浙江省某尾矿库周边农田土壤重金属污染特征及来源解析

尾矿库周边生态环境安全受到高度关注,土壤重金属污染是农田治理和保护的风险源之一。以地处浙东丘陵山地的浙江省某铜矿尾矿库周边农田为研究对象,测定了农田土壤中8种重金属元素Cd、Hg、As、Pb、Zn、Cu、Cr、Ni的浓度,运用地累积指数法、污染指数法、潜在生态风险指数法和生态风险预警指数法对农田土壤重金属污染程度以及生态风险进行评价,结合正定矩阵受体模型(PMF),定量解析农田土壤重金属的来源。结果表明:1)研究区农田土壤中Cd、Hg、Cu、Zn浓度分别是土壤元素背景值的5.36、2.06、8.19、5.36倍,具有高度变异性;污染指数评价结果表明,Cu、Zn、Cd重度污染占比均达到10.5%,中度污染占比为5.26%,靠近尾矿库(<300 m)的15.8%的点位处于重度污染等级;地累积指数评价结果表明,Cd、Cu、Zn和Hg可能具有累积风险。2)潜在生态风险评价结果表明,Cd为很强生态风险,Hg为较强生态风险,Cu为中等生态风险,其余重金属均为轻微风险;综合潜在生态风险指数(RI)为308.91,综合潜在风险为较强风险。生态风险预警评估结果表明,Cu为重警,Cd和Zn为中警,Hg为轻警,As为预警,Pb、Cr和Ni为无警;综合生态风险预警指数(IER)为16.06,综合生态风险预警为重警。RI和IER空间分布基本一致,主要受Cd、Cu、Zn和Hg的影响。3)PMF解析出3个源,Cd、Zn、Cu主要受铜矿尾矿库尾砂和坝下渗水的混合源影响,贡献率分别为94.4%、94.3%和67.1%;Hg可能是以肥料、农药施用等农业活动源为主,贡献率为61.5%;Cr、Ni、Pb和As主要受成土母质和交通运输活动混合源的影响,贡献率分别为89.7%、82.7%、75.0%和68.3%。

武汉市居民区大气VOCs的污染特征和来源解析

于2016年7月—2017年6月在武汉市典型居民区对大气中101种挥发性有机物(VOCs)进行了监测,以便研究武汉市典型居民区周边VOCs的组成特征和变化规律,并探讨了其主要来源.结果表明,武汉市空气中VOCs的体积分数为(46. 24±24. 57)×10^(-9),表现为烷烃>含氧有机物>烯烃>卤代烃>芳香烃.受交通排放影响烷烃的比例上午高于下午,1月机动车尾气为武汉市主要的VOCs排放源,夏季含氧类化合物浓度高于冬季,可能更多地受本地喷涂等溶剂使用行业和光化学反应生成的影响,5—9月表现出明显的生物源排放特征.利用正交矩阵因子分析(PMF)得到武汉市居民区大气VOCs主要有6个来源,分别为燃烧源、机动车尾气、工业排放、溶剂使用、汽油挥发和植物排放.其中,燃烧源、机动车尾气贡献比例最高,是该区域VOCs控制的重要排放源.

郑州市冬春季大气VOCs污染特征及源解析

为摸清郑州市冬春季大气挥发性有机物(VOCs)污染特征及来源,对VOCs的浓度变化、SOAP(二次有机气溶胶生成潜势)及来源进行探究。结果表明,郑州冬春季VOCs平均浓度为45.05×10^(-9),其中烷烃20.62×10^(-9),含氧有机物(OVOCs)5.50×10^(-9),炔烃5.27×10^(-9),卤代烃5.15×10^(-9),烯烃5.05×10^(-9),芳香烃3.46×10^(-9);浓度排名前5物种为乙烷8.72×10^(-9)、乙炔5.27×10^(-9)、丙烷4.57×10^(-9)、乙烯3.77×10^(-9)、丙酮3.52×10^(-9)。观测期间上午09时VOCs浓度高于下午14时,VOCs与PM2.5呈明显正相关,冬春季高湿、高温、静稳等天气条件易引起本地VOCs和PM2.5累积和转化。郑州市SOAP为0.74μg/m^3,芳香烃占97.92%,对SOAP贡献较大的前5物种为甲苯、乙苯、间/对二甲苯、苯和邻二甲苯。运用正交矩阵因子(PMF)模型解析出郑州市冬春季VOCs来源为燃煤+生物质燃烧占27.1%、工业溶剂占12.6%、溶剂涂料使用占6.3%、机动车尾气排放占38.2%、燃料挥发占15.8%。建议后期郑州市冬春季重点关注机动车、燃煤及生物质燃烧源排放。

重庆市环境空气中VOCs的空间分布及来源解析

对2015年8-9月重庆市主城区3个站点环境空气中96种VOCs即烷烃、烯炔烃、芳香烃和醛酮类为主的VOCs进行在线气相色谱监测,研究其污染特征并利用PMF受体模型对环境空气中挥发性有机物进行来源分析。结果表明,重庆市中心城区大气中VOCs主要有7个来源,分别为工业源、溶剂使用源、汽油机动车、柴油车、二次生成、天然源、区域背景。缙云山天然源贡献量较高,南泉站点和超级站天然源比例极低而二次生成比例较高,分别贡献1.2%、0.5%,该地区的天然源产物受人为源排放污染物的影响迅速进行了二次转化;超级站机动车的贡献率达到42.8%,是该区域臭氧控制的重要排放源。

郑州市高新区夏季臭氧及前体物污染特征和关键前体物溯源研究

基于2023年6—8月郑州市高新区国控站点和监测车监测数据,利用正交矩阵因子分析法受体模型(Positive Matrix Factorization,PMF)和零维框架模拟模型(The Framework for 0-D Atmospheric Modeling,F0AM)结合的方法,全面分析了臭氧(O_(3))和其前体物的污染特征以及O_(3)关键前体物的精准溯源.结果表明,监测期间郑州市高新区O_(3)污染较严重,O_(3)污染天数为46 d(占比55%),其中轻度污染40 d,中度污染6 d.污染日呈现高温低湿的特点,MDA8-O_(3)、O_(3)、TVOCs、NO_(2)和NO_(x)分别是非污染日的1.52倍、1.41倍、1.2倍、1.6倍和1.4倍,导致O_(3)污染具有更强的本地生成能力.研究发现监测期间VOCs主要来自工业过程源(21.3%)、二次生成源(11.9%)、机动车尾气排放源(13.4%)、溶剂使用源(18.9%)、老化气团源(14.4%)、天然气/液化石油气挥发源(9.6%)和植物排放源(10.4%).敏感性分析(RIR)结果表明,郑州市高新区处于VOCs-NO_(x)协同控制区,因此协同减排VOCs与NO_(x)是控制O_(3)生成的有效途径.另外,PMF源解析和敏感性分析结果表明,污染期间敏感性高的VOC物种主要来自植物排放(41.1%)、工业过程(32.6%)、溶剂使用(14.3%)、二次生成(6.2%)和机动车尾气(5.8%),尤其应对来自植物排放的异戊二烯、工业过程的苯系物和二次生成的乙醛及其来源进行重点监测管控.

南京市北郊夏季挥发性有机物的源解析

2012年8月利用在线气相色谱仪对南京市北郊大气环境中的挥发性有机物(VOCs)进行连续监测,分析VOCs时间变化规律,并利用PMF(positive matrix factorization)受体模型和CPF(conditional probability function)方法对其来源进行解析.结果表明,南京市北郊夏季VOCs日变化呈双峰分布,小时平均体积分数为(33.84±27.77)×10-9,夜间高于昼间.其中含量最高的是烷烃,其次是烯烃和芳烃,分别占到总挥发性有机物(TVOCs)的49.3%、24.4%和18.5%,乙炔占7.8%.南京市北郊夏季VOCs主要来源有5个,分别是交通尾气、燃料挥发、工业排放、有机溶剂挥发和植物排放源,各自对TVOCs贡献为33.1%、25.8%、23.2%、8.1%和9.7%.烷烃主要来源于汽车尾气排放、工业排放和燃料挥发,贡献百分比分别为23.7%、35.3%和31.3%;烯烃主要来源于燃料挥发、工业排放和汽车尾气排放,分别占41.1%、18.4%和24.3%;对芳烃贡献最大的为汽车尾气排放,占到49.2%,其次是有机溶剂挥发排放占30.8%.

成都市区夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

2019年6~9月在成都市区对挥发性有机物(VOCs)进行在线观测,研究夏季VOCs浓度水平、变化特征、臭氧生成贡献(OFP)及来源贡献.结果表明,成都市区夏季TVOCs(总挥发性有机物)平均质量浓度为112.66μg·m^-3,烷烃(29.51%)和卤代烃(23.23%)为主要组分;VOCs日变化峰值主要出现在上午10:00~11:00,受城市机动车、油气挥发和工业排放影响;夏季VOCs的OFP贡献中芳香烃贡献率(42.7%)最高,其次为烯烃(27.4%),关键活性物种为间/对-二甲苯、乙烯、丙烯、邻-二甲苯、异戊烷、环戊烷和丙烯醛等;使用PMF受体模型进行来源解析表明,移动源为成都市区夏季VOCs的主要贡献源,贡献率为34%,其次为工业源(17%)和油气挥发(14%),溶剂使用源和天然源分别贡献11%和13%.因此,机动车和工业排放为成都市区VOCs的重点控制源,同时溶剂使用及油气挥发等污染源的管控也不可忽视.

基于多通道分布式VOCs在线监测质谱系统精准识别企业污染源

建立一套适用于工业园区VOCs无组织排放的监管溯源系统,该系统通过多通道分布式质谱在企业内部和厂界进行多个在线监测点位连续监测,实现对VOCs的无组织排放污染源的初步识别.监测数据结合正交矩阵因子分解(PMF)模型和二元条件概率函数(CBPF)方法精准识别园区内不同范围尺度的污染源.该系统成功应用于台州市化工园区内某医药化工厂,并对于该厂区10个监测点位进行了为期3个多月VOCs在线监测,运用PMF模型解析厂区环境大气VOCs的污染源因子,再结合CBPF方法识别各个污染源因子的地理位置信息.结果表明,在监测期间氯苯排放的贡献率和预警次数远大于其他物种,相对于其他物种,丁烯的异常排放频率更高,甲苯的异常排放频率较低;在浓度排名前10的物种中,只有氯苯在不同监测点位中有明显的浓度变化;园区环境空气中VOCs来自于丁烯排放、甲苯排放、氯苯排放、溶剂使用、涉硫工艺和工业生产;基于各污染源因子相对于10个监测点位的CBPF结果区分了厂区的本地污染源和外部污染源,并识别出了本地污染源的具体位置和外部污染源的传输方向.