三江平原泥炭沼泽孔隙水甲烷浓度变化动态及其影响因子

湿地土壤孔隙水甲烷浓度变化动态对于揭示湿地碳循环过程具有重要作用.于2012年和2013年对三江平原毛苔草泥炭沼泽不同土壤深度孔隙水甲烷浓度的季节变化动态进行监测,并分析了其关键影响因子.结果表明:植物生长季孔隙水甲烷浓度呈单峰变化趋势,不同土层甲烷浓度峰值(80.45~490.95μmol·L-1)主要集中在湿润的生长季末,但年际间存在显著差异;从土壤剖面来看,土壤融通之后,孔隙水中甲烷浓度随着土壤深度的增加而增加;土壤表层(5 cm和10 cm)甲烷浓度主要受到株高(R2=0.6,p=0.005)和土壤充水孔隙率(R2=0.36,p=0.01)的影响,而深层(20~40 cm)甲烷浓度主要受到土壤温度等因素的综合影响.研究还表明,表层土壤孔隙水甲烷浓度能够解释生长季甲烷排放通量变化的26%~60%,而且短期的极端降雨事件可能不会对甲烷浓度以及甲烷排放产生即时影响,而是出现大约一周的延迟(time lag)现象,这主要取决于实际土壤湿度.     

基于演化博弈的流域生态补偿与监管决策研究

在假定一个上游政府已经与一个下游政府签订流域生态保护协议的基础上,利用演化博弈理论分析了上游政府面向辖区内行为主体的生态补偿与监管决策问题。根据得益矩阵建立了流域生态保护策略选择的演化博弈模型,利用复制动态分析了3种情况下的演化稳定策略,并基于演化博弈分析给出了流域生态补偿与监管的政策建议。     

废水中α-氯代环己基苯基甲酮的电化学降解

采用石墨电极对含α-氯代环己基苯基甲酮的氯化清洗水进行电化学降解。结果表明,电化学降解对COD的去除效果非常明显,并且随着电流密度增加,COD的去除效率逐渐升高,电流密度由15 mA/cm2增加至100 mA/cm2, COD的去除率从39.7%升高到72.3%;电化学降解作用下,水样可生化性显著提高,降解2 h后,(BOD5)/(COD)由原水的0.22提高到0.46;电化学降解过程中,COD的降解遵循零级反应动力学方程;此外,还对电化学降解过程中α-氯代环己基苯基甲酮的降解途径进行了推测。     

弹药库房挥发性有机物吸附-光催化降解复合材料研究进展

综述了弹药库房中有毒有害气体的来源和危害,以及去除挥发性有机物的技术方法,介绍了光催化降解理论基础、光催化剂的结构和改性措施、吸附剂的种类和吸附-光催化复合材料的制备方法,指出了当前光催化降解挥发性有机物存在的主要问题,结合弹药库房实际环境,提出了未来主要的研究方向。     

大气颗粒物PM_(2.5)监测技术研究进展及展望

大气颗粒物已经成为中国的首要大气污染物,其中PM2.5污染越来越受到政府和相关部门关注,本文综述了国内外对大气颗粒物PM2.5的几种监测方法的研究进展,重点比较了各种监测方法的优缺点,并通过实例对比说明了β-射线法的可靠性及用膜片反演方法提高精确度的可行性,同时就加强国内PM2.5监测技术研究提出相关建议及展望。     

玉米发酵酒精废水处理工艺的选择

企业根据酒精废水特点及排放标准的要求,结合厂内场地和现有设施情况,确定采取UASB+水解酸化+接触氧化+化学氧化的组合处理工艺,以保证废水达标排放。     

关于玉米发酵酒精废水处理技术综述

本文介绍了各种适用于酒精废水的厌氧和好氧生物处理技术,及国内研究或投入运行的各类厌氧+好氧组合工艺,供同类企业废水处理参考。     

低水平放射性废水中钚的分析方法研究进展

钚是重要的核燃料,也是一种极毒的放射性核素,在核燃料循环和放射性废物处置过程中占有重要地位.近些年来,钚在自然水体中的含量、分布引起人们的关注.科研工作者针对低水平放射性废水,核设施周围自然水体,核试验、核事故情况下可能污染的自然水体等,建立了一些钚的分析方法.作者在对这些方法进行了比较的基础上,提出了一种在盐酸体系中用TEVA树脂负压微色谱柱液闪法将水溶液中钚与其他锕系元素及金属离子分离并测量的新方法.该方法有望在日常和应急监测中的得到应用.     

近红外长余辉纳米颗粒经小鼠眼部暴露后体内分布和代谢情况

为了研究纳米颗粒通过眼部暴露后进入体内的路径及在体内的分布和代谢情况,实验采用近红外长余辉纳米探针作为示踪剂,对小鼠进行眼部暴露,随后利用活体成像技术观察其进入小鼠体内的过程及分布情况,于暴露第4天收集代谢产物,第7天取重要脏器和血液,并检测纳米探针的存在情况.结果显示纳米探针可由眼经口腔进入胃肠道中,并且纳米颗粒暴露4天后在小鼠的粪便中检测到强荧光信号,而尿液中的荧光信号较弱,暴露7 d后在小鼠的眼睑结膜、胃及眼球中检测到强荧光信号,而其余器官的荧光信号较弱.这表明通过眼部暴露后,纳米颗粒主要分布在眼和消化系统中,最后大部分经消化系统代谢.     

化学品正辛醇空气分配系数定量预测模型研究

正辛醇-空气分配系数是描述化学品在空气和环境有机相之间分配的一个关键参数,对化学品分配、迁移、转化规律和生态效应评价具有重要意义。采用量子化学方法对309个化合物进行结构优化,采用遗传算法筛选最优结构描述符,运用多元线性回归和神经网络算法构建化学品正辛醇-空气分配系数预测模型。模型方程表明影响化学品正辛醇-空气分配系数的3个参数为分子中非氢原子个数(Nsk)、3D-MoRSE描述符(Mor12u)、氮原子和氧原子数目(n HDon)。拟合结果显示,多元线性回归模型决定系数R2和标准误差分别为0.911和0.880,神经网络模型决定系数R2和均方根误差分别为0.839和0.830。基于杠杆(leverage)法评价模型的应用域,结果表明模型具有较强的稳健性、预测性和拟合能力。通过定量结构-活性关系(QSAR)预测技术可弥补正辛醇-空气分配系数测试数据的缺失,减少测试费用和评估数据的不确定性。