青岛除甲醛治理检测

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青岛甲醛检测公司:大范围环境监测方法

2019-08-28

用Radiello径向被动采样管(Fondazione Salvatore Maugeri,Padova,Italy)测量甲醛和BTEX化合物。将取样器放置在防风雨棚中,并安装在10英尺处的路边信号灯和灯柱上。甲醛进行测量1周而BTEX测量用于2周进行,以满足采样制造商的样本时间规范[ 25,26 ]。

 
被动式BTEX采样器含有活性炭,通过吸附收集VOC。样品分析由Air Toxics Limited(Folsom,CA)通过用二硫化碳萃取进行,并使用气相色谱法用质谱法(GCMS)进行分析。GCMS确定了五个BTEX化合物:苯,甲苯,乙苯,Ó二甲苯,和M / P二甲苯,将其相加,以计算总的BTEX浓度。[这些采样器已在VOC现场监测活动中所使用27 29 ]以及事先LUR研究[ 20 ]。,28,
 
被动醛采样器含有2,4-二硝基苯肼(2,4-DNPH)包覆的二氧化硅,其将醛转化为稳定的腙衍生物2,4-二硝基苯腙。样品分析由Air Toxics Limited(Folsom,CA)通过用乙腈提取腙并使用反相高压液相色谱在360nm下进行紫外检测(HPLC-UV)进行分析。由2,4-DNPH derivitaziation被动取样进行了评估,并在环境甲醛监测研究[广泛应用30 32 ]。,31,
 
质量保证
在每个采样过程中,在会议期间,在La Tourette参考站点未打开一个字段空白,并与所有其他采样器一起进行分析。在每个会话的两个站点,并排部署了两组采样器,以评估并置采样器的差异。实验室质量控制程序,接着使用标准的EPA和OSHA方法用于通过取样制造商被动VOC和醛监测制定的准则[ 33,34 ]。对于每种污染物,通过会话计算描述性统计数据,以确定潜在的异常值以供进一步调查。
 

数据分析

描述性分析

我们计算了所有分布式和参考站点测量的描述性统计数据,并比较了屋顶监管监测员在同一时期报告的浓度[ 14]。然后通过将分布的站点测量值除以每个会话中的平均参考值然后将该比率乘以整个周期中的参考站点的平均值来针对时间变化调整原始测量值。我们通过计算所有会话中时间调整的测量值的变异系数(CV)来描述空间变异性。我们通过计算每个会话中的CV(基于未调整的值)并检查监测浓度,会话平均值和参考站点平均值来检查每个会话内的空间分布。为了评估时间变化,我们在会话特定的参考站点平均值上回归原始分布式站点浓度,并使用R平方(R 2)作为时间变化的指标(称为“时间R 2”)“在结果部分)。
 
地理变量
使用ArcGIS 9.2(ESRI,Redlands CA)收集和分析关于排放源指标的空间数据。这些数据集来自各种公共和私人来源,包括一系列数据类型和分辨率,从高度分辨的道路网络线路数据到沿目的地之间的“链路”建模的交通量。来源指标类别包括交通总量和道路特定的交通量,移动源柴油燃烧,人口指标,建筑面积,土地利用类型以及点源,交通设施,废物处理和转移设施的排放许可(表2) 。通过使用源自EPA国家排放清单[ 12]的关键字搜索业务描述字段,过滤城市发布的点源许可证已知产生感兴趣的空气毒物的方法。对于每个指标,在每个监测位置周围的15个缓冲区内计算协变量,距离为50至1000米。有关用于开发NYCCAS分析源指标的GIS数据集的详细说明,请参见附加文件1:表S1。
 
人口指标
 
人口普查人口密度,LandScan人口密度
 
2000年人口普查,橡树岭国家实验室LandScan TM
 

建筑空间

 
土地利用类别的建筑空间密度
 
市城市规划部土地利用税总产量(PLUTO™)
 
允许的排放
 
允许的燃烧源,溶剂使用行业(不包括干洗),石油散装储存场所
 
州环境保护部市环境保护部
 
运输和废物转运设施
 
校车站,废物转运站,污水处理设施,海运码头,机场
 
市行政服务部,市教育局,市卫生局,市应急管理办公室
 
计算在50至500米之间的50米缓冲区和500至1000米之间的100米缓冲区内。
 

LUR模型构建过程

在建模之前,检查五个采样会话中三个参考站点之间的浓度在时间模式中的相似性。对于苯,虽然两个参考位点高度相关(Pearson相关系数(r)= 0.84),但一个位点显示与其他位点的低相关性(r = 0.13和-0.18),可能表明局部源对该特定位点的时间变化的影响。去除了该站点的苯测量值以避免时间调整中的失真或偏差。然后将原始浓度用作模型构建过程中的因变量,并将参考站点的每个会话平均污染物浓度作为协变量添加[ 35]]调整由于气象学引起的全市时间变化,同时明确地考虑估计时间项的误差。
 
源指标变量分为六个基于排放指标的类别:总交通密度,卡车和公共汽车交通,点源允许的燃烧相关排放,建筑空间密度,人口密度,非燃烧允许排放(溶剂使用,石油/化学品)大容量存储)。对于每种污染物,我们使用Pearson相关矩阵来选择与时间调整的污染物浓度最相关的每个类别中的两个缓冲液特定变量。这两个变量中的每一个都与第二类特定术语配对,该术语在双变量模型中针对污染物浓度优化了R 2。这导致每个类别总共有四个候选协变量,这些候选协变量在随后的模型构建中被考虑。
 
我们遵循手动前向逐步模型建立过程,使用参考站点浓度,排放源协变量和站点特征。使用随机选择的85%(n = 59)分布式位点的“建模子集”首先拟合模型,并通过将预测值与剩余的15%(n = 11)位点处的测量值进行比较来验证所得的临时模型。检查模型诊断,包括学生化残差和库克距离值,检查异常值,评估高影响点和模型与已知排放源模式的一致性以及对替代排放源指标的敏感性。一旦临时模型得到验证,来自所有70个地点的原始测量结果用于产生最终模型参数,描述污染物浓度的空间和时间变化以及季节平均值的预测。在建立最终模型之后,我们计算了一个额外的纯空间模型,该模型将经时间调整的污染物浓度回归到最终的空间源项集合上,以确认两个时间调整策略都产生了可比较的结果。结果部分报告了该模型的总体拟合,作为模型解释的空间变异量。在建立最终模型之后,我们计算了一个额外的纯空间模型,该模型将经时间调整的污染物浓度回归到最终的空间源项集合上,以确认两个时间调整策略都产生了可比较的结果。结果部分报告了该模型的总体拟合,作为模型解释的空间变异量。在建立最终模型之后,我们计算了一个额外的纯空间模型,该模型将经时间调整的污染物浓度回归到最终的空间源项集合上,以确认两个时间调整策略都产生了可比较的结果。结果部分报告了该模型的总体拟合,作为模型解释的空间变异量。
本文链接:
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