水环境中重金属污染追踪技术及风险评估研究

随着工业化和城市化进程的加速,水环境污染问题日益严峻,其中重金属污染尤为突出,如砷、汞、硒、铁、锰等重金属元素因其持久性、生物累积性和潜在的毒性,对水生生态系统和人类健康构成了严重威胁。因此,对水环境中重金属污染进行有效的追踪和风险评估,是环境科学领域的一大挑战,也是保护公共健康和实现可持续发展的必要条件。基于此,文章对水环境中重金属污染追踪和风险评估进行分析,以期提供参考。

环境管理数据挖掘在污染源追踪中的应用探究

环境管理数据挖掘在污染源追踪中发挥着重要作用。本文系统分析了数据挖掘技术在环境领域的应用,特别是在污染源识别方面的关键方法和挑战。通过数据采集、特征提取、模型建立和优化等步骤,并结合可视化与解释,可实现对污染源的精准追踪。本文通过案例研究和前景展望,揭示了数据挖掘在环境管理中的潜力和未来发展方向。

基于大数据分析的污染物追踪预测算法

当前污染物追踪工作对于各行各业均具有重要意义,随着人工智能与大数据发展迅速,运用大数据技术对污染物信息进行挖掘分析应运而生。基于污染物排放数据在不同时序、空间中通过数据挖掘发现隐含的污染物信息对于环境监测与政府决策具有重要价值。论文提出一种基于大数据分析的污染物追踪预测算法,应用PCA算法处理污染物排放数据获得关键污染物;应用关联规则算法定量分析污染物间的关联关系。最终,结合分析结果可比对区域中各类型污染行业排放物,进行污染物排放源定性定量的追踪预测。

基于用户水质投诉信息的供水管网污染源的追踪定位

用户对水质异常情况的投诉是反映供水管网整体水质状况的重要信息,但由于投诉信息具有滞后性、非量化等特征,目前尚未有基于这些信息的管网污染源识别方法.基于模式识别理论,提出了一种根据用户投诉信息追踪定位污染源的方法.该方法首先根据投诉节点的位置信息确定污染源候选节点集合,通过水质模拟确定候选节点发生污染后的用户水质投诉顺序,并以此为基础构建模式识别神经网络.考虑到用户投诉信息的特点,采用有噪声的样本对神经网络进行训练,并对不同类型噪声的样本进行测试.结果表明,训练后的神经网络可以有效地识别用户投诉信息模式,进而确定污染物注入位置.

水体污染源追踪与监测技术综述

水体污染源追踪与监测技术在不同环境中的应用十分重要。在水体监测中,传统分析技术和高级分析技术如质谱和核磁共振可准确检测污染物。生物监测技术使用生物指示剂和传感器来实时监测水体健康。在环境空气监测中,气体排放源追踪技术有助于确定污染源。数据分析方法则提供全面的空气污染源追踪与监测信息。此外,土壤监测、噪声监测和室内空气监测中的相应技术也十分关键,包括土壤污染源识别、噪声源定位、室内空气污染物监测以及环境控制策略的实施。这些综合技术有助于保护环境和人类健康,有效应对各种污染问题。

废水污染源追踪与溯源技术应用

随着工业化和城市化的不断发展,废水污染成为严重威胁环境和人类健康的问题。为有效应对这一挑战,废水污染源追踪与溯源技术日益成为关注焦点。本文围绕废水污染源追踪与溯源技术的应用展开讨论,首先介绍了该技术的基本原理和分类,然后分析了其在污染事件调查、环境监测和管理中的重要性。通过案例分析,探讨了该技术在湖南地区的具体应用,揭示了其在解决当地废水治理难题中的作用和价值。最后,提出了加强技术研发与跨部门合作的建议,以推动废水污染治理工作的持续改善。

基于用户水质投诉信息的供水管网污染源追踪定位

突发性水污染事故事发突然,污染物扩散迅速,对供水管网水质安全危害巨大.在缺乏足够水质监测设备的城市,用户对管网的水质投诉信息可及时反映管网水质情况.根据用户水质投诉的位置信息,利用改进的污染矩阵法查找管网候选污染源节点,再通过概率理论分析各候选污染源节点中是污染源的可能性,最后采用波达法则和数据标准化法两种方法评价最具可能性污染源.该方法的可行性和有效性通过某市管网实例进行了验证.

城市大气污染源追踪“广义判识”与Nudging源同化集成技术途径

提出了城市大气污染源追踪"广义判识"综合应用平台、模式源同化及其卫星遥感应用等新技术。"广义判识"综合应用平台包括气溶胶源主因子分析方法、气溶胶周期变化谱分析法、城市冠层大气污染变化规律同位相特性分析、追溯远距离空气污染源的合成风场相关矢量法、后向轨迹示踪法和边界层影响足痕分析法;另外,为解决长期以来大气污染模式中排放源不确定性的关键技术难点,采用源同化牛顿逼近Nudging技术,获取具有季节、月变化动态变化特征的SO2、NO2区域反演源排放清单。将卫星遥感资料应用在同化模型,探索空气污染预报模式的卫星遥感产品应用技术,卫星遥感—地基观测综合分析平台亦可广泛地应用于城市污染源追踪、城市雾和城市热岛的研究,并提出多圈层水—土—气综合分析方法是一种追踪水污染源的探索性尝试。

伴随模式在追踪污染事件重点源区中的应用

本研究利用GRAPES-CUACE气溶胶伴随模式,对2015年11月27日~12月2日北京市一次高浓度PM_(2.5)污染过程进行了敏感性分析,显示了伴随模式在追踪重点排放源区及关注敏感排放时段等方面的优越性.研究结果表明:本次污染事件所关注的北京市PM_(2.5)峰值浓度是北京市本地排放源和周边省市排放源共同作用的结果.从累积敏感系数来看.目标时刻前23h内,本地源贡献占主导,PM_(2.5)峰值浓度对本地排放源响应迅速,目标时刻前5h,本地源对峰值浓度的贡献达到最大,逐时敏感系数峰值为9.4μg/m^3.周边源贡献表现为周期性波动,逐时敏感系数在目标时刻前9,29,43h,出现3次峰值,分别为6.66,6.24,1.74μg/m^3,伴随着偏南风,周边源在目标时刻前1~57h内持续不断地向北京市输送污染物.不同距离的周边源对目标时刻PM_(2.5)峰值浓度的影响时段和程度不一样,目标时刻前72h内,北京、天津、河北及山西排放源对目标时刻PM_(2.5)峰值浓度的累积贡献比例分别为31%、9%、56%及4%;从逐时敏感系数来看,天津源贡献的主要时段为目标时刻前1~33h,逐时敏感系数峰值出现在目标时刻前9h,为2.10μg/m^3,山西源贡献的主要时段为目标时刻前17~33h,逐时敏感系数峰值出现在目标时刻前27h,为0.71μg/m^3,河北源贡献的主要时段为目标时刻前1~57h,逐时敏感系数呈现周期性波动,出现3次峰值,分别为4.55,5.31,1.59μg/m^3.

行为规划和浓度梯度法联合的河道污染源追踪定位方法

面向河道突发污染源追踪定位需求,提出一种联合使用行为规划法和浓度梯度法的河道污染源追踪定位方法.设计2个模拟实验方案进行追踪搜索效果的分析与验证.利用河道污染物二维扩散模型仿真计算某河道污染物扩散数据,模拟移动监测小船对不同污染源位置的追踪路径和定位情况,对比分析了单一方法和联合方法在障碍物约束条件追踪搜索步数、路程、污染源定位精度等方面的优缺点.借助自主研发的小型移动式水质监测平台,进行避障算法和污染源追踪实验,验证结果表明,相比已有方法,所提方法更适用于复杂条件,且搜索效率更高.

供水管网污染源追踪方法综述

假如某种污染源侵入配水系统,可以从分布在配水系统上的水质监测点所获得的数据来推求污染物注入的地点、浓度和时间。对于这个问题,通常可以采用一些反向追踪技术和优化方法解决。这些方法和技术包括:梯度下降优化法、关系树-线性规划法、离散最优化法、反向追踪概率密度函数法、非线性规划法和遗传算法。

智能型VOCs污染源追踪系统在连续监测中的实例分析

挥发性有机物(VOCs)不仅是大气的主要污染物之一,而且还与低空大气层臭氧的生成直接相关,是造成大气环境质量下降及影响人体健康的重要因子。为更好地对大气中的VOCs污染源进行快速有效的连续监测,深圳市环境监测中心站于2013年从美国引进了国内第一套智能型大气中VOCs污染源追踪系统。该系统通过安装在移动监测车上的非甲烷总烃分析模块、VOCs分析模块、气象参数模块、数据智能集成模块对VOCs进行连续自动在线监测,同时集成气象数据和搜集现场资料,可以较准确地推测大气中VOCs污染物的来源和预测污染物可能的迁移方向。这项新的大气污染监测技术不仅为环境管理部门提供可靠的数据支持,而且也为大气VOCs污染的预防奠定了基础。

基于特征因子的食品工业废水排放追踪方法

针对雨水管网中工业废水接入导致的混接污染排放,以及污水管网中工业废水突发的非正常排放冲击问题,选择我国典型农副食品加工及食品制造企业,通过对企业排放废水中候选水质特征因子的稳定性及显著性分析,得出钾、钠、氯化物等无机盐对食品行业废水具有较普遍的表征性,且与电导率具有良好的相关性,为废水排放实时监控提供了可行性.在此基础上,给出了识别食品行业废水排放的无机盐质量浓度和电导率参照值,提出了基于节点水质监测的雨污水管网中工业废水排放追踪定位方法.

基于地球物理数据的化工场地污染源追踪案例分析

为查明污染场地污染源分布特征及其扩散运移路径,提供合理有效的勘查钻孔位置,并验证环境地球物理勘查技术的有效性.基于某搬迁后的化工场地初查污染严重区域,开展高密度电阻率法勘探,运用光滑约束最小二乘法二维反演,获取了4条电阻率剖面,构建了勘查区40 m以浅地层电性结构模型.结合已知钻孔岩性及污染物超标情况,成功圈定区域无机污染物和有机污染物的埋藏位置和扩散路径,并预测了污染物的扩散区域,经钻孔验证该推断可靠可信.认为高密度电阻率法可在污染场地调查中发挥积极作用,在条件允许的前提下,可降低成本,提高污染物探测精度,值得推广应用.

化学与稳定同位素指纹示踪原油类污染:以广东南海两次小型溢油事件为例

化学和稳定同位素指纹是目前国际上用于示踪石油类污染来源及其环境命运的有效技术。通过气相色谱-质谱(GC-MS)分析可疑重油与被污染水体及植物表面污染物的饱和烃和芳烃分布以及生物标志化合物姥姣烷、植烷、“不可分辨的混合物”(UCM)等化学指纹特征,对比可疑重油与被污染水体表面漂浮重油的沥青质同位素组成,追踪了发生在广东省南海市的两次小型重油泄漏事件。结果揭示,2002年10月16日晚发生的污染事件源于某饲料公司锅炉房的重油泄漏;而2002年10月25日的泄漏事故则是某加油站重油渗漏所致。

供水管网突发污染试验模拟及污染源定位研究

以供水管网模拟系统为试验平台,采用多点投加高浓度次氯酸钠溶液模拟污染物扩散的方法进行了试验研究与理论分析.通过实测监测点污染信息,利用改进的模拟-优化反追踪模型进行污染源定位并分析管网拓扑结构等影响因素对模型效率及准确率的影响.研究表明,在影响因素合理表达条件下,可以实现模型的高准确率.

环境监测技术与方法的前沿应用研究

随着工业化和城市化的不断推进,环境监测技术与方法在维护生态平衡和保障公共健康方面变得日益重要。本文综合分析了环境监测领域的前沿应用,聚焦于传感器技术与数据采集、气体分析与污染物检测、遥感技术应用、智能化监测系统、大数据与人工智能在环境监测中的应用,以及污染源追踪与溯源技术等方面,深入剖析了这些领域的最新进展,特别强调了大数据和人工智能的崭新应用,以及其在智能感知、实时决策、环境模型建立等方面的革命性作用。对环境监测技术的未来发展趋势、技术应用前景与社会效益,以及对环境监测的启示与建议进行展望,为更好地推动环境监测技术与方法的创新与发展提供全面而深刻的认知。

智能传感器在水环境治理中的应用与发展

本文通过比较法和数据分析法,结合理论与实例,深入探讨了智能传感器在水环境治理中的应用现状及未来发展。研究结果显示,智能传感器在水质监测、污染源追踪和水生态修复等方面展现出独特优势。通过持续提升其精度和稳定性,我们可以显著提高水环境治理的效率,为环境保护贡献力量。另外,我们也指出了智能传感器在水环境治理应用中的一些挑战,如成本、技术限制、数据处理等问题。然而,随着技术的不断进步,我们有理由相信这些问题将会得到逐步解决。总之,智能传感器在水环境治理中的应用具有巨大的发展潜力,将会在保护地球水资源、提高生活水平等方面起到积极作用。

曹妃甸工业区空气污染来源及其对周边地区污染贡献的数值模拟研究

为了深入研究曹妃甸工业区的建立和大型工业企业的迁入对京津冀地区空气质量的影响,利用嵌套网格空气质量预报模式系统NAQPMS(NestedAir Quality Prediction Modeling System)研究该工业区和周边地区在2016年秋、冬季空气质量状况,并对PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)来源与区域输送进行分析。结果表明:模式能很好地再现气象要素和污染物浓度分布特征;曹妃甸地区本地排放在1月和10月的月均贡献分别为17.8%和25.8%。当空气质量为优良时,曹妃甸地区PM2.5主要受短距离周边传输影响,唐山和天津贡献率之和达23%~53%;当空气出现轻度及以上污染时,曹妃甸地区PM2.5浓度主要受到长距离输送的影响,河北中南部和山东地区贡献之和达40%~50%。曹妃甸工业园区排放对周边地区PM2.5浓度贡献相对较小,对唐山和天津地区贡献为3%~7%,对京津冀地区其他城市PM2.5浓度贡献可忽略不计。空气质量转差时,曹妃甸、北京和天津地区PM2.5中一次排放占比相较于空气质量优良时明显下降,二次生成的无机盐类和二次有机气溶胶贡献率增加;曹妃甸地区10月二次生成硫酸盐贡献率较1月明显增加,月均贡献率为22%。因此,在致力于削减京津冀地区PM2.5一次排放的同时,对SO2、NOx等进行控制,能有效改善该地区空气质量。

对流层O3区域输送的定量评估方法研究

主要介绍一个可用于化学输送模式的对流层O3来源和过程追踪技术。该方法可定量估算不同区域的光化学反应通过输送过程对目标地区O3浓度的贡献,并且克服了光化学非线性特征对估算结果的影响。以研究2001年中国南部和北部光化学生成O3的输送为例,通过与改进的敏感性分析方法比较,系统评估了该方法的合理性。比较结果表明,两种方法的估算结果在水平、垂直分布和典型输送个例等方面具有良好的一致性,说明污染物来源和过程追踪技术可以为量化区域输送对目标地区O3浓度的影响提供合理结果。个例模拟分析的结果也表明,中国南部和北部光化学生成的O3可以通过输送对整个东亚O3产生重要影响,并且在不同的季节呈现不同的特征。