The performance of nitrate-reducing Fe(II) oxidation processes under variable initial Fe/N ratios: The fate of nitrogen and iron species

•Bacterially-mediated coupled N and Fe processes examined in incubation experiments. •NO₃⁻ reduction was considerably inhibited as initial Fe/N ratio increased. •The maximum production of N₂ occurred at an initial Fe/N molar ratio of 6. •Fe minerals produced at Fe/N ratios of 1–2 were mainly easily reducible oxides. The Fe/N ratio is an important control on nitrate-reducing Fe(II) oxidation processes that occur both in the aquatic environment and in wastewater treatment systems. The response of nitrate reduction, Fe oxidation, and mineral production to different initial Fe/N molar ratios in the presence of Paracoccus denitrificans was investigated in 132 h incubation experiments. A decrease in the nitrate reduction rate at 12 h occurred as the Fe/N ratio increased. Accumulated nitrite concentration at Fe/N ratios of 2–10 peaked at 12–84 h, and then decreased continuously to less than 0.1 mmol/L at the end of incubation. N₂O emission was promoted by high Fe/N ratios. Maximum production of N₂ occurred at a Fe/N ratio of 6, in parallel with the highest mole proportion of N₂ resulting from the reduction of nitrate (81.2%). XRD analysis and sequential extraction demonstrated that the main Fe minerals obtained from Fe(II) oxidation were easily reducible oxides such as ferrihydrite (at Fe/N ratios of 1–2), and easily reducible oxides and reducible oxides (at Fe/N ratios of 3–10). The results suggest that Fe/N ratio potentially plays a critical role in regulating N₂, N₂O emissions and Fe mineral formation in nitrate-reducing Fe(II) oxidation processes.     

基于地理探测器的土壤重金属影响因子分析及其污染风险评价

地理探测器能快速定量化揭示驱动重金属含量影响因素的强度,这对于重金属空间预测模型构建变量的确定和土壤污染修复措施的精准实施具有重要意义。利用地理探测器模型,对5种土壤重金属元素Cu、Zn、Pb、Cr、Ni的空间分布和11种环境因子的交互作用进行定量评估,通过单因子指数法进行重庆市土壤重金属污染风险评价。结果表明:研究区内土壤Cu、Zn、Cr和Pb的平均含量是重庆市土壤背景值的1.3—1.4倍,Ni含量低于背景值;其中Cu、Pb达到重度污染水平,其余3种重金属为中度或轻度污染水平。5种重金属元素中Cu和Pb为高度变异(变异系数为0.57、0.4),Zn、Cr和Ni为中等变异(变异系数为0.22—0.29),且各重金属元素之间呈显著正相关性,表明研究区重金属富集受人为干扰影响较大,且污染具有复合性或同源性。地理探测器的因子探测发现高程、坡度和土壤类型对5种土壤重金属含量的解释力最显著,说明地势和土壤类型是土壤重金属含量分布差异的最主要影响因素。交互作用探测发现,高程与其他因子交互作用是重金属空间分异的主导因素,气候条件和土壤类型也是重要影响因子。土壤重金属空间分布是多种因素共同作用的结果,而高程、坡度和土壤类型具有较强的解释力,这些因子可作为土壤重金属含量空间预测模型的辅助变量,也可促进重金属污染治理措施的靶向实施。     

Fe3O4@SA/Ce微球的表征及对染料的吸附特性

以天然高分子化合物海藻酸钠(sodium alginate,SA)为骨架,结合磁性Fe₃O₄和稀土铈离子Ce(Ⅲ)通过溶液反应制备出一种新型的磁性海藻酸铈复合微球(Fe₃O₄@SA;Ce).采用X射线衍射(XRD)、孔结构比表面积分析(BET)、扫描电子显微镜(SEM)、红外光谱(FT-IR)及振动样品强磁计(VSM)对Fe₃O₄@SA;Ce的结构进行了表征,并以直接桃红12B(direct red 12B,DR 12B)和直接橙S(direct orange S,DO S)两种染料为吸附对象,探讨了Fe₃O₄@SA;Ce的吸附剂性能、吸附动力学和热力学.结果表明,Fe₃O₄@SA;Ce对室温下自然pH染料溶液中DR 12B和DO S均表现出良好的吸附效果,吸附量分别可达464 mg·g^-1和730 mg·g^-1.在不同温度下(298、313、328 K),Fe₃O₄@SA;Ce对DR 12B和DO S的吸附过程均可用拟二级吸附动力学方程准确描述.通过等温吸附研究,发现Fe₃O₄@SA;Ce对两种染料的等温吸附较好地符合Freundlich模型.各种表征结果表明,SA与Ce(Ⅲ)和Fe₃O₄交联反应后生成的Fe₃O₄@SA;Ce凝胶球表面有大量深浅不一的褶皱沟纹,形貌发生了显著变化.作为一种绿色环保、制备方法简单、可高效吸附的磁性高分子复合吸附剂,Fe₃O₄@SA;Ce对高浓度染料具有很好的吸附效果,期望能够在染料废水处理中得到广泛应用.     

北京市典型废弃物焚烧源2010—2017年二NFDA1英排放特征和减排效果分析

分析2010—2017年北京市三类典型废弃物焚烧源的废气二NFDA1英排放监测数据,计算排放因子和排放量,评估减排政策成效,并分析不同排放源达标排放时同类物分布特征异同和变化规律,探讨影响排放的重要因素。结果表明: 5家焚烧源平均排放浓度为 0.008～0.069 ng/m³(以TEQ计,下同),废气二NFDA1英排放因子为 0.027～1.7 μg/t,2016年向空气中排放的二NFDA1英量为 0.002 5～0.058 g；生活垃圾、危险废物和医疗废物焚烧源的低、高氯代同类物质量分数比的平均值分别为接近于 0.5、大于0.5和小于0.5,危险废物焚烧源的 ∑PCDFs、∑PCDDs质量分数比的平均值大于2； 123478-HxCDF和123678-HxCDF质量浓度接近且线性相关,具有相近的生成机理和去除效率； I-TEQ变化趋势与∑PCDFs质量分数的变化趋势基本一致,活性炭喷射和布袋除尘的去除效率是影响二NFDA1英排放的重要因素之一；危险废物焚烧源HWI1随运行时间增加排放浓度增加,而及时更换烟道管壁有助于消除“记忆效应”的不良影响。     

美缝剂TVOC释放量与释放规律的测试与分析

提出了环境舱法测试美缝剂总挥发性有机化合物(TVOC)释放量的方法,对市场常见的美缝剂产品的TVOC进行了测试,并研究了美缝剂的TVOC释放规律和主要污染物.同时对美缝剂的甲醛释放量进行了测试.通过对16种环氧树脂美缝剂产品的数据分析显示,美缝剂产品的甲醛释放量风险较低;75%的产品在第7天的TVOC释放量可达到500μg·m^-3以下.但个别产品在28 d时仍有明显的VOC释放,显示其具有长期缓慢释放的特点.美缝剂释放的主要污染物为苯甲醛与苯甲醇,个别产品检出有甲苯和邻苯二甲酸酯类物质.     

夏季渭河西安段溶解性有机质(DOM)的特征、分布及来源分析

通过紫外吸收光谱,三维荧光光谱结合平行因子分析(EEMs-PARAFAC)方法及主成分分析(PCA),研究了夏季渭河西安段水体中的溶解性有机质(DOM)的组成、来源,及其与水质指标的相关性.在研究区域共检出2种类别5个不同的DOM组分,分别为类腐殖质荧光组分C1、C2、C3、C5和1个类蛋白类荧光组分C4,5个组分具有同源性.对比分析光谱斜率S、SUVA₂₅₄、α355和DOC浓度,上游(S1—S5)和下游(S13—S17)各组分分子量和腐殖化程度接近但来源有所差异,中游(S6—S12、S18—S19)分子量和腐殖化程度最低;研究区域DOM和CDOM浓度值变化基本保持一致.通过三维光谱参数和主成分分析进行DOM源解析,内源贡献率为72.36%,外源贡献率为12.45%,累计方差贡献率为84.81%;污废水排放是组分C1、C4的主要来源,C2、C3、C5则来源于城市景观水体和湿地公园中微生物和浮游动植物的活动产生,TN与外源具有较好的相关性而TP与内源相关性较高.水质指标DO、DOC、COD、TN、TP与DOM组分有较强的相关性.在此基础上建立了多元线性回归方程,一定程度上能够利用荧光组分组成和特征反映渭河夏季的水质状况.     

资阳市大气污染源排放清单研究

采用实地调研、资料收集等方式获得了2017年资阳市典型污染源的活动水平数据,参照城市大气污染物排放清单编制技术手册建立了基于排放因子法和物料衡算法的资阳市大气污染源排放清单,分析了主要污染物的行业排放特征和空间分布特征。结果表明,2017年资阳市SO₂、NO_X、CO、PM₁₀、PM_2.5、VOCs、NH₃总排放量分别为3.58kt、13.91kt、94.91kt、25.51kt、8.67kt、23.84kt和46.44kt。SO₂排放主要来自工业源;NOX排放主要来自移动源;CO排放主要来自工业过程及移动源;PM₁₀和PM_2.5、排放来自扬尘源和露天秸秆焚烧;VOCs主要来自溶剂使用源;NH₃主要来自农业活动。资阳市主要污染物排放分布在工业点源较为集中的雁江区和安岳县,乐至县污染物排放量相对较小。     

北京首都机场绿色滑行时间估算

采用北京首都机场2014年实际CDM地面放行数据确定航空器的污染物排放量与离场排队飞机数量和落地滑入飞机数量的强关联性,构建包含这两个解释变量为影响因素的多元线性回归模型,用以估算几种常见机型在首都机场地面运行时的最小污染物排放量和绿色滑行时间。对比实际污染物排放量与最小污染物排放量,得出首都机场离场地面污染物排放量远远超过最小污染物排放量。     

磺胺氯哒嗪在海水中的间接光降解

以有色溶解有机物(CDOM)作为主要光敏剂研究磺胺氯哒嗪(SCP)间接光降解行为和机理,分析CDOM组成、盐度和pH值对SCP间接光降解的影响.SCP间接光降解速率随CDOM浓度升高而逐渐加快.CDOM产生的光化学反应活性中间体对SCP间接光降解的贡献率不同,其中³CDOM^*起主要作用,对SCP间接光降解的贡献率高达77.94%.所用CDOM由4种荧光组分组成,包含3种外源腐殖质(C1,C2,C3)和1种内源腐殖质(C4), SCP间接光降解去除率和³CDOM^*浓度分别与荧光组分的相关性大小顺序均为C3>C2>C4>C1.其中C3和C2与[³CDOM^*]具有较高线性相关性(R²>0.97),是³CDOM^*的主要贡献者.盐度和pH值对SCP间接光降解的影响作用显著.在盐度为15‰时,SCP的间接光降解速率最大.在低盐度范围(0~15‰)内,离子强度效应对间接光降解的促进作用大于无机阴离子带来的抑制作用,使得间接光降解速率随着盐度的升高而加快.溶液pH=(5.00±0.10)时,SCP的间接光降解速率最大.SCP的间接光降解速率随着溶液pH值的升高而减慢,中性和碱性环境不利于SCP的间接光降解.     

北京地区PM10与秸秆燃烧排放单颗粒对比分析

采用场发射带能谱扫描电镜(FESEM/EDS)法分析北京怀柔地区PM₁₀与秸秆燃烧排放颗粒的形貌特征和成分差异。结果显示:秸秆燃烧后排放颗粒物多为大粒径颗粒,成分上都含S、Cl和K元素。含有生物质燃烧标志元素K的PM₁₀颗粒物多为含Si、Al和Na元素的燃煤飞灰和矿物颗粒,与秸秆燃烧排放颗粒组成化学元素差异明显。据此推断,北京区域PM₁₀受秸秆燃烧排放影响相对较弱,化石燃料燃烧来源影响仍然显著。