京津风沙源区防风固沙功能的时空变化及其区域差异

防风固沙功能是京津风沙源治理成效的关键监测指标。以往研究注重局地防风固沙功能的评估,对全区防风固沙功能的时空变化与内部差异揭示不足。基于京津风沙源区多期遥感数据,采用修正风蚀方程与GIS空间统计技术,评估分析了2000-2015年防风固沙功能的整体变化及其区域差异。结果表明:(1)京津风沙源区年均防风固沙量为28.98亿t,防风固沙能力为68.24 t/hm~2,且均随年份变化波动增加,年均增速分别为1.10%和0.71%;(2)京津风沙源区防风固沙能力呈西北高、东南低趋势,有49.06%的区域防风固沙能力高于70 t/hm~2,评估期内有54%的区域防风固沙能力明显提高;(3)浑善达克沙地亚区、典型草原亚区和荒漠草原亚区的防风固沙量累计为全区防风固沙总量的88%,燕山丘陵山地水源保护亚区和晋北山地丘陵亚区的防风固沙能力提升最显著;(4)锡林郭勒盟、赤峰市和乌兰察布市的防风固沙量合计占全区防风固沙量的77%,朔州市与包头市防风固沙能力较高,北京市与天津市防风固沙能力增速较高。因此,未来应重视分区施策治理与西部和北部防风固沙功能提升。     

基于竖流式一体化反应器实现自养生物脱氮研究

为了更好地实现亚硝化和厌氧氨氧化工艺联合,根据亚硝化和厌氧氨氧化微生物的生长特性设计了一种新型的自养生物脱氮反应器.通过接种亚硝化和厌氧氨氧化微生物,研究了实现该反应器自养生物脱氮的可行性和运行特性.实验结果表明,该单一反应器能够实现亚硝化与厌氧氨氧化菌的分区培养.经过104d的运行,反应器脱氮效能从0.25kg/(m3·d)上升到1.46kg/(m3·d).利用亚硝化曝气尾气和厌氧区产生的氮气实现了亚硝化液的气升回流,进气量(X)与回流量(Y)呈现出Y＝2.8X－37.1的线性关系.回流比由最初的4上升到14,未对厌氧区环境产生影响,厌氧区ORP始终保持在-500mV左右.同时回流液稀释了进水氨氮浓度,缓和了基质对厌氧氨氧化菌的影响.     

中试一体式部分亚硝化-厌氧氨氧化反应器的启动与区域特性

通过好氧区接种亚硝化悬浮填料,厌氧区接种厌氧氨氧化絮状污泥和普通厌氧污泥研究了中试规模下一体式部分亚硝化-厌氧氨氧化反应器的启动与区域特性.结果表明,历时74 d成功启动中试一体式PN-ANAMMOX反应器,整体氮去除速率由0.02 kg·(m3·d)-1上升至0.48 kg·(m3·d)-1左右,可达到快速启动的效果,接种ANAMMOX污泥的比例与活性是实现PN-ANAMMOX反应器快速启动的关键因素;对两区域氮素转化特性分析表明,好氧区中AOB一直处于优势地位,NOB受到DO和基质的双重抑制,亚硝化效果稳定,NPRa由0.22 kg·(m3·d)-1上升到0.58 kg·(m3·d)-1左右,NAPa随着厌氧区脱氮能力的提升可达95%以上;厌氧区为一体式PN-ANAMMOX反应器的关键性区域,NRRana由0.02 kg·(m3·d)-1上升至4.7 kg·(m3·d)-1左右,期间中常温(温度由32℃下降至27℃)的变化首先对厌氧区产生影响,NRRana下降至3.7kg·(m3·d)-1左右,降低约21%,而对好氧区影响不大;在长时间运行下,两区域均可实现大量ANAMMOX菌的富集,此时好氧区也具有一定的脱氮能力,厌氧区则起强化脱氮的作用.     

黄土高原植被数量区划研究

采用GIS技术与数量生态分析技术(TWINSPAN)相结合的方法,对黄土高原植被进行数量区划。植被数量区划的结果表明:黄土高原可划分为4个植被区,包括5个植被亚区,与黄土高原植被DCA、CCA、DCCA排序的结果相吻合。     

盐沼植物翅碱蓬对沉积物中磷环境化学行为影响

研究了翅碱蓬生长区根际、非根际(根上部和根下部)沉积物和未生长区沉积物对应断面(亚表层、表层和深层)P的环境化学行为.结果表明,无论有无植物生长,沉积物总磷(TP)由表层(根上部)至深层(根下部)呈现逐渐减少的趋势且均以无机磷(IP)为主,有机磷(OP)含量最少,但植物生长区沉积物中总磷含量显著地增加,特别是根际沉积物 IP含量高达83%.对植物生长区和未生长区沉积物中IP的化学形态进一步分析表明,无论有无植物生长IP均以Ca-P为主,但在植物根际沉积物DP、Al-P和Fe-P均有显著增加,分别为未生长植物亚表层沉积物的3.5、8.3和3.7倍,从而导致活性磷比例增加,生物可利用性变大.     

用低空间分辨率的新近卫星图像对东南亚岛屿的森林覆被进行制图

本研究提供了东南亚岛屿亚区用空间低分辨率(1km)SPOT植被卫星图像对热带森林覆被进行制图的一个实例.卫星镶嵌图像源自1998～2000年卫星图像.通过非监督数字分类对森林覆被进行制图.然后将制图结果与一些亚区挑选的森林图进行对比,表明该图不仅具有提供森林面积范围和分布等基础资料的潜力,而且还可以提供亚区中森林大面积变化的信息.我们发现,从该亚区森林图所得到的森林面积估计与FAO搜集的数据相似.结果表明,如果毁林以目前或以前的速度继续进行,那么在不远的将来,东南亚现存的木材资源丰富、生物多样性高的许多热带森林可能消失.     

喀斯特地区小尺度农业土壤砷的空间分布及污染评价

贵州岩溶地貌分布广泛,部分地区的土壤砷(As)污染问题比较突出.为了解高As背景地区农业土壤As含量分布特征,选取贵州省兴义市西南部具有代表性的As污染区(典型喀斯特区、亚喀斯特区)为研究对象,并以非喀斯特区作为对照组,采用地统计分析与GIS相结合的方法研究农业土壤As的空间变异和污染状况,并采用Moran's I系数分析在小尺度下土壤As的空间自相关性及其方向性特征.结果表明,不同地貌区土壤中As含量从高到低依次为:典型喀斯特区亚喀斯特区非喀斯特区,其中典型喀斯特区农业土壤As的算术均值与几何均值分别为47. 9 mg·kg~(-1)和43. 3 mg·kg~(-1),亚喀斯特区其值分别为36. 8 mg·kg~(-1)和30. 1 mg·kg~(-1),两个区域农业土壤As含量明显高于贵州土壤As背景值,As的超标率分别为98. 5%和96. 7%,表现出明显的As累积,而非喀斯特区As超标率仅为6. 7%;独立样本T检验结果表明,在3个不同地貌类型中,农业土壤与自然土壤As含量均无显著性差异(P 0. 05).农业土壤As的Moran's I系数为0. 45,Z值为11. 61,在本采样尺度下具有显著的正空间自相关(P 0. 05),存在空间聚集,尤其是东北-西南方向空间自相关性较好,以结构性变异为主.农业土壤样本As总体上处于轻微污染至轻度污染之间,分别占27. 10%、29. 02%,部分地区处于中度污染级别,而处于无污染状态的样本占41. 94%.     

华东某铀矿区地表水中放射性核素铀含量特征分析

以华东某铀矿区为研究对象,利用X-Series II电感耦合等离子体质谱仪测定铀矿区和对照区共114个地表水样品中放射性核素铀含量,采用单因子指数法评价放射性铀污染,以查明铀矿区地表水铀污染现状。结果表明:(1)研究区地表水铀平均含量39.89μg/L,分别是含矿未采区、江西省背景值、对照区的32.17倍、64.34倍和199.45倍;各亚区地表水的铀含量平均值从大到小顺序为:水冶场区开采矿井区废弃矿井区尾矿库区;废弃矿井区、水冶场区、开采矿井区等亚区地表水铀含量受到较强人为活动影响;(2)单因子污染指数评价结果表明各亚区地表水铀污染程度为:水冶场区开采矿井区废弃矿井区尾矿库区。其中,水冶场区、开采矿井区、废弃矿井区、尾矿库区地表水的铀污染程度均为重度污染;对照区未污染。结合研究区铀含量特征,铀矿开采、运输与选冶等实际情况,建议从改善矿石运输条件、改善废水处理设备,提高废水处理技术等方面进行地表水铀污染防治。     

ABR耦合CSTR一体化工艺好氧颗粒污泥亚硝化性能调控及稳态研究

本研究将厌氧折流板反应器(ABR)末端两隔室分别改为曝气池与沉淀池,使其成为厌氧耦合好氧一体化工艺,探索连续流条件下好氧颗粒污泥亚硝化实现条件.分别在厌氧区和好氧区接种厌氧颗粒污泥和好氧颗粒污泥,控制好氧区沉淀时间为1 h,好氧区C/N比由1逐渐降低至0.4,并逐步提高进水氨氮容积负荷[由0.89 kg·(m3·d)-1提高至2.23 kg·(m3·d)-1].经45 d的运行,在好氧区成功培养出成熟的亚硝化颗粒污泥,其外观呈黄色,结构密实、边缘清晰,出水亚硝酸盐积累率稳定在80%左右.游离氨(FA)和游离亚硝酸(FNA)共同抑制作用是实现稳定亚硝酸盐积累的关键因素.运行初期部分好氧颗粒污泥出现解体现象,好氧区产生大量絮体;但后期絮体逐步转化为小粒径颗粒污泥,表明一定数量的有机碳源有利于絮体颗粒化,而大量富集慢速生长的硝化细菌对颗粒的稳定维持起重要作用.     

太湖平原城近郊区浅层地下水中多环芳烃污染特征及污染源分析

为查明苏南太湖平原区浅层地下水水质状况,在苏南北部(C区)、东北部(W区)和东部(S区)3个地区共采集56组地下水样,利用气相色谱仪分析样品中16种优先控制的多环芳烃组分浓度,并运用谱系聚类分析法和分子比例法探寻多环芳烃来源.结果表明,检出的多环芳烃中以3～4苯环组分为主,总多环芳烃浓度最高达32.45μg/L,均值为4.42μg/L.多环芳烃分布具有区域分布特征,高值点多出现在工业区附近.分子比值法表明,研究区浅层地下水中多环芳烃来源是化石燃料和石油源叠加的结果.谱系聚类分析法结果表明, C区各采样井的苯并(k)荧蒽异常浓度控制该区的聚类结果;W区各采样井的苯并(a)蒽异常浓度控制着该区聚类结果;S区各采样井的苯并(b)荧蒽异常浓度控制该区的聚类结果.在0.05水平上, C区的荧蒽、苊、亚二氢苊、菲、苯并(a)芘间的Pearson相关系数达到0.680～0.712;W区的苯并(g,h,i)芘、苯并(a)蒽和苯并(a)芘间的Pearson相关系数到达0.724～0.773;S区的亚二氢苊和芴的Pearson相关系数为0.659.可以推测出各区所列的这几种多环芳烃组分很可能分别来自于各区内同一类型污染源.