空气污染对气候变化影响与反馈的研究评述

气候变化和空气污染都是人类面临的重要环境问题,其影响与反馈已成为空气污染和气候变化领域的研究热点. 总结了空气污染与气候变化相互作用机理,系统梳理了国内外有关空气污染对气候变化影响及反馈的研究成果,并且重点评述了黑碳和硫酸盐气溶胶辐射强迫及其气候效应、气候变化对近地面臭氧和颗粒物影响等领域的研究进展. 分析指出,现阶段尚没有一个能够综合考虑气象条件、排放源、下垫面等诸多因子对空气污染的影响机理过程模型,无法定量描述大气组分在不同气象条件作用下的演变过程等. 提出未来研究中应深化对机理机制的认识,减少模式的不确定性,加强在排放清单的编制、立体观测网的构建、互馈机理的试验、模式的集成耦合等方面的研究.      

杭州市超细微粒数浓度和粒径分布特征

应用FMPS(fast mobility particle sizer)对杭州市城区和城郊工业园区超细微粒的数浓度及粒径分布进行现场跟踪测量,并对数据进行分析.结果表明:杭州市大气超细微粒在5～500 nm内,主要呈对数双峰分布,峰值粒径多处在10～50 nm间.城郊工业园区的平均总数浓度最高,达4.11×104 cm-3,最高值出现在中午,而城区的峰值粒径区间整体右移,表明超细微粒污染较轻.超细微粒数浓度在上午和下午的上、下班期间出现不同程度上升,夜间浓度普遍降低,但偶有波动.部分工厂有夜间工作情况,故夜晚空气质量的下降也应引起重视.      

稻秸秆制备微生物絮凝剂及改善污泥脱水性能的研究

采用水稻秸秆制备微生物絮凝剂,研究了微生物絮凝剂对污泥脱水性能的影响,并通过响应面分析法优化了微生物絮凝剂与聚合氯化铝（Polyaluminum chloride,PAC）复配改善污泥脱水性能的过程.结果表明,制备微生物絮凝剂的最佳条件为：800mL蒸馏水、200mL水稻秸秆酸解液、4g K₂HPO₄、2g KH₂PO₄、0.2g MgSO₄、0.1g NaCl、2g尿素,在此条件下,微生物絮凝剂产量达0.96g/L.保持原污泥pH值,当微生物絮凝剂投加量为12mg/L,干污泥量（DS）较原污泥提高了59.5%,污泥比阻（SRF）降低了53.6%,表明经微生物絮凝剂絮凝处理,污泥脱水性能显著改善.保持原污泥pH值,当PAC投加量为3g/L,干污泥量（DS）为16.4%,高于原污泥的13.2%,污泥比阻为（SRF）5.4×10¹²m/kg,低于原污泥的11.3×10¹²m/kg,说明PAC对污泥脱水性能有着明显的改善作用.响应面分析结果显示,污泥脱水最佳条件为微生物絮凝剂8.1mg/L、PAC 1.9g/L、pH值8.0,相应DS和SRF分别为24.1%和3.0×10¹²m/kg.实际污泥脱水工程中,污泥pH往往不进行调节,保持原污泥pH=6.4条件下,DS和SRF分别为23.6%和3.2×10¹²m/kg,均优于单独采用微生物絮凝剂和PAC时的污泥脱水效果.     

污泥厌氧消化和后续处理中沙门氏菌杀灭及VBNC发生

应用最大或然数(MPN)培养法和反转录定量PCR(RT-qPCR)技术研究了4种污泥厌氧消化方式以及后续处理过程中沙门氏菌杀灭及有活性但不可培养(VBNC)状态的发生情况.中温厌氧消化(MAD)和高温预处理后中温消化(65℃+MAD)的沙门氏菌分别减少了2.8和5.6个数量级;高温厌氧消化(TAD)和高温-中温两相厌氧消化(TPAD)的沙门氏菌含量均低于检测限.沙门氏菌的杀灭速率常数排序为65℃+MAD>TAD>TPAD> MAD.结果显示高温对病原菌的灭活效果显著增加,高温短时预处理使得杀灭速率明显加快.TAD和TPAD的污泥VBNC沙门氏菌数量高于MAD和65℃+MAD 2个数量级,表明长时间的高温厌氧消化易导致沙门氏菌进入VBNC状态.消化污泥经过离心脱水后会出现沙门氏菌数量增加的现象,MAD、65℃+MAD、TAD和TPAD的消化污泥中沙门氏菌分别增加了1.1、2.4、3.7和2.5个数量级.但其中VBNC状态的沙门氏菌数量明显降低了1~3个数量级,表明消化后污泥中部分VBNC沙门氏菌在离心脱水过程中复活并生长,使得MPN检测得到的可培养沙门氏菌数量增加,初步解释了消化污泥经离心脱水后的病原菌再生长现象.消化污泥中沙门氏菌数量在室温放置过程中会进一步下降.     

澜沧江床沙重金属污染及其环境磁学指示

沉积物是河流水环境中重金属污染物的主要储存载体,其磁化率特征具有一定的污染指示意义.本研究对澜沧江干流及其11条主要支流,开展河道床沙沉积物样品采集,并测定了样品中5种重金属元素铜(Cu)、砷(As)、铅(Pb)、锌(Zn)、铬(Cr)的含量和磁化率值.采用潜在生态危害指数法分析床沙的重金属污染程度,亦探讨了床沙重金属含量与磁化率关系.结果表明:(1)澜沧江流域自上而下,床沙中重金属含量呈减弱趋势,因流域内矿业开发、电站建设等人类活动的影响,使各断面重金属含量分布差异较大;(2)所有样点的综合潜在生态危害指数RI值均小于150,为低风险.潜在生态危害指数法和沉积物的磁化率特征分析结果表现一定的相似性,呈现中游磁化率值较高,污染指数值较高,而中下游磁化率值较低,污染指数值较低;(3)澜沧江床沙中重金属As含量与磁化率和频率磁化率有很好的相关性,在一定程度上对床沙污染具有一定的指示意义.研究结果揭示了澜沧江床沙重金属污染状况及其环境磁学指示,为澜沧江矿产资源与水能合理开发提供新的科学依据.     

两种启动子对聚γ-谷氨酸降解酶基因在地衣芽胞杆菌中的加强表达效果

聚γ-谷氨酸(γ-PGA)是一种应用前景良好的生物高分子材料.比较了蔗糖诱导的枯草芽胞杆菌果聚糖蔗糖酶基因(SacB)启动子和地衣芽胞杆菌α-淀粉酶基因启动子对γ-PGA降解酶基因ywtD在地衣芽胞杆菌中加强表达的影响.分别用SacB基因启动子和α-淀粉酶启动子构建了穿梭表达载体pHY300-SYT和pHY300-PYT,通过电转化地衣芽胞杆菌WX-02获得重组子SYT和PYT.酶活测定结果显示SYT和PYT中γ-PGA降解酶基因ywtD得到加强表达,摇瓶发酵结果显示两个重组菌株的γ-PGA相对分子质量都由1 000 000~1 200 000降低为800 000~900 000,PYT的γ-PGA产量较对照菌株PLK提高了33%,由13.50 g L-1提高到17.97 g L-1,而SYT的γ-PGA产量则降低为10.85 g L-1.因此,α-淀粉酶启动子更适合于在地衣芽胞杆菌WX-02菌株中表达γ-PGA降解酶基因,从而获得高产低分子量γ-PGA的工程菌.     

施用城市污泥对土壤生态系统影响的研究进展

城市污泥的合理处置已成为目前环境科学研究领域中的重要课题。因污泥富含有机质和有效营养成分,对土壤改良有积极的促进作用,所以污泥的土地利用普遍被认为是一种积极、有效的处置方式。鉴于此,本文就国内外施用城市污泥对土壤生态系统的．影响及相关的过程和机理进行了综述。结果显示,施用污泥可改善土壤理化性质,提高土壤有机质和氮、磷等养分元素的含量,其改良作用因污泥类型而异。污泥对土壤重金属的积累有所影响,特别是在酸雨频发地区或者长期施用污泥,可能会带来重金属Gu污染的环境风险。污泥普遍有利于提高土壤酶活性,譬如土壤淀粉酶、脲酶和蔗糖酶活性,但污泥施用过量或时间延长,则会抑制多酚氧化酶和磷酸酶的活性,而污泥对过氧化氢酶的影响则不大。污泥对土壤微生物特性短期内有积极的影响,但长期则有负面作用。施用污泥可导致土壤动物活性的增加,但也会对一些土壤动物产生毒性,譬如异壳介虫属和弹尾目昆虫,而且污泥毒性不仅取决于污泥用量,土壤类型也起着重要作用。基于上述分析和评述,提出了未来研究展望如下：（1）针对污泥施用后土壤生态系统生物、物理和化学过程和机理进行系统、综合的基础研究;（2）对污泥土地利用进行长期的系统定位试验和环境监测,并对之进行环境风险评价;（3）对污泥稳定化处理技术的创新及其应用研究。     

镍对栅藻深度处理生活污水的影响研究

将栅藻包埋固定在海藻酸钙凝胶珠中,对人工污水进行深度净化,研究其在不同质量浓度Ni2+条件下对污水中氨氮和正磷酸盐的净化效率,以及净化过程中藻类叶绿素a质量浓度、过氧化物酶(POD)活性变化和去污过程中藻细胞富集Ni2+的情况。结果表明,低质量浓度Ni2+可引起藻细胞应激性反应,光合活性提高,解毒机制增强,未影响氨氮和正磷酸盐的净化效率;高质量浓度Ni2+会造成藻细胞伤害,光合活性减弱,POD活性下降,氨氮和正磷酸盐的净化效率减小。Ni2+对栅藻深度处理生活污水影响程度依据其在水体中的质量浓度。     

矿化垃圾的改良及其在草坪生产中的应用研究

在草坪生产过程中,以生活垃圾填埋场矿化垃圾作为农田土的替代物,既实现了矿化垃圾的资源化及垃圾填埋场的可持续利用,又避免了常规草坪生产中对农田的破坏。以粉煤灰为改良剂,对矿化垃圾进行改良,利用改良后的矿化垃圾为基质培养高羊茅。通过测试改良矿化垃圾的保水率、透水率以及高羊茅的株高、发芽率、鲜重、叶绿素等指标,分析了改良矿化垃圾作为高羊茅草坪生产用土的可行性。结果表明,在土壤指标方面,改良后的矿化垃圾保水率与透水率均有所下降,接近于普通农田土的水平;其pH值没有显著变化;但是可溶性盐含量明显降低,其中5∶5组可溶性盐含量降低了51.8%,改良最为明显。在植物指标方面,各改良组的株高均明显优于矿化垃圾组,其中4∶6组高羊茅的株高达到了改良前的117%;各改良组高羊茅的发芽率也明显高于改良前,其中4∶6组其发芽率达到了改良前的122%。改良后的矿化垃圾的物理、化学特性有明显改善,接近于农田土,可以替代农田土作为草坪的培养土。     

基于改进极端学习机的混沌时间序列瓦斯涌出量预测

为更准确地预测瓦斯涌出量,预防瓦斯灾害,有必要建立和应用基于改进极端学习机(IELM)的混沌时间序列预测模型。首先,对瓦斯涌出量监测数据构成的多变量时间序列进行相空间重构,采用互信息法与虚假邻点法得到每一变量的延迟时间和最佳嵌入维数;然后,通过最小二乘方法和误差反馈原理计算出最优的网络输入层到隐含层的学习参数,对极端学习机(ELM)进行改进;最后,借助IELM建立瓦斯混沌时间序列的预测模型。通过仿真试验,运用该预测模型预测的最大相对误差为3.290 2%,最小相对误差为0.898 2%,平均相对误差为1.952 8%。