省生态环境监测中心安徽合肥230071

利用2019—2021年合肥市气象参数、颗粒物浓度、颗粒物化学组分、颗粒物散射系数、颗粒物粒径谱等的逐小时观测数据,分析了合肥市大气能见度变化趋势及其影响因素。结果表明,2019—2021年,合肥市能见度呈逐年上升的总体特征,并且在季节... 详细信息

利用2019—2021年合肥市气象参数、颗粒物浓度、颗粒物化学组分、颗粒物散射系数、颗粒物粒径谱等的逐小时观测数据,分析了合肥市大气能见度变化趋势及其影响因素。结果表明,2019—2021年,合肥市能见度呈逐年上升的总体特征,并且在季节变化上呈现为夏高冬低,在日变化上呈现为午后最高、夜间最低。相关性分析结果显示,合肥市能见度与颗粒物浓度、相对湿度均呈显著负相关关系,且能见度与相对湿度的相关程度比与颗粒物浓度的相关程度高15.5%~219.2%。相对湿度是直接影响合肥市能见度的主要因素之一,而温度、风速对能见度的间接影响作用相对较小。能见度与颗粒物特性关系研究结果表明:能见度与水溶性离子的相关程度高于与碳质组分的相关程度;当能见度处于较低水平时,能见度与PM_(2.5)主要组分浓度的相关性明显减弱,相对湿度、超细颗粒物占比、水溶性离子含量和碳质组分含量等因素对能见度的影响逐渐凸显;在较高PM_(2.5)浓度环境条件下,颗粒物散射系数的显著变化是导致能见度降低的主要原因;小粒径颗粒物对合肥市大气能见度的影响程度相对较高,应优先大幅度降低PM1.0浓度。

关键词：能见度相对湿度大气颗粒物消光特性

由石油类应急监测现状探寻水中石油类监测的突破

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中国环境监测 2024年第1期40卷 12-20页

作者：史绵红胡雅琴王鑫安徽省生态环境监测中心安徽合肥230071

突发环境事件发生后,对污染物质、污染物浓度、污染范围及其动态变化情况进行监测是环境应急监测的基本工作要求。在不能利用管理手段有效获取污染来源等信息的情况下,开展溯源应急监测成为突发环境事件处理处置的重要需求。然而通过资... 详细信息

突发环境事件发生后,对污染物质、污染物浓度、污染范围及其动态变化情况进行监测是环境应急监测的基本工作要求。在不能利用管理手段有效获取污染来源等信息的情况下,开展溯源应急监测成为突发环境事件处理处置的重要需求。然而通过资料调研及应急监测案例分析发现,石油类水体突发环境事件应急监测大多存在采样代表性不够、溯源手段不健全、特征污染物监测不全面,以及现行石油类监测方法不能完整说清污染状况等问题或不足。因此,建议通过优化整合水中石油类指标监测标准,构建与石油类污染特征相适应的技术规范及配套监测分析方法,以达到精准、全面反映石油类水体污染状况的目的。

关键词：石油类水体突发环境事件环境应急监测标准体系

巢湖浮游植物群落季节动态变化特征及其影响因素

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中国环境监测 2024年第4期40卷 129-142页

作者：朱超孙逊杨晓冉唐晓菲胡雅琴张敏安徽省生态环境监测中心安徽合肥230071

为了解巢湖浮游植物群落的季节动态变化特征及其与环境因子的关系,分别于2022年1月(冬季)、4月(春季)、7月(夏季)和10月(秋季)对巢湖水质状况和浮游植物变化情况进行了调查与分析。结果显示,在监测时段内,共鉴定出浮游植物7门60属110种... 详细信息

为了解巢湖浮游植物群落的季节动态变化特征及其与环境因子的关系,分别于2022年1月(冬季)、4月(春季)、7月(夏季)和10月(秋季)对巢湖水质状况和浮游植物变化情况进行了调查与分析。结果显示,在监测时段内,共鉴定出浮游植物7门60属110种,以绿藻门、蓝藻门和硅藻门为主。浮游植物细胞密度和群落结构存在明显的时空差异。其中,不同季节的全湖平均密度由高到低依次为秋季(10月)、春季(4月)、夏季(7月)和冬季(1月),水华发生区域呈现由东向西逐步发展的趋势。优势种/属主要有微囊藻、水华长孢藻、水华束丝藻、土生假鱼腥藻、具尾逗隐藻、啮蚀隐藻和针形菱形藻。其中,冬季(1月)和春季(4月)由水华长孢藻占据绝对优势,夏季(7月)和秋季(10月)由微囊藻占据绝对优势,表现出明显的季节演替特征。冗余分析结果表明,溶解氧、电导率和pH为影响巢湖浮游植物群落结构变化的主要环境因子。Pearson相关性分析结果表明,水华长孢藻和微囊藻的季节演替与总磷、水温、溶解氧、透明度、浊度、电导率等环境因子显著相关。研究结果可为掌握巢湖水生态系统状况以及支撑巢湖水环境管理提供一定的基础数据。

关键词：巢湖浮游植物群落结构季节动态环境因子

基于注意力机制优化的BiLSTM珠江口水质预测模型

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环境科学 2024年第6期45卷 3205-3213页

作者：陈湛峰李晓芳广东省生态环境监测中心广州510308

为提高珠江口水质预测精度和稳定性,提出了基于时间和特征双注意力机制优化的Bi LSTM水质预测模型,引入特征注意力机制强化模型捕获参数重要特征能力,加入时间注意力机制提高对时间序列相关性信息及水质波动细节信息的挖掘能力.将新模... 详细信息

为提高珠江口水质预测精度和稳定性,提出了基于时间和特征双注意力机制优化的Bi LSTM水质预测模型,引入特征注意力机制强化模型捕获参数重要特征能力,加入时间注意力机制提高对时间序列相关性信息及水质波动细节信息的挖掘能力.将新模型应用于珠江8个入海口水质预测,开展预测性能试验、泛化能力试验和特征参数扩展性试验.结果表明:①新模型在珠海大桥水质预测取得了较高的预测精度,预测值与实测值的均方根误差RMSE为0.0041 mg·L^(-1),决定系数R^(2)为98.3%.与Multi-Bi LSTM、Multi-LSTM、Bi LSTM和LSTM对比,表明新模型预测精度最高,验证了模型的精准性.②训练样本数量和预测步数均对模型预测精度产生影响,模型预测精度随着训练样本的增加而提升,海珠大桥断面总磷预测时,240组以上训练样本可获得较高预测精度;增加预测步数,会使模型预测精度迅速下降,预测步数大于5步时无法保障模型预测的可靠性.③将新模型应用于珠江8个入海口不同水质指标预测,预测结果均取得较高精度,模型具有较强的泛化能力;输入对象断面预测指标相关联的上游来水、降雨量等特征参数,能够提高模型预测精度.通过多方面多次试验,结果表明新模型能够较好地满足珠江口水质预测精度、适用性和扩展性要求,为复杂水动力环境水体水质高精度预测进行了新的探索.

关键词：特征注意力机制时间注意力机制 BiLSTM模型 LSTM模型珠江口水质预测

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厦门近海域邻苯二甲酸酯分布和生态风险研究

环境科学与技术 2024年第5期47卷 208-215页

作者：刘丽华福建省厦门环境监测中心站福建厦门361022

邻苯二甲酸酯(PAEs)在工业生产中被广泛用作增塑剂,目前,在全球环境基质中该类污染物已被广泛检出。该研究对厦门近海域海水和沉积物中的PAEs类有机污染物的分布特征和生态风险污染进行评价,利用气相色谱质谱联用法测定了样品中的PAEs... 详细信息

邻苯二甲酸酯(PAEs)在工业生产中被广泛用作增塑剂,目前,在全球环境基质中该类污染物已被广泛检出。该研究对厦门近海域海水和沉积物中的PAEs类有机污染物的分布特征和生态风险污染进行评价,利用气相色谱质谱联用法测定了样品中的PAEs的浓度。结果表明,厦门近岸海域中水相和沉积相共检出11中PAEs类化合物,水中总PAEs浓度范围为45.9~251.1 ng/L,平均浓度为109.2 ng/L。沉积物中浓度为范围为8.12~50.29μg/kg,平均浓度为27.7μg/kg。运用风险熵值法对近海域水中的PAEs进行风险评估,其结果表明邻苯二甲酸二丁酯具有中等生态风险等级,需要针对该类物质开展区域性污染溯源研究。

关键词：邻苯二甲酸酯类气相色谱-质谱联用法海水沉积物生态风险评价