基于Monte-Carlo模拟的土壤环境重金属污染评价法与实例研究

综合分析了现行确定性土壤环境质量评价中的不足,将Monte-Carlo模拟引入地累积指数模型中,并进一步通过数据的挖掘和对土壤中各重金属的生态风险差异的考量,构建了基于不确定性理论的土壤环境质量评价法．将所建方法应用于实例区域,分别构建重金属的实测含量参数和其对应背景值参数的概率分布模型,设定模拟中最大实验量为1 000,置信区间为95%,抽样方法为拉丁超立方（Latin hypercube sampling）,得到基于不确定性理论的土壤环境质量评价结果：评价区域土壤中各重金属的污染排序为Cd＞Ni＞Zn＞Cu＞Cr,其中,Cd隶属于严重污染等级的概率高达98.1%;Ni和Zn有着明显的空间分布差异,并且属于严重污染的概率也分别达84.5%和87%;Cr和Cu的污染等级相对较低．而后,将所得结果与现行的确定性模型评价结果进行了对比分析,结果表明：所建基于不确定性的评价模型具有更好的评级分辨力,并可更全面、真实地表征该区域土壤重金属的污染特征和概率风险水平．     

饮用水中微量有机污染物质的GC/MS分析

采用XAD树脂富集技术和GC／MS方法,对长沙市某管网末梢水中的微量、痕量有机污染物进行分析,共检出有机污染物38种,其中以氯代化合物、邻苯二甲酸酯类、醇类、杂环类、芳烃为主,并且有5种物质在中国环境优先污染物“黑名单”之列,分别是三氯乙烯、萘、邻苯二甲酸二丁酯、乙苯、1,4-二甲基苯．由于常规水处理工艺无法去除这些对人体有害的物质,因此建议水厂在考虑自身条件的基础上,积极采用活性炭吸附、臭氧氧化以及膜分离等饮用水深度处理技术,生产出更加优质的饮用水．