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21.
Within the drinking water distribution system (DWDS) using chloramine as disinfectant, nitrification caused by nitrifying bacteria is increasingly becoming a concern as it poses a great challenge for maintaining water quality. To investigate efficient control strategies, operational conditions including hydraulic regimes and disinfectant scenarios were controlled within a flow cell experimental facility. Two test phases were conducted to investigate the effects on the extent of nitrification of three flow rates (Q = 2, 6, and 10 L/min) and four disinfection scenarios (total Cl2=1 mg/L, Cl2/NH3-N=3:1; total Cl2=1 mg/L, Cl2/NH3-N=5:1; total Cl2=5 mg/L, Cl2/NH3-N=3:1; and total Cl2=5 mg/L, Cl2/NH3-N=5:1). Physico-chemical parameters and nitrification indicators were monitored during the tests. The characteristics of biofilm extracellular polymetric substance (EPS) were evaluated after the experiment. The main results from the study indicate that nitrification is affected by hydraulic conditions and the process tends to be severe when the fluid flow transforms from laminar to turbulent (2300<Re<4000). Increasing disinfectant concentration and optimizing Cl2/NH3-N mass ratio were found to inhibit nitrification to some extend when the system was running at turbulent condition (Q = 10 L/min, Re = 5535). EPS extracted from biofilm that was established at the flow rate of 6 L/min had greater carbohydrate/protein ratio. Furthermore, several nitrification indicators were evaluated for their prediction efficiency and the results suggest that the change of nitrite, together with total organic carbon (TOC) and turbidity can indicate nitrification potential efficiently.  相似文献   
22.
为研究长三角背景点夏季PM2.5污染特征,于2018年5月30日—8月15日在上海市崇明岛对PM2.5样品进行昼夜采集,并对其中水溶性无机离子(Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+)进行了分析.运用PSCF(潜在源贡献)方法判别污染物排放源区,并结合PCA(主成分分析)和PMF(正交矩阵因子)源解析探究PM2.5来源.结果表明:①观测期间崇明岛ρ(PM2.5)平均值为(33±21)μg/m3,低于GB 3095—2012《环境空气质量标准》一级标准限值(35 μg/m3),但在部分时段存在显著超标现象,ρ(PM2.5)最高值在120 μg/m3以上.②水溶性无机离子质量浓度平均值为(14±9.3)μg/m3,占PM2.5的42.4%,其中SNA(SO42-、NO3-、NH4+三者统称)为主要离子,占水溶性离子总质量浓度的85.7%.③n(NH4+)/n(SO42-)(NH4+与SO42-的摩尔浓度比)显示,清洁期〔ρ(PM2.5) < 15 μg/m3〕呈贫铵状态,过渡期〔15≤ρ(PM2.5)≤35 μg/m3〕和污染期〔ρ(PM2.5)>35 μg/m3〕均呈富铵状态;过渡期SNA主要以NH4HSO4和NH4NO3形式存在,而污染期则主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在.④通过对两次典型污染事件进行离子相关性分析和PSCF分析发现,E1污染事件(5月30日—6月8日)为局地生物质燃烧型污染事件,E2污染事件(7月23日—8月1日)为区域传输污染事件.源解析结果进一步表明,两次典型污染事件期间气态污染物的二次转化对PM2.5的贡献最显著,贡献率分别为62.8%和59.8%;其次是生物质燃烧,其贡献率分别为32.5%和20.1%;E2污染事件期间海盐源对崇明岛PM2.5贡献率较高(16.6%),远超过E1污染事件期间对PM2.5的贡献率(2.7%).研究显示,区域输送对崇明岛PM2.5有显著贡献,二次颗粒物累积是崇明岛PM2.5超标的主要原因.   相似文献   
23.
为了应对日趋严苛的废水TN排放标准要求,试验采用溴百里酚蓝(BTB)培养基,从某煤化工废水处理厂反硝化缺氧池活性污泥中,经多次分离、纯化获得了一株高效兼性厌氧反硝化菌株HK13.通过形态观察及16S rRNA基因序列分析,菌株HK13被鉴定为施氏假单胞菌属(Pseudomonas stutzeri).在此基础上,利用含硝酸盐模拟废水,探讨了碳源类型、C/N(碳氮比)、初始pH、溶解氧(以不同摇床转速表征不同浓度的溶解氧)和培养温度对菌株HK13反硝化脱氮能力的影响,确定了该菌株的最优生长条件和最大脱氮效率.结果表明:①菌株HK13最适反硝化脱氮条件为以柠檬酸钠碳源,C/N 8,培养温度35℃,初始pH 8~10,摇床转速100 r/min.②初始ρ(NO3--N)为106.67 mg/L下,反应12 h后菌株HK13对TN的去除率可达92.62%;反应9~12 h时,该菌株的脱氮速率最高,可达20.03 mg/(L·h),其16 h的脱氮率在98%以上,且无亚硝酸盐积累.③菌株HK13适宜生长的温度和pH范围广泛,分别为20~40℃和7~10.研究显示,菌株HK13具有快速高效的脱氮能力及嗜碱特性,拓宽了生物脱氮工艺对环境条件的适用范围,在废水脱氮领域具有广泛的应用前景.   相似文献   
24.
为探究德州市采暖季环境空气中含氮/硫物质的污染特征、气-粒分配规律及影响因素,对2017年11月10日—2018年3月15日德州市市区环境空气监测站在线离子色谱分析仪监测的水溶性离子及气态前体物质量浓度的小时数据进行了分析.结果表明:①德州市环境空气监测站ρ(NO3-)、ρ(SO42-)和ρ(NH4+)平均值分别为(18.36±18.55)(12.74±10.92)(9.60±8.75)μg/m3,在2018年1月三者均达到最高值;对比PM2.5及气态含氮/硫物质的质量浓度发现,ρ(PM2.5)和ρ(SO2)在2017年12月、2018年1月和2018年2月的月均值均较高,而ρ(SO2)与ρ(SO42-)、ρ(NH3)与ρ(NH4+)均在日间(08:00—17:00)出现波峰.②对颗粒态和气态含氮/硫物质质量浓度日均值进行双变量相关分析发现,ρ(SO42-)、ρ(NO3-)、ρ(NH4+)两两之间的相关系数均高于0.75,表明二次离子的形成机制相似;而ρ(NH3)、ρ(NO2)、ρ(NO)、ρ(SO2)两两之间均不存在显著相关,说明这些气态前体物来自不同的局部排放源.③过剩NH3指数(FN)平均值为0.49±0.16,说明采样时段大气处于富氨环境,过剩的NH3会与气态HNO3生成NH4NO3,因此NO3-气溶胶的形成主要受HNO3的影响或限制.④相对湿度是影响ρ(PM2.5)最重要的气象因素,高湿环境会促进二次离子的转化.研究显示,冬季采暖排放会增加环境空气中含氮/硫物质的质量浓度,气象因素(尤其是相对湿度)对含氮/硫物质的气-粒分配也有一定影响.   相似文献   
25.
选取黑龙江省源头水保护区作为研究对象,根据DEM数据对保护区内随机布设的水质监测点控制单元进行划分并提取单元内的相关指标建立监测点背景特性量化模型,基于量化结果提出地表水环境背景值监测方案,建立背景值数据库.选取研究区自然属性指标与空间属性指标,以空间叠置技术与聚类分析方法对研究区地表水进行背景值分区,最终将黑龙江省分为六大地表水水质背景值地理分区,并计算了各分区地表水环境背景值表征范围.表征范围显示:依据现行标准进行水质评价,保护区内水质背景值已超出Ⅱ类水质标准限值.因此,基于水质背景值研究成果提出了考虑背景值影响下的水环境质量评价方法,并将方法应用于研究区,结果表明方法切实可行且优于单因子评价法.研究成果可为区域制定背景值影响下的水环境评价方法提供科学的数据支撑与理论依据.  相似文献   
26.
分析生态系统质量与服务现状及变化特征,有助于准确了解流域生态系统状况与趋势,为流域生态保护与修复的高效管理提供参考依据.采用相对生物量密度与相对植被覆盖度指数以及生态系统服务(土壤保持、防风固沙、洪水调蓄、粮食生产)评估模型,评估2000—2015年长江流域生态系统质量及服务变化特征.结果表明:①2000—2015年,长江流域森林、灌丛以及草地生态系统质量提升显著,56.56%的森林、45.65%的灌丛以及19.26%的草地生态系统质量得到不同程度的提高.②研究期间,长江流域粮食生产、洪水调蓄、土壤保持、防风固沙均呈显著上升趋势,其中粮食生产能力增加13.7%,洪水调蓄功能提升10.1%,土壤保持服务提高19.5%,防风固沙总量增加30.0%.③长江流域生态系统质量不高,处于低与差质量等级的生态系统面积比例在25%~35%之间;受不同类型的自然和人类活动影响,长江流域生态系统质量与服务均存在局部退化现象.研究显示,在生态质量与服务评估的基础上,分区域、分类型实施不同的生态系统保护与恢复途径,是今后长江流域加强生态系统管理的重要途径.   相似文献   
27.
为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO32-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO3-Ca型为主,其次为HCO3-Mg型.NH4+、SO42-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO2指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH4+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH4+、NO3-、NO2三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析.   相似文献   
28.
三江源植被碳利用率动态变化及其对气候响应   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文基于MODIS GPP/NPP数据估算了三江源植被碳利用率(CUE),结合气象数据和高程数据采用一元线性回归和相关分析法,探讨了2001~2017年三江源植被CUE的时空变化特征及植被CUE对气温、降水量和蒸散量变化的响应.结果表明:(1)三江源植被CUE年内3~10月表现为先增加后降低的变化趋势,其中6月植被CUE最高.(2)三江源年植被碳利用率位于0.73~1,平均水平为0.85;植被CUE空间上呈现北高南低,西高东低的分布特征.(3)整体上,三江源4~10月植被碳利用率与同期气温、降水量和蒸散量分别呈现正相关、负相关和负相关关系,降水量是影响三江源植被CUE变化的主要影响因素,气温为次要因素,蒸散量影响程度最小.  相似文献   
29.
采用DustTRAK TM气溶胶(粉尘)监测仪对成都市112个不同类别的房建、市政工地施工扬尘进行测试,研究了不同类别施工扬尘的排放特征,分析了下风向扬尘浓度的变化趋势,并采用CALPUFF对成都市新都区某建筑工地的排放进行了模拟.结果表明:(1)成都市施工扬尘排放浓度约为0.13~2.91mg/m3,其中房建类施工平均浓度约为0.94mg/m3,高于市政施工;大型工地扬尘平均浓度约为0.61mg/m3,低于中型和小型工地;土方施工阶段平均浓度约为1.21mg/m3,远高于地基建设、主体建设、装饰阶段.(2)成都市施工扬尘呈现出高低浓度交替的周期性变化,其中房建工程土方施工阶段的高低浓度差值可达到0.6mg/m3以上.(3)施工扬尘在场界外下风向5~15m范围内会出现浓度增加的趋势,随后逐渐下降,在50m附近逐渐趋于稳定,稳定浓度介于0.1~0.2mg/m3.(4)CALPUFF模型能较好地从宏观角度来模拟成都地区施工扬尘的扩散趋势,但难以捕捉施工扬尘在下风向近距离的扩散特征.  相似文献   
30.
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