几种常用受体模型在土壤多环芳烃源解析中的应用

受体模型是常用的污染物源解析方法,现已广泛应用于土壤中多环芳烃(PAHs)的源解析工作,包括特征比值法、特征化合物法、化学质量平衡法、主成分分析-多元线性回归和正定矩阵因子分析法等。通过列举实例说明几种常用受体模型在土壤PAHs源解析中的应用原理及注意事项,并总结不同源解析方法的优势和局限,希望可以为我国不同类型土壤多环芳烃污染来源的解析工作提供有益的借鉴和参考。     

基于可见-近红外光谱和神经网络的土壤类型鉴别

提出一种利用近红外光谱快速、无损鉴别土壤种类的方法。首先利用近红外光谱仪测定不同种类土壤的光谱特征曲线,利用主成分分析法提取主成分,再结合人工神经网络建立模型进行类型鉴别。主成分分析表明,主成分1、2、3的累积方差贡献率达到99.839%,可以很好地代表原始数据特征。以主成分分析得到的前3个主成分作为神经网络输入,以土壤类型为输出,通过对30个样本的训练学习,分别建立了反向传播人工神经网络(BP)和径向基函数人工神经网络(RBF)。对10个样本进行预测,结果表明2种模型预测的准确性均达到100%。RBF神经网络运行时间明显小于BP网络,具有一定优势。     

多环芳烃致癌性预测模型比较研究

基于量化参数和拓扑指数,分别采用主成分分析和相关分析进行变量筛选,运用留一交叉检验法,引入模型预测性能的评价体系和指标,比较了支持向量机(SVM)、Fisher判别法和K-最近邻法等方法构建的多环芳烃致癌性二值分类预测模型,结果显示SVM要好于其他方法,说明SVM算法具有较强的稳健性和良好的泛化能力,能够用于多环芳烃致癌性的二分类和预测。     

固相萃取-高效液相色谱法测定渔业水体中16种多环芳烃

渔业水体样品经HLB小柱净化和富集,采用荧光-紫外检测器串联方法对多环芳烃进行检测,结果表明,高效液相色谱分析方法对16种多环芳烃分离效果好,检出限(LOD)为0.001~0.01μg/L,相对标准偏差为1.2%~9.5%(n=6),加标回收率为72.1%~98.3%。该方法重现性和选择性较高,对水体多环芳烃的残留测定具有很好的应用前景。     

再生水中典型PAHs垂向迁移特征研究

[目的]探究在模拟灌溉条件下,再生水中典型多环芳烃的迁移特征和影响因素。[方法]通过土柱模拟试验,以再生水中多环芳烃萘、菲、芘为对象,北京市东南郊再生水灌区典型土壤为试验介质,对再生水连续灌溉时多环芳烃的迁移情况以及土柱出水中DOM的性质进行分析。[结果]实际土壤介质对多环芳烃的吸附能力不能单纯用土壤有机碳含量很好地描述,组成复杂的介质对多环芳烃的吸附能力增强,萘的实际阻滞因子超过理论值约7倍;多环芳烃在非均质介质中的迁移存在界面效应,土壤有机碳含量差距越大,界面效应越明显;孔隙水流速以及孔隙尺寸增大,会造成固相上多环芳烃的解吸,发生二次迁移。微生物活动能促进多环芳烃的迁移。[结论]该研究可为建立基于地下水质量安全的再生水灌溉模式的提出奠定基础。     

珠三角典型区域土壤多环芳烃（PAHs）的多元统计分析——以佛山市顺德区为例

选取位于珠江三角洲的佛山市顺德区作为研究对象,分析了该市26个代表性土壤样品中的多环芳烃的含量和组成,并对多环芳烃的来源进行探讨.结果显示,16种优控多环芳烃中有8种100%检出,其余8种也有不同程度的检出,检出率最低的化合物为蒽(7.9%).在顺德区土壤中多环芳烃含量介于34.0～341.0 μg·kg-1,平均值为169.4 μg·kg-1.总体上顺德区土壤PAHs污染程度较轻,仅34.62%的样品受到了轻度污染.通过主成分分析,可以提取出2个主因子,进而推断,PAHs的主要来源是燃烧源,而萘的主要来源是石油源.R型聚类分析可以将除蒽和苊之外的14种PAHs化合物明显分为3类:(1)芴、二苯并[a,h]蒽、二氢苊、萘聚为一类;(2)苯并[k]荧蒽、苯并[a]芘、苯并[a]葸聚为一类;(3)茚并[1,2,3-cd]芘、二苯并[a,h]蒽、苯并[b]荧蒽聚为一类,分类结果与PAHs化合物组分按照环数多少以及分子量大小基本一致,反映了多环芳烃在环境行为以及其本身化学性质的差异.     

黄岩区表层土壤中多环芳烃含量分布及源解析

分析黄岩区83个表层土壤中16种多环芳烃的含量,并对土壤中多环芳烃进行源解析。结果显示,黄岩区表层土壤中,16种多环芳烃除苊烯外,其余多环芳烃均被检出,检出率最高的是荧蒽,其次是萘和芘。黄岩区表层土壤中多环芳烃以中高环(4环及以上)为主。按照样品采集地点分析,多环芳烃总量最高的是江口,其次是城区,以及院桥、澄江和新前等近郊区。农村地区多环芳烃含量较低。冶炼厂或化工厂等工厂的煤炭燃烧、稻草等秸秆的露天焚烧,以及生活用煤燃烧可能是多环芳烃污染的主要来源,石油等液体化石燃料的燃烧也是黄岩土壤多环芳烃的来源之一。     

近红外光谱法对食用植物油品种的快速鉴别

以食用植物油为研究对象,建立了一种用近红外光谱技术鉴别食用植物油品种的方法。分别采用系统聚类法、主成分分析法、BP人工神经网络法进行了4个常用品种食用植物油的鉴别研究。结果表明,系统聚类法和主成分分析法均只能鉴别出4种植物油中的大豆油和花生油,不能识别玉米油和芝麻油,鉴别率仅为31.2%;利用BP人工神经网络法将60个校正集样品的11个主成分数据作为BP网络输入变量,建立的3层BP人工神经网络鉴别模型对4种植物油品种的鉴别效果最优,鉴别率为100%,表明BP人工神经网络法具有很好的分类和鉴别常用食用植物油品种的效果。     

黄芩中黄酮类化合物的定性与定量分析

[目的]提出一种用近红外光谱技术快速检测黄芩中黄酮类化合物的新方法j[方法]首先应用光谱仪获得4种黄芩的光谱曲线,用主成分分析法进行聚类分析,再结合人工神经网络技术建立模型进行检测。在主成分分析的基础上,以每一个样品的前8个主成分作为神经网络的输入节点,黄苓苷和汉黄芩苷2种成分类型作为神经网络的输出节点,建立一个8（输入节点）-13（隐含层节点）一2（输出节点）的3层人工神经网络模型。[结果]黄芩中黄芩苷和汉黄芩苷这2项指标人工神经网络模型预测值的平均相对误差分别为3．87％和5．15％,与高效液相色谱法测定值的符合程度很高,该模型具有很好的预测能力。[结论]新模型可用于黄芩的质量检测和生产加工过程中的质量控制。     

上海金山罗氏沼虾养殖塘多环芳烃分布、源解析及风险评价

为研究上海市金山区罗氏沼虾养殖环境中多环芳烃（polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs）的污染水平、来源和评估其食用健康风险,采用高效液相色谱（HPLC）检测环境中16种优控多环芳烃,结果表明：养殖区内,大气干、湿沉降中多环芳烃总含量及沉降通量分别为5.52~9.45 μg/g、47.99~100.42 ng/L和3.75~6.42 μg/（m²·d）、83.32~174.36 ng/（m²·d）,干沉降中以高环为主,湿沉降中以低环为主;水体中多环芳烃总含量为342.76~1 520.83 ng/L,以低环为主,对比国内其他养殖区,研究区水体多环芳烃污染处于中等水平;土壤与沉积物中多环芳烃含量分别为1 000.45~2 138.46 ng/g和1 763.70~3 656.97 ng/g,高环多环芳烃含量远高于低环,相比于其他养殖区处于较高水平;浮游动物与浮游植物中多环芳烃总含量分别为46.18~134.63 μg/g和26.13~145.39 μg/g,均以4环多环芳烃为主;罗氏沼虾在幼虾期、成长期、育成期体内多环芳烃平均总含量分别为63.09 ng/g、111.89 ng/g、148.77 ng/g,存在生物富集现象,虾肉中3、4环多环芳烃含量相对较高,相比于其他养殖区水产品,研究区罗氏沼虾体内多环芳烃处于较低水平。采用比值法和主成分分析法进行污染来源分析,结果表明：养殖区大气沉降为多污染源并存,其中湿沉降中污染源主要为石油源;干沉降中污染源主要为煤炭、木材的燃烧源;水体主要污染源为石油源;土壤中主要为煤炭燃烧源;沉积物中污染源与土壤中类似,以煤炭燃烧和化石燃料不完全燃烧为主。食用风险评价结果表明：罗氏沼虾终身致癌风险为1.89×10^-8~1.37×10^-6,在可接受范围内,正常食用不会对人类健康产生危害。     

复方板蓝根颗粒中靛蓝和靛玉红含量的近红外光谱检测模型研究

[目的]提出一种用近红外光谱技术快速检测复方板蓝根颗粒中靛蓝和靛玉红含量的新方法。[方法]首先应用光谱仪获得6种复方板蓝根颗粒的光谱曲线,用主成分分析法进行聚类分析,再结合人工神经网络技术建立模型进行检测。在主成分分析的基础上,以每一个样品的前7个主成分作为神经网络的输入节点,成分类型作为神经网络的输出节点,建立一个7（输入节点）-7（隐含层节点）-2（输出节点）的3层BP人工神经网络模型。[结果]复方板蓝根颗粒中靛蓝和靛玉红2项指标人工神经网络模型预测值的平均相对误差分别为4．14％和4．72％,与高效液相色谱法测定值的符合程度很高,该模型具有很好的预测能力。[结论]新模型可用于复方板蓝根颗粒的质量检测和生产加工过程中的质量控制。     

水蒸气剥离法纵向脱附模型的数值研究

简要探讨、分析了多环芳烃(PAHs)与土壤颗粒吸附的机理以及相关研究现状,对水蒸气剥离法脱附污染土壤中多环芳烃的数学模型进行数值求解,获得净化后土壤中多环芳烃浓度的理论解以及多环芳烃脱附过程的部分变化规律。同时分析了Peclet数Pe,传质参数β、反应器内停留时间γ等对脱附效果的影响。     

西宁市蔬菜基地多环芳烃的污染特征研究

多环芳烃(PAHs)是有2个或者2个以上的苯环用不同的方式聚合而成的一类有机污染物,它们在环境中稳定且持久,严重威胁着生态环境以及人类的健康,有致癌、致畸以及致突变的危害。农药和肥料中也含有多环芳烃,使得有机农场生产的蔬菜中也存在了大量的多环芳烃,人们对多环芳烃的监测也日益重视。以西宁市的蔬菜基地为例,采用气相色谱-质谱技术来对蔬菜中多环芳烃的污染特征进行研究,分析了16种多环芳烃化合物的污染特征。     

模拟酸雨作用下红壤中多环芳烃的释放及纵向迁移特征

以USEPA优先控制的16种多环芳烃为研究对象,通过酸雨的土柱淋溶试验模拟实际降水过程,分析了不同酸度的模拟酸雨淋溶后红壤中多环芳烃残留量的变化及不同性质多环芳烃在土柱中纵向迁移特征。研究结果表明:不同酸度模拟酸雨淋溶后红壤中多环芳烃残留量均较淋溶前减少,pH2.5酸雨淋溶后红壤中多环芳烃含量较淋溶前减小的幅度最大(52.08%),pH5.6酸雨淋溶后减小的幅度最小(21.55%);酸雨破坏土壤微结构,使土壤胶体分散,粘粒下移,与土壤粘粒结合在一起的多环芳烃也一起向下迁移,酸雨pH值越小,多环芳烃在土壤中的纵向迁移能力就越强;酸雨对土壤中不同性质多环芳烃的纵向迁移影响不同,对低环多环芳烃(环数≤4)的迁移影响较大,对高环多环芳烃(环数4)影响较小,主要是由于不同性质多环芳烃在土壤中结合的物质不同而引起的。该研究结果为了解酸雨作用下多环芳烃在土壤介质中的稳定性及其对地下水潜在污染的风险评价提供理论依据。     

土壤中多环芳烃生物有效性研究进展

多环芳烃是典型的疏水性有机物,在土壤中很难被生物降解和利用。多环芳烃的老化作用、非水相基质的形成都会降低多环芳烃的生物有效性。多环芳烃生物有效性同时受很多因素的影响,如土壤理化性质、多环芳烃与土壤接触时间、多环芳烃性质和环境因素等。对于评价土壤中多环芳烃生物有效性来说,目前有许多化学和生物的方法被广泛使用。     

多环芳烃污染土壤的植物修复研究进展

多环芳烃是一类广泛存在于环境中的持久性有机污染物,它不仅降低环境质量还会危害人体健康。植物修复是近年来发展起来的一种利用植物修复环境污染的技术,也是当前生物修复研究领域中的热点,许多实验证明植物能够促进土壤中多环芳烃的去除。植物修复的机理主要包括植物对多环芳烃的直接作用、根际微生物的降解作用和植物与微生物的联合作用,植物修复的效率会受多种环境因素的影响。为此,对植物修复多环芳烃污染土壤的植物筛选、修复机理、影响因素进行了概括,并对国内外近年来植物修复技术在多环芳烃污染土壤修复中的应用、研究成果和存在的一些问题进行了综述。     

多环芳烃在水生环境食物链中的研究进展

多环芳烃是广泛存在于食物链和自然环境中的有机污染物,是目前环境科学领域及全球变化研究的热点内容之一,对水生环境食物链中多环芳烃的富集及转化过程进行系统地总结有助于未来相关研究的开展。基于此,对水生环境食物链中的多环芳烃研究进展进行了综述,介绍了多环芳烃在水生环境食物链中的分布及来源,重点总结了影响多环芳烃在食物链中富集和转化的影响因素,综述了目前多环芳烃在食物链中的风险评估方法,并提出了水生系统食物链中多环芳烃研究的不足。     

多环芳烃污染土壤表面活性剂清洗及生物柴油强化

针对某焦化厂内高浓度多环芳烃污染土壤,以烷基苷(APG)、十二烷基苯磺酸钠(SDBS)和曲拉通X-100(TX100)为表面活性剂代表物,采用静态平衡法和高效液相色谱分析,探索采用单一及混合表面活性剂清洗修复多环芳烃污染土壤,并考察生物柴油对多环芳烃去除效果的影响。结果表明,单一表面活性剂对土壤中多环芳烃去除率顺序为SDBS>APG>TX100。APG/SDBS混合处理及TX100/SDBS为9∶1混合处理提高了土壤中多环芳烃去除率,而APG/TX100混合处理没能提高多环芳烃去除率。生物柴油对TX100及TX100/SDBS去除多环芳烃效果没有明显提高,对APG及APG/TX100去除多环芳烃略有提高。当APG/SDBS为9∶1时,生物柴油可以使多环芳烃去除率从(63.3±2.0)%提高到(75.6±2.0)%。单一表面活性剂、混合表面活性剂、及表面活性剂-生物柴油乳液对多环芳烃各组分去除率比较类似,对菲的去除率最高,茚并[1,2,3-d]芘次之,其余相对较低。因此,建议采用APG/SDBS+生物柴油的混合体系对高浓度多环芳烃污染土壤进行修复。     

中国农业土壤多环芳烃污染现状及来源研究

随着我国人口的增加以及城市化、工业化的快速发展,农业土壤中多环芳烃(PAHs)的污染也日趋严重。本研究对有关中国农业土壤多环芳烃污染的90篇研究成果进行整理,得到29个省(自治区、直辖市、特别行政区)的多环芳烃采样点数和平均浓度,在此基础上运用统计学方法分析了我国农业土壤中多环芳烃的污染特征,并对污染来源进行了解析。结果表明:(1)我国农业土壤已普遍受到多环芳烃污染,且污染处于中等水平。在空间分布上各区域含量存在较大差异,华北地区污染较重,西南地区污染最小。(2)我国农业土壤中PAHs以中高环组分为主,污染源主要来自燃烧源,包括燃煤和生物质燃烧。本研究可为中国农业土壤多环芳烃污染防治和环境风险评价提供参考依据。     

多环芳烃污染土壤的微生物修复研究进展

多环芳烃(PAHs)由于其毒性、致癌性和致畸性成为环境中一类重要的污染物。微生物对多环芳烃的降解是去除土壤中多环芳烃的主要途径。阐述了多环芳烃污染土壤中微生物修复的原理、优缺点、影响因素、强化措施及国内外研究进展,并对微生物修复的发展进行了展望。