城市大气重金属多污染特征的磁学诊断

Urban airborne heavy metal pollution is an important environmental issue in China. The aim of this study is to analyze the multi-characteristics of urban airborne heavy metal pollution by using environmental magnetic methods, taking Nanjing, a typical metropolitan city in the Yangtze River Delta as a case study. Plant leaf samples near the state-control points for air quality monitoring of Nanjing Environmental Protection Bureau and atmospheric particulate matter samples from different functional areas were collected on clear and fog-hazy days in four seasons. The total heavy metal concentrations were measured and the magnetic properties were analyzed for plant leaves, dust loaded on leaves and atmospheric particulate matters. The magnetic evaluation model of temporal and spatial distribution of atmospheric particulate matters and airborne heavy metals were established together with meteorological data by using non-linear mathematical methods such as artificial neural networks and support vector machines. The composition of atmospheric particulate matters and the chemical fractionation of heavy metals were measured. The corresponding relationships between the sources of atmospheric particulate matters, the bioavailability of heavy metals and magnetic properties were studied. In particular, the magnetic properties of atmospheric particulate matters and their correlation with heavy metals on fog-haze days were explored. Results of this study can provide new ideas for the rapid monitoring, source analysis and risk management of airborne heavy metal pollution and also provide important references for the preventing and controlling strategies of urban air pollution.

城市大气重金属污染是我国面临的一个重要环境议题。以长三角典型城市——南京市为研究对象，使用环境磁学方法对大气重金属的多污染特征进行诊断。采集不同季节及雾霾天气下南京市环保局空气质量监测国控点附近的树叶及城市不同功能区的大气颗粒物，测试叶片及其附尘中的重金属总量和磁学特征。通过神经网络和支持向量机的非线性数学方法，结合气象数据建立大气颗粒物和大气重金属时空分布的磁学评估模型。分析大气颗粒物的主要化学成分及其中重金属的化学形态，研究大气颗粒物来源及重金属生物有效性与其磁学特征之间的响应关系。特别探讨雾霾天气下大气颗粒物的磁学特征及其与重金属之间的相关性。研究结果可为城市大气重金属污染的快速监测、来源分析及风险管理提供新的思路，也为城市大气污染防控提供重要参考。

城市大气重金属污染是我国面临的一个重要环境议题。以长三角典型城市——南京市为研究对象，使用环境磁学方法对大气重金属的多污染特征进行诊断。基于树叶和大气颗粒物磁学参数测试，采用线性和非线性统计方法构建大气重金属和大气颗粒物浓度的快速评估模型。分析大气颗粒物的主要化学成分、来源及其中重金属的化学形态，探究大气颗粒物来源及重金属生物有效性与其磁学特征之间的响应关系。. 在南京市环保局十个空气质量监测国控点附近采集树叶，分析其磁学参数与大气颗粒物浓度的关系；在仙林地区进行为期一年的三种常绿树（桂花、雪松、女贞）树叶和大气颗粒物采集，利用BP-ANN和SVM方法建立通过树叶磁性特征模拟PM10和PM2.5浓度、以及其中重金属浓度的模型，并将其应用于南京市大气颗粒物重金属污染空间分布的预测。此外，在不同功能区采集桂花树叶，将其分为表面未清洗及清洗表面的两个组，了解树叶及其附尘中重金属和磁学参数相互关系。. 分析南京市不同功能区PM2.5的磁学特征，并将磁学参数、大气颗粒物浓度和气象因子作为输入参数，使用多元线性回归或支持向量机构建了大气颗粒物中重金属磁学快速模拟模型，结果显示，加入磁学参数后，全部元素预测结果的相关性系数均有明显提高，同时误差也降低。此外，在固定点位连续采集为期一年的PM2.5，通过模型对比，筛选、精简输入因子，构建南京市PM2.5中重金属浓度快速预测模型。. 重金属四种化学形态浓度及生物有效性系数与大气颗粒物的磁学参数之间相关性不高。大气颗粒物中硝酸盐和土壤扬尘与磁学参数之间具有一定相关性，说明大气颗粒物中磁性物质主要来自于交通、工业和土壤扬尘。. 项目组完成了所有重要研究计划，在项目支持下，共发表SCI论文9篇，中文核心论文5篇，申请专利3项。研究成果可为城市大气重金属污染的快速监测、来源分析及风险管理提供新的思路，也为城市大气污染防控提供重要参考。