垂向环流作用下湖泊沉积物磷迁移行为

以巢湖十五里河入湖河口原位底泥为研究对象,通过室内模型实验,模拟了垂向环流的动水条件下,溶解态无机磷（DIP）在泥水界面的释放-吸附过程,探讨了不同强度环流对河口底泥DIP迁移的影响行为.结果表明：垂向环流扰动会引起上覆水中溶解氧（DO）和悬浮颗粒物（SPM）含量明显上升,且其平衡浓度与扰动强度均呈正相关,但悬浮物中值粒径（D₅₀）则随扰动强度的增大而降低;垂向环流作用下沉积物DIP的释放量随时间呈“Λ”型分布,显著区别于其他动水扰动情形,释放峰值与环流强度成显著正相关（P=0.047<0.05）,但平衡值则与之呈显著负相关（P=0.034<0.05）;环流扰动的增强促进了DIP在沉积物上的吸附,并构建了耦合天然水动力效应的沉积物DIP Freundlich等温吸附经验公式：lgQ_e=2.7074e^1.3487τ+0.9463e^-1.4830τlgC_e.     

贝加尔湖高压分裂过程对绥化市重污染的影响

为探究贝加尔湖高压分裂过程对绥化市2020年1月份持续性重污染事件的影响,以WRF中尺度气象预报数据及气象观测数据为分析基础,分析了2020年1月9~21日的天气形势及气象要素变化,并结合污染物浓度观测数据及PM_2.5组分观测数据（13~21日）,分析了该过程中污染物浓度变化及化学组分特征.结果表明：此次污染过程由贝加尔湖分裂高压引起的持续性静稳天气造成,11~20日期间,空气质量指数AQI变化范围为182~329,其中有9d污染状况为重度及以上污染;重污染期间,地面风速最低下降至0.5m/s左右,能见度下降至1km左右,且出现逆温层,大气扩散条件差;持续性静稳天气导致大气氧化性增强,氧化剂浓度（ρ（NO₂）+ρ（O₃））约94~118 μg/m³,相对湿度约为94%,ρ（SO₄^2-）、ρ（NH₄⁺）最大日增量达28.59、11.32μg/m³,增长速度相比于14日分别增加了1264%、1270%,高湿高氧化性的大气环境显著促进了二次无机盐的生成.贝加尔湖高压分裂过程导致持续性静稳天气,加之污染物的本地排放与积累,增加了大气氧化性,进而形成绥化市持续性重污染天气.     

紫色土N2O排放及氨氧化微生物群落结构对玉米秸秆与化肥减量配施的响应

以紫色土为研究对象,采用静态箱-气相色谱法,通过田间原位试验,设置了对照(CK)、常规施肥(F)、秸秆与全量化肥配施(100FS)、秸秆分别与化肥减量30%(70FS)、40%(60FS)、50%(50FS)处理,观测了玉米秸秆与化肥配施下的菜地土壤N2O排放动态变化特征,并利用克隆技术和实时荧光定量PCR技术,结合土壤理化性质和氨氧化微生物amoA功能基因丰度,分析了秸秆与化肥配施对土壤N2O排放及相关微生物的影响,以期为调控和减缓紫色土N2O排放提供理论依据.结果表明,玉米秸秆与化肥配施处理较F处理提高了土壤N2O排放量和试验期内的累积排放量,其中100FS处理的N2O排放量最高[57.59~6 238.02μg·(m2·h)-1],累积排放量高达60.76 kg·hm-2.与F处理相比,秸秆与化肥配施处理降低了土壤铵态氮和硝态氮含量,提高了土壤有机质含量,但对土壤总氮和pH值没有显著的影响.本试验条件下,土壤AOB amoA基因拷贝数比AOA高出1~2个数量级,其中F处理的AOA amoA基因拷贝数(50.9×103copies·g~(-1))明显高于其他处理,但AOB amoA基因拷贝数最低(1.36×105copies·g~(-1)).100FS处理降低了AOA和AOB amoA基因多样性指数和均匀度,同时也显著降低了AOA amoA基因拷贝数,但秸秆与化肥减量配施可以提高AOA和AOB amoA基因多样性,同时显著增加了AOB amoA基因拷贝数.土壤AOA优势菌群OTU1可能是硝化作用的主要驱动者,直接和间接地影响N2O排放.通过冗余(RDA)分析,土壤铵态氮、有机质和有效磷含量对AOA群落结构存在显著影响(P0.05,蒙特卡罗算法);土壤可溶性有机氮、总氮、速效钾以及有效磷含量显著影响AOB群落结构(P0.05,蒙特卡罗算法),其中AOB对不同环境因子的耐受性和生态位低于AOA.总体上,玉米秸秆配施60%~70%的化肥,在保证蔬菜产量的前提下,有效提高了AOA和AOB amoA基因多样性,在一定程度上减缓了土壤N2O排放.     

NH+4对镁改性生物炭除磷效果的影响

为提高人工湿地收割植物利用率并探讨水体中氨氮对镁改性生物炭(magnesium modified biochar,MBC)除磷效果的影响,本文以人工湿地植物芦苇为原料,引入金属镁离子对其改性,制备MBC,并以未改性生物炭(biochar,BC)为对照,通过批量摇床实验,研究了不同氮磷摩尔比(0、5、10)和初始磷浓度(100～500 mg·L-1)条件下,MBC、BC、BC与金属镁离子(BC+Mg~(2+))、Mg~(2+)这4种处理方式对磷酸盐的去除效果.结果表明,4种处理方式对磷的去除量排序为MBCBC+Mg~(2+)≈Mg~(2+) BC,溶液中NH+4的存在促进MBC吸附除磷,氮磷摩尔比越大,初始磷浓度越高,MBC的磷吸附能力越强. XRD图谱分析结果表明,在MBC、BC+Mg~(2+)、Mg~(2+)这3种处理方式中,当氮磷摩尔比为5、10时,NH+4与溶液中的Mg~(2+)和PO3-4发生沉淀反应,生成鸟粪石(MgNH4PO4·6H2O),促进磷的去除.本研究利用人工湿地废弃生物质对富含氨氮和磷酸盐的溶液进行处理,确定了氨氮对水体中磷酸盐去除的促进作用,达到了回收利用、以废治废的目的,为水体富营养化治理提供了新的理论依据和数据支持.     

Fe0/海藻酸钙微球还原-Fenton氧化协同降解酸性红B

以海藻酸钠为固定基质制备了Fe~0/海藻酸钙微球,探讨基于Fe~0/海藻酸钙微球对染料还原-Fenton氧化协同降解转化的特性及机制.通过FT-IR、SEM、BET、XPS等方法对材料进行了表征,考察了不同还原氧化体系、Fe~0/海藻酸钙微球投加量、溶液p H等因素对酸性红B(ARB)降解效果的影响,以及Fe~0/海藻酸钙微球还原-氧化过程中Fe~0的稳定性和海藻酸钙微球重复催化性能.结果表明,Fe~0/海藻酸钙微球的多级孔道结构对染料有一定的吸附作用.在Fe~0/海藻酸钙微球还原染料阶段中,Fe~0投加量为0. 24 g·L-1,溶液初始p H为2. 96时,180 min后ARB的色度去除率可达到96. 8%.在后续的Fenton氧化阶段,加入10. 75 mmol·L-1H2O2后,ARB色度去除率达到99%,矿化程度提高至64. 7%.与Fe~0/海藻酸钙微球还原体系和Fe3+/海藻酸钙微球Fenton氧化体系相比,Fe~0/海藻酸钙微球还原-Fenton氧化协同体系能够实现ARB的有效脱色和矿化.由于海藻酸钙中羧基对Fe2+/Fe3+的配位作用,Fe离子从微球中转移到溶液中的量为微球中总铁量的3. 9%左右.由于Fe离子能够较好地固定在海藻酸钙微球中,在p H较高条件下,减少了Fe氢氧化物的生成,Fenton反应能够在较宽p H范围内进行,含有Fe2+/Fe3+的海藻酸钙微球表现出较好的重复催化氧化性能.因此,Fe~0/海藻酸钙微球还原-Fenton氧化协同技术为染料废水的处理提供了一种较好的解决方案.     

基于TUV模式的对流层光解速率影响因子的研究

应用TUV辐射传输模式进行了一系列的敏感性试验,以期确定影响对流层O₃和NO₂光解速率的关键性因子.结果表明,气溶胶的光学性质对光解速率的影响存在明显差异.在气溶胶光学厚度（AOD）一定的情况下,散射性越强,近地面光解速率越大;当AOD从0.5增加至2.5,J[O¹D]和J[NO₂]极大值分别下降30.3%和13.1%.光解速率对较小的云光学厚度的变化比较敏感.云对J[NO₂]的影响存在明显的时间差异,在早晨和傍晚,J[NO₂]的衰减可以达到12%,而午时,J[NO₂]的衰减不足4%;在垂直方向上,云层的存在能够减小通过云层的光化辐射通量,有效降低云下光解速率,而云滴的后向散射特性能增大云上的光解速率.臭氧能够吸收300nm左右的紫外辐射,因而臭氧柱浓度变化对J[O¹D]有显著的影响,臭氧柱浓度从200DU增加至400DU,J[O¹D]极大值下降了53.1%,J[NO₂]极大值仅降低了1.0%.同时发现,气溶胶和云相对位置的改变对光解速率的垂直分布有较大的影响,气溶胶在云上时,高层的光解速率明显增大,且气溶胶的散射性越强,光解速率的增幅越大;当吸收性气溶胶位于云上时,使得高层光化辐射通量大量衰减,此时云层对于光解速率的影响比较微弱.     

电动修复过程中电解质浓度对U(Ⅵ)迁移和能耗的影响

采用了柠檬酸与氯化铁组合的一种复合电解质,研究不同的电解质浓度对U（Ⅵ）的迁移行为和能量利用率的影响.结果表明：柠檬酸和氯化铁的最佳浓度为0.1mol/L CA+0.03mol/L FeCl₃,该浓度时铀的去除效率约为（61.55±0.41）%,累积消耗能量为0.2559kW·h,能量有效利用率β为（0.24±0.02）×10³.采用Visual MNIETQ软件模拟铀在pH值为3.0的柠檬酸和氯化铁溶液中的存在形式,结果表明主要以大量铀-柠檬酸根络合物（UO₂-Citrate^-）和少量的铀酰离子（UO₂²⁺）存在,此时铀主要从阴极向阳极迁移.当氯化铁浓度增加至0.05mol/L时,铀的去除率相应减少,产生此现象与电渗流强度及方向、氢氧化铁胶体吸附等因素有关.相较于单一的柠檬酸和盐酸,以柠檬酸和氯化铁组合的电解液具备去除效率高、浸出毒性低、土壤修复后危害小等优势.     

砷污染湿地生境下土壤微生物多样性及群落结构特征

为研究As（砷）污染对微生物多样性的影响,找寻有利于As污染修复的抗As菌种,利用高通量测序技术分析As胁迫〔w（As）分别为0、80、100、150、200和400 mg/kg,依次记为AT0组、AT80组、AT100组、AT150组、AT200组和AT400组〕对湿地生境中土壤微生物多样性及群落结构特征的影响.结果表明:As污染会引起微生物多样性和群落结构的变化,但并不是简单的负相关.在各处理组中,AT80组的土壤中微生物多样性最高,OTU（operational taxonomic units）数高达1 849,较未经As处理的AT0组增加了58.9%,说明低As胁迫在一定程度上会刺激As敏感微生物的生长繁殖,如Desulfovibrio（脱硫弧菌属）和Allobaculum等菌属,使群落结构更加复杂多样.高w（As）（400 mg/kg）对微生物有明显的抑制作用,导致某些物种消亡和多样性下降.As胁迫会诱导抗As微生物〔如Pseuomonas（假单胞菌属）〕成为优势类群,群落结构趋于稳定、单一.微生物群落结构对不同w（As）胁迫有明显的响应特征,可作为As污染湿地土壤质量评价的灵敏指标.在AT400组中存在大量的Pseudomonas veronii,可为As污染湿地微生物修复提供借鉴.研究显示,微生物对As污染具有较为敏感的响应,其中,Proteobacteria（变形菌门）和Firmicutes（厚壁菌门）为As污染生境中微生物优势门类并且与非专性吸附态As和谷胱甘肽含量呈正相关.      

Applications of magnetic nanoparticles in surface-enhanced Raman scattering (SERS) detection of environmental pollutants

Environmental pollution, a major problem worldwide, poses considerable threat to human health and ecological environment. Efficient and reliable detection technologies, which focus on the appearance of emerging environmental and trace pollutants, are urgently needed. Surface-enhanced Raman scattering(SERS) has become an attractive analytical tool for sensing trace targets in environmental field because of its inherent molecular fingerprint specificity and high sensitivity. In this review, we focused on the recent developments in the integration of magnetic nanoparticles(MNPs) with SERS for facilitating sensitive detection of environmental pollutants. An overview and classification of different types of MNPs for SERS detection were initially provided, enabling us to categorize the huge amount of literature that was available in the interdisciplinary research field of MNPs based SERS technology. Then, the basic working principles and applications of MNPs in SERS detection were presented. Subsequently, the detection technologies integrating MNPs with SERS that eventually were used for the detection of various environmental pollutions were reviewed. Finally, the advantages of MNP-basedSERS detection technology for environmental pollutants were concluded, and the current challenges and future outlook of this technology in practical applications were highlighted. The application of the MNPsbasedSERS techniques for environmental analysis will be significantly advanced with the great progresses of the nanotechnologies, optics, and materials.