张毅 1,2刘传旸 2,3程澄 2,3沈鉴 2,3[ ... ]吴静 2,3
作者单位
摘要
1 苏州科技大学环境科学与工程学院, 江苏 苏州 215009
2 清华苏州环境创新研究院先进监管技术仪器研发团队, 江苏 苏州 215163
3 清华大学环境学院环境污染溯源与精细监管技术研究中心, 北京 100084
水质荧光指纹技术是近年来新兴的水体污染检测技术, 它可以展现水体有机物组成信息, 弥补传统常规水质参数的不足。 长江入海口段沿江地带是我国的产业密集带, 区域内城市化程度高, 工业发达, 在此区域内, 水环境质量变化会直接影响经济发展和民众身体健康, 因此, 研究长江入海口段的水质变化具有重要的意义。 长江入海口段的pH、 电导率、 NH3-N、 CODMn、 TP、 TN和TOC等指标变化趋势不尽相同, 但是从电导率、 TN、 CODMn、 TOC这四个指标, 反映出沿着长江入海口段从上游至下游的过程中具有一定的污染积累, 尤其在下游的CJ-11和CJ-12采样点, 可能受到了较大的污染源影响。 从常规指标和TOC的结果并不能直接体现污染信息, 只能反映污染总量从上游至下游的增加。 长江入海口段水质荧光指纹主要包含三个荧光峰, 记作峰A、 峰B、 峰C, 它们的[激发波长, 发射波长]分别为[275, 335] nm, [230, 345] nm 和[250, 450] nm, 其中峰A和峰B荧光强度的变化趋势同步, 相关性较高, 相关系数为0.994 8, 表明两峰很可能来自相同污染源。 通过水质荧光指纹比对, 在长江入海口段CJ-11和CJ-12两点的水质荧光指纹与支流HPJ-1的水质荧光指纹相似度分别达到86%和88%, 而与CJ-10的相似度<60%。 由此可见, 长江入海口段下游水质荧光指纹(CJ-11和CJ-12)发生变化, 可能是由支流HPJ汇入长江入海口段造成的。 支流HPJ的水质荧光指纹信号与印染行业水质荧光指纹数据库相似度约90%, 表明支流HPJ的水质荧光指纹信号可能与当地的印染废水排放有关。 基于长江入海口段峰A和峰B的强度与NH3-N浓度呈现良好的线性正相关性(相关系数为0.885 5), 水质荧光指纹具有作为指示长江入海口段NH3-N浓度的潜力。 水质荧光指纹技术可以展现水体有机物质组成和来源, 在污染示踪以及水质状况评价方面具有重要的应用价值。
水质荧光指纹 长江入海口段 有机物 污染源 Aqueous fluorescence fingerprint Yangtze River Estuary Organic matter Pollution source 
光谱学与光谱分析
2022, 42(12): 3948
作者单位
摘要
1 清华大学环境学院环境污染溯源与精细监管技术研究中心, 北京 100084
3 常州市环境科学研究院, 江苏 常州 213022
基于三维荧光光谱随荧光有机物的种类和浓度的不同与水体或污染排放源呈现对应关系的特性, 水质荧光指纹溯源技术能够通过水体的三维荧光信号追溯污染排放源。 以我国南方C市地表水A河为主要研究对象, 利用水质荧光指纹溯源技术对A河及其上游来水方向J河进行了水质荧光指纹特征解析和污染排放源溯源。 A河水质荧光指纹主要包括三个特征荧光峰, 其[激发波长, 发射波长]分别为[280, 320], [235, 345]和[255, 460] nm, 其上、 中、 下游水质指纹之间相似度均大于99%, 具有典型的印染废水污染特征。 A河上游由J河分流汇入, J河水质荧光指纹与A河相似度低于60%, 且强度不超过A河的40%。 J河对A河水质荧光指纹形成过程的影响较小, A河的荧光强度主要由A河上游区域贡献。 溯源结果表明, A河河水与A河上游印染纺织工业园区的印染废水水质荧光指纹相似度为94%, A河污染很可能来自其上游未经处理的印染废水的排放。 A河和J河河水水质荧光指纹各荧光峰强度与高锰酸盐指数的线性相关系数R2分别达到0.956 4, 0.937 5和0.985 4, 而水质荧光指纹法感知污染的灵敏度更高。 与其他三维荧光光谱相似度算法的结果对比表明, 水质荧光指纹溯源技术是一种可靠的水环境监管技术, 能够为进一步实现污染源头治理和环境精细化管理提供有力的技术支撑。
水质荧光指纹 地表水 污染溯源 三维荧光 Aqueous fluorescence fingerprint Surface water Discharge source identification Three-dimensional fluorescence 
光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2142
戴春燕 1,*吴静 1向熙 1谢超波 1[ ... ]吕清 2
作者单位
摘要
1 清华大学环境学院环境模拟与污染控制国家重点联合实验室, 北京100084
2 苏州环境监测中心站, 江苏 苏州215000
荧光分光光度法测量简便, 灵敏度高, 已越来越多地用于化学分析。 将工业废水为主的城市污水作为研究对象, 分析其荧光指纹特征。 该城市污水的三维荧光光谱上有分别位于激发波长/发射波长为275/310, 230/340 和220/310 nm附近的3个荧光峰, 未显示出以生活污水为主的城市污水所具有的典型的类蛋白质荧光的特点。 该污水荧光强度较高, 且工作日和休息日差异大, 这可能主要与工业污水含量较大有关。 荧光指纹在反映废水组成方面直观、 迅速, 可以作为水质监测与预警的新方法。
荧光指纹 工业废水 城市污水 生活污水 监测与预警 Fluorescence fingerprint Industrial wastewater Municipal wastewater Pomestic sewage Monitoring and early-warning 
光谱学与光谱分析
2013, 33(2): 414
作者单位
摘要
清华大学环境学院, 环境模拟与污染控制国家重点联合实验室, 北京100084
产品质量控制一直是工业生产的重点, 但缺乏简便可靠的检查方法。 利用荧光指纹技术对不同厂家和相同厂家不同批次的色谱纯正己烷进行了研究。 结果表明, 不同厂家和相同厂家不同批次的产品的荧光指纹都有差异, 国产的正己烷普遍荧光峰数量多、 强度高、 变化大, 反映出杂质种类多、 含量高、 产品质量不稳定的特点。 而进口著名品牌的产品则荧光峰数量稳定, 且强度低。 这个研究表明, 荧光指纹技术在产品质量检测方面具有潜在价值。
荧光指纹 化学试剂 质量检测 Fluorescence fingerprint Chemical reagents Quality control 
光谱学与光谱分析
2013, 33(2): 395
作者单位
摘要
清华大学环境学院环境模拟与污染控制国家重点联合实验室, 北京100084
基于三维荧光光谱的水质荧光指纹法已经逐渐显示出作为水体有机物的新型表征方法的价值。 本文研究了北京的城市水体的三维荧光指纹。 结果表明, 北京城市水体的荧光指纹可以分为3种类型: Ⅰ型有2个荧光峰, 其中心分别位于λex/λem=275~280/340 nm与225~230/340 nm附近, 此类水体数量最多; Ⅱ型的两个荧光中心分别位于280/345~365 nm和245/380 nm附近; Ⅲ型荧光有4个荧光中心, 分别位于275/305, 275/340, 225/305和225/340 nm附近。 北京水体的荧光指纹均显示出受到人为活动干扰, Ⅰ型和Ⅲ型是介于未受干扰和生活污水的荧光指纹之间的过渡指纹。 Ⅲ型更接近生活污水。 而Ⅱ型的特征则主要来源于城市污水厂的再生水。 这三种类型可以代表以生活污染为主的城市水体的荧光指纹。 荧光指纹清晰地揭示出城市范围内无处不在人类活动的影响以及由此产生的潜在风险。 这表明水质荧光指纹可以展示出污染性质和程度, 可为污染源诊断提供依据。
三维荧光光谱 水质荧光指纹 城市水体 生活污染 污染源 Excitation-emission matrix Fluorescence fingerprint Urban water body Domestic pollution Pollution source 
光谱学与光谱分析
2011, 31(6): 1562
作者单位
摘要
清华大学环境学院环境模拟与污染控制国家重点联合实验室, 北京100084
传统有机物参数如COD和BOD等只能表示总量, 无法展示有机物成分。 荧光光谱可以展现有机物组成, 如同指纹与水样一一对应, 被称为水质荧光指纹。 该文研究了以生活污水为主的城市污水三维荧光光谱在典型活性污泥法处理前后的变化, 识别出该类污水荧光指纹中可生物降解和难降解有机物的分布区域: 城市污水的激发波长/发射波长=280/340 nm与225/340 nm附近的荧光主要由可生物降解的物质产生, 而激发波长大于300 nm和激发波长小于300 nm且发射波长大于400 nm的两个区域的荧光主要由难降解物质产生。 结果表明荧光指纹可以检测污水处理工程的运行效果并指导反应器设计和运行。
三维荧光光谱 水质荧光指纹 城市污水 好氧处理 生物可降解性 EEM Fluorescence fingerprint Municipal wastewater Aerobic treatment Biodegradability 
光谱学与光谱分析
2011, 31(12): 3302
作者单位
摘要
1 中国环境科学研究院水污染控制技术研究中心, 北京 100012
2 中国石油吉林石化公司安全环保部, 吉林 吉林 132021
采用生物活性炭序批式反应器(BAC-SBR)处理ABS树脂生产废水,检测分析了废水在处理过程中的三维荧光、化学需氧量(COD)及总有机碳(TOC)的变化。对比研究了ABS树脂废水的荧光指纹特征和典型城市污水的差异,并重点研究了ABS废水在处理过程中总荧光强度去除率与COD和TOC去除率的相关性。结果表明,ABS废水的荧光指纹特征(Peak A/Peak B值)为0.124,远低于典型城市污水(1.6左右)。在废水处理过程中,废水总荧光强度去除率与COD和TOC去除率均呈很好的线性关系,其相关系数分别为0.98和0.99,即通过监测废水荧光强度的变化能够快速高效地分析废水中芳香类有机污染物的降解效率。
光谱学 ABS废水 三维荧光光谱 激光发射矩阵 荧光指纹 
光学学报
2011, 31(1): 0130001
作者单位
摘要
清华大学环境科学与工程系环境模拟与污染控制国家重点联合实验室, 北京100084
荧光光谱法灵敏度高、选择性强、测量快速便捷, 而三维荧光光谱更有信息丰富的优点。 荧光光谱与水样具有一一对应的关系, 就像水样指纹一样, 被称为“水质荧光指纹”。 该文采用三维荧光光谱法研究了北京两个相邻景观湖四季的水质变化。 两湖湖水均具有明显的类蛋白质和类腐殖酸的荧光, 且类蛋白质的荧光强度较强。 荧光强度与自然和人为活动的相关性表明, 两湖湖水水质随季节变化明显, 春夏季节水质相对较好, 秋冬季节水质相对较差; 以游船为主的娱乐湖的水质主要受藻类和植物生长等自然因素的影响, 而种植等人为因素对植物观赏湖的水质的影响十分重要。 由此可见,湖水水质的变化是由湖的功能决定的。 在春秋人工清理藻类和植物的残余有利于保护湖体水质。
三维荧光光谱 景观湖 水质 荧光指纹 Excitation-emission matrix Lake water Water quality 
光谱学与光谱分析
2010, 30(6): 1525
作者单位
摘要
清华大学环境科学与工程系 环境模拟与污染控制国家重点联合实验室, 北京 100084
监控污水偷排以及诊断污染类型是当前水质预警研究的重点问题。由于污染物种类和含量各异,污水的荧光光谱与水样一一对应,被称为污水的“荧光指纹”。以两种城市污水为例,探索了利用荧光指纹参数区分污水的可行性。两种城市污水荧光指纹特征的主要差异在于:A厂污水最强荧光峰强度(I280/340)平均为8308±1560,次强荧光峰强度(I225/340)平均为6350±1173; B厂污水I280/340平均为5929±400,I225/340平均为4224±90; 平均最强和次强荧光峰强度之比分别为1.31和1.41。荧光指纹特征可以区分这两种城市污水的差异。
水质预警 荧光指纹 荧光指纹参数 城市污水 
光学学报
2008, 28(10): 2022
作者单位
摘要
清华大学环境科学与工程系环境模拟与污染控制国家联合重点实验室, 北京 100084
传统表征有机物含量的水质参量如化学需氧量(COD)和生化需氧量(BOD)等只能表示总量,无法展示有机物成分。荧光光谱可以作为一种新型的水质表示方法,它像指纹一样与水样一一对应,被称为水质荧光指纹。采用三维荧光光谱(EEM)技术研究了城市污水荧光指纹特征,结果表明城市污水具有4个典型荧光区,各区的荧光中心、强度以及1区荧光中心λex=280 nm,λem=340 nm与2区荧光中心λex=225 nm,λem=340 nm的荧光强度的比值可以作为城市污水的主要荧光指纹特征。荧光指纹包含了大量污染物信息,通过与城市污水中典型污染物质的荧光光谱的比对,初步确定了各荧光区可能的荧光信号来源。荧光指纹法可表示有机物类型和含量,可作为化学需氧量和生化需氧量等参量的有益补充。
光谱学 环境监测 荧光指纹 三维荧光光谱 城市污水 
光学学报
2008, 28(3): 578

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