基于PMF模型的垃圾焚烧厂周边农田土壤重金属源解析

为调查垃圾焚烧厂周边农田土壤重金属污染特征和来源,用电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）和原子荧光光谱法（AFS）分析了厦门市某垃圾焚烧厂周边农田表层土壤（0~20 cm）中V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb和Hg的含量,用Kriging插值法分析了上述元素的空间分布特征,用地累积指数法、内梅罗综合污染指数法、富集因子法和潜在生态风险指数法对重金属污染程度和生态风险进行了评价,运用聚类分析、主成分分析和PMF模型相结合的方法探究了重金属来源.结果表明,Cu、Zn、As、Cd和Hg的含量平均值分别是厦门土壤元素背景值的1.96、1.52、5.95、3.38和3.65倍.地累积指数结果表明,研究区以As污染为主,Hg和Cd污染次之;内梅罗综合污染指数结果表明,研究区重金属的综合污染程度为中度至重度污染;研究区表层土壤重金属富集程度较高,As、Hg、Cd和Cu有显著富集;研究区表层土壤重金属潜在生态风险较高,Hg和Cd是主要风险因子,As次之,高风险区主要位于研究区南部.研究区表层土壤重金属主要来源为垃圾焚烧、交通源、自然源和农业源的混合源以及燃煤源,贡献率分别为28.42%、27.22%、26.29%和18.07%.     

锰矿区周边农田土壤重金属污染特征、来源解析及风险评价

为了解锰矿周边农田土壤重金属污染和生态风险情况,采集某矿区周边174份农田土壤样品,分析了土壤中8种重金属(Cu、 Zn、 Pb、 Cr、 Ni、 Mn、 As和Hg)的含量,采用主成分分析(PCA)和正定矩阵因子分解模型(PMF)分析土壤重金属的来源,通过单因子污染指数法、地累积指数法、潜在生态风险指数法和人体健康风险评价模型评价土壤重金属生态环境风险.结果表明,研究区农田土壤Cu、 Zn、 Cr、 Ni、 Mn和Hg含量的均值均高于贵州省土壤背景值,100%样本Zn和38.86%样本Cu均超过农用地土壤污染风险筛选值.源解析显示农田土壤重金属的主要来源为矿业开采排放源,其次为农业活动和交通运输混合源、自然源和农业活动源.风险评价结果表明,土壤中Ni、 Cr、 Pb和As属于清洁水平,Hg和Cu属于轻度污染水平,Zn属于偏中度污染水平,Mn属于偏重污染水平.Cu、 Zn、 Pb、 Cr、 Ni、 Mn和As存在轻微潜在生态风险,Hg存在强潜在生态风险.研究区整体存在强潜在生态风险,8种重金属存在致癌风险和0～5岁儿童非致癌风险,主要贡献因子分别是Cr和Mn.     

基于PMF模型的兰州耕地土壤重金属来源解析

为了分析Pb、Cd、Cr、Hg、As、Cu、Zn、Ni等8种重金属的污染状况、空间分布及污染来源.2019年9月共采集382个兰州耕地表层土壤样品,并测定其重金属含量.结果表明：①兰州市耕地土壤重金属Pb、Cd、Cr、Hg、As、Cu、Zn、Ni的平均含量分别为20.96,0.24,0.05,6.40,8.36,48.57,101.92,34.34mg/kg,其中Hg的均值超过国家土壤污染风险筛选值,Cd、Hg、Cu、Zn、Ni的均值超过兰州市土壤背景值.内罗梅综合指数表明研究区耕地52.62%样点呈现轻度污染,37.70%样点呈现中度污染,3.66%样点呈现重度污染,无重金属污染的样点占6.02%.潜在生态风险指数表明13.09%的样点属于轻微生态风险,68.85%的样点属于中等生态风险,17.54%的样点属于强生态风险,0.52%的样点属于很强生态风险.②基于PMF模型可知8种重金属有4种主要来源,其中Pb、Cd、Zn、Ni以交通运输源为主,贡献率分别为52.4%、50.7%、56.7%和50.2%;Hg以农业活动和医疗设备源为主,贡献率为83.7%;Cr、Cu和Ni以自然源为主,贡献率分别为81.2%和61.3%和49.8%;As以工业活动源为主,贡献率为68.3%.③从空间分布来看,研究区内除Cr外,Pb、Cd、As、Cu、Zn、Ni在城关区和七里河区都有高值区出现,其中Zn和Ni的高值范围较广,可能与人为影响有关;Hg在城关区、安宁区、七里河区以外的研究区内均有高值出现.     

PCA-APCS-MLR和地统计学的典型农田土壤重金属来源解析

人类活动往往会增加表层土壤重金属含量,进而影响了区域土壤重金属的精确定量与评估.为系统研究浙江省西部石煤矿山周边典型农田土壤重金属污染源的空间分布特征及其贡献率,采集并分析了耕地表层土壤样品和农产品中Cd、 Hg、 As、 Cu、 Zn和Ni等重金属,重点探讨各元素地球化学特征并对农产品进行生态风险评价.采用相关性分析、主成分分析(PCA)和绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR),解析了该地区土壤中重金属污染的来源和源贡献率,并采用地统计学分析法对土壤中Cd、 As的空间分布特点进行了分析.结果表明,研究区内6种土壤重金属(Cd、 Hg、 As、 Cu、 Zn和Ni)含量都超过风险筛选值,其中Cd和As含量超过风险管制值,其超标率分别为36.11%和0.69%,而农产品中Cd也存在严重超标.通过分析认为研究区土壤重金属污染源主要有2个：源1(Cd、 Cu、 Zn和Ni)为矿业活动源和自然源,对Cd、 Cu、 Zn和Ni的贡献率分别为78.53%、 84.41%、 87%和89.13%;源2(Hg和As)以工业源为主,对Hg和As的贡献率分别为83.22%和82.41%...     

基于PMF-PCA/APCS与PERI的菏泽油用牡丹种植区表层土壤重金属潜在来源识别及生态风险评估

研究特色农产品产区土壤重金属来源及其潜在风险,对科学管理、安全利用土壤和作物资源具有重要意义.以菏泽油用牡丹种植区为研究对象,采集并测定了254件表层土壤样品As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn等8种重金属的含量.采用多元统计法分析了重金属的含量特征及相关性,利用地累积指数（I_geo）、正定矩阵因子分解法（PMF）和主成分分析/绝对主成分分数法（PCA/APCS）相结合的手段解析了表层土壤中重金属的来源,借助潜在生态风险指数（PERI）对该8种重金属的生态风险进行了评估.结果表明,土壤中除Cd元素的平均值高于菏泽市背景值1.44倍之外,其余7种重金属的平均含量均与菏泽市土壤元素背景值基本一致;经相关分析和聚类分析,土壤中Pb、Hg和Cd元素受后期人为活动的干扰影响较大;研究区8种重金属的来源为自然源、农业化肥源、工业燃煤源和生活交通源,贡献率分别为81.31%、15.45%、2.74%和0.50%;研究区84.25%的点位处于轻微生态风险,而中度风险和强风险点位占比分别为14.96%和0.79%,其中Cd和Hg是研究区生态风险主导元素.     

重庆市酉阳县南部农田土壤重金属污染评估及来源解析

为了探究矿业活动及地质背景对土壤环境的影响,在重庆市酉阳县南部农用地中采集了土壤组合样品156件,分析了土壤中重金属的含量及pH,基于地统计法、单因子指数法及内梅罗指数法对土壤重金属污染状况进行了评价,利用主成分分析/绝对主成分分数（PCA/APCS）受体模型讨论土壤重金属的来源.结果表明,土壤Cd污染呈面状分布,而土壤Hg主要表现为点状污染,土壤中-重度污染主要分布在涂市乡、麻旺镇及龙潭镇三镇交界处,土壤以酸性为主,出现农作物污染的风险较高;指示克里格法评价结果显示,三镇交接处及涂市乡北部有较高的土壤污染概率;主成分分析/绝对主成分分数（PCA/APCS）受体模型分析结果显示,土壤As、Cd、Cr及Ni的来源主要受到地质背景的控制,土壤Hg与Pb、Zn主要受到矿业活动的控制,土壤Cu同时受到地质背景和矿业活动的影响;此外,农业活动也是土壤As、Cd、Pb、Cu及Zn等元素来源之一.研究区土壤中-重度污染主要是由矿业活动引起的,而地质背景导致的土壤重金属污染主要为轻度污染.该研究可为典型区域土地安全利用及土壤污染防治提供理论基础.     

基于乡镇尺度的西南重金属高背景区土壤重金属生态风险评价

西南地区土壤重金属具有天然的高背景属性,在重金属高背景区开展生态风险评价和识别重金属潜在来源具有重要意义.以往工作主要以区域尺度的调查工作为主,调查精度难以满足空间规划和自然资源管理的需求,迫切需要在乡镇尺度上进行生态风险评价.云南省宣威市热水镇是典型的碳酸盐岩覆盖区,重金属来源复杂,潜在生态风险较高.本文在热水镇采集土壤表层样品(0～20 cm)1 092件,分析表层土壤中8种重金属(Cd、 Cr、 As、 Hg、 Pb、 Cu、 Zn和Ni)含量,采用统计学、地理信息系统、地累积指数、生态风险指数和正定矩阵因子分析模型(PMF)等方法开展生态风险评价和重金属源解析.研究发现,土壤中重金属Cd、 Cr、 Cu、 Hg、 Ni和Zn含量平均值和中位数均超过云南省土壤背景值,Cd、 Cr、 Cu和Ni平均含量均超过《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准》(GB 15618-2018)规定的筛选值.地累积指数结果表明,研究区表层土壤污染最严重的是Cu,其次是Cr和Cd.土壤重金属Cr、 As、 Pb、 Cu、 Zn和Ni多以残渣态存在,多来自于地质背景,生物有效性较低,Hg的潜在有效组分较高,但是Hg全量较低,污染风险较小.Cd生物有效性比例较高,易于进入土壤溶液并被农作物吸收,是研究区污染风险最高的重金属元素.土壤重金属潜在生态风险指数统计结果显示,生态风险较低、中等生态危害和强生态危害比例分别为44.23%、 54.40%和1.37%,无很强生态危害样品,贡献率最高的元素为Cd和Hg,贡献率分别为34.62%和34.33%.PMF结果显示研究区重金属来源包括人类日常活动来源、自然来源、煤矿开采及交通排放引起的综合污染源和农业生产来源,各种来源的贡献率分别占9.29%、 53.67%、 11.23%和25.81%.PMF可以有效识别和量化污染物来源,为政府部门进行土地规划提供重要的参考依据.     

三门峡某铅厂遗留场地土壤重金属空间分布特征及来源解析

我国各大城市目前正在进行大规模的工业企业搬迁,并产生了众多污染搬迁遗留场地,其中重金属污染尤为严峻.为了分析三门峡某铅厂遗留场地土壤重金属的污染状况、空间分布和污染来源,采用地统计学分析场地土壤重金属的空间变异规律和分布特征,并利用PMF模型解析场地土壤重金属的主要来源.结果表明,土壤中As、Cd、Cu、Pb、Hg和Ni的平均值远超过河南省土壤环境背景值,As、Cd、Pb和Hg含量超过场地土壤污染风险筛选值,As、Pb和Hg含量超过场地土壤污染风险管控值.Cr的高值区位于废渣堆场北侧,Ni和Cd高值区位于废渣堆场北侧和场地南侧,As的高值区位于废渣堆场南侧与生活区之间,Cu和Pb高值区较为分散,主要集中于中部的原料堆场和炼炉区,Ni和Cd、Cu和Pb具有相同的空间分布特征.基于PMF模型可知,7种重金属有3种主要来源,Cd以废渣堆积源为主,贡献率为87.60%;Cu、Pb和Hg以土壤母质源为主,贡献率分别为92.50%、75.20%和95.40%;Cr、Ni和As以原料粉尘废气源为主,贡献率分别为80.80%、83.30%和62.00%.     

滇黔桂岩溶区河漫滩土壤重金属含量、来源及潜在生态风险

利用全国地球化学基准计划在滇黔桂岩溶区35个点位采集的70件河漫滩表、深层土壤样品,分析了As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn 8种重金属元素含量特征,探究了重金属来源、污染状况及潜在生态风险.结果表明,8种重金属元素含量大部分均高于全国土壤背景值,在滇东南地区含量最高,桂西北地区最低.表层土壤Cd、Hg明显富集,As、Cr、Cu、Ni与深层土壤含量相当;As、Cd、Hg、Pb、Zn在农田、菜地中明显高于深层土壤,Cr、Cu和Ni在各类土地中与深层土壤相当.因子分析结果显示,表层土壤中Cd、Cr、Cu、Ni受地质背景控制,As、Pb、Zn既与地质背景有关,也受人为活动影响,Hg受人为活动影响较严重;深层土壤中Cd、Cr、Cu、Ni、Cr、Zn继承了区域母岩特征,As、Hg和Pb受地质背景和人为活动双重影响.地累积指数法和富集因子法污染评价结果表明,研究区河漫滩表层土壤中Cd、Hg污染较重,As、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn大部分为轻度污染或无污染.各重金属潜在生态风险指数高低顺序依次为Hg > Cd > As > Cu > Ni > Pb > Cr > Zn,Cd和Hg的生态风险指数之和占综合指数的82.43%,生态风险最高;滇东南地区重金属潜在风险综合指数最高,具重度生态风险.     

安徽典型硫铁矿集中开采区土壤重金属污染特征及来源解析

为查明安徽某典型硫铁矿集中开采区周边土壤重金属元素污染特征及污染来源,采集了研究区42个表层土壤样品和2个垂向剖面的16个土壤样品测定其pH值及Zn、Cu、Cd、Pb、Cr、Ni、Hg和As重金属元素含量,运用ArcGIS反距离权重插值法、内梅罗综合指数法、主成分分析法和绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型等方法进行了重金属元素分布特征分析、污染评价和来源解析.结果表明,土壤中8种重金属元素的含量平均值是铜陵地区背景值的1.03~13.14倍,Zn、Cu、Cd、Pb、Hg和As这6种重金属元素局部富集明显,在空间分布上与采矿活动位置基本一致.单因子污染指数评价显示,Zn、Cu、Cd、Pb和As这5种元素存在不同程度的污染风险,Cd和Cu元素污染程度最为严重,中度污染以上占比分别为47.62%和42.86%;内梅罗综合污染指数评价显示,研究区土壤样点中度污染以上占比为61.90%;地累积指数评价显示,研究区Zn、Cu、Cd、Pb、Hg和As这6种重金属元素污染程度主要为轻污染~强污染.在土壤剖面垂向变化上,重金属元素易在土壤表层富集,向深部迁移较缓慢,高含量主要在1 m以上位置.源解析表明,Zn、Pb和As的来源中地质高背景和采矿活动贡献率分别为37.82%、43.49%和46.63%,成土母质风化的自然来源贡献率分别为34.02%、40.88%和38.52%;Cr和Ni来源主要为成土母质风化的自然来源,贡献率分别为91.95%和73.68%;Cu的来源中地质高背景和采矿活动贡献率为41.91%,大气沉降和农业综合源贡献率为41.30%;Hg的来源较多,成土母质风化的自然来源贡献率为35.60%,地质高背景和采矿活动贡献率为29.87%,未知来源贡献率为34.05%;Cd的主要来源为大气沉降和农业综合源,贡献率为81.81%.     

中国典型城市机动车排放演变趋势

选择中国12个典型城市建立1990~2009年机动车排放清单,分析各城市机动车排放历史演变趋势.结果显示,1990~2009年,研究各城市CO、VOCs、NOx和PM排放因子分别降低57%~81%、53%~78%、22%~74%和31%~76%.20年间,各城市CO和VOCs排放量总体在2000年后陆续达到增长峰值后开始下降,总量分别增长1.0倍和1.4倍;NOx和PM排放量总体保持持续增长,分别增长3.2倍和3.3倍.各城市汽油车是CO和VOCs排放主要贡献源,LDA-G、MDTB-G和HDTB-G对各城市机动车CO和VOCs排放的贡献和分别为约70%~90%和约50%~85%,其中LDA-G的排放贡献明显提高.LDA-G、MDTB-G、MDTB-D和HDTB-D贡献了80%~90%的NOx排放,其中MDTB-D和HDTB-D的排放贡献率从平均57.8%上升为72.7%.对于PM,MDTB-D和HDTB-D占排放的70%~90%.此外,部分城市摩托车排放的贡献不容忽视.     

小兴安岭泥炭藓沼泽生态系统中的汞

研究了小兴安岭汤旺河流域中的泥炭、土壤和植物样品的汞,泥炭地总汞的平均含量为65.8～186.6ng/g;高于黑龙江土壤A层汞平均含量,也高于美国佛罗里达大沼泽国家公园和瑞典Birkeness湿地的含量.甲基汞平均含量为0.16～1.86ng/g;约占总汞的0.2%～1.4%,泥炭地总汞最高浓度出现在5～10cm深处,为186.6ng/g,甲基汞最高浓度出现在10～15cm处,为1.86ng/g,均随深度增加而减少.甲基汞含量与总汞没有很强的相关性(P=0.05,r=0.28)     

国外保护矿业环境的矿业立法择优

勘探尤其是开采对环境的污染和破坏是比较典型的,为此,世界绝大多数国家制订了独立于矿产资源法的《矿业法》,从立法资源上保证保护矿业环境的法律构建.国外《矿业法》以源头控制、全过程控制、无过错和合力等立法原则,贯通于行政特许权授予为主并综合运用矿业主体激励、市场力量、公众参与等其他管理方式之中,构建成立体性保护矿业环境的法律制度.国外矿业法择优显得我国取代《矿业法》的《矿产资源法》关于矿业环境保护的规定过分“吝啬“.     

鸭绿江口潮滩沉积物间隙水中的营养盐

通过对鸭绿江口潮滩区2个采样点采集的柱状样分析、培养实验,测定了沉积物间隙水中的营养盐和沉积物中的S^2-结果表明,鸭绿江口潮滩区沉积物间隙水中的NO₃^-含量平均值为3.0μmol/L,垂直分布变化不大.PO₄^3-和SiO₃^2-的含量范围分别为0.8～70.4μmol/L,111.6～1054.3μmol/L,且两者垂直变化类似,随沉积物深度的增加先增加后下降.沉积物中硫化物的分布是随深度增加,含量升高.鸭绿江口潮滩区沉积物Eh、pH的测定结果显示,在13cm以下,Eh降为负值,沉积物还原性逐渐增强.而pH自上而下变化不大.由分子扩散公式计算结果表明,鸭绿江口潮滩区营养盐均由沉积物向上覆水扩散.     

我国四个港湾疏浚物石油污染

文中叙述了１９８８￣１９９０年间，我国４个港湾－大连湾、天津港、深圳湾及珠江河段各疏浚区疏浚物中油类污染调查及分布状况。文中介绍了站位布设原则，样品采集、样品处理、分析测试方法。进行了沾污疏浚物油类出溶出实验，认为油类溶出实验是估价疏浚物油类污染的程度的重要手段。讨论了４港湾疏浚物油类污染水平。大连湾海域疏浚物石油污染明显，珠江河段，深圳湾及天津港疏浚物稍受影响，基本上是清洁的。     

上海城郊夏季大气VOCs在臭氧生成中的作用

为研究上海市夏季臭氧高发季节大气VOCs在臭氧生成中作用,选取2018年5～8月大气臭氧较高的时段,在淀山湖科学观测研究站对103种挥发性有机物、臭氧和氮氧化物等环境污染物进行观测.结果表明,上海臭氧高发季节大气平均φ（VOCs）为32.7×10^-9,羰基化合物是VOCs的主要组分,所占质量分数达35.0%.羰基化合物中甲醛体积分数最高,其次是丙酮,占12种测量羰基化合物总量的82.8%. 5月环境空气的化学反应活性最强,总的臭氧生成潜势（OFP）为337.2μg·m^-3,甲醛贡献率最大.烷烃、烯烃和芳香烃的日变化呈现夜高昼低规律,在早晨出现小峰值,与交通排放影响有关;而醛酮类日变化呈现昼高夜低规律,与光化学反应的二次生成过程有关.OBM模拟结果显示,5～6月属于臭氧生成的VOCs控制区,7～8月属于过渡区.     

深圳市夏季臭氧污染研究

以2009年8月为例分析了深圳市夏季臭氧污染情况及污染气象特征,基于二维空气质量模式对臭氧污染控制进行数值模拟. 结果表明:深圳市８月各监测点均存在臭氧超标现象,污染形势严峻;副热带高压控制和热带气旋外围下沉气流是造成夏季出现高浓度臭氧的主要天气过程,此时大气边界层混合层高度在500～800 m,且近地面风速约在5 ms以内,不利于污染物扩散;臭氧的生成受前体物挥发性有机物(VOC)和氮氧化物(NO_x)排放的共同影响,其中VOC排放的影响较大,深圳市臭氧控制应以降低VOC排放量为重点,模拟得出对VOC和NO_x按25∶1～40∶1的比例协同减排可有效降低臭氧污染.      

我国企业信息化建设中角色关系的思考

我国企业信息化建设中存在三类角色分别是企业、管理咨询公司和信息化产品开发商,他们各有优势和不足.只有三方面互相影响、互相促进、改变三者之间的"挤压关系",建立新的服务、协作、监督关系,企业信息化才能顺利进行.本文通过对这三类角色各自特点的分析和比较,深刻的思考了在我国企业信息化建设中这些角色之间的关系.     

固体吸附热脱附-气相色谱法测定环境空气中苯系物的不确定度研究

对固体吸附/热脱附-气相色谱法测定环境空气中的苯系物的结果从标准溶液引入、各种量器引入、重复测定样品引入、标准工作曲线拟合引入、加标回收率引入、采样过程中引入、试剂纯度引入7方面进行了不确定度评定,得出样品重复测定、采样过程和各种量器引入的不确定度占比最大.因此,在实验测定中,要提高操作人员的技能,尽量减少配制标准溶液时各种量器引入的误差,严格控制实验室温湿度条件;规范采样流程,在采样前要对大气采样器的流量进行校准,才能降低固体吸附热脱附-气相色谱法测定苯系物的合成不确定度.     

Hydrocarbons in particulate samples from wildfire events in central Portugal in summer 2010

In summer 2010, twenty eight(14 PM_(2.5)samples plus 14 samples PM_(2.5–10)) smoke samples were collected during wildfires that occurred in central Portugal. A portable high-volume sampler was used to perform the sampling, on quartz fibre filters of coarse(PM_(2.5–10)) and fine(PM_(2.5)) smoke samples. The carbonaceous content(elemental and organic carbon) of particulate matter was analysed by a thermal–optical technique. Subsequently, the particulate samples were solvent extracted and fractionated by vacuum flash chromatography into three different classes of organic compounds(aliphatics, polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs) and carbonyl compounds). The organic speciation was performed by gas chromatography–mass spectrometry(GC–MS). Emissions were dominated by the fine particles, which represented around 92% of the PM_(10). A clear predominance of carbonaceous constituents was observed, with organic to elemental carbon(OC/EC)ratios ranging between 1.69 and 245 in both size fractions. The isoprenoid ketone6,10,14-trimethyl-2-pentadecanone, a tracer for secondary organic aerosol formation, was one of the dominant constituents in both fine and coarse particles. Retene was the most abundant compound in all samples. Good correlations were obtained between OC and both aliphatic and PAH compounds. Pyrogenic processes, thermal release of biogenic compounds and secondary processing accounted for 97% of the apportioned PM_(2.5)levels.