污染物浓度与土壤粒径对热脱附修复DDTs污染土壤的影响

采集2种不同性质的土壤(黑土和棕壤)作为供试土壤,自配不同污染浓度(棕壤)和不同粒径(黑土)的DDT及其同系物(即DDTs,包括p,p′-DDT,o,p′-DDT,p,p′-DDD和p,p′-DDE)污染土壤,采用热脱附方法,分别对300 ℃,5个停留时间(10,20,30,40和50 min)下的DDTs总去除率及热处理前后各组分的脱附情况进行研究.结果表明,不同污染水平〔w(DDTs)分别为290.17,498.69和718.69 mg/kg〕的污染土壤中,DDTs的总去除率差异不显著.此外,在整个热处理过程中,污染水平对4种DDT及其同系物在土壤中的去除率也没有显著影响.而土壤粒径(0.25～0.85 mm,0.15～＜0.25 mm,＜0.15 mm)对DDTs的去除率影响显著,粒径越大的土壤越有利于DDTs脱附.单因素方差结果显示,粒径对土壤中p,p′-DDT和p,p′-DDE的脱附和转化有显著影响.      

Sea level rise and eelgrass (Zostera marina) production: A spatially explicit relative elevation model for Padilla Bay, WA

The dynamics that govern the elevation of a coastal wetland relative to sea level are complex, involving non-linear feedbacks among opposing processes. Changes in the balance between these processes can result in significant alterations to vegetation communities that are adapted to a specific range of water levels. Given that current sedimentation rates in Padilla Bay, Washington are likely less than historical levels and that eustatic sea level rise is accelerating, the extensive Zostera marina (eelgrass) meadows in the bay may be at risk of eventual submergence. We developed a spatially explicit relative elevation model and used it to project changes in the productivity and distribution of eelgrass in Padilla Bay over the next century. The model is mechanistic and incorporates many of the processes and feedbacks that govern coastal wetland elevation change. Accretion estimates made using ²¹⁰Pb dating of sediment cores, sediment characteristics measured within cores, and eelgrass productivity and decomposition data were used to initialize and calibrate the model. Validation was performed using an elevation change rate measured with a network of surface elevation tables. Both the field data and model simulations revealed a net accretion deficit for the bay. Simulations using current rates of sea level rise indicated an overall expansion of eelgrass within Padilla Bay over the next century as it migrates from the center of the bay shoreward.     

衡水湖湿地水环境质量时空变化特征及污染源分析

为了评价衡水湖湿地水环境质量时空变化趋势,并对污染源进行分析.本文依据衡水湖历史水体监测点数据和2019年布设的17个采样点数据,利用综合营养状态指数、水质综合状况指数和水环境质量指数评价方法,研究了2000~2019年衡水湖水体营养状态、水质状况和水环境质量时空变化特征,分析了可能的污染物来源.结果表明,2000~2019年,衡水湖水体达到Ⅲ类水质的监测点比例不断升高,高锰酸盐指数、总氮和总磷超标是衡水湖存在的主要水环境问题.从空间上来看,衡水湖水体综合营养状态、水质状况和水环境质量3种指数整体上呈现从南部到中西部再到东北部降低的趋势.衡水湖国家级自然保护区建立后,一系列水体保护政策和措施的实施,使2000~2019年3种指数分别降低了20.9%、53.4%和49.2%,显著改善了衡水湖水环境质量.但是污水的侧渗与下泄、引水农业面源污染物的汇入,以及湖内植物枯落腐烂等也给衡水湖水环境质量带来很大的挑战.     

饮用水中的消毒副产物及其控制策略

消毒副产物（disinfection by-products,DBPs）是在饮用水消毒时由消毒剂与有机或无机前体物反应生成的一类次生污染物,其由于具有致癌、致畸和致突变的三致特性在全球范围内广受关注.聚焦于饮用水中的DBPs,介绍了DBPs的主要分类和研究历程,汇总了多地饮用水中常见DBPs的浓度水平以及全球饮用水水质标准对DBP指标的管控要求.随后系统介绍了饮用水中DBPs的控制策略,包括源头控制、过程控制、末端控制以及协同控制这4大类,并对各类控制方法的优缺点进行了分析.评述了中国的DBPs研究的现有水平和未来趋势,并展望了未来有关DBPs控制方法的研究方向.一方面,在评价某种工艺或技术对DBPs的控制效果时需要考虑DBPs浓度和水质综合毒性的变化,另一方面,建议关注耦合源头、过程和末端控制技术的协同控制方法,兼顾从源头到龙头每个节点,实现对饮用水中各类DBPs的高效控制.     

低中放废物处置FEPs清单的构建——以飞凤山处置场为例

识别所有影响其长期安全的有关因素,即特征(Features)、事件(Events)和过程(Processes)(FEPs),是放射性废物处置场安全全过程系统分析的关键过程之一。我国目前低中放固体废物处置环境影响评价中未开展FEPs识别和景象开发。拟以飞凤山处置场为例,选择自下而上方法的构建方法,对如何建立我国的低中放废物处置FEPs清单进行了探讨。并以最新发布的NEA国际FEPs清单(3.0版)中提出的基于外部因素和处置组成(废物包、处置场、岩石圈和生物圈)的分类方案为基础,结合飞凤山处置场的近地表处置及其环境特征,建立了该处置场的FEPs清单。     

甘肃省农业高质量发展水平测度及制约因子研究

结合农业高质量发展的特征,构建农业高质量发展评价指标体系,采用熵值法、障碍因子诊断模型对甘肃省2009—2018年农业高质量发展水平和制约因素进行分析。结果发现:①2009—2018年,甘肃省农业高质量发展综合水平整体呈增长态势,但农业发展质量不高。②农业绿色发展和农业科技创新是甘肃省农业高质量发展的主要短板。③人力资本和生态环境保护是制约甘肃省农业高质量发展的主要因素。基于研究结果,提出强化政府职能、培育和引进高质量农业人才、贯彻新发展理念、构建生态补偿机制等加快甘肃省农业高质量发展的政策建议。     

循环载荷下煤样渗透特性试验研究

以原煤煤样为研究对象,采用自主研发的三轴应力渗流实验系统,进行等幅循环加、卸载的渗透率测试,研究煤样疲劳损伤过程中渗透率对应力水平的响应特征。结果表明:上、下限应力点处渗透率随循环次数出现降低-稳定-升高3个阶段,整体呈“U”型,并且随着上限应力水平的升高,曲线有向“V”型发展的趋势。拟合结果显示:在渗透率降低阶段,渗透率与循环次数呈幂指数函数关系;在渗透率升高阶段,渗透率与循环次数呈指数函数关系,并且渗透率随循环次数的降低和升高速率与上限应力水平正相关。     

洪泽湖浮游动物时空分布特征及其驱动因素

洪泽湖是我国第四大淡水湖,承担着周边的工农业用水以及为人类提供渔业资源等重要功能.研究洪泽湖浮游动物群落结构变化可为洪泽湖生态环境的科学管理提供理论依据.通过2017年3月至2018年2月的逐月调查数据,结合洪泽湖浮游动物的种类组成、密度和生物量的时空变化,以及群落多样性和优势种的季节变化特征,并运用典范对应分析等方法探讨了洪泽湖浮游动物的时空变化与环境因子的相互关系.群落结构分析表明,洪泽湖浮游动物年均密度为383.87 ind·L^-1,年均生物量为1.36 mg·L^-1.洪泽湖浮游动物群落结构时空变化较大,时间上夏季浮游动物群落结构波动较大,秋季浮游动物密度与生物量均达到最大值,冬季浮游动物群落结构最为简单;空间上成子湖和溧河洼浮游动物较为丰富,差异较小,过水区浮游动物较少且变化较大.典范对应分析表明,洪泽湖浮游动物群落结构的时空变化与水位、总磷、水温和总氮等因素显著相关.不同时间浮游动物群落结构变化的主导因素不同,夏季主导因素是水位与水温;秋冬季主导因素是水温、营养盐及叶绿素等.不同湖区点位集中程度不同,过水区分布的更为分散,浮游动物群落结构差异较大,成子湖和溧河洼分布的相对集中,浮游动物群落结构差异较小.水位波动对浮游动物群落结构的变化影响最大,表现在水位波动会直接影响浮游动物群落结构,同时也会通过影响水质而间接影响浮游动物群落结构.     

土地资源空间异质性与经济发展水平的关系研究——以武汉城市圈为例

从土地资源属性出发,采用主成分分析法综合测度武汉城市圈土地资源空间异质性,利用Tobit 模型对土地资源空间异质性与经济发展水平的关系进行分析。研究表明:城市圈土地资源空间异质性是土地质量、结构、数量和禀赋等特征异质的综合反映,其中土地质量和结构异质是主因;城市圈土地资源空间异质性指数区间为[0.015, 0.737],可分为高异质区、中高异质区、一般异质区、中低异质区、低异质区5 个梯度区;城市圈土地资源空间异质性呈现出“中心高、边缘低”的分布特征,各异质梯度区内研究单元数量和面积差异明显;城市化水平和人均GDP对土地资源空间异质性具有显著的正向影响,第三产业比重具有显著的负向影响,提高第三产业比重能够降低城市圈土地资源异质性。     

不同营养状态水体中生态浮床对浮游植物群落的影响

为研究不同营养状态下水体中浮游植物群落对生态浮床系统的响应关系及其影响因素,设不同营养水平试验组〔A组ρ(COD_Cr)、ρ(NH₄+-N)、ρ(TP)分别为10.0、2.00、0.200 mg/L,B组分别为100.0、20.00、2.000 mg/L〕,每组设对照、框式浮床2个处理,每个处理3个重复. 自2012年8月5日—10月5日,定期对水体营养盐质量浓度、浮游生物群落特征、浮床植物的生长状况进行检测. 结果显示:①2个试验组浮床植物长势良好,其中B组浮床植物茎叶部分干物质量增加7.9倍,浮床系统对水体N、P的净去除率均在60%以上;②浮床系统能明显抑制浮游植物的大量生长(P＜0.05),对浮游植物密度和总生物量在峰值处的最大抑制率可达75.9%(A组)和83.6%(B组);③框式浮床处理中浮游植物的群落结构比对照处理复杂,A组中浮游植物优势种为隐藻门的卵形隐藻(Cryptomonas ovata)、尖尾蓝隐藻(Chroomonas acuta)和绿藻门的四尾栅藻(Scenedesmus quadricauda)、小空星藻(Coelastrum microporum),B组为隐藻门的尖尾蓝隐藻和裸藻门的梭形裸藻(Euglena acus);④B组试验中,框式浮床处理浮游植物Shannon-Wiener多样性指数显著高于对照处理,生态浮床对浮游植物群落的影响更多体现在提升浮游植物的生物多样性上. 研究表明,浮床系统能高效去除水体N、P,抑制浮游植物的增殖,改变浮游植物的群落结构,并且这些作用受到水体营养水平的影响.