污染源及其表现特征

武汉市居民区大气VOCs的污染特征和来源解析作者：沈龙娇梁胜文吴玉婷项萍陈安雄陈怡来源：《南京信息工程大学学报（自然科学版）》2018年第05期摘要于2016年7月—2017年6月在武汉市典型居民区对大气中101种挥发性有机物（VOCs）进行了监测，以便研究武汉市典型居民区周边VOCs的组成特征和变化规律，并探讨了其主要来源.结果表明，武汉市空气中VOCs的体积分数为（4624±2457）×10-9，表现为烷烃>含氧有机物>烯烃>卤代烃>芳香烃.受交通排放影响烷烃的比例上午高于下午，1月机动车尾气为武汉市主要的VOCs排放源，夏季含氧类化合物浓度高于冬季，可能更多地受本地喷涂等溶剂使用行业和光化学反应生成的影响，5—9月表现出明显的生物源排放特征.利用正交矩阵因子分析（PMF）得到武汉市居民区大气VOCs主要有6个来源，分别为燃烧源、机动车尾气、工业排放、溶剂使用、汽油挥发和植物排放.其中，燃烧源、机动车尾气贡献比例最高，是该区域VOCs控制的重要排放源.关键词挥发性有机物（VOCs）；PMF受体模型；源解析中图分类号X51文献标志码A0引言挥发性有机物（VOCs）作为光化学烟雾的关键前体物，在细颗粒物和臭氧的二次生成中扮演着重要角色[1].大量研究表明，城市地区高浓度的臭氧和二次细颗粒物的形成都围绕着VOCs的光化学过程，加强对VOCs的研究是控制城市光化学污染和细颗粒物污染的关键环节之一[25].武汉市作为华中区域中心城市，具有独特的地形条件和气候特征，拥有大量石油化工、基础化工、汽车喷涂、印刷等VOCs的重要人为来源，机动车保有量逐年快速攀升.近年来大气污染事件频发，臭氧已成为除PM25以外的第二大污染物，因此迫切需要对武汉市臭氧污染进行全面深入的研究.曾沛等[6]、Lu等[7]对武汉市VOCs的污染特征及其对臭氧的影响进行了分析，认为烯炔烃对臭氧的生成潜势最大，然而针对武汉市功能区环境空气中的VOCs的来源分析报道较少，有关研究十分缺乏.基于此，本研究于2016年7月—2017年6月在武汉市典型居民区周边开展挥发性环境样品的采集工作，分析大气挥发性有机物的组成和污染特征，并开展了VOCs的来源解析，为大气污染的控制和治理提供科学依据.1实验部分11样品采集与分析本研究采样时间为2016年7月—2017年6月，采样地点位于武汉市武昌区某一建筑楼顶，该区域为武汉市中心城区，周边人口众多、经济繁华、车流量大，工业企业分布较少，以居民区为主，可以作为典型居民区挥发性有机物的采样点，采样高度约为30m.点位处于武汉市中心城区，采样频率为每月3d，原则上采用连续3d采样，采样期间均为晴好天气，如遇阴雨天气或者仪器故障则顺延，采集瞬时样品，采样时间为9时和15时，分别代表光化学反应发生的开始时段和较强时段.使用体积为32L的不锈钢采样罐（美国Entech公司）采集环境样品，最大承受压力50psia（压力单位，磅/平方英寸）.采用美国EPATO15方法中的罐采样低温冷阱预浓缩和GCMSD/FID技术分析环境空气中的VOCs物种，测试仪器为北京大学和武汉天虹公司自主开发的TH300GCMSD/FID系统，测定组分为101种，包括烷烃28种、烯炔烃12种、芳香烃17种、卤代烃34种、含氧有机物（OVOCs）9种及二硫化碳.样品经过预浓缩仪（美国Entech7100A）低温富集，解吸后迅速注入GC.根據目标化合物的性质，用HewlettPackard7890A气相色谱（Agilent公司）配合不同色谱柱对样品进行分离.利用DeanSwitch使大部分组分通过DB624色谱柱（60m×025mm×18μm，J&WScientific）进行分离并利用质谱进行定量分析，另外8种C2～C4组分通过PLOT（Al/KCl）色谱柱（30m×025mm×30μm，J&WScientific）进行分离并进入FID进行定量分析.GC柱箱的初始温度设置30℃，然后以5℃/min升温至120℃，再以6℃/min升温至180℃，全程运行47min.分析过程的质量控制和质量保证主要包括：利用目标组分与内标组分之间浓度的比值和响应的比值，建立工作曲线，用于目标化合物的定性和定量分析.研究中选择4种内标化合物：溴氯甲烷、1，4二氟苯、氘代氯苯、1溴4氟苯（美国ScottSpecialtyGases公司）.采用动态稀释配气仪（美国Entech4600）用高纯氮稀释至8×10-9（体积分数）.同时运用内标法对目标组分定量，在（05～8）×10-9范围内选择5个浓度点建立工作曲线.测定结果表明，各组分工作曲线平方相关系数均大于099，表明目标化合物浓度与色谱峰面积之间线性相关性较好.大部分组分的方法检测限在15×10-12以下，可以实现对目标组分的准确定量.大部分组分的测量精度都在10%以内，从而确保整个实验结果的准确性和精密度.该VOCs在线系统的原理、参数设置及质控措施参见文献[7].12PMF模型正交矩阵因子分析（PositiveMatrixFactorization，PMF）广泛用于颗粒物及VOCs的来源解析.本研究使用美国EPA发布的PMF50对武汉市典型居民区的VOCs样品进行来解析.方法如下：xij=∑pk=1gikfkj+eij，（1）Q=∑ni=1∑mj=1xij-∑pk=1gijfijuij2，（2）式中，xij为j次观测的污染物i的浓度，k为因子，gik和fkj分别为污染源成分谱和污染源贡献，eij为随机误差.p是源的个数，对于给定的p值，求解目标函数的最小值，就可以得到gik和fkj的结果.uij是每个原始数据的不确定值.其他有关于PMF模型的参数说明参见文献[810].2结果与讨论21VOCs组成及浓度水平采样期间VOCs的体积分数范围为2140×10-9～12734×10-9，平均为（4624±2457）×10-9，其中烷烃>OVOCs>烯烃>卤代烃>芳香烃，这与长沙、北京、韩国首尔等地区相似[812]，与武汉市2013年秋冬季VOC主要物种的体积分数[7]相比，乙烯和芳香烃类化合物浓度有所下降，但烷烃、丙烯和异戊二烯的浓度升高.其中，平均体积分数较高的物种依次为丙烷（725×10-9）、丙酮（593×10-9）、乙烷（456×10-9）、乙烯（295×10-9）、异戊烷（287×10-9）、乙炔（277×10-9）、正丁烷（219×10-9）、异丁烷（216×10-9），累计占总VOCs体积分数的663%，如图1，可以看出武汉市VOCs体积分数最高的物种主要是与工业排放有关的丙酮和低碳组分.武汉与其他典型城市关键VOCs组分平均浓度比较如表1所示，丙烷是液化石油气（LPG）挥发和泄漏的示踪物质[11]，武汉市丙烷浓度水平远高于其他城市，可能与点位周边的局地排放有关，点位周边以居民住宅为主，餐饮行业较为密集.异戊烷是汽油挥发的示踪物种，也是机动车尾气排放的典型物种[12].2016年底武汉市机动车保有量达到231万辆，全国排名第11位[13]，呈现快速增长趋势.武汉异戊烷的浓度在列表中仅低于北京，高于其他城市，说明点位周边机动车排放较为集中.异戊二烯在夏季主要来自植被排放，在秋冬季可能来自机动车尾气或橡胶制造相关的企业[1415]，武汉异戊二烯浓度水平低于北京、南京，与重庆持平，高于上海、广州、济南，一方面与城市间绿化面积差异有关，也可能受到采样时间的影响.苯、甲苯和间/对二甲苯主要来自工业排放和溶剂使用[16]，采样期间芳香烃的浓度要普遍低于其他城市，这与不同城市的工业布局及VOCs采样点周边工业较为分散有关.一日之中VOCs的组成受到源强、化学过程和气象条件多种因素的影响.将武汉市上午（9时）和下午（15时）两个时段VOCs的化学组成结构进行了对比（图2），可以发现上午VOCs的平均体积分数为5290×10-9，下午为3966×10-9，整体上VOCs上午的浓度水平要高于下午.对于人为源污染来说，9时高于15时与交通排放（9时为交通高峰期）、去除速率低（光化学刚开始）有关.烷烃的占比上午显著高于下午，而卤代烃则相反，烯烃、芳香烃和OVOCs的占比变化较小.烷烃在城市地区主要来自燃烧过程，包括机动车尾气、燃煤和生物质燃烧[20].燃煤和生物质燃烧具有季节周期性，说明武汉市VOCs 物种浓度及化学组成受机动车尾气排放的影响较大.卤代烃在工业上常被用于电子行业、机械行业、化工行业等作为溶剂、清洗剂和化学反应介质[21].卤代烃通过挥发作用进入大气，因而受温度影响显著，15时处于一天中温度最高时段，光化学反应活跃，因而卤代烃的比例下午高于上午.22VOCs的时间变化特征由于VOCs的源、汇强度的差别，因而表现出的季节变化规律也不尽相同[22].通过比较武汉市4个季节VOCs的化学组成（图3），发现四季中烷烃和OVOCs是最主要的两类VOCs组分，其次是卤代烃、烯烃和芳香烃，但不同季节各类主要组分的污染水平有较大差异.烷烃、烯烃、芳香烃秋冬季节的浓度较高，夏季较低，含氧类化合物夏季的浓度显著高于秋冬季节，卤代烃的浓度水平季节变化特征不明显，这与郑州[23]、天津[24]、南京[25]等城市变化特征不太一致，可能是由于武汉市夏季的气候条件、本地污染源行业和光化学反应机制不同导致.烷烃主要来自一次排放，夏秋季浓度升高主要是由于高温下烷烃的挥发作用更为显著，春季浓度最低的原因有待于进一步分析.烯烃和乙炔除来自工业排放外，城市地区燃烧是其重要来源.秋冬季节除了机动车尾气排放外，还有生物质燃烧及燃煤等活动，因而燃烧特征在秋冬季更为显著.芳香烃秋季浓度最高，其余季节浓度水平相当，推测与本地污染源强有关.卤代烃主要来自工业排放，其在大气中的浓度除受环境温度的影响外，还与局地工业生产活动密切相关，因此卤代烃的季节变化特征并不显著.OVOCs的来源复杂，一部分来自于天然源和人为源的直接排放，另一部分则来自于大气光化学反应的二次转化过程，是光化学烟雾过程中重要的中间产物.OVOCs主要来自工业溶剂排放和光化学过程[2021]，OVOCs在工业上被广泛用作溶剂，尤其是在喷涂行业，如乙酸乙酯就主要是涂装的溶剂使用，而丙酮是重要的化工材料，在不同工业行业均被广泛用于溶剂.夏季温度高、光辐射强，挥发强度和二次生成速率均高于冬季，导致夏季OVOCs浓度高于冬季，可能更多地受本地喷涂等溶剂使用行业和光化学反应生成的影响.总的VOCs体积分数秋季最高，为5695×10-9，其次為夏季，体积分数为5102×10-9，春季最低，为3158×10-9，主要与污染物的源强和气象条件有关.夏季与挥发有关的VOCs类浓度排放强度大于冬季，但与燃烧排放有关的VOCs物种排放强度在秋冬季高于夏季.武汉属于亚热带季风气候，夏季平均气温约30℃，冬季平均气温仅约8℃.夏季高温、日照强烈的情况下，OH自由基等活性物种浓度相对较高，对VOCs的化学清除作用加强，武汉市降雨多集中在每年6—8月，会对污染物有一定清除作用，污染物的累积过程相对减少.冬季干燥少雨，紫外线强度减弱，光化学反应弱，边界层下降，湍流作用缓慢，污染物不易扩散和稀释，容易造成累积.23特征比值VOCs的污染水平会受到VOC物种的来源、光化学的消耗和生成作用的影响.因此本研究中选取了来源不同，但OH反应常数类似、大气寿命相近的物种对比值进行来源的判断.图4展示了i戊烷/乙炔、甲苯/乙烯、异戊二烯/1，3丁二烯比值的月均变化规律.乙炔、乙烯和1，3丁二烯的主要来源为机动车尾气排放，i戊烷、甲苯和异戊二烯同时也受到汽油蒸发、溶剂和油漆使用的影响，图4（左）中i戊烷/乙炔、甲苯/乙烯夏季较冬季的比值高主要是由于夏季高温可以增加汽油和油漆的挥发速率.其中7月i戊烷/乙炔比值出现了低值可能是由于2016年7月武汉处于梅雨季节，采样期间虽然避开了下雨天，但由于空气湿度较大，挥发作用表现得并不明显.8月甲苯/乙烯比值出现了明显低值，可能是由于采样期间局地机动车尾气的排放.1月异戊二烯/1，3丁二烯的比值为087，接近机动车尾气排放的异戊二烯/1，3丁二烯比值（03～05）[19]，表明1月机动车尾气为武汉市主要的VOCs排放源，5—9月异戊二烯/1，3丁二烯的比值范围为5～35，大大高于1月比值，表明5—9月生物源为武汉市异戊二烯的主要来源，体现出明显的生物源排放特征，这与Wang等[19]研究北京市VOCs的时空分布和来源解析中的规律相同.24VOCs的来源解析综合考虑VOCs组分的浓度、物种示踪意义、物种活性，本研究中最终筛选了28种拟合物种来解析各类排放源对大气VOCs的相对贡献，主要包括：9种C2～C8烷烃、7种C2～C5烯烃、乙炔、5种芳香烃、5种卤代烃和MTBE（甲基叔丁基醚）.在因子选择上，本研究测试了3到8个因子的解析结果，随机从不同样品开始计算Qtrue、Qrobust的值差异较小，根据因子指示意义的可解释度最终确定6个因子.PMF模型运算后Qrobust=32493、Qtrue=36858，二者比值为113，在1～15区间内，接近1，拟合结果收敛.各物种残差均符合正态分布，主要分布在-3～+3范围内.各物种拟合值与实测值之间相关系数主要分布在07和10之间.每个因子的绝对浓度和各因子对VOCs组分变化的解释率（因子解释率）如图5所示.下面将逐一对各个因子的特征进行介绍，并确定各个因子所对应的排放源.因子1中主要组分为C7～C8芳香烃：甲苯、乙苯、间/对二甲苯和邻二甲苯.甲苯等苯系物是溶剂使用时的挥发产物[26]，涂料和溶剂使用过程中会排放大量的芳香烃，因而将因子1识别为与溶剂使用相关的排放源.因子2中优势组分为异戊烷和正戊烷，还有部分甲基叔丁基醚（MTBE）.异戊烷是汽油挥发的典型示踪物种[27]，MTBE是提高汽油辛烷值的一种汽油添加剂，因此，本研究将因子2识别为汽油挥发源.因子3中主要组分是卤代烃，包括氯甲烷、二氯甲烷、三氯甲烷以及1，2二氯乙烷和1，2二氯丙烷.氯代烃相关的化工业渗透到日常生活的方方面面，包括农药、医药、化学纤维、塑料、橡胶还有专用日用化学品等，另外在电子产品中也会用到二氯甲烷等作为电路板清洗剂.卤代烃类物种被认为是工业源排放的示踪物[28]，因此因子3识别为工业排放源.因子4中既有C2～C6烷烃，也有乙烯、丙烯、1，3丁二烯等C4烯烃、乙炔、MTBE、苯和甲苯.MTBE主要存在于汽油产品中.异戊烷是汽油挥发的示踪物种，正戊烷、异丁烷等同时存在于汽油挥发和机动车尾气中[29]，而因子1中还含有汽油燃烧的产物乙烯、丙烯、乙炔、1，3丁二烯等.乔月珍等[30]选取轻型汽油车、重型柴油车和摩托车等城市典型机动车种采用底盘测功机及实际道路实验得出不同类型车辆（小轿车、出租车、公交车、卡车、摩托车和LPG助动车）的尾气排放源谱，乙炔、异戊烷、苯和甲苯是主要的尾气排放物种，因而因子4具有明显的机动车尾气排放特征.因子5中主要组分为典型燃烧排放物种，包括乙烷、丙烷、乙烯、乙炔以及苯，因此将其归属为燃料燃烧源.因子6中主要物种为异戊二烯.异戊二烯在夏季主要来自植被排放，冬季可能来自交通和工业排放，考虑到因子6中异戊二烯是绝对优势组分，异戊二烯是植物排放的标识性部分[1315，31]，因此，将因子6归属为植物排放源.通过PMF解析出的6类源对环境VOCs的贡献百分比（图6）可以看出，燃烧源占比308%，机动车尾气占比306%，工业排放占比147%，溶剂使用占比109%，汽油挥发和植物排放分别占比97%、33%.不同城市VOCs的来源结构存在一定的差异，这主要与城市工业类型、能源结构方式、机动车保有量等密切相关，本研究中燃烧源的比例较高（308%），远远高于天津市燃烧源的排放比例（108%）[32]，可能是由于本研究选取的居民区代表性点位，周边存在民用燃煤、液化石油气等化石燃料的排放.各城市的VOCs来源也有一定的共性特征，如机动车尾气、燃油挥发等与交通排放有关的污染源，本研究中机动车尾气源的贡献（306%）与天津[32]、上海[33]、南京[34]等城市机动车尾气的排放比例较为接近，为25%～33%，与2013—2015年由北京大学团队开展的武汉市VOCs排放清单研究成果对比验证具有可比性.针对这一区域而言，溶剂使用和工业排放是仅次于燃烧源和机动车尾气排放的重点源类.3结论1）观测期间VOCs平均体积分数为（4624±2457）×10-9，其中烷烃>含氧有机物>烯烃>卤代烃>芳香烃，VOCs体积分数最高的物种主要为与工业排放有关的丙酮和低碳组分.丙烷浓度水平高于北京、上海、广州等城市，可能受采样点位周边餐饮源密集影响，异戊烷的浓度僅低于北京，高于其他城市，说明点位周边机动车排放较为集中，异戊二烯浓度处于中等水平，芳香烃的浓度低于其他城市.VOCs上午的浓度水平整体要高于下午，烷烃的占比上午显著高于下午，而卤代烃则相反，烯烃、芳香烃和OVOCs的占比变化较小.2）总的VOCs体积分数秋季最高，为5695×10-9，其次为夏季，体积分数为5102×10-9，春季最低，为3158×10-9，主要与污染物的源强和气象条件有关.不同季节VOCs组分的浓度变化特征与郑州[13]、天津[32]、南京[34]等城市不太一致.烷烃夏秋季节的浓度较高，烯烃秋冬季节的浓度较高，夏季较低，含氧类化合物夏季浓度显著高于秋冬季节.1月机动车尾气为武汉市主要的VOCs排放源，5—9月除机动车外，生物源排放为武汉市异戊二烯的主要来源，体现明显的生物质源排放特征.3）通过PMF模型解析出武汉市典型居民区大气中挥发性有机物主要是6类源，分别为燃烧源、机动车尾气源、工业排放源、溶剂使用源、汽油挥发源和植物排放源.观测期间对VOCs 浓度贡献最大的源类为燃烧源，贡献率为308%，其次为机动车尾气（306%）、工业排放（147%）、溶剂使用（109%）、汽油挥发（97%）和植物排放（33%）.燃烧源的贡献率较高，机动车尾气源的贡献（306%）与同等城市机动车尾气的排放比例较为接近，与2013—2015年由北京大学团队开展的武汉市VOCs排放清单结果对比验证具有可比性.参考文献References[1]SeinfeldJH，PandisSN，SeinfeldJH，etal.Atmosphericchemistryandphysics：fromairpollutiontoclimatechange[J].EnvironmentScience&PolicyforSustainableDevelopment，1998，40（7）：2626[2]陆思华，白郁华，张广山，等.大气中挥发性有机化合物（VOCs）的人为来源研究[J].环境科学学报，2006，26（5）：757763LUSihua，BAIYuhua，ZHANGGuangshan，etal.Sourceapportionmentofanthropogenicemissionsofvolatileorganiccompounds[J].JournalofEnviron mentalSciences，2006，26（5）：757763[3]邵敏，劉莹，陆思华.大气挥发性有机物活性和来源研究[C]∥全国环境化学学术大会，2007SHAOMin，LIUYing，LUSihua.StudyonchemicalreactivityandsourceapportionmentofatmosphericVOCs[C]∥NationalConfe renceonEnvironmentalChemistry，2007[4]史建武.中国北方城市大气挥发性有机物活性及来源研究[D].天津：南开大学，2010SHIJianwu.StudyonchemicalreactivityandsourceapportionmentofatmosphericVOCsinnorthernciti 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urnalofEnvironmentalScience，2012，33（4）：10711079[31]池彦琦，谢绍东.基于蓄积量和产量的中国天然源VOC排放清单及时空分布[J].北京大学学报（自然科学版），2012，48（3）：475482CHIYanqi，XIEShaodong.SpatiotemporalinventoryofbiogenicvolatileorganiccompoundemissionsinChinabasedon vegetationvolumeandproduction[J].ActaScientiarumNaturaliumUniversitatisPekinensis，2012，48（3）：475482[32]韩萌，卢学强，冉靚，等.天津市城区夏季VOCs来源解析[J].环境科学与技术，2011，34（10）：7680HANMeng，LUXueqiang，RANLiang，etal.SourceapportionmentofvolatileorganiccompoundsinurbanTianjininthesummer[J].EnvironmentalS cience&Technology，2011，34（10）：7680[33]蔡长杰，耿福海，俞琼，等.上海中心城区夏季挥发性有机物（VOCs）的源解析[J].环境科学学报，2010，30（5）：926934CAIChangjie，GENGFuhai，YUQiong，etal.SourceapportionmentofVOCsatcitycentreofShanghaiinsummer[J].ActaScientiaeCircumstantiae，2010，30（5）：926934[34]杨辉，朱彬，高普徽，等.南京市北郊夏季挥发性有机物的源解析[J].环境科学，2014，34（12）：45194528。

环境保护概论复习重点第一章：1、环境的功能特性：整体性与区域性、变动性与稳定性、资源型与价值性。

2、环境污染源：工业污染源、交通运输污染源、农业污染源、生活污染源。

3、污染的特征：影响范围大、作用时间长、污染物浓度低情况复杂、污染容易治理难。

4、环境污染对人体健康的影响因素：剂量、作用时间、多因素联合（有协同作用和拮抗作用）、个体敏感性。

5、环境污染物在人体中的转归：侵入和吸收(侵入途径包括呼吸道、消化道、皮肤、其他)、分布与蓄积、毒物的生物转化、毒物的排泄。

6、环境的健康效应：各种因素作用于人体，引起人体健康状况发生相应的生理性、病理性改变的效应。

7、人类环境保护史上的三个路标：1972年斯德哥尔摩人类环境会议、1992年里约热内卢联合国环境与发展大会、2002年约翰内斯堡可持续发展首脑会议。

8、“三同时”是指“一切新建、扩建及改建企业，防治污染项目必须和主体工程同时设计、同时施工、同时投产。

”“三同步”和“三统一”战略方针：经济建设、城乡建设和环境建设同步规划、同步实施、同步发展，实现经济效益、社会效益和环境效益的统一。

第二章：1、生态学：生态学是研究生物与环境之间相互关系及其作用机理的科学或说生态学是研究生命系统与环境系统之间相互作用的规律及其机理的一门学科。

2、种群：种群是在特定的时间和一定的空间中生活和繁殖的同种个体所组成的群体。

种群是物种存在的基本单位，是生物群落的组成单位，是生态系统研究的基础。

3、生态系统是指在一定时空内，由生命系统（动物、植物、微生物）和环境系统组成的一个整体。

可分为两大类：生物部分和非生物部分，具体可划分为四种基本成分：非生物物质、生产者、消费者和分解者。

4、生态系统的功能包括：能量流动、物质循环和信息联系。

5、能量流动：生态系统中，环境与生物之间、生物与生物之间的能量传递和转化过程称为生态系统的能量流动。

其特点为：能量流动的方向是单一的、能量逐级递减、能量利用率低。

武烈河流域水质污染特征及污染源解析周炼;安达;王月;杨延梅;唐军;安志民;陈晓志【摘要】以武烈河流域2014年1—12月23项指标的监测数据为基础,采用单因子评价法和水质综合指数评价法,对水质污染特征进行综合评价；运用主成分分析法,确定流域主要污染因子及区域水质空间变化特征,并进一步对流域污染来源进行解析。

结果表明：武烈河流域上游支流水质为Ⅱ类,干流段监测断面S1与S3水质为Ⅲ类, S2与S4水质为Ⅳ类,主要污染指标为BOD5与TP；流域水质由2个主成分组成,CODCr、CODMn为第一主成分,NH3-N、DO与BOD5为第二主成分；流域主要污染源包括生活污水、工业废水、农业化肥和农药的投入及畜禽养殖废水等。

%Based on the monthly monitoring data of 23 water quality indexes of Wulie River basin in 2014 , a comprehensive water quality evaluation was performed using single-factor assessment and comprehensive evaluation index method. Utilizing principle component analysis ( PCA) , the main pollution indicators in the river basin and the regional spatial variation characteristics of the water quality were determined. Furthermore, the pollution sources in the basin were analyzed. According to the results, the water quality of upper tributaries was in ClassⅡ, the water quality of monitoring sections S1 and S3 in main stream was in ClassⅢ, and that of monit oring sections S2 and S4 in main stream was in Class Ⅳ. The main pollution indicators were BOD5 and TP. The PCA results showed that PC1 included CODCr and CODMn, the PC2 included NH3-N, DO and BOD5. There were four main pollution sources including domestic sewage,industrial wastewater, agricultural fertilizer and pesticide inputs, and livestock and poultry raising waste.【期刊名称】《环境工程技术学报》【年(卷),期】2016(006)006【总页数】6页(P579-584)【关键词】武烈河流域;水质评价;污染特征;污染源解析【作者】周炼;安达;王月;杨延梅;唐军;安志民;陈晓志【作者单位】重庆交通大学土木工程学院，重庆 400074; 中国环境科学研究院，国家环境保护地下水污染过程模拟与控制重点实验室，北京 100012;中国环境科学研究院，国家环境保护地下水污染过程模拟与控制重点实验室，北京 100012;中国环境科学研究院，国家环境保护地下水污染过程模拟与控制重点实验室，北京100012;重庆交通大学土木工程学院，重庆 400074;中国环境科学研究院，国家环境保护地下水污染过程模拟与控制重点实验室，北京100012;承德市环境保护局，河北承德 067000;承德市环境保护局，河北承德 067000【正文语种】中文【中图分类】X52承德市武烈河流域位于滦河流域上游，地处国家《重点流域水污染防治“十二五”规划》中海河流域于桥水库上游的承德、唐山控制单元，属水质维护型单元，其水质目标完成情况直接关系到海河流域和河北省水污染防治总体目标的实现[1]。

大气污染物的来源解析与污染源识别大气污染是当下全球所面临的重要环境问题之一。

其严重影响了人类健康和生态系统的平衡。

为了有效治理大气污染问题，准确了解大气污染物的来源，并进行污染源的识别是至关重要的。

本文将对大气污染物的主要来源进行解析，并探讨一些常用的污染源识别方法。

一、大气污染物的主要来源1. 工业排放工业生产是大气污染的重要源头之一。

工业排放的污染物主要包括二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）、颗粒物（PM）等。

工业生产过程中，燃煤、燃油和燃气的使用会产生大量的废气，其中含有大量污染物。

2. 交通运输交通运输是造成大气污染的另一个重要因素。

汽车尾气中的一氧化碳（CO）、氮氧化物（NOx）和挥发性有机物（VOCs）是主要的污染物。

随着车辆数量的不断增加，交通排放已成为城市大气污染的主要来源之一。

3. 燃煤和燃油燃煤和燃油在能源生产和家庭供暖中广泛使用，它们的燃烧产生的污染物，特别是二氧化硫（SO2）和颗粒物（PM），对大气质量产生了严重影响。

4. 农业活动农业活动也是大气污染的重要来源之一。

农业生产会产生大量有机废物和氨等污染物。

特别是农业废弃物的露天焚烧，会产生大量二氧化碳（CO2）、一氧化碳（CO）和甲烷（CH4）等温室气体。

5. 生活和商业部门生活和商业部门的废气排放主要来自燃烧和工业过程。

如家庭烹饪、暖气燃烧、商业建筑的供暖和空调等。

这些废气中含有各种污染物，如一氧化碳、二氧化氮和挥发性有机物。

二、污染源识别方法1. 气象条件分析法利用气象条件分析法，可以通过分析不同地区的大气污染物浓度分布，推断出可能的污染源。

通过监测大气污染物的浓度变化和风向风速等气象信息，可以初步判断出污染物的主要来源区域。

2. 排放源解析法排放源解析法是通过对大气污染物的化学组成进行分析，对污染源进行定量解析。

通过采集大气颗粒物样本或气体样本，并进行化学分析，可以确定不同污染源的排放特征，从而进行污染源的识别和定量分析。

第36卷第1期2015年1月环境科学ENVIＲONMENTAL SCIENCEVol．36，No．1Jan．，2015温瑞塘河流域水体污染时空分异特征及污染源识别马小雪1，2，王腊春1*，廖玲玲2（1.南京大学地理科学与海洋学院，南京210093；2.温州医科大学水域科学与环境生态研究所，温州325035）摘要：不同季节主要污染物的空间分布特征及其潜在的污染源分析对水资源管理与污染控制具有重要意义．本研究应用GIS 、主成分分析方法对2008-09 2009-10温瑞塘河水的温度、DO 、电导率、pH 、浊度、NH +4-N 、NO －2、NO －3、PO 3－4、SiO 2－3、H 2S 、TOC 、TN 等水质参数进行时空分异特征分析和潜在污染源的识别．结果表明流域内丰水期、平水期、枯水期的典型污染物是TN 、NH +4-N 、PO 3－4，主要来自于工业和生活点源；空间上水质污染程度是三级河道＞二级河道＞一级河道，无论几级河道市区的水质都劣于郊区和湿地；时间上水质污染程度是枯水期＞平水期＞丰水期；另外河道周边人口密度、土地利用类型及其调水对温瑞塘河的水质产生了不同程度的影响．关键词：水质评价；主成分分析；时空变异特征；污染源识别；人类活动中图分类号：X522文献标识码：A文章编号：0250-3301（2015）01-0064-08DOI ：10．13227/j．hjkx．2015．01．009收稿日期：2014-06-27；修订日期：2014-07-26基金项目：浙江省科技计划项目（2008C03009）；温州市重大专项（20082780125）作者简介：马小雪（1986 ），女，硕士研究生，主要研究方向为生态水文学，E-mail ：maxiaoxue029@126．com *通讯联系人，E-mail ：52949028@qq．comSpatio-temporal Characteristics and Source Identification of Water Pollutants inWenruitang Ｒiver WatershedMA Xiao-xue 1，2，WANG La-chun 1*，LIAO Ling-ling 2（1.School of Geographic and Oceanographic Sciences ，Nanjing University ，Nanjing 210093，China ；2．Institute of Water Science and Environmental Ecology ，Wenzhou Medical University ，Wenzhou 325035，China ）Abstract ：Identifying the temp-spatial distribution and sources of water pollutants is of great significance for efficient water qualitymanagement pollution control in Wenruitang Ｒiver watershed ，China．A total of twelve water quality parameters ，including temperature ，pH ，dissolved oxygen （DO ），total nitrogen （TN ），ammonia nitrogen （NH +4-N ），electrical conductivity （EC ），turbidity（Turb ），nitrite-N （NO －2），nitrate-N （NO －3），phosphate-P （PO 3－4），total organic carbon （TOC ）and silicate （SiO 2－3），were analyzedfrom September ，2008to October ，2009．Geographic information system （GIS ）and principal component analysis （PCA ）were used todetermine the spatial distribution and to apportion the sources of pollutants．The results demonstrated that TN ，NH +4-N ，PO 3－4were the main pollutants during flow period ，wet period ，dry period ，respectively ，which was mainly caused by urban point sources and agricultural and rural non-point sources．In spatial terms ，the order of pollution was tertiary river ＞secondary river ＞primary river ，while the water quality was worse in city zones than in the suburb and wetland zone regardless of the river classification．In temporal terms ，the order of pollution was dry period ＞wet period ＞flow period．Population density ，land use type and water transfer affected the water quality in Wenruitang Ｒiver．Key words ：water quality assessment ；principal component analysis ；temporal and spatial variation characteristics ；pollution source apportionment ；anthropogenic activities人类活动和全球气候变化引起了水质恶化、湖泊富营养化、水生态环境破坏等一系列的水环境问题．如何改善水污染现状已成为区域水环境研究中迫切需要解决的问题．另外，河流水质因子众多，而且受地理环境、气候因素［1］、土地利用方式［2 4］、及人类活动［5］的影响使得流域水质在时空上呈现较大的异质性［6］．明晰水质的时空变化规律是评价水环境质量、分析污染来源和改善水环境质量的前提［7］，也是当今水质监测与评价的重点和难点．近年来，相关分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、判别分析等多元统计方法［8 11］已成为反映河流污染时空模式的主流技术，这些方法被广泛地应用于了解研究区域的水环境状况，并逐渐成为该领域的研究热点．温瑞塘河位于瓯江以南、飞云江以北的温瑞平原，是温州市境内十分重要的河道水系．水源主要来自瞿溪、雄溪、郭溪（通称三溪）以及大罗山和集云山的山涧溪流，整个流域面积740km 2，水面面积22km 2，多年平均降雨量1694.8mm ，年径流量9.13亿m 3．进入20世纪80年代以后，温瑞塘河水系的污染问题变得越来越突出，至90年代，大部分河段的水质恶化为劣Ⅴ类水，许多河道甚至发黑发臭，已经严重制约了温州经济发展．因此，研究温瑞塘河1期马小雪等：温瑞塘河流域水体污染时空分异特征及污染源识别水质时空分布规律，辨别其污染源也成为研究本流域的首要任务．2010年，Lu等［13］利用主成分分析、聚类分析、GIS等方法分析了不同的营养盐成分在2006 2007年不同月份不同地点的分布规律．Yang等［14］利用主成分分析、多元线性回归方法分析了农村、城市、及其过渡区这3种不同职能区下的水污染时空分布特征．2014年Ma等［15］利用水质标识指数法对温瑞唐河的有机污染特点进行了时空分析．然而，以往的这些水质时空评价分析工作往往只关注不同月份之间的水质异质性，忽略了河流处于不同补给时期的水质污染来源和分布特征．因此，为了探讨不同补给时期的水污染来源及其空间分布特征，本研究针对温瑞塘河水环境问题选取电导（EC）、温度、pH、浊度、溶解氧（DO）、总有机碳（TOC）、总氮（TN）、磷酸盐（PO3－4）、亚硝酸盐（NO－2）、硝酸盐（NO－3）、氨氮（NH+4-N）、硅酸盐（SiO2－3）等12种水质理化参数，利用主成分分析和GIS的方法分析不同时期的水污染来源及其空间分布特征，以期为温瑞塘河的水环境影响评价、水环境治理提供科学依据，同时也为生态塘河建设提供科技支撑．1材料与方法1.1野外采样点布设本研究以整个温瑞塘河为研究区域，参照国家标准《水质-采样方案设计技术规程》（HJ495-2009）［16］的同时结合温瑞塘河的河网及地形地貌特征选取具有代表性的40个采样点．在这40个采样点中，A类采样点表示一级河道的监测点（A1 A9表示顺主河道往下），B类采样点表示二级河道的监测点，C类采样点表示三级河道的监测点，N类采样点表示位于温瑞塘河温州市区段周边的郊区，W类采样点表示三垟湿地的监测点（图1）．塘河主河道的两边有许多的支流相连，但A7两边支流较少；A5 A7河段，是塘河市区段流入郊区段的过渡地带［17］．B类监测点位于市区河段，其中B1处有水闸连通勤奋河与瓯江，B7与瓯江相通，全年较长时间处于开闸状态，所以浊度盐度都很高．C类点也位于市区，其中C1、C2位于生活区内，有大量生活污水直接排入河道，有机质污染非常严重，常年水体成黑色，经常发出浓厚的臭味［18］．N1、N2监测点位于温瑞塘河主河道的上游，是其发源区水源汇入塘河的入河口．相对于周边有大量工厂、居民相对居中的N1监测点，N2的周围是闲置的土图1温瑞塘河流域及其采样点Fig．1WenruitangＲiver watershed and its sampling sites地，于2009年9月至今建造新火车站及桥梁，水体上下游处于半堵截状态，并且几乎没有生活污水及工业废水的排入；W2、W3位于人口密度较小的三垟湿地，内有桔园、农田、家庭小作坊等污染源，为保护湿地水资源，此处与塘河污染水体几乎处于截断状态，有类似于“湖泊”的独立体；N7位于温州高教园区内，水的流动性很慢，出河口位于茶山镇上，此处人口密度很大，无工业污染，故兼顾整个水系的同时，其区域具有独特性，可以独立分析．A8B1、A9B1分别为鱼潭前溪及仙岩风景区的出口，上游无人口居住，A8B1周围是农田，A9B1是仙岩水库的出口之一［19］．1.2水样的采集与分析2008年9月 2009年10月的每月下旬，用YSI6920多参数水质监测仪现场测定河道中央（B1等少数点因地形限制在河道边沿取点）表层水的温度、浊度、DO、pH、电导率和NH+4；现场采用有机玻璃采样器或塑料桶采集表层水样，按《水质采样样品的保存和管理技术规定》（GB12999-91）要求固定和保存水样，并带回实验室分析．带回实验室的水样立即用小孔径筛网过滤除去较大的杂物后用0.45μm孔径的滤膜或三层滤纸过滤，得到约200mL水样，在其中加入3滴饱和氯化汞后放于冰箱内（小于4ħ）冷藏，并尽快在流动式注射分析仪（AA3）上用水杨酸分光光度法测氨氮56环境科学36卷（NH+4）、用N-（1-萘基）乙二胺盐酸法测NO－2，用镉柱还原法测NO－3，用钼锑抗分光光度法测无机磷（PO3－4），用硅钼黄法测硅酸盐（SiO2－3）；用亚甲基蓝法测硫化氢（H2S），在TOC/TN自动分析仪上用燃烧氧化法测定总溶解有机碳（TDOC），气相分子分光光度法测总氮（TN）．1.3数据分析方法和数据处理河流水质因子众多，利用所有的因子对水质进行评价有一定的难度，而主成分分析是利用降维的思想，把原来具有错综复杂的变量归纳为少数几个综合变量，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而实现以少数几个综合变量反映原始变量的绝大部分信息，且所含的信息互不重叠［20］．主成分分析法能够全面反映水体的污染程度、主要污染物的类别、来源、成因、时空分布规律以及变化趋势，找到优先控制的监测断面和水质指标．其计算步骤主要有：对原始数据进行标准化处理；计算相关系数矩阵；计算特征值和特征向量；计算对应于特征值的特征向量；计算主成分贡献率和累计贡献率；计算主成分载荷；各主成分得分．针对定点采样的原始数据，进行主成分分析之前，用Kurtosis和Skewness检验污染指标的分布特征，其结果分别为：－0.685 5.6和－0.802 32.18（置信度为95%），说明过于偏离正态分布，进行BOX-COX转化之后，在－2 2之间，所有污染指标呈正态或接近正态分布．同时，为了消除单位的影响，对数据进行标准化，即均值为0，方差为1．2结果与分析2.1污染源解析根据温州的水文特征，将1 4月、12月定为枯水期，6 10月定为丰水期，5月、11月定为平水期．然后将原始数据依据3个不同的时期分为3组，所有数据标准化后开展因子分析，识别不同时期的主要污染因子和污染源，采用特征值是否大于0作为判别依据．Liu等［21］认为载荷值大于0.75则足以代表原始变量所包含的绝大部分信息，据此3个时期分别提取了4个主成分．丰水期期间，①第一主成分解释了33.6%的水质变异，反映的信息量最大，与其强关联的主要是TN、NH+4-N、PO3－4，一般关联的是DO、TOC、SiO－2，氨氮和磷的贡献率较枯水期时有所上升，TN、NH+4-N、PO3－4既是由于生活污水、化学原料及化学制品等的点源污染，也是由于该流域内农业生产过程过量使用化肥导致氮、磷营养盐通过径流进入地表水体所致，因此第一主成分可归类为生活污水等点源和非点源污染的综合影响［22］；与DO呈负相关，苏玉等［23］认为丰水期植物群落生长密度最好，且TN、NH+4-N加剧了水体富营氧化问题，另外氮、磷的转化等也进一步减少了水体中的氧气．②第二、三主成分的贡献率分别为16.7%、14.8%，相关联的主要是EC、温度、pH、浊度．浊度代表含有泥土、粉砂、微细有机物、无机物、浮游生物等悬浮物和胶体物．pH 值反映了水体的酸碱度，它对水体的氧化还原反应起着一定的控制作用，决定了水体的化学稳定性．电导率则代表了水体中离子的活动程度．自然因素水温则代表了温度对水中藻类等浮游生物的影响．所以第二、第三主成分主要反映的是水体中悬浮物、浮游植物的生长状况和水体的离子属性［24］；③第四主成分PC4的贡献率为10.7%，与其负关联的是pH、NO－2，正关联的是DO，反映了pH、DO对氮循环转化的影响，可认为PC4主要是硝态氮污染．平水期期间，TOC、NH+4-N、TN、PO3－4的载荷值大于0.9，是第一主成分主要影响因子；EC和DO 也是影响第一主成分的因子，这表明生活污水的排入，消耗了水中的溶解氧，导致水中DO降低［25］；且第一主成分的贡献率是39.9%，其贡献值最大，这表明生活污染是温瑞塘河的主要污染源．第二主成分的贡献率是15%，其与温度、EC、NO－3有关，第三主成分主要反映的是浊度、温度、EC，贡献率为14.6%，第二、第三主成分可归类为自然因素的影响．第四主成分主要反映的是NO－2、NO－3，其贡献率是10.7%，可归为氮类污染物．枯水期期间，第一主成分的贡献率为28.8%，与第一主成分呈强正相关的是TN、PO3－4、NH+4-N，方晓波等［26］认为枯水期农业面源污染较小，主要是点源污染，因此，TN、PO3－4、NH+4-N主要来源于生活污水、化学制品制造业、皮革制造业、服装制造业等点源污染；第一主成分与TOC、SiO－2呈现一般正相关，与DO呈现负相关关系，可归类为耗氧型有机污染．第二主成分与温度相关系数很高，与TOC、硝酸、亚硝酸一般相关，赵洁等［27］认为是由于未经处理的生活污水直接排入河中导致水质下降，可归类为生活污染的影响．第三主成分主要体现了水环境的自然变化，其贡献率是与电导率、浊度正相关；与pH负相关，说明pH降低，有利于水中物质的溶解．661期马小雪等：温瑞塘河流域水体污染时空分异特征及污染源识别从表1可以得知，丰水期，大于0.9的参数有TN、PO3－4、NH+4-N；平水期，大于0.9的参数有TN、PO3－4、NH+4-N、TOC；枯水期，大于0.9的参数有TN，说明TN是最重要的影响因子．虽然在不同时期，主要影响因子不一定相同，但总的来说3个不同时期的4个主成分主要体现了人类活动的影响．表1丰水期、平水期、枯水期12个变量的因子载荷矩阵Table1Loadings of12selected variables on VAＲIMAX rotated factor in dry period，wet period，flow period项目参数第一主成分第二主成分第三主成分第四主成分EC0.4930.6590.527－0.019温度0.1710.597－0.716－0.028pH0.210.566－0.5040.501浊度－0.0210.8020.5110.009DO－0.536－0.2850.3370.504丰水期TOC0.542－0.3270.0450.273 TN0.925－0.1670.0410.188 PO3－40.94－0.122－0.0370.043 NO－2－0.1220.007－0.248－0.615 NO－3－0.4650.320.2210.057 NH+40.949－0.0930.0170.055 SiO20.6770.0040.278－0.42贡献率/%33.616.714.810.7累计贡献率/%33.650.365.175.8 EC0.5610.5380.590.057温度－0.035－0.6630.534－0.016pH－0.004－0.3970.425－0.097浊度－0.0430.3220.904－0.107DO－0.5360.460.158－0.292平水期TOC0.9350.035－0.023－0.126 TN0.9820.047－0.048－0.03 PO3－40.93－0.175－0.051－0.016 NO－2－0.112－0.4460.260.776 NO－3－0.3490.621－0.060.535 NH+40.9750.021－0.037－0.037 SiO20.6520.25－0.0410.425贡献率/%39.91514.610.7累计贡献率%39.954.969.580.2 EC0.044－0.0390.7040.46温度0.1140.784－0.021－0.23pH－0.1320.271－0.6860.534浊度－0.0650.2460.6860.394DO－0.675－0.4720.0690.144枯水期TOC0.5710.5250.323－0.378 TN0.926－0.236－0.1160.191 PO3－40.863－0.095－0.1340.293 NO－20.0570.689－0.220.099 NO－30.0470.6380.0640.352 NH+40.84－0.355－0.0550.242 SiO20.579－0.2160.113－0.415贡献率/%28.820.41812.2累计贡献率/%28.849.267.279.42.2水质时空分异特征通过搜集温州市水环境质量状况方面的文献、公报、报道等，发现2005年开始出现50%左右的监测站点的水环境质量超过劣Ⅴ类，并在2006年达到100%，在之后流域内的水质一直处于劣Ⅴ类的水平．具体的年际变化情况如下：2005年温州市环境状况公报显示主要污染物是氨氮等有机污染［28］，在25个监测站点中，属于Ⅴ类水水质标准和劣Ⅴ类水质标准的站位分别有10个和16个，占总河段长度的14.4%和46.2%．2006年4月，浙江省水资源监76环境科学36卷测中心温州分中心监测数据，表明市区28条内河37个断面所有断面水质为劣Ⅴ类，其中氨氮量均超标14.59倍［29］，Lu等［13］利用温州市规划局提供的2006-06 2007-03间的30个站位的水质数据进行分析，结果表明所有站点的TN（3.78 70.4 mg·L－1）、NH+4（2.25 57.9mg·L－1）浓度都超过Ⅴ类水质标准；赵志旭［29］在2008-06 2008-12间选取25个采样站点分析温瑞塘河的水质情况，结果表明所有站点的TN（5.29 51.7mg·L－1）、NH+4（3.5 52.84mg·L－1）浓度都超过Ⅴ类水质标准；Ma等［15］利用温州市环境保护局提供的2009-01 2009-11间的16个采样站点的水质数据进行分析，结果表明81.3%的站点的NH+4（平均7.16 mg·L－1）浓度都超过Ⅴ类水质标准；崔长远［19］在2009-11 2011-01间选取40个采样点分析温瑞塘河的水质情况，结果表明所有站点的TN（5.5435.14mg·L－1）、NH+4（3.06 25.16mg·L－1）浓度都超过Ⅴ类水质标准．虽然2006 2011年流域内的平均水质处于劣Ⅴ类的水平，但是流域内所选取站点的TN、NH+4最低浓度值呈现缓慢上升的趋势，而最高浓度值呈现逐年降低的趋势．也就是说流域内的水质在空间上的差异性逐步缩小，主要表现在TN、NH+4最高浓度值的控制上．造成这种现象的原因可能有两个：一是数据的统计归口单位不一致，造成水质数据、采样点存在一定的差异性；另一个是近几年政府加大了对温瑞塘河的治理力度．根据主成分得分公式W=Σλi Y i（λi表示第i个因子的特征值，Y i表示第i个因子的因子权重）计算各个采样点的综合得分，在本文中综合得分与主要污染因子的特征值与因子权重有关，因此综合得分越大说明污染越严重．在利用GIS制图功能在空间上表示出3个不同时期的不同采样点的综合得分（如图2 4）．从中可以得知，市区的污染要大于郊区和湿地，上游水质较好，满足地表水三类水标准．水质污染程度枯水期＞平水期＞丰水期．丰水期间和平水期，由于雨量足、水量大，流速相对大，污染物质不容易聚集，所以靠近塘河主河道中上段污染相对要轻些．枯水期，雨量减少，流速减缓，污染物质容易聚集，所以在此期间塘河主河道污染严重．同时也可看出三级河道污染最严重，二级河道和一级河道次之，郊区污染相对较轻．一级河道上游和中游污染较轻，下游污染严重，过了A7点之后，由于水体的自净作用，污染物的浓度降低．并发现在枯水期和平水期时，塘河主河道A7点的污染最为严重，很可能是上游城市污水聚集在A7点或者受两岸农业面源的影响；而在丰水期，塘河主河图4枯水期定点采样的综合评分Fig．4Comprehensive score of the sampling sites in dry period道A6点的污染最为严重．B13在枯水期间，污染程度比其他两个时期要重．上游采样点N1和N2，甚至到A2点，水质状况较好，周边地势相对较高，受图2丰水期定点采样的综合评分Fig．2Comprehensive score of the sampling sites in flowperiod图3平水期定点采样的综合评分Fig．3Comprehensive score of the sampling sites in wet period861期马小雪等：温瑞塘河流域水体污染时空分异特征及污染源识别外界影响较小．N7主要是受高教园区大学城的生活污水影响，N5采样点主要受农村生活污水和畜牧养殖业的影响．从图2 4中还可以得知，塘河流域污染最严重的区域分布在靠近瓯江的支流上：这些河段小而窄，水流几乎常年不流动，污染物进入这些河流不易扩散；而且这些地方的生活污水没有完全纳入市污水处理系统，生活污水的直排是这些地区污染严重的一个主要原因；加之水闸的关闭，阻碍了这些河段与外界水的流通，进一步加重了这些地区的水污染现象；另外，温瑞塘河流域的航运船只也是造成污染的一个原因．3讨论3.1污水排放是水质恶化的主要原因据2008年温州市环境状况公报得知［30］，每年入塘河废水总量达到1.46亿t，接近塘河日常蓄水量的2倍．温州市废水排放总量3.29亿t，其中工业废水1.06亿t，城镇生活污水2.23亿t．废水中COD排放总量为11.14万t，其中生活污水中COD 排放量为8.47万t；废水中氨氮排放总量为1.09万t，其中生活污水中氨氮排放量为0.57万t．可见，温瑞塘河污染主要是生活污水和工业废水的直排引起的．同时，温州市的污水收集系统不够完善，很多排污管是雨污合流，加大了污水收集的难度．3.2不同土地利用类型对水质的影响为研究城市河流两岸不同空间范围内土地利用结构和格局对水体质量的影响，利用GIS中的缓冲区空间分析功能，计算了河流两岸不同距离缓冲区内土地利用结构的组成，确定本研究缓冲区距离为300m，得到水系缓区分布图，再运用GIS的叠加分析功能，得到300m缓冲区范围内土地利用图，最后运用SPSS软件统计分析研究区域内河流两岸的土地利用结构［31，32］．根据表2的水质数据与土地利用结构的相关分析得出，土地利用结构中的绿化用地与DO呈正相关与EC呈负相关；这表明随着绿化用地类型面积的增加，河流水质有改善的现象．水域面积与氨氮、pH、电导率呈负相关，表明在相同排污情况下，水域面积越大单位体积水域内的污染物浓度就越小，也就意味着水域面积越大，纳污能力越强．城建用地与氨氮、pH和电导率呈正相关，与溶解氧呈负相关．城建用地是土地利用结构中最主要的污染输出土地利用类型，其商业及工矿用地和居民住宅用地是城市快速发展的产物，其数量占有绝对优势，对水质影响最为严重．农业用地与溶解氧、电导率分别呈正、负相关，这与以往的研究不同，主要原因可能是由于本地区的污染源主要来自于点源污染［13，14］，而且水体水质常年处于劣五类的状态，农业用地在一定程度上充当了绿化用地的功能，缓解了点源污染带来的影响．表2水质参数与土地利用的相关系数（N=45，P＜0.01）Table2Correlation coefficients between water qualityand land use（N=45，P＜0.01）水质参数绿化用地农业用地水面城建用地氨氮－0.5360.479溶解氧0.4160.402－0.439 pH－0.5780.384电导率－0.466－0.532－0.4120.5773.3人口聚集度对水环境的影响温瑞塘河流域所在地区是温州城市发展的中心地带和活跃区，由于其强力的集聚效应和经济高速发展对劳动力的需求，使人口不断向该区域集中，造成了诸多社会和环境问题，比如居住空间狭小、城市交通拥挤、环境质量恶化等问题．利用行政区内采样点的水质参数与相应的人口密度做相关分析，结果显示人口密度与pH、氨氮呈正相关，相关系数分别为0.443、0.456；与DO呈负相关，相关系数为－0.512（P＜0.05）．温瑞塘河流域流过的区域正是温州市人口最为集中的区域，且还在不断增长，这种现状和趋势给流域内水环境造成了严重的影响．图5靠近勤奋水闸处生态调水前后氨氮和溶解氧的变化Fig．5Concentration change of NH+4-N and DObefore and after water transfer3.4调水对水质的影响温州市近年来大量进行生态调水措施降低塘河的污染负荷，即打开闸门，运用上游的清水把塘河冲刷干净．对6月勤奋河调水之后的样品进行水质分析，把此采样点水质历年平均值当成是生态调水之前的浓度值，再与调水之后的浓度值进行比较．从图5中可以得到生态调水后的第3d，氨氮浓度值降96环境科学36卷低，溶解氧百分比含量升高，但是氨氮浓度仍然超过Ⅴ类水环境质量标准（GB3838-2002）的2倍；调水后第6天氨氮浓度值上升到15.26mg·L－1，溶解氧的百分比含量降低到Ⅴ类水标准，水环境质量恢复到原来污染水平．这与王玉铜等［33］研究得出的结论一致：温瑞塘河进行引瓯江潮水冲污可以短时间内改善区域水环境．可见，调水在一定程度上缓解了水环境恶化的现象．4结论（1）综合主成分分析的结果，丰水期大于0.9的参数有TN、PO3－4、NH+4-N；平水期大于0.9的参数有TN、PO3－4、NH+4-N、TOC；枯水期TN、PO3－4、NH+4-N是主要的污染物．总的来说，TN、PO3－4、NH+4-N是温瑞塘河流域主要的污染物物质．（2）温瑞塘河水质在时空分布上具有一定的时空分异性．水质污染程度在时间上是枯水期＞平水期＞丰水期；污染程度在空间上三级河道＞二级河道＞一级河道，但是无论几级河道市区的水质都劣于郊区和湿地．（3）流域内的水环境质量受人类活动的影响较大．工业废水和生活污水的直排是导致河水水质恶化的主要原因．人口的密集度是导致水质恶化的间接原因．另外，绿化用地和调水可改善水质，城建用地可恶化水质．致谢：感谢水域科学与生态研究所EGIS重点实验室（温州医科大学）对本研究的支持．张明华教授、商栩教授、龙碧波等在硕士研究生期间在采样和实验方面提供的帮助，在此一并致谢．参考文献：［1］Vega M，PardoＲ，Barrado E，et al．Assessment of seasonal and polluting effects on the quality of river water by exploratory dataanalysis［J］．WaterＲesearch，1998，32（12）：3581-3592．［2］Alberti M，Booth D，Hill K，et al．The impact of urban patterns on 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各类工业企业特征污染物汇总
工业企业是一类重要的污染源，其排放的污染物对环境和人类健康造
成了严重影响。

不同类型的工业企业由于生产工艺和产品不同，其排放的
污染物也具有一定差异。

以下是各类工业企业常见的特征污染物汇总。

1.火力发电厂：
2.钢铁冶炼企业：
3.化工企业：
化工企业是从原料中通过化学反应，生产出化学产品的工业企业。

其
主要特征污染物包括挥发性有机物（VOCs）、氮氧化物、硫化物、氨等。

化工生产过程中，挥发性有机物的挥发和燃烧会产生有害气体，如苯、甲
醛等。

氮氧化物和硫化物则是废气中的常见污染物。

4.印刷企业：
印刷企业是利用印刷设备对纸张或其他材料进行印刷加工的工业企业。

其主要特征污染物包括挥发性有机物、有机溶剂、颗粒物等。

印刷过程中
使用的化学品和溶剂会释放挥发性有机物，进而对空气产生污染。

废纸张
和印刷废水也是污染源之一
5.石油化工企业：
石油化工企业是从石油和天然气中提取和加工出化学产品的工业企业。

其主要特征污染物包括氮氧化物、硫化物、挥发性有机物、苯系物质等。

石油化工过程中，石油的燃烧和裂解产生的废气会释放氮氧化物、硫化物
及其他有害气体。

挥发性有机物的排放也是一个重要的环境问题。

以上仅列举了几类典型的工业企业及其特征污染物，实际上工业企业的污染物类型和组成非常多样化，还包括其他一些特定工业行业，如造纸企业、电子制造企业等。

因此，对不同工业企业的污染物的认知和控制是环境保护的重要方面，可以通过制定相关法规、加强监测和治理等手段来减少工业企业的环境污染。

新乡市环境空气中挥发性有机物(VOCs)污染特征及来源解析贾双庆;周速;程远【摘要】2018年4月—9月,对新乡市环境空气中70种VOCs进行监测,分析了VOCs浓度水平、组成特征、臭氧生成潜势及来源.结果表明,新乡市环境空气中VOCs浓度范围为27.25～289.18μg/m3,平均浓度为117.23μg/m3,以醛酮类和烷烃为主,表现为醛酮类>烷烃类>芳香烃>烯炔烃,主要来源于机动车尾气及燃烧源(贡献比为37.609％)以及溶剂使用(贡献比为16.791％).环境空气中VOCs的臭氧生成潜势贡献表现为醛酮类>芳香烃>烯炔烃>烷烃类.【期刊名称】《中国环境管理干部学院学报》【年(卷),期】2019(029)003【总页数】5页(P68-71,76)【关键词】VOCs;新乡;污染特征;臭氧生成潜势;来源解析【作者】贾双庆;周速;程远【作者单位】新乡市环境保护监测站,河南新乡 453002;新乡市环境保护监测站,河南新乡 453002;新乡市环境保护监测站,河南新乡 453002【正文语种】中文【中图分类】X51根据美国EPA的定义，挥发性有机物（VOCs）指除 CO、CO2、H2CO3、金属碳化物、金属碳酸盐和碳酸铵外，任何参加大气光化学反应的碳化物。

环境空气中的挥发性有机物是对流层臭氧（O3）与二次有机气溶胶的重要前体物[1-2]，对大气光化学烟雾的进程和灰霾的形成起到重要的作用。

据监测数据统计，我国许多城市曾遭受或正在遭受不同程度的臭氧污染的侵袭。

2016年国家监测网338个城市中98个城市超标30 d以上，87个城市臭氧为首要污染物天数超过30 d。

然而，目前对环境空气中VOCs的研究主要集中在北京[3]、长三角[4-5]、珠三角[6]等地区。

2015年，南淑清等[7]对郑州市环境空气中VOCs空间分布进行研究，PCA和PMF源解析显示机动车尾气和工业排放为主要污染源；新乡市环境空气中VOCs 研究未见报道。