一、浅议包头市大气环境中苯并(a)芘的污染（论文文献综述）
乔晓芳,魏俊妮,路殿英,贺娟娟[1]（2020）在《苯并[a]芘亚急性染毒对雄性Wistar大鼠心血管的影响》文中认为目的探讨苯并[a]芘（B[a]P）腹腔注射亚急性染毒对雄性Wistar大鼠心血管的影响。方法将10～11周SPF级雄性Wistar大鼠40只按体重随机分为空白对照组,溶剂对照组,低、中、高剂量染毒组（B[a]P浓度分别为1.0、2.5和6.25 mg/kg）,每组8只。溶剂对照组给予1.0 mL/kg的橄榄油,空白对照组不做任何处理,连续28天。染毒结束后用Prospect 3.0小动物超声成像仪和BL-410生物机能实验系统观察其左心室结构功能和血流动力学改变。HE染色观察大鼠胸主动脉和左心室病理变化。结果染毒后各组大鼠射血分数（ejection fraction, EF）、左室短轴缩短率（fractinanal shortening, FS）和左室舒张末压（left ventricular end diastolic pressure, LVEDP）总体差异有统计学意义（H=11.497,P=0.022;H=11.422,P=0.022;H=10.104,P=0.039）,中剂量组EF及FS低于溶剂组（调整后P<0.05）,高剂量组大鼠LVEDP高于溶剂组（调整后P<0.05）。中、高剂量组胸主动脉HE染色显示血管内膜部分缺失,部分内皮细胞脱落,内膜下胶原暴露,中膜层间隙较大;中、高剂量组左室横纹模糊不清,肌纤维减少断裂或消失,心肌间隙增宽,偶见炎症细胞或有心肌间隙渗血现象。结论苯并[a]芘可致雄性Wistar大鼠心血管功能和内皮发生损伤。
韩秀凤[2]（2019）在《包头市城区地表灰尘重金属和多环芳烃污染研究》文中指出近几十年来,随着城市化和工业化进程的加快,城市环境污染问题明显增多。城市地表灰尘是环境中各种污染物质的重要载体,对城市环境质量的监测具有指示作用。在各类污染物中,重金属和多环芳经（Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs）对人体健康和城市环境系统危害较大。城市地表灰尘可通过呼吸吸入、皮肤接触和手口摄入等途径进入人体,对人体健康产生严重危害,特别是对老人和儿童的危害更大。研究发现,累积在人体的重金属可导致呼吸系统疾病、肾脏疾病、癌症、儿童生长发育迟缓和许多其他不良健康影响。多环芳烃具有致毒、致癌和致突变作用,对人类健康危害极大。环数较多的多环芳烃对人体健康造成影响更大,如基因突变和癌症等。苯并[a]芘是最危险的多环芳烃之一,被美国环保局列为可能的致癌物质。因此,开展城市地表灰尘重金属和PAHs污染研究对于了解城市环境质量变化具有重要的意义。然而,目前,国内外学者对地表灰尘重金属和PAHs污染研究大多数都在发达国家或发展中国家的大城市（如北京、上海、南京等）进行,而快速工业化和城市化的中小城市开展过少量研究,尤其是中国西北部干旱半干旱地区中小工业城市相关研究更少,而这些地区由于环境保护意识薄弱和污染处理技术落后等,相对于大城市而言,其环境问题更严重。近年来,包头市存在严重的环境污染问题,然而,对更易与人体接触、对环境危害更大的城市地表灰尘重金属和PAHs污染研究没有相关文献报道。本论文就包头市地表灰尘中的12种重金属和16种优控PAHs开展研究,分析包头市城区地表灰尘中重金属和多环芳烃的含量及时空变化特征,评价包头市城区地表灰尘中重金属和PAHs的环境污染程度和健康风险,识别包头市地表灰尘重金属和PAHs的可能来源和解析出各种来源对每种重金属和PAHs的贡献率,最后探究包头市城区地表灰尘重金属和PAHs的复合污染特征。主要研究结论如下:（1）包头市城区地表灰尘中重金属Ni、V和As的平均含量小于或接近于河套平原土壤背景值,而Ba、Co、Cr、Cu、Mn、Pb、Zn、Cd和Hg平均含量均高于河套平原土壤背景值。灰尘中Co、Cr、Pb、Cd、Hg富集明显,应重点关注治理。Ba、Pb、Zn、Hg在商业区含量最高,Cr、Cu、Mn、Ni、V、Cd和As在工业区含量最高,Co在主干道含量最高。Ni、V、Mn和Cr含量的空间分布特征较相似,由研究区西部向东部其含量逐渐减少,这与研究区西部分布有污染较重的工业企业有关。2012年和2014年的包头市地表灰尘重金属含量进行比较发现,重金属Ba、Co、Mn、Pb、V、Zn有下降的趋势,而Cr、Cu、Ni有上升趋势,其中,Cr的变化最大。包头市城区地表灰尘中各重金属元素地累积指数的平均值由大到小依次为Co>Cr>Hg>Cd>Pb>Cu>Ba>V>Zn>Mn>Ni>As,说明,包头市城区地表灰尘中Co、Cr、Hg污染较严重,应重点关注。包头市地表灰尘重金属的污染负荷指数范围为0.87～4.38,平均值为1.76,属于偏中度污染,总体污染水平由西向东逐渐减小,在研究区西部河西工业园区污染最严重,九原区及赛罕塔拉生态园附近污染较轻,甚至无污染。各功能区总的潜在生态风险指数大小排序为商业区>文教区>工业区)>居住区>主干道>公园广场。包头市地表灰尘中各重金属元素的存在形态差异较大,Co和Zn的赋存形态以乙酸提取态为主,Cr、Mn,Ni、Cu、Pb、Ba、As、V以残渣态为主,其中Co、Zn和Cu易迁移,生态风险较大,应重点关注。包头市城区地表灰尘重金属健康风险评价结果显示,经手-口摄入是包头市地表灰尘非致癌暴露风险的主要途径。总体来说,因接触灰尘重金属而导致的健康风险儿童高于成人。Ba、Pb、Zn都在商业区地表灰尘中有最大非致癌风险指数,Cr、Cu、Mn、Ni、V、As在工业区地表灰尘中有最大的非致癌风险指数。Co在主干道地表灰尘中有最大的非致癌风险指数,Cd在公园广场地表灰尘中有最大的非致癌风险,Hg在文教区地表灰尘中有最大的非致癌风险指数。多元统计分析法和正定矩阵因子分解模型结果显示,包头市地表灰尘重金属的污染来源主要有自然源、混合源、建筑源、工业源等,其中Ni、V和As以自然源为主,自然源对Ni、V和As的贡献率分别为55.56%、44.48%、73.55%。重金属Ba、Cu、Pb、Zn、Cd、Hg主要以工业和交通活动产生的混合源为主,该源对这 6 种元素的贡献率分别为 50.93%、60.69%、65.64%、72.21%、46.45%、40.57%。Co主要来源于建筑施工或装修,以及建筑材料的风化和腐蚀（建筑源）,贡献率高达67.71%。灰尘中Cr和Mn的累积主要受工业源的影响,该源对Cr和Mn的贡献率分别为50.17%和42.28%。（2）包头市城区地表灰尘16种优控PAHs中,苯并[k]荧蒽的平均含量最高,蒽的平均含量最低,PAHs主要以高环PAHs为主。萘、二氢苊、菲、荧蒽和二苯并[a,h]蒽的含量在商业区最高,苊、芴和芘的含量在工业区最高,蒽、苯并[a]蒽、窟、苯并[k]荧蒽、苯并[a]芘、苯并[g,h,i]（?）和茚并[1,2,3-cd]芘的含量在居住区最高,苯并[b]荧蒽的含量在主干道最高。与我国土壤污染风险筛选值和管制值比较,包头市居住区和商业区地表灰受多环芳烃污染较严重,应该重点关注治理。与Maliszewska的欧洲农业土壤PAHs污染标准比较,包头市商业区地表灰尘PAHs污染最严重。与加拿大农业土壤治理标准比较,包头市城区地表灰尘已经受到PAHs的严重污染。与荷兰土壤评价和治理标准比较,包头市城区地表灰尘中苯并[k]荧蒽、荧蒽和萘,存在较大生态风险。尼梅罗综合指数显示,所有功能区地表灰尘的PAHs综合污染指数都大于3,属于重污染,说明包头市PAHs污染的风险等级极高,相关部门应重点关注。对于包头市城区地表灰尘PAHs的3种暴露途径,手-口摄入暴露途径是主要的途径,包头市城区地表灰尘PAHs对儿童的总致癌风险高于成人。异构体比值法分析、多元统计分析和正定矩阵因子分解模型结果显示,包头市地表灰尘中PAHs的主要来源为热解源,个别地区灰尘PAHs来自石油类产品和化石燃料低温燃烧源。包头市地表灰尘中萘、苊、菲、蒽、苯并[a]蒽、苯并[b]荧蒽、苯并[k]荧蒽、苯并[a]芘、苯并[g,h,i]（?）、茚并[1,2,3-cd]芘的来源以燃烧源为主,燃烧源对这 10 种 PAHs 的贡献率分别为 68.98%、59.11%、41.91%、44.21%、50.45%、86.93%、75.62%、55.24%、87.41%、81.31%。石油源对二氢苊、芴、荧蒽、荧蒽、屈、二苯并[a,h]蒽的贡献较高,贡献率分别为100%、92.49%、82.22%、56.63%、51.68%。其他来源对包头市地表灰尘中16中多环芳烃的贡献率较小,对菲的贡献率只有17.33%,对蒽的贡献率为16.74%,对苯并[g,h,i]花的贡献率也只有12.59%。（3）包头市城区地表灰尘中重金属含量与灰尘理化指标和常量组分的相关性程度较高,而地表灰尘中PAHs含量与灰尘理化指标和常量组分的相关性程度都较低,此外,包头市城区地表灰尘中重金属和多环芳烃的相关性也不显着,只有个别重金属和多环芳烃表现出来了一定的显着性。重金属和PAHs的二元LISA图表明,重金属和多环芳烃之间的高-低、低-高、低-低和不显着类集聚情况有很大的不同,但大部分重金属和多环芳烃的相同高值集聚区出现在研究区西部的河西工业园区附近和东河区南部。
杜远江[3]（2019）在《呼和浩特土壤中持久性有机污染物分布特征、来源及健康风险评价》文中研究表明耕地土壤作为人类赖以生存的环境基础以及粮食生产的必备资源,有着不可替代的作用。近年来,随着工业、农业的发展以及城镇化进程的加快,耕地土壤污染问题日渐严重。本研究针对呼和浩特城区和农田土壤,主要开展了多环芳烃和有机氯农药的分布特征和来源分析,研究结果将为环保及其他政府部门制定合理的土壤污染控制方案,以及制定人体健康的保护措施提供可靠的科学依据。本研究在针对呼和浩特地区共计采集城区土壤样品32处,农田土壤样品30处,采用GC-MS测定了土壤样品中16种多环芳烃以及23种有机氯农药的含量,对呼和浩特地区POPs的污染现状进行了调查,分析得出了POPs污染物的组成及特征及污染的组成,利用主成分分析和特征比值对PAHs的来源进行了分析,并依据国家标准对PAHs对健康的影响作出了评价。具体研究结果如下:1.运用GC-MS分析方法对呼和浩特城区土壤中16种多环芳烃进行分析测定,结果显示城区中PAHs总量最高2499μg·kg-1,最低为126μg·kg-1,平均含量为654μg·kg-1;采集样品的四个功能区中,城市道路>城市公园>商业区>居民区;结果表明,交通对16种多环芳烃总量的影响较大。2.运用GC-MS分析方法对呼和浩特周边农田土壤中16种多环芳烃进行分析测定,结果显示PAHs总量最高为864μg·kg-1,最低为140μg·kg-1,平均含量为293μg·kg-1;其中,西部工业园区附近的采样点土壤PAHs总量较高(均值326μg·kg-1),污染来源可能与燃煤相关;PAHs总量最高(864μg·kg-1)的采样点是位于机场附近的农田,可能与化石燃料的燃烧和泄露有关。3.综合分析呼和浩特城区和农村的土壤样品,16种多环芳烃总量主要都是由5-6环多环芳烃组成,大多数样品的组成基本相同,所以预测多环芳烃的来源可能相同,而共同的低分子量多环芳芳烃比例表明,新近污染较少。进一步的分析表明,城区土壤和农田土壤的污染来源都均主要来自于燃烧源,煤炭的燃烧占重要贡献,这可能是冬季燃煤供暖所导致。4.PAHs中7种有致癌性质因子的污染物致癌风险高于标准,致癌途径占比最大的是经口摄入,城区土壤和农田土壤均在70%以上,城区土壤贡献最大的因子是DBA,农田土壤贡献最大的因子是BaP。其余6种PAHs的危害尚在标准范围以下,危害途径最大的也是经口摄入,占比在70%以上,城区土壤和农田土壤贡献最大的因子都是Pry。5.运用GC-MS分析方法对呼和浩特城区和农田土壤中23种有机氯农药OCPs进行分析测定,结果显示23种OCPs总量最高为188μg·kg-1,总量最低为26.4μg·kg-1,平均含量为71.9μg·kg-1;农田土壤中23种OCPs总量最高为564μg·kg-1,最低为89.5μg·kg-1,平均含量为217μg·kg-1。呼和浩特所有土壤样品中,艾试剂及其降解物、DDTs、HCHs是有机氯农药检出含量较高的污染物。6.城区土壤和农田土壤几个有机氯分组组成的比例相似,均为狄试剂组>DDTs>HCHs,从DDTs中各组分比例以及β-HCHs占HCHs较大比例可知土壤样品中OCPs降解已有一定时间,新近污染较少。
王灿[4]（2019）在《基于双层标准网络模型的结构演化研究 ——以中国空气质量标准为例》文中进行了进一步梳理空气是人们生活的必需品,随着人们生活水平的提高,空气质量的好坏对人民健康的影响越来越大。近年来,随着经济的高速发展,空气质量却持续恶化,不断威胁着人民群众的身体健康。要想从根本上改变空气质量环境,那就必须加大空气质量标准的制定,空气质量标准是衡量空气质量好坏和改善空气质量的有效途径,只有制定出一套完善的空气质量标准体系才能更好地保护我们的空气环境。为了制定完善的空气质量标准体系,我们需要研究当前空气质量标准网络,从网络中找到标准体系的不足从而提出相应的建议。本文结合社会网络方法与TOPSIS法对空气质量标准引用网络与起草单位合作网络进行研究,并首次运用TOPSIS法对标准与起草单位进行评价分析。从网络节点指标、网络整体指标和综合评价三个方面分别对不同时点的空气质量标准与起草单位进行演化分析。首先通过点度中心度、介数、离心度、聚类系数对空气质量标准引用网络进行演化分析,通过平均距离与网络密度对引用网络进行整体分析,运用TOPSIS法对标准进行综合评价,得出网络中核心标准的变化过程;然后,通过设计参与度、合作度和贡献度对起草单位合作网络进行演化分析,通过平均距离与网络密度对合作网络进行整体分析,运用TOPSIS法对起草单位进行综合评价,得出不同时点比较重要的起草单位。通过研究发现:空气质量标准引用网络与起草单位合作网络随时间变化,规模在不断增大,联系也在增多,但是整体密度较小;网络中核心标准老化;随国家政策重心的迁移,核心空气质量标准也会发生变化;空气质量标准起草单位类型单一,大部分为科研院所;合作网络中起草单位知识传播效率较低。基于对空气质量标准双层网络模型的结构演化研究,本文发现空气质量标准存在以下几个问题:双层网络中节点联系不够紧密,空气质量核心标准老化,起草单位类型单一,起草单位指标差异化明显。从而我们提出以下建议:加强网络节点间联系,重视核心标准体系的建立,增强起草单位的多样性,加强起草单位的扶持,希望能够为空气质量标准的制定过程提供指导。
张鑫铖[5]（2019）在《北京市昌平城区PM2.5中多环芳烃污染来源及健康风险评价》文中认为大气细颗粒物（PM2.5）是大气颗粒物的重要组成部分,是多种有毒有害污染物的载体。近年来我国大气环境问题日益凸显,PM2.5已成为大部分城市的首要大气污染物。多环芳烃（PAHs）是一类具有强致癌性的持久性有机污染物,更易富集在粒径较小的颗粒物上。多环芳烃烷基取代物（APAHs）由于在大气中含量较低,种类众多,不易进行分析而研究较少。因此,开展PM2.5中PAHs及APAHs的研究,对于北京市控制大气中的有毒有机污染物以及保护人群健康很有意义。本研究采用气相色谱/质谱联用仪（GC/MS）对北京市昌平城区PM2.5中16种优控PAHs以及检测到的42种APAHs进行了分析,研究了 PM2.5中PAHs以及APAHs的浓度、组成特征和季节变化特征。利用特征比值法和正交矩阵因子分解法（PMF）共同对PM2.5中PAHs和APAHs进行定性和定量的源解析,运用毒性当量评估法和终生致癌风险评估法对昌平城区PM2.5中PAHs和APAHs经呼吸暴露的健康风险进行量化和评价,得到的结论如下:（1）昌平城区近五年PM2.5的浓度水平在23.91 μg/m3～549 μg/m3之间,季节差异非常明显,夏季最低,其次为秋季,春季和冬季较高。PM2.5样品中的16种优控 PAHs（ΣPAH16）与 APAHs 的总浓度分别在 0.86 ng/m3～88.79 ng/m3与 0.79 ng/m3～36.42 ng/m3之间,季节变化相同,冬季>秋季>春季>夏季。APAHs浓度一般低于PAHs,占总量的17%～55%。（2）在昌平城区PM2.5中,PAHs的优势物种是荧蒽（FLUA）、芘（PYR）、（?）（CHR）、苯并[b]荧蒽（BbF）和菲（PHE）,所占比例分别是20.8%、18.9%、12.4%、12.2%和8.6%。与母体PAHs相比,APAHs虽种类更多,但浓度普遍较低。烷基萘（ANAP）总浓度最高,约占APAHs总浓度的29%;其次为烷基芘（APYR）,约占APAHs总浓度的22%;烷基菲（APHE）种类最多,约占APAHs的20%;烷基芴（AFLN）、烷基（?）（ACHR）浓度相似,二者均约占APAHs总浓度的12%,烷基荧蒽（AFLUA）、烷基蒽（AAN）浓度最低,分别占APAHs总浓度的5%和0.7%。（3）使用特征比值法与PMF受体模型共同对昌平城区PM2.5中的PAHs和APAHs进行源解析,识别到的来源主要为燃煤源（37.5%）、其次为交通源（29.9%）和天然气和生物质燃烧源（19.6%）最后为石油源（13.0%）。（4）使用后向轨迹模式来识别污染源的源区。结果显示四个季节均受来自西北方向气团的影响,尤其是冬季,几乎所有气团均来自西北方向。春季除来自西北方向的气团外,还受来自东北方向（33%）和南部（42%）气团的影响。夏季主要受东南方向气流影响。秋季受北部和西北方向影响约占57%,受本地源影响很大,所占比例为43%。（5）昌平城区PM2.5中PAHs和APAHs的毒性当量（TEQ）为0.057 ng/m3～7.006 ng/m3,季节特征非常明显,冬季的TEQ值远高于其他季节,其次为秋季,再次为春季,夏季最低。机动车源TEQ极高,约0.5 ng/m3,是其余三种污染源的3～5倍。昌平城区PM2.5中PAHs及APAHs的终生超额致癌风险在2.006×10-8～2.468×10-6之间,在可接受范围内。
张秀川,赵健,王婷,王振杰,牛勇,戴宇飞,张利平,李望晨,段化伟[6]（2019）在《2014年北京市某区不同空气质量下大气颗粒物中多环芳烃的特征与来源分析》文中认为目的了解北京市春季大气颗粒物中多环芳烃分布现状及来源特征。方法记录北京市环境保护监测中心公布的空气质量信息,采用大气颗粒物采样仪在北京市某区进行采样。索式提取法提取细颗粒物(PM2.5)中的有机物,用气相色谱—质谱联用仪定量分析PAHs,分子诊断比值法分析多环芳烃的来源。结果环境空气质量指数（AQI）日均值与蒽、荧蒽、苯并[a]蒽、■、苯并[b]荧蒽、茚并（1,2,3-cd）芘呈现正相关,与苊、芴呈负相关,其中与苯并[b]荧蒽的相关系数最高（r=0.772）。随着空气质量由优到严重污染发展,苯并[a]芘、茚并[1,2,3-cd]芘、苯并[ghi]苝三种多环芳烃质量浓度有上升的趋势且差异具有统计学意义（P<0.01）;苊、芴、菲、芘四种多环芳烃质量浓度有下降的趋势且差异具有统计学意义（P<0.01）;特征来源分析发现,空气质量为优和良的情况下细颗粒物中PAHs主要来源于石油和液态化石燃料的燃烧;空气质量为重度和严重污染的情况下,PAHs来源除了液态化石燃料燃烧外还有木材和煤炭燃烧。结论 2014年北京市某区春季的大气细颗粒物中的多环芳烃主要来源于煤和化石燃料的燃烧,可能与居民取暖和交通污染有关。
周海军[7]（2018）在《包头市大气颗粒物环境地球化学特征》文中认为随着工业发展和城市化进程,颗粒物污染问题日益突出,已成为大气污染的核心问题。颗粒物作为长期影响空气质量的首要污染物,来源极其复杂。开展颗粒物污染特征、来源和形成机制研究,是有针对性地开展颗粒物污染防治工作的前提和基础。本研究以中国北方典型重工业城市包头市为研究区,分季节系统采集了PM10、PM2.5和居民区积尘样品,开展了颗粒物中水溶性离子、有机碳（OC）、元素碳（EC）、重金属的时空分布特征、来源和形成机制研究,采用化学计量学方法,总结了包头市大气颗粒物中典型污染物与重污染天气过程的响应关系,将Tessier形态分析法引入居民区积尘金属元素和稀土元素环境地球化学行为研究,初步判识了钢铁冶炼企业对包头市大气污染的影响范围。主要研究结果如下:1.包头市大气污染春季以PM10污染为主,夏季以O3污染为主,秋冬两季PM10和PM2.5均有不同程度污染。PM2.5、SO2、NO2和CO取暖季明显高于非取暖季,说明燃煤取暖对包头市空气质量有重要影响。2.沙尘天Ca2+和Na+浓度高于正常天和雾霾天,而雾霾天SO42-、NO3-、NH4+、K+和Cl-浓度高于正常天和沙尘天。正常天阴阳离子基本平衡,而沙尘天阳离子过剩而导致颗粒物呈弱碱性。聚类分析、三元图和主成分分析结果均表明,沙尘、二次无机离子、燃煤、生物质燃烧和工业污染为颗粒物中水溶性离子的主要来源。3.PM10和PM2.5中OC和EC均与风速显着负相关,与相对湿度显着正相关,表明高风速和低相对湿度有利于OC和EC的消除。聚类分析结果表明,OC与SO2和CO同源,主要来源于燃煤,EC与NO2同源,主要来源于机动车尾气和电厂排放。包头市夏季OC主要以一次源为主,冬季二次有机气溶胶也有较大贡献。4.沙尘天Si、Al、Fe、Ti和Cu等元素浓度远高于雾霾天和正常天,表明沙尘天对PM10和PM2.5中地壳元素有较大贡献。雾霾天Pb、Zn、Mn、As和Cd等元素浓度远高于正常天和沙尘天,表明雾霾天移动源和工业源等人为污染源对这些金属元素有较大贡献。包头市PM10和PM2.5中Pb、Cd和Hg既有自然源也有人为来源,且在PM2.5中的平均富集因子明显高于PM10,表明这些元素更易富集在细颗粒物上。5.受污染源分布和主导风向影响,居民区积尘中Fe、Mn、V和Cr等元素富集因子均呈现昆都仑区>青山区>九原区>东河区。东河区受周边大型燃煤电厂和北梁拆迁改造影响,Al和Co元素富集因子高于其他研究区域。Fe、Mn、Cr、Zn、V和Cu等元素含量随着采样点至钢铁冶炼企业距离增加而减小,Fe、Mn和Cr尤为明显,表明钢铁冶炼企业排放可能是居民区积尘中这些元素的主要来在源。地累积指数、潜在生态风险指数和风险评价指数结果表明,Hg和Cd生态潜风险较高。6.居民区积尘各形态∑REEs大小顺序依次为残渣态>铁锰氧化物结合态>有机质结合态>碳酸盐结合态>可交换态。四个研究区黄土标准化的稀土配分模式类似,均呈现轻稀土富集模式,与白云鄂博铁矿石配分模式一致。∑REEs含量和La、Ce、Pr、Nd等四种轻稀土元素的富集因子与钢铁冶炼企业的距离显着负相关,表明钢铁冶炼企业对居民区积尘中稀土元素含量有显着影响。
于欢[8]（2017）在《黑龙江省典型焦化企业周围人群健康潜在风险的研究》文中提出由于工业活动造成企业所在地周围人群健康影响问题一直是环境科学研究的热点问题,特别是,随着我国经济快速发展,煤炭资源城市为提高煤炭附加值创造更大经济效益的开发活动,存在着对周围环境质量造成不良影响的污染源,也会成为周边居民健康风险的潜在影响因素。为此,本课题结合黑龙江省煤炭资源型城市在煤炭化工生产过程,以典型焦化企业生产活动为研究对象,对其可能造成企业周围人群健康风险进行系统研究,以便对于该煤炭资源型城市在开发建设过程中既能获得较大的经济效益,同时又能切实保障周边居民的健康不受到任何的损害提供科学指导作用。论文首先基于健康风险评价的“四步法”,针对焦化企业典型生产工艺进行环境影响因素分析,对生产过程产污环节进行识别,确定各危害因子的种类与产生强度,探索环境中污染物浓度水平与企业排放强度的联系,进而,通过定性与定量相结合的手段,对焦化企业周围居民从呼吸、饮用、皮肤接触等途径可能导致的健康风险进行评估。研究结果表明:不同暴露途径对周围人群健康影响存在着较大差异,其中呼吸途径是影响该区域人群健康的主要途径;不同的危害因子对于健康风险率的贡献不同,其中致癌因子苯并芘影响最大。其次,基于不同企业发展模式,采用情景分析与数学模型预测手段,对企业未来发展规划可能引起周围健康风险的变化趋势进行了相关研究,研究结果表明:以发展焦化产业为主线,在现有产能的基础上增加产能的发展模式,由于焦化产能的增加,相应带来工艺尾气中苯并芘排放强度的增加,将导致区域空气中苯并芘暴露浓度水平的提高,结果企业周围人群健康风险值将显着增加。对于企业从设计与开发煤化工下游产业链,生产费脱、稳定轻烃以及合成氨等清洁化学品的发展模式,由于在生产过程中不产生苯并芘等对人群健康影响明显的有害因子,其企业周围人群健康风险值尽管有所增加,但变化不大。由于焦化企业周围人群健康风险值的大小与焦化企业排放物的途径密切相关,且为多环境要素综合影响的结果。本研究为了更直观的判断该地区健康风险值大小,结合考虑该地区生活方式,在构建评价指标体系的基础上,通过层次分析法确定了评价指标的权重,进而建立了综合健康风险评价模型,实现周围环境对人群健康潜在风险的综合评估。研究结果表明:大气暴露途径权重远高于其他暴露方式。研究结果对于焦化企业周围规避与降低人群健康风险管理具有科学指导作用。
孙然[9]（2015）在《荻和绦柳组培苗对4-BDE和BaP暴露的生物响应》文中认为持久性有机污染物（persistent organic pollutants,POPs）是人工合成的有机污染物,其污染水平、迁移转化、毒理和降解等研究已经引起了国内外高度重视,中国作为POPs公约缔约国正面临POPs的挑战。4-溴联苯醚（4-brominated biphenyl ether,4-BDE）是一种低溴代联苯醚,广泛存在于环境的大气、水体、底泥和水生生物等介质,具有比高溴代联苯醚更高的生物富集性、水溶性及挥发性等特性。4-BDE是一溴代联苯醚的代表物,仅含有一个溴原子的芳香族化合物也是一种全球性污染物。苯并[a]芘（benzo[a]pyrene,Ba P）是一类具有富集性、高毒性及挥发性的典型五环的多环芳烃,并是多环芳烃中毒性最强的,被认为是癌症的主要影响因子。4-BDE和Ba P都是一种在环境中广泛存在的POPs,可通过食物链富集、浓缩,可对人类和生态环境存在潜在危害。植物修复可以最大限度地降低对环境的破坏,是生物修复的重要方面,已成为国内外关注的热点。在植物修复研究中植物对污染物暴露的生物响应是研究植物修复机制的前提和基础,但目前国内外尚少系统报道。本论文以常见植物玉米、拟南芥、荻和绦柳等植物为靶试植物,研究了7种POPs暴露下对玉米和拟南芥生长相关响应及机制,以及4-BDE和Ba P暴露条件下对荻和绦柳生长发育相关的应答响应及修复机制。主要的研究结果如下:（1）玉米胚芽鞘伸长试验结果表明,在设计的暴露剂量范围0 mg/L-20 mg/L内,生长剂量曲线呈现出先升高后降低的趋势,低剂量暴露可促进生长,高剂量抑制生长,污染物aroclor1254、PCB 126、PCB 28、BDE-209和Ba P可明显促进胚芽鞘伸长生长,aroclor1242和4-BDE对胚芽鞘伸长没有明显影响。（2）拟南芥DR5::GUS报告基因对污染物暴露的应答分析结果表明,在设计的暴露剂量范围0 mg/L-0.2 mg/L内,污染物aroclor1254、aroclor1242、PCB 28和BDE-209可诱导拟南芥DR5::GUS基因表达,PCB 126、4-BDE和Ba P不能诱导DR5::GUS基因表达。（3）不同浓度的4-BDE暴露对荻和绦柳组培苗生长发育影响的研究结果表明,在设计的暴露剂量范围内,4-BDE单独和协同激素暴露可影响荻和绦柳生长发育。3mg/L的4-BDE暴露下可缩短荻不定根不会分化时间、促进荻生物量的增加,4-BDE协同激素暴露的影响效应较高于4-BDE单独暴露。4-BDE单独暴露下可延长绦柳不定根的分化时间,促进生物量的增加,4-BDE协同激素暴露可明显抑制绦柳不定根的分化,对茎叶生物量的影响与阳性对照CK+相似。（4）不同浓度的Ba P暴露对荻和绦柳组培苗生长发育影响的研究结果表明,在设计的暴露剂量范围内,Ba P暴露可影响荻和绦柳的生长发育。4 mg/L的Ba P暴露可明显缩短荻不定根分化时间,Ba P协同激素处理可促进荻生物量的增加,Ba P单独暴露下荻不定根生物量与阳性对照CK+相似,可促进荻茎叶生物量的增加。4 mg/L的Ba P单独暴露下可缩短绦柳不定根的分化时间、促进绦柳不定根分化数量和不定根生物量的增加,绦柳茎叶生物量与阳性对照CK+相似,Ba P协同激素暴露下可抑制绦柳不定根的分化,绦柳茎叶生物量与阳性对照CK+相似。（5）污染物4-BDE和Ba P暴露可以影响荻不定根分化前期的植物内源生长素IAA和细胞分裂素类（ZR、DHZR、i PA）水平。1/2MS添加3mg/L的4-BDE单独处理对荻不定根分化初期内源IAA、ZR、DHZR以及i PA的含量影响显着,荻内源生长素IAA与细胞分裂素类的比值IAA/ZR和IAA/DHZR高于空白对照CK;1/2MS+0.5 mg/L NAA+0.5 mg/L IBA并添加3mg/L的4-BDE协同激素处理,对荻不定根分化初期内源IAA、ZR、DHZR以及i PA影响显着,荻生长素与细胞分裂素比值与阳性对照CK+一致。1/2MS添加4 mg/L的Ba P单独处理,对荻不定根分化初期内源IAA、ZR、DHZR以及i PA影响规律性不显着,荻内源生长素IAA/DHZR高于空白对照CK;1/2MS+0.5mg/L NAA+0.5 mg/L IBA并添加4 mg/L的Ba P协同激素处理,对荻不定根分化初期内源IAA、ZR、DHZR以及i PA影响显着,荻内源生长素IAA的含量显着高于细胞分裂素类,荻内源生长素IAA与细胞分裂素类的比值均高于阳性对照CK+。以上玉米胚芽鞘、DR5::GUS、荻和绦柳不定根分化等生物效应以及荻和绦柳不定根分化早期内源激素水平分析,说明4-BDE可能通过影响植物内源生长素、细胞分裂素水平影响植物的器官的分化和生长。Ba P对植物的影响除了影响内源激素水平外,可能还存在其它机制,仍需进一步研究证实。
芦静[10]（2015）在《包头市大气PM10中多环芳烃的分布特征及健康风险评价》文中研究表明目的通过检测包头市不同城市功能分区（工业区、生活区、商业区、郊区）在采暖期、非采暖期和风沙期大气可吸入颗粒物（PM10）中多环芳烃（PAHs）的总浓度、PAHs单体以及不同环数PAHs的污染状况,初步探讨本市大气PM10中PAHs的污染特征,为该地区居民健康风险评价及污染治理提供依据。方法利用KB-1000型大流量采样器,分别于采暖期、非采暖期和风沙期连续24小时采集包头市工业区、生活区、商业区、郊区的PM10样品,采用色质联用（GC-MS）分析法对样品中的16种PAHs进行定性和定量检测,利用特征比值法探讨其来源,并用毒性等效浓度法,运用以BaP为参照的总致癌等效浓度（BaP-TEQ）、总致突变等效浓度（BaP-MEQ）、人群终身致癌超额危险度（R）、预期寿命损失（LL）等指标对居民的健康风险进行评估。结果四个采样区三个采样时期大气PM10中均检测出美国EPA优先控制污染物名单中的16种PAHs。（1）采暖期PAHs的总含量高于非采暖期和风沙期,三组比较差异有统计学意义（P<0.05）,BaP的含量采暖期也高于非采暖期和风沙期,三组比较差异有统计学意义（P<0.05）,三个采样区（除商业区）PM10中PAHs含量变化趋势为:采暖期>非采暖期>风沙期,商业区PM10中PAHs含量变化趋势为:采暖期>风沙期>非采暖期;（2）工业区PAHs的总含量高于郊区、商业区和生活区,四组比较差异有统计学意义（P<0.05）,BaP的含量工业区也高于郊区、商业区和生活区,四组比较差异有统计学意义（P<0.05）,采暖期PM10中PAHs含量变化趋势为:工业区>郊区>生活区>商业区。非采暖期PM10中PAHs含量变化趋势为:工业区>郊区>商业区>生活区。风沙期PM10中PAHs含量变化趋势为:工业区>商业区>生活区>郊区。（3）本实验检测的PAHs以4环和5环为主,且中高环PAHs的总含量采暖期高于非采暖期和风沙期。（4）PM10中PAHs主要来源于燃煤排放。（5）三个时期四个采样区检测的PAHs以BaP为参照的总致癌等效浓度（BaP-TEQ）、总致突变等效浓度（Ba P-MEQ）均超标。结论本次调查的包头市四个采样区三个采样时期大气PM10中PAHs污染较为严重,对居民的健康造成较大威胁,PAHs以中高环为主,主要来源于燃煤排放。
二、浅议包头市大气环境中苯并(a)芘的污染（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、浅议包头市大气环境中苯并(a)芘的污染（论文提纲范文）
（1）苯并[a]芘亚急性染毒对雄性Wistar大鼠心血管的影响（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 仪器和试剂 |
| 1.2 动物分组及染毒 |
| 1.3 M型超声心电图检测 |
| 1.4 血压及左室内压检测 |
| 1.5 左心室、胸主动脉HE染色 |
| 1.6 统计学分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 动物的体重变化 |
| 2.2 M型超声心动图检测结果 |
| 2.3 大鼠血压、左室内压 |
| 2.4 HE染色结果 |
| 3 讨论 |
（2）包头市城区地表灰尘重金属和多环芳烃污染研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 城市灰尘概述 |
| 1.2.1 城市灰尘概念 |
| 1.2.2 城市灰尘的来源 |
| 1.2.3 城市灰尘污染国内外研究现状 |
| 1.3 灰尘重金属概述 |
| 1.3.1 重金属污染及其影响 |
| 1.3.2 灰尘重金属的研究现状 |
| 1.4 灰尘多环芳烃概述 |
| 1.4.1 多环芳烃的危害 |
| 1.4.2 灰尘多环芳烃的研究现状 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 课题来源 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理状况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 土壤特征 |
| 2.1.4 气候特征 |
| 2.1.5 水资源概况 |
| 2.2 社会经济条件 |
| 2.2.1 人口分布特征 |
| 2.2.2 国民经济 |
| 2.2.3 工业布局 |
| 2.3 环境状况 |
| 第3章 样品采集与研究方法 |
| 3.1 样品采集与预处理 |
| 3.2 样品分析 |
| 3.2.1 样品理化性质分析 |
| 3.2.2 重金属全量及形态测定 |
| 3.2.3 多环芳烃含量测定 |
| 3.3 污染评价方法 |
| 3.3.1 地累积污染指数法 |
| 3.3.2 污染负荷指数 |
| 3.3.3 潜在生态风险指数法 |
| 3.3.4 内梅罗综合指数法 |
| 3.4 健康风险评价 |
| 3.4.1 重金属健康风险评价模型 |
| 3.4.2 多环芳烃健康风险评价模型 |
| 3.5 多元统计分析方法 |
| 3.6 正定矩阵因子分解模型 |
| 3.7 地统计分析方法 |
| 3.8 空间自相关分析法 |
| 3.9 小结 |
| 第4章 包头市城区地表灰尘理化特征研究 |
| 4.1 理化特征描述 |
| 4.1.1 pH值 |
| 4.1.2 电导率 |
| 4.1.3 烧失量 |
| 4.1.4 碳酸钙 |
| 4.1.5 磁化率 |
| 4.1.6 粒度分布 |
| 4.1.7 常量组分 |
| 4.2 包头市地表灰尘理化特征不同功能区差异研究 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 包头市城区地表灰尘中重金属污染研究 |
| 5.1 包头市城区地表灰尘中重金属含量特征 |
| 5.1.1 描述性统计 |
| 5.1.2 不同功能区地表灰尘重金属含量 |
| 5.2 包头市城区地表灰尘重金属时空分布特征 |
| 5.2.1 空间变化 |
| 5.2.2 时间变化 |
| 5.3 包头市城区地表灰尘重金属污染及生态风险评价 |
| 5.3.1 污染评价 |
| 5.3.2 生态风险评价 |
| 5.3.3 基于形态的生态风险评价 |
| 5.4 包头市城区地表灰尘重金属健康风险评价 |
| 5.4.1 总体健康风险 |
| 5.4.2 不同功能区地表灰尘重金属健康风险 |
| 5.5 包头市城区地表灰尘重金属污染来源分析 |
| 5.5.1 基于多元统计方法的灰尘重金属来源识别 |
| 5.5.2 基于PMF模型的灰尘重金属来源解析 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 包头市城区地表灰尘中PAHs污染研究 |
| 6.1 包头市城区地表灰尘中PAHs含量特征 |
| 6.1.1 地表灰尘中PAHs含量水平 |
| 6.1.2 地表灰尘中PAHs的构成特征 |
| 6.1.3 地表灰尘中PAHs含量的功能区差异 |
| 6.2 包头市城区地表灰尘中PAHs空间分布特征 |
| 6.3 包头市城区地表灰尘中PAHs污染研究 |
| 6.3.1 土壤污染风险筛选值和管制值评价 |
| 6.3.2 国际标准评价 |
| 6.3.3 内梅罗综合指数法评价 |
| 6.3.4 生态毒性评价 |
| 6.4 包头市城区地表灰尘中PAHs健康风险评价 |
| 6.5 包头市城区地表灰尘中PAHs污染来源解析 |
| 6.5.1 基于异构体比值法的灰尘PAHs来源识别 |
| 6.5.2 基于多元统计分析方法的灰尘PAHs来源识别 |
| 6.5.3 基于PMF模型的灰尘PAHs来源解析 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 包头市城区地表灰尘中重金属和PAHs的相关性研究 |
| 7.1 相关性分析 |
| 7.1.1 地表灰尘重金属和PAHs与理化指标的相关分析 |
| 7.1.2 地表灰尘重金属和PAHs与其常量组分的相关分析 |
| 7.1.3 地表灰尘中重金属与PAHs的相关分析 |
| 7.2 地表灰尘重金属和PAHs的空间自相关分析 |
| 7.3 小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）呼和浩特土壤中持久性有机污染物分布特征、来源及健康风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 持久性有机污染物国内外研究背景 |
| 1.2.1 持久性有机污染物研究背景介绍 |
| 1.2.2 持久性有机污染物的基本性质 |
| 1.2.3 多环芳烃(PAHs) |
| 1.2.4 有机氯农药(OCPs) |
| 1.2.5 健康风险评价 |
| 1.3 课题研究背景及意义 |
| 1.3.1 研究区概况 |
| 1.3.2 本研究目的及意义 |
| 1.4 主要研究内容及路线 |
| 第二章 土壤样品的采集与分析 |
| 2.1 土壤样品的采集及处理 |
| 2.2 实验部分 |
| 2.2.1 PAHs实验 |
| 2.2.1.1 试剂 |
| 2.2.1.2 样品的提取与净化 |
| 2.2.1.3 样品的分析测试 |
| 2.2.1.4 质量控制与质量保证(QC/QA) |
| 2.3.1.4.1 质谱控制措施 |
| 2.2.1.4.2 定性控制措施 |
| 2.2.1.4.3 准确度控制措施 |
| 2.2.2 OCPs实验 |
| 2.2.2.1 试剂 |
| 2.3.2.2 样品的提取与净化 |
| 2.2.2.3 样品的分析测试 |
| 2.2.2.4 质量控制与质量保证(QC/QA) |
| 2.2.2.4.1 质谱控制措施 |
| 2.2.2.4.2 定性控制措施 |
| 2.3.2.4.3 准确度控制措施 |
| 2.3 数据处理及统计 |
| 第三章 呼和浩特地区土壤中PAHs污染水平、组成及来源解析 |
| 3.1 呼和浩特城区中PAHs污染状况、组成及来源解析 |
| 3.1.1 城区土壤中PAHs污染水平与分布 |
| 3.1.2 污染物组成特征 |
| 3.1.3 来源解析 |
| 3.1.3.1 PCA(Principal Component Analysis)分析 |
| 3.1.3.2 特征比值法 |
| 3.2 呼和浩特农村土壤中PAHs污染状况、组成及来源解析 |
| 3.2.1 农村土壤中PAHs污染水平与分布 |
| 3.2.2 农村土壤中 PAHs 组成特征 |
| 3.2.3 PAHs来源解析 |
| 3.2.3.1 PCA |
| 3.2.3.2 特征比值法 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 呼和浩特地区土壤中OCPs污染水平及组成 |
| 4.1 呼和浩特城区中OCPs污染状况及组成 |
| 4.1.1 呼和浩特城区中OCPs污染状况 |
| 4.1.2 呼和浩特城区中OCPs污染组成 |
| 4.2 呼和浩特农村农田中OCPs污染状况及组成 |
| 4.2.1 呼和浩特农村农田中OCPs污染状况 |
| 4.2.2 呼和浩特农村农田中OCPs污染组成 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 土壤健康风险评价 |
| 5.1 PAHs的健康风险评估 |
| 5.2 健康风险的计算模型 |
| 5.3 多环芳烃的健康风险 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论及展望 |
| 6.1 本文的主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于双层标准网络模型的结构演化研究 ——以中国空气质量标准为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 一、研究背景及意义 |
| 二、研究内容及框架 |
| 三、研究方法及创新点 |
| 第一章 理论基础与文献综述 |
| 第一节 空气质量标准化研究综述 |
| 一、空气质量标准定义 |
| 二、空气质量标准研究 |
| 第二节 社会网络理论分析方法 |
| 一、社会网络分析法 |
| 第三节 引用网络与合作网络的结构研究 |
| 一、引用网络的结构研究 |
| 二、合作网络的结构研究 |
| 三、双层网络的结构研究 |
| 四、网络结构的动态演化研究 |
| 第四节 TOPSIS法研究综述 |
| 一、TOPSIS法定义 |
| 二、TOPSIS法研究综述 |
| 第二章 空气质量标准现状分析 |
| 一、空气质量概况 |
| 二、空气质量标准、起草单位和归口单位统计分析 |
| 第三章 双层标准网络模型的指标选取及特性分析 |
| 第一节 双层标准网络的构建 |
| 一、数据来源及处理 |
| 二、时间划分依据 |
| 三、引用网络与合作网络的构建 |
| 第二节 标准层结构性评价指标 |
| 一、网络节点指标 |
| 二、网络整体指标 |
| 三、标准重要性评价模型 |
| 第三节 起草单位重要性评价指标与模型 |
| 一、网络节点指标 |
| 二、网络整体指标 |
| 三、起草单位重要性评价模型 |
| 第四章 标准层网络结构的演化分析 |
| 第一节 标准引用网络动态图 |
| 一、标准引用网络动态图 |
| 第二节 标准层结构性评价指标动态演化 |
| 一、网络节点指标演化分析 |
| 二、网络整体指标演化分析 |
| 三、标准重要性评价指标演化分析 |
| 第五章 起草单位重要性评价及其相关性分析 |
| 第一节 起草单位合作网络动态图 |
| 一、起草单位合作网络动态图 |
| 第二节 起草单位合作网络结构性评价动态演化 |
| 一、网络节点指标演化分析 |
| 二、网络整体指标演化分析 |
| 三、起草单位重要性评价指标演化分析 |
| 四、合作网络指标相关性分析 |
| 第六章 问题分析与对策建议 |
| 第一节 问题分析 |
| 一、双层网络中节点联系不够紧密 |
| 二、空气质量核心标准老化 |
| 三、起草单位类型单一 |
| 四、起草单位指标差异化明显 |
| 第二节 对策建议 |
| 一、加强网络节点间联系 |
| 二、重视核心标准体系的建立 |
| 三、增强起草单位的多样性 |
| 四、加强起草单位的扶持 |
| 结论与展望 |
| 一、结论 |
| 二、不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间科研成果 |
| 附录 |
| 致谢 |
（5）北京市昌平城区PM2.5中多环芳烃污染来源及健康风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 PM2.5研究现状 |
| 1.2.2 PAHs及APAHs的结构及性质 |
| 1.2.3 PAHs及APAHs的来源和形成 |
| 1.2.4 PAHs及APAHs的环境行为 |
| 1.2.5 PAHs及APAHs的分析方法 |
| 1.2.6 PAHs及APAHs的源解析 |
| 1.2.7 PAHs及APAHs的毒性 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第2章 研究区域与研究方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 样品采集 |
| 2.2.1采样地点 |
| 2.2.2 采样时间 |
| 2.2.3 样品的采集与保存 |
| 2.3 实验仪器及试剂 |
| 2.4 样品分析 |
| 2.4.1 样品前处理 |
| 2.4.2 GC/MS测定 |
| 2.4.3 定性和定量分析 |
| 2.4.4 质量保证与质量控制 |
| 第3章 昌平区PM_(2.5)中PAHs及APAHs污染特征 |
| 3.1 昌平区PM_(2.5)及其中PAHs、APAHs的浓度 |
| 3.1.1 昌平区PM_(2.5)的浓度 |
| 3.1.2 昌平区PM_(2.5)中APAHs的定性分析 |
| 3.1.3 昌平区PM_(2.5)中PAHs及APAHs的浓度 |
| 3.2 昌平区PM_(2.5)中PAHs及APAHs的组成特征 |
| 3.2.1 PM_(2.5)中PAHs的组成特征 |
| 3.2.2 PM_(2.5)中APAHs的组成特征 |
| 3.2.3 PM_(2.5)中PAHs与APAHs的相关性 |
| 3.3 昌平区PM_(2.5)中PAHs及APAHs组成分布的季节变化 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 昌平区PM_(2.5)中PAHs及APAHs的源解析 |
| 4.1 特征比值法 |
| 4.2 PMF受体模型解析 |
| 4.3 后向轨迹分析 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 昌平区PM_(2.5)中PAHs及APAHs的健康风险评价 |
| 5.1 毒性当量评价 |
| 5.2 终生致癌风险评价 |
| 5.3 不同污染源对终生致癌风险的贡献 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）2014年北京市某区不同空气质量下大气颗粒物中多环芳烃的特征与来源分析（论文提纲范文）
| 1 对象和方法 |
| 1.1 对象 |
| 1.2 主要实验仪器 |
| 1.3 方法 |
| 1.3.1 样本采集 |
| 1.3.2 空气中PM2.5浓度检测 |
| 1.3.3 细颗粒物中PAHs浓度检测 |
| 1.3.3.1 样品预处理方法 |
| 1.3.3.2 多环芳烃分析方法 |
| 1.4 统计学方法 |
| 1.5 质量控制 |
| 2 结果 |
| 2.1 不同空气质量状况下PM2.5浓度的比较 |
| 2.2 AQI日均值与PAHs之间的关系 |
| 2.3 不同空气质量状况下颗粒物中PAHs浓度 |
| 2.4 不同空气质量条件下PM2.5中PAHs特征分析 |
| 2.5 分子诊断比值法 (MDR) 鉴别诊断分析 |
| 3 讨论 |
（7）包头市大气颗粒物环境地球化学特征（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 颗粒物污染 |
| 1.2.2 颗粒物化学组成 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 气象条件 |
| 2.3 能源结构 |
| 2.4 大气污染物排放特征 |
| 2.4.1 污染物排放行业特征 |
| 2.4.2 污染物排放区域分布特征 |
| 2.4.3 机动车污染物排放特征 |
| 2.5 环境空气质量现状 |
| 2.5.1 污染物时间变化特征 |
| 2.5.2 污染类型分类 |
| 2.5.3 污染物空间分布特征 |
| 第三章 样品采集与分析 |
| 3.1 样品采集 |
| 3.1.1 PM_(10)和PM_(2.5)样品采集 |
| 3.1.2 居民区积尘样品采集 |
| 3.2 PM_(10)和PM_(2.5)样品化学组分分析 |
| 3.2.1 质量浓度 |
| 3.2.2 水溶性离子 |
| 3.2.3 金属元素 |
| 3.2.4 硅元素 |
| 3.2.5 有机碳和元素碳 |
| 3.3 居民区积尘化学组分分析 |
| 3.3.1 金属元素和稀土元素总量 |
| 3.3.2 金属元素和稀土元素形态 |
| 3.3.3 多环芳烃 |
| 第四章 PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的变化特征 |
| 4.1 时间变化特征 |
| 4.2 空间变化特征 |
| 4.3 手工监测与自动监测对比 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 PM_(10)和PM_(2.5)环境地球化学特征 |
| 5.1 水溶性离子污染特征和来源 |
| 5.1.1 污染特征 |
| 5.1.2 化学计量学关系 |
| 5.1.3 来源解析 |
| 5.1.4 硫氧化率和氮氧化率 |
| 5.2 有机碳和元素碳的污染特征和来源 |
| 5.2.1 时间变化特征 |
| 5.2.2 空间变化特征 |
| 5.2.3 与气态污染物的关系 |
| 5.2.4 二次有机碳的贡献 |
| 5.3 金属元素的污染特征和来源 |
| 5.3.1 时间变化特征 |
| 5.3.2 富集因子 |
| 5.3.3 来源解析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 居民区积尘的环境地球化学特征 |
| 6.1 金属元素的污染特征和来源 |
| 6.1.1 形态分布特征 |
| 6.1.2 累积与风险 |
| 6.1.3 来源解析 |
| 6.1.4 空间分布特征 |
| 6.2 稀土元素的污染特征和来源 |
| 6.2.1 形态分布特征 |
| 6.2.2 配分模式 |
| 6.2.3 富集因子 |
| 6.2.4 来源解析 |
| 6.2.5 空间分布特征 |
| 6.3 多环芳烃污染特征和来源 |
| 6.3.1 污染特征 |
| 6.3.2 来源解析 |
| 6.3.3 风险评价 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论 |
| 参考文献 |
| 附图 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（8）黑龙江省典型焦化企业周围人群健康潜在风险的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景 |
| 1.1.3 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大气-呼吸途径研究现状 |
| 1.2.2 地表水、地下水-饮用途径研究现状 |
| 1.2.3 土壤-皮肤接触途径研究现状 |
| 1.2.4 国内外健康风险评价研究现状分析 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究对象概况与研究方法 |
| 2.0 引言 |
| 2.1 研究对象所在区域背景 |
| 2.1.1 黑龙江省某煤炭资源城市焦化行业发展概况 |
| 2.1.2 研究对象所在区域污染气象条件 |
| 2.1.3 研究对象所在区域地下水水文地质特征 |
| 2.1.4 研究对象所在区域土壤生态环境概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 健康风险评价方法选取 |
| 2.2.2 暴露水平的确定方法 |
| 2.2.3 风险表征的研究方法 |
| 第3章 焦化企业周围不同暴露途径潜在健康风险评估与分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究点位的选取与设计 |
| 3.3 大气暴露途径引起的健康风险评估与分析 |
| 3.3.1 典型焦化工艺大气危害因子识别 |
| 3.3.2 大气污染物毒性评估 |
| 3.3.3 大气暴露水平评估 |
| 3.3.4 大气暴露途径健康风险表征与结果分析 |
| 3.4 饮水暴露途径引起的健康风险评估与分析 |
| 3.4.1 典型焦化工艺饮水危害因子识别 |
| 3.4.2 饮水污染物毒性评估 |
| 3.4.3 饮水暴露途径评估 |
| 3.4.4 饮水暴露途径健康风险表征与结果分析 |
| 3.5 土壤暴露途径健康风险评价结果 |
| 3.5.1 典型焦化工艺土壤危害因子识别 |
| 3.5.2 土壤污染物毒性评估 |
| 3.5.3 土壤暴露途径评估 |
| 3.5.4 土壤暴露途径健康风险表征与结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 焦化企业不同发展模式引起的环境健康风险变化趋势分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 发展模式一的健康风险评估 |
| 4.2.1 发展模式一的危害因素识别 |
| 4.2.2 发展模式一的暴露浓度分析 |
| 4.2.3 发展模式一健康风险评价 |
| 4.3 发展模式二健康风险评估 |
| 4.3.1 发展模式二危害因素识别 |
| 4.3.2 发展模式二暴露浓度分析 |
| 4.3.3 发展模式二健康风险评价 |
| 4.4 发展模式一和发展模式二的健康风险评价值对比 |
| 本章小结 |
| 第5章 基于AHP的健康模糊综合评价与焦化企业发展对策建议 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 综合健康风险的评价方法 |
| 5.2.1 建立递阶层次结构模型 |
| 5.2.2 应用特征向量法估计权重方法计算各个指标的权重 |
| 5.2.3 计算各层对目标层的合成权重 |
| 5.3 评价结果与焦化企业发展对策建议 |
| 5.3.1 该地区现有健康风险评价 |
| 5.3.2 发展模式一健康风险评价 |
| 5.3.3 发展模式二健康风险评价 |
| 5.3.4 比较与推荐 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）荻和绦柳组培苗对4-BDE和BaP暴露的生物响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 持久性有机污染物POPs |
| 1.1.1 4-溴联苯醚的结构、性质、来源及分布 |
| 1.1.2 苯并[a]芘的结构、性质、来源及分布 |
| 1.2 植物修复污染物的研究现状 |
| 1.2.1 植物修复 4-溴联苯醚的研究现状 |
| 1.2.2 植物修复苯并[a]芘的研究现状 |
| 1.3 本文研究的目的、意义与内容 |
| 1.3.1 研究目的与意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 试验材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 主要试剂 |
| 2.3 试验仪器 |
| 2.4 试验方法 |
| 2.4.1 玉米胚芽鞘伸长生长试验 |
| 2.4.2 DR5::GUS报告基因应答试验 |
| 2.4.3 污染物暴露对荻与绦柳组培苗生长发育的影响 |
| 2.4.4 污染物暴露对荻内源激素水平的影响 |
| 2.5 数据分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 污染物对玉米胚芽鞘伸长的影响 |
| 3.1.1 小结 |
| 3.2 DR5::GUS报告基因对7种污染物暴露的应答 |
| 3.2.1 小结 |
| 3.3 4-BDE暴露对荻组培苗生长发育的影响 |
| 3.3.1 荻组培苗对 4-BDE暴露的耐受性 |
| 3.3.2 4-BDE暴露对荻不定根分化率的影响 |
| 3.3.3 4-BDE暴露对荻不定根分化数量的影响 |
| 3.3.4 4-BDE暴露对荻不定根生物量的影响 |
| 3.3.5 4-BDE暴露对荻茎叶生物量的影响 |
| 3.3.6 4-BDE暴露对荻内源激素水平的影响 |
| 3.3.7 小结 |
| 3.4 4-BDE暴露对绦柳组培苗生长发育的影响 |
| 3.4.1 绦柳组培苗对 4-BDE暴露的耐受性 |
| 3.4.2 4-BDE暴露对绦柳不定根分化率的影响 |
| 3.4.3 4-BDE暴露对绦柳不定根数量的影响 |
| 3.4.4 4-BDE暴露对绦柳不定根生物量的影响 |
| 3.4.5 4-BDE暴露对绦柳茎叶生物量的影响 |
| 3.4.6 小结 |
| 3.5 BaP暴露对荻组培苗生长发育的影响 |
| 3.5.1 BaP暴露对荻不定根分化率的影响 |
| 3.5.2 BaP暴露对荻不定根分化数量的影响 |
| 3.5.3 BaP暴露对荻不定根生物量的影响 |
| 3.5.4 BaP暴露对荻茎叶生物量的影响 |
| 3.5.5 BaP暴露对荻内源激素水平的影响 |
| 3.5.6 小结 |
| 3.6 BaP暴露对绦柳组培苗生长发育的影响 |
| 3.6.1 BaP暴露对绦柳不定根分化率的影响 |
| 3.6.2 BaP暴露对绦柳不定根分化数量的影响 |
| 3.6.3 BaP单独暴露对绦柳不定根生物量的影响 |
| 3.6.4 BaP暴露对绦柳茎叶生物量的影响 |
| 3.6.5 小结 |
| 4 讨论与结论 |
| 4.1 讨论 |
| 4.2 结论 |
| 参考文献 |
| 在读期间已发表论文 |
| 在读期间参加的科研项目 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（10）包头市大气PM10中多环芳烃的分布特征及健康风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 缩略语表 |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 多环芳烃简介 |
| 1.2.1 多环芳烃的结构和性质 |
| 1.2.2 PAHs在全球的分布及迁移转化 |
| 1.2.3 多环芳烃的来源 |
| 1.2.4 多环芳烃的危害 |
| 1.3 包头市自然环境特征 |
| 1.3.1 地理位置 |
| 1.3.2 包头市气候水文 |
| 1.3.3 包头市能源结构 |
| 1.3.4 包头市大气环境状况 |
| 1.4 本论文的研究目的、研究意义、研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 本论文的研究目的 |
| 1.4.2 本论文的研究意义 |
| 1.4.3 本论文的研究内容 |
| 1.4.4 技术路线 |
| 2 实验过程 |
| 2.1 大气样品采集 |
| 2.1.1 采样点布设 |
| 2.1.2 主动大气样品采集 |
| 2.2 样品分析与质量控制 |
| 2.3 统计分析方法 |
| 3 实验结果与分析 |
| 3.1 四个采样区采暖期、非采暖期和风沙期大气PM10中16种PAHs的含量 |
| 3.2 四个采样区采暖期、非采暖期和风沙期大气PM10中各环数PAHs总含量 |
| 3.3 四个采样区采暖期、非采暖期和风沙期PAHs污染类型及燃料类型分析 |
| 3.4 健康风险评价 |
| 3.4.1 大气颗粒物中多环芳烃致癌和致突变风险评价 |
| 3.4.2 大气多环芳烃终身致癌超额危险度 |
| 3.4.3 预期寿命损失 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 6 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 综述 多环芳烃的致癌性及其机制研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、浅议包头市大气环境中苯并(a)芘的污染（论文参考文献）
- [1]苯并[a]芘亚急性染毒对雄性Wistar大鼠心血管的影响[J]. 乔晓芳,魏俊妮,路殿英,贺娟娟. 卫生研究, 2020(01)
- [2]包头市城区地表灰尘重金属和多环芳烃污染研究[D]. 韩秀凤. 陕西师范大学, 2019
- [3]呼和浩特土壤中持久性有机污染物分布特征、来源及健康风险评价[D]. 杜远江. 内蒙古大学, 2019(05)
- [4]基于双层标准网络模型的结构演化研究 ——以中国空气质量标准为例[D]. 王灿. 中南财经政法大学, 2019(09)
- [5]北京市昌平城区PM2.5中多环芳烃污染来源及健康风险评价[D]. 张鑫铖. 中国石油大学(北京), 2019(02)
- [6]2014年北京市某区不同空气质量下大气颗粒物中多环芳烃的特征与来源分析[J]. 张秀川,赵健,王婷,王振杰,牛勇,戴宇飞,张利平,李望晨,段化伟. 环境卫生学杂志, 2019(02)
- [7]包头市大气颗粒物环境地球化学特征[D]. 周海军. 内蒙古大学, 2018(12)
- [8]黑龙江省典型焦化企业周围人群健康潜在风险的研究[D]. 于欢. 哈尔滨工业大学, 2017(02)
- [9]荻和绦柳组培苗对4-BDE和BaP暴露的生物响应[D]. 孙然. 河北农业大学, 2015(07)
- [10]包头市大气PM10中多环芳烃的分布特征及健康风险评价[D]. 芦静. 内蒙古科技大学包头医学院, 2015(06)