同步辐射光谱技术在有机固废污染控制与资源化研究中的应用

有机固废中碳、磷、硫及重金属等元素赋存形态是决定其环境行为、反应活性及资源化再利用的关键因素.同步辐射光谱技术可以在分子水平、微纳米尺度原位表征有机固废中碳、磷、硫、重金属等元素赋存形态、结合位点、微观结构,为深入阐明有机固废环境行为、反应机制提供直接的证据.概述了X射线吸收光谱、微束X射线荧光光谱等同步辐射光谱技术在有机固废污染控制与资源化研究的中应用进展,并对同步辐射光谱技术在该领域应用前景和发展趋势进行了展望,以期为有机固废资源化再利用及其污染控制等研究提供参考.     

不同重金属对土壤中四溴双酚A环境归趋的影响

四溴双酚A(TBBPA)和重金属的复合污染情况常见于电子电器拆解厂或回收站周边土壤，而重金属对TBBPA在土壤环境中的降解、转化和残留的影响尚不清晰.本研究利用14C标记的TBBPA来探索不同浓度水平重金属(Cu、Cd和Zn)对两种土壤(红壤和乌栅土)中TBBPA降解转化、矿化、不可提取态残留形成等环境行为的影响.经60 d培养，乌栅土中92.2%±0.5%的TBBPA被转化为不可提取态残留或代谢产物，其中7.2%±0.8%被彻底矿化为CO2；灭菌作用极大地抑制了乌栅土中TBBPA不可提取态残留的形成(由77.2%降至9.9%)，表明土壤微生物在不可提取态残留的形成中起到关键作用.而红壤中仅有9.9%±0.5%的TBBPA被转化成不可提取态残留，<0.5%被矿化为CO₂，与灭菌对照组无显著差异.当土壤重金属(>500μmol·kg-1)存在时，乌栅土中TBBPA矿化和不可提取态残留形成率分别降低14%—78%和31%—86%，而可提取态TBBPA(即生物可利用态)增加0.5—4.4倍，其中水溶态残留增加0.3—1.5倍，进而增加TBBPA在土壤中的持久...     

基于BPNN的一江两河流域水体中重金属浓度预测

本文将反向传播神经网络(BPNN)应用于青藏高原一江两河流域(雅鲁藏布江山南段、拉萨河、年楚河)水体中重金属浓度预测，探讨了输入变量、预测因子、隐藏层节点数和模型结构的影响.模型以溶解氧(DO)、pH、电导率(EC)、总磷(TP)、铁(Fe)作为网络的输入层，重金属砷(As)、锑(Sb)、钼(Mo)、锰(Mn)的含量作为网络的输出层，使用Levenberg-Marquardt (LM)算法进行训练.其中，BPNN隐藏层的传递函数为tansig，隐藏层节点数为9，输出层的传递函数为purelin，输出层节点数为4.结果表明：(1)以单个元素作为预测因子时，As、Sb、Mo、Mn预测值和实测值的决定系数(R²)分别为0.98、 0.933、 0.894、 0.928；均方根误差(RMSE)分别为：9.7168×10^-4、 1.2508×10^-4、 3.3159×10^-4、1.9188×10^-3.(2)以4个元素作为预测因子时，预测值和实测值的决定系数(R²)为...     

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。     

北京市PM2.5污染特征 、来源分析及其重金属健康风险评价

分析了2016年北京市的PM_(2.5)及其中的Zn、Pb、Mn、Cu、Cr、As、Ni、Cd、Sb、Co、V、Ba、Al、Fe、Mg、Ti、Ca、S 18种元素含量,并对重金属As、Cr、Pb、Cd、Ni、Mn、Cu和Zn进行了相应的健康风险评价。结果表明:PM_(2.5)质量浓度为14.63～206.35μg/m~3,年平均值为74.00μg/m~3,超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准(35μg/m~3)1倍多;PM_(2.5)中S、Zn、Sb、Pb和Cd的富集程度较高,主要来源于机动车尾气排放、燃煤和工业活动;Mn、Pb、Cr、Zn、Cu、As、Cd、Ni 8种重金属对儿童、成人女性、成人男性的非致癌总风险均小于1,不存在非致癌风险;As、Cd、Cr和Ni 4种重金属的致癌风险为1.94×10~(-7)～6.04×10~(-5),均小于10~(-4),部分重金属可能存在潜在致癌风险,主要是As和Cr存在潜在致癌风险。     

典型地区农用地污染调查及风险管控标准探讨

针对《土壤污染风险管控标准——农用地土壤污染风险管控标准》(GB 15618—2018),提出以土壤中全量浓度筛选值和管控值作为衡量农用地土壤污染风险管控的标准,对湖南省部分稻田农用地土壤及点对点稻米样品中镉、铅、砷、汞的总量和有效态浓度及稻米中含量进行监测,根据重金属总量浓度分为低风险、中风险、高风险3组。结果显示:(1)土壤及稻米中镉含量基本为随着风险级别的升高而增加,铅、砷在土壤和稻米中含量无规律性结果,汞监测结果均为未检出。(2)低风险组稻米镉超标率为12. 0%,高风险组稻米镉达标率为33. 3%,表明利用总量浓度对农用地土壤潜在风险进行分组存在一定的局限性。(3)依据4种重金属在土壤中总量及稻米(早稻)中含量情况,对风险级别进行调整并综合判断:有58个样品为低风险组,占样品总数的68. 2%,超标率为零;有15个样品为中风险组,占样品总数的17. 7%,超标率为80. 0%;有12个样品为高风险组,占样品总数的14. 1%,超标率为100. 0%。调整后评价结果与上述标准的划分目标更接近,能够提高上述标准的准确性和实用性。     

薄膜扩散梯度技术在重金属生物有效态监测中的应用

重金属生物有效性是评估重金属元素迁移性、生物可利用性和生态影响的关键参数。薄膜扩散梯度技术(DGT)是一种原位被动采样技术,因其具有原位富集性、形态选择性,可提供被监测物质在监测时间段内的平均浓度等优点,可作为生物对重金属摄取的模拟替代物对环境介质中重金属的生物可利用度进行预测,已被广泛应用于环境介质中重金属生物有效性的测定。研究主要介绍了DGT技术的原理、组成和特点,评述了其近年来在水体、土壤、沉积物中重金属生物有效态应用方面的新进展,提出了DGT技术未来要提高抗生物污染能力及寻找可与DGT技术联用的相关技术的观点。     

黑麦草修复重金属污染土壤与废水及富集植物的微生物降解

为了研究黑麦草(Lolium perenne)修复复合重金属污染土壤与废水的综合利用效应,探索微生物对富集重金属黑麦草的降解效果,以复合重金属污染的土壤与废水为修复对象,利用黑麦草对土壤和废水进行修复,并考察了黑麦草的重金属含量、富集量、富集系数和转移系数。采用8种微生物对富集重金属黑麦草进行降解,考察黑麦草的失重率,黑麦草纤维素、半纤维素和木质素的变化情况以及重金属的浸出效果。结果表明:黑麦草对重金属污染的土壤与水体均具有较好的修复效果;在土壤修复阶段,黑麦草对U的富集系数最大,达到7.43;而对Cd的富集系数为2.61,对Pb和Sr的修复效果不明显;在废水修复阶段,黑麦草对U的富集量达到1 213.70 mg·kg-1DW,U、Cr、Sr、Co的富集系数和转移系数均大于1,其中U的富集系数达到11.24。另外,里氏木霉(Trichoderma ressei)和黄孢原毛平革菌(Phanerochaete chrysosporium)对富集黑麦草的总降解率达到60%以上;里氏木霉(Trichoderma ressei)、枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)和地衣芽孢杆菌(Bacillus lincheniformis)对重金属的平均浸出率分别达到87.19%、90.58%和90.33%。在重金属污染的土壤和水体中,通过对黑麦草的循环使用,可以提高黑麦草的综合利用效率,有效减少富集生物质的产生;同时微生物对富集生物质有较好的降解能力。研究为重金属富集生物质微生物处置以及重金属回收技术奠定基础。     

砷尾矿污染土壤的细菌群落结构多样性及其相关环境影响因子分析

以湖南石门雄黄尾矿污染土壤为对象,研究纵向不同深度、横向不同距离土样中的重金属污染程度以及细菌群落结构变化规律,查明砷污染土壤的核心微生物组成并将其与土壤理化指标进行共存网络图分析。结果表明:该尾矿区的土壤各项重金属指标严重超标,尤以铅(626.54 mg·kg^?1,Ei=105.48)、砷(1804.75 mg·kg^?1,Ei=565.75)、镉(31.46 mg·kg^?1,Ei=7491.5)的生态危害性最强;土壤采样深度与重金属综合潜在生态风险指数(RI)呈显著正相关(r=0.79,P=0.000),而横向样品中RI与采样距离显著负相关(r=?0.85,P=0.000)。在污染土壤中,变形杆菌门(Proteobacteria,54.35%±17.16%)和放线杆菌门(Actinobacteria,22.39%±10.64%)占主导地位,属层级中假单孢杆菌属(Pseudomonas,16.47%±11.84%)、不动杆菌属(Acinetobacter,8.07%±7.11%)以及硫酸状杆菌属(Acidithiobacillus,7.53%±14.68%)相对丰度较高;而26个共享类群占据了该尾矿污染土壤中微生物群落总平均相对丰度90%以上,尽管不同属的具体相对丰度在不同样品间的分布趋势差异较大。纵剖采集的污染土样中,铁原体属(Ferroplasma)、硫酸状杆菌属(Acidithiobacillus)、硫化杆菌属(Sulfobacillus)、乳杆菌属(Lactobacillus)和硝化螺旋菌属(Nitrospira)占优势,与理化的共存网络图分析(相关系数|r|≥0.6,P<0.05)显示部分类群与亚铁、游离态砷和镉成显著正相关,而与pH成显著负相关;横向采集的土样中,以嗜酸菌属(Acidiphilium)、假单孢杆菌属(Pseudomonas)、棒状杆菌属(Corynebacterium)、硫杆菌属(Thiobacillus)等为主,部分类群与总砷、铅成显著正相关,而与结合态或包蔽型砷成显著负相关。综上,该研究不仅对目标区域尾矿不同重金属污染程度进行了分析,同时探讨了污染土壤中核心响应类群的组成多样性,为筛选潜在重金属抗性菌群或工程菌群提供理论基础。     

重金属-纳米颗粒联合毒性评价模型研究进展

基于单一污染物的毒性研究无法准确评估真实环境中多污染物共存的生态与健康风险,因此大量研究开始关注混合物联合毒性这一更具挑战性和现实性的课题.本文围绕当前毒理学领域的主要研究对象——重金属、纳米材料,综述了重金属混合物、纳米颗粒混合物、以及两者混合物的联合作用评价方法,包括基于重金属间无相互作用或相互作用可忽略的浓度加和(concentrationaddition,CA)模型、独立作用(independent action,IA)模型及其改进模型,基于生物生理过程的生物配体模型(biotic ligand model,BLM)、毒代-毒效动力学模型(toxicokinetictoxicodynamic,TK-TD)、动态能量平衡(dynamic energy budget,DEB)理论,基于颗粒物结构性质的定量纳米结构-活性关系(quantitative nano structure-activity relationships,QNAR,或nano-QSAR)模型等,介绍了各类模型的基本原理、适用条件和应用情况.最后对重金属-纳米颗粒联合毒性的未来研究方向进行了展望.