四环素类抗生素对不同蔬菜生长的影响及其富集转运特征

本研究探讨了四环素类抗生素(TCs)对两种蔬菜生长的影响及其在蔬菜体内的富集和转运特征,以期为四环素类抗生素的植物毒性和对人体健康的风险评价提供理论基础.采用土培试验研究了不同水平(0、50和150 mg·kg-1)的四环素类抗生素(四环素TC、土霉素OTC、金霉素CTC)对生菜和小白菜生长、抗生素含量及其富集转运特征的影响.结果表明,TCs总体上抑制了生菜的生长,地上部和地下部鲜重分别较CK降低了1.56%~26.84%和17.36%~51.04%,小白菜地上部和地下部鲜重反而较对照提高了3.7%~7.3%和3.1%~82.2%.TCs在一定程度上增加了生菜和小白菜的气孔导度(Gs)和蒸腾速率(Tr),抑制了生菜的净光合速率(Pn),Pn在TCs为150 mg·kg-1时较CK降低了32.43%~82.43%.TCs还抑制了生菜和小白菜的SOD活性,较CK降低了29.17%~223.12%,以OTC的抑制作用最强.生菜和小白菜的MDA含量在TCs为150mg·kg-1时达到最大值(生菜地上部除外).小白菜地上部和地下部TCs的含量均高于生菜,以CTC处理的小白菜和生菜TCs含量较高.种植生菜的土壤TCs残留量高于小白菜土壤,以OTC处理的土壤TCs残留量最高.小白菜对TCs的富集系数和转运系数分别是生菜的1.07~7.35倍和1.15~2.25倍.3种四环素类抗生素中以OTC和CTC的生态风险较大.     

宁东能源化工基地大气PM2.5中硝基多环芳烃污染特征及呼吸暴露风险

利用大气主动采样技术对宁东能源化工基地大气PM_(2.5)中硝基多环芳烃(NPAHs)的污染特征、一次排放和二次形成源贡献及呼吸暴露风险进行了观测研究.结果表明,宁东能源化工基地大气PM_(2.5)中Σ _(12)NPAHs质量浓度在2. 06～37. 14ng·m~(-3)之间,其中基于能源产业的宝丰采样点冬、夏季采样期Σ _(12)NPAHs的平均质量浓度分别为(25. 57±5. 76) ng·m~(-3)和(6. 22±1. 74) ng·m~(-3).以化工、电力产业为主的英力特采样点冬、夏季Σ _(12)NPAHs平均质量浓度分别为(7. 13±1. 44)ng·m~(-3)和(2. 58±0. 39) ng·m~(-3),两采样点均表现出冬季高于夏季的季节特征,推测为冬季取暖造成较高的NPAHs一次排放所致.宝丰采样点Σ _(12)NPAHs浓度水平明显高于英力特,可能与宝丰的煤炭开采及焦炭生产的能源产业较化工产业造成更高的NPAHs一次排放相关,因而造成了Σ _(12)NPAHs浓度水平的空间差异.两个采样点PM_(2.5)中Σ _(12)NPAHs浓度的夜昼比表明,夏季Σ _(12)NPAHs浓度日间明显高于夜间而冬季则相反,表明夏季日间较夜间存在更活跃的大气光化学反应,较夜间贡献更多二次形成的NPAHs. NPAHs族谱特征的时空差异表现为:宝丰和英力特采样点冬夏季均以一次排放标识物2N-FLO和6N-CHR为主要占比,其中宝丰采样点冬季2N-FLO和6N-CHR总占比为46%,夏季为73%,英力特采样点冬季总占为59%,夏季为55%.但英力特采样点夏季二次形成的标识物3N-PHE浓度占比较宝丰更高,表明基于化工产业的英力特较宝丰存在更高的前体物排放,由此贡献更多二次形成的NPAHs.本研究还借助Σ _(12)NPAHs/Σ _(16)PAHs比值对NPAHs可能的来源贡献进行了分析研究,结果表明宁东能源化工基地夏季较高的温度促进了PAHs的降解以及NPAHs的二次形成,较冬季贡献更多二次形成源的NPAHs.基于BaP等效毒性因子评价法估算了PM_(2.5)中Σ _5NPAHs的呼吸暴露肺癌风险,结果表明,宝丰采样点PM_(2.5)中Σ _5NPAHs的肺癌风险值冬季为(3. 06×10~(-5)±1. 36×10~(-5)),夏季为(1. 79×10~(-5)±0. 80×10~(-5)),英力特采样点冬季为(2. 85×10~(-5)±1. 20×10~(-5)),夏季为(1. 86×10~(-5)±0. 83×10~(-5)).宝丰和英力特肺癌风险值均高于Cal/EPA规定的1. 00×10~(-5)的限值,表明宁东能源化工基地人群存在一定程度的大气PM_(2.5)中NPAHs呼吸暴露肺癌风险.     

碳纳米管径向尺寸对碳纳米管自支撑膜孔隙结构及通量的影响

为了探索碳纳米材料膜在水处理中应用的可能性,本实验选取4种径向尺寸的碳纳米管(Carbon Nanotubes, CNTs),采用压力辅助过滤技术制备CNTs自支撑膜.通过对CNTs自支撑膜的平均孔径、孔径分布及截留分子量(Molecular weight Cut-Off,MWCO)等进行分析,研究了CNTs径向尺寸变化对CNTs自支撑膜孔隙结构的影响.结果表明,CNTs的径向尺寸越小,制备得到的CNTs自支撑膜越趋向于形成小孔径的膜孔,且孔径分布更加均匀,孔隙面积比越高,膜的MWCO越小.单壁碳纳米管(Single-walled carbon nanotube, SWNT)与多壁碳纳米管(Multi-walled carbon nanotube, MWNT)相比,前者更容易形成膜平均孔径更小且孔径分布更均匀的CNTs自支撑膜.膜通量测定结果表明,研究制备的CNTs自支撑膜的通量属于低压膜范围,通量在230～347 L·m~(-2)·h~(-1)·bar~(-1)之间.其中,虽然由径向尺寸较小的CNTs所制备的CNTs自支撑膜的平均孔径更小,但由于其具有更高的孔隙面积比和更小的膜厚度,其纯水通量相对高于由大径向尺寸CNTs制备的CNTs自支撑膜.     

溶解性有机物对冰相中蒽和芘光降解的影响

以Suwannee River Fulvic Acid Standard II(SRFA)、Upper Mississippi River NOM(UMRN)、Elliott Soil Humic Acid Standard IV(ESHA)和Leonardite Humic Acid Standard(LHA) 4种溶解性有机物(Dissolved Organic Matter, DOM)为研究对象,利用125 W高压汞灯作为模拟光源进行室内模拟光解实验,考察了DOM对冰相中蒽和芘光降解的影响.其中,SRFA和UMRN是水源DOM,ESHA和LHA是陆源DOM.结果表明,蒽和芘在冰相中均可以发生直接光降解.4种DOM对冰相中蒽和芘光降解的影响行为并不相同,水源DOM对冰相中蒽和芘光降解的影响程度小于陆源DOM.DOM对冰相中蒽和芘光降解的抑制以光屏蔽效应为主.4种DOM对冰相中蒽和芘光降解均产生淬灭效应,但淬灭程度相异,DOM对蒽激发态的淬灭程度高于其对芘激发态的淬灭程度.与DOM共存条件下,冰相中芘的表观光解速率常数与DOM的SUVA值具有显著正相关性(p0.01).     

倭肯河着生硅藻群落结构及其与环境因子的关系

为了合理的评价倭肯河水生态健康状况,2018年8月（丰水期）,调查了19个点位的着生藻类群落结构和水环境特征.使用Mcnaughton优势度分析、聚类分析和生态型分析3种方法研究了倭肯河着生藻类群落结构和清洁度,使用Spearman相关分析、除趋势对应分析和典范对应分析等方法研究了倭肯河着生硅藻群落和环境因子的响应关系.结果表明：倭肯河共鉴定出着生硅藻89种,物种丰富,不同采样点位之间生物多样性差异较大,Nitzschia palea等富营养指示种是倭肯河的优势种.聚类分析结果表明,倭肯河采样点位可分为3组,从组1到组3,优势种清洁度逐渐下降,低度需氧型、中腐-高度腐生型和极度富营养型硅藻比例逐渐上升.影响倭肯河着生硅藻群落结构的主要水环境因子为TN、DO和pH,其中DO和TN是组3着生硅藻群落的主要影响因子,pH是组2着生硅藻群落的主要影响因子.由此可见,除河流源头区域外,倭肯河水生态环境质量状况较差,着生硅藻群落可以有效的指示倭肯河水体营养状况和腐生状况.     

某集约化肉鸡饲养场PM2.5中抗生素抗性基因的分布特征

集约化家禽饲养场是抗生素抗性基因(ARGs)的重要来源,而PM_(2.5)作为ARGs可能向人体暴露的重要途径还未得到很好地研究.本文采集了集约化肉鸡饲养场舍内PM_(2.5)和粪便以及舍外PM_(2.5)样品,利用荧光定量PCR(q PCR)进行一类整合子(int I1)、总细菌(16S r DNA)和6类共19种ARGs丰度的检测.结果显示,除blaGES-1和blaSHV-1之外,其余17种ARGs在6类样品中均有检出.磺胺类、四环素类、大环内酯类和氨基糖苷类抗性基因在舍内粪便中丰度较高,达到1. 04×109～3. 27×1010copies·g-1,粪便是饲养场PM_(2.5)中ARGs的主要来源.舍内PM_(2.5)中以磺胺类和大环内酯类抗性基因丰度较高,分别为(8. 9±1. 9)×107copies·m-3和(5. 6±3. 1)×107copies·m-3,且舍内PM_(2.5)中ARGs丰度明显高于舍外. PM_(2.5)质量浓度与16S r DNA、int I1和ARGs丰度呈显著正相关,表明集约化饲养场中PM_(2.5)是空气传播细菌、ARGs和int I1的储存库和传播者. 6类样品中int I1丰度均高于ARGs,同时int I1和ARGs的共存关系表现出了多药耐药性的威胁,易对饲养人员和家禽健康及周边空气环境造成危害.     

BiOCl/SiO2/Fe3O4复合材料可见光催化去除水中亚甲基蓝

以FeCl_3·6H_2O、FeCl_2·4H_2O、(C_2H_5)_4SiO_4、Bi(NO_3)_3·5H_2O、KCl为主要原料,采用化学共沉淀法和水热法制备了BiOCl/SiO_2/Fe_3O_4光催化剂,并对其进行EDS、TEM、XRD、FT-IR、UV-Vis表征,最后通过亚甲基蓝降解实验,研究了催化剂在合成过程中pH及催化剂投加量对其光催化性能的影响.结果表明,在pH=6、催化剂初始投加量为0.5 g·L~(-1)时,对亚甲基蓝的可见光催化效果最佳,光照120 min后对10 mg·L~(-1)的亚甲基蓝溶液的脱色率达到93.2%.BiOCl/SiO_2/Fe_3O_4经过简单的无水乙醇和水洗后,可高效重复利用4次.综合表明,BiOCl/SiO_2/Fe_3O_4是一种在处理染料废水中具有应用前景的磁性光催化剂.     

北京秋冬季一次重污染过程PM2.5来源数值模拟研究

利用WRF模式(The Weather Research and Forecasting Model)和嵌套网格空气质量模式(NAQPMS)对2016年11月发生在京津冀地区一次PM_(2.5)污染事件进行模拟研究并分析污染过程中的天气形势变化.结果表明,均压场、低空逆温层和偏南暖湿气流输送的存在为北京地区PM_(2.5)形成提供了有利条件,NAQPMS模式能够合理的再现北京大气污染物时空变化,细颗粒物PM_(2.5)和可吸入颗粒物PM_(10)模拟与观测数据相关系数达0.71,模拟数据在观测数据两倍范围内占比(FAC2)达65%.源解析结果表明,在不考虑临时实施减控措施下,11月18日区域外输送对北京PM_(2.5)浓度贡献为55.25%,区域内输送贡献为44.75%,北京东北区域PM_(2.5)外地源主要为河北中部、河北南部、天津和山东,所占贡献为9.67%、9.01%、7.90%和7.99%.污染物主要来源为生活源、交通源和工业源,分别占比39.6%、34.6%和20.0%.而实际上北京在唐山、保定采取一系列控制措施后仍在研究时段内出现高PM_(2.5)浓度,意味着在同样天气形势下需要对河北中部、河北南部、天津和山东等浓度贡献占比大的城市加强减排管控才能有效减缓高PM_(2.5)浓度的出现.     

宁东基地大气PAHs污染特征及呼吸暴露风险

利用主动观测技术对宁东能源化工基地大气PM_2.5、PM_1.0和气相中的PAHs浓度水平、族谱特征、时空分布及来源进行研究,并基于该观测数据对居民呼吸暴露健康风险进行评估.结果表明,宁东基地大气PM_2.5、PM_1.0及气相中∑₁₆PAHs浓度范围分别为：17.95~325.12ng/m³、12.66~311.96ng/m³和26.33~97.88ng/m³,年均浓度分别为（99.42±117.48）ng/m³、（78.88±100.58）ng/m³和（57.89±47.39）ng/m³.宝丰基地冬夏季大气PM_2.5、PM_1.0和气相中∑₁₆PAHs浓度水平均明显高于英力特;宝丰和英力特基地冬季大气PM_2.5、PM_1.0中∑₁₆PAHs浓度水平均明显高于夏季浓度.宁东基地大气中∑₁₆PAHs的浓度水平要高于国内外其他城市,大气PAHs污染较为严重.源解析表明夏季宁东基地PAHs的主要排放源是工业煤燃烧和机动车尾气,冬季则主要来自工业煤燃烧和木材、薪柴等生物质燃烧排放.宁东基地人群暴露于大气PAHs可能会造成平均冬季每百万人中约有33~2628人罹患癌症,夏季每百万人中约有11~834人罹患癌症的风险.     

Air pollution characteristics and their relationship with emissions and meteorology in the Yangtze River Delta region during 2014–2016

With rapid economic growth and urbanization, the Yangtze River Delta(YRD) region in China has experienced serious air pollution challenges. In this study, we analyzed the air pollution characteristics and their relationship with emissions and meteorology in the YRD region during 2014–2016. In recent years, the concentrations of all air pollutants, except O_3,decreased. Spatially, the PM_(2.5), PM_(10), SO_2, and CO concentrations were higher in the northern YRD region, and NO_2 and O_3 were higher in the central YRD region. Based on the number of non-attainment days(i.e., days with air quality index greater than 100), PM_(2.5) was the largest contributor to air pollution in the YRD region, followed by O_3, PM_(10), and NO_2.However, particulate matter pollution has declined gradually, while O_3 pollution worsened.Meteorological conditions mainly influenced day-to-day variations in pollutant concentrations. PM_(2.5) concentration was inversely related to wind speed, while O_3 concentration was positively correlated with temperature and negatively correlated with relative humidity.The air quality improvement in recent years was mainly attributed to emission reductions.During 2014–2016, PM_(2.5), PM_(10), SO_2, NO_x, CO, NH_3, and volatile organic compound(VOC)emissions in the YRD region were reduced by 26.3%, 29.2%, 32.4%, 8.1%, 15.9%, 4.5%, and0.3%, respectively. Regional transport also contributed to the air pollution. During regional haze periods, pollutants from North China and East China aggravated the pollution in the YRD region. Our findings suggest that emission reduction and regional joint prevention and control helped to improve the air quality in the YRD region.