常州市大气PM2.5中PAHs污染特征及来源解析

2016年1~8月期间,在常州市采集到55个大气细颗粒物PM_(2.5)样品,采用气相色谱-质谱联用仪测定其中17种PAHs的含量.结果表明,冬、春、夏季PAHs的季均浓度分别为140.24、41.42和2.96 ng·m~(-3),冬季污染较严重,且以4~6环中高分子量化合物为主.Ba P日均浓度平均值3.64 ng·m~(-3),超标日占总采样天数的41%.PAHs浓度与气温(相关系数-0.643)和能见度(相关系数-0.466)显著负相关,与大气压呈显著正相关(相关系数0.544),而与风速、相对湿度相关性较差.受昼夜温差、大气层结和污染源变化等因素影响,夜间PAHs浓度高于白天.气团后向轨迹模型分析表明,常州PM_(2.5)中PAHs主要受当地排放源和短距离传输的影响,长距离传输影响小(仅占11%).特征比值法分析发现,PAHs主要来源于燃煤、机动车尾气和生物质燃烧.利用超额终生致癌风险(ILCR)模型评估PAHs通过呼吸暴露途径对人体健康的影响,结果表明:成人的ILCR值高于儿童,冬季和春季人群的ILCR值略高于风险阈值,夏季则不明显.     

博斯腾湖流域大气多环芳烃污染特征、干沉降通量及来源

本研究使用大气被动采样器(PAS-PUF)和干沉降被动采样器(PAS-DD),分别于2016年采暖期和2017年非采暖期对新疆博斯腾湖流域及周边地区15种USEPA优控多环芳烃(PAHs)大气浓度和干沉降进行了观测,并对其污染特征和来源进行了研究.结果表明,采暖期和非采暖期博斯腾湖流域PAHs大气浓度范围分别为6. 38～245. 43 ng·m~(-3)和2. 33～74. 76ng·m~(-3);采暖期与非采暖期均呈现出居民区湖泊周边塔中的空间分布.采暖期和非采暖期PAHs大气干沉降通量范围分别为0. 45～18. 10μg·(m~2·d)-1和0. 25～8. 15μg·(m~2·d)-1;采暖期居民区PAHs干沉降通量比湖泊周边和塔中采样点高,但在非采暖期塔中采样点高于其它采样点.整体而言,博斯腾湖流域大气及干沉降中PAHs在采暖期显著高于非采暖期,在采暖期与非采暖期均以菲(Phe)、芴(Flu)、荧蒽(Flua)和芘(Pyr)等3～4环PAHs为主.比值法源解析结果显示,博斯腾湖流域大气和干沉降中PAHs主要来源于煤炭和生物质燃烧; HYSPLIT前向和后向轨迹模拟结果表明,非采暖期居民区较高PAHs排放通过大气传输到达博斯腾湖区,经大气干沉降进入水体,可能会对博斯腾湖水生环境造成影响.     

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.     

沈阳市环境空气PM_(10)中多环芳烃(PAHs)的污染特征及来源研究

利用气相色谱-质谱法(GC-MS)定量分析了2016年冬、春、夏、秋(4个代表月份)沈阳市PM_(10)中16种优控多环芳烃(PAHs)含量。结果表明, PAHs日均浓度变化范围为6.9 ng/m~3～274 ng/m~3,平均值为59.3 ng/m~3。不同环数多环芳烃占总浓度的比例为4环5环6环3环2环,表现出沈阳市明显的燃煤排放特征。通过计算PAHs的苯并(a)芘(Bap)毒性当量浓度(范围0.86 ng/m~3～27.1 ng/m~3,年均值6.5 ng/m~3。),表明沈阳市PAHs对人体健康存在危害。特征化合物比值法和主成分分析法结果表明,煤和木材燃烧及少量的石油挥发是沈阳市大气PM_(10)中PAHs的主要污染源。     

2007年春节期间北京大气颗粒物中多环芳烃的污染特征

利用大流量颗粒物采样器分昼夜采集了2007年春节前后大气气溶胶中PM10和PM2.5样品,并采用气相色谱-质谱技术对PM2 5样品中的多环芳烃进行了检测.春节期间大气颗粒物中PM10和PM2 5夜间平均质量浓度为232 ug·m-3和132 ug·m-3,分别高于白天的PM10(194ug·m-3)和PM2.5(107ug·m-3);除夕后颗粒物日平均质量浓度为252.3 ug·m-3(PM10)和123.8ug·m-3 (PM2.5),分别高于除夕前的166.7 ug·m-3(PM10)和106.8 ug·m-3(PM2.5);同时夜间PM2.5中多17种多环芳烃(PAHs)的总浓度都高于相应白天的总浓度,且除夕前多环芳烃日均总浓度为95.9 ng·m-3,高于除夕后的58.9 ng·m-3.结果表明,除了受一定的气象条件的影响外,大量燃放烟花爆竹会对大气颗粒物浓度有影响.但对大气中的多环芳烃影响不大,而春节期间工业及交通污染排放的减少削减了排放到大气中的PAHs.根据荧蒽/芘等比值指标判别北京PAHs主要以燃煤为主、交通为次的混合局地源污染.     

深圳市大气中多环芳烃的污染特征与来源识别

利用大流量主动采样器于2009年12月~2010年1月及2010年6月,分冬季与夏季两批次对深圳市13个点位进行大气样品采集,检测其气相及颗粒相中总的多环芳烃(PAHs)浓度.结果表明,冬季深圳市大气中总PAHs的浓度为17.9~92.3ng/m3,平均值为45.3ng/m3;夏季总PAHs浓度范围为8.64~96.3ng/m3,平均值为32.2ng/m3.两个季节PAHs单体中均以3~4环为主,占总浓度的75%以上;单个组分与总量的相关性分析表明,夏季明显优于冬季.来源分析表明,冬季大气中PAHs来源比夏季更为复杂,通过特征分子比值法推断冬季PAHs主要来源于石油源、燃煤、机动车尾气排放;夏季主要来源于机动车尾气排放.利用毒性当量因子法和致癌风险评价其污染水平和毒性风险,结果表明深圳市大气中PAHs污染与国内部分城市相比,处于较低水平.     

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.     

太原城区PM2.5中多环芳烃、硝基多环芳烃的污染特征、来源解析和健康风险评价

以2013—2014年期间太原城区大气细颗粒物(PM_(2.5))为研究对象,定量分析了其中多环芳烃和硝基多环芳烃的浓度.结果显示,太原城区PM_(2.5)中16种多环芳烃和12种硝基多环芳烃的浓度分别为13.8~547和0.70~4.33 ng·m~(-3),硝基多环芳烃浓度低于多环芳烃浓度1~2个数量级.太原城区PM_(2.5)中多环芳烃最高值出现在冬季,最低值出现在夏季,冬季污染物浓度平均值高于夏季20倍,主要是由于北方采暖期间取暖用煤量的增加使得多环芳烃排放量大幅提高;与之不同的是,硝基多环芳烃浓度季节变化并不显著,冬季浓度均值与夏季差异小于5倍(除9-硝基蒽),反映出硝基多环芳烃生成主要与机动车尾气排放有关,其排放不受季节控制,这与实际情况是吻合的.此外,基于因子分析和化合物比值结果发现,太原城区大气PM_(2.5)中9-硝基蒽有来自周边地区木材燃烧的贡献.健康风险评价结果表明,必须对多环芳烃排放进行有效控制来降低人群在冬季大气中的暴露风险;对于硝基多环芳烃,其健康风险更要引起足够的重视.     

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.     

厦门市不同功能区冬季PM10中多环芳烃的污染特征

2004年冬季在厦门市4个不同功能区连续10d采集并分析了PM10中16种优控多环芳烃(PAHs).研究发现,各个功能区大气PM10中多环芳烃总浓度(∑PAHs)存在明显差别:工业区(湖里)10.87～27.54ng·m-3、旅游区(鼓浪屿)7.79～21.14ng·m-3、居民区(洪文)6.52～13 39ng·m-3、森林区(小坪)5.20～11.43ng·m-3;但各个功能区PM10中各种PAH化合物的相对组成趋于一致,所占比例最高的前4种化合物为菲、芘、(艹屈)和芴,表明冬季不同功能区PM10中PAHs的主要污染来源在很大程度上相似或相同.根据典型污染来源中特征化合物比值如苯并(a)蒽/(艹屈)、荧蒽/芘和芘/苯并(a)芘及其有机碳/元素碳的值,推断厦门市PM10中的PAHs主要来源于汽车尾气的排放.     

青春 责任 梦想 行动 2015年千名青年环境友好使者夏令营侧记

<正>"我们处在世界正在发生重大变革的时代,中国也正在实现着民族伟大复兴的关键时刻。青年人要承担什么责任?""我们应该团结更多的青年人,向全社会积极宣传环保理念,保护我们共同生存的家园。"一名青年使者刚刚回答完贾峰主任的问题,全场响起的是掌声——雷鸣般的掌声!8月17日,2015年"千名青年环境友好使者夏令营"在成都市温江区正式开营。环境保护部宣传教育中心主任贾峰亲临现场,并为青年学子们讲授了热情     

Effect of CaO on retention of S, Cl, Br, As, Mn, V, Cr, Ni, Cu, Zn, W and Pb in bottom ashes from fluidized-bed coal combustion power station

This work was conducted to evaluate whether Ca-bearing additives used during coal combustion can also help with the retention of some other elements. This work was focused on the evaluation of bottom ashes collected during four full-scale combustion tests at an operating thermal fluidized-bed power station. Bottom ashes were preferred to fly ashes for the study to avoid interference from condensation processes usually occurring in the post-combustion zone. This work focused on the behaviors of S, Cl, Br, As, Mn, V, Cr, Ni, Cu,Zn, W, and Pb. Strong positive correlations with CaO content in bottom ashes were observed（for all four combustion tests） for S, As, Cl and Br（R = 0.917-0.999）. Strong inverse proportionality was calculated between the contents of Pb, Zn, Ni, Cr and Mn and CaO, so these elements showed association to materials other than Ca-bearing compounds（e.g., to aluminosilicates, organic matter, etc.）. Somewhat unclear behaviors were observed for W, Cu, and V. Their correlation coefficients were evaluated as statistically ＂not significant＂, i.e., these elements were not thought to be significantly associated with CaO. It was also discovered that major enrichment of CaO in the finest bottom ash fractions could be advantageously used for simple separation of elements strongly associated with these fractions, mainly S and As, but also Cl or Br. Removal of5% of the finest ash particles brings about a decrease in As concentration down to 77%-80% of its original bulk ash content, which can be conveniently used e.g., when high As content complicates further ash utilization.     

Asbeste Arten,Entstehung, Bedeutung,Problematik

Types of asbestos are distinguished not only by structure, chemical compositon, shape of aggregates, and length and quality of fibers, but also by its formation. Though consisting of quite common elements, deposits are formed only under very special conditions. Its unique combination of properties has created over 3000 fields of application (about 70% in asbestos cement). Great efforts have been made to substitute all types of asbestos by harmless, similarly cheap and versatile synthetic fibers, owing to the unquestioned carcinogenic properties of all asbestos dusts. However, development of such fibers has not made any remarkable progress until recently. Consequently risk to workers in mining and manufactoring, consumers, outsiders, and the environment should be kept as low as possible by intensifying precautions and diminishing emissions.     

珊瑚钨锡矿硅质尾矿中Cd、As、Zn、F富集迁移及环境污染

硅质尾矿在释放中性矿山废水(NMD)时所伴生的多元素复合污染问题值得重视。本文以桂东北珊瑚矿尾矿作为研究对象,通过分析该尾矿的组构、元素富集及迁移特性,筛选出主要污染元素,并探讨尾矿胶结层对元素富集迁移的影响。结果表明:(1)该尾矿中Cd、As、Zn及F富集程度较高、可交换态含量(易迁移释放量)较大,是主要的污染元素,而Cu、Pb、Tl产生污染的可能性较小;(2)胶结层对重金属具有再富集作用,但其对可交换态Cd、As(Tl)再富集明显,而对可交换态Cu、Pb、Zn再富集则不明显。胶结层中次生伊利石、石膏等胶结物趋向于吸附富集活性可交换态Cd、As。这表明该尾矿可能迁移释放出含Cd、As浓度较高的NMD。研究表明,硅质尾矿风化释出NMD的同时,可能伴生Cd、As、Zn等重金属以及F的复合污染。     

The monitoring,Evaluation, reporting,verification, and certification of energy-efficiency projects

In this paper, we present an overview of guidelinesdeveloped for the monitoring, evaluation, reporting,verification, and certification (MERVC) ofenergy-efficiency projects for climate changemitigation. The monitoring and evaluation ofenergy-efficiency projects is needed to determine moreaccurately their impact on greenhouse gas (GHG)emissions and other attributes, and to ensure that theglobal climate is protected and that countryobligations are met. Reporting, verification andcertification will be needed for addressing therequirements of the Kyoto Protocol. While the cost ofmonitoring and evaluation of energy-efficiencyprojects is expected to be about 5–10% of a project'sbudget, the actual cost of monitoring and evaluationwill vary depending on many factors, including thelevel of precision required for measuring energy andGHG reductions, type of project, and amount of fundingavailable.     

微波消解——原子吸收分光光度法测定土壤中的铜锌镍铬锰铅镉

本文阐述了用微波消解——原子吸收分光光度法测定土壤中的铜锌镍铬锰铅镉。通过硝酸-盐酸-氢氟酸-高氯酸体系消解液对土壤样品进行消解,选择出微波消解的最佳消解条件。通过对微波消解体系和传统电热板硝酸-氢氟酸-高氯酸消解体系进行对比实验,前者不仅操作简便快捷赶酸时间短,而且准确度高、精密度好,提高了工作效率,是一种值得推广的土壤消解方法。     

共沉淀-离心-X射线荧光法快速测定表层海水中的Fe,Ni,Mn,Cu,Zn,Pb

基于共沉淀的富集作用,采用自制的离心管离心沉淀,以手持式X-射线荧光仪(XRF)测定,由此建立了表层海水中Fe,Ni,Mn,Cu,Zn,Pb的共沉淀-离心-XRF快速分析方法。测定时间为5 min/样;线性范围125μg/L～1 000μg/L,可以满足近岸表层海水中铁和锰的分析要求;基底加标200μg/L回收率为94.5%～116%;连续7次测定6种金属浓度均为500μg/L的海水加标样品,相对标准偏差(RSD)为2.86%～5.85%。与ICP-MS法比较,测定结果无显著性差异。本方法具有化学试剂污染小、方便快捷、可现场快速测定方法等优点。该方法已成功应用于厦门西港和福建九龙江河口表层海水中可溶态铁锰的现场测定,并在现场以手持式XRF对颗粒物中铁锰进行了测定,获得了该海域颗粒物中和海水中铁锰的分布。     

Algorithmen,gehirne, computer

In order to say something substantial about the fundamental limits of machines (especially of computers) and of human calculations, we must explicate the concept of algorithm. Such an explication is provided by the Turing machine. Thus, problems have been discovered which cannot be solved algorithmically. For other problems there are problem-solving procedures, but no elegant algorithms. That men are fundamentally superior to machines has not been shown as yet.