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61.
不同波段紫外光对微囊藻毒素光降解的影响 总被引:16,自引:1,他引:15
为优化光降解法去除饮用水中的微囊藻毒素,分别用UVA(l=300~400nm)和UVC(l=253.7nm)2种紫外光源研究了紫外光波长对MC-RR降解效率的影响.结果表明,不同波段的紫外光具有不同的催化效率和降解中间产物.在UVA下照射12h后,MC-RR仍有30%~50%残余,同时产生2种几何异构体4(Z)-Adda-MC-RR和6(Z)-Adda-MC-RR,且二者在整个反应过程中保持恒定的比例.而在UVC下,MC-RR除生成2种异构体外,还生成中间产物[三环-Adda]MC-RR,在0.850mW/cm2光强下照射60min后,这些中间产物随MC-RR一起基本消失.两种情况下,MC-RR浓度随时间的变化均可用二级反应速率方程描述,表观反应速率常数(k)均随着光强度的增加而增大.尽管UVC强度仅为UVA的10%,但MC-RR在UVC下的反应速率常数却比UVA下高了近2个数量级.这表明,利用光降解技术去除饮水中的微囊藻毒素宜选用UVC光源. 相似文献
62.
厦门西海域综合整治后表层沉积物污染状况 总被引:1,自引:0,他引:1
根据2003年11月的厦门西海域表层沉积物污染状况的现场调查资料,对2002年综合整治后厦门西海域重金属含量及异养细菌、粪大肠肝菌等的分布特点进行了研究。结果表明,厦门西海域表层沉积物中Cu、Zn、As含量的平均值分别为:67.4、283.8、9.8×10-6(干重),各站位沉积物中的Cu、Zn离子含量都超标。员当湖排污口附近的污染最为严重,粪大肠杆菌、弧菌、多环芳烃降解菌和油脂降解菌数都为最高值,在沉积物样品中分别可达到490/g、3.3×103/g、1.5×105/g、5×104/g。 相似文献
63.
64.
微囊藻毒素[Dha7]MCRR的制备及鉴定 总被引:1,自引:0,他引:1
以野外收集的水华蓝藻为原料,经过75%甲醇溶液浸提,快速色谱分离和半制备色谱纯化,从滇池水华蓝藻中分离纯化出1种微囊藻毒素变体.电喷雾质谱、紫外分光光度计和HPLC检测结果表明,所得毒素为[Dha7]MCRR,是MCRR的1种去甲基化变体,其纯度大于95%.该毒素的分子组成为环(Ala-Arg-MeAsp-Arg-Adda-Glu-Dha),分子量为1 023,其紫外扫描光谱(200~300 nm)在239 nm处有特征吸收.[Dha7]MCRR在滇池水华蓝藻中普遍存在,有时会成为MC的主要种类. 相似文献
65.
66.
67.
2013年北京市NO_2的时空分布 总被引:4,自引:2,他引:2
对2013年北京市35个自动空气质量监测子站的NO2数据进行分析,探讨NO2的时间分布特征、空间分布特征以及与PM2.5和大气氧化性的相关性关系.结果表明,NO2浓度由高到低的季节依次是冬季、秋季、春季和夏季,平均浓度分别为66.6、58.3、54.7μg·m-3和45.8μg·m-3;NO2浓度由高到低的监测站依次为交通站、城区站、郊区站和区域站,年均浓度分别为78.6、57.9、48.5μg·m-3和40.3μg·m-3.NO2月均浓度呈波浪型分布,在1月份、3月份、5月份和10月份各出现一个峰值.整体来看,区域站NO2日变化曲线呈现单峰型分布,其他站点为双峰型分布.2013年NO2浓度呈现"反周末效应",即周末大部分时段NO2浓度高于工作日.分地区来看,年均NO2浓度由高到低的依次是城六区、西南部、东南部、西北部和东北部.各站点NO2浓度与PM2.5和OX浓度均为显著正相关,表明NO2可以通过增加前体物浓度和增强大气氧化性两方面造成PM2.5浓度升高. 相似文献
68.
2013年北京市不同方位PM2.5背景浓度研究 总被引:2,自引:2,他引:0
利用2013年北京市6个站点PM_(2.5)浓度及5个站点气象监测数据,综合采用数理统计、物理识别、数值模拟的方法分析了2013年北京市不同方位PM_(2.5)的背景值.结果表明,2013年北京市西北、东北、东、东南、南、西南这6个方向边界点位的背景浓度在40.3~85.3μg·m-3之间,按由低到高顺序依次为密云水库、八达岭、东高村、榆垡、永乐店和琉璃河;2013年北京市PM_(2.5)北风时段背景值最低,西风时段次之,南风、东风时段明显偏高,不同风向下背景浓度的平均值分别在6.5~27.9、22.4~73.4、67.2~91.7、40.7~116.1μg·m-3之间,表现出北京东、南方向PM_(2.5)背景浓度较高分布特点;模拟的2013年北京市PM_(2.5)背景浓度空间分布呈现出南高北低的特征,周边区域对北京市PM_(2.5)背景浓度空间分布影响显著. 相似文献
69.
2015年1月下旬北京市大气污染过程成因分析 总被引:7,自引:2,他引:5
采用地面观测和数值模拟相结合的方式,对2015年1月下旬北京市两次PM2.5污染过程进行分析。研究表明,在第1次过程中PM2.5浓度经过3个抬升阶段达到峰值,过程前期区域传输的作用明显,随后区域传输和本地污染积累、化学反应共同加重了污染的程度;3个浓度抬升阶段中均出现过PM2.5浓度“跃升式”增长,且污染水平越重,浓度跃升的幅度越大。第2次过程是一次典型的静风、高湿度下的PM2.5持续性增长过程,主要是本地污染物积累和发生化学反应二次生成导致的。大气氧化性分析和SOR、NOR分析均验证了对两次污染过程特征和成因的推断。数值模拟结果表明,第1次污染过程中区域传输对不同站点PM2.5的贡献率在15.2%~68.7%之间;第2次过程区域传输的贡献率在12.8%~46.3%之间。 相似文献
70.