珠江三角洲地区主要树种叶片多环芳烃含量特征及影响因素分析

应用气相色谱-质谱联用方法测定了珠江三角洲地区6种主要树种叶片多环芳烃(PAHs)的含量,并对相应的叶脂含量、叶面积、比叶面积进行了测定,探讨了叶片PAHs含量特征和种间差异的影响因素.结果显示,松针PAHs含量显著高于阔叶,马尾松松针含量最高(1 034.7 ng·g-1),荷木含量最低(199.7 ng·g-1).在所有样品中,芴、菲、荧蒽、芘、世面(艹屈)为主要的PAHs组分,3、4环PAHs含量占∑PAHs的80%以上,各环化合物与∑PAHs在不同显著性水平上呈显著正相关关系.按脂含量计算PAHs含量能大大缩小种间含量的差异,高、低值相差约2倍(分别为6.8 ng·mg-1和2.7 ng·mg-1);按单位叶面积计算的PAHs含量进一步扩大了种间差异,最高值(15.3 ng·cm-2)约最低值(1.9 ng·cm-2)的8倍.进一步分析表明,ΣPAHs、3环PAHs、4环PAHs与脂含量呈良好线性正相关关系、与比叶面积表现出一定的线性负相关关系,显示两者是影响叶片PAHs含量种间差异的重要因素.     

南京公园松针中多环芳烃的富集特征与源解析

采用高效液相色谱测定了南京市8个代表性公园马尾松松针中15种多环芳烃(PAHs)的含量,研究了其组成特征,并采用特征化合物比值法分析了松针中PAHs的来源.结果显示,不同公园松针中PAHs总含量(∑PAHs)范围为909.8(灵谷寺)~2 129.6 ng.g-1(莫愁湖公园),平均含量为1 438.0 ng.g-1;松针主要富集低环(2、3环)PAHs和中环(4环)PAHs,分别占∑PAHs的66.4%和29.6%,高环(5、6环)PAHs仅占∑PAHs的4%;单种PAHs以菲(Phe)的含量最高,平均含量为591.4 ng.g-1;致癌性最强的苯并(a)芘(BaP)平均含量为5.1 ng.g-1.源解析结果表明,松针中PAHs主要来源于机动车的尾气排放.     

基于被动采样技术的垃圾焚烧厂及周边大气中PAHs分布研究

垃圾焚烧是大气PAHs污染的重要来源,为监测垃圾焚烧过程产生的PAHs,利用被动采样技术对垃圾焚烧厂及周边大气中的多环芳烃(PAHs)进行了定量分析.结果表明,PAHs总量为146.29～396.30 ng·d-1,其中气相中PAHs为128.03～377.05 ng·d-1,颗粒相中PAHs为10.698～19.251 ng·d-1.气相中PAHs组成以菲、荧蒽、芴等低环化合物为主,菲的含量高达55.1%.选定松针作为被动植物样品,测得松针中PAHs的浓度为651.88～1 044.43 ng·g-1;考察土壤中PAHs的分布特征,测得土壤中PAHs浓度为35.04～998.89 ng·g-1.被动采样和松针、土壤中所含的PAHs分布特征相似,说明被动采样能反映PAHs在环境中的真实积累情况.此外,通过比较主动采样与被动采样结果,表明两者对大气中PAHs的富集能达到基本一致的效果.     

舟山近海水体和沉积物中多环芳烃分布特征

2012年,每两个月采集1次浙江省舟山近海水样及表层沉积物样品,检测16种多环芳烃(PAHs)含量.结果表明,舟山近海水体和沉积物中PAHs均存在显著的时空差异性,水体ΣPAHs浓度范围为382.3~816.9 ng·L-1,平均值为552.5ng·L-1;沉积物ΣPAHs含量范围为1017.9~3047.1 ng·g-1,平均值为2022.4 ng·g-1.空间分布上,水体ΣPAHs最大值和最小值分别出现在小洋山和燕窝山海域,而沉积物中分别出现在小洋山和朱家尖南沙海域.时间变化上,水体ΣPAHs最大值和最小值出现在10月和6月,而沉积物中分别出现在8月和6月.PAHs污染来源主要是油类排放和木柴、煤燃烧的共同叠加作用.结合PAHs的生物阈值,利用超标系数法评价舟山近海PAHs的生态风险,结果表明,ΣPAHs存在较低几率的潜在风险,但苊单体存在较高几率的潜在风险,二氢苊和芴可能存在生态风险.对水-沉积物界面PAHs的富集研究表明,舟山近海沉积物中富集了大量PAHs,富集系数(Kd值)岱山岛大于舟山本岛,并与沉积物的PAHs含量分布一致.     

广西大石围巨型漏斗土壤中多环芳烃与环境因素

选择典型的广西乐业大石围巨型岩溶漏斗(天坑)为研究对象,采集大石围漏斗不同部位的表层土壤,采用气象仪器观测大石围漏斗的环境因子,利用气相色谱-质谱仪(GC-MS)测定16种多环芳烃(PAHs)优先控制污染物.结果表明,大石围天坑群地表(正地形)土壤中ΣPAHs浓度范围为75.20～373.79 ng·g-1,平均值120.70 ng·g-1;地下(负地形)土壤,绝壁中ΣPAHs浓度范围为19.88～330.79 ng·g-1,平均值131.86 ng·g-1;底部中ΣPAHs浓度范围为127.48～661.62 ng·g-1,平均值395.22 ng·g-1;地下河(洞穴)中ΣPAHs浓度范围为1 132.11～1 749.95 ng·g-1,平均值为1 412.39 ng·g-1;土壤中PAHs以4～6环为主.比值法推断大石围漏斗土壤PAHs的来源主要为化石燃料燃烧源,主要污染途径为大气传输沉降.总体上,大石围漏斗土壤中PAHs浓度的空间分布随温差和相对湿度的升高呈现地面-绝壁-底部-地下河(洞穴)逐渐增加,PAHs显示"冷陷阱效应"的垂向富集与分异作用.影响PAHs分布的主要环境因素是温度,其次是湿度、风向和风速,在漏斗局部显示多环境因子共同作用.环境因子夏季影响大于冬季.监测发现,2007年比2006年大石围漏斗底部土壤中PAHs的浓度增加了3.5倍.因此,本研究提出巨型岩溶漏斗PAHs的富集和分异作用与环境因素密切相关.     

青藏高原湖泊流域土壤与牧草中多环芳烃和有机氯农药的污染特征与来源解析

2007年8月采集了青藏高原中部与北部6个典型湖泊流域的土壤与牧草样品,分析了样品中多环芳烃和有机氯农药(包括六六六和滴滴涕)的污染水平.土壤样品中Σ16PAHs、ΣHCHs和ΣDDTs的浓度范围分别为60.6~614 ng·g-1(平均194 ng·g-1)、0.06~0.74 ng·g-1(平均0.31 ng·g-1)和N.D.~0.17 ng·g-1(平均0.07 ng·g-1).牧草样品中Σ15PAHs(不包括萘)、ΣHCHs和ΣDDTs的浓度分别为262~519 ng·g-1(平均327 ng·g-1),0.55~3.92 ng·g-1(平均2.17ng·g-1)和0.20~2.19 ng·g-1(平均0.92 ng·g-1),均远低于欧洲高山中相应介质中POPs的浓度.牧草的生物浓缩效应显著,其生物浓缩因子达到4.2~19.3.POPs的浓度分布与有机质/脂肪含量、海拔均无显著相关关系.PAHs的组成以较轻组分(2、3环PAHs)为主,占总浓度的80%以上.PAHs的特征单体比值表明生物质和化石燃料的低温燃烧是青藏高原PAHs的主要来源,同时较低的α/γ-HCH比率和较高的o,p’-DDT/p,p’-DDT比率表明,林丹以及三氯杀螨醇的使用对高原介质中有机氯农药的污染有一定的贡献.根据反向气团轨迹模型,推断冬季青藏高原中部与北部的污染主要受西风带影响,夏季高原中部位点的污染物主要源自印度次大陆,而北部位点还受到中国内陆省份的影响.     

深圳市表层土壤多环芳烃污染及空间分异研究

以深圳为研究区域,选择土壤为研究对象,以多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)为目标物,采集表层土壤样品188个,调查样品中PAHs的赋存状态,以此为基础,分析土壤PAHs污染水平与城市化进程的关系,并初步评估深圳土壤中PAHs的生态风险.结果表明,表层土壤中的28种PAHs(Σ28PAHs)、16种美国环保署优控PAHs(Σ16PAHs)和7种致癌PAHs(Σ7CarPAHs)的含量范围分别为5~7 939 ng·g-1、2~6 745 ng·g-1和未检出~3 786 ng·g-1.8种土地利用类型中Σ16PAHs平均含量由高到低依次为:交通用地、商业用地、工业用地、农业用地、居住用地、城市绿地、果园和林地.来源分析表明,化石燃料的燃烧是建设用地和非建设用地样品Σ16PAHs的主要来源,贡献率分别为75.1%和68.2%.研究还发现高分子量PAHs浓度和城市化水平呈显著正相关关系,深圳市土壤中PAHs生态风险总体处于较低水平.     

岩溶地下河流域水中多环芳烃污染特征及生态风险评价

利用气相色谱-质谱联用仪(GC/MS)测定了老龙洞地下河流域水中16种优控多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)含量,研究了流域内PAHs组成、污染水平,并对其进行了生态风险评价.结果表明,老龙洞地下河水中ΣPAHs含量变化范围为81.5~8 019 ng·L-1,表层岩溶泉ΣPAHs含量为288.7~15200 ng·L-1,地表水ΣPAHs含量为128.4~2 442 ng·L-1;受黄桷垭镇污水的影响,地下河水相对于地下水补给来源的落水洞和地表水含量较高.流域内水中PAHs均以低环为主,尤其是3环占主导.受污水、季节的影响及PAHs物理化学性质的差异,水中PAHs月变化呈现不同的变化特征.地表水、落水洞污水排放对地下河PAHs来源起重要作用.流域内水中PAHs以低环污染为特征,所有检测到的PAH化合物处于中等污染和重污染风险.     

嘉陵江重庆段表层水体多环芳烃的污染特征

为了确定嘉陵江重庆段表层水体中多环芳烃(PAHs)的组成、来源及污染特征,于2009年8月采集了8个表层水样,利用GC-MS仪器测定了16种优先控制PAHs的浓度.结果表明,水体中16种优先控制PAHs浓度范围为467.13～987.97ng.L-1,平均浓度值为702.91 ng.L-1,水体PAHs浓度和溶解性有机碳(DOC)含量呈现明显的线性正相关.PAHs的组成以2～3环PAHs为主,占水体ΣPAHs总量的68.90%.寸滩区域水体PAHs主要来源于木材和煤的燃烧污染,朝天门区域水体PAHs主要来源于石油源,嘉陵江重庆段其他区域水体PAHs主要来源于液体石化燃料的燃烧.虽然嘉陵江重庆段整体污染水平较低,但是5个取样点的地表水苯并(a)芘(BaP)含量超过国家地表水质量标准.     

降雨期间岩溶地下河溶解态多环芳烃变化特征及来源解析

2014年6月降雨期间在重庆南山老龙洞地下河出口处进行连续采样监测,利用GC-MS定量分析地下河溶解态中16种优控多环芳烃(PAHs)的含量,研究了降雨期间地下河溶解态PAHs变化特征及来源.结果表明,地下河溶解态PAHs对降雨反应迅速,ΣPAHs出现4个峰值,有2个出现在流量上升阶段,另外两个分别出现在流量最大值处和流量下降阶段.ΣPAHs范围为101~3 624 ng·L-1,平均值578 ng·L-1,7种致癌性PAHs变化较大,含量变化为ND~336 ng·L-1,平均值31.1 ng·L-1,PAHs的组成以低环(2、3环)为主,占水体ΣPAHs的86.17%;降雨对ΣPAHs影响较大,主要表现为雨水对大气污染物的清除及地表径流对地表污染物的冲刷.降雨期间水体中PAHs主要来源于石油类产品、煤炭等化石燃料的不完全燃烧、天然成岩过程,降雨期间老龙洞地下河水体中PAHs污染大部分为中等到重污染水平.     

北京大学及周边地区非取暖期植物叶片中的多环芳烃

采集了北京大学校园内及周边交通干线附近6种植物叶片样品,分别测定了叶蜡和叶组织中的多环芳烃含量,同步测定了叶蜡、叶脂、气孔密度等参数,藉以探讨机动车尾气排放对植物叶蜡和叶组织中多环芳烃含量的影响.结果证实:交通干线附近样品叶蜡和叶组织中多环芳烃含量显著高于校园对照.叶蜡中多环芳烃含量较叶组织高1～2个量级.叶蜡和叶组织中16种多环芳烃化合物分布谱相似,但高环化合物更多在叶蜡中聚集,而低环多环芳烃在叶组织中占优.叶蜡多环芳烃含量与单位叶面积中的叶蜡含量成反比,叶组织多环芳烃含量与气孔密度成反比.     

Concentrations of heavy metals and polycyclic aromatic hydrocarbons in needles of Masson pine (Pinus massoniana L.) growing nearby different industrial sources

Emissions from industrial activities pose a serious threat to human health and impose the need for monitoring both inorganic and organic pollutants in industrial areas.We selected Masson pine (Pinus massoniana L.) as potential biomonitor and collected the current (C) and previous year (C+1) needles from three industrial sites dominated by petrochemical,ceramics manufacturing,and iron and steel smelting plants and one remote site to determine heavy metals (Cu,Cd,Pb,Zn,Cr,Ni and Co) and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in unwashed and water-washed needles.Both unwashed and washed C+1 needles showed generally higher concentrations of heavy metals and PAHs than C needles,although the washed needles more clearly spotlighted the accumulation effect of PAHs over exposure time.Water-washing resulted in a significant decrease in needle PAH concentrations with more significant effects shown in C needles.By contrast,needle heavy metal concentrations were much less affected by washing.Although heavy metals and PAHs might differ in adsorption and uptake strategies,their higher concentrations in the needles at the industrial sites indicated conspicuous contamination due to industrial emissions there,The PAH distribution patterns in pine needles accorded with the real types of energy consumption in the study sites and were efficiently used for pinpointing local pollutant sources.     

Concentrations of heavy metals and polycyclic aromatic hydrocarbons in needles of Masson pine (Pinus massoniana L.) growing nearby di erent industrial sources

Emissions from industrial activities pose a serious threat to human health and impose the need for monitoring both inorganic and organic pollutants in industrial areas.We selected Masson pine (Pinus massoniana L.) as potential biomonitor and collected the current (C) and previous year (C+1) needles from three industrial sites dominated by petrochemical, ceramics manufacturing, and iron and steel smelting plants and one remote site to determine heavy metals (Cu, Cd, Pb, Zn, Cr, Ni and Co) and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in unwashed and water-washed needles. Both unwashed and washed C+1 needles showed generally higher concentrations of heavy metals and PAHs than C needles, although the washed needles more clearly spotlighted the accumulation e ect of PAHs over exposure time. Water-washing resulted in a significant decrease in needle PAH concentrations with more significant e ects shown in C needles. By contrast, needle heavy metal concentrations were much less a ected by washing. Although heavy metals and PAHs might di er in adsorption and uptake strategies, their higher concentrations in the needles at the industrial sites indicated conspicuous contamination due to industrial emissions there. The PAH distribution patterns in pine needles accorded with the real types of energy consumption in the study sites and were e ciently used for pinpointing local pollutant sources.     

嵊泗海域表层沉积物中多环芳烃污染水平、分子组成及源识别

嵊泗海域是舟山渔场的重要组成部分,属于国家海洋特别保护区.为了解嵊泗海域表层沉积物中16种优控PAHs（多环芳烃）的污染特征及潜在风险,于2017年6月采集了嵊泗海域18个站点的表层沉积物样品,采用气相色谱-质谱联用技术确定PAHs质量分数及其分子组成,运用特征分子比值法和主成分分析法识别PAHs来源,并采用质量基准法与质量标准法对沉积物中PAHs潜在生态风险进行评价.结果表明:①除了Ace与Act外,其他14种PAHs均被检出.除A1站点外,w（Phe）最高,w（Flra）次之.检出的PAHs以3环和4环为主,占总量的71.21%,不同环数PAHs占比大小依次为3环> 4环> 5环> 2环> 6环.w（∑₁₄PAHs）范围为46.38~196.36 ng/g,平均值为109.40 ng/g.整体分布上,嵊泗海域表层沉积物中w（∑₁₄PAHs）呈近岸高于远岸的分布特征.②嵊泗海域表层沉积物中PAHs以煤炭、柴油和生物质等燃烧源为主,部分站点同时受到燃烧源与石油源影响.③各站点的w（∑₁₄PAHs）均低于ERL和OEL,表明嵊泗海域潜在生态风险较小.④与国内外其他区域相比,嵊泗海域表层沉积物中w（∑₁₄PAHs）处于较低污染水平,尚不足以对当地渔业生态环境造成负面影响,但作为我国重要"蓝色粮仓",仍应加强其陆源排放监管.      

滦河流域多环芳烃的污染特征、风险评价与来源辨析

在滦河上、中、下游和河口地区布设了15个采样点,对滦河流域的河水和表层沉积物中多环芳烃(PAHs)进行了分析.结果表明,水中PAHs总量为9.8～310ng.L-1,表层沉积物中PAHs总量最高达478ng.g-1.城市地区河段中PAHs的浓度高于农村河段中PAHs的浓度,河口地区相对中游地区污染较轻.就组成特征而言,水中PAHs以3环(40.9%)、4环(56.2%)为主,表层沉积物中PAHs以3环(30.0%)、4环(39.3%)、5环(15.8%)为主.总的来讲,3环、4环PAHs是滦河流域PAHs最主要的成分.地表水健康风险评价结果显示,韩家营、瀑河口两个采样点苯并[a]芘(BaP)毒性当量值(EBaP)分别为11.8、11.4ng.L-1,超出中国国家环境保护部(CEPA)制定的EBaP=2.8ng.L-1的国家标准,存在不利的健康风险.表层沉积物生态风险评价结果显示,韩家营、上板城、乌龙矶地区的PAHs可能存在着对生物的潜在危害,剩余研究区域不存在生态风险.滦河水和表层沉积物PAHs主要表现为以草、木柴和煤燃烧来源为主的特征,部分样点存在燃油与木柴、煤燃烧的混合来源特征.瀑河口、大黑汀受石油源污染影响明显.     

Emission factors of polycyclic aromatic hydrocarbons from domestic coal combustion in China

Domestic coal stove is widely used in China, especially for countryside during heating period of winter, and polycyclic aromatic hydrocarbons （PAHs） are important in flue gas of the stove. By using dilution tunnel system, samples of both gaseous and particulate phases from domestic coal combustion were collected and 18 PAH species were analyzed by GC-MS. The average emission factors of total 18 PAH species was 171.73 mg/kg, ranging from 140.75 to 229.11 mg/kg for bituminous coals, while was 93.98 mg/kg, ranging from 58.48 to 129.47 mg/kg for anthracite coals. PAHs in gaseous phases occupied 95% of the total of PAHs emission of coal combustion. In particulate phase, 3-ring and 4- ring PAHs were the main components, accounting for 80% of the total particulate PAHs. The total toxicity potency evaluated by benzo[a]pyrene-equivalent carcinogenic power, sum of 7 carcinogenic PAH components and 2,3,7,8-tetrachlorodibenzodioxin had a similar tendency. And as a result, the toxic potential of bituminous coal was higher than that of anthracite coal. Efficient emission control should be conducted to reduce PAH emissions in order to protect ecosystem and human health.     

北京地区松叶中有机卤素污染物的研究

利用中子活化分析(NAA)技术测定了北京市不同“功能区”松叶中可萃取有机卤素污染物(EOX)的含量,结果表明,化工工业区松叶中可萃取有机氯(EOCl)含量高达40mg/g(干重),钢铁工业区的松叶含量最低(12mg/g).松叶中EOCl、可萃取有机溴(EOBr)、碘(EOI)含量顺序为EOCl>>EOBr>EOI, EOCl在总EOX中占到了97%以上.在EOCl中,有机氯农药仅占0.2%～1.9%,松叶中绝大多数EOCl为未知的.4个城市“功能区”中EOCl含量顺序为化工工业区>交通枢纽地带>居民区>钢铁工业区.城区大气中有机氯污染物主要来自化学工业和交通污染.城区松叶中EOCl的含量远高于偏远山区的样品,但两地样品中EOBr、EOI的含量无显著差异.     

奥运期间北京交通环境细颗粒物中多环芳烃特征研究

采用GC/MS测定了奥运空气质量保障措施实施期间(2008年8月)及非奥运时段(2008年6月、2009年8月)北京市北四环道路边PM2.5中12种优控PAHs含量,并应用特征化合物比值法对PAHs来源进行了识别.研究表明,奥运空气质量保障措施实施期问PAHs总浓度平均为4.77 ng·m-3,较非奥运时段下降了59%...     

水稻根系对多环芳烃的吸着与吸收

采集了天津市宝坻和新立2地的水稻根系样品及同期当地的空气、灌溉水和田间土壤样品.将水稻根分为节根和侧根2部分,并采用连续提取方法将根系中的多环芳烃分为3种形态:根表弱吸着态、根表强吸着态和根内吸收态.结果表明:2样点根系中多环芳烃含量存在显著差异;节根和侧根中的多环芳烃含量存在显著差异;被根吸收的部分约占多环芳烃总量的60%左右.比表面和脂含量是影响水稻根系化合物浓度的主要参数.