一、环境大气监测的全程序质量控制（论文文献综述）
焦健[1]（2020）在《土壤监测的全程序质量保证及质量有效控制》文中指出土壤为农业生产提供了自然前提,农业生产在掌握农作物种植规律的基础上借助土壤这一资源完成农作物持续输出。因此,土壤这一自然资源重要性不言而喻。有关土壤监测工作应当被大力支持。现实中各机构人员要高度负责,通过多流程、多工序完成土壤质量分析,以便更好地了解土壤环境状况。
谷雨[2]（2020）在《环境空气监测的质量控制分析与措施》文中研究指明在社会经济发展下,工业的发展和城市的建设都是依靠资源的利用。随着对环境质量的关注度越来越高,人们已经意识到煤炭、石油等资源的开采与利用会产生一些废弃物和废气。环保意识不断增强,环境大气监测迫在眉睫。该文对环境大气监测质量控制进行概述,分析影响环境大气监测的因素。确保大气监测的准确性,有利于环境质量的控制保障。
周健楠[3]（2020）在《北京市不同粒径颗粒物水溶性组分污染现状及成因研究》文中研究说明大气颗粒物是指分散在大气中的固/液态颗粒状物质的总和。大气颗粒物中有多种化学物质,其中SO42-、NO3-、NH4+等水溶性离子对大气颗粒物的浓度水平有重要贡献,主要是由NOx、SO2和NH3等前体气体在大气中进行的二次转化生成的,并且受到温度、湿度等气象要素及光化学氧化作用的影响,形成机理较为复杂。水溶性离子可以通过吸湿作用改变气溶胶颗粒的大小、组分、酸碱性等,并可能影响降水的酸度,同时大气中的气态污染物和颗粒物之间的平衡关系是影响局部大气空气质量和区域传输的重要因素。因此,研究不同粒径的大气颗粒物中水溶性离子的浓度水平及组分特征、气-粒平衡关系对深入认识大气颗粒物的来源以及控制因素具有重要意义。北京地区PM1、PM2.5和TSP中NO3-、SO42-、NH4+离子是主要的污染离子,3种离子质量浓度总和在PM1、PM2.5和TSP中占比分别为40.7%、49.8%和19.5%,二次离子主要集中在PM1、PM2.5中,其对大气空气污染起到直接作用。各粒径段水溶性离子基本呈现出NO3-夏季最低、SO42-夏季最高,NH4+四季相对均匀,Ca2+春、冬季较高,而其他水溶性离子冬季最高的特点。PM2.5呈现北部高于南部、城区高于郊区的区域空间特征。人为活动和气象要素都在一定程度上影响区域大气颗粒物质量浓度。区域内PM1、PM2.5和TSP中各水溶性离子具有很好的相关性。不同粒径的NH4+与NO3-的相关系数最高,NH4+与SO42-、NO3-与SO42-相关系数较好,说明整个区域颗粒物污染来源较为相近。分析K+与Cl-及Ca2+和Mg2+在不同粒径的水溶性组分相关性都相对显着,可以推断北京市的空气状况可能受矿物粉尘、生物质燃烧及地表矿物粉尘的影响。Ca2+、Mg2+分别与NO3-、SO42-在TSP中具有显着相关性,推断主要在大粒径段中分布,来自风沙、土壤等自然源,主要结合方式为Ca（NO3）2、Ca SO4。通过分析颗粒物中阴、阳离子的平衡情况来推断大气颗粒物的酸碱度,各粒径阴离子与阳离子间均呈现显着的相关性,其相关系数均大于0.90;回归方程的斜率均大于1。说明北京市各粒径段的大气颗粒物呈弱碱性,且粗颗粒物的酸性要强于细颗粒物。利用NO3-/SO42-的比值分析,北京区域已由原来的硫酸型污染转变为硝酸-硫酸型污染态势,这可能与冬季取暖燃料、交通污染及气象因素共同作用的结果,而机动车尾气排放是主要贡献源,对北京地区NO3-污染产生了巨大贡献。通过分析硫的氧化率和氮的氧化率发现,北京市夏季臭氧对二次反应的发生起到重要作用,二次气溶胶形成特征较为明显;NO3-的形成主要是NOx气相均相氧化,其主要受NO、NO2浓度的影响。
曾彪[4]（2020）在《环境大气监测的全程序质量控制》文中指出近年来我国的环境保护力度在不断提高,环境监测技术和环境保护措施也随之取得较大进步。大气环境作为社会公众生存的重要空间,大气环境质量的好坏,不仅受到我国工业发展的影响,而且也与科技发展密切相关。为大气环境保护方案提供重要的参考数据,做好环境大气监测的全程序质量控制则成为目前环境监测技术的要点之一,本文主要就其展开探讨。
魏庆彬[5]（2020）在《黑龙江省大气颗粒物时空异质性分析及其来源解析》文中提出空气雾霾污染是人类生存环境受到污染的典型代表,很多科学家都在致力于研究造成雾霾污染的成因及规律。高浓度的大气颗粒物（PM10、PM2.5）是导致雾霾污染的原因之一,分析大气颗粒物的来源、影响因素、时空异质性及扩散途径已经成为大气科学和环境科学研究的热点问题。近年来,全国多个城市在不同季节多次出现重度雾霾污染天气,黑龙江省多个城市的空气质量经常亮起“红灯”,省会城市哈尔滨在2013年和2014年PM10、PM2.5的月平均浓度多次超过国家二级标准。虽然最近几年黑龙江省的环境空气质量状况总体改善,重点城市重污染天数大幅下降,但是偶尔还会出现空气质量超过国家二级标准的天气。为了探求大气颗粒物的时空分布情况,本文收集了黑龙江省13个城市的六项标准污染物（PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3）的自动监测数据,构建全局及局域模型来量化2015年1月～2018年12月黑龙江省内六项标准空气污染物（PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3）之间的时空关系。模型包括普通最小二乘回归（Ordinary least squares regression,OLS）,线性混合模型（liner mixed models,LMM）,地理加权回归（geographically weighted regression,GWR）,时间加权回归（temporally weighted regression,TWR）以及地理和时间加权回归（geographically and temporally weighted regression,GTWR）。同时,为了解污染源对大气颗粒物（PM10、PM2.5）的贡献以及大气颗粒物的组分随季节变化,本文通过手工监测的方式获得了受体成分和污染源谱数据,针对黑龙江省内重污染天气相对较多的省会城市-哈尔滨,进行了 2014年的大气颗粒物的化学组分随季节变化及来源解析。因哈尔滨的冬季时间较长（10月下旬～4月上旬）,本研究将四个季节（春、夏、秋、冬）划分为五个采样时期（春、夏、秋、初冬、深冬）。在各时期于哈尔滨市主城区的四个采样点位进行受体样品采集,不定期分别对土壤尘、扬尘、建筑水泥尘、燃煤尘、机动车尾气尘、生物质燃烧尘、餐饮油烟尘源进行源样品采集。受体和源样品分析的化学组分为碳、水溶性离子和无机元素。对组分进行特征分析之后,根据获得的受体成分和污染源谱数据,利用化学质量平衡模型（chemical mass balance,CMB）对不同季节和不同点位的大气颗粒物进行来源解析,最终得到污染源的分担率并对源解析的结果进行原因分析。本文的主要研究结果如下:（1）将LMM和所有基于GWR的模型（包括GWR,TWR及GTWR）与OLS相比,模型拟合更有优势,有更高的模型R2和更理想的模型残差（考虑时间变异的TWR和GTWR模型性能最佳）。与OLS的R2（0.85）相比,GWR、LMM、TWR和GTWR分别将模型的解释力提升了 3%,5%,12%和12%。TWR的模型性能略好于GTWR,与OLS相比,TWR将模型残差的均方根误差（root mean squared errors,RMSE）和平均绝对误差（mean absolute error,MAE）降低了 67%,而 GWR 仅将 RMSE 和 MAE 降低了 14%～15%。传统的OLS和GWR模型不足以描述PM2.5的非平稳性。由于LMM将不同位置处理为随机效应,并用R矩阵处理时间相关性,因此LMM的性能略好于GWR,它为PM2.5建模提供了一种除GWR系列模型之外的备选方案。本研究中时间相关性比空间异质性更重要,因此,构建PM2.5与其他空气污染物的模型时加入时间信息是非常必要的。本研究提供了大气颗粒物时空异质性的证据,并为构建黑龙江省PM2.5和5个标准空气污染物之间的关系提供了可能的解决方案。（2）本研究获得了大气颗粒物组分的季节分布特征和主要存在形态。多数组分在初冬时期浓度最高、夏季最低,春、秋、深冬时期季节特征不显着。组分出现季节特征的原因与采样期内的天气条件以及某些污染源（如燃煤源）发生季节性变化有关。采样期内大气颗粒物以PM2.5为主要存在形态,细颗粒物污染占比较大。（3）根据源样品的分析结果建立了 PM10、PM2.5的主要排放源的源成分谱,根据灵敏度矩阵结果并参考相关文献确定了各污染源的特征成分,如燃煤尘、扬尘、生物质燃烧、建筑尘、二次有机碳的特征成分分别是Al、Si、K、Ca和OC。（4）相同季节不同点位的源的分担率之间存在差异,但源的分担率的变化趋势基本一致,呈现区域性特征。除了不确定的“其他源类”（可能包含钢铁尘源、外来传输源等）以外,燃煤源在各季均是PM10和PM2.5的首要贡献源,其分担率分别为15.3%～38.6%和17.9%～43.2%,其冬季的分担率约是春、夏季的两倍。机动车源在各季均为PM10和PM2.5的次要贡献源,其分担率分别为13.7%～17.4%和14.8%～18.1%,冬季分担率高于其他三季。秋季、初冬时期生物质燃烧是PM10和PM2.5的重要贡献源,其分担率分别为12.0%～13.7%和13.6%～16.1%,具有明显的季节性特征。PM10中燃煤源在供暖期的贡献率是非供暖期的2.14倍,扬尘源在非供暖期的贡献率是供暖期的2.21倍;PM2.5中燃煤源在供暖期的贡献率是非供暖期的2.12倍,扬尘源在非供暖期的贡献率是供暖期的1.78倍;PM10中生物质燃烧源在燃烧期的贡献率是非燃烧期的25.8倍;PM2.5中生物质燃烧源在燃烧期的贡献率是非燃烧期的24.8倍。将二次污染物（硫酸盐、硝酸盐、SOC）进行再分配,除其他源以外,对PM10和PM2.5贡献最大的污染源为燃煤尘源,之后依次为机动车源、开放源（扬尘、土壤尘和建筑尘）和生物质燃烧源。源解析的研究内容量化了主要污染源在不同季节对大气颗粒物的贡献率。本研究通过对大气颗粒物的时空异质性、浓度、化学组分特征分析、来源解析方面的研究比较深入的认识了大气颗粒物的季节特征、大气颗粒物的分布和来源信息,对研究大气颗粒物的成因、迁移、转化及提出最终的污染防治对策具有重要借鉴意义。
谷雨[6]（2020）在《环境空气监测的质量控制分析与措施》文中进行了进一步梳理在社会经济发展下,工业的发展和城市的建设都是依靠资源的利用。随着对环境质量的关注度越来越高,已经意识到煤炭、石油等资源的开采与利用会产生一些废弃物和废气。人们的环保意识不断增强,环境大气监测迫在眉睫。文章对环境大气监测质量控制进行概述,分析影响环境大气监测的因素。确保大气监测的准确性,有利于环境质量的控制保障。
王袁[7]（2020）在《大气环境监测全过程质量控制研究》文中进行了进一步梳理我国经济飞快的发展速度,不但丰富了人们的生活内容、方便了人们的生活,而且还在人们生活中产生了一些负面影响,大气污染问题已经引起了国家政府以及我国民众的一致关注,国家还为此制定并颁布了相关的整顿治理措施,在大气环境治理方面,大气监测是重要手段,本文对大气环境监测全过程质量控制问题展开分析研究。
张烃,董树屏,滕曼,杨婧,杜祯宇,曹冠,于跃,周瑞,杨勇杰,贾岳清,单丹滢,张翼翔,黄业茹[8]（2019）在《区域大型环境空气综合观测中外场观测与实验室分析数据质量控制研究》文中指出环境监测的质量保证是监测数据准确性、可比性的重要保障.在区域大气联合观测项目中,完善的质量保证体系应包括管理机制和技术措施两部分,但目前我国对这类项目质量保证尚无统一标准.针对大气重污染成因与治理攻关项目（简称"大气攻关项目"）外场观测任务量大、承担单位多、监测项目复杂的特点,为保证观测数据的质量,避免出现由于监测和质控方法不统一造成的数据可比性差、结果矛盾的问题,提出了大气攻关项目质量保证体系和管理机制.其中,质量保证体系包括制定总体要求（技术文件、监测项目及质控要求）、外场观测质量保证（内部质量管理体系、项目外场观测质量保证体系）、实验室分析质量保证（实验室遴选、项目实验室分析多级质量保证体系、实验室比对和飞行检查）和数据质量控制（数据线上审核、项目实验室分析质控报告、项目数据质量评价） 4个方面.管理机制为项目管理办公室、质控实验室和承担单位三级主体,两级监督的分级管理模式.通过项目实践,项目质量保证体系达到了保证观测数据准确性、可比性的预期效果,为揭示区域雾霾形成机理、突破污染控制关键技术提供了有力的技术支持,同时为区域大气联合观测项目的数据质量保证提供了借鉴.
钮珊[9]（2019）在《典型地区氯化石蜡和多环芳烃的污染水平及健康风险研究》文中进行了进一步梳理氯化石蜡是一类人工合成的直链烷烃氯代衍生物,其中短链氯化石蜡（SCCPs）具有环境持久性、远距离迁移性、高毒性和生物富集性,被证明是一种新型的持久性有机污染物,中链氯化石蜡（MCCPs）也被证明具有持久性和生物毒性,引起了广大学者的高度关注。多环芳烃（PAHs）是一类非有意生产的芳香烃类化合物,由于来源广泛,如汽车尾气、煤和化石燃料的燃烧等,是大气中普遍存在的有机污染物之一。本文对氯化石蜡在典型的工业园区周围和附近城市以及经济发达地区长江三角洲大气中SCCPs、MCCPs和PAHs的污染现状、时空分布、季节演变和潜在的人体健康风险开展了系统研究。本研究依托于973项目“新型持久性有机污染物的区域特征、环境风险与控制原理研究”和中国-加拿大合作项目（国家留学基金委国家建设高水平研究生项目）,建立了不同环境介质中SCCPs和MCCPs的前处理方法,使用全二维气相色谱-负化学源-低分辨质谱（GC×GC-NCI-LRMS）对环境中SCCPs和MCCPs进行分析测试。全二维气相色谱采用两根色谱柱串联的方式,大大提高色谱柱对SCCPs和MCCPs各单体的分离。色谱柱程序升温速率为1.5℃/min,热喷持续时间为300ms,调制解调时间为10 s时,色谱柱的分离效果最佳,可实现SCCPs和MCCPs的完全分离,保障了后续低分辨质谱的准确定量。低分辨质谱采集方式采用选择离子监测的模式（SIM）,在负化学源电离下,[M-C1]-离子为主要定量离子,[M-HC1]-离子为定性离子,进行定量计算;建立了基于氯含量和总响应因子的标准曲线,可消除由于氯含量不同导致的仪器响应差异大的影响。以典型氯化石蜡生产工厂园区周围及附近城市郑州为研究区域,研究了生产源和使用源对周围环境的影响。典型工业园区附近1～5 km范围内,树皮和松针样品中SCCPs的浓度范围分为别为114～839 ng/g干重（dw）,355～530ng/gdw,MCCPs 的浓度范围分别为 161～908ng/gdw,161～317ng/gdw;郑州区域树皮和松针样品中SCCPs的浓度范围分别为125～1200ng/gdw,217～1290ng/g,MCCPs 的浓度范围分别为 103～1010 ng/gdw,147～815 ng/gdw。郑州区域SCCPs和MCCPs的浓度比本研究中工厂附近的SCCPs和MCCPs的浓度要高,此外工厂周围树皮和松针样品中SCCPs的浓度水平也低于北京城区树皮样品中SCCPs的浓度。由此可见氯化石蜡的使用相对于氯化石蜡的生产,是更严重的污染源。大多数样品中C10组分在C10-13碳数组分中含量最高,其次是C11组分。MCCPs各单体分布特征的研究发现,C14组分在C14-17碳数组分中含量最高,占比约48.7%,其次是C15组分（占比约21.6%）,C16组分（占比约17.5%）和C17组分（占比约12.2%）。SCCPs和MCCPs中碳数较少的组分在SCCPs和MCCPs中挥发性更强,更容易在空气中传输和远距离传输,这也许是树皮和松针样品SCCPs各单体中C10和C11组分为主要组分,MCCPs各单体中C14为主要组分的原因。C17-8组分是SCCPs和MCCPs氯原子组分中含量最高的组分。采用主成分分析（PCA）的统计学方法,研究了工厂周围和郑州区域SCCPs和MCCPs的潜在来源,结果表明工厂周围和郑州区域内SCCPs的24种单体与MCCPs的24种单体来源于不同的污染源。使用欧盟推出的一个基于计算机编程的评价模型（European Union System for the Evaluation of Substance,EUSES 2.0）对工厂周边及郑州区域 SCCPs和MCCPs的健康风险进行评价,结果表明单一的暴露途径并没有发现该研究区域人体健康面临威胁,但是多项暴露途径的联合作用,使得该区域环境中SCCPs和MCCPs的日摄入量（53.1 μg/kg/d和123 μg/kg/d）均超过了加拿大卫生部的控制标准（10 μg/kg/d）,对人体健康造成了较大的威胁。以经济发达的长江三角洲地区为研究区域,研究了大气中SCCPs和PAHs的含量水平、空间分布、季节演变和潜在的健康风险。长江三角洲地区大气中SCCPs的浓度范围为4.05 ng/m3～42.2 ng/m3,15种PAHs的范围为6.48～154 ng/m3。该区域大气中SCCPs的浓度水平在我国现有的报道中属于较低水平,但相比国际上其他国家（如英国、加拿大和挪威等）属于较高水平;大气中PAHs的含量水平在国际上属于中等水平。高浓度的SCCPs出现在城乡结合部和城市区域,高浓度的PAHs出现在城市区域。长江三角洲地区大气中SCCPs的浓度呈现夏季高于冬季的特征,其中C10、C11组分是SCCPs的主要成分,C16-7是所有氯原子组分中占比最高的组分;而大气中PAHs的平均浓度最高的出现在秋季,其次为冬季和春季,最低浓度出现在夏季。与其他研究比较得出,该研究区域大气中PAHs的含量最高,其次为SCCPs、有机氯农药（OCPs）、多氯联苯（PCBs）,含量最低的为多溴二苯醚（PBDEs）。大气环境中SCCPs的分布特征和氯化石蜡产品中SCCPs的分布特征看,长江三角洲地区大气中SCCPs的来源很可能是氯化石蜡42和氯化石蜡52两种商品;根据PCA分析结果和Flt/（Flt+Pyr）与 Ant/（Ant+Phe）以及 IP/（IP+BghiP）与 Ant/（Ant+Phe）的相关性分析两种源分析手段得出,长江三角洲地区大气中PAHs的污染源主要为机动车排放和煤/生物质的燃烧。此外成年人和儿童人对长江三角洲地区大气中SCCPs的暴露量,均低于世界卫生组织允许的SCCPs人体暴露的限值（100 μg/kg/d）,但是儿童95%的暴露量超过加拿大卫生组部发布的SCCPs人体暴露的限值（10 μg/kg/d）,可以推断出,该区域大气中SCCPs的含量水平对人体的健康风险存在一定风险。根据USEPA毒性当量因子计算得出,BaP和BbF的毒性当量已经超过我国对垃圾焚烧排放标准中对有毒有害物质多氯二苯并二恶英（PCDDs）和多氯二苯并呋喃（PCDFs）的限值要求,同时是日本大气质量标准限值中二恶英标准的上千倍。尽管PAHs的毒性比PCDDs和PCDFs小,但是目前没有对PAHs毒性的限值,因此该节以二恶英的排放限值或质量标准做毒性分析的初步判断。由此可见,大气环境中BaP和BbF的对人体健康存在一定的风险。以加拿大多伦多地区为研究区域,研究了大气中SCCPs的含量水平、空间分布、季节演变和潜在的健康风险。多伦多地区大气中SCCPs的浓度范围为4.13 ng/m3～84.9 ng/m3,平均值为23.0 ng/m3,与我国长三角经济发达地区大气中SCCPs的浓度水平相当（4.05 ng/m3～42.2 ng/m3）。高于韩国和日本大气环境中SCCPs的浓度水平,低于我国大连地区和北京地区大气中SCCPs的浓度水平。总体上来说,C10、C11、C12和C13组分占SCCPs的浓度的比例相似,分别贡献为23.5±8.67%、23.3±4.19%,28.0±4.96%和25.2±8.12%。交通要道和工业区中C12和C13组分略高一些,分别为30.7%和28.0%,居民区和城市区域中C10、C11、C12和C13组分占SCCPs的浓度的比例相似。从氯含量角度分析,C15、Cl7和Cl6组分是主要组分。大气中SCCPs的浓度呈现工业区、交通要道区域含量>城市区域>居民区域的趋势。多伦多地区全年大气中SCCPs的浓度水平差别不大,最高浓度出现在秋季,之后为冬季,春季,最低浓度出现在夏季。成年人和儿童人对多伦多地区大气中SCCPs的暴露量的最高值均低于世界卫生组织允许的SCCPs人体暴露的限值,但是均高于加拿大卫生组部发布的SCCPs人体暴露的限值。因此该区域大气中SCCPs的含量水平存在一定的健康风险。
王鑫[10]（2019）在《环境大气监测的全程序质量控制》文中研究说明大气环境是人类赖以生存的基础,随着我国城市化进程和工业领域的不断发展,对大气环境造成较为严重的污染问题,致使大气环境无法发挥其应有的保护作用,给人类的生存发展带来威胁。面对这种局面,环境部门应强化对大气污染的监测并采取相应措施保证监测工作的有效性。鉴于此,对环境大气监测的全程序质量控制进行了研究。
二、环境大气监测的全程序质量控制（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、环境大气监测的全程序质量控制（论文提纲范文）
（1）土壤监测的全程序质量保证及质量有效控制（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 土壤监测必要性及工作概述 |
| 3 有关加强土壤污染防治工作的认识 |
| 3.1 土壤污染来源 |
| 3.2 土壤污染防治的重要性和紧迫性 |
| 4 土壤监测过程中样品收集的质量保证工作 |
| 4.1 样品监测方案 |
| 4.2 点位布设 |
| 4.3 样品收集的科学性 |
| 4.4 样品的流转分析 |
| 5 土壤监测的全程序质量控制工作 |
| 5.1 制备样品 |
| 5.2 样品的前处理工作 |
| 5.3 样品的科学化分析 |
| 5.4 数据和报告的审核 |
| 6 结束语 |
（2）环境空气监测的质量控制分析与措施（论文提纲范文）
| 1 环境大气监测质量全程序控制概述 |
| 2 环境大气监测全程序的质量控制措施 |
（3）北京市不同粒径颗粒物水溶性组分污染现状及成因研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 国内外研究现状 |
| 1.2 研究意义及目的 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 第2章 实验部分 |
| 2.1 仪器设备及样品的采集 |
| 2.1.1 采样设备及参数设置 |
| 2.1.2 气态前体物的测定 |
| 2.2 采样地点和采样时间 |
| 2.3 样品分析 |
| 2.3.1 水溶性阴、阳离子的测定 |
| 2.3.2 采样滤膜的选择 |
| 2.3.3 样品提取时间的选择 |
| 2.3.4 样品保存时间的实验 |
| 2.4 质量保证和质量控制 |
| 2.4.1 采样过程的质量控制 |
| 2.4.2 分析过程的质量保证和质量控制 |
| 第3章 北京市不同粒径的水溶性组分现状分析 |
| 3.1 不同粒径的水溶性离子浓度特征 |
| 3.1.1 PM_1中水溶性离子的浓度水平 |
| 3.1.2 PM_(2.5)中水溶性离子的浓度水平及年际变化趋势 |
| 3.1.3 TSP中水溶性离子的浓度水平 |
| 3.2 水溶性离子的粒径分布 |
| 3.3 水溶性离子的季节变化规律 |
| 3.4 水溶性离子的空间变化规律 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 北京市不同粒径的水溶性离子组分特征分析 |
| 4.1 水溶性离子相关性研究 |
| 4.2 不同粒径的大气颗粒物阴、阳离子平衡及NH4+存在形式 |
| 4.3 SO_4~(2-)、NO_3~-的浓度关系及来源分析 |
| 4.4 北京大气中SOR和 NOR |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）环境大气监测的全程序质量控制（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 环境大气监测质量的相关影响因素 |
| 1.1 人为原因 |
| 1.2 现场采样原因 |
| 1.3 样品分析原因 |
| 2 环境大气监测的全程序质量控制优化方法 |
| 2.1 样品采集的准备工作控制 |
| 2.1.1 确定监测点 |
| 2.1.2 设备检查 |
| 2.1.3 采集方法 |
| 2.2 样品处理的工作控制 |
| 2.3 样品的实验操作控制 |
| 3 总结 |
（5）黑龙江省大气颗粒物时空异质性分析及其来源解析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 大气颗粒物的国内外研究现状 |
| 1.2.1 大气颗粒物时空异质性的研究现状 |
| 1.2.2大气颗粒物组分分析的研究现状 |
| 1.2.3 大气颗粒物源解析的研究现状 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 2 研究区域概况与数据收集 |
| 2.1 研究区域自然概况 |
| 2.1.1 黑龙江省自然概况 |
| 2.1.2 哈尔滨市自然概况 |
| 2.2 数据收集 |
| 2.2.1 自动监测数据的收集 |
| 2.2.2 手工监测数据的收集 |
| 3 黑龙江省大气颗粒物时空异质性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 标准空气污染物数据分析 |
| 3.3 时空异质性研究方法 |
| 3.3.1 传统局域模型和线性混合模型(OLS和LMM) |
| 3.3.2 地理加权回归(GWR)及其参数估计 |
| 3.3.3 时空加权模型(GTWR)和时间加权模型(TWR) |
| 3.3.4 模型检验 |
| 3.4 模型拟合结果 |
| 3.4.1 最小二乘回归(OLS)和线性混合模型(LMM) |
| 3.4.2 局域模型(GWR,TWR与GTWR) |
| 3.4.3 模型检验 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 黑龙江省空气污染变化趋势 |
| 3.5.2 国际上PM_(2.5)相关因素及其建模技术比较 |
| 3.5.3 本章应用的PM_(2.5)建模技术分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 大气颗粒物受体样品的组分和特征分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 大气颗粒物的质量浓度分析 |
| 4.2.1 质量浓度化学分析 |
| 4.2.2 大气颗粒物质量浓度特征分析 |
| 4.3 碳组分分析 |
| 4.3.1 碳组分化学分析 |
| 4.3.2 碳组分特征分析 |
| 4.4 水溶性离子组分分析 |
| 4.4.1 水溶性离子化学分析 |
| 4.4.2 水溶性离子特征分析 |
| 4.4.3 阴阳离子电荷平衡 |
| 4.5 无机元素组分分析 |
| 4.5.1 无机元素组分化学分析 |
| 4.5.2 元素组分特征分析 |
| 4.6 数据有效性检验 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 污染源成分谱分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 污染源成分谱的组成分析 |
| 5.3 污染源的特征成分分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 哈尔滨市大气颗粒物来源解析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 大气颗粒物来源解析结果分析 |
| 6.2.1 拟合优度分析 |
| 6.2.2 季节分担率分析 |
| 6.2.3 非供暖期和供暖期、非燃烧期和燃烧期的分担率比较 |
| 6.2.4 二次污染物分担率再分配 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）环境空气监测的质量控制分析与措施（论文提纲范文）
| 1 环境大气监测质量全程序控制概述 |
| 2 环境大气监测全程序的质量控制措施 |
（7）大气环境监测全过程质量控制研究（论文提纲范文）
| 1 针对大气环境监测进行全过程管理的作用 |
| 2 实施空气环境监测工作全过程质量管理的管理方法 |
| 2.1 有效加强大气监测前期工作的质量管理力度 |
| 2.2 合理布置空气环境监测网点 |
| 2.3 加强空气样本采集过程和储存以及运输的管理工作 |
| 3 对大气监测办法进行探寻和革新 |
| 3.1 探寻先进的大气监测技术 |
| 3.2 优化大气监测体系 |
| 3.3 开发空气质量监测工作经费的新来源 |
| 3.4 优化大气监测工作的管理办法 |
（8）区域大型环境空气综合观测中外场观测与实验室分析数据质量控制研究（论文提纲范文）
| 1 制定总体要求 |
| 1.1 统一质控技术要求 |
| 1.2 监测项目及质量控制要求 |
| 2 外场观测质量保证 |
| 2.1 外场观测质量管理体系的要求 |
| 2.2 外场观测的质量保证体系 |
| 3 实验室分析质量保证 |
| 3.1 实验室遴选 |
| 3.1.1 遴选流程 |
| 3.1.2 遴选结果 |
| 3.2 实验室分析质量保证体系 |
| 3.3 组织实验室比对 |
| 3.4 实验室飞行检查 |
| 4 数据质量控制 |
| 4.1 数据线上审核 |
| 4.2 汇总编制项目实验室质控报告 |
| 4.3 项目数据质量评估 |
| 5 结论 |
（9）典型地区氯化石蜡和多环芳烃的污染水平及健康风险研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 氯化石蜡简介 |
| 1.1.1 氯化石蜡理化性质 |
| 1.1.2 氯化石蜡的生产和使用 |
| 1.1.3 氯化石蜡的环境排放 |
| 1.1.4 氯化石蜡的环境行为 |
| 1.1.5 氯化石蜡的毒性及人体暴露途径 |
| 1.2 氯化石蜡的污染水平和趋势 |
| 1.2.1 空气 |
| 1.2.2 雪,海洋和淡水 |
| 1.2.3 沉积物和土壤 |
| 1.2.4 生物群 |
| 1.2.5 同类物分布特征 |
| 1.3 氯化石蜡的控制 |
| 1.3.1 持久性有机污染物的控制背景 |
| 1.3.2 新型持久性有机污染物的控制 |
| 1.4 氯化石蜡的分析方法 |
| 1.4.1 氯化石蜡的提取方法 |
| 1.4.2 净化 |
| 1.4.3 仪器分析 |
| 1.4.4 定量 |
| 1.5 存在问题及解决途径 |
| 1.6 研究目的、意义及主要内容 |
| 1.6.1 研究目的及意义 |
| 1.6.2 研究主要内容 |
| 1.7 技术路线图 |
| 第二章 环境样品中SCCPs和MCCPs的分析方法建立 |
| 2.1 试剂与材料 |
| 2.2 仪器设备 |
| 2.3 仪器分析方法建立 |
| 2.3.1 仪器原理介绍 |
| 2.3.2 色谱柱的选择 |
| 2.3.3 气相色谱条件优化 |
| 2.3.4 调制解调时间优化 |
| 2.3.5 质谱条件优化 |
| 2.3.6 定量方法 |
| 2.3.7 标准曲线建立 |
| 2.4 前处理分析方法建立 |
| 2.4.1 萃取方法优化 |
| 2.4.2 净化方法优化 |
| 2.5 质量控制与质量保证 |
| 2.5.1 检出限 |
| 2.5.2 空白试验 |
| 2.5.3 精密度与准确度 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 典型工业园区周边及城市区SCCPs和MCCPs的污染水平及健康风险研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验部分 |
| 3.2.1 样品采集 |
| 3.2.2 试剂和材料 |
| 3.2.3 样品前处理 |
| 3.2.4 仪器分析 |
| 3.2.5 质量保证与质量控制 |
| 3.3 结果讨论 |
| 3.3.1 SCCPs和MCCPs在树皮和松针中的分布水平 |
| 3.3.2 SCCPs和MCCPs空间分布 |
| 3.3.3 SCCPs和MCCPs各单体分布特征 |
| 3.3.4 SCCPs和MCCPs的主成分分析 |
| 3.3.5 SCCPs和MCCPs健康风险评价 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 长江三角洲地区大气中SCCPs、PAHs的污染水平及健康风险研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 大气被动采样理论简介 |
| 4.3 实验部分 |
| 4.3.1 样品采集 |
| 4.3.2 试剂和材料 |
| 4.3.3 样品前处理 |
| 4.3.4 仪器分析 |
| 4.3.5 质量控制与质量保障 |
| 4.4 结果与讨论 |
| 4.4.1 大气中SCCPs和PAHs的浓度水平与空间分布 |
| 4.4.2 大气中SCCPs和PAHs的空间分布 |
| 4.4.3 大气中SCCPs和PAHs的季节分布特征 |
| 4.4.4 与该领域其他污染物的比较 |
| 4.4.5 来源分析 |
| 4.4.7 人体健康风险评价 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 多伦多地区大气环境中短链氯化石蜡的污染水平和健康风险研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验部分 |
| 5.2.1 样品采集 |
| 5.2.2 试剂和材料 |
| 5.2.3 样品前处理 |
| 5.2.4 仪器分析 |
| 5.2.5 质量控制和保障 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 SCCPs的污染水平 |
| 5.3.2 SCCPs的时空分布特征 |
| 5.3.3 SCCPs的健康风险评价 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（10）环境大气监测的全程序质量控制（论文提纲范文）
| 1 大气环境监测分析 |
| 2 环境大气监测的全程序质量控制措施分析 |
| 2.1 采样过程与样品运输贮存质量控制 |
| 2.2 布点环节质量控制 |
| 2.3 准备环节的质量控制 |
| 2.4 实验室分析与数据处理 |
| 3 结语 |
四、环境大气监测的全程序质量控制（论文参考文献）
- [1]土壤监测的全程序质量保证及质量有效控制[J]. 焦健. 绿色环保建材, 2020(07)
- [2]环境空气监测的质量控制分析与措施[J]. 谷雨. 现代农业, 2020(07)
- [3]北京市不同粒径颗粒物水溶性组分污染现状及成因研究[D]. 周健楠. 北京工业大学, 2020(07)
- [4]环境大气监测的全程序质量控制[J]. 曾彪. 皮革制作与环保科技, 2020(06)
- [5]黑龙江省大气颗粒物时空异质性分析及其来源解析[D]. 魏庆彬. 东北林业大学, 2020(01)
- [6]环境空气监测的质量控制分析与措施[J]. 谷雨. 现代农业, 2020(02)
- [7]大气环境监测全过程质量控制研究[J]. 王袁. 环境与发展, 2020(01)
- [8]区域大型环境空气综合观测中外场观测与实验室分析数据质量控制研究[J]. 张烃,董树屏,滕曼,杨婧,杜祯宇,曹冠,于跃,周瑞,杨勇杰,贾岳清,单丹滢,张翼翔,黄业茹. 环境科学研究, 2019(10)
- [9]典型地区氯化石蜡和多环芳烃的污染水平及健康风险研究[D]. 钮珊. 北京化工大学, 2019(06)
- [10]环境大气监测的全程序质量控制[J]. 王鑫. 化工设计通讯, 2019(03)