单壁碳纳米管对斑马鱼生理生化特性的影响

采用半静水式慢性试验方法研究了单壁碳纳米管(SWCNTs)对斑马鱼生理生化特性的影响.将斑马鱼分别置于0、0.1、1、10 mg·L-1 SWCNTs悬浊液中暴露28 d,测定斑马鱼的脑、鳃和肝组织中谷胱甘肽(GSH)、丙二醛(MDA)含量及超氧化物歧化酶(SOD)、钠-钾-腺苷三磷酸酶(Na+-K+-ATPase)活性,并考察SWCNTs纯度及分散剂(十二烷基硫酸钠,SDS)对SWCNTs生物毒性的影响.结果表明,所用SWCNTs分散方法及纯度并不是影响其生物毒性的主要因素,SWCNTs对斑马鱼各组织中GSH含量及SOD活性无显著影响,但能导致肝、鳃、脑组织中Na+-K+-ATPase活性显著增加,MDA含量明显下降.由此可见,SWCNTs悬浊液可能会刺激斑马鱼加强对氧自由基的清除,但未发现其他明显的毒性作用.     

重庆市VOCs浓度特征和关键活性组分

2015年8月22日至9月26日利用在线GC-MS/FID和离线Canister-GCMS/FID采样并分析了重庆城区7个监测点位的96种VOCs,结果表明,城区总挥发性有机化合物平均体积分数为42.43×10-9,且空间分布特征为"中心城区高,周边低"。重庆本地高乙烷、高乙烯和高乙炔浓度呈区域污染现象,且城市监测点位主要受交通源、工业排放和溶剂挥发的影响,缙云山站则主要以生物源排放为主。重庆市城区气团的OH自由基反应速率平均值为8.86×10-12cm3/(mol·s),最大反应增量活性平均值为4.08 mol/mol,与乙烯相当,说明本地大气化学反应活性较强。重庆城区对OH自由基损耗速率贡献最大的组分是烯/炔烃(35%),对臭氧生成潜势贡献最大的组分是芳香烃(39%)。乙醛、乙烯和甲苯等物质是VOCs的关键活性组分。     

晚期垃圾渗滤液短程硝化影响因素研究

采用固定化微生物曝气生物滤池（I－BAF），探讨了水力停留时间（HRT）、游离氨（FA）、pH、溶解氧（DO）对晚期垃圾渗滤液短程硝化的影响和碳氮比（C/N）对同步脱氮的影响。试验结果表明，在HRT为2 d，对应氨氮负荷为0.26～0.3 g/L·d，保持出水FA在1 mg/L以上，pH在79左右，DO控制在1.3±0.2 mg/L时，最利于实现短程硝化。DO是影响短程硝化的决定性因素，DO＞1.6 mg/L时，短程硝化可能向全程硝化转化。投加碳源NaAc并控制C/N在1.6～2.2，可以使部分亚硝氮直接通过同步反硝化去除，提高总氮去除率。     

突发性水污染事件应急系统的建立

针对中国处理突发性水污染事件的现状,在分析突发性水污染事件的特点和现有应急救援系统,以及现有系统在应急组织协调、应急监测分析和信息传递应急响应等方面所存在问题的基础上,构建了突发性水污染事件应急系统.将该系统分为应急组织结构、应急响应机制和应急技术支持3部分,并对其中不同行政主体在应急响应中的作用以及应急机制的立法等内容进行了探讨.     

城市屋面与路面的遥感提取及污染物累积分析

城市面源污染是受纳水体水质恶化的主要原因之一。屋面和路面的污染物累积与冲刷规律差异较大,有效提取该地物信息是开展城市面源污染评估与管理的基础。研究采用基于像元分类法与面向对象法相结合的遥感提取方法,对深圳市高分辨率影像3种典型建筑物密度区域的屋面和路面进行提取试验,同时与目视解译、支持向量机、面向对象法的提取结果对比;基于湿式采样法对典型的屋面和路面样点进行污染物的单位面积累积量采样,结合遥感提取地物信息估算地表污染物累积量。研究表明:(1)该方法提高了屋面和路面提取的目视效果和分类精度,且各研究区域的分类总精度分别为83.82%、93.02%、88.31%;(2)屋面上COD的单位面积累积量为97.32 mg/m~2,而3种建筑物密度区域的路面上COD单位面积累积量分别为196.02、104.50、50.65 mg/m~2;(3)屋面上COD累积总量分别占各研究区不透水地表的30.05%、34.09%、71.74%,路面上COD累积总量分别占各研究区不透水地表的69.95%、65.91%、28.26%。     

重庆市PM2.5浓度空间分异模拟及影响因子

基于Arcgis平台,利用土地利用回归模型模拟重庆市PM2.5浓度分布,获取了高分辨率结果图.从重庆市环保局网上获取了17个空气质量监测站点的PM2.5数据,利用16个监测点数据,结合土地利用数据、路网数据、DEM数据和人口数据建立土地利用回归模型,利用剩余的1个监测点数据来对回归映射结果进行检验.按照模型设置的变量生成方法,对监测点建立多种尺度的缓冲区,提取变量数据,最终生成了56个变量.按照土地利用回归模型的设置,56个自变量最终有3个变量进入PM2.5的回归方程,模型的R2逐步增大,且最终R2为0.84,模型拟合程度非常好.回归方程中,与研究区PM2.5浓度空间分布相关性最大的因素是空气质量监测站点500 m范围内的农用地面积,然后依次是DEM和1 000 m范围内一级公路总长度,它们与PM2.5的皮尔森相关系数依次是:0.695、-0.599和0.394.回归映射检验结果显示,检验点的误差率为2.7%,误差可以接受.回归映射结果显示,PM2.5浓度以高值分布于主城区,沿一级公路分布趋势明显,与高层紧密相关,模拟结果与实际情况相符.     

中国碳强度下降和碳排放增长的行业贡献分解研究

现阶段碳强度约束性指标和总量控制碳排放权交易试点是中国温室气体减排的两种重要手段,研究各行业及其相关因素对全国碳强度和碳排放变化的影响机制对制定行业碳强度减排政策和选择碳交易体系纳管行业具有重要意义.运用LMDI模型对1996~2010年中国碳强度以及碳排放变化进行了行业贡献分解.结果表明,全国碳强度下降受各行业碳强度和增加值占比变化的影响,前者贡献较大,后者贡献较小;全国碳排放增长受各行业碳强度和增加值变化的影响,前者起到抑制效应,后者发挥决定性的促进作用.电力、热力的生产和供应业,非金属矿物制品业,黑色金属冶炼及压延加工业,交通运输、仓储及邮电通迅业,化学原料及化学品制造业等5个行业对全国碳强度下降和碳排放增长的贡献最大;石油加工及炼焦业和建筑业对全国碳强度下降贡献较小,但对碳排放增长贡献较大;它们是我国碳强度约束和总量控制试点应当重点关注的减排领域.第三产业对全国碳排放增长的贡献呈上升趋势,尤其是交通运输、仓储及邮电通迅业和批发和零售贸易业、餐饮业,应当逐步加强对其进行碳排放管控.     

基于AHP和向量模法的宜昌市水环境承载力研究

基于宜昌市水环境现状,从水资源、水生态、社会经济3个方面考察水环境承载力,构建了宜昌市水环境承载力指标体系,选取对数函数作为单项指标的承载度模型,采用层次分析法计算各个指标的权重,基于统计年鉴资料和当地的发展规划,运用向量模法对2005-2020年的宜昌市水环境承载力进行评价和分析。结果表明,近几年宜昌市水环境整体上处于中等偏上水平,承载力值维持在0.55左右,并且该状态将一直维持到2015年,但伴随着宜昌市社会经济的发展,人口规模的扩张,水资源因子将会是宜昌市水环境承载力的限制因素,可以预知,如果宜昌市保持现有经济结构和发展速度,2020年宜昌市水环境承载力值将有所下降,届时水环境问题势必影响到宜昌市生态环境、社会经济和人民生活。     

PM2.5浓度空间分异模拟模型对比:以京津冀地区为例

在我国快速的城市化进程中,快速的经济发展和日益增加的能源消耗带来的大气污染不断增加,特别是细颗粒物污染如PM2.5污染越来越严重,PM2.5污染相关研究成为一个热点议题.高浓度的PM2.5是形成我国京津冀、珠三角和长三角地区大气灰霾的主要原因,大气污染已成为制约京津冀地区乃至全国可持续发展的关键问题,长期暴露在PM2.5大气污染中,会对人类健康造成诸多不良影响.土地利用回归模型可以实现大气污染物浓度的时空模拟,明晰PM2.5浓度的空间分布特征对于大气污染的防治和流行病学的研究具有重要意义.本研究利用2014年1月1日至2014年12月31日京津冀地区104个监测站点的大气污染物浓度数据,结合VIIRS(visible infrared imaging radiometer)AOD(aerosol optical depth)、土地覆被、气象因子、道路分布、人口密度、污染源分布等信息,分别利用最小二乘和地理加权回归构建土地利用回归模型,对PM2.5浓度时空分布情况进行模拟,其中包括含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,以及不包含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,这4个模型的修正R2值分别为82.13%、84.87%、80.45%和81.99%.研究表明,相比最小二乘回归,使用地理加权回归的方法能一定程度上提升土地利用回归模型的结果.     

重庆主城区夏秋季挥发性有机物（VOCs）浓度特征及来源研究

利用在线GC-MS/FID,对重庆主城区2015年夏、秋季大气挥发性有机物(VOCs)开展了为期1个月的观测.结果发现,监测期间主城区总挥发性有机物(TVOCs)体积分数为41.35×10-9,烷烃占比最大,其次是烯炔烃、芳香烃和含氧性挥发性有机物(OVOCs),卤代烃占比最小.将本次研究结果同以往研究结果比较发现,高乙炔浓度可能受交通源排放的影响,而乙烯和乙烷浓度的大幅度降低则得益于主城区化工企业的大举搬迁.通过最大增量反应活性(MIR)估算VOCs的臭氧生成潜势(OFP)发现,芳香烃(32.1%)和烯烃(30.6%)对臭氧生成的贡献最为显著,其中以乙烯、乙醛和间/对二甲苯的OFP最强,因此,对烯烃和芳香烃的削减能有效控制大气中O3的生成.通过PMF模型共解析出5个因子,主要为生物源及二次生成、其他交通源、天然气交通源、溶剂源和工业源.从5个因子对VOCs的贡献百分比可以看出,重庆城区交通源贡献最大(50.4%),其次是工业源和溶剂源的贡献(30%),生物源及二次生成的贡献最小.