全国大气背景地区黑碳浓度特征

分析了2015年14个背景站黑碳浓度水平及分布规律,结果表明:我国背景地区黑碳小时浓度均值呈现明显的对数正态分布特征,14个背景站880 nm波长时年均质量浓度为88.7~1 487.6 ng/m~3,小时最大峰值为685.0~13 731.0 ng/m~3,长岛和衡山相对较高;24 h日浓度变化基本呈现"单峰"状,但峰值出现时刻有所不同;工作日和周末的浓度变化趋势基本相似,但浓度高低与所在区域生产生活方式不同而有所差异。初步探讨了风速和风向与浓度污染水平的关系,相对风速而言,风向对黑碳的浓度影响较大,后向轨迹结果也印证了风向的影响。     

秸秆焚烧对哈尔滨市灰霾天气的影响

2015年11月1—4日,哈尔滨市及周边地区发生了连续的灰霾天气,颗粒物浓度急剧升高。污染发生时,监测仪器均布设在哈尔滨市区上风向30 km处(哈尔滨市双城区)并开展了连续96 h的监测分析。综合利用气象观测资料,3D可视激光雷达监测资料及地面空气污染监测资料分析了灰霾天气发生的气象条件和污染边界层特征,根据哈尔滨市双城区大气污染物排放源谱库对主要成分进行来源解析,结合颗粒物质量浓度和气象条件研究了秸秆焚烧对灰霾天气的影响。结果表明,灰霾天气持续期间,夜间生物质燃烧源成为该地区颗粒物的第二大源;秸秆焚烧产生的大气污染物,由于地面长时间静风,污染边界层降低等原因,致使本地污染物累积、不易扩散,加剧了本次污染。     

我国典型南方城市臭氧污染特征

分析了我国典型南方城市的臭氧污染特征,选取我国4个有代表性的南方重点城市武汉、宁波、中山和南宁的2013—2015年监测数据,使用EXCEL、ORIGIN和MATLAB等统计软件开展研究,结果表明:我国南方典型城市的臭氧质量浓度分布有明显时间变化特征,超标时间跨度大,部分南方城市与氮氧化物存在较明显负相关性,相关系数高于-0.6;受城市所在不同地理位置、气象因素、大气扩散条件及可能的不同本地排放污染源构成等因素影响,4个城市的近3年臭氧浓度月均值、超标情况和年内峰值均存在一定差异和分组相似性;与部分气象因素也表现出显著相关性。     

制药废水有机污染物特性分析与处理

分析了某制药企业废水生物处理站进出水中有机污染物的相对分子质量分布和气相色谱—质谱图谱,提出了根据废水水质特性有针对性地确定制药废水处理工艺的新思路.实验结果表明:进出水中的有机污染物主要是相对分子质量小于1 000的物质,且主要来源于车间5排放的COD比重大、水量小的工段废水；采用旋转蒸馏预处理法处理车间5废水,可使...     

南京北郊秋冬季相对湿度及气溶胶理化特性对大气能见度的影响

为了解南京北郊秋冬季相对湿度与气溶胶理化特性对大气能见度的影响,利用2012年秋冬季气象要素资料、颗粒物浓度及其主要成分和气溶胶粒子谱分布等观测数据,分析了南京北郊大气能见度与气象要素、颗粒物污染之间的关系.结果表明,南京北郊秋冬季节平均大气能见度仅为4.76 km.颗粒物浓度与能见度存在一定的负相关关系,尤其细粒子对能见度的影响更为显著.随细粒子质量浓度和相对湿度(RH)的增大,低能见度出现的频率呈现上升趋势.能见度从5~10 km衰减到5km时,PM10和PM2.1质量浓度分别增加了7.56%和37.64%;其中SO2-4和NO-3质量浓度均有显著增加.气溶胶粒子数浓度对能见度的影响与相对湿度有关,粒径0.5~2μm的气溶胶数浓度随RH增加增长缓慢,而2~10μm范围内的粒子数浓度随RH增加而减小;结合气溶胶表面积浓度与能见度进行相关性分析,表明0.5~2μm的细粒子及相对湿度是导致南京北郊秋冬季大气能见度下降的主要因素.     

本溪地区灰霾天气时空分布特征分析研究

近年来,灰霾天气对本溪地区的影响越来越严重,由霾引发的环境污染对人们生产生活造成的影响也越来越大,因此对灰霾天气发生的时空分布特征的研究就尤为重要.文章运用本溪地面观测2012-2014年本溪市、本溪县、桓仁县3个国家基本站的观测资料,对霾日进行筛选和统计,分析本溪地区霾日发生的时空分布特征,本溪地区霾日数呈逐年增长趋势,2014年霾日数增长迅速.本溪地区冬半年霾日明显多于夏半年,两县霾日少于市区,空气质量优于市区.     

光催化降解渗滤液DOM不同组分的相对分子质量变化特征

采用凝胶色谱技术研究了光催化氧化处理过程中垃圾渗滤液DOM 6种组分的分子质量变化规律.结果表明,垃圾渗滤液DOM的相对分子质量大多在104以下,平均在104以上的大分子物质主要是HIB和HIN,仅占渗滤液DOM总量的20%左右.其余组分大多位于(1～10)×103之间,低于500的组分含量很少.说明垃圾渗滤液DOM是以中等相对分子质量的黄腐酸类物质为主,难以生物降解.光催化处理过程中渗滤液DOM的相对分子质量分布范围逐渐变宽,多分散系数D逐渐增大.HOB、HIB、HIA以及HON组分在光催化处理后,相对分子质量显著减小;其中HOB减小最为明显,由初始的(4～25)×103,减小为72 h的(0.4～1)×103之间.而HOA和HIN组分的相对分子质量呈增加趋势,其中HOA增加最为明显,在垃圾原液中分布于(2～20)×103,在72 h光催化处理液中位于(20～50)×103之间.随着处理时间延长,DOM各组分的RID信号均降低,说明其浓度下降.整体上看,渗滤液DOM各组分均发生了明显光催化转化.     

太湖春季和秋季蓝藻光合作用活性研究

采用Phyto-PAM浮游植物分析仪测定太湖蓝藻光合作用活性的时空间分布.结果表明,太湖蓝藻光合活性具有显著的时空差异:春季蓝藻的最大光量子产量F_v/F_m (可变荧光和最大荧光之比)和实际光量子产量F_v'/F_m'分别在0.35~0.49和0.16~0.29之间,秋季蓝藻分别在 0.33~0.53和0.21~0.43之间,太湖秋季蓝藻的最大光合作用能力和实际光合作用能力大于春季蓝藻.春季和秋季蓝藻的非光化学淬灭NPQ(non-photochemical quenching)分别在0.012~0.17和0.035~0.26之间,秋季蓝藻的NPQ高于春季蓝藻,说明秋季蓝藻的自我保护能力高于春季蓝藻.快速光响应曲线(Rapid light curve, RLC)的特征参数表明春季蓝藻的光能利用效率、最大电子传递速率和光饱和强度点高于秋季蓝藻;从空间分布来看,蓝藻的最大光合作用能力、实际光合作用能力和光合作用效率在营养水平低和有水草分布的湖区相对较低,富营养化水平高的湖区则相对较高.因此,降低太湖营养盐浓度,恢复水生植物,能够抑制蓝藻的光合作用活性和生长,从而降低蓝藻水华强度.     

天然有机物的相对分子质量分布及亲疏水性对微滤膜组合工艺中膜污染的影响

研究采用混凝沉淀+粉末活性炭吸附+高锰酸钾+浸没式微滤膜的组合工艺对太湖水进行中试试验,通过高效凝胶色谱(HPSEC-UV-TOC)和三维荧光(3DEEM)的测定方法,着重考察有机物的相对分子质量(Mr)分布和亲疏水性对膜不可逆污染的影响.凝胶色谱分析表明:预处理可几乎完全去除大分子有机物(Mr>10×103),但仅能去除部分的中等分子(10×103>Mr>1×103)和小分子(Mr<1×103)有机物.研究发现化学清洗水中的有机物相对分子质量多为中等分子和小分子,说明导致膜不可逆污染的主要是中等分子和小分子有机物.此外,洗膜水中强疏和中性亲水组分含量远高于弱疏和极性亲水,说明强疏和中性亲水组分是不可逆污染的主要物质.三维荧光分析表明,芳香族蛋白质和溶解性微生物产物是造成膜不可逆污染的主要污染物.     

Quantitative analysis of microbial biomass yield in aerobic bioreactor

We have studied the integrated model of reaction rate equations with thermal energy balance in aerobic bioreactor for food waste decomposition and showed that the integrated model has the capability both of monitoring microbial activity in real time and of analyzing biodegradation kinetics and thermal-hydrodynamic properties. On the other hand, concerning microbial metabolism, it was known that balancing catabolic reactions with anabolic reactions in terms of energy and electron flow provides stoichiometric metabolic reactions and enables the estimation of microbial biomass yield (stoichiometric reaction model). We have studied a method for estimating real-time microbial biomass yield in the bioreactor during food waste decomposition by combining the integrated model with the stoichiometric reaction model. As a result, it was found that the time course of microbial biomass yield in the bioreactor during decomposition can be evaluated using the operational data of the bioreactor (weight of input food waste and bed temperature) by the combined model. The combined model can be applied to manage a food waste decomposition not only for controlling system operation to keep microbial activity stable, but also for producing value–added products such as compost on optimum condition.