土壤微生物群落结构对生活源和工业源再生水灌溉的差异化响应

为研究不同来源再生水灌溉对土壤微生物群落结构的影响,以地下水灌溉土壤为对照,采用Illumina MiSeq高通量测序技术对长期利用生活源和工业源再生水灌溉的土壤微生物群落结构进行分析,进一步探究土壤环境因子及其相互作用对微生物群落结构的影响.结果表明,与地下水灌溉相比,长期生活源再生水灌溉可显著提高土壤中TOC、 DOC、 Eh、 NH~+_4-N和TP的含量,长期工业源再生水灌溉导致Cd、 Cr、 Cu、 Pb和Zn在表层土壤大量累积.再生水灌溉显著增加了土壤中Acidobacteria和Planctomycetes的相对丰度,降低了Firmicutes和Tectomicrobia的相对丰度,且不同来源再生水对土壤中功能微生物的影响不同,生活源再生水灌溉可显著增加Chloroflexi和Nitrospirae的相对丰度,而工业源再生水灌溉对Actinobacteria具有显著的抑制作用.db-RDA分析结果表明,生活源再生水灌溉土壤菌群主要受TN、 TP、 DOC和Eh影响(P0.05),工业源再生水灌溉土壤菌群主要受重金属影响(P0.05).长期再生水灌溉可改变土壤环境因子间的相互作用,进而影响微生物群落结构,生活源再生水灌溉土壤中微生物主要受DOC、 TN和TP等营养物质含量的增加和氧化还原条件的改变控制,工业源再生水灌溉土壤中微生物与重金属的积累显著相关.     

重庆市主城区PM2.5时空分布特征

利用2014年6月1日至2015年5月31日重庆市主城区17个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM_(2.5)浓度数据,探讨了重庆市主城区PM_(2.5)时空分布特征.结果表明:1重庆市主城区PM_(2.5)季节浓度由高到低依次为冬季(100.2μg·m~(-3))、秋季(66.1μg·m~(-3))、春季(45.9μg·m~(-3))和夏季(33.4μg·m~(-3))(P0.05).2重庆市主城区PM_(2.5)月均浓度变化呈单峰单谷型,1月PM_(2.5)月均浓度最高(P0.05),达到120.8μg·m-3.3逐日变化,国控17个空气质量监测站PM_(2.5)日均浓度曲线都呈现出尖峰和深谷交替变化的锯齿状.4重庆市主城区16个国控监测点(除缙云山对照点)PM_(2.5)浓度日变化在全年、春季、秋季和冬季都呈现明显的双峰双谷型.5PM_(2.5)与SO_2、NO_2和CO都呈显著正相关(P0.01),表明SO_2、NO_2和CO的二次转化对PM_(2.5)浓度具有显著影响.     

基于熵权模拟评价模型的西安市水资源价值核算

区域水资源价值的准确核算是科学制定水价的基础。针对水资源价值核算体系的复杂性,本文基于熵权模拟评价模型,对西安市水资源价值核算进行研究。选取水资源数量、质量以及社会经济影响三个大类指标,构建了西安市水资源价值模糊评价模型,综合评价了西安市水资源价值,估算了居民用水价格。结果表明：西安市的水资源价格由2015年的10.46元?m^?3下降到2019年的10.33元?m^?3,水资源价格总体变化不大。实际水费支出仅占居民人均可支配收入的0.5%,远远低于设定的可承受指数（3%）,水价仍有部分提升空间。在不破坏水资源的公益性及保障性,不超过居民承受力的前提下,水价仍可做部分提升,从而促进市民节约水资源。本文基于对西安市水资源价值的分析,为西安市今后合理制定水价以及可持续发展提供参考。     

表流人工湿地中芦苇对重金属的吸收和累积

为了研究人工湿地植物中重金属的累积和分布,对中试规模湿地植物(芦苇)中6种重金属Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn进行取样和分析。结果表明:湿地芦苇中Zn、Cu和Cr的质量分数沿着湿地入口的前3个采样点显示出下降趋势,即在离进水较近的约30 m区域内,芦苇对重金属的吸收最明显。芦苇各部位中Cu的分布显示为根>茎>叶;其他5种重金属的分布为根>叶>茎,则根中重金属质量分数远大于茎和叶。芦苇根易于富集Cd和Cu,对Cr的富集能力较弱;芦苇中除Cr以外,其他5种重金属由根向叶的迁移能力大于由根向茎的转移能力,且Cu和Zn从芦苇根向地上部位的迁移能力较强。     

公路建设项目声环境后评价方法研究及其应用

通过对公路建设项目声环境后评价的概念和目的的讨论，对声环境后评价的主要内容作了较系统的研究，提出了公路建设项目声环境后评价的方法，重点介绍了声环境后评价的监测与调查和验证分析的方法，并将其应用到深汕西高速公路的环境影响后评价之中。     

渭南市区冬春季PM2.5和PM10时间分布特征及与气象因素的关系

为研究渭南市区2014?—?2016年的冬春季雾霾天气的特点,选取覆盖渭南市区的4个监测站点,分析渭南市区PM_(10)和PM_(2.5)污染时间分布特征;同时选取日平均气温、相对湿度、风等气象因素,用线性回归分析法分析各个气象因素同大气中PM_(10)和PM_(2.5)的相互关系。研究发现:三年来冬季PM_(10)和PM_(2.5)的日变化的峰值主要出现在12月—?次年1月;春季PM_(10)和PM_(2.5)的逐日变化的峰值主要出现在3月;日内的周期变化趋势呈多次波动。渭南市区冬春PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度与风速、气温呈负相关,与相对湿度呈正相关,为雾霾的形成创造了条件,在冬季温度较高的情况下以及相对湿度较大的情况下应加强防范。在冬季12月—?次年1月和春季3月应注意雾霾的防范和治理,燃煤企业要安装脱硫脱硝装置,居民日常生活中尽量减少生物燃料的燃烧,同时政府应根据污染物排放量征税,用制度保护环境。     

中国钢铁行业大气环境影响

本研究基于2015年在线监测等数据,分析中国钢铁行业主要工序(烧结和球团)排口烟气浓度情况,自下而上建立了2015年中国高时空分辨率钢铁行业大气污染物排放清单(HSEC, 2015),使用CAMx模型,定量模拟钢铁行业排放对区域大气污染物浓度贡献.结果表明, 2015年中国钢铁行业共排放SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、PCDD/Fs、VOCs、CO、BC、OC、EC和F分别为37.48万t、 72.05万t、 33.48万t、 15.03万t、 1.91 kg、 84.29万t、 3 478.85万t、 0.64万t、 0.83万t、 0.08万t和0.77万t.从区域角度:上海和天津钢铁行业单位面积污染排放强度最大,对区域大气污染贡献比例较高.从工序角度:2015年烧结和球团烟气排口月平均浓度降低.从污染物角度:2015年钢铁行业排放NO_x对区域污染物浓度贡献最大,NO_x具有较大的减排潜力.     

西安市街道灰尘磁化率特征及其污染指示意义

以磁学参数作为环境重金属污染的一项指标,对西安市街道灰尘进行了系统的采样和测定.结果显示,磁化率可以反映西安市的整体污染水平.街道灰尘磁化率值较高、频率磁化率较低,二者呈显著负相关,表明街道灰尘磁性增强源于人类活动影响.磁化率随温度变化曲线表明,受电厂影响的样品主要含磁铁矿,而污染源较复杂的样品则含有磁赤铁矿、赤铁矿以及少量铁单质.磁化率与交通污染导致的Pb、Ba等元素及冶金行业带来的Cu、Cr等元素间有较好的相关性,表明西安市主要污染物来自交通污染及冶金行业排放.在局部范围内,磁化率与元素的相关性随元素种类的不同而具有明显的差异,表明不同区域内导致磁化率升高的人为活动存在差异.     

1982-2006年中国半干旱、干旱区气候与植被覆盖的时空变化

利用1982 - 2006年英国CRU(Climatic Research Unit)全球气温降水数据和NOAA/NASA归一化植被指数(the Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据,分析了中国内陆半干旱和干旱区的气候、植被覆盖的时空变化.结果表明,虽然中国内陆半干旱和干旱区的部分区域降水减少,但整体上向暖湿化发展.在暖湿化背景下,中国内陆半干旱和干旱区的植被总体以改善为主(＞1％·(10a)-1),特别是新疆西北部和青海东南部;但局部有微弱的减少趋势[(0～1)％·(10a)-1],如新疆南部和东部、甘肃西北部.最后,以乌鲁木齐为例,分析发现气温增加导致植被生长季延长和降水的增加,使得过去25年乌鲁木齐的植被覆盖有明显的改善.     

基于监测数据对邻苯二甲酸酯在室内PM2.5-空气和灰尘-空气间分配状态的研究

邻苯二甲酸酯(PAEs)是室内环境中广泛存在的内分泌干扰物之一.过去认为气相媒介传输机制主导包括PAEs在内的SVOCs在室内环境中分配的观点近年来已受到质疑.为探究PAEs在真实室内环境中的分配状态,本文利用监测数据计算PAEs在PM2.5-空气和灰尘-空气之间的分配系数(分别为Kp和Kd),并与平衡状态下的分配系数(Kp*和Kd*)比较.夏季和冬季DiBP、DnBP和DEHP在PM2.5-空气间的Kp中位值(m3·μg-1)分别为0.053和0.011、0.010和0.004、0.021和0.025.与Kp*的比较表明整体而言DEHP的分配在两季均无法达到平衡,其在PM2.5中的浓度低于与气相平衡时的浓度;DiBP和DnBP的分配在两个季节均可能趋于平衡.夏季和冬季DiBP、DnBP和DEHP在灰尘-空气间的Kd中位值(m3·mg-1)分别为0.13和0.06、0.02和0.018、5.62和0.76.与Kd*的比较表明整体上3种PAEs在两个季节都偏离平衡状态:夏季3种PAEs灰尘中的浓度均显著高于与气相平衡时的浓度,而冬季则相反.通过分析可以得到:1)PAEs可从源材料直接传输至灰尘;2)空气湿度和PM2.5的有机成分亦可能对PAEs在空气和PM2.5间的分配状态产生影响.