滆湖水华初期浮游植物群落特征及与水环境因子相关性分析

为探究滆湖水华初期浮游植物群落特征及与水环境因子的相关性,于2018年5—7月在全湖布设22个点,调查研究滆湖水华初期浮游植物群落时空分布特征,并对引起水华主导环境因子进行分析.结果表明：①共获得7门119属,优势属为绿藻门的小球藻与球团藻、蓝藻门的鞘丝藻与微囊藻,其中湖心区域浮游植物丰度与多样性小,均匀性低,属于中偏重污染区域;湖北区以北属于中污染区域,蓝藻堆积严重;西部沿岸及南端区域属于中偏轻污染区域.②冗余分析得出,湖心藻类与水温（T）有强相关性,与叶绿素a（Chl-a）、溶解性总磷（DTP）、pH、溶解氧（DO）呈一定正相关性;湖北区以北藻类与底泥有机质（OM）、水体悬浮物（SS）、Chl-a及DTP呈强相关性,与T呈一定相关性.T与多项环境因子相关,均值从26.1℃上升到32.4℃;OM与有机磷（OP）呈高度相关性（p<0.05,r=0.892）.水华发生的主导环境因子为T、DTP与pH,底泥OM及OP有一定影响.     

长江口潮间带大型底栖动物次级生产力及其影响因子

根据2010年8月至2011年5月在崇明东滩潮间带进行的大型底栖动物定量采集样品资料,利用Brey(1990)的经验公式分析了调查区域内大型底栖动物栖息密度、生物量、次级生产力和P/B值.结果表明:以去灰干质量(AFDM)计,5月、8月和11月总平均栖息密度、总平均生物量、总平均次级生产力和总平均P/B值分别为637.83 ind m-2、6.82 gm-2、6.71 g m-2a-1和1.01 a-1.纵向梯度上,总平均栖息密度、总平均生物量、总平均次级生产力三者大小排序均为东旺沙≥捕鱼港>团结沙.分析表明,潮间带次级生产力受软体动物影响明显,其中河蚬(Corbicula fluminea)、黑龙江河蓝蛤(Potamocorbula amurensis)、缢蛏(Sinonovacula constricta)、光滑狭口螺(Stenothyra glabra)、泥螺(Bullactaexarata)和中华拟蟹守螺(Cerithidea sinensis)这6种优势种贡献了崇明东滩潮间带65.24%的次级生产力.调查区域总平均P/B值为1.01 a-1,推测东滩大型底栖动物平均一年更替一代,群落结构不稳定,受外界影响较大.运用主成分分析(PCA)对断面环境状况进行分析,显示团结沙生境状况最稳定,捕鱼港次之,东旺沙最剧烈.对次级生产力影响因子进行相关性分析,发现除生物量、栖息密度外,水体总氮、总磷对其也存在较大影响.采用典范对应分析(CCA)解析断面各季节大型底栖动物群落次级生产力与环境变量的关系,显示断面群落次级生产力环境影响因子不尽一致,东旺沙影响因子为Sal、TP、TOC及DO;捕鱼港影响因子为TN、TOC、Chla及DO;团结沙生境状况极稳定,受环境因子影响极小,分析其次级生产力影响因子可能更偏向于沉积物理化因子.     

沉水植物黑藻对沉积物氨氮吸附/释放特征的影响

氮素是主要的湖泊营养盐,而沉水植物作为湖泊生态系统主要的组成部分,对系统中氮素的跨界面迁移有着重要的影响。在实验室模拟条件下,通过沉积物氨氮释放动力学、吸附热力学和吸附动力学实验,研究了沉水植物黑藻(Hydrilla verticilla)对沉积物氨氮吸附/释放特征的影响,得到如下结论:(1)一级动力学反应模型能较好地拟合沉积物氨氮释放的动力学过程,种植沉水植物没有影响氨氮释放的趋势,但增强了沉积物释放氨氮的能力;(2)分别用多个模型对沉积物氨氮吸附热力学和动力学过程进行拟合,结果均表明种植沉水植物以后,沉积物对氨氮吸附的趋势没有影响,但吸附强度有所下降。     

过渡金属对Pt Rh Pd/Al2O3催化剂性能的影响

研究了过渡金属(重点考察了铜)对Pt Rh Pd／Al2O3催化剂尾气净化效能的影响,并应用XRD,TPD,TPR等手段对过渡金属在Pt Rh Pd／Al2O3催化剂中的作用机制进行了探讨．结果表明,过渡金属对Pt Rh Pd／Al2O3催化剂具有较大的改性作用,过渡金属与混合贵金属产生的协同效应有利于催化剂活性的提高．     

基于人均生态承载力的安徽省资源环境公平性研究

通过对人均生态承载力内涵的扩展,提出了生态承载系数的概念。从多个时间断面出发,计算2001—2010年安徽省17个地市的人均生态承载力,并选取能源消耗、水资源消耗、SO2排放和COD排放4个评价因子,构建基于人均生态承载力的安徽省资源环境基尼系数和生态承载系数的计算与评价方法。结果表明:(1)安徽省SO2排放的资源环境基尼系数高于0.4的警戒线,能源消耗的资源环境基尼系数接近0.4的警戒线,水资源消耗和COD排放的资源环境基尼系数均处于相对平均等级。(2)总体来看,省内资源型城市马鞍山、淮南,经济较发达城市合肥和沿江工业城市安庆、芜湖是安徽省资源消耗和污染物排放不公平性的主要因子,需要优化资源环境分配;皖南山区城市黄山、池州和宣城是安徽省资源消耗和污染物排放公平性的主要因子。该研究可为安徽省资源环境安全性评估和分配提供理论依据。     

典型灌区稻田多氯联苯残留特征及生态风险评估

以南方典型小灌区的两块稻田为试验小区,采用GC-ECD对其田间水体和土壤中EPA优控14种多氯联苯（PCBs）进行了检测和定量分析。结果表明,14种PCBs同系物有不同程度检出,优势残留物主要以3氯和5氯取代PCBs为主,水和土壤占PCBs总量的88.24%、90.13%。水中∑PCBs质量浓度为24.09～310.34ng·L^-1,其中地表水均值为245.84ng·L^-1,地下水均值为96.46ng·L^-1;土壤中∑PCBs质量分数为10.01～54.63ng·g^-1,均值为33.92ng·g^-1。稻田地表水中的PCBs质量浓度远高于地下水,垂向迁移明显但速度较慢;稻田地表及地下水中PCBs质量浓度有随时间衰减的趋势,可能与水稻的生育周期有关;淹灌处理稻田PCBs质量分数高于节水灌溉。研究区毒性当量TEQ在2.65×10^-2～7.54×10^-2pg·g^-1之间,生态风险处于中等水平。地表及地下水均遭到污染,再加上PCBs具有生态累积效应,危害不容忽视。     

MODIS植被叶面积指数对贵州高原山地气象条件的响应

用EOS/MODIS卫星遥感分辨率为1 km的贵州2001—2008年每8 d合成植被叶面积指数（LAI）,分析了LAI的时间变化规律和年、季空间分布特征;还用贵州69个气象站的日观测数据,分别与各气象点所对应的3×3个像元LAI平均值进行气象要素（温度、降水、日照时数和水汽压）与LAI的相关分析。结果表明：该地区LAI年变化为0.3~3.0,多年平均LAI的空间分布是东南部最高（4.0）,西部和西南部最低（1.0）。显著影响LAI变化的气象因子按相关系数的大小排列是：温度、水汽压、日照时数和降水（均通过了99.9%信度检验）。水汽压对LAI产生影响的原因可能与高原喀斯特地区土壤层较薄有关。在考虑云贵高原植被年际间变化对气候变化的响应时可以把这些要素作为重要的影响因子。     

施用改良剂对岩溶地区矿山污染农田土壤中锌生物有效性的影响

以玉米（ZeamaysL．）为研究对象,采用盆栽试验,观测在重金属锌污染的土壤（总锌含量为1412．1mg·kg0）上施用不同改良剂（石灰、石灰＋泥炭、石灰＋胡敏酸钠、石灰＋泥炭＋硅肥、石灰＋胡敏酸钠＋硅肥,分别简称S、SN、SH、SNG、SHG）对土壤锌形态、生物有效性及其在作物中富集的影响。结果表明,施用各种改良剂均显著提高土壤pH值,显著降低土壤弱酸可溶态锌和可还原态锌含量,提高可氧化态锌和残渣态锌含量;提高玉米生物量和产量,增产效果为SHG〉SNG〉SH〉SN〉S。施人改良剂可显著降低锌在玉米不同部位的吸收和转运,植株根、茎、叶、籽粒锌富集明显下降,以SHG、SNG的效果最明昂．S的效果最小。     

杭州城市热岛空间分布及时域-频域多尺度变化特征

利用杭州20个自动气象站逐时数据计算2006年四季各站平均热岛强度,用薄盘样条函数法研究杭州城市热岛的空间变化,发现:夏秋季时较强,而春冬季强度较弱;总体趋势是杭州市丰体城区最大,向外辐散,逐渐减弱.利用2006年2月～2007年2月逐时气象数据,结合Morlet小波变换方法分析了杭州热岛周期变化特征,发现:其在频域上具有多尺度的周期振荡,尺度主要是24 h(日)、168 h(周)和1 490 h(2月).以日为周期的热岛强度与局地气候系统、地面长波辐射、近地层热量交换、人为热的日周期变化有关;而以周为周期的热岛强度变化成因主要与人类活动及城市大气污染物排放的"周末效应"有显著的关系;以2个月为周期的变化特征与一些较大尺度的自然变化相关.结果表明,杭州城市热岛时空变化是天气系统、地面长波辐射、下垫面、大气污染、人为热、人类活动、近地层热量交换等共同作用的结果.     

大气中黑碳的健康效应及机制研究进展

虽然人类社会不断进步发展,但大量工业和自然排放也导致了严重的空气污染。大气颗粒物是大气污染物的主要成分之一,黑碳是其中的重要组成成分,被国际癌症研究机构(IARC)归类为2B类致癌物。黑碳可以吸附其他致癌物质,会对环境和人体健康产生不利影响,因此黑碳暴露对人类的危害得到越来越多的重视。空气中黑碳的水平与心血管、呼吸和神经系统疾病的发生都有关系;黑碳主要通过引起氧化应激和炎症反应,诱发基因突变等一系列损伤。虽然现今对于黑碳健康效应的研究已取得了一些进展,但研究多数处于起步阶段,且仅针对黑碳本身进行单独研究,未来还需要加强开展对黑碳和其他污染物联合毒性效应及机制的研究。本综述主要针对近年来已开展的研究进行了总结归纳。