检索结果-南通市图书馆

郑州市冬春季PM_(2.5)中金属元素污染特征、来源及健康风险评估

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环境科学 2024年第5期45卷 2548-2557页

作者：陶杰闫慧姣徐艺斐荆海涛河南省郑州生态环境监测中心郑州450007

于2021年1月和4月利用在线金属分析仪对郑州市大气PM_(2.5)中的18种金属元素进行连续测定,分析了元素浓度变化特征;采用富集因子、正定矩阵因子分解法(PMF)和特征雷达图对金属元素进行溯源;采用美国EPA健康风险评价模型评估其健康风险,... 详细信息

于2021年1月和4月利用在线金属分析仪对郑州市大气PM_(2.5)中的18种金属元素进行连续测定,分析了元素浓度变化特征;采用富集因子、正定矩阵因子分解法(PMF)和特征雷达图对金属元素进行溯源;采用美国EPA健康风险评价模型评估其健康风险,并通过后向轨迹法和浓度权重轨迹法(CWT)分析了健康风险的潜在源区.结果表明,春季元素浓度较高,Fe、Ca、Si和Al浓度之和分别占冬季和春季总元素浓度的89.8%和87.5%.Cd属于重度富集,受人为污染影响严重.冬季Pb、Se、Zn、Ni、Sb和K以及春季Cr、Ni、Fe、Mn、V、Ba、Ca、K、Si和Al浓度随污染等级的提高而增加.PMF源解析和特征雷达图结果表明,冬春两季金属元素主要来源为工业源、地壳源、机动车源和混合燃烧源,冬季多发生工业源和混合燃烧源污染,春季多发生地壳源污染.冬春两季均存在明显的非致癌风险,冬季健康风险更严重,Mn造成明显的非致癌风险.冬季健康风险主要受郑州及周边城市传输影响和西北方向远距离输送影响,春季健康风险主要受郑州及周边城市影响.

关键词：郑州市正定矩阵因子分解法(PMF) 特征雷达图健康风险潜在源区

《大气污染防治行动计划》对郑州市冬季PM_(2.5)浓度及化学组成影响

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环境科学 2024年第7期45卷 3849-3857页

作者：徐艺斐袁明浩王晶晶陶杰周伟峰河南省郑州生态环境监测中心郑州450001

基于《大气污染防治行动计划》实施前后,在污染严重的冬季(2013年和2018年12月同期),采集郑州市监测站的PM_(2.5)样品,分析PM_(2.5)化学组成,通过对比分析PM_(2.5)中的EC、OC、水溶性离子和金属元素的浓度变化来评估PM_(2.5)浓度及化学... 详细信息

基于《大气污染防治行动计划》实施前后,在污染严重的冬季(2013年和2018年12月同期),采集郑州市监测站的PM_(2.5)样品,分析PM_(2.5)化学组成,通过对比分析PM_(2.5)中的EC、OC、水溶性离子和金属元素的浓度变化来评估PM_(2.5)浓度及化学组成的变化,同时选取不同阶段重污染过程,探究PM_(2.5)浓度及组成的变化.结果表明:(1)郑州市冬季ρ(PM_(2.5))平均值由2013年的(215.38±107.28)μg·m^(-3)下降至2018年的(77.45±49.81)μg·m^(-3),下降率高达64%.(2)PM_(2.5)中EC、K^(+)、SO_(4)^(2-)和Cl^(-),分别下降了85%、80%、78%和72%;OC、NH_(4)^(+)和NO_(3)^(-)下降幅度较小,分别为50%、41%和32%.(3)与2013年冬季相比,2018年冬季OC/EC的值升高了2.6倍,二次有机碳在OC中占比升高至57%;同时,硫氧化率和氮氧化率的值分别升高了1.5倍和1.0倍,表明郑州市二次污染较为严重,二次转化程度升高.(4)NO_(3)^(-)/SO_(4)^(2-)(质量比)由2013年的0.8±0.2升高至2018年2.5±1.0,表明郑州市移动源贡献上升并且超过固定源成为冬季大气污染的主要来源.(5)不同阶段重污染过程对比结果显示,与2013年相比,2018年重污染过程中PM_(2.5)浓度下降显著,峰值浓度下降了61%,主要化学组成由OC、NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)和NH_(4)^(+)变为OC、NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+).研究结果表明郑州市一次排放源管控取得了显著的成效,但二次生成对PM_(2.5)贡献呈现升高趋势,因此未来需要关注二次生成的影响.

关键词：大气污染防治行动计划 PM_(2.5) 化学组成二次生成重污染过程

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啤酒废水资源化利用研究

环境科学与技术 2024年第S1期47卷 221-225页

作者：谌知和曾强翟月月湖北省生态环境厅随州生态环境监测中心湖北随州441300 湖北省生态环境监测中心站湖北武汉430000

为探索研究啤酒废水不经预处理直接进市政污水处理厂的影响和效果,实现碳废物综合利用、变废为宝,文章以青岛啤酒(随州)有限公司为例,通过对企业产生的综合废水和随州市污水处理厂上一年运行数据进行分析,预测啤酒废水资源化利用将对污... 详细信息

为探索研究啤酒废水不经预处理直接进市政污水处理厂的影响和效果,实现碳废物综合利用、变废为宝,文章以青岛啤酒(随州)有限公司为例,通过对企业产生的综合废水和随州市污水处理厂上一年运行数据进行分析,预测啤酒废水资源化利用将对污水处理厂的影响。在项目实施后,对运行一年的数据进行了分析总结评价。结果表明:预测值和实际结果基本一致,啤酒废水资源化利用后污水处理厂进水COD浓度增加了18.93%,污水运行中碳环境得到改善,运行更加稳定,出水TN浓度由9.50~20.77 mg/L降为8.78~12.7 mg/L,且90%运行时间低于10.0 mg/L,去除率提高了16.78个百分点,CO_(2)排放减少2816 t/a,节约成本111.12万元/a。

关键词：啤酒废水市政污水处理厂资源化利用

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

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乌江磷浓度与通量变化及来源解析

湖泊科学 2024年第1期36卷 64-76页

作者：娄保锋黄波黄小龙邓世江卓海华生态环境部长江流域生态环境监督管理局监测与科研中心武汉430010 四川省广元生态环境监测中心站广元628000

磷(P)是长江流域备受关注的污染物。乌江是长江八大支流之一,位于三峡水库近库尾江段。武隆断面是乌江入长江控制断面。对1998-2019时期武隆断面径流量、悬浮泥沙浓度(SS)与输沙量、磷浓度与通量(包括总磷(TP)、溶解态磷(DP)和颗粒态磷(... 详细信息

磷(P)是长江流域备受关注的污染物。乌江是长江八大支流之一,位于三峡水库近库尾江段。武隆断面是乌江入长江控制断面。对1998-2019时期武隆断面径流量、悬浮泥沙浓度(SS)与输沙量、磷浓度与通量(包括总磷(TP)、溶解态磷(DP)和颗粒态磷(PP))年际变化及季节特征进行研究,并基于河流基流分割原理对磷的来源进行了解析。结果表明,(1)1998-2019年,乌江武隆断面径流量在一定幅度内上下波动,而悬浮泥沙浓度和输沙量下降剧烈。(2)22年来,乌江TP和DP浓度与通量总体上呈先升高后下降的趋势,2009-2013年为磷污染峰值期,TP和DP浓度与通量远高于其它时期。(3)2007年是一个重要的时间节点,该节点前,TP的赋存形态以颗粒态为主,颗粒态磷在总磷中的占比均值为65%;该节点后,TP的赋存形态转变为以溶解态为主,颗粒态磷占比均值下降为16%,相应地,溶解态磷占比由35%上升为84%。水沙条件改变是磷形态发生显著变化的主要驱动力,磷污染程度亦是磷形态变化的重要影响因素。(4)磷通量在年内的季节分布发生了显著变化,丰水期磷通量减少,枯水期磷通量增加。(5)1998-2012、2009-2013和2014-2019年3个时期点源负荷占比分别为23.5%、36.8%和62.1%,呈增加趋势。(6)建议制定适宜的总磷控制目标,结合目前所存在的磷污染风险点,进一步强化监管,侧重源头治理。

关键词：乌江磷通量形态来源解析

一次典型沙尘过程对我国热带地区空气质量影响分析

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环境科学学报 2024年第2期44卷 310-319页

作者：盛慧颜为军孟鑫鑫许杏红麦修齐徐文帅海南省生态环境监测中心海口571126

2023年3月中上旬,受北方地区沙尘天气的影响,位处我国热带地区的海南省大部分市县均出现颗粒物浓度骤然升高的现象.为进一步探究我国环境空气质量变化受沙尘天气的影响以及进行颗粒物远距离传输来源解析,本文利用常规大气污染物及气象数... 详细信息

2023年3月中上旬,受北方地区沙尘天气的影响,位处我国热带地区的海南省大部分市县均出现颗粒物浓度骤然升高的现象.为进一步探究我国环境空气质量变化受沙尘天气的影响以及进行颗粒物远距离传输来源解析,本文利用常规大气污染物及气象数据,结合海南边界点位颗粒物组分数据,运用后向轨迹分析、相关性分析等方法研究了此次沙尘过程对海南省环境空气质量的影响及来源分析.结果表明:(1)海南省全省范围内均受到此次沙尘天气不同程度的影响,浮尘由北向南扩散,PM_(10)浓度显著升高.(2)以海口市为例,受沙尘过程影响后,PM_(10)浓度出现明显上升,PM_(2.5)/PM_(10)比值迅速下降,O_(3)、CO、NO_(2)及SO_(2)浓度出现同步上升趋势.(3)沙尘过程造成PM_(10)中化学组分浓度整体升高,其中,硅、铝、硫、钙等地壳元素上升显著,硫元素受本地源及沙尘天气共同影响虽浓度增加但占比降低,氯元素等海盐粒子则与此次过程关系较小;相关性分析得出,铝、硅、钾、钙、锰、铁、铅、钛、锌、磷、硫元素与PM_(10)具有显著相关性,氯元素与大部分元素不具有相关性.本研究表明仍需关注沙尘过程远距离传输对我国热带地区空气质量造成的影响,也为海南省环境空气污染防治精细化治理及预警预报提供了理论依据.

关键词：沙尘海南省环境空气质量后向轨迹无机元素

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

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GPMAS测定土壤中亚硝酸盐氮的干扰探讨

环境科学与技术 2024年第S1期47卷 127-131页

作者：杨登陈英贺小敏王卉廖华英湖北省生态环境厅恩施州生态环境监测中心湖北恩施445000 湖北省生态环境监测中心站湖北武汉430071 恩施市环境监测站湖北恩施445000

文章探讨了气相分子吸收光谱法测定土壤中亚硝酸盐氮时,硫化物、甲醛、VOCs、乙草胺、丙烯酰胺、尿素等土壤中存在的物质对分析可能产生的干扰及干扰去除方法。实验结果表明,硫化物、VOCs对亚硝酸盐氮的测定结果产生正干扰。土壤提取液... 详细信息

文章探讨了气相分子吸收光谱法测定土壤中亚硝酸盐氮时,硫化物、甲醛、VOCs、乙草胺、丙烯酰胺、尿素等土壤中存在的物质对分析可能产生的干扰及干扰去除方法。实验结果表明,硫化物、VOCs对亚硝酸盐氮的测定结果产生正干扰。土壤提取液中加入乙酸锌+乙酸钠混合溶液并将溶液调为弱碱性(p H 10~11),可消除硫化物干扰;土壤提取液加热煮沸3~5 min,可消除VOCs的干扰。甲醛、乙草胺、丙烯酰胺、尿素基本无干扰。

关键词：气相分子吸收光谱法土壤亚硝酸盐氮干扰消除

2018—2022年海南岛PM和O时空演变及成因分析

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环境科学学报 2024年

作者：曾兆荷孟鑫鑫徐文帅岳林邢宝钗盛慧海南省生态环境监测中心

基于2018—2022年海南岛18个市县的PM2.5和O3浓度监测数据，通过变异系数、后向轨迹聚类分析和时空地理加权回归模型探讨了PM2.5和O3浓度、气团来源路径及影响因子的时空变化特征.结果表明，2018—2022年海南岛以PM2.5和O3为主要污染物... 详细信息

基于2018—2022年海南岛18个市县的PM2.5和O3浓度监测数据，通过变异系数、后向轨迹聚类分析和时空地理加权回归模型探讨了PM2.5和O3浓度、气团来源路径及影响因子的时空变化特征.结果表明，2018—2022年海南岛以PM2.5和O3为主要污染物，二者在空间上和季节变化上均有较好的一致性；PM2.5和O3浓度均呈中部低四周高、北高南低的空间分布特征，二者高值区均聚集在北部，低值区均聚集在南部；PM2.5比O3显示出更明显的空间集聚性.变异系数显示，PM2.5浓度冬季（0.155）空间差异最大，夏季（0.123）最小；O3浓度夏季（0.109）空间差异最大，冬季（0.091）最小.海南岛秋冬季受我国内陆气团影响显著时PM2.5和O3浓度高，春夏季以海上气团为主时PM2.5和O3浓度低.冬季海南岛北部受我国内陆气团影响较南部显著，PM2.5浓度南北差异大.时空地理加权回归分析结果表明，各市县人均GDP、年末实有道路长度对海南岛PM2.5和O3浓度起正向作用，第三产业占比相反.第二产业的发展是导致西南部PM2.5和O3浓度升高的重要因素；第三产业的发展更利于西北部PM2.5和O3浓度的改善；人口密度和道路长度对北部PM2.5和O3浓度的正向影响较大.

关键词： PM 和O 时空分布变异系数后向轨迹时空地理加权回归