生物膜慢滤-消毒对二级出水中条件致病菌的去除效能

再生水回用是解决水资源危机的重要途径。但是城市污水厂二级出水中仍含有大量条件致病菌,潜在威胁着人类的身体健康。本文以生物膜慢滤-消毒作为深度处理工艺,探究该工艺对条件致病菌(军团菌、铜绿假单胞菌)与大肠杆菌的去除效能及机制。结果表明：相同滤速下,生物膜慢滤较慢滤对条件致病菌的去除效果好;滤速越小对条件致病菌的去除效果越好,最佳滤速为5 cm/h,此时生物膜慢滤对二级出水中军团菌、铜绿假单胞菌、大肠杆菌的去除率分别为92.9%、94.0%、65.7%;慢滤与生物膜慢滤对颗粒黏附态条件致病菌的去除效果优于自由悬浮态条件致病菌,对颗粒黏附态条件致病菌的去除率均在90%以上。在最佳滤速下,对生物膜慢滤出水用次氯酸钠(NaClO)和紫外(UV)进行消毒,根据投加消毒剂后水中的条件致病菌含量,确定NaClO最佳投加质量浓度为8.0 mg/L(以有效氯质量浓度计),UV的最佳辐射强度为40 mJ/cm²;紫外消毒较次氯酸钠消毒对慢滤出水中条件致病菌的去除效果更佳。在生物膜中存在假单胞菌属、嗜酸菌属、鞘氨醇单胞菌属与乳酸菌属,这些菌属均对条件致病菌的生长起到一定的抑制作用。NaC...     

云南香格里拉本底站大气CH4体积分数及变化特征

利用基于光腔衰荡光谱(CRDS)技术自组装的大气CH4在线观测系统,于2010年7月—2011年10月在云南香格里拉大气本底站对大气CH4进行了在线观测.结果发现,该站春、夏、秋、冬季CH4平均本底值分别为(1850.7±6.9)×10-9(体积分数,下同)、(1850.9±13.4)×10-9、(1865.6±16.1)×10-9和(1839.2±6.5)×10-9.全年体积分数在9月最高,12月最低,月均值振幅约39.6×10-9.4季日平均最低值均出现在14:00—16:00.日变化振幅在冬季最小,秋季最大,分别为4.4×10-9和10.0×10-9.西南来向的地面风会明显抬升CH4体积分数,而北偏东来向的地面风显著降低观测结果.通过4季每日整点后向轨迹聚类计算,结合观测资料分析发现,该站CH4主要受西南来向气团传输影响,尤其在春、夏、秋3季.     

改进的大气CO2、CH4、N2O、CO在线观测FTIR系统

利用商用傅利叶变换红外光谱仪(FTIR)主机,与自动进样模块及标气模块集成,初步建立了一套可流程化、准确、高效分析大气CO2、CH4、CO和N2O的在线观测系统.测试结果表明,该商用FTIR主机具有良好的精度,但以仪器自带校正系数估算的结果绝对误差大,尤其CO的绝对误差可达38.8×10-9,无法满足在线观测要求.集成后的FTIR系统改用可溯源至国际标准的工作标气进行计算,有效降低了结果的绝对误差.动态及静态两种模式下各要素实测值与标称值的摩尔分数绝对误差为CO2≤0.11×10-6、CH4≤1.8×10-9、N2O≤0.15×10-9、CO≤0.5×10-9,能够满足大气在线观测需求.利用该FTIR集成系统进行6 d的模拟在线观测,采用动态流量模式(Flow)进样,每隔6 h穿插高、低浓度工作标气及目标气进样,用标气的标称值及系统更新的标气响应值计算样气及目标气结果.目标气CO2/CH4/N2O/CO的摩尔分数标准偏差分别为0.05×10-6、0.2×10-9、0.07×10-9、0.5×10-9,平均值与标称值之间的绝对误差分别为0.09×10-6、0.4×10-9、0.14×10-9、0.5×10-9.     

龙凤山站大气CO2浓度2种筛分方法对比研究

针对黑龙江龙凤山区域本底站2009年1月~2011年12月大气CO2在线观测数据,研究基于地面风、日变化等大气本底/非本底数据筛分方法(SWDV)和稳健局部近似回归大气本底/非本底数据筛分方法(REBS)在龙凤山区域本底站的适用性.研究表明:2种筛分方法在春、秋和冬季都能很好反映龙凤山大气CO2浓度的趋势变化及局地源汇对观测CO2浓度的影响,对于高浓度的非本底数据都能够较好的识别,但在夏季使用REBS方法会影响筛分的准确性,不建议在龙凤山区域本底站使用REBS筛分方法.SWDV和REBS法筛分出的本底数据分别占总数据量的30.7%和 58.9%.2种方法均筛分为本底浓度和非本底浓度的数据分别占总数据量的21.5%和32.0%.二者筛分的本底季平均浓度在春季相差最小为(0.1±0.3)×10-6(摩尔比,下同),冬季和秋季次之,在夏季相差最大为(4.2±1.0)×10-6.典型个例分析表明,SWDV法会将白天一些受西南污染气流影响的CO2浓度误筛分为本底浓度,REBS法会将个别在静稳天气条件下受局地影响大的CO2观测值误筛分为本底浓度.夏季局地污染状况可能被植被强烈的光合作用抵消,CO2浓度变化不大,使得REBS误筛分为本底浓度,以及对于一些较低的CO2浓度值,REBS误筛分为非本底浓度,这些因素导致2种筛分方法在夏季本底浓度差别较大.     

浙江临安大气本底站CO浓度及变化特征

利用基于光腔衰荡光谱(CRDS)技术自组装的大气CO在线观测系统,于2010年9月~2012年2月在浙江省临安大气本底站对大气CO进行了在线观测.结果表明临安站四季CO日变化明显受人为活动影响,分别在每日07:00~10:00和19:00~20:00出现峰值,夏季CO日平均浓度和振幅均最低,分别为314.3×10-9±7.6×10-9(摩尔分数,下同)和50.1×10-9±47.9×10-9.该站全年大气CO浓度呈现冬春季高、夏季低的趋势,与北半球瑞士Jungfraujoch站、青海瓦里关等站基本一致,但平均浓度明显高于其他国际站点,全年CO月均值振幅约为286.8×10-9±19.2×10-9.后向轨迹聚类和地面风结果分析表明,临安站非本底CO浓度主要来自于N-NNE-ENE扇区内城市及工业等人为排放所引起.春、夏和冬季最大的浓度抬升均出现在ENE风向,冬季抬升值最大,约为106.3×10-9±58.0×10-9.     

大气CO2、CH4、CO高精度观测混合标气配制方法

高精度、高准确度的大气CO2、CH4、CO浓度观测需使用以干洁大气为底气的标气.标气中水汽含量及CO2的δ13C对基于光学原理的观测系统有不可忽视的影响.本研究利用自组装的混合标气配制系统,以环境大气为底气,并通过添加高浓度气体或利用吸附剂吸附,调节目标物种浓度.CO2和CO吸附效率分别达99.7%和99.8%,标气水汽含量小于3.7×10-6(物质的量分数,下同),可配制不同浓度范围的CO2、CH4、CO混合标气.在青海瓦里关全球大气本底站配制环境大气浓度范围的标气,CO2、CH4、CO实际配制浓度同目标浓度的偏差小于10×10-6、30×10-9、30×10-9,CO2中δ13C同实际大气接近.本方法配制的标气已应用于我国本底站大气CO2、CH4、CO高精度观测,符合世界气象组织/全球大气观测(WMO/GAW)质量要求.     

气相色谱法检测本底大气N2O的单一标气定量方法

提出采用单一标气非线性校正的方式对未知气体的N2O进行定量.以浓度为278.11×10-9(物质的量之比)的单一标气多次分析3瓶接近于环境浓度的N2O样气,结果与多点二次多项式拟合均值差异小于0.1×10-9,精度优于(0.03±0.09)%,表明该方法在用于本底大气中N2O浓度在线观测时,能有效校正采用单点线性拟合可...