Bacterial toxicity comparison between nano- and micro-scaled oxide particles

Toxicity of nano-scaled aluminum, silicon, titanium and zinc oxides to bacteria (Bacillus subtilis, Escherichia coli and Pseudomonas fluorescens) was examined and compared to that of their respective bulk (micro-scaled) counterparts. All nanoparticles but titanium oxide showed higher toxicity (at 20 mg/L) than their bulk counterparts. Toxicity of released metal ions was differentiated from that of the oxide particles. ZnO was the most toxic among the three nanoparticles, causing 100% mortality to the three tested bacteria. Al₂O₃ nanoparticles had a mortality rate of 57% to B. subtilis, 36% to E. coli, and 70% to P. fuorescens. SiO₂ nanoparticles killed 40% of B. subtilis, 58% of E. coli, and 70% of P. fluorescens. TEM images showed attachment of nanoparticles to the bacteria, suggesting that the toxicity was affected by bacterial attachment. Bacterial responses to nanoparticles were different from their bulk counterparts; hence nanoparticle toxicity mechanisms need to be studied thoroughly.     

西安冬季重污染过程PM2.5理化特征及来源解析

基于单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）观测数据、颗粒物质量浓度数据和气象要素数据,研究了2017年11月西安市一次重污染过程中细颗粒物的化学组分特征及其成因,并使用正矩阵因子分析法（PMF）对细颗粒进行了来源解析.结果表明,西安市冬季重污染过程中细颗粒物主要类型为有机碳（OC）、元素碳（EC）、混合碳（ECOC）、富钾（K）、钠-钾（Na-K）、有机胺（amine）、矿尘（dust）和重金属（HM）,其主要来源为燃煤（24.9%）,二次（29.3%）,工业（19.3%）,交通（13.3%）,生物质燃烧（5.2%）和扬尘（1.9%）.通过对比分析不同污染过程细颗粒物的理化特征,发现高湿度,低风速的不利气象条件和供暖及工业生产导致的燃煤污染、二次污染,是此次重污染过程的主因.     

城市不同源雾霾颗粒物健康风险差异评估比较

通过研究不同来源霾颗粒物对大鼠气管上皮细胞（RTE cells）电阻抗变化和细胞自噬因子的影响,评价不同来源霾颗粒物对人体健康风险的差异性.分别将RTE暴露于从居民区（I）,高架交通源（Ⅱ）和化工园区（Ⅲ）采集的3种雾霾颗粒物中,统一暴露浓度和时间分别为100mg/L和24h.通过电子细胞基质阻抗检测（ECIS）细胞增长引起的阻抗变化和细胞电损伤恢复时间;通过蛋白免疫印迹测定p62,Atg5,Atg7,Beclin1,LC3B和mTOR蛋白表达量来分析比较不同来源雾霾颗粒物对RTE细胞自噬的影响.结果表明,与空白对照组相比,不同雾霾颗粒物处理组细胞电损伤恢复时间分别延长了34.6%,63.2%和78.0%;p62蛋白表达量差异显著性下降,Atg5,Atg7,Beclin1,LC3B蛋白表达量差异显著性上升.此外,mTOR相关蛋白表达量差异显著性下降,分别下降了4.38%,3.34%和2.36%;p-mTOR蛋白表达量与空白组相比,实验组I下降24.2%,实验组Ⅱ下降37.0%,实验组Ⅲ下降60.9%.由以上结果可知,不同来源雾霾颗粒物对RTE细胞均有一定的毒性损伤作用,能够减小细胞增长速度和削弱细胞修复能力,增强细胞自噬因子蛋白的表达,且化工园区采集的雾霾颗粒物毒性强于居民区和高架交通源.不同来源雾霾颗粒物的细胞毒性存在明显差异,基于细胞电损伤恢复时间的测定以及自噬相关蛋白的检测方法能够为雾霾颗粒物健康风险评价提供一种快速的生物学手段.     

Morphology, composition, and sources of individual aerosol particles at a regional background site of the YRD, China

Aerosol samples were collected at Lin'an, a background site of Yangtze River Delta(YRD).Morphology, size, composition, and mixing state of individual aerosol particles were characterized by transmission electron microscopy(TEM) coupled with energy dispersive X-ray spectroscopy(EDS), and the soluble ions of PM_(1.0) were studied by aerosol mass spectrometer(AMS). The daily average AMS mass concentrations of sulfate, nitrate, and ammonium were about 5.8, 8.6, and 5.6 μg/m~3, respectively. Individual aerosol particles were classified into seven types: S-rich, K-rich, organic matter(OM), soot, fly ash, metal, and mineral. S-rich particles were dominant in all size bins, and 51%(by number) of S-rich particles were internally mixed with other particles. The fraction of organic coating particles was 13.7% in morning, 25.2% in afternoon, and 11% in evening, suggesting that the strong photochemical process during afternoon produced more secondary organic aerosols(SOA) on the surface of inorganic particles. Fly ash and metal particles were abundant during the day, suggesting the influence of emissions from coal-fired power plants and steel plants. The results indicate that the intense industrial emissions in the YRD significantly transported to the background areas. PM_(2.5) concentration may be lower in background air than in urban air but complex mixing state of aerosol particles indicates that the long-range transported particles substantially influenced the background air quality.     

厦门水库水体颗粒物分布特征及其与环境因子的关系研究

研究了厦门湖边水库、石兜-坂头水库水体颗粒物的分布特征及其与环境因子之间的关系。结果表明:(1)水体颗粒物平均含量以坂头库区最高,石兜库区次之,湖边水库最低,平均含量分别为31.9、27.7和23.1mg/L;在空间分布上,不同水库或库区、不同采样站位间,由于水体颗粒物的来源成因不同,其分布规律呈现出明显的差异。(2)从水体颗粒物与环境因子的关联度分析,湖边水库及石兜-坂头水库两个库区的水体颗粒物与总氮和总磷都有较大关联性。(3)利用Pearson积矩相关系数(两尾)进行检验,湖边水库及石兜-坂头水库两个库区的水体颗粒物均与总氮呈显著或极显著相关,与透明度呈显著负相关,与叶绿素a均呈负相关,与其它因子的相关规律性不明显。(4)水体颗粒物与环境因子的逐步回归分析表明,在不同的水库或库区,对水体颗粒物有显著影响的环境因子各不相同,湖边水库是高锰酸盐指数和总氮,石兜库区是高锰酸盐指数、总氮和总磷,坂头库区是pH、溶解氧和总磷。     

乌鲁木齐市可吸入颗粒物污染水平及其与气象因素的相关性分析

为了解可吸入颗粒物污染水平与气象因素之间的关系,从2008年9月—2010年2月采集乌鲁木齐市可吸入颗粒物样品,并对其随时间的变化特征及其与气象因素之间的相关性进行了统计分析。结果表明,采样时间内可吸入颗粒物中PM2.5和PM2.5-10的质量浓度的范围分别为38.2~468.7μg/m3和20.8~243.1μg/m3,平均浓度分别为134.2μg/m3和69.2μg/m3。可吸入颗粒物同时受几种气象因素的影响,其浓度与温度、能见度、风速呈负相关,与湿度呈正相关。     

查干湖和新立城水库秋季水体悬浮颗粒物和CDOM吸收特性

分别于2012年9月对不同盐度水体的查干湖和新立城水进行水体野外采样和室内实验分析,通过测定颗粒物、CDOM等光学活性物质的吸收系数来对比分析两种水体的光学活性物质的吸收特性、来源及其在400~700 nm范围内对总吸收系数的贡献.结果表明,综合营养状态评价指数显示秋季查干湖、新立城水库水体属于中等富营养化,总悬浮颗粒物的吸收光谱表现均与色素类颗粒物吸收光谱相似.对于盐度较大的查干湖水体(EC=988.87μS·cm~(-1)),非藻类颗粒物占主导地位,各组分贡献率为非藻类颗粒物色素颗粒物CDOM;而盐度较低的新立城水库水体(EC=311.67μS·cm~(-1)),色素颗粒物贡献率略大于非藻类颗粒物贡献,各组分贡献率依次为:色素颗粒物非藻类颗粒物CDOM.查干湖总悬浮颗粒物吸收系数α_p(440)、α_p(675)和非藻类颗粒物吸收系数α_d(440)分别与TSM(总悬浮颗粒物)、ISM(无机悬浮颗粒物)和OSM(有机悬浮颗粒物)、Chl-a(叶绿素a)相关性均较好,相关系数在0.55以上;新立城水库α_p(440)、α_p(675)与Chl-a相关性较好(0.77和0.85,P0.05),α_d(440)与ISM具有相关性(0.74,P0.01),与OSM表现为负相关(-0.63,P0.05).查干湖CDOM吸收系数a_g(440)仅与OSM表现为负相关性(-0.54,P0.05),而新立城水库α_g(440)与其他参数均无相关性.通过对CDOM吸收曲线在250~400 nm的拟合所得到的S_g以及相对分子量M_r发现,查干湖的S_g[(0.021±0.001)m~(-1)]大于新立城的S_g[(0.017 6±0.001)m~(-1)],而CDOM的相对分子量M_r值分别为11.44±2.00(7.5~15.09)、7.53±0.79(6.17~8.89),查干湖M_r值高于新立城水库水体,表明查干湖CDOM组成较新立城水体中CDOM的分子量小,组成更趋向于小分子.查干湖受风速和湖岸坍塌的影响产生矿物悬浮、沉积微粒,水体颗粒物以非藻类为主,部分来自于浮游植物降解产物;新立城水库水体不仅有径流携带的陆源性无机物的输入,同时水体浮游植物生长减弱且微生物分解活动加强,降解有机颗粒物与非藻类吸收系数呈现负相关.     

2000~2020年天津PM2.5质量浓度演变及驱动因子分析

基于中国大气成分实时追踪数据集、天津气象局和生态环境局长序列PM_2.5质量浓度和气象观测,结合MEIC排放清单和环境模式构建的细颗粒气象条件扩散指数,研究2000～2020年天津地区PM_2.5质量浓度演变规律及驱动因子,以期更科学地分析气象对大气环境影响,为“十四五”期间深度环境治理提供支撑.结果表明,2000～2020年天津PM_2.5质量浓度呈现3个阶段变化,第一阶段2000～2007年,呈现持续地上升,其变化速率为4.58μg·（m³·a）^-1,该阶段排放量的快速增加是主导因素,其作用是气象条件年际波动影响的4倍,排放量增加使得PM_2.5质量浓度增加45.3%;第二阶段为2007～2013年,该阶段PM_2.5质量浓度呈现波动变化,出现了两个浓度峰值年（2007年和2013年）,该阶段排放稳定,气象条件年际波动对PM_2.5质量浓度年际波动产生重要影响,两者相关系数0.81;第三阶段为2013～2020年,PM<...     

成都市大气颗粒物粒径分布及水溶性离子组成的季节变化特征

利用Anderson冲击式分级采样器,于2012年2月~2013年1月在成都市城东成都理工大学校园内按月采集了不同粒径的大气颗粒物样品,分析了颗粒物样品的质量浓度以及9种水溶性离子含量.结果表明,采样期间成都市PM_(2.1)和PM_(11)的年平均浓度分别为(125.9±56.14)μg·m~(-3)和(224.5±83.64)μg·m~(-3),颗粒物浓度冬季最高,春季次之,秋季浓度最低;成都市水溶性离子浓度平均水平为37.15μg·m~(-3),其中检测的9种离子浓度从大到小顺序依次为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)Cl~-Mg~(2+)K~+Na~+F~-,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+占总水溶性离子的78%,是主要的离子组分.SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+呈单峰分布,其主要分布于细粒子中;Ca~(2+)和F~-也呈单峰分布,但是主要分布在粗粒子中;Cl~-和K~+粒径分布相似,Mg~(2+)和Na~+分布相似,均呈双峰分布.成都市冬、春季节粗、细颗粒物中的水溶性离子浓度均明显高于夏、秋季节.结合离子相关性分析,细颗粒物中的SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+可能主要以(NH_4)_2SO_4或NH_4HSO_4、NH_4NO_3的形式存在,而粗颗粒物中的主要离子组分SO_4~(2-)、NO_3~-和Ca~(2+)则可能以Ca(NO_3)2、CaSO_4等形式存在.主成分分析结果表明,颗粒物中水溶性离子主要来自二次过程、土壤扬尘、生物质燃烧和农业源.     

氯化剂对超细颗粒物与重金属共生成特性的影响

以循环流化床反应器为实验平台,研究了焚烧温度为850℃下添加剂（NH₄Cl和KCl）对超细颗粒物与重金属共生成特性的影响.结果表明：NH₄Cl和KCl的存在均会降低超细颗粒物的数量浓度,但KCl的效果更佳,发挥的是阶梯式或者协同式作用.此外,添加比例为3%时对超细颗粒物数量浓度的降低最为明显.重金属Cr,Mn,Ni主要通过夹带方式形成超细颗粒物;而重金属Pb,Cu,Zn则主要通过蒸发、冷凝和吸附方式累积在超细颗粒物中.无机氯在焚烧过程中可以作为颗粒之间良好的粘合剂,促进超细颗粒物之间的成长和团聚,同时促进其表面形态的生长.此外,K的存在会促进细模态颗粒物之间的凝聚成长,使得细模态颗粒物的峰值增大,而NH₄⁺的存在会降低粗模态颗粒物的峰值.本研究可为污泥等废物热处理过程中重金属与超细颗粒物的协同控制提供借鉴.