黑龙江省近12年甲醛柱浓度时空变化及其影响因素

利用OMI传感器数据,研究黑龙江省2005~2016年对流层甲醛柱浓度时空分布特征,并探究甲醛柱浓度的主要影响因素.结果表明：近12年甲醛柱浓度值整体呈上升趋势,平均增速为0.43×10¹⁵（molec×a）/cm²,2005~2013年逐年加剧,2013~2014年小幅回降,2014~2016年趋于平稳;四季甲醛浓度水平为：夏季>秋季>冬季>春季;月均变化趋势符合正弦曲线分布,年内甲醛柱浓度最低值一般出现在2~3月,最高值一般在6~7月;空间整体分布具有明显梯度,呈现“南高北低”状态,高值区主要分布在哈尔滨市、大庆市等南部地区,低值区分布在大兴安岭地区、黑河市等地区;空间浓度变化显著,2005~2008年全省在1~4级水平污染内,2009年起首次出现6级污染,2009~2013年6级水平污染区域扩大,2014年6级水平污染区域明显缩小,2014~2016年以4~6级水平污染为主且分布均匀;甲醛柱浓度分布对地形地貌、风向、气温、降水变化均会产生响应,能源消费、工业生产、汽车保有量、建筑装修、化肥施用等是甲醛柱浓度变化的重要影响因素.     

重庆老龙洞地下河流域氮、磷及微生物污染调查研究

随着城镇化不断发展,我国地下水普遍遭受了不同程度的污染,尤其是西南岩溶区地下水是当地重要的水源,一旦遭受污染将很难恢复.本研究选取NO-3、PO34、NH+4和总细菌(total coliform)、大肠杆菌(total E.coli)、粪大肠杆菌(fecal coliform)作为指标,对重庆南山老龙洞流域进行多年来的调查研究.结果表明,老龙洞流域地下水NO-3、NH+4、PO3-4含量均超过天然水规定值,尤其以NH+4、PO3-4污染较为严重.桂花湾泉NO-3含量为19.78~68.55 mg·L-1,有的月份超过了世界卫生组织规定的标准50 mg·L-1.老龙洞出口NH+4、PO3-4含量分别为2.71~12.92 mg·L-1、0.16~11.22 mg·L-1,是污染最重的地下水.老龙洞地下河NO-3含量低于岩溶表层泉,而NH+4、PO3-4含量则高于表层岩溶泉.城镇化的发展、农田减少以及洞内还原环境是导致老龙洞地下河NO-3含量从2008~2013年降低的原因,而高PO3-4含量污水不断输入地下河使得老龙洞地下河PO3-4含量呈增加趋势.微生物污染极为严重,甚至远超过中国地下水和饮用水规定的Ⅴ类标准,以粪大肠菌为例,地下水中其含量波动范围为3.4×104~3.68×104CFU·mL-1.岩溶区由于特殊的水文地质结构,岩溶洼地、天窗、落水洞导致岩溶地下水极易遭受到污染.农业活动、城镇、企业和居民点生产生活排污,是地下水氮、磷和微生物污染的主要来源.     

深圳市秋季VOCs空间分布特征与关键减排物种

于2019年11月6~9日开展了深圳全市11点位105种VOCs组分的离线观测,评估了深圳市不同区域的臭氧生成潜势（OFP）和二次有机气溶胶生成潜势（SOAFP）的空间分布特征.结果表明：观测期间深圳市总VOCs,总OFP和总SOAFP分别为44.3×10^-9,272.6和1.1μg/m³.从空间分布来看,VOCs,OFP与SOAFP具有相似特征,均呈现西高东低,北高南低的趋势,西北部工业区存在较多工业排放源,是削减VOCs的关键区域.从物种组成来看,体积浓度较高的物种有丙酮、二氯甲烷、乙烷;OFP较高的物种有1,3-丁二烯、甲苯、乙醛;SOAFP较高的物种有甲苯和二甲苯;且甲苯/苯比值表明溶剂排放等工业源对VOCs影响显著.从空间分布差异来看,正丁烷、甲苯和2,3-二甲基丁烷区域差异性较大.综合以上分析得出,正丁烷、异丁烷、甲苯、二甲苯和1,3-丁二烯作为化学活性较高且本地排放特征最显著的物种,是深圳市区域性O₃和PM_2.5协同防治的关键VOCs组分.     

CSR型空气冲击波速度测量系统的研制与应用

准确地测量冲击波是研究冲击波传播规律的关键。冲击波参数的测试,一般都要求多点同时进行。由于压力变化范围大,现场试验又必须遥测,因此要求测量系统有很宽的量程;压力讯号经数百米电缆传输后不能畸变,而常用的各类测压系统都很难满足上述要求。且测试前都需要进行标定(采用油压静标和激波管准动标方法),其标定压力讯     

建立在GIS平台上的环境应急监测管理系统模型设计——以廊坊市为例

以廊坊市为例研究了以GIS技术系统为支持平台的环境应急监测管理系统(EEMMS),结合实际给出了该系统的框架模型。EEMMS系统模型的应用可为突发性环境污染事故应急监测提供快速、可行的工作方法和模式,为环境事故应急指挥系统决策提供及时、有效、科学的技术支持。     

5种有机磷农药的淡水水生生物基准

采用毒性百分数排序法推导了马拉硫磷、乐果、甲基对硫磷、敌敌畏和对硫磷等5种有机磷农药的淡水水生生物基准,得出5种有机磷农药的基准最大浓度(CMC)分别为0.477、1.392、0.247、0.085、0.155μg·L-1;基准连续浓度(CCC)分别为0.030、0.688、0.092、0.056、0.030μg·L-1.将推导出的双值基准与我国地表水环境质量标准比较,结果表明,二者差别较大,我国目前这5种有机磷农药的水质标准可能在一定程度上存在着对水生生物"欠保护"的情况.5种有机磷农药的淡水水生生物基准可为我国淡水水生生物基准的制订提供一定的数据参考.     

一株异养硝化-好氧反硝化-积累磷的细菌Klebsiella pneumoniae A15的筛出及其特性研究

利用以淀粉为唯一碳源的缺氧/好氧序批式系统从污水处理厂活性污泥中分离得到一株肺炎克雷伯氏杆菌A15(Klebsiella pneumoniae A15),该菌具有异养硝化-好氧反硝化和积聚磷能力.它的最佳生长条件:碳源为柠檬酸钠,C/N为30,P/N为0.2,pH为7.在最佳条件下,氨氮、亚硝酸盐和硝酸盐的最高去除率分别为96.27%、99.22%和100%;相应的去除速率分别为1.77、2.08和1.86mg/(L?h).该菌株对浓度为8mg/L的磷酸盐和1300mg/L的COD最高去除率分别为100%和95%.氮平衡分析发现该菌可以利用氨氮、硝氮以及亚硝氮产生气态氮,表现出优异的异养硝化和好氧反硝化活性.对菌株胞内磷和EPS中磷的分析结合DAPI染色发现有82%的磷储存在菌株细胞内并且以多聚磷酸盐形式储存,其余磷在EPS中.对该菌株的napA、nirS、nosZ和ppk基因的成功扩增也表明其好氧反硝化和积聚磷能力.本研究展示了一株在脱氮除磷系统中具有特定功能的细菌.     

1986~2015年中国东南沿海致灾气旋#br# 及其直接经济损失变化特征

将造成经济损失的热带气旋定义为致灾气旋。基于1986~2015年浙江、福建和广东省180个致灾气旋路径、灾情以及气象数据,研究致灾气旋发生的频次、经标准化处理的经济损失及风雨的时空变化特征。（1）1986~2015年东南沿海地区致灾气旋频数整体呈上升趋势。广东省致灾气旋发生频次最多,浙江省相对较小,但强度高于台风的致灾气旋发生频次增加显著。（2）浙江、福建和广东省致灾气旋造成的经济损失呈上升趋势,但占各省当年GDP的比重均有所减少,广东省比重下降最为显著;浙江省受致灾气旋经济影响最严重,损失较高的致灾气旋发生概率最大,福建省受致灾气旋影响相对较小。（3）降水量及风速是造成致灾气旋直接经济损失的重要因素,风速是影响广东省经济损失的主要因子,浙江省受降水量变化影响显著,而福建省受降水量及风速影响相对较小。浙江省东部和南部、福建省东北部以及广东省东部和西南部致灾气旋发生频次高,引起风速大、降水多,造成直接经济损失最严重。研究结果有利于深化对东南沿海地区热带气旋基本特征及损失的认识,为中国东南沿海热带气旋防灾减灾政策提供了参考。     

UV_(254)在煤制气废水处理中的指示作用

鉴于UV254具有操作简单、测定速度快、成本低和重现性好等优点,对UV254在煤制气废水处理中监测与指示作用进行了分析研究。结果表明,煤制气废水水质比较复杂,在各个处理单元中,COD和UV254的相关系数最高仅为0.8328,相关性不高,UV254不适合代替COD作为日常监测指标。在臭氧深度处理煤制气废水的实验中,COD与UV254相关系数为0.9826和0.9812,在煤制气废水处理工艺中沿程COD和UV254相关系数为0.9879。结果表明,在水质一定的情况下进行废水处理过程中,UV254与COD的变化趋势高度一致,具有显著的相关性,UV254可以作为预测COD去除效果的指示指标,这在将在较大程度上节约时间和降低实验成本。     

珠江三角洲对流层HCHO柱浓度遥感监测及影响因子

基于OMI卫星遥感反演数据,对珠江三角洲地区2009年~2016年对流层甲醛柱浓度时空分布特征及其影响因素进行研究.结果表明,珠江三角洲甲醛柱浓度时间变化特征为：8年来呈波动变化趋势,年均值为13.11×10¹⁵ molec/cm²,最低值出现于2012年,最高值出现于2016年;最大降低率为5.8%,最大增长率为6.3%.每年夏季最高,冬季最低,大小依次为夏季 > 秋季 > 春季 > 冬季,8a来96个月甲醛月际变化幅度较大,呈单峰结构,其中每年6月最高;空间变化特征为：甲醛柱浓度值由西北往东南递减,其中以肇庆东北大部、佛山北部和广州西部组成高值区分布中心,以佛山中南部、广州东南半部和江门西北半部组成三级次高级分布区,以惠州、东莞、深圳、中山、珠海和江门等珠江三角洲近海岸地区为一二级低值浓度区;影响因素中气温与气压等气象因素对HCHO的生成和分布有着促进作用,植被对HCHO的产生有一定的贡献,甲醛柱浓度的变化与汽车保有量、地区生产总值等经济发展要素呈现正相关关系,能源消耗总量与工业废气排放总量的增加与甲醛柱浓度增长密切相关,人为因素是甲醛柱浓度变化的主要原因.