摘要：为管控华南地区春季常出现的细颗粒物(PM_(2.5))污染情况,对江苏省淮安市涟水县的涟缘水务站点进行了大气PM_(2.5)的采集,以及污染特征和来源解析。结果显示,在采样期间,硝酸盐是PM_(2.5)主要的化学组分;有机碳(OC)和元素碳(EC)来源较一致,以一次排放为主,受站点周边近距离燃烧源的影响较大;沙尘天主导时段,地壳元素对PM_(2.5)浓度有较大影响,远高于其他时段;PM_(2.5)浓度相对高值天时段,SNA(硝酸盐、铵盐、硫酸盐)等二次离子组分的占比明显上升。

摘要：南盘江是珠江源头、云南曲靖人民的母亲河,其综合系统治理关系到曲靖的生态环境改善和经济社会的可持续发展。为精准掌握南盘江流域水污染问题,本研究详细分析了水质时空变化,降雨时城区管网溢流情况,沿岸排污口分布及污染物排放、合流制截污管网覆盖及漏损情况,南盘江干流闸坝运行调度情况。结果表明:南盘江流域水质劣Ⅴ类,重度污染,水质旱季劣于雨季,支流劣于干流,下游劣于上游,主要超标因子为NH 3-N和TP;当城区降雨量高于约10 mm时,部分支流白石江等雨水口大量生活污水溢流,雨污合流制难以应对降雨天气;干支流共有排口225个,抽检50个排口水质达标率约24%,超标排放情况普遍;曲靖城区城市建设落后,建成区约30 km 2采用雨污合流制,仍有约40%区域未覆盖截污管网;城区人均水资源量760 m 3,仅为云南人均的15.6%,全国的36%,沿岸闸坝蓄水满足农业灌溉用水需求,闸坝运行调度混乱,河道生态流量无法保障。建议以河长制为抓手,加强工业及城镇生活点源污染治理,优化区域水资源配置,推进河道综合治理、理顺管理机制体制,构建快处高效的治理执行体系,形成全社会参与的南盘江治理局面,方能促进南盘江水生态环境质量持续改善,惠及民生,还河于民。

摘要：近年来城市臭氧(O_(3))污染问题日益突出,影响O_(3)污染的关键气象因子尚不明确,因此分析典型城市——苏州的O_(3)污染特征,探究O_(3)污染的高影响气象因子,对该区域大气污染防治具有重要意义.基于苏州环境监测中心2015~2020年4~9月逐小时O_(3)浓度数据及同期气象观测资料,应用相关分析和机器学习方法对其开展相关分析研究.结果表明:(1)6年间O_(3)污染高发季,O_(3)污染超标率均达20%以上,O_(3)污染日数和以O_(3)为首要污染物的污染日数占比均逐年上升,O_(3)污染问题日益凸显;(2)O_(3)浓度存在单峰日变化特点,谷值出现在07:00前后,峰值出现在15:00~16:00;其与气温和太阳辐射能的日内变化趋势较一致,但其浓度峰值出现时刻又滞后于二者.2017年和2019年O_(3)有典型的“周末效应”,周末较高的太阳辐照度对O_(3)浓度升高有明显的正相关作用.O_(3)浓度和污染超标率的月变化呈双峰型特征;(3)O_(3)污染的发生受到多种气象条件的影响,日照时数在7 h以上,气温在30℃附近,太阳辐照度在350~440 kW·m^(-2)之间,相对湿度在50%~75%之间,O_(3)污染日数达最多,且强度达最强.当偏东风风速小于1.5 m·s^(-1)时,或西南风风速小于3.5 m·s^(-1)时,易发生O_(3)中度污染;(4)运用机器学习方法构建的最优O_(3)浓度预测模型对4、5、7和9月O_(3)浓度有较好的预测能力,当O_(3)浓度超过200μg·m-3时,预报值存在一定程度的低估和平滑,太阳辐射能对于O_(3)浓度的影响最为明显,相对湿度影响次之,而气温和风重要性低于前二者.

摘要：综合考虑自然水系、污水系统、行政区划和国控断面,将海口市陆域范围划分为6个流域单元,分别为龙塘上游片区、龙塘下游片区、西海岸片区、江东片区、东寨港片区、文昌河片区。采用物料衡算法、输出系数法、产污系数法,从流域尺度对各片区污染特征进行研究,识别流域主要污染,针对性的布局水环境治理对策措施,精准治污,科学治污,确保治理措施落地见效。

摘要：选取天津市居民区典型材质(油毡、塑钢和水泥瓦)屋面下垫面,对其降雨径流污染特征和污染物初期冲刷效应进行了分析,并考察了不同类型材质屋面降雨径流中颗粒物分布及主要污染物赋存形式。场次降雨径流平均浓度分析结果表明:SS和COD是降雨径流中的主要污染物,降雨径流污染程度顺序为油毡屋面>水泥瓦屋面>塑钢屋面;颗粒物是降雨径流中污染物的主要载体,与COD和TP的相关度较高。各屋面径流污染均存在一定程度的初期冲刷效应,塑钢屋面径流污染物冲刷与Sartor-Boyd模型拟合相关性较好;屋面径流中颗粒物粒径分布主要受降雨量和降雨强度的影响,颗粒物粒径主要分布在10-100μm(体积比60%-75%)。不同屋面降雨径流中86%-92%的COD和90%-95%的TP均主要以颗粒态形式存在,而50%-65%的氮主要以溶解态形式存在。

摘要：【目的】探究湘江支流灌溉渠道沉积物当中的重金属污染特征。【方法】以湘江一级支流—耒水中段灌溉渠道中的沉积物为研究对象,测定7种重金属(As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn)的总量及水溶态量。采用地积指数法、生态风险系数法评估沉积物中的重金属污染状况及生态风险;基于相关分析和主成分分析揭示渠道沉积物重金属污染成因。【结果】研究区灌溉渠道沉积物重金属污染严重,其中Cd污染最为严重,总量超出环境背景值的6.4倍,受人为干扰强烈;该区域生态风险较高,考虑到沉积物中重金属自身及其对灌溉的影响,Cd的生态风险最为严重,其次为As;研究区沉积物中As、Cd、Zn与Pb、Cu污染分别为不同工矿活动导致,Ni、Cr污染则主要为非人为因素导致。【结论】耒水渠道沉积物当中的重金属污染严重,需采取措施以防止其受工矿活动的污染。

摘要：废弃矿区环境恢复和生态治理对于生态文明建设意义重大。其中,针对矿区开采引起的土壤重金属污染问题,开展重金属污染特征调查分析与健康风险评价,对于矿区治理方案设计和施工尤为重要。以安徽省庐江县大矾山废弃矾矿区为研究区域,对矿区土壤重金属(As、Cd、Cu、Mn和Ni)污染特征展开分析,并结合地累积指数法、潜在生态风险指数法和美国环境保护署(USEPA)公布的健康风险评价模型进行污染评价与人体健康风险评估。结果表明:研究区土壤中的As和Cd含量显著超标,相较于农用地土壤污染风险筛选值,其超标率分别为77%和100%;土壤中Cu属轻度污染,超标率为16%;Mn、Ni含量均未超标;此外,这5种重金属元素含量的变异系数从大到小依次为Ni、Mn、Cu、Cd、As;研究区土壤重金属具有潜在生态风险,其潜在生态风险指数显示As、Cd为主要风险元素,土壤以较强和很强潜在生态风险等级为主;健康风险评价模型表明土壤超标重金属间接经口摄入为非致癌和致癌风险的主要途径,其中As、Cd对于成人和儿童经口摄入的非致癌风险和致癌风险均在可接受范围内,对于成人和儿童呼吸摄入和皮肤接触均不存在致癌风险。

摘要：蔬菜中的重金属对人体存在一定的健康风险。为探究太原市蔬菜的重金属污染状况及其对人体的危害,于太原市城区和农村采集11类306个蔬菜样品,检测8种重金属的含量,用描述性统计法对蔬菜中重金属的污染特征进行分析,用主成分分析法对其重金属的污染来源进行解析,用健康风险模型对蔬菜中重金属的人体健康风险进行评估。结果表明,11类蔬菜中重金属含量有较大差异。按现行国家食品卫生健康标准,所有蔬菜样品中Cu和Zn的含量较高。对比我国其他地区,太原市蔬菜中Hg、Pb和Cd含量偏高。蔬菜中Pb、Cd、As和Cr受大气降尘、工业污染和农业活动等人为源作用;Ni、Cu和Zn受成土母质、农药和化肥等的污染来源影响;Hg主要受到燃煤等人为源作用。蔬菜中重金属健康风险值从大到小为As>Cu>Pb>Hg>Zn>Cr>Ni>Cd。在11类蔬菜中,食用菌类和芽菜类蔬菜可能对人体产生一定的健康风险。

摘要：分流制雨污混接系统雨天溢流污水是导致城市水体黑臭的重要原因。选择南宁市老城区存在雨污混接的雨水排口的溢流污水进行采样监测,分析溢流污水水质变化和颗粒物粒径分布情况,探讨降雨强度、降雨历时、前期干旱时间等对溢流污水颗粒物粒径分布的影响。结果表明,溢流污水COD、NH3-N和TN浓度分别超过地表水Ⅴ类水质标准4.7、4.1和6.4倍,浓度在降雨强度最大值后10 min内达到峰值。溢流污水中10~125μm的颗粒物最多,占总颗粒的60%。降雨径流和管道沉积物对溢流污水皆有较大贡献,降雨径流中4~63μm的颗粒物占总颗粒的30%,主要贡献溢流污水中的小颗粒物;管道沉积物中主要是粒径>250μm的颗粒物,是溢流污水中大颗粒物的贡献者。降雨强度会影响溢流污水中颗粒物粒径分布,其中63~125μm颗粒物体积分数与降雨强度呈显著负相关(P<0.05)。

摘要：为了解城市住宅小区路面径流不同时期的水质特性,以北京市某住宅小区路面径流为例,结合降雨量、降雨历时的同步观测,分析了小、中、大、大暴雨4场降雨中总悬浮颗粒物(TSS)、化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)浓度和浊度随时间的变化,并将场次降雨分为前20、20~60、60 min后三个时期,对三个时期内污染物浓度进行差异性和相关性分析。结果表明,该小区路面径流的TSS、COD、TN、TP次降雨径流平均浓度介于32.3~74.3、45.0~90.1、1.3~8.0、0.37~0.49 mg/L之间,浊度为9.9~21.0 NTU,除小雨外,其他三种降雨时路面污染较为严重。4场降雨的前20 min,COD、TN、浊度、TP均与TSS有同源性,其中COD、TN受雨强影响较大;20~60 min,TSS、浊度及TN、TP有同源性,其中COD、TSS、浊度受雨强影响较为显著;60 min后,TP、浊度、TSS两两之间及TN、TP均有同源性,其中TSS、TN均受雨强影响较大。