EOF重构声速剖面对深水多波束的声速改正分析

声速误差是多波束水深地形测量主要误差源之一，通常采用现场声速剖面测量的方式加以改正，但在深远海多波束水深地形测量时，现场获取全深度的声速剖面并非易事。针对这一问题，利用东南印度洋海洋调查工作中采集到的17个站位的CTD数据，将所有站位声速剖面拓展到全深度，采用经验正交函数分析法（Empirical Orthogonal Functions, EOF）构建调查区声速剖面场，可获得声速剖面场内任意一点的声速值。然后通过EOF重构声速剖面场获得的声速值对测区内多波束水深地形数据进行改正，并与实测声速剖面对多波束水深地形数据的改正结果进行对比，结果表明，5 000 m水深范围内2种声速改正结果相差很小，EOF重构法对深水多波束的声速改正满足水深测量的要求。     

Ti3C2纳米层状材料对废水中Cr（Ⅵ）的光催化去除性能

以Ti₃AlC₂为原料,采用HF刻蚀工艺制备出12种Ti₃C₂纳米层状材料,对其形貌进行了表征,并考察了以其作为光催化剂对废水中Cr（Ⅵ）的处理效果。实验结果表明：HF体积分数为80%、刻蚀时间为48 h时得到的MX-80-48的形貌较好;MX-80-48具有类似石墨烯的二维层状结构,纳米层厚度约20~50 nm,孔径2~10 nm,比表面积14.8 m²/g,在400~700 nm可见光范围内表现出强烈的吸光性;当Cr（Ⅵ）的初始质量浓度为40.00 mg/L、MX-80-48投加量为200 mg/L、pH=2、反应时间4 h（暗反应1 h+光照3 h）时,Cr（Ⅵ）去除率可达100%。     

曝气生物滤池内的短程硝化研究

以曝气生物滤池为载体,研究了NH4 -N浓度、pH、FA、DO对曝气生物滤池内NO2--N积累的影响及沿滤池高度NO2--N积累情况.试验表明,在一定的条件下,曝气生物滤池内发生了同步硝化反硝化和短程硝化反硝化,且在某高度处可以实现较高的氨氮去除率和NO2--N积累率.     

不同低碳氮比废水中好氧颗粒污泥的长期运行稳定性

为了研究好氧颗粒污泥系统处理低碳氮比废水的长期运行稳定性,采用低碳氮比（C/N）条件下逐步增加碳氮负荷的进水方法,分别在反应器A和B中接种好氧颗粒污泥,考察其长期运行过程中的理化性质、处理性能及应对冲击负荷的稳定性.其中A反应器的碳氮比一直维持在2,而B则由4逐步降至2.结果表明,在4℃存储30d的好氧颗粒污泥,经过25d的培养,其活性基本恢复,A、B反应器化学需氧量（COD）和氨氮（NH₄⁺-N）的去除效率均达到90%以上.在其后的稳定阶段,B反应器COD和NH₄⁺-N去除率达到90%以上,实现了完全硝化;而A反应器COD去除率仅80%左右,虽然NH₄⁺-N去除率最终也达到90%以上,但仅实现短程硝化.在冲击负荷阶段,A和B反应器COD去除率仍维持在80%以上,但是NH₄⁺-N去除受到很大冲击.A反应器NH₄⁺-N去除效率恶化,B反应器仅实现了部分硝化.整个运行过程,好氧颗粒污泥的物理性质受到的影响不大,A和B反应器的污泥容积指数（SVI₃₀）分别维持在60 mL ·g^-1和75 mL ·g^-1左右,混合液悬浮固体（MLSS）在5g ·L^-1和3.7g ·L^-1左右.颗粒污泥微生物群落分析表明,B反应器相对于A反应器丰富度和多样性更高.同时B反应器具有更高丰度的Zoogloea属,在颗粒中能产生更多的胞外蛋白促使颗粒结构更稳定,保证系统的长期稳定运行.以上结果表明,与C/N为2的好氧颗粒污泥系统相比,C/N为4的系统脱碳硝化效果好,抗冲击负荷能力强,更有利于颗粒污泥的长期稳定运行.     

深圳大气PM2.5中水溶性有机物的来源特征

对2017年9月~2018年8月深圳市北部大气PM_2.5中水溶性有机物（WSOM）的质量浓度、质谱及来源结构进行测量和分析.结果表明：PM_2.5的质量浓度为（32.3±18.4）μg/m³,WSOM的质量浓度为（9.4±5.7）μg/m³,占颗粒物总有机物的（77.6%±14.0%）.质谱分析显示,WSOM的氧碳比（O/C）平均值达到（0.57±0.09）,属于二次有机物的O/C值范围,且生物质燃烧排放的离子碎片C₂H₄O₂⁺的丰度显著,说明WSOM的来源中有显著的生物质燃烧排放的有机气溶胶.为了明确WSOM的来源结构,利用正矩阵因子分解法（PMF）模型进行来源解析,发现3个合理因子：高氧化态有机气溶胶（MO-OOA）,低氧化态有机气溶胶（LO-OOA）和生物质燃烧（BBOA）,贡献比例分别为51.7%,31.8%和16.5%.MO-OOA和BBOA贡献浓度均呈现秋冬高、春夏低的季节变化特征,反向轨迹分析显示其与内陆污染传输关系密切.LO-OOA的变化相对稳定,本地源的贡献较大.结合¹⁴C同位素示踪法对秋冬季WSOM样品分析,发现机动车等化石源二次有机物是WSOM的主要来源,贡献比例达到53.9%,需继续加强对化石燃料控制来降低WSOM污染.     

Pt-Sn/Al2O3蜂窝催化剂催化氧化C6烃

采用等体积分浸法制备Pt-Sn/Al₂O₃蜂窝催化剂（Pt含量仅为0.06wt%）.运用X射线衍射（XRD）、透射电镜（TEM）等技术对催化剂理化性质进行表征,并选取4种代表性C₆烃（苯、环己酮、环己烷和正己烷）对催化剂性能进行评价.活性评价试验中,Pt/Sn比为3/1催化效果最佳.此时4种C₆烃转化率达到90%的温度（T₉₀）较Pt催化剂均降低约20℃,其原因在于Sn可将Pt分割为较小的团簇提高Pt分散度.寿命评价试验以环己烷为例同Pt-Sn蜂窝催化剂连续运行720h,催化活性无明显变化,其原因在于,Sn可有效抑制其粒径增长;Pt₃Sn合金降低表面对C₆烃的吸附,减少催化剂表面积炭.     

铁基质强化新型功能性化粪池高效处理黑水的试验

以铁基质生物载体为核心,将物理、生物和化学方法结合,对化粪池进行功能强化,实现黑水的原位深度处理.探究了溶解氧（DO）和碳氮比（C/N）等因素对黑水中污染物降解的影响,并在最佳运行参数下考察了氮素在系统中的转化机制.结果表明,当C/N为7.3~8.4时,好氧生物铁基质载体池DO为2.3~2.7mg/L时,系统氨氮（NH₄⁺-N）、总氮（TN） 、COD和总磷（TP）的平均去除率分别可达90.74%、85.81%、92.65%和95.78%;当进水C/N降至3.3~4.2时,系统NH₄⁺-N、TN、COD和TP的平均去除率仍可维持在81.16%、76.62%、93.87%和94.75%.铁基质生物载体内电解作用显著强化了化粪池内TN的脱除、COD的氧化和TP的固定.氮素转化机制分析表明,内电解与反硝化菌的耦合强化了反硝化作用,降低了反硝化过程对有机碳源的需求,强化了低C/N条件下TN、TP的脱除.     

秸秆还田方式对东北农田土壤NH3挥发和N2O排放的影响

秸秆还田是有效利用资源、增加土壤有机质含量和培肥地力的有效措施,但也会影响土壤NH₃挥发和N₂O的排放.探索不同秸秆还田方式对NH₃挥发和N₂O排放的影响对于减少土壤氮素损失和保护生态环境具有重要意义.采用田间小区试验,利用Los Gatos Research（LGR）超便携NH₃分析仪和密闭式静态箱-气相色谱法探究不同秸秆还田方式下土壤NH₃挥发和N₂O排放的特征,试验设4个处理（覆盖还田,即表面覆盖玉米秸秆,0~20和20~40 cm土壤分层扰动后填回,记为JG0-0;常规还田,即秸秆与0~20 cm土壤混合,20~40 cm土壤扰动后填回,记为JG0-20;深还田,秸秆与20~40 cm土壤混合,0~20 cm土壤挖出后填回,记为JG20-40;对照处理,即无玉米秸秆还田,0~20和20~40 cm土壤分层扰动后填回,记为CK）.结果表明:①相比于CK,不同秸秆还田方式均显著降低了土壤NH₃挥发量,增加了土壤N₂O排放量.与CK相比,JG0-0、JG0-20和JG20-40处理下土壤NH₃累积排放量分别减少了12.38%、9.87%和5.73%;土壤N₂O累积排放量分别增加了30.19%、82.82%和36.53%,其中JG0-0和JG20-40处理之间无显著性差异.②JG20-40处理下玉米产量显著高于其他处理,比CK增加了23.15%,JG0-0处理下玉米产量高于CK和JG0-20处理,但并未达到显著水平.③对于NH₃和N₂O这两种气体的总累积排放量,各处理间均达到显著性差异.与CK相比,JG0-0、JG0-20和JG20-40处理下NH₃和N₂O总累积排放量分别增加了16.67%、52.08%和22.92%.④不同秸秆还田方式下的氮素气态损失率均高于CK,JG0-0、JG0-20和JG20-40处理下氮素气态损失率分别比CK增加了17.50%、52.50%和22.50%.因此,综合考虑土壤NH₃挥发量、N₂O排放量和玉米产量等因素,JG0-0处理优于JG20-40、JG0-20处理.      

FY-3C/VIRR数据中国周边海域区域SST反演算法开发

已有的验证结果显示风云三号C星（Fengyun-3C,FY-3C）搭载的可见光红外辐射仪（visible and infrared radiometer,VIRR）反演的业务化海洋表面温度（sea surface temperature,SST）产品存在较大偏差。根据FY-3C/VIRR的热红外通道设置,分别选择非线性SST算法（non-linear SST,NLSST）和三通道非线性算法（triple window NLSST,TNLSST）开发适用于中国周边海域的白天和夜间区域SST反演算法。通过对卫星热红外波段的亮温和现场数据进行晴空海洋匹配样本数据构建,利用回归拟合方法获得NLSST和TNLSST的算法系数。采用独立样本数据对区域算法进行验证,白天数据的偏差和标准差分别为0.082 ℃和0.633 ℃,夜间为?0.007 ℃和0.557 ℃。以OISST（optimum interpolation SST）为参考值,将区域算法反演的SST与国家卫星气象中心的业务产品进行对比,结果显示区域算法将白天SST的偏差和标准偏差从0.047 ℃和0.743 ℃减小到0.031 ℃和0.641 ℃,夜间从0.184 ℃和0.708 ℃减小到0.034 ℃和0.556 ℃。