巢湖水及沉积物中总磷的分布变化特征

磷是导致巢湖水体富营养化的主要营养物质。采集大量巢湖表层水和沉积物样品,通过检测上覆水和沉积物中总磷含量,分析巢湖水体中磷的时空变化及赋存特征。结果显示:巢湖南淝河和裕溪河河口的上覆水中总磷含量值时间变化特征为8月5月3月12月;且南淝河口总磷含量年均值超过地表水Ⅴ类水质标准,明显高于裕溪河口值;表层水和沉积物中总磷含量在空间分布上呈西高东低趋势,最高值均出现在靠近合肥市河口处。巢湖周边土壤及湖区磷的等值线分布表明:杭埠河流域农业污染、东巢湖东南部水土流失可能是巢湖磷面源污染的主要来源。巢湖上覆水和沉积物中总磷的相关系数为0.515,蓝藻爆发期全湖表层沉积物中总磷含量显著减少,揭示目前内源磷释放已是巢湖富营养化的主要因素。结果将对巢湖流域的污染综合防治及蓝藻治理工作提供科学依据。     

CO2浓度升高对半干旱区春小麦光合作用及水分生理生态特性的影响

大气CO₂浓度升高已成为世界范围内重要环境问题。为了解大气CO₂浓度升高对春小麦光合作用及水分生理生态特性的影响,在典型半干旱区定西利用开顶式气室(OTC)试验平台,以春小麦“定西24号”为供试品种,开展了CO₂浓度增加模拟试验。试验设对照(390μmol·mol^?1)、480μmol·mol^?1和570μmol·mol^?1等3个CO₂浓度(摩尔分数)梯度。结果表明:在对照和增加CO₂浓度条件下,春小麦叶片净光合速率和蒸腾速率日变化均呈“双峰型”分布,出现明显的“午休”现象;胞间CO₂浓度的日变化表现为斜“V”字型曲线;叶水势日变化呈现反抛物线曲线走向,在中午后出现水势曲线拐点。在不同生育时期内,净光合速率、气孔导度和胞间CO₂浓度均表现为开花期最大,乳熟期最小。而蒸腾速率表现为开花期最大,拔节期最小,叶片水平水分利用效率表现为孕穗期最大,乳熟期最小。随着CO₂浓度升高,春小麦叶片净光合速率、胞间CO₂浓度、水分利用效率和水势提高,气孔导度和蒸腾速率降低。与对照大气CO₂浓度相比,在480μmol·mol^?1浓度和570μmol·mol^?1浓度下,整个生育期净光合速率平均分别提高了14.68%和28.20%,气孔导度平均降低了15.29%和24.83%,胞间CO₂浓度平均提高了10.38%和26.15%,蒸腾速率平均减小了6.63%和12.41%,WUE平均增加了22.9%和46.9%。随着CO₂浓度升高,蒸腾失水减少,叶片水势不断增加,从而增强了春小麦对干旱胁迫的抵御能力。研究结果为我国半干旱区春小麦对全球气候变化下的敏感性及适应性提供理论参考。     

竹制填料生物接触氧化工艺处理污染河水简

针对受污染的湖溪河水质特征，以传统弹性塑料填料做对比，研究以竹球和竹丝为填料的生物接触氧化工艺，考察填料的挂膜时间、生物量和污水处理效果；确定连续曝气和间歇曝气时反应器的最优运行工况：连续曝气时为HRT=7.5 h，DO=3 mg/L；间歇曝气时为厌氧1.2 h、好氧6.3 h交替运行。实验结果表明，与弹性塑料填料相比，竹制填料挂膜速度快，竹球填料的水处理效果最好；连续曝气最优工况下竹球填料反应器中COD、TN、NH₃-N和TP的平均去除率分别为66.7%、47.9%、57.1%和30.6%；间歇曝气最优工况下竹球填料反应器中COD、TN、NH₃-N和TP的平均去除率分别64.08%、39.95%、60.7%和54.68%；竹制填料可替代传统的塑料填料作为生物接触氧化工艺的载体填料。     

基于白碳黑的水化硅酸钙制备及其磷回收特性简

以白碳黑、硅灰、硅藻土和硅胶筛选硅质原料，并与钙质原料电石渣制备了水化硅酸钙。借助XRF、BET、FTIR等表征手段，通过多次重复除磷实验，研究了硅质原料特性对水化硅酸钙回收磷性能的影响。结果表明，白碳黑具有极高的反应活性，因此可作为制备具有磷回收特性的水化硅酸钙的硅质原料。结合XRD等表征发现，白碳黑的有效利用率是影响水化硅酸钙回收磷性能的关键，该利用率取决于白碳黑与电石渣的摩尔配比以及水热反应温度。当电石渣与白碳黑的摩尔比为1.6：1，反应温度为170℃时，白碳黑具有最佳的利用效率。该条件制备的水化硅酸钙可作为晶种，在其表面结晶形成羟基磷灰石，从而达到磷回收的目的，磷回收后固体物质中的磷含量为19.05%。     

地下停车库空气污染物排放实测研究

通过对上海市某商业地下停车库库内及排风管道的连续监测,获得了CO、NO、非甲烷总烃(NMHC)、PM10等空气污染物浓度数据。结果表明:(1)地下停车库的休息日车流量明显大于工作日,且工作日小时车流与车位比为20%~50%、休息日小时车流与车位比为20%~80%。(2)总体上,地下停车库内CO、NO、NMHC浓度呈明显变化规律,营业时间现峰值,非营业时间现谷值;地下停车库内CO、NO、NMHC变化规律和车库排风中具有较好的一致性。(3)车库排风中污染物浓度水平均低于地下停车库内。(4)营业时间的CO、NO、NMHC小时浓度平均值明显增大,约为非营业时间的2.42~3.67倍。(5)单车次CO、NOX、NMHC排放量最大值分别为0.855、0.070、0.214g/(辆·次)。(6)营业时间,除地下停车库内CO外,NO、PM10的8h时间加权平均值符合《工作场所有害因素职业接触限值化学有害因素》(GBZ 2.1—2007,其中未规定NMHC)中时间加权平均容许浓度(PC-TWA);地下停车库内CO出现33.3%的超标频率,最大占标率104%。     

利用白云石石灰去除与回收污泥厌氧消化液中氮和磷

以白云石石灰为实验材料去除与回收污泥厌氧消化液中的氮磷,通过小试实验研究不同投药固液比S/L、初始pH值、反应温度、搅拌速度及反应时间对去除与回收氮磷效果的影响。实验结果表明,在最佳投药固液比S/L为300mg/L,最佳初始pH值范围为8.5~9.5,反应温度为25.0℃,搅拌速度为150 r/min,反应时间为24 h条件下,氨氮(NH+4-N)和磷(PO3-4-P)的去除率分别为37.26%和89.60%。利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)对沉淀产物进行了表征,通过分析可知沉淀产物中含有磷酸铵镁(MAP),可实现废水中氮磷经济有效的回收。     

燃煤电厂在线监测系统颗粒物浓度排放系数影响因素的探讨

选取上海市7家未安装气-气换热器的国控燃煤电厂作为研究对象，从煤质、除尘器、脱硫协同脱除作用以及锅炉工况负荷等方面探讨对颗粒物浓度排放系数 K值产生的影响，得出上述因素通过改变脱硫进口颗粒物浓度值影响 K值，当脱硫进口颗粒物浓度较低、波动范围较小时，其 K值也维持相对稳定的状态；当脱硫进口颗粒物浓度较高、波动范围较大时，其 K值也会发生较大的变化等结论。     

黄河甘宁蒙段表层沉积物中总磷3种提取方法的比较

通过微波消解法、标准测试方法(SMT)和碱熔法分别测定了水系沉积物成分分析标准物质GBW07307a(GSD-7a)中的总磷(TP)含量,并分别采用3种方法对采集于黄河流域甘宁蒙段表层沉积物样品进行TP含量和样品加标回收率的测定。结果表明:测定标准物质的相对误差绝对值:微波消解法碱熔法SMT法;变异系数:微波消解法碱熔法SMT法。同时,微波消解法提取的表层沉积物TP含量的范围为634.3~909.2μg/g;SMT法TP含量的范围为627.1~889.5μg/g;碱熔法TP含量的范围为559.1~784.8μg/g。微波消解法的测定结果相对偏高,SMT法的测定结果相对偏低。样品加标回收率平均值:微波消解法SMT法碱熔法;变异系数:微波消解法碱熔法SMT法。综合测定标准物质中TP含量以及样品加标回收率实验结果的准确度和精密度,对于黄河甘宁蒙段表层沉积物,使用SMT法提取TP较优于微波消解法和碱熔法。     

Approaching the upper boundary of driver-response relationships: identifying factors using a novel framework integrating quantile regression with interpretable machine learning

● A novel framework integrating quantile regression with machine learning is proposed. ● It aims to identify factors driving observations to upper boundary of relationship. ● Increasing N:P and TN concentration help fulfill the effect of TP on CHL. ● Wetter and warmer decrease potential and increase eutrophication control difficulty. ● The framework advances applications of quantile regression and machine learning. The identification of factors that may be forcing ecological observations to approach the upper boundary provides insight into potential mechanisms affecting driver-response relationships, and can help inform ecosystem management, but has rarely been explored. In this study, we propose a novel framework integrating quantile regression with interpretable machine learning. In the first stage of the framework, we estimate the upper boundary of a driver-response relationship using quantile regression. Next, we calculate “potentials” of the response variable depending on the driver, which are defined as vertical distances from the estimated upper boundary of the relationship to observations in the driver-response variable scatter plot. Finally, we identify key factors impacting the potential using a machine learning model. We illustrate the necessary steps to implement the framework using the total phosphorus (TP)-Chlorophyll a (CHL) relationship in lakes across the continental US. We found that the nitrogen to phosphorus ratio (N׃P), annual average precipitation, total nitrogen (TN), and summer average air temperature were key factors impacting the potential of CHL depending on TP. We further revealed important implications of our findings for lake eutrophication management. The important role of N׃P and TN on the potential highlights the co-limitation of phosphorus and nitrogen and indicates the need for dual nutrient criteria. Future wetter and/or warmer climate scenarios can decrease the potential which may reduce the efficacy of lake eutrophication management. The novel framework advances the application of quantile regression to identify factors driving observations to approach the upper boundary of driver-response relationships.     

焊点热疲劳失效原因分析

某PCBA样品在使用约半年后出现功能失效,该PCBA在封装后进行整体灌胶,将失效样品剥离,发现部分器件直接脱落,通过表面观察、切片分析、EBSD分析、应力分析、热膨胀系数测试等手段对样品进行分析,结果表明:各封装材料存在热失配,且焊点缺陷较多且存在应力集中区,加速焊点的疲劳失效进程,导致PCBA功能失效。