十四运期间渭南市PM_(2.5)中无机元素来源解析及健康风险评估

利用Amms-100大气重金属分析仪在线数据,结合正交矩阵因子法(PMF)对渭南市在中华人民共和国第十四届运动会(十四运)期间细颗粒物(PM_(2.5))中的14种无机元素的污染特征及来源进行分析。结果表明,总元素的平均质量浓度十四运前(2.4μg/m^(3))>十四运后(2.2μg/m^(3))>十四运期间(1.3μg/m^(3))。表征扬尘的元素昼夜变幅在十四运期间远高于其他时段;铅(Pb)的峰值与交通早晚高峰时间一致,其日间变幅在中期较为平缓,表明十四运期间扬尘源和交通源的控制效果显著;钾(K)在夜间浓度较高可能与站点东北方向聚集的村庄生物质燃烧有关。PMF结果显示,监测期间渭南市PM_(2.5)中无机元素主要来源于扬尘源(45.2%)、燃烧源(34.5%)、交通源(12.0%)和工业源(8.3%)。健康风险评价模型结果显示,所有时段中不同来源的非致癌风险的危险商(HQ)均小于1,但在不同时段中锰(Mn)对儿童的HQ最高,且砷(As)对儿童存在致癌风险。

西安市大气中多溴联苯醚的季节变化特征及人体暴露评估

利用大流量主动采样器于2008年8月至2009年7月采集了西安城区气态和颗粒态大气样品,研究了大气中多溴联苯醚（PBDEs）的季节变化特征.结果表明,西安大气中总PBDEs（气相＋颗粒相）浓度范围为21.38-161.84pg/m3,平均值为66.34pg/m3.大气中PBDEs在冬季污染最严重,颗粒相PBDEs季节变化趋势与总悬浮颗粒（TSP）较为相似,气相PBDEs的季节变化没有颗粒相明显.对PBDEs的总浓度、气相浓度、颗粒相浓度与采样期间气象因素做偏相关分析,发现总浓度和颗粒相浓度均与气压呈显著正相关,与温度呈显著负相关,表明西安大气中PBDEs浓度主要受气压和温度的影响.对西安普通人群的PBDEs吸入暴露量进行计算,并采用BDE-99的吸入量进行人体暴露评估,西安普通儿童和成人对BDE-99总摄入量低于De Winter-Sorkina提出的最大允许摄入量260pg/（kg.d）.

西安表土中多环芳烃的污染特征及其来源解析

通过2008年采集西安不同功能区表层土壤样品，运用GC/MS质谱联用仪对美国EPA优控的16种多环芳烃（PAHs）进行定性、定量分析，来探讨西安表层土壤种多环芳烃的污染特征及其来源。结果表明，16种PAHs均被检出。西安表土中∑PAHs浓度范围为125—9057ng／g，平均值为2727ng／g，主要以4西环PAHs为主，共占总量的69％。PAHs的空间分布规律为：工业区〉文教区〉绿化区〉郊区〉农村。应用特征比值判断法可知，西安表土中PAHs主要是煤的不完全燃烧和机动车尾气排放所产生的混合源污染。借鉴国外土壤污染标准可知西安城区表土污染较为严重。

春节期间西安市南郊细颗粒物中水溶性离子的污染特征

运用美国R&P公司TEOM-1400a的ACCU 8通道,分8个时段采集了西安南郊的细颗粒物(PM2.5)样品.运用离子色谱分析检测了样品中9种水溶性离子(Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO3-和SO24-).结果表明,燃放烟花爆竹时段的PM2.5平均浓度及9种水溶性离子总平均浓度分别高于正常时段的1.6倍和1.3倍,其中0∶00—02∶59时段PM2.5平均浓度及9种水溶性离子总平均浓度高于正常同时段的6.6倍和5.2倍;其中Cl-、SO24-、K+和Mg2+4种离子质量浓度明显增加,分别增加了19.1倍、5.0倍、62.0倍和10.3倍.离子平衡表明燃放烟花时段的气溶胶接近中性略微偏酸性.运用主成分分析判断得知,水溶性离子主要来源于燃放烟花爆竹及少量机动车尾气和燃煤.

宝鸡市大气可吸入颗粒物浓度分布特征分析

目的分析宝鸡市空气污染物PM10的时空变化特征,为宝鸡市PM10污染的综合防治提供依据。方法采用宝鸡市各空气监测点三年PM10污染物浓度资料,分析了宝鸡市区PM10浓度的时空变化特征。结果宝鸡市PM10浓度分布为春、冬季>秋季>夏季,各监测点的浓度变化是监测站>技校>三陆医院>竹园沟。结论提出了切实可行的措施以降低空气中PM10的浓度来改善宝鸡市的城市空气质量。

西安冬季PM_(10)中正构烷烃昼夜变化特征

利用中流量颗粒物采样器于2009年1月14—21日和2月7—12日分昼夜采集了西安市大气中PM_(10)样品,应用气相色谱-质谱联用仪分析了PM_(10)中正构烷烃C_(18)~C_(36)(19种)。结果表明,西安市冬季正常天气下PM_(10)昼夜浓度分别为(432±143)μg·m^(-3)、(444±139)μg·m^(-3),无显著的昼夜差异,但是元宵节期间PM_(10)夜间浓度(595μg·m^(-3))高于白天(385μg·m^(-3))。冬季正常天气下PM_(10)中总正构烷烃(∑n-alkanes)白天(836±668 ng·m^(-3))低于夜间(1100±695 ng·m^(-3)),而元宵节期间∑n-alkanes白天浓度(708 ng·m^(-3))却高于夜间(577 ng·m^(-3))。两个采样时段昼夜正构烷烃主峰碳变化趋势一致,为双峰型分布,低碳数(C<25)主峰碳为C_(23),高碳数(C>25)主峰碳为C^(29),且具有明显的奇数碳优势。昼夜正构烷烃的CPI指数结果显示,西安市冬季大气可吸入颗粒物中正构烷烃主要由化石燃料的不完全燃烧产生,PM_(10)中来自生物源和矿物燃料源的正构烷烃分别为13%~36%、64%~87%。

基于因子分析法的宝鸡市PM_(10)污染四季预报(英文)

目的以宝鸡市2003年3月1日-2006年2月28目的4个监测点的逐日PM10浓度监测值以及宝鸡市同期的地面气象要素监测值为研究对象，进行宝鸡市PM10污染四季预报研究。方法采用因子分析法，按春、夏、秋、冬四季分别建立PM10污染预报模型。结果通过四季气象要素的因子分析，春季、夏季、秋季、冬季的相关系数矩阵中各提取7个、8个、6个、7个公共因子，分别解释了原有变量总方差的85．779％、86．986％、88．693％、85．389％，总体上，原有变量的信息丢失较少，使用因子分析较为理想。结论由因子分析法建立的宝鸡市PM10污染浓度四季预报方程的准确率达到了81．70％、81．48％、78．19％、75．67%，等级命中率为100％，对宝鸡市空气中PM10的污染的控制与治理有一定的借鉴意义。

宝鸡市高新区PM_(10)中重金属元素的浓度水平及风险评价

目的研究宝鸡市高新区大气PM10中金属元素的浓度变化规律,为其防控提供参考依据。方法使用智能中流量采样器在宝鸡文理学院高新校区于2013年9月至2014年2月进行采样。结果结果分析表明:宝鸡市高新区PM10中4种重金属含量Fe>Zn>Pb>Mn,Fe含量明显高于其他3种重金属;Pb的季平均值分别为0.277μg/m3和0.467μg/m3,未超出《环境空气质量标准》(GB3095-2012)规定标准值(1.0μg/m3),其浓度变化受季节因素的影响较为明显,冬季略高于秋季;而Fe和Zn浓度变化较为平稳,Mn无明显变化。使用潜在生态风险指数法对PM10中的3种重金属进行生态风险评价,按照危害排序从高到低依次为Pb>Zn>Mn。结论宝鸡市高新区大气中PM10污染不容忽视,其Pb,Zn和Mn的污染值得更深入的研究。

制革废水处理工艺的新构思

在调查研究的基础上,分析了制革污水处理厂设计中存在的问题,提出了水解-酸化射流曝气活性污泥法处理工艺的新构思,此工艺可实现污水、污泥的一次处理,出水水质达到了国家行业排放标准.

思政元素融入环境化学课程的教学实践探索

课堂教学是思政教育的主渠道。该文以环境化学课程为例,以立德树人为核心,提出在专业课程教育目标不断调整的今天,更要注重人文道德教育和价值引领,通过教学团队建设将思政教育贯穿教学全过程,采用多样化的教学方式探讨专业课程教育与立德树人的关系,构建专业课程思政教学方法,帮助学生建立社会主义核心价值观,达到人文道德教育和专业知识教学的有机融合。

西安市采暖期PM_(2.5)污染状况及其与气象因子的相关分析

对采暖期与非采暖期PM2.5和PM10的浓度变化特征以及采暖期PM2.5浓度与气象因子的相关性进行分析,结果显示:采暖期PM2.5和PM10的质量浓度显著高于非采暖期,平均是非采暖期的1.85和1.46倍,采暖期PM2.5在PM10中的比重也高于非采暖期。PM2.5浓度同时受几种气象因素的影响,与辐射量、气压和能见度呈负相关,与相对湿度和总云量呈正相关。

西安南郊采暖期大气颗粒物PM_(2.5)的污染特征分析

为研究西安市南郊地区采暖期大气颗粒物PM2.5的污染浓度及水溶性成分,使用颗粒物采样器于2009年1月6日-2009年2月15日进行PM2.5采样。将24 h分为8个阶段,每天3 h定时采样。结果表明,西安市南郊地区采暖期PM2.5明显污染,24 h中PM2.5污染状况最严重的时段为21：00-23：59;PM2.5中NH4^＋、NO3^-和SO42^-是其最主要的水溶性组分,在PM2.5中的平均质量混合比分别为10.225%、13.698%和15.650%,三者在PM2.5中质量混合比最高的时段分别为06：00-08：59、03：00-05：59和18：00-20：59。

PM_(2.5)中重金属形态分布及其在模拟酸雨中的释放

对西安市夏季PM2.5中6种重金属元素的化学形态进行分析,并研究了模拟酸雨淋溶条件下PM2.5中6种元素的释放过程。结果表明,近80%的Cr和Fe分布在有机质、氧化物、硫化物结合态和残渣态中,Cd在大气环境中的化学性质很活泼,具有很强的毒害性,Pb、As、和Hg 3种元素主要以碳酸盐态、可氧化态与可还原态存在于环境中;PM2.5中6种元素均有不同程度的释放,Cd释放率高于其他元素,Fe释放率最低,pH降低有利于颗粒物中重金属元素的释放。

宝鸡市区大气污染物浓度特征及与气象要素的关系

根据宝鸡市区2014~2016年大气污染物的监测数据,分析了宝鸡市区大气污染物浓度变化特征,并探讨了气象要素与大气污染物浓度的相关性,以期为宝鸡市大气污染防治提供科学依据。结果表明:PM_(2.5)和PM_(10)浓度变化与AQI呈显著负相关,PM_(2.5)和PM_(10)为首要污染物,PM_(2.5)/PM_(10)浓度比值越大,宝鸡市大气污染越严重。AQI和大气污染物(除O_3外)的浓度年际变化基本呈"U"型变化特征,O_3的年际和季节浓度变化特征则与其他大气污染物相反。大气质量的季节变化从差到好依次为冬季、春季、秋季、夏季。大气污染物(除O_3外)与气温、风速呈负相关,气温高和风速大有利于大气污染物的扩散稀释。相对湿度的增加可减缓污染物的扩散,致使污染物的堆积。PM_(10)、SO_2与相对湿度呈负相关,相对湿度越大,PM_(10)的沉降和SO_2转化过程也越易发生。O_3与气温、风速呈正相关,与相对湿度呈负相关。宝鸡市区的季节风频变化以西风、西北及北风为主,冬季东南风频的增加会加重市区冬季的大气污染。

西安市高分辨率PM_(2.5)质量浓度变化特征分析

利用美国R&P公司1400a锥形震荡天平(TEOM)自动在线监测仪获取了200903～201002西安市PM2.5质量浓度实时连续监测值,并进行分析。结果表明,PM2.5小时质量浓度变化起伏较大,全年PM2.5小时质量浓度最大值为630.4μg/m3,节日的烟花燃放能造成瞬间的PM2.5严重污染。四季PM2.5浓度日循环变化规律明显,大致均呈现双峰模式,高峰值点出现在10:00～11:00左右和21:00～22:00左右,低峰值点出现在4:00～5:00和17:00～18:00左右。

宝鸡市可吸入颗粒物与气象要素的关系分析

讨论了宝鸡市2003—2005年可吸入颗粒物(PM10)API指数的季节分布、区域分布状况;运用统计软件SPSS分析了宝鸡市2003—2005年的API指数与同期气象要素的相关性.结果表明,宝鸡市API>100日数百分数的季节变化为春季>冬季>秋季>夏季,区域分布为1#>3#>2#>4#;宝鸡市API与SO2、NO2、日均气压、08气压、08气温呈正的强相关,与湿度呈正的弱相关,与气温、风速、能见度呈负的强相关,与日照时数、降水量呈负的弱相关.

西安市南郊冬季PM_(2.5)中重金属污染与危害分析

[目的]研究西安市南郊冬季PM2.5中的重金属污染情况,并对其危害性进行分析。[方法]采用酸消解法和超声波提取法对所采样品进行测定,并对PM2.5中重金属及其水溶性重金属的污染水平进行研究。[结果]西安市南郊PM2.5中重金属污染较明显,PM2.5中Cd、Pb、As和Hg主要来自于人类活动污染;Cr除部分来自人为活动外,主要来自于自然源。来自于人为源的重金属具有相对较高的水溶性,Hg和Cd的水溶性含量较高,分别占总量的36.23%、42.38%;As和Pb的水溶性含量也较高(>25%),且日吸收量较大;Cr、Fe水溶性含量较低(<10%)。[结论]该研究为PM2.5中重金属污染的监测和控制提供了一定的依据。

陕西冬季极端气温趋势及与AO和ENSO的关系

为提高冬季极端气温灾害风险预测水平,利用1960—2012年陕西冬季气温数据、AO指数及Ni?o3.4区海温指数等资料,对陕西冬季极端气温变化趋势与AO、ENSO的关系进行了分析.结果表明,陕西极端暖(冷)日数在1960—2012年都呈上升(下降)的趋势;在20世纪80年代中后期有明显转折,转折后冷日数的年际变幅减小,冬季极端冷日数的变幅要大于极端暖日数的变化.相关性分析和概率密度函数(PDF)估计表明,AO和ENSO在不同的年代对陕西冬季的极端气温影响有差异;ENSO和AO位相不同,陕西不同地区极端暖(冷)事件发生的概率也存在差异.通过ENSO、AO在冬季不同位相综合配置下的气温分布和ENSO年冬季气温分布对比表明,陕西冬季极端气温是受ENSO和AO的综合影响,且不同位相的综合配置对陕西冬季不同地区的影响存在差异.

西安城区大气有机氯农药的污染特征及来源分析

采用大流量主动采样器于2008年7—10月对西安城区大气进行采集,共获得颗粒态和气态样品24个,并对其中含有的17种有机氯农药(OCPs)进行了分析.结果表明:西安城区大气中ρ(α-硫丹)和ρ(β-硫丹)最高,分别为260.7和212.0pg m3,ρ(DDTs)(DDTs=o,p′-DDD+o,p′-DDT+o,p′-DDE+p,p′-DDD+p,p′-DDT+p,p′-DDE)为167.4pgm3,ρ(HCHs)(HCHs=α-HCH+β-HCH+γ-HCH)为199.3pgm3,ρ(trans-氯丹)和ρ(cis-氯丹)分别为104.0和97.3pgm3,ρ(六氯苯)为74.9pgm3,且都主要分布在气相中.来源分析表明,西安大气中DDTs受三氯杀螨醇的影响显著,而HCHs则主要来源于林丹的使用残留.α-HCH,HCB,p,p′-DDE及p,p′-DDT主要受污染物长距离传输影响,而γ-HCH,trans-氯丹,cis-氯丹,α-硫丹和β-硫丹主要受采样点周边地表挥发的影响.

西安市秋季PM_(2.5)中碳质组分特征及来源分析

本文基于西安市2021年9月1日至11月14日利用Sunset Model 4/OCEC(RT-4)Lab有机碳元素碳在线分析仪实时采集PM_(2.5)中的OC和EC,分析了PM_(2.5)、OC和EC的质量浓度特征,结合湿清除率探究降水强度与PM_(2.5)的关系,利用OC/EC比值、OC与EC相关性以及二次有机碳(SOC)估算探究OC和EC的排放来源.结果表明,西安市秋季PM_(2.5)、OC和EC平均浓度分别为(29.6±28.1)μg·m^(−3)、(6.1±4.3)μg·m^(−3)、(1.2±0.9)μg·m^(−3);OC和EC浓度质量变化都呈夜间高于白天和中度污染>轻度污染>清洁天的特征.污染物清除率受到降水强度和污染物浓度的综合影响.降水强度小但PM_(2.5)及其碳质气溶胶浓度较高的情况下,降水的正清除作用较弱.西安市OC/EC比值的平均值为3.15,说明大气中存在着较为明显的二次有机碳污染;不同污染程度下OC,EC的来源复杂程度为清洁天>中度污染天气>轻度污染天,从排放源来看,不同污染程度下均是燃烧直接排放大于非燃烧排放.SOC的平均值为4.3μg·m^(−3),对OC的贡献率为71.7%,SOC与NO_(2)、SO_(2)的相关性显著,说明研究期间西安有机碳的二次污染转化较为明显且主要来源于机动车尾气,生物质燃烧和工业排放.