地理学与资源科学研究的交叉与融合

交叉性以及通过学科交叉实现学科创新,是学科创新发展的重要特征。本文探讨了地理学和资源科学融合的学科基础,指出自然资源的稀缺性、自然资源的空间性、自然资源系统的复杂性和自然资源问题的应对性是地理学和资源学学科对象的共性;阐述了地理学、资源科学两者相互作用及其历史过程,梳理了地理学、资源科学与人地关系思想、可持续思想的发展关系,揭示了地理学和资源科学的差异性特征;地理学、资源科学的共性与差异性,促进了资源地理学的产生与发展。据此,提出了资源地理学的学科内容与方向,论述其全球及国家战略支撑,展望中国资源地理学的发展趋势,以期更好地认识中国地理学和资源学交叉融合的现状,从整体范畴上把握学科发展的脉络,促进学科之间的相互渗透,理论和方法的移植创新,不断开拓新的研究领域和提高学科研究水平。     

UASB启动运行特征及互营丙酸氧化菌定量分析

为揭示升流式厌氧污泥床（UASB）反应器启动运行效能与互营丙酸降解菌群数量之间的关系,以稀释的玉米淀粉生产废水为底物,考察了UASB启动期的运行特征,并采用实时荧光定量PCR技术（qPCR）分析了互营丙酸降解菌群（丙酸氧化菌和产甲烷菌）的演替规律.结果表明,在进水COD 2000mg/L和水力停留时间（HRT）24h条件下,经过38d的连续运行,COD去除率达到了91.9%.当HRT分阶段缩短至8h时,比产甲烷速率达到了315LCH₄/（kg COD·d）,且形成了沉降性能良好的颗粒污泥.qPCR检测结果表明,至少有5种已鉴定的丙酸氧化菌存在于UASB反应器中.Pelotomaculum propionicum为接种污泥中的主要丙酸氧化菌,约占检测到丙酸氧化菌总数的45.7%.它的数量随着HRT缩短不断减少.而Syntrophobacter sulfatireducens和S.wolinii的数量随着HRT缩短不断增加,并在启动完成时达到最大值,分别为1.3×10³,5.5×10³个16S rRNA基因拷贝数/ng DNA,演替成为成熟颗粒污泥中的优势丙酸氧化菌群.Methanobacterium和Methanosarcina为接种污泥中的主要氢营养型产甲烷菌和乙酸营养型产甲烷菌,其数量随着HRT的缩短而逐渐减少,而Methanospirillum和Methanosaeta的数量随HRT的缩短逐渐增加,成为成熟颗粒污泥中的优势产甲烷菌群.     

重金属离子对肺表面活性物质单层膜的影响

为了探究重金属对肺表面活性物质（PS）膜的影响,利用Langmuir–Wilhelmy膜天平,研究了不同种类和浓度的重金属离子与PS单层膜的相互作用.发现Cr³⁺、Cu²⁺、Hg²⁺、Pb²⁺、Cd²⁺、Ni²⁺6种重金属离子均使PS单层的π-A等温线G-LE相变阶段外扩,而Fe³⁺可诱导单层缩合.随后,选取Cd²⁺,Cu²⁺,Hg²⁺,Fe³⁺4种离子进一步探究了重金属浓度对PS单层膜表面活性的影响规律,进行了可压缩模量分析,并结合红外光谱（FTIR）和原子力显微镜（AFM）探究其作用机理,发现Cu²⁺,Fe³⁺和Hg²⁺均会以浓度依赖的方式与PS单层的极性头部发生络合作用,形成复合物,改变膜的稳定性;而Cd²⁺的影响明显弱于其他3种金属离子,但也能使得PS单层有序性增强.     

温度和含水率对村镇垃圾焚烧烟气中有机物排放的影响

使用管式炉模拟村镇生活垃圾焚烧过程,研究不同焚烧温度和不同垃圾含水率条件下,村镇垃圾焚烧烟气中多环芳烃（PAHs）、氯苯及苯系物的生成和分布特性.结果表明,焚烧温度为550℃时,烟气中多环芳烃和氯苯的释放量最大,当温度小于550℃时,多环芳烃和氯苯的释放量随温度升高而增加,温度大于550℃时,多环芳烃和氯苯的释放量随温度升高而降低.高温焚烧不仅可以抑制烟气中多环芳烃的浓度及减少大分子量PAHs的排放,还能降低氯苯的释放量和氯代数,从而减小村镇垃圾焚烧烟气中的毒性;苯系物随着温度升高,由热解转变为高温合成,释放量也随着增加.水分对多环芳烃和氯苯有较大影响,对苯系物的影响较小.在400℃条件焚烧时,水分含量对多环芳烃总体上是促进的,而在850℃焚烧条件下则表现出抑制作用;而水分对氯苯则均表现出抑制作用,并且可以降低氯苯化合物的氯代数.     

废旧阴极-赤泥协同处理烧结熟料的溶出性能

采用XRF,ICP-MS,XRD及SEM-EDS检测手段,研究了废旧阴极-赤泥高温协同处理所得熟料的溶出性能.结果表明,Na₂CO₃浓度,温度,时间及液固比因素对Al₂O₃,Na₂O溶出率TFe₂O₃的富集效果的影响趋势一致.最适宜溶出条件为：Na₂CO₃ 30g/L,温度50℃,时间30min,液固比8.该条件下,熟料中Al₂O₃和Na₂O溶出率分别高达为87.41%和92.51%;相应的SiO₂和CaO溶出率仅为3.02%和0.36%,铁矿物几乎不溶.溶出渣中的TFe₂O₃含量从熟料中23.64%提高到39.89%,研究表明溶出工艺同步实现了熟料中铝、钠的回收和铁的富集.再者,处理后溶出渣较熟料减量近16%（以铝和钠溶出率测算）,且属于非危险性废物.     

有机垃圾厌氧消化泡沫产生机理及控制方法

为了分析厌氧消化泡沫的产生机理和控制方法有助于解决有机垃圾厌氧消化起泡问题,本文调研了近年来报道的厌氧消化系统起泡现象,并从底物特性、反应器构造及运行条件和消化过程相关特性3方面分析了不同底物、工艺和环境条件下厌氧消化反应器的起泡机理;讨论了丝状菌指数、表面张力、粘度、有机负荷、起泡趋势和泡沫稳定性等参数作为起泡风险评价指标的合理性;介绍和比较了4类消泡方法（物理法、机械法、生物法和化学法）的消泡原理及优缺点.目前,除污泥厌氧消化系统外,其他有机垃圾厌氧消化系统起泡的主要因素尚不明确,而这也限制了泡沫控制方法的开发.后期探索关键起泡微生物或研究生物表面活性物质与起泡的相关性,将有助于从新的角度揭示起泡机理,并开发出针对性更强的泡沫控制方法.     

组配改良剂联合硅肥对Cd污染稻田的修复效果

选取湖南省浏阳市某Cd污染稻田进行田间试验,研究组配改良剂石灰石+海泡石（LS）、基施硅肥及叶面喷施硅肥对Cd污染稻田修复效果,结果表明：（1）基施硅肥90kg/hm²和叶面喷施硅肥（0.2,0.4g/L）对土壤pH值无明显影响,添加LS（2250,4500kg/hm²）的各处理均显著提高土壤pH值（P < 0.05）.（2）基施硅肥90kg/hm²分别降低土壤交换态、毒性特征浸出（TCLP）提取态Cd含量20.0%和18.5%,叶面喷施硅肥对土壤Cd两种提取态含量无明显影响,添加LS的各处理（2250,4500kg/hm²）分别使土壤交换态、TCLP提取态Cd含量降低25.8%~49.9%、26.4%~44.5%.（3）3种单一技术措施均能明显降低水稻各部位Cd含量,但降低糙米中Cd含量的效果低于3种技术措施的组合处理;“组配改良剂LS+基施硅肥+叶面喷施硅肥”各处理（JL1F1、JL1F2、JL2F1、JL2F2）使水稻糙米中Cd含量降低25.6%~70.5%.（4）“组配改良剂LS+基施硅肥+叶面喷施硅肥”的组合技术处理能显著降低土壤中Cd的有效性,显著降低水稻各部位中Cd含量,其中JL2F2处理效果最佳,能使对照糙米Cd含量从0.66mg/kg降低到0.19mg/kg,实现中重度Cd污染稻田的水稻安全生产.     

水源水库贫营养好氧反硝化菌群脱氮特性研究

为削减微污染水库中氮素的浓度,通过对西安市李家河水库沉积物进行定向富集驯化,筛选出以Pseudomonas菌为主、具有高效好氧反硝化特性的混合菌群-A1.摇床实验表明,贫营养好氧反硝化菌群A1在15h时硝酸盐氮去除率可达93.39%,硝酸盐氮平均去除速率为0.2073mg/（L·h）;总氮去除率为52.11%,总氮平均去除速率为0.1153mg/（L·h）,无亚硝酸盐积累.氮平衡分析表明,约45%的初始氮被去除转化为气体产物.响应面法（RSM）结果表明,C/N比9.96,温度22.67℃,pH8.01,转速91r/min,溶解氧8.55mg/L是去除总氮（TN）的最优条件.     

含菌气溶胶扩散对人群的潜在影响风险

为分析生物气溶胶释放对人群潜在影响风险的情况,利用CALPUFF模型定量模拟了2019年7月24~8月20日中牧兰州生物药厂含菌气溶胶扩散、浓度空间分布、对人群潜在健康风险,并结合公开报道的检测数据开展验证.结果显示：生物药厂的含菌气溶胶排放源附近高值区主要集中于厂区四周,影响范围主要以厂区为中心,并向四周逐渐扩散;检测结果中兰州兽研所1#,兰州大学2#地区健康风险比例41.49：1,在模拟的相对风险大小的误差区间（36.15±8.48）范围内,说明本研究含菌气溶胶对人群潜在影响风险的模拟结果可信.     

利用HYSPLIT模型研究珠三角地区VOCs时空分布特征

于2016年在中国广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs长时间观测,共获得2142组有效数据,并利用HYSPLIT模型分析珠三角地区VOCs时空分布特征.结果表明,各类VOCs混合比和化学反应活性具有明显的季节变化特点.观测期间,VOCs平均浓度为（18.523±20.978）×10^-9,其中,低碳烯烃和苯系物二者混合比之和仅占46%,但贡献了85%的·OH消耗速率（L_OH）、82%的臭氧生成潜势（OFP）和97%的二次气溶胶生成潜势（SOAFP）.观测站点主要受来自北部内陆地区气团（1#）、西部内陆地区气团（2#）、台湾海峡南端气团（3#）以及南部海洋地区气团（4#）的影响.1#气团中炔烃和苯系物的混合比占比最高,分别达到10%、37%,而3#气团中低碳烷烃的浓度水平最高,达到（8.437±5.561）×10^-9.通过估算气团中VOCs的化学反应活性,可以发现,1#气团的VOCs化学反应活性最强,其对O₃和SOA的生成贡献最高.1#、2#、3#和4#气团中VOCs的化学反应活性主要由苯系物和低碳烯烃贡献.