蓝藻资源化技术研究及应用进展

针对蓝藻资源化问题,概述国内外利用蓝藻制备有机肥、提取高纯度藻蓝蛋白、制备活性炭和藻粉这4种利用方式的特点、现状及应用进展。提出,应从高温好氧堆肥技术、藻蓝蛋白提取技术和藻水分离技术这3个方面,解决其关键技术问题并进行进一步研究开发。     

Difference in the net value of ecological services between natural and artificial forests in China

Land degradation is a global problem that seriously threatens human society. However, in China and elsewhere, ecological restoration still largely relies on a traditional approach that focuses only on ecological factors and ignores socioeconomic factors. To improve the effectiveness of ecological restoration and maximize its economic and ecological benefits, a more efficient approach is needed that provides support for policy development and land management and thereby promotes environmental conservation. We devised a framework for assessing the value of ecosystem services that remain after subtracting costs, such as the opportunity costs, costs of forest protection, and costs for the people who are affected by the program; that is, the net value of ecosystem services (NVES). To understand the difference between the value of a resource and the net value of the ecosystem service it provides, we used data on VES, timber sales, and afforestation costs from China's massive national afforestation programs to calculate the net value of forest ecosystem services in China. Accounting for the abovementioned costs revealed an NVES of ¥6.1 × 10¹² for forests in 2014, which was 35.9% less than the value calculated without accounting for costs. As a result, the NVES associated with afforestation was 55.9% less than the NVES of natural forests. In some regions, NVES was negative because of the huge costs of human-made plantations, high evapotranspiration rates (thus, high water opportunity costs), and low forest survival rates. To maximize the ecological benefits of conservation, it is necessary to account for as many costs as possible so that management decisions can be based on NVES, thereby helping managers choose projects that maximize both economic and ecological benefits.     

FAHP法在污泥板框调理剂综合评价中的应用

提出了一种新的污泥板框调理剂综合评价方法。传统的CST(毛细吸水时间)、污泥比阻、泥饼含水率等指标只能单一地评价泥饼脱水效果,为了实现对调理效果的综合评价,需要考虑药剂调理费用、运输处置成本、设备处理产能、滤液处理难度等多种因素。通过长期采集中试运行数据,考察了3种污泥板框调理剂对设备、泥饼、滤液和运行4个方面17个指标的影响。引入层次分析法和模糊数学综合评价法相结合的模糊层次分析法(FAHP)对3种污泥板框调理剂进行了综合评价,采用层次分析法确定指标权重;采用隶属函数对指标进行无量纲化处理,确定其隶属度,解决了指标间的可综合性问题;最后用加权平均法得出评价综合值,综合评价值表明,在这3种调理剂中,调理剂1的综合效果最优,更适合作为该厂的污泥板框脱水调理剂。     

磁性Fe_3O_4/石墨烯纳米复合材料催化降解水中17β-雌二醇

利用化学沉淀法制备磁性四氧化三铁/石墨烯(Fe3O4/GE)纳米复合材料,并将其与H2O2构成非均相Fenton体系用于催化降解水中微量的17β-雌二醇(E2),研究了初始p H值,初始H2O2浓度,催化剂用量对E2降解的影响。结果表明,Fe3O4/GE纳米复合材料在无需外加光源的条件下能够有效催化降解E2。在p H 7.0,E2初始浓度为1 mg/L,初始H2O2浓度为15 mmol/L,Fe3O4/GE投加量为15 mg/L的条件下,反应8 h后可去除92.9%的E2。Fe3O4/GE具有便捷的磁分离特性和稳定的催化活性,经过7次循环使用后对E2的降解效率仍保持在91.5%左右。     

聚硅酸钛制备及其助凝特性

采用在活化硅酸制备过程中加入适量Ti Cl4的方法,试制了一种新型无机高分子助凝剂—聚硅酸钛。研究了不同[Si]/[Ti]条件下制备的聚硅酸钛在固定p H值的水中分散物的粒径和Zeta电位随着活化时间的变化趋势,并与活化硅酸作比较。结果表明,在Si/Ti=20,活化48 h的条件下能制备出较为稳定的聚硅酸钛。与活化硅酸相比,聚硅酸钛在水中的分散物具有较大的粒径和更高的Zeta电位。通过对比制备的活化硅酸和聚硅酸钛的红外图谱发现,聚硅酸钛中有TiO-Si键,证明钛离子参与了聚合反应,新生成的化学键提高了它的聚合度和稳定性。采用硫酸铝为混凝剂,聚硅酸钛为助凝剂进行混凝除浊实验。测定了絮凝体的Zeta电位和混凝沉淀后的上清液浊度,研究了硫酸铝投加量和混凝p H对聚硅酸钛助凝效果的影响。结果表明,投加适量的聚硅酸钛助凝剂,明显提高了混凝除浊效果且拓宽了有效混凝p H值的范围。     

磁性生物膜载体的规模化制备、表征和应用

利用机械力化学表面改性原理设计了卧式双旋搅拌混合反应设备,通过磁铁矿粉和适量浓硫酸的球磨混合反应制备得到磁性生物膜载体,其XRD、IR、SEM和BET表征分析结果表明,磁性生物膜载体表层生成了多羟基硫酸铁为主的活性组分.进而在膜生物反应器实验装置中投加磁性生物膜载体进行了中试实验,结果表明,磁性生物膜载体能与活性污泥中的微生物聚合形成稳定的菌胶团,活性污泥SV30从实验初期89％降到了稳定期的39％,此外,磁性生物膜载体还具有稳定膜生物反应池出水COD,强化脱氮除磷的能力.     

基于支持向量回归机的南黄海浒苔分布面积预测模型

绿潮作为一种新型的海洋灾害,已经引起了各个国家的重视.依据2012年南黄海海域浒苔遥感监测分布面积数据,选取了温度、天气状况、风向、风力、浪高5种影响浒苔扩散的气候因子,建立了基于SVR的浒苔分布面积预测模型,并与经典的最近邻点插值模型、线性插值模型、3次样条函数插值模型和分段3次Hermite插值模型进行了回归效果的对比.分析结果表明,基于SVR的浒苔分布面积预测模型能够为浒苔遥感数据的插补提供一种方法,且回归效果优于传统的回归方法,为浒苔的防治提供辅助决策信息.     

石家庄市冬季大气中VOCs污染特征分析

为弄清石家庄市冬季大气中VOCs的污染特征,采用美国环保局TO-15方法对石家庄市冬季大气中VOCs组成进行了定性和定量分析。在此基础上,进行了VOCs的月度变化分析、春节期间的变化分析,并进行了VOCs与空气质量指数AQI、PM2.5等之间的相关性分析;根据VOCs组成及变化情况和相关性,分析了其可能的来源。结果表明,石家庄市冬季大气中VOCs的质量浓度为145.7~1 410.7μg/m3,VOCs组分主要有丙酮、二氯甲烷、苯、乙酸乙酯、甲苯、1,2-二氯丙烷、三氯甲烷。春节期间,大气中VOCs的浓度有大幅的下降,比日常均值下降了40.9%。AQI较高时,大气中VOCs浓度有所升高。石家庄市冬季大气中丙酮、二氯甲烷、乙酸乙酯等主要来源于医药化工生产活动,苯、甲苯主要来源于煤燃烧。     

大数据解析技术在大气环境监测中的应用研究

针对近年来新兴的大数据及挖掘、分析技术,对大数据解析技术在环境科学研究中的应用进行了分析和探析。以城市局部地区大气细颗粒污染物PM2.5浓度计算为例,筛选了PM2.5浓度历史数据、气象条件、交通状况、人群活动情况、网格道路状况等数据为影响特征量,分析了用神经网络法进行大数据解析和推演的原理和数学过程,是用数学、计算机、统计等方法研究解决多元、非线性复杂环境问题的一种新的探索。     

高效率颗粒物微物理模型简介与重污染过程应用分析

中国细颗粒物(PM2.5)导致的空气污染和雾霾天气问题越来越突出,在低层对流层中很多地方都有显著的二次颗粒物生成过程,因此对颗粒物物理化学转化过程的研究具有重要意义,其转化过程对空气质量模式模拟和预报的准确性有重要影响。高效率颗粒物微物理(APM)模型经过近20多年的研究和发展,在全球化学传输模型(GEOS-Chem)、区域性气象和化学预报模型(WRF-Chem)通用地球系统模型(CESM-CAM5)等气象及环境空气质量预报模型中取得了很好的应用验证,能够在全球/区域等不同尺度对粒子生成、长大、凝聚、消除等微物理过程以及气溶胶光学厚度(AOD)、直接/间接辐射强迫等进行模拟。应用GEOS-Chem-APM模式模拟了2014年2月京津冀区域的重污染过程。结果显示,湿度模拟的准确性对其他物理和污染物浓度等模拟结果有重要作用;2月20—26日的重污染过程模拟结果与实际观测较为吻合,主要污染特点是较高的湿度(90%以上),同时,二次颗粒物和包裹了二次物种的一次颗粒物(黑碳/有机碳)是低能见度的最大贡献者。