一、Prospects for Future Application of Fugacity Model to Fate Studying of POPs in China（论文文献综述）
叶坚栋[1]（2021）在《北冰洋太平洋扇区多环芳烃和多氯联苯的赋存、来源及归趋研究》文中指出多环芳烃（Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs）和多氯联苯（Polychlorinated Biphenyls,PCBs）是两类典型的持久性有毒物质（Persistent Toxic Substances,PTS）。其中,16种PAHs被美国环境保护署列入优先控制污染物名录,PCBs则于2001年被列入《斯德哥尔摩公约》首批受控名单。它们在环境中持久存在,能够随水体、生物和大气等进行远距离迁移,甚至到达北极。近年来全球气候变化引发水温升高、海冰消融等现象加剧,污染物在水-气界面的分配与交换平衡正在被打破,北极海水的“源”、“汇”角色也发生转变。了解气候变化背景下污染物的环境行为特征,明确污染物的二次来源和最终归趋,成为亟待解决的科学问题。北冰洋太平洋扇区作为连接北冰洋与太平洋的重要区域,是污染物由低纬度区域进入北极的重要通道。本文通过分析北冰洋太平洋扇区大气、水体和沉积物中PAHs和PCBs的赋存特征和迁移转化,从多环境介质角度探讨典型二者的迁移行为,并以PAHs为例,揭示气候变化背景下典型PTS在扇区的远距离迁移机制。本研究基于中国第九次北极科学考察,采集大气、海水及表层沉积物样品,利用超声萃取-气相色谱-质谱联用分析其中16种PAHs和27种PCBs的含量。结果表明,九北航次大气气相和大气颗粒相中ΣPAHs浓度分别为894.17～5658.53pg/m3和26.80～958.17 pg/m3,整体浓度水平随纬度的升高先下降后上升。海水水相和颗粒相中ΣPAHs浓度分别为1.79～12.76 ng/L和34.69～338.28 ng/L,空间分布特征与大气十分相似。大气颗粒相、海水颗粒相和表层沉积物中几乎未检出PCBs;大气气相和海水溶解相中ΣPCBs浓度分别为1.23～2.39 pg/m3和22.51～431.04 pg/L。利用特征比值法和主成分分析法解析污染物来源,结果表明不同环境介质中PAHs来源差异较大:海水溶解相和大气气相PAHs来源极其相似,主要是煤炭和生物质的不完全燃烧和石油等化学燃料的燃烧;大气颗粒相和海水颗粒相中PAHs来源较为复杂,主要为液体石油泄漏和燃烧等复杂混合源。表层沉积物中ΣPAHs浓度为33.40～63.42 ng/g dw,潜在来源为石油泄漏和燃烧。海水溶解相中PCBs主要来自电力电容器的浸渍剂,大气气相中PCBs则在各海域呈现不同的潜在源。通过建立稳态非平衡Ⅲ级逸度模型,对北冰洋太平洋扇区PAHs的多介质环境行为与归趋进行模拟,发现在楚科奇海区域,低环PAHs（low molecular weight PAHs,LMW-PAHs）的主要迁移过程是由海水向大气扩散,中环PAHs（middle molecular weight,MMW-PAHs）和高环PAHs（high molecular weight,HMW-PAHs）则更倾向于向下传输,最终进入海底沉积物埋藏;海-气界面迁移通量与海-沉积物界面迁移通量分别占总通量的93%与7%,其中LMW-PAHs的向上迁移通量占主导,MMW-PAH和HMW-PAHs则以向下迁移为主;PAHs的主要降解过程发生在海水中。夏季南部楚科奇海中萘、二氢苊、苊和芴已经开始从海水逃逸进入大气,MMW-PAH和HMW-PAHs则基本处于动态平衡状态,表明北冰洋太平洋扇区已经演变成了大部分低环PAHs的“源”。
顾雯雯[2]（2021）在《基于清洁生产理念的环境友好型PCNs衍生物设计及其风险调控》文中研究表明多氯萘（polychlorinated naphthalenes,PCNs）是一类基于萘环上的氢原子被氯原子所取代的化合物总称,共有75个同系物,因其在介质流体和绝缘体中的热稳定性而在历史上被广泛用作容器或变压器中的绝缘油、润滑油添加剂、电缆绝缘体及防腐剂等。尽管自1977年以来PCNs已被禁止,但在大气、水、土壤、沉积物及生物体内中仍然可以检测到PCNs的存在。研究表明,PCNs具有显着的生物毒性、生物富集性、环境持久性及远距离迁移性,因此2015年被认定为持久性有机污染物（Persistent organic pollutants,POPs）,其中尤以生物毒性最为研究者所关注。但文献大多局限代表性同系物的相关研究,缺乏75种PCNs同系物的环境行为、调控及其内在环境特征的揭示,且多针对其中单一 POPs特性开展研究。此外,当前许多被禁用的污染物,由于它们特定的实用性能,人们开始研究并开发其替代品,但这些替代品在生产使用过程中又产生了新的环境问题,因此设计环境友好型绝缘油和阻燃剂即PCNs替代品显得十分重要。因此,本研究以PCNs的POPs特性为切入点,首先评价75种PCNs同系物的POPs特性大小,在此基础上分析影响PCNs各POPs特性大小的内在机理,再分别从源头控制、污染过程调控及末端治理等角度调控环境中已有的PCNs,开展PCNs环境行为控制研究,同时设计环境友好型新型PCNs绝缘油和阻燃剂（同时开展控制4项POPs特性的研究）。在污染物源头控制方面,首先基于PCNs生物毒性（logEC50）、生物富集性（logBCF）、远距离迁移性（logPL）及环境持久性（total-score）效应分别构建其POPs特性的传统单效应3D-QSAR模型,并基于此分别设计了 5、6、4、3种低毒性、低富集性、低迁移性及高降解性的新型PCNs衍生物分子,并同时保持与改性前同系物相近的绝缘和阻燃功能特性。此外,在各单效应模型基础上结合向量分析法构建了修正的多效应3D-QSAR模型,所建模型同时兼顾POPs的多种环境特性,打破了传统3D-QSAR模型只能进行单效应建模的局限性,并据此构建了一种集环境特性评价、实用性能评价及风险评价于一体的环境友好型高性能材料修饰及筛选体系,基于所构建模型与筛选体系设计了 2种环境友好型且对人体风险低的高性能绝缘油和阻燃剂材料（PCNs替代品）,其中有1种替代品已经脱离POPs的生物富集特性（logKow<5）。在污染过程调控方面,本研究以调控PCNs对人工养殖区水生生态系统食物链（绿藻-大型溞-鱼）的复合毒性与工业污染区人体暴露毒性及健康风险为例,采用多效应2D-QSAR模型与分子动力学模拟相结合的方法分别揭示了 PCNs对水生生态系统食物链关键环节生物的复合毒性效应机制及其对人体多种内分泌干扰受体的联合干扰机制,并制定了 PCNs水生毒性在食物链中传递阻控的宏观调控方案以及预防工业污染区工作人员人体健康风险的辅食推荐方案。研究发现,PCNs对水生食物链各营养级的毒性效应均属于高毒性及极高毒性,且其属于非极性麻醉型和反应型化学品;PCNs分子与水生生物受体的结合能力是影响PCNs对生态系统食物链毒性的主要因素;改善溶剂化效应、脱氯加氢及分子吸附的外界刺激条件均可降低水生生态系统食物链PCNs的水生毒性效应,降幅分别为-66.26%--263.16%、-198.93%--323.98%及-189.24%--549.48%,食物链中营养级毒性阻控效果显着;PCNs分子自身的电子参数是影响其对人体内分泌干扰受体联合毒性效应的主要因素,且最低占据轨道能量ELUMO>轨道能量之差ΔE>最正密立电荷q+;维生素和胡萝卜素类物质可作为预防PCNs污染区工作人员健康风险的最佳推荐营养成分搭配方案,且不建议将富含乳球蛋白的食物、富含维生素和胡萝卜素及人参类物质一起食用。在污染物末端治理方面,采用基因工程与环境修复技术相结合方法构建了PCNs“源”与“汇”控制技术相结合的有机联合修复体系,确定了促进植物-微生物体系通过多种修复方式同时高效修复不同PCNs污染土壤类型的调控方案,实现了 PCNs污染土壤的区域化调控。本研究采用修正的2D-QSAR模型构建兼顾植物-微生物多种修复方式的联合修复机理模型,突破了传统2D-QSAR模型只能进行单效应建模的局限性,同时改进了传统的同源建模方法,共设计4种集吸收、降解、矿化功能于一体的多功能修复蛋白,其修复效果提高了 12.07%-41.87%,并提出提高PCNs污染土壤的有机修复方案,修复效果在上述基础上有所提高（4.40%-7.26%）。本研究旨在为PCNs及其同系物、衍生物的POPs特性值预测提供重要的理论方法,并为实现PCNs污染的源头控制、过程调控及末端治理及环境友好型材料设计提供一种新思路和新方法,实现清洁生产。
梁羽媛[3]（2021）在《北极新奥尔松地区多环芳烃和多氯联苯的赋存特征、来源解析及气-土交换》文中研究表明多环芳烃（Polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs）和多氯联苯（Polychlorinated biphenyls,PCBs）是世界公认的持久性有毒物质（Persistent toxic substances,PTS）,作为人类活动常见的副产物,大部分PAHs和PCBs在中低纬度地区生成,能随大气和洋流远距离传输至北极地区。迄今已在北极地区斯瓦尔巴群岛的多种环境介质中检测出了PAHs和PCBs,有些介质中的污染物浓度处于较高水平。为了了解当地污染物的赋存特征及迁移转化规律,探究人类活动对低温偏远地区造成的环境影响,本文对PAHs和PCBs在斯瓦尔巴群岛上的赋存特征、健康风险、主要来源、年际变化和气-土交换进行了研究。本研究以位于斯瓦尔巴群岛西海岸的新奥尔松地区（Ny-（?）lesund）的大气、土壤和动物粪土作为研究对象,分析了2015、2017、2018和2019年样品中16种PAHs和2015、2016年27种PCBs的浓度水平、组成特征和空间分布,评估了当地PAHs和PCBs的毒性风险和终生致癌风险。采用分子特征比值法和正定矩阵因子法（PMF模型）对新奥尔松地区大气和土壤中的PAHs进行源解析,使用PMF模型探究PCBs的来源。最后利用逸度模型研究PAHs和PCBs在全球气候变化背景下的气-土交换。主要结论如下:（1）气相Σ16PAHs的平均浓度为2.7–37.8 ng·m-3,颗粒相Σ16PAHs的平均浓度为0.05–2.9 ng·m-3,大气的毒性当量为0.6–266.9 pg·m-3,毒性风险和终生致癌风险均处于较低水平。大气PAHs的浓度水平明显低于中低纬度地区,但略高于其他北极地区和另一些偏远地区。对于土壤,除了煤矿和科考站区附近土壤中的Σ16PAH浓度较高,冰川前沿、湖边等人类活动较少的区域也出现了较高的浓度值,但绝大部分土壤中PAHs的毒性当量低于安全值600 pg·g-1 dw。大部分动物粪土的Σ16PAH浓度为65.0–939.5 ng·g-1 dw,唯有2018年煤矿附近的一个样品浓度达2818.3 ng·g-1 dw。2015、2017、2018和2019年,大气、土壤和粪土样品中5–6环PAHs的浓度占比均逐年增加,通过PMF模型对大气与土壤的PAHs进行源解析,推测与当地燃烧源的增加有关。（2）2015–2016年,新奥尔松地区PCBs的检出率较低,气相Σ27PCB平均浓度低于10 pg·m-3,颗粒相Σ27PCB平均浓度低于8 pg·m-3。2015年采样期间,个别大气样品的毒性当量超标,但毒性风险总体上处于较低水平。终生致癌风险可忽略不计。土壤Σ27PCB的平均浓度低于3 ng·g-1 dw,较高的浓度值(>8 ng·g-1 dw)出现在科考站和冰川前的土壤中。2015年,土壤中浓度占比最高的PCB单体是PCB-169,在2016年变成了PCB-157,并且低氯代PCBs的占比明显增加。土壤PCBs的毒性当量低于中低纬度地区的城市地区,但高于某些偏远地区。动物粪土的Σ27PCB浓度为0.1–2.2 ng·g-1 dw,2015年,六氯联苯的浓度占比最大,其次是七氯联苯和九氯联苯;2016年,仅有4种单体被检出。通过PMF模型进行源解析,交通源和工业源是当地PCBs的主要来源,其次是商品源和低温燃烧源。（3）2017–2019年,在0℃的气温条件下,3环PAHs的气-土交换以挥发为主,4–6环PAHs的气-土交换以沉降为主;在5℃的气温条件下,与0℃时相比,3环PAHs的挥发通量增加40%-70%,4环PAHs的挥发通量略有增加,5–6环PAHs的沉降通量基本不变。2015–2016年,在0℃的气温条件下,大部分PCBs以沉降为主,但采样点间的气-土交换差异明显,PCBs的气-土交换方向可能随气相浓度的波动而转变;在5℃的气温条件下,与0℃时相比,低氯代PCBs的挥发通量增加20%-60%,高氯代PCBs的沉降通量无明显变化。
陈露露[4]（2021）在《中国二恶英大气网格化排放清单、归趋模拟及人群暴露风险》文中进行了进一步梳理二恶英（PCDD/Fs）是一类典型的持久性有机污染物（Persistent organic pollutants,POPs）。环境中的PCDD/Fs主要来源于人类生产及生活活动的副产品,包括钢铁冶炼、金属回收、废弃物焚烧、供热发电、化学制造及机动车尾气排放等。PCDD/Fs具有半挥发性、持久性和高毒性,因此进入环境后很难被分解,可以在大气和水中进行长距离迁移。此外,PCDD/Fs的亲脂性,能够使其沿食物链富集,达到生物放大效应。为减少和控制全球PCDD/Fs污染及对生态环境和人类的危害,2001年PCDD/Fs被列入《关于持久性有机污染物的斯德哥尔摩公约》控制POPs清单。为了解PCDD/Fs对中国环境及人群健康风险的影响,本学位论文首先搜集中国2016年PCDD/Fs主要排放部门活动水平数据和排放因子,更新和建立了我国高分辨率的PCDD/Fs大气网格化排放清单;利用耦合多介质交换的大气迁移模型Can METOP模拟研究了我国PCDD/Fs在大气、土壤中浓度和总（干、湿）沉降通量的空间分布及季节差异特征;结合食物网模型,估算了我国居民主要饮食中二恶英浓度水平;基于模拟环境和主要饮食中PCDD/Fs浓度水平,评估了我国居民多通道暴露于PCDD/Fs导致的健康风险。基于以上研究,本论文主要结果如下:（1）2016年我国PCDD/Fs大气排放量为2313.2 g TEQ（Toxic equivalent quangtity）,其中排放最多的是金属生产部门,其排放量为1105.3 g TEQ,其次是发电和供热（487.2 g TEQ）和废物焚烧（401.6 g TEQ）,以上三个部门大气二恶英排放占全国总排放的86.2%。另外,我国大气二恶英排放主要集中在工业发达、人口密集的省份,其中河北省是大气二恶英的最大排放者,其贡献了全国总排放量的15.6%,其次为山东（9.4%）、江苏（9.1%）、辽宁（5.3%）、广东（4.5%）、湖北（4.2%）和河南（4.1%）,以上省份贡献了全国大气二恶英总排放量的52.2%。全国PCDD/Fs网格化大气排放清单其主要集中在京津冀、长三角、武汉-长沙-南昌城市圈、成都-重庆城市圈、珠三角、辽宁中部和山东半岛等地区。（2）全国PCDD/Fs大气浓度、土壤浓度和总沉降通量空间分布与大气排放清单基本相似,其高值主要集中在长三角、京津冀、四川盆地、武汉-长沙-南昌城市区、珠三角和辽宁中部地区。受气象条件的影响,夏季PCDD/Fs主要存在于气相中,而在冬季主要存在于颗粒相中。此外,冬季土壤中PCDD/Fs的浓度比夏季高,由于夏季降水量高,导致其日沉降（干、湿）通量高于其它季节。（3）2016年中国人群PCDD/Fs的暴露剂量都低于WHO规定的PCDD/Fs每日可耐受摄入量（Tolerable Daily Intake,TDI）（1 pg TEQ/kg～4 pg TEQ/kg）的上限值4 pg TEQ/kg,但是约有2亿人的日均暴露剂量在TDI的下限值1 pg TEQ/kg以上,这些人群相对具有较高的暴露风险。三种暴露途径中,饮食摄入暴露于PCDD/Fs占所有途径的97.4%,皮肤接触和呼吸吸入PCDD/Fs仅占2.6%。饮食暴露中,以肉类和鱼类对人体PCDD/Fs的贡献为主,分别占总暴露量的78.2%和12.8%。
覃一帆,孔祥臻,李一龙,武睿琳,徐福留[5]（2020）在《逸度模型在湖泊流域农药多介质归趋研究中的应用与展望》文中研究说明农药的施用在促进农业经济发展的同时,也带来了诸多环境问题.农药由农业活动排放进入到环境后会通过不同的途径在各介质之间进行迁移和转化,最后由径流作用汇聚于湖泊中,破坏生态环境,影响人类健康.因此,研究湖泊流域生态系统中农药的多介质归趋具有重要意义.使用基于逸度的多介质模型模拟农药在环境中的行为是一个十分有效的方法.逸度模型利用"逸度"的概念描述污染物在各个环境介质之间的迁移和转化过程趋势,其结果建立在化学物质自身物化性质和环境系统性质之上,不仅适用于预测农药在环境各介质中的残留水平,还可以揭示区域内污染的空间分布特征,是湖泊流域生态系统管理中一个重要的工具.本文综述了逸度模型的理论基础,对近年来国内外逸度模型的发展现状、相关环境模型及其在农药归趋研究和湖泊流域生态系统管理中的运用进行了总结,并展望了逸度模型在农药多介质研究中的应用前景,以期对我国农药的管理、合理施用方面提供科学与技术支持.
张毅[6]（2020）在《黄渤海滨海带多氯联苯的多介质归趋模拟及生态风险评价》文中研究说明多氯联苯（PCBs）是环境中普遍存在的持久性有机污染物（POPs）,具有难降解性、生物累积性、长距离迁移性和生物毒性等特点,已在国内外研究中受到极大的关注。PCBs进入环境后,会在不同环境相间进行迁移、扩散和转化,以不同方式和途径影响人体健康和生态环境。因此,研究PCBs在多介质环境中的分布与归趋是十分必要的。本研究以黄渤海滨海带为研究区域,以PCB28、PCB101和PCB153为目标物质,基于区域尺度多介质城乡逸度模型（BETR-Urban-Rural model）,模拟了稳态条件下3种目标PCBs在黄渤海滨海带多介质环境（农村大气、城市大气、农村土壤、城市土壤、植被、淡水、淡水沉积物和海水）中的浓度分布与迁移扩散特征,通过与实测值进行对比、参数敏感性分析及不确定性分析等方法对模型结果的可靠性进行了验证,并分析了污染物在黄渤海滨海带的总量分配以及相间的迁移通量,最后利用环境质量标准风险评价法和潜在生态危害指数法对土壤及沉积物中的PCBs进行了生态风险评价。根据排放估算结果,2013年黄渤海滨海带PCB28、PCB101和PCB153的总排放量分别为710.93 kg、96.71 kg和30.39 kg,其中唐山地区是污染物的高排放区域;在浓度分布方面,城市土壤、农村土壤和沉积物中PCBs的浓度较高,大气、水体中浓度较低,污染物在海水中的高浓度主要分布在河流入海口附近,且海水的稀释作用使得污染物在海水中的浓度远远小于其在淡水中的浓度;当环境系统达到平衡时,土壤是PCB28、PCB101和PCB153最主要的“汇”,土壤中3种PCBs单体的储量占其在环境中总储量的比例依次为96.45%、96.12%和95.82%;在相间迁移过程中,大气相与其他环境相间的相互迁移过程是3种目标PCBs在黄渤海滨海带进行空间迁移的主导过程;大气传输是PCB28、PCB101和PCB153最主要的入海途径,其中,3种PCBs单体从农村大气到海水的迁移通量占其总入海通量的比例分别为97.07%、93.30%和82.99%;污染物在淡水、农村土壤、城市土壤和沉积物中的模拟浓度与实测浓度吻合较好,平均残差均在0.5个对数范围内,验证了模型的可靠性;参数敏感性分析结果表明,与PCBs排放速率、栅格规模及与迁移速率相关的参数是影响大气相中PCBs浓度的关键参数;不确定性分析结果表明,PCB28、PCB101和PCB153在农村大气和城市大气中的浓度分布都符合对数正态分布;黄渤海滨海带土壤及沉积物中PCBs的生态风险整体处于较低水平,但局部区域（小清河流域和唐山地区）已具有一定的潜在生态风险,考虑到PCBs的难降解性、生物蓄积性以及长距离迁移性,应引起足够重视,以避免对人体健康和生态环境造成威胁。
顾晨[7]（2020）在《中国-印度硫丹环境归趋及印度硫丹排放对中国环境的影响》文中提出硫丹（Endosulfan）是一类在农业上被广泛使用的有机氯农药（Organochlorine pesticide,OCPs）,具有持久性有机污染物（Persistent organic pollutants,POPs）的特性,已被列入《斯德哥尔摩公约》名单。中国和印度是目前已知两个全球最大的硫丹生产和使用国,中国自2019年3月26日起禁止硫丹的生产、流通、使用和进出口,正式宣告硫丹在中国全面禁止和淘汰,而印度目前仍在使用硫丹作为农药杀虫剂。大量的硫丹使用不仅给两国的环境带来了直接的危害,同时印度排放的硫丹也对中国部分地区环境质量造成影响。本论文在大量搜集资料和数据的基础上,建立了2010年中国-印度两国硫丹高分辨率（0.25o×0.25o经纬度）的网格化使用、大气排放和土壤残留清单,结合耦合多环境介质交换的大气迁移扩散模型CanMETOP,模拟了硫丹在中国、印度两国大气、土壤中的浓度水平、以及大气迁移、干湿沉降等环境行为,并采用清单分离的方法,量化了印度硫丹排放对中国大气、土壤浓度的影响。旨在帮助决策者制定硫丹的污染管控措施,为中国硫丹控制与削减提供理论依据和数据支持。本论文主要研究结果如下:（1）中国和印度硫丹网格化使用清单:查阅中国和印度的统计年鉴和相关文献数据,建立了中国和印度硫丹网格化的使用清单。结果表明:2010年中国和印度的硫丹使用量分别为3083吨和3205吨。其中,中国五种施用硫丹的农作物使用量及其占比分别为:棉花1210吨（39%）、茶叶726吨（24%）、小麦567吨（18%）、烟草304吨（10%）和苹果树277吨（9%）;印度两种施用硫丹的农作物使用量及其占比分别为棉花3003吨（94%）和茶叶202吨（6%）。结果表明,两国均在棉花作物上使用的硫丹量较大,占比较高。从空间分布来看,硫丹使用量较高的区域主要集中在中国东部的江苏省、山东省以及西北部的新疆维吾尔自治区等地;印度集中在西部的古吉拉特邦、中部的马哈拉施特邦和北部的哈里亚纳邦。（2）中国和印度网格化的大气排放和土壤残留清单:基于建立的网格化使用清单,利用SGPERM模型,建立中国-印度两国硫丹网格化的大气排放和土壤残留清单。结果表明:对于大气排放清单,2010年中国α、β-硫丹的大气排放量分别为908吨和405.8吨,印度α、β-硫丹的大气排放量分别为1010吨和441.2吨。高排放区集中在中国的山东省、陕西省、河北省和新疆维吾尔自治区;而印度集中在西部的古吉拉特邦、中部的马哈拉施特邦和北部的哈里亚纳邦。对于土壤残留清单,中国α、β-硫丹的土壤平均残留量分别为93.6吨和294.9吨,印度α、β-硫丹的土壤平均残留量分别为37.9吨和239.1吨。相比于α-硫丹,β-硫丹的土壤半衰期更长,更易于长期残留于土壤,土壤残留量的分布与大气排放的空间分布情况类似。（3）中国和印度硫丹的大气、土壤浓度以及干湿沉降通量分布特征:以大气排放和土壤残留清单为输入数据,利用CanMETOP模型对中国、印度两国硫丹的环境行为进行模拟,同时搜集了大量的地面观测数据对模拟结果加以验证。结果表明:模拟值与观测值基本相差在一个数量级之内,相关性较好。α-硫丹和β-硫丹的大气浓度范围分别为0-5635.4 pg/m3和0-599 pg/m3,平均土壤浓度范围分别为0-38 ng/g和0-103.7 ng/g。对于α-硫丹和β-硫丹这两种异构体,在大气中均主要以气相形式存在。α-硫丹在大气中的浓度高于β-硫丹,而在土壤中的浓度低于β-硫丹。这是由于α-硫丹的土壤半衰期很短,在环境中的性质不稳定;相比于α-硫丹,β-硫丹具有更长的土壤半衰期,在环境更加稳定,不易挥发,易于残留到土壤。就空间分布而言,排放源对硫丹的大气浓度和土壤浓度影响较大,但在中国的西南地区,出现了较高的大气和土壤残留浓度,表明大气长距离迁移是影响硫丹空间分布的重要因素。（4）印度硫丹排放对中国大气与土壤浓度的贡献和占比:采用排放及残留清单分离的方法,评估了印度硫丹使用对中国大气和土壤浓度的贡献。结果表明:印度硫丹排放对中国的影响主要集中在西南地区,特别是青藏高原。印度对中国大气和土壤浓度贡献从中国、印度边境到中国内陆呈现从高到低的分布趋势,且均主要以α-硫丹为主。对于大气浓度而言,α-硫丹最高的贡献比例达60%,β-硫丹的贡献比例范围较小为0-2%。对于土壤浓度,印度硫丹排放对中国土壤中α-硫丹的浓度贡献比例范围为0-29%,β-硫丹仅为0-8‰。表明了相比于β-硫丹,α-硫丹具有更强的长距离迁移能力,同时印度硫丹的排放也是中国西南地区大气和土壤环境中硫丹的主要来源之一。
周雨婷[8]（2020）在《中国农田土壤中抗生素抗性基因分布及典型污染物浓度特征、对其影响与风险评估》文中进行了进一步梳理农田环境中污染物的种类繁多,其中重金属汞、类金属砷和有机物多溴联苯醚（Polybrominated diphenyl ethers,PBDEs）是典型污染物,近年来受到全球广泛关注的新型污染物抗生素抗性基因（Antibiotic resistance genes,ARGs）更给农田环境带来了新的挑战。许多典型污染物都可以独立或协同其他污染物共同作用从而促进ARGs的传播。伴随我国社会经济的迅速发展,这些污染物仍不断地输入农田环境中,对生态和人类健康带来了不可逆的危害。迄今为止,对于ARGs在大区域农田中的分布特征不明,影响机制不详,基于实际环境下观测典型污染物浓度特征及典型污染物与ARGs共存的环境效应的研究也不多。因此,本论文通过跨时段全国大尺度的土壤和树皮采样活动,揭示了农田土壤中ARGs的分布特征,阐明了三种典型污染物的浓度特征;探讨了这三种污染物对ARGs的影响和可能的作用机制;评估了典型污染物的生态风险和健康风险,这对我国乃至全球范围内控制和减少农田环境污染具有重要意义。本论文主要研究结果如下:（1）磺胺素（sul）和四环素（tet）抗性基因在农田土壤中广泛存在,丰度水平为10-8-10-2 gene copies/16S r RNA gene copies。sul和tet基因在农田的分布存在显着差异,东北地区是sul基因的热点区域,最高丰度达1.85×10-3 gene copies/16S r RNA gene copies。辽宁、湖北、江苏、山东和湖南省tet基因丰度较高,丰度范围为1.4×10-2-3.9×10-2 gene copies/16S r RNA gene copies。分析表明,总体上sul基因的分布可能主要受到气象参数和污水灌溉的影响,呈现从北到南递减的特征,而tet基因分布特征可能主要与土壤性质和粪肥施用有关。（2）农田土壤中汞的浓度范围为0.06-0.78 mg/kg,我国农田表层土壤汞总储存量为4.1×104吨,每年向大气排放汞总量约为107吨。华东和华南地区的汞浓度最高,汞的垂直分布特征为轻微的表面富集。地质累积指数Igeo和相关性分析强调了经济增长和能源消耗对2011-2016年间土壤汞积累的影响。土壤有机质、高温和降水均可能促进汞向土壤中的积累或沉降过程。与其他重金属相比（Pb、Cd、Cr、Zn、Ni、Ca、Mg、Co、Mn）,汞和铜对ARGs的影响更显着,细菌的SOS反应和协同抗性可能是汞诱导ARGs丰度提高的主要机制。sul基因对重金属污染的反应比tet基因更敏感,证实了sul基因可以作为环境重金属污染的有效指标。Hakanson指数法显示农田土壤汞具有高潜在生态风险,强调汞应作为生态优先控制金属。农田土壤汞通过多种途径暴露于人体产生的非致癌性风险的平均危害指数小于1,表明对人体不存在非致癌性健康风险。（3）农田土壤中砷的浓度浓度为1.93-36.0 mg/kg,我国农田表层土壤砷总储存量为3.72×106吨。华南地区呈现最高的浓度水平,砷的垂直分布呈现表层富集的趋势。Igeo和PCA分析表明农田土壤砷的浓度特征主要受到成土母质的影响。2006-2016年间砷的含量呈现上升趋势,这可能与农业实践中的肥料施用有关,特别是磷肥。土壤p H对砷的分布和迁移起到重要的作用。土壤砷对sul2基因的水平转移存在促进作用,协同抗性是可能的作用机制,而砷与tet M丰度存在显着负相关性,砷对土壤中携带tet基因的微生物的影响可能是导致抑制作用的原因。Hakanson指数法表明农田土壤砷的潜在生态风险低。总体上,农田土壤砷对人体不存在非致癌性健康风险,对人体的致癌性健康风险处于低水平。（4）农田土壤中PBDEs的总浓度范围为2.26-16.9 ng/g,华东和华南地区浓度最高。BDE-209对土壤PBDEs的浓度贡献率最大,其主要来自Deca-BDEs的使用,低溴代PBDEs主要来自历史使用的PBDEs及环境中PBDEs的降解。土壤PBDEs的浓度特征受土壤有机质和p H的影响。低溴代的PBDEs表现出对ARGs水平转移的促进作用,协同抗性和交叉抗性可能是PBDEs诱导ARGs提升的主要机制。（5）农田周边树皮中PBDEs的总浓度范围为0.398-13.8 ng/g dw,华东地区浓度最高。树皮PBDEs的来源与土壤相似。树皮PBDEs与地区大气PM2.5、人口密度、经济指标（PCGRP、GDP）均存在显着相关性,突出了大气细颗粒物在PBDEs大气迁移中的重要角色,强调了经济发展可能加剧环境PBDEs污染。（6）通过树皮/大气分配模型估算农田大气中PBDEs总浓度范围为0.923-423 pg/m3,华南和华东地区浓度最高。大气、树皮、土壤的PBDEs浓度存在显着相关性,表明不同介质可能具有相似的PBDEs来源。逸度模型得到的逸度分数均小于0.3,表明农田环境中PBDEs仍处于从大气向土壤沉降的动态过程,这个过程受地区温度和降水的影响。大气和土壤PBDEs通过多种途径的人体平均暴露剂量呈现幼儿>婴儿>儿童>青少年>成人的趋势,PBDEs对人体不存在非致癌性健康风险,BDE-209对人体的致癌性健康风险非常低。
蒋宛彦含[9]（2020）在《中国短链氯化石蜡环境归趋和海洋水生食物暴露风险数值模拟研究》文中研究表明短链氯化石蜡（short chain chlorinated paraffins,SCCPs）是碳链数10-13的氯化石蜡（Chlorinated paraffins,CPs）,具有持久性有机污染物（persistent organic pollutants,POPs）的高毒性、生物蓄积性、半挥发性和持久性,能从排放区域长距离迁移到未排放地区,在全球范围内导致环境污染。2017年持久性有机污染物审查委员会将SCCPs列入《斯德哥尔摩公约》附件A中。中国生产了世界近20-30%的CPs,主要集中在东部沿海区域,大量SCCPs在排放后进入海洋。海洋环境是各类POPs最终和主要的汇之一,SCCPs具有较高亲脂性和抗代谢性,在水生生物体内表现出富集潜力,会沿食物链富集和放大,对海洋环境和海洋生物都造成了不同程度的污染。消费SCCPs污染的海产品是人体摄入SCCPs的一个主要途径,尤其当消费处于食物链中较高营养级的鱼类时。沿海省份捕捞海鱼后,通过省际鱼类贸易运输到全国各地。随着省际贸易强度和深度不断增加,除了在大气和洋流等环境因素下迁移,省际食品贸易为污染物在地区之间迁移提供了另外一种迁移途径,带来的健康风险转移问题也愈发突出。一般评价食用污染的海产品而引起的暴露风险时,不会考虑食品消费地和生产地差异,导致评估的暴露风险与真实情况存在一定差异,尤其当消费地和生产地被污染程度差异较大时。为确定我国区域尺度上SCCPs环境行为,健康影响和鱼类贸易中转移的暴露风险,本论文首先建立了高分辨率的中国SCCPs大气排放清单,利用多介质耦合大气传输模型,确定了我国四大海域中SCCPs分布、环境行为和源汇关系（四大海域即渤海、黄海、东海和南海）;在此基础上,耦合了海洋食物网模型和暴露风险评价方法,评估了海洋生物体内SCCPs污染情况和我国沿海居民摄食SCCPs污染鱼类导致的暴露风险;以我国沿海省际带鱼贸易为例,探究了贸易中隐含的SCCPs暴露风险转移。基于上述研究,本论文得到如下主要研究结果:（1）2008-2012年我国SCCPs大气总排放量分别为1068.4、968.6、1042.9、1127.6和1444.0吨。从排放源看,来自金属切削液添加剂使用过程的SCCPs排放量最大,5年共排放2680.2吨,其次为CPs生产过程（2281.8吨）,作为增塑剂使用过程（514.3吨）,作为阻燃剂使用过程（108.6吨）和净进口（66.6吨）。从空间看:我国SCCPs排放主要聚集在我国东部沿海区域和南部区域。其中,山东省排放量最大,5年共向大气排放了742.3吨,其次是江苏省（724.0吨）,浙江省（573.4吨）,河南省（456.7吨）和广东省（441.7吨）。2008-2012年网格化SCCPs大气总排放量的空间分布与金属切削液导致的网格化排放量空间分布上比较一致,主要聚集在我国工业发达,夜间灯光指数高和人口密集地区。（2）SCCPs在大气、海水、海洋沉积物中浓度和总沉降量都表现出距离海岸线距离增加时,SCCPs浓度和沉降量变小的趋势。在自由大气的西风作用下,东海位于我国大陆下风向,沿岸地区SCCPs排放量大,易于污染物在此沉积,在东海附近形成了向外（东）扩散的烟羽。由于目前还在大量使用SCCPs,在邻近海岸带的近海陆地土-气和水-气交换都未达到动态平衡状态,发现SCCPs表现为从大气向地表或海水表面沉降。对四大海域的源汇关系进行了确认,不同海域的主要源区各不相同,均以邻近海岸带和近海陆地的排放源贡献为主,主要源区贡献比例都在64%以上,尤其是南海附近近海陆地源对南海海洋环境中SCCPs贡献率接近100%。以2011年渤海两个主要源区的月干、湿沉降贡献率变化为例,发现主要受当地排放源影响,其次是气象条件。（3）中国11种海鱼体内SCCPs模拟浓度范围为31-1337 ng/g,对不同人群消费这11种鱼类导致的暴露风险进行了评估,年龄2-5、6-18和>18三个年龄组每人每日估计摄入SCCPs剂量（Estimated Daily Intake,EDIs,ng/（kg?day））分别是21.7-1033.0、21.8-1082.7和23.0-1133.4 ng/（kg?day）,同年龄组女性消费SCCPs污染鱼类导致的暴露风险高于男性,EDIs值会随年纪增大而增加。但本研究模拟结果发现消费这11种鱼类目前不会对人体造成明显风险,但仍需要关注潜在的风险。（4）关于省际海产品贸易中隐含的SCCPs暴露风险研究发现,浙江、福建和山东是我国最主要的带鱼生产省份,分别贡献了我国带鱼捕捞导致的SCCPs暴露剂量（EDIs）的38-41%、26-29%和6-8%。上海和天津是我国消费带鱼导致的EDIs最大的省市,分别是1.6-7.8和0.7-2.8 ng/（kg?day）。如果上海消费的带鱼全部来自浙江,和消费上海本地附近海域捕捞的带鱼相比会减少50.5-62.8%的SCCPs暴露风险。如果天津消费的带鱼一半来自浙江,一半来自山东,和消费本地附近海域捕捞的带鱼相比SCCPs暴露风险会增加276.8-361.2%。研究结果表明,当地海洋环境和鱼类捕捞地变化都会影响SCCPs相关的暴露风险。
柳晨[10]（2020）在《台州电子垃圾拆解地环境介质中POPs传输及迁移规律的初步研究》文中研究指明目前全球电子垃圾的产量正在急速增加,电子垃圾拆解活动所带来的污染问题不容忽视。中国作为电子垃圾产量最大的国家以及曾经最大的电子垃圾进口国,持久性有机污染物（Persistent organic pollutants,POPs）污染尤其突出。浙江省台州市长达25年来一直致力于全球电子垃圾的拆解和回收,是我国电子拆解产业最发达的地区之一,所以研究台州电子垃圾拆解地区环境中POPs的污染状况可以直观的反映当前我国电子垃圾污染的现状,具有十分重要的现实意义。本研究采集了台州市峰江和滨海两个新旧不同的电子垃圾拆解园区附近表层土、大气和农作物样品,并通过GC-MS和GC-MS/MS测定了样品中19种多氯联苯（Polychlorinated biphenyls,PCBs）同族体、12种多溴联苯醚（Polybrominated biphenyl ethers,PBDEs）同族体、2 种得克隆（Dechlorane plus,DPs）异构体和7种新型溴代阻燃剂（Novel brominated flame retardants,NBFRs）的浓度水平,通过对比历史文献和统计学分析讨论了这些POPs的污染现状、历史趋势和来源。通过分析POPs在农作物不同部位中的浓度水平和分布特征,结合大气和土壤中POPs的分布特征,初步探究POPs在土壤-农作物-大气系统中的迁移规律。研究结果表明:台州市电子垃圾拆解地土壤中PCBs、PBDEs、DPs和NBFRs的含量分别是0.349-3.56×103 ngg-1 dw、6.18-2.50×103ngg-1 dw、0.787-1.91×103 ng-1 dw和N.D.-1.56×103ng g-1 dw。其中,PCBs和PBDEs是本研究峰江土壤中最主要的有机污染物,PBDEs和DPs是本研究滨海土壤中最主要的有机污染物。和国内外其它电子垃圾拆解地区相较,台州市电子垃圾拆解地土壤中PCBs和NBFRs的含量处于较高水平,而PBDEs和DPs处于中等水平,且对比于台州的历史研究,传统污染物PCBs和PBDEs在土壤中未明显下降。主成分分析结果显示土壤中的PCBs与商业品Aroclor-1254、KC-500和KC-1000有关,表明该区域土壤的PCBs污染与当地拆解进口电子垃圾有关。土壤样品中PBDEs的组成与Octa-BDEs、Deca-BDEs两种商业品中PBDEs同系物组成相似。由于禁止Penta-BDE和Octa-BDEs的生产和使用,历史上和现在的电子废弃物处理过程中PBDEs排放可能是本研究区域土壤中PBDEs的主要来源。土壤中的DPs、pTBX、PBBz、PBT、PBEB、HBB和PBBA都显示了与电子垃圾的拆解活动有关。台州市电子拆解地大气中PCBs、PBDEs、DPs和NBFRs的含量水平,结果分别为156-8.00×103pgm-3、26.2-3.24×l03pgm-3、2.90-589pgm-3和3.69-1.25×103pgm-3。PCBs和PBDEs是本研究大气中主要的两类有机污染物。大气中PCBs的含量接近于其他污染严重地区电子拆解地大气中PCBs浓度,PBDEs和NBFRs的含量远高于国外的现有报道,且接近于国内污染严重的电子垃圾拆解地的水平。大气中DPs浓度水平高于国内大部分城市及郊区大气中的DPs的含量,但远低于电子垃圾拆解地和DPs生产地等污染严重地区附近大气中的水平。而且,对比于台州的历史研究,传统污染物PCBs和PBDEs在大气中未明显下降。通过大气逸度模型发现,台州市电子垃圾拆解园区附近污染严重的土壤可能是一个“二次源”。PCBs、3-5溴代BDEs、PBT、PBBz、PBEB和HBB在台州电子垃圾拆解地区附近污染严重地区的迁移趋势主要以土壤向大气挥发为主,BDE-209、syn-DP和anti-DP在台州峰江和滨海两地的迁移趋势始终表现为从大气沉降至土壤。PCBs和PBDEs是本研究农作物中主要的污染物,这与台州环境介质中的污染情况一致。农作物体内POPs的浓度梯度为农作物根部和叶片最高,且茎的浓度最低的趋势,说明了 POPs是通过多种途径进入农作物体内的,存在根部和地上部位两种吸收方式。根块类农作物的根部表皮能够有效阻碍PCBs、PBDEs、DPs和NBFRs进入可食用部分,降低其在可食用根块的浓度。辛醇-水分配系数较高的POPs更难被作物根部吸收,高浓度的污染场地可能会促进log Kow小于8的POPs通过被动转运的方式进入作物根部,但log Kow大于8的POPs还是很难被作物根部吸收。此外,植物的选择性和有机污染物自身的物理化学性质会影响其在农作物体系中的分布。土壤中的Tri-PCBs被根系吸收后,可以通过茎传输到农作物的其他地上部位。Tri-PCBs比高氯代PCBs（Penta-PCBs和Hexa-PCBs）更容易被作物的根部吸收,但是在土壤污染比较严重的地区,较高氯代的PCBs可以通过被动转运到农作物的地下部位,但不能通过茎的传输进入高大作物的地上部位。而对于植株比较矮小的作物,PCBs可以通过根-茎传输和土壤颗粒的沉降这两种途径进入地上其他部位。土壤中低溴代BDEs比高溴代BDEs更容易被植物根部吸收,并经茎的传输进入地上其他部位,但植物根部具有吸收选择性和降解选择性,从而造成PBDEs组成在根部的差异。DPs可以通过多种途径进入农作物体内,DPs两种异构体在农作物体内的分布差异是由于作物吸收DPs具有选择性造成的。PBT和PBBz较于HBB容易被农作物的根部吸收,并且传输至茎中,这可能是因为PBT和PBBz分子量较小,更容易随着蒸腾作用迁移造成的。
二、Prospects for Future Application of Fugacity Model to Fate Studying of POPs in China（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、Prospects for Future Application of Fugacity Model to Fate Studying of POPs in China（论文提纲范文）
（1）北冰洋太平洋扇区多环芳烃和多氯联苯的赋存、来源及归趋研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 持久性有毒物质概况 |
| 1.1.1 多环芳烃的理化性质 |
| 1.1.2 多氯联苯的理化性质 |
| 1.2 多环芳烃与多氯联苯在极地环境多介质的赋存、迁移和来源研究进展 |
| 1.2.1 极地大气、海水、沉积物和生物环境中多环芳烃和多氯联苯的赋存特征 |
| 1.2.2 极地环境中多环芳烃和多氯联苯的迁移分配 |
| 1.2.3 极地环境中多环芳烃和多氯联苯的来源 |
| 1.3 基于环境多介质归趋模型的PTS环境行为研究进展 |
| 1.4 研究目的、意义、内容与技术路线 |
| 1.4.1 选题依据 |
| 1.4.2 研究目的与内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第二章 第九次北极科学考察航次环境多介质中多环芳烃的赋存特征与来源解析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 研究区域介绍 |
| 2.2.2 样品采集与提取 |
| 2.2.3 仪器与材料 |
| 2.2.4 样品前处理 |
| 2.2.4.1 大气样品前处理方法 |
| 2.2.4.2 海水样品前处理方法 |
| 2.2.4.3 沉积物样品前处理方法 |
| 2.2.5 仪器分析 |
| 2.2.6 数据计算及处理 |
| 2.2.7 质量保证与质量控制(QA/QC) |
| 2.2.8 特征比值法 |
| 2.2.9 主成分分析法 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 九北航次大气多环芳烃浓度水平、空间分布与来源解析 |
| 2.3.1.1 九北航次大气中多环芳烃污染特征 |
| 2.3.1.2 九北航次大气中多环芳烃来源解析 |
| 2.3.2 九北航次海水多环芳烃浓度水平、空间分布与来源解析 |
| 2.3.2.1 九北航次海水中多环芳烃污染特征 |
| 2.3.2.2 九北航次海水中多环芳烃来源解析 |
| 2.3.3 九北航次表层沉积物多环芳烃浓度水平、空间分布与来源解析 |
| 2.3.3.1 九北航次沉积物中多环芳烃污染特征 |
| 2.3.3.2 九北航次沉积物中多环芳烃来源解析 |
| 小结 |
| 第三章 第九次北极科学考察航次环境多介质中多氯联苯的赋存特征与来源解析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 研究区域介绍 |
| 3.2.2 样品采集与提取 |
| 3.2.3 仪器与材料 |
| 3.2.4 样品前处理 |
| 3.2.5 仪器分析 |
| 3.2.6 数据计算及处理 |
| 3.2.7 质量保证与质量控制(QA/QC) |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 九北航次大气气相多氯联苯浓度水平、空间分布与来源解析 |
| 3.3.1.1 九北航次大气气相中多氯联苯污染特征 |
| 3.3.1.2 九北航次大气气相中多氯联苯来源解析 |
| 3.3.2 九北航次海水多氯联苯浓度水平、空间分布与来源解析 |
| 3.3.2.1 九北航次海水中多氯联苯污染特征 |
| 3.3.2.2 九北航次海水溶解相中多氯联苯来源解析 |
| 3.3.3 九北航次表层沉积物多氯联苯浓度水平 |
| 小结 |
| 第四章 基于Ⅲ级逸度模型下北冰洋太平洋扇区环境多介质多环芳烃的传输与归趋 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 区域的选择与样品的采集及提取 |
| 4.2.2 模型框架建立 |
| 4.2.3 模型通量表示 |
| 4.2.4 模型质量平衡方程 |
| 4.2.5 平流净损失与平流净损失率 |
| 4.2.6 灵敏度分析 |
| 4.2.7 不确定性分析 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 模型PAHs分布特征与模型验证 |
| 4.3.1.1 多环芳烃跨水-气界面环境行为通量 |
| 4.3.1.2 多环芳烃跨水-沉积物界面环境行为通量 |
| 4.3.2 多环芳烃在环境多介质中环境行为通量 |
| 4.3.2.1 多环芳烃在环境多介质中的传输通量 |
| 4.3.2.2 多环芳烃在环境多介质中的降解通量 |
| 4.3.3 模型灵敏度分析结果 |
| 4.3.4 不确定性分析结果 |
| 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 本研究创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间公开发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（2）基于清洁生产理念的环境友好型PCNs衍生物设计及其风险调控（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及其意义 |
| 1.1.1 PCNs的危害 |
| 1.1.2 PCNs的使用与分布 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 理论计算化学的国内外研究进展 |
| 1.2.2 环境友好型替代品的国内外研究进展 |
| 1.2.3 环境中PCNs污染水平的国内外研究进展 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 本论文主要研究内容 |
| 第2章 计算软件与方法 |
| 2.1 计算软件 |
| 2.2 计算方法与系统配置 |
| 2.2.1 系统配置 |
| 2.2.2 计算方法 |
| 第3章 基于传统3D-QSAR模型的环境友好型PCNs替代品源头控制设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 PCNs各POPs特性数据来源 |
| 3.3 基于PCNs辛醇/水分配系数(K_(ow))的低富集性替代品设计 |
| 3.3.1 PCNs分子生物富集性3D-QSAR模型的构建 |
| 3.3.2 PCNs分子富集性CoMFA和CoMSIA模型评价、分析与验证 |
| 3.3.3 低生物富集性PCNs衍生物设计 |
| 3.3.4 低生物富集性PCNs衍生物POPs特性及功能特性评价 |
| 3.3.5 PCNs生物富集性验证分析 |
| 3.4 基于PCNs蒸汽压系数(logPL)的低迁移性替代品设计 |
| 3.4.1 PCNs远距离迁移性(logPL) 3D-QSAR模型的构建 |
| 3.4.2 PCNs远距离迁移性CoMSIA模型的评价、分析和验证 |
| 3.4.3 低迁移性PCNs衍生物设计 |
| 3.4.4 新型PCNs衍生物远距离迁移性及功能特性评价 |
| 3.5 基于PCNs降解性(total-score)的高降解性替代品设计 |
| 3.5.1 PCNs降解性(total-score) 3D-QSAR模型的构建 |
| 3.5.2 PCNs分子降解性的3D-QSAR模型评价与分析 |
| 3.5.3 新型PCNs分子POPs特性及功能特性评价 |
| 3.5.4 易降解PCNs衍生物分子设计 |
| 3.5.5 PCNs及其衍生物分子风险评价体系构建及评价 |
| 3.5.6 PCNs分子生物降解性机理分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于修正3D-QSAR模型的环境友好型PCNs替代品源头控制设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于PCNs生物毒性(logEC50)的低毒性替代品设计及其健康风险评价 |
| 4.2.1 PCNs分子生物毒性(logEC50) 3D-QSAR模型的建立和评价 |
| 4.2.2 低毒性PCNs分子的设计 |
| 4.2.3 基于3D-QSAR模型的新型PCNs分子POPs特性及功能特性评价 |
| 4.2.4 基于2D-QSAR模型的PCNs及其衍生物毒性及风险机理分析 |
| 4.3 基于PCNs多POPs特性的环境友好型替代品设计 |
| 4.3.1 数据来源 |
| 4.3.2 多效应3D-QSAR模型构建及评价 |
| 4.3.3 低综合效应指数PCNs衍生物分子设计 |
| 4.3.4 PCNs衍生物环境综合效应评价、POPs特性及功能性评价 |
| 4.3.5 基于分子动力学模拟的新型PCNs衍生物分子环境特性验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于3D-QSAR、分子对接与分子动力学的PCNs污染过程调控研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 PCNs对人工养殖区水生生态系统食物链的联合毒性机理及调控 |
| 5.2.1 PCNs水生生物单毒性及联合毒性数据来源 |
| 5.2.2 PCNs水生生物毒性机制分析 |
| 5.2.3 基于分子动力学模拟的PCNs水生生物毒性效应调控验证 |
| 5.3 PCNs对工业污染区工作人员人体暴露风险调控 |
| 5.3.1 PCNs对内分泌干扰受体的单效应及综合效应表征 |
| 5.3.2 PCNs内分泌干扰效应机理分析 |
| 5.3.3 降低工业污染区PCNs对人体内分泌干扰效应的调控方案 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于分子改造、分子对接与分子动力学的PCNs污染末端治理研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 植物-微生物联合修复系统多途径同时去除污染土壤中的PCNs |
| 6.2.1 联合修复系统去除污染土壤中PCNs多指标综合评价体系构建 |
| 6.2.2 促进植物-微生物修复土壤中PCNs最佳外界刺激条件的筛选 |
| 6.3 多情景下PCNs污染土壤的有机联合修复 |
| 6.3.1 蛋白及PCNs分子结构来源 |
| 6.3.2 基于情景分析的植物-微生物联合修复效率综合评价体系构建 |
| 6.3.3 多情景下植物-微生物联合修复PCNs污染土壤的修复机理研究方法 |
| 6.3.4 植物-微生物联合修复PCNs污染土壤关键蛋白/酶的基因重组 |
| 6.3.5 多情景下促进植物-微生物联合高效修复PCNs污染土壤条件确定 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）北极新奥尔松地区多环芳烃和多氯联苯的赋存特征、来源解析及气-土交换（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 多环芳烃的结构、特性、来源及全球污染现状 |
| 1.1.2 新奥尔松地区多环芳烃的赋存现状 |
| 1.1.3 多氯联苯的结构、特性、来源及全球污染现状 |
| 1.1.4 新奥尔松地区多氯联苯的赋存现状 |
| 1.1.5 污染物迁移转化模型的研究进展 |
| 1.1.6 多环芳烃和多氯联苯来源解析的研究进展 |
| 1.1.7 多环芳烃和多氯联苯的毒性风险 |
| 1.1.8 多环芳烃和多氯联苯的终生致癌风险 |
| 1.2 本文的选题依据、选题目的和内容 |
| 1.2.1 研究目的与意义 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 主要创新点 |
| 1.2.4 技术路线 |
| 第二章 区域概况与研究方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 实验材料与仪器 |
| 2.2.2 样品采集 |
| 2.2.3 前处理方法 |
| 2.2.4 仪器方法 |
| 2.2.5 质量保证和质量控制 |
| 第三章 新奥尔松地区多环芳烃的赋存特征、年际变化、来源解析和健康风险 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 大气中多环芳烃的赋存特征及年际变化 |
| 3.3 土壤中多环芳烃的赋存特征及年际变化 |
| 3.4 动物粪土中多环芳烃的赋存特征及年际变化 |
| 3.5 多环芳烃的来源解析 |
| 3.5.1 分子特征比值法 |
| 3.5.2 PMF模型 |
| 3.6 多环芳烃的风险评估 |
| 3.6.1 毒性风险 |
| 3.6.2 终生致癌风险 |
| 小结 |
| 第四章 新奥尔松地区多氯联苯的赋存特征、年际变化、来源解析和健康风险 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 大气中多氯联苯的赋存特征及年际变化 |
| 4.3 土壤中多氯联苯的赋存特征及年际变化 |
| 4.4 动物粪土中多氯联苯的赋存特征及年际变化 |
| 4.5 多氯联苯的来源解析 |
| 4.5.1 文献参考 |
| 4.5.2 PMF模型 |
| 4.6 多氯联苯的风险评估 |
| 4.6.1 毒性风险 |
| 4.6.2 终生致癌风险 |
| 小结 |
| 第五章 多环芳烃和多氯联苯在新奥尔松地区的气-土交换 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 逸度与逸度通量的计算公式 |
| 5.3 模型参数的选取与计算 |
| 5.4 结果与讨论 |
| 5.4.1 多环芳烃的气-土交换 |
| 5.4.2 多氯联苯的气-土交换 |
| 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 逸度、逸度容量与总传质系数的计算结果 |
| 附录2 PMF模型运算结果(源谱图) |
| 附录3 气-土交换平衡时C_A(ng m~(-3))与C_S(ng g~(-1)dw)的比值 |
| 攻读学位期间发表的主要论文 |
| 致谢 |
（4）中国二恶英大气网格化排放清单、归趋模拟及人群暴露风险（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 POPs概述 |
| 1.2 POPs国内外研究现状 |
| 1.2.1 POPs清单研究 |
| 1.2.2 POPs区域环境过程 |
| 1.2.3 POPs健康风险评估 |
| 1.3 PCDD/Fs概述及研究现状 |
| 1.3.1 PCDD/Fs的特性 |
| 1.3.2 PCDD/Fs的主要排放源 |
| 1.3.3 PCDD/Fs排放清单研究 |
| 1.3.4 PCDD/Fs环境归趋研究 |
| 1.3.5 环境中PCDD/Fs的污染状况 |
| 1.3.6 PCDD/Fs多途径暴露研究 |
| 1.4 研究目的及意义 |
| 1.5 研究内容及技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第二章 研究方法与数据来源 |
| 2.1 中国网格化PCDD/Fs大气排放清单的建立 |
| 2.1.1 网格化排放清单建立步骤 |
| 2.1.2 排放因子及相关数据 |
| 2.1.3 省级排放清单建立 |
| 2.1.4 大气网格化清单的建立 |
| 2.2 PCDD/Fs环境归趋数值模拟 |
| 2.2.1 Can METOP大气传输模型及研究区域 |
| 2.2.2 参数设置 |
| 2.3 居民主要饮食中PCDD/Fs污染水平模拟 |
| 2.4 人群PCDD/Fs暴露风险评估 |
| 第三章 中国PCDD/Fs大气排放特征 |
| 3.1 全国排放特征 |
| 3.2 省级排放特征 |
| 3.3 网格化空间分布 |
| 3.4 不确定性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 我国PCDD/Fs环境归趋数值模拟 |
| 4.1 PCDD/Fs大气浓度时空分布特征 |
| 4.2 PCDD/Fs沉降通量时空分布特征 |
| 4.3 PCDD/Fs土壤浓度时空分布特征 |
| 4.4 模拟结果验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 我国PCDD/Fs人群暴露风险评估 |
| 5.1 人群PCDD/Fs暴露风险时空分布特征 |
| 5.2 不同暴露途径PCDD/Fs对人体暴露剂量的贡献 |
| 5.3 不同排放源PCDD/Fs对人体暴露剂量的贡献 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论、创新、不足和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 特色与创新 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）逸度模型在湖泊流域农药多介质归趋研究中的应用与展望（论文提纲范文）
| 1 基于浓度的农药多介质模型研究现状 |
| 2 基于逸度的多介质模型研究进展 |
| 3 逸度模型在区域(湖泊流域)农药多介质归趋模拟中的应用 |
| 3.1 QWASI模型 |
| 3.2 EQC模型 |
| 3.3 BETR模型 |
| 3.4 G-CIEMS模型 |
| 4 基于浓度和基于逸度的农药多介质模型比较 |
| 4.1 两类主要模型的特点比较 |
| 4.2 两类主要模型的应用价值比较 |
| 5 湖泊流域农药多介质逸度模型研究展望 |
（6）黄渤海滨海带多氯联苯的多介质归趋模拟及生态风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 多氯联苯概述 |
| 1.1.1 多氯联苯的性质 |
| 1.1.2 PCBs的生产及使用情况 |
| 1.1.3 我国PCBs的污染现状 |
| 1.2 环境多介质逸度模型概述 |
| 1.2.1 理论基础 |
| 1.2.2 国内外研究进展 |
| 1.3 生态风险评价概述 |
| 1.4 研究目的和意义 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 第二章 环境多介质逸度模型的建立 |
| 2.1 研究区域概况及区域划分 |
| 2.2 模型原理 |
| 2.2.1 模型概化 |
| 2.2.2 模型框架 |
| 2.2.3 模型计算 |
| 2.3 模型参数的确定 |
| 2.3.1 污染物的理化性质参数 |
| 2.3.2 环境特性参数 |
| 2.3.3 流动矩阵数据 |
| 2.4 模型可靠性检验 |
| 2.4.1 模型验证 |
| 2.4.2 敏感性分析 |
| 2.4.3 不确定性分析 |
| 第三章 黄渤海滨海带典型PCBs的多介质归趋模拟 |
| 3.1 黄渤海滨海带PCBS的排放估算 |
| 3.2 模型输出及精度验证 |
| 3.3 各介质PCBS浓度的空间分布特征 |
| 3.4 总量分配 |
| 3.5 相间迁移过程分析 |
| 3.6 敏感性和不确定性分析 |
| 3.6.1 敏感性分析 |
| 3.6.2 不确定性分析 |
| 第四章 黄渤海滨海带PCBS的生态风险评价 |
| 4.1 生态风险评价的流程 |
| 4.2 生态风险评价的方法 |
| 4.2.1 环境质量标准风险评价法 |
| 4.2.2 潜在生态危害指数法 |
| 4.3 沉积物中PCBS的生态风险评价 |
| 4.4 土壤中PCBS的生态风险评价 |
| 4.5 PCBS的减排对策建议 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 研究创新点 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间公开发表的论文 |
| 致谢 |
（7）中国-印度硫丹环境归趋及印度硫丹排放对中国环境的影响（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 持久性有机污染物概述 |
| 1.1.1 POPs的特性及重要的环境行为 |
| 1.1.2 POPs对人体健康和环境的危害 |
| 1.1.3 POPs与斯德哥尔摩公约 |
| 1.2 硫丹概述 |
| 1.2.1 物理化学性质 |
| 1.2.2 全球硫丹的生产和使用情况 |
| 1.2.3 环境中硫丹的污染现状 |
| 1.3 POPs的环境行为研究概述 |
| 1.3.1 POPs清单及环境归趋研究概述 |
| 1.3.2 POPs归趋行为数值模拟研究概述 |
| 1.3.3 硫丹归趋行为数值模拟研究概述 |
| 1.4 研究目的与意义 |
| 1.4.1 研究背景及意义 |
| 1.4.2 研究目的 |
| 1.5 研究内容、方案与技术路线 |
| 1.5.1 研究内容与方案 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 中国-印度网格化使用清单 |
| 2.2 大气排放和土壤残留清单 |
| 2.3 清单的不确定性分析 |
| 2.4 环境归趋行为数值模拟 |
| 2.4.1 模拟区域 |
| 2.4.2 模型框架 |
| 2.4.3 模型参数 |
| 2.4.4 模型验证 |
| 2.4.5 情景模拟设置 |
| 第三章 中国-印度硫丹网格化使用、排放和残留清单 |
| 3.1 使用清单 |
| 3.1.1 硫丹在中国和印度不同地级市(邦)的使用量 |
| 3.1.2 硫丹在不同作物上的使用量及占比 |
| 3.1.3 中国和印度硫丹网格化使用清单 |
| 3.2 大气排放清单 |
| 3.3 土壤残留清单 |
| 3.4 清单的不确定性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 中国-印度硫丹环境归趋模拟研究 |
| 4.1 大气污染浓度水平 |
| 4.2 大气干湿沉降通量 |
| 4.3 土壤污染浓度水平 |
| 4.4 模型验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 印度硫丹使用对中国环境的影响 |
| 5.1 对大气浓度的影响 |
| 5.2 对土壤浓度的影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 特色与创新 |
| 6.3 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间研究成果及参与课题 |
| 致谢 |
（8）中国农田土壤中抗生素抗性基因分布及典型污染物浓度特征、对其影响与风险评估（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 抗生素抗性基因概述 |
| 1.2.1 抗生素抗性基因的来源与种类 |
| 1.2.2 抗生素抗性基因的转移与传播 |
| 1.2.3 抗生素抗性基因的健康风险 |
| 1.2.4 国内外土壤抗生素抗性基因的污染状况与研究进展 |
| 1.3 其他典型污染物概述 |
| 1.3.1 土壤汞的污染状况、研究进展与健康风险 |
| 1.3.2 土壤砷的污染状况、研究进展与健康风险 |
| 1.3.3 多溴联苯醚的污染状况、研究进展与健康风险 |
| 1.4 典型污染物对抗生素抗性基因传播扩散的影响 |
| 1.4.1 重金属对抗生素抗性基因的影响 |
| 1.4.2 持久性有机物对抗生素抗性基因的影响 |
| 1.5 研究技术与路线 |
| 1.5.1 立题依据 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 2 农田土壤中抗生素抗性基因的分布特征 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 样品采集 |
| 2.2.2 土壤理化性质的测定 |
| 2.2.3 土壤样品的DNA提取与纯化 |
| 2.2.4 聚合酶链式反应方法的建立与优化 |
| 2.2.5 实时荧光定量PCR |
| 2.2.6 抗生素抗性基因丰度计算方法 |
| 2.2.7 统计分析 |
| 2.3 研究结果 |
| 2.3.1 农田土壤中磺胺素和四环素抗性基因的丰度 |
| 2.3.2 农田土壤中磺胺素和四环素抗性基因的分布特征与来源解析 |
| 2.3.3 影响农田土壤中磺胺素和四环素抗性基因的环境因素 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 农田土壤中汞的浓度特征、对抗性基因的影响与风险评估 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 样品采集 |
| 3.2.2 样品的提取与检测分析 |
| 3.2.3 土壤理化性质及其他重金属的测定 |
| 3.2.4 质量保证与质量控制 |
| 3.2.5 储存量计算 |
| 3.2.6 生态风险与人体健康风险评估 |
| 3.2.7 统计分析 |
| 3.3 研究结果 |
| 3.3.1 农田土壤中汞的浓度水平 |
| 3.3.2 农田土壤中汞的水平分布与垂直分布特征 |
| 3.3.3 农田土壤中汞的来源解析 |
| 3.3.4 农田土壤中汞的积累趋势 |
| 3.3.5 影响农田土壤中汞分布的环境因素 |
| 3.3.6 农田土壤中汞对抗生素抗性基因的影响 |
| 3.3.7 农田土壤中汞的潜在生态风险及人体健康风险评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 农田土壤中砷的浓度特征、对抗性基因的影响与风险评估 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 样品采集与前处理 |
| 4.2.2 样品的检测分析 |
| 4.2.3 质量保证和质量控制 |
| 4.2.4 生态风险与人体健康风险评估 |
| 4.2.5 统计分析 |
| 4.3 研究结果 |
| 4.3.1 农田土壤中砷的浓度水平 |
| 4.3.2 农田土壤中砷的水平分布与垂直分布特征 |
| 4.3.3 农田土壤中砷的来源解析 |
| 4.3.4 农田土壤中砷的积累趋势 |
| 4.3.5 影响农田土壤中砷分布的环境因素 |
| 4.3.6 农田土壤中砷对抗生素抗性基因的影响 |
| 4.3.7 农田土壤中砷的潜在生态风险及人体健康风险评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 农田环境中PBDEs的浓度特征、对抗性基因的影响与风险评估 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 样品采集 |
| 5.2.2 理化性质的测定 |
| 5.2.3 样品的前处理与检测分析 |
| 5.2.4 质量保证与质量控制 |
| 5.2.5 人体健康风险评估 |
| 5.2.6 统计分析 |
| 5.3 研究结果 |
| 5.3.1 农田土壤中PBDEs的浓度水平及分布特征 |
| 5.3.2 农田土壤中PBDEs的来源解析及影响因素 |
| 5.3.3 农田周边树皮中PBDEs的浓度水平及分布特征 |
| 5.3.4 农田周边树皮中PBDEs的来源解析及影响因素 |
| 5.3.5 农田大气中PBDEs的预测浓度与分布特征 |
| 5.3.6 农田环境PBDEs的土-气交换特征 |
| 5.3.7 农田土壤中PBDEs对抗生素抗性基因的影响 |
| 5.3.8 农田土壤和大气中PBDEs的人体健康风险评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 主要结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 研究创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间研究成果 |
（9）中国短链氯化石蜡环境归趋和海洋水生食物暴露风险数值模拟研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 SCCPs及污染来源 |
| 1.1.2 我国海洋环境污染与人体健康影响的问题 |
| 1.1.3 我国省际海产品贸易与污染转移 |
| 1.2 SCCPs概述 |
| 1.2.1 理化性质及危害 |
| 1.2.2 生产和使用 |
| 1.2.3 环境特性 |
| 1.2.4 环境污染水平 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 SCCPs排放清单研究 |
| 1.3.2 SCCPs环境归趋模拟研究 |
| 1.3.3 食品中SCCPs人体暴露 |
| 1.3.4 贸易中隐含的环境污染与健康风险转移研究 |
| 1.4 研究意义、目的及内容 |
| 1.4.1 研究意义及目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究方案和技术路线 |
| 第二章 数据和方法 |
| 2.1.中国网格化SCCPs大气排放清单的建立 |
| 2.1.1.排放源分类 |
| 2.1.2.排放因子及相关数据 |
| 2.1.3.省级排放清单建立 |
| 2.1.4.网格化排放清单建立 |
| 2.1.5.不确定性分析 |
| 2.2.中国SCCPs环境归趋数值模拟 |
| 2.2.1.CanMETOP大气传输模型介绍 |
| 2.2.2.输入和输出参数 |
| 2.2.3.研究区域设置 |
| 2.2.4.求解和环境过程 |
| 2.2.5.灵敏度参数分析 |
| 2.3.SCCPs在我国海洋食物网富集模拟 |
| 2.3.1.模拟区域 |
| 2.3.2.浮游动物与海水的交换 |
| 2.3.3.底栖软体动物体内SCCPs浓度 |
| 2.3.4.鱼类体内SCCPs浓度 |
| 2.4.SCCPs暴露风险评价 |
| 2.5.沿海省际带鱼贸易中隐含的SCCPs暴露风险转移 |
| 第三章 中国SCCPs大气排放清单 |
| 3.1.国家级排放特征 |
| 3.1.1.排放量的年际变化 |
| 3.1.2.各排放源的贡献 |
| 3.2.省级排放空间分布特征 |
| 3.3.网格化排放空间分布特征 |
| 3.4.排放清单的不确定性 |
| 3.5.本章小节 |
| 第四章 我国及近海SCCPs的环境归趋行为模拟 |
| 4.1.我国环境中SCCPs空间分布 |
| 4.2.大气中SCCPs分布 |
| 4.2.1.土壤中SCCPs分布 |
| 4.2.2.东部近海海洋环境中SCCPs分布 |
| 4.3.我国近海SCCPs的环境行为 |
| 4.3.1.土-气交换 |
| 4.3.2.东部近海气-水交换通量 |
| 4.4.东部海域中SCCPs来源分析 |
| 4.4.1.排放区域情景设置 |
| 4.4.2.四大海域SCCPs源-汇关系 |
| 4.4.3.主要排放源区对渤海SCCPs污染的贡献 |
| 4.5.模拟结果验证 |
| 4.6.理化性质对模拟结果影响 |
| 4.7.本章小结 |
| 第五章 我国东部海洋食物网中SCCPs富集及带鱼贸易中隐含的暴露风险转移 |
| 5.1.海洋食物网SCCPs富集 |
| 5.2.暴露风险评估 |
| 5.3.东部沿海省际带鱼贸易中隐含的SCCPs暴露风险转移 |
| 5.3.1.东部沿海各省带鱼体内SCCPs浓度水平 |
| 5.3.2.沿海省际带鱼贸易中隐含的暴露风险转移 |
| 5.4.本章小节 |
| 第六章 结论、创新、不足和展望 |
| 6.1.结论 |
| 6.2.特色及创新 |
| 6.3.不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（10）台州电子垃圾拆解地环境介质中POPs传输及迁移规律的初步研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 持久性有机污染物的简介 |
| 1.2.1 多氯联苯(PCBs) |
| 1.2.2 多溴联苯醚(PBDEs) |
| 1.2.3 得克隆(DPs) |
| 1.2.4 新型溴代阻燃剂(NBFRs) |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 土壤中POPs的研究现状 |
| 1.3.2 大气中POPs的研究现状 |
| 1.3.3 植物中POPs的研究现状 |
| 1.4 现存问题及研究需求 |
| 1.5 研究目的及意义 |
| 1.5.1 研究目的 |
| 1.5.2 研究意义 |
| 1.6 技术路线 |
| 第二章 浙江省台州市电子垃圾拆解地区土壤中POPs水平分布特征及来源 |
| 2.1 土壤样本的采集与分析 |
| 2.1.1 研究区域概况 |
| 2.1.2 样品采集 |
| 2.1.3 实验仪器和试剂 |
| 2.1.4 样品前处理 |
| 2.1.5 仪器分析 |
| 2.1.6 质量控制与保证 |
| 2.1.7 统计分析方法 |
| 2.2 浙江省台州市电子垃圾拆解地区土壤中POPs的含量及来源 |
| 2.2.1 浙江省台州市电子垃圾拆解地区土壤中PCBs的含量及来源 |
| 2.2.2 浙江省台州市电子垃圾拆解地区土壤中PBDEs的含量及来源 |
| 2.2.3 浙江省台州市电子垃圾拆解地区土壤中DPs的含量及来源 |
| 2.2.4 浙江省台州市电子垃圾拆解地区土壤中NBFRs的含量及来源 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 浙江省台州市电子垃圾拆解地区大气中POPs的水平分布特征及来源 |
| 3.1 大气样品的采集与分析 |
| 3.1.1 采样点设置 |
| 3.1.2 样品采集 |
| 3.1.3 实验仪器和试剂 |
| 3.1.4 样品前处理 |
| 3.1.5 仪器分析 |
| 3.1.6 质量控制与保证 |
| 3.1.7 大气中POPs浓度的计算公式 |
| 3.1.8 统计分析方法 |
| 3.2 浙江省台州市电子垃圾拆解地区大气中POPs的含量 |
| 3.2.1 浙江省台州市电子垃圾拆解地区大气中PCBs的含量及来源 |
| 3.2.2 浙江省台州市电子垃圾拆解地区大气中PBDEs的含量及来源 |
| 3.2.3 浙江省台州市电子垃圾拆解地区大气中DPs的含量及来源 |
| 3.2.4 浙江省台州市电子垃圾拆解地区大气中NBFRs的含量及来源 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 POPs在浙江省台州市电子垃圾拆解地区土壤-大气体系中的交换 |
| 4.1 逸度模型 |
| 4.2 统计学分析方法 |
| 4.3 POPs在土壤-大气系统的交换 |
| 4.3.1 PCBs在土壤-大气系统的交换 |
| 4.3.2 PBDEs在土壤-大气系统的交换 |
| 4.3.3 DP和NBFRs在土壤-大气系统的交换 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 POPs在浙江省台州市电子垃圾拆解地区土壤-农作物-大气系统中的吸收、迁移规律 |
| 5.1 农作物样品的采集与分析 |
| 5.1.1 采样点设置 |
| 5.1.2 样品采集 |
| 5.1.3 实验仪器和试剂 |
| 5.1.4 样品前处理 |
| 5.1.5 仪器分析 |
| 5.1.6 质量控制与保证 |
| 5.1.7 统计分析方法 |
| 5.2 POPs在土壤-农作物-大气系统中的吸收、传输规律 |
| 5.2.1 PCBs在土壤-农作物-大气系统中的吸收、传输规律 |
| 5.2.2 PBDEs在土壤-农作物-大气系统中的吸收、传输规律 |
| 5.2.3 DPs在土壤-农作物-大气系统中的吸收、传输规律 |
| 5.2.4 NBFRs在土壤-农作物-大气系统中的吸收、传输规律 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已(待)发表的学术论文目录 |
四、Prospects for Future Application of Fugacity Model to Fate Studying of POPs in China（论文参考文献）
- [1]北冰洋太平洋扇区多环芳烃和多氯联苯的赋存、来源及归趋研究[D]. 叶坚栋. 上海海洋大学, 2021
- [2]基于清洁生产理念的环境友好型PCNs衍生物设计及其风险调控[D]. 顾雯雯. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]北极新奥尔松地区多环芳烃和多氯联苯的赋存特征、来源解析及气-土交换[D]. 梁羽媛. 上海海洋大学, 2021
- [4]中国二恶英大气网格化排放清单、归趋模拟及人群暴露风险[D]. 陈露露. 兰州大学, 2021(09)
- [5]逸度模型在湖泊流域农药多介质归趋研究中的应用与展望[J]. 覃一帆,孔祥臻,李一龙,武睿琳,徐福留. 湖泊科学, 2020(04)
- [6]黄渤海滨海带多氯联苯的多介质归趋模拟及生态风险评价[D]. 张毅. 山东理工大学, 2020(02)
- [7]中国-印度硫丹环境归趋及印度硫丹排放对中国环境的影响[D]. 顾晨. 兰州大学, 2020(12)
- [8]中国农田土壤中抗生素抗性基因分布及典型污染物浓度特征、对其影响与风险评估[D]. 周雨婷. 浙江大学, 2020(01)
- [9]中国短链氯化石蜡环境归趋和海洋水生食物暴露风险数值模拟研究[D]. 蒋宛彦含. 兰州大学, 2020(01)
- [10]台州电子垃圾拆解地环境介质中POPs传输及迁移规律的初步研究[D]. 柳晨. 中央民族大学, 2020(01)
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