基于最大熵模型的福建省红树林潜在适生区评估

本研究利用生物气候、地形、底质类型、海温等环境因子和红树林分布数据建立了福建省红树林分布模型,基于最大熵方法分析了福建省沿岸红树林潜在适生区的空间分布.根据模型输出结果对福建省红树林的生境适宜性进行了评估,识别了影响红树林分布的关键环境因子及其适生值区间,并通过空间叠加分析获取了福建省红树林保护与修复的优先区与空缺区域.结果表明,影响福建省红树林适生区分布格局的主要环境因子包括海表温度、气温和降水等,福建省红树林潜在适生区主要位于沙埕港-三沙湾-兴化湾沿岸、泉州湾-厦门湾-九龙江口沿岸、漳江口-东山湾沿岸等地,其中最优适生区面积约为91km².全省共识别出8处红树林保护与修复的优先区域,现存红树林保护率约为64.4%,保护修复空缺主要出现在沙埕港、三沙湾、罗源湾、福清湾等处,研究结论可为未来福建省红树林保护和修复行动提供科学参考.     

氧基氯化铁非均相活化过一硫酸盐降解金橙Ⅱ

采用部分热分解法制备了氧基氯化铁（FeOCl）,用于活化过一硫酸盐（PMS）降解难降解偶氮染料金橙Ⅱ（AO7）.利用X射线光电子能谱分析（XPS）、扫描电镜（SEM）和X射线衍射光谱（XRD）对其进行了表征;通过实验评估FeOCl/PMS体系对AO7的降解效果并分析了影响AO7去除率的各种因素.结果表明：FeOCl活化PMS降解AO7效果良好,矿化率达44%.在中性条件下,当FeOCl投加量50mg/L、PMS浓度1.0mmol/L、AO7浓度0.05mmol/L时,AO7可在30min内完全降解.随PMS投加量、FeOCl投加量、Cl^-浓度和反应初始pH值的增大,AO7的脱色效果提高.FeOCl还具有良好的重复利用性.此外,通过自由基淬灭实验、EPR测试和XPS分析了反应的主要活性物种和反应机理：由PMS活化产生的SO₄^-·和·OH对污染物进行降解,其中主要活性物种为SO₄^-·.     

利用HYSPLIT模型研究珠三角地区VOCs时空分布特征

于2016年在中国广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs长时间观测,共获得2142组有效数据,并利用HYSPLIT模型分析珠三角地区VOCs时空分布特征.结果表明,各类VOCs混合比和化学反应活性具有明显的季节变化特点.观测期间,VOCs平均浓度为（18.523±20.978）×10^-9,其中,低碳烯烃和苯系物二者混合比之和仅占46%,但贡献了85%的·OH消耗速率（L_OH）、82%的臭氧生成潜势（OFP）和97%的二次气溶胶生成潜势（SOAFP）.观测站点主要受来自北部内陆地区气团（1#）、西部内陆地区气团（2#）、台湾海峡南端气团（3#）以及南部海洋地区气团（4#）的影响.1#气团中炔烃和苯系物的混合比占比最高,分别达到10%、37%,而3#气团中低碳烷烃的浓度水平最高,达到（8.437±5.561）×10^-9.通过估算气团中VOCs的化学反应活性,可以发现,1#气团的VOCs化学反应活性最强,其对O₃和SOA的生成贡献最高.1#、2#、3#和4#气团中VOCs的化学反应活性主要由苯系物和低碳烯烃贡献.     

中国乘用车塑料的动态物质流分析

结合行业信息并基于动态物质流模型,本文对1950~2050年间中国乘用车塑料流量与存量进行了历史测算与情景分析.历史测算表明：1950~2018年国内乘用车行业累计消耗了以聚丙烯（PP）、聚氨酯（PU）等为主的塑料3278万t,产生了337万t塑料废弃物;报废汽车拆解后的车用废塑料仅28%得到回收利用.针对未来情况,本文设计了乘用车保有量、单车塑料使用量两大关键因素下的不同情景组合.结果显示车用塑料存量及废塑料产生量将大幅增长,到2050年存量将达到0.7~2.7亿t,废塑料产生量将达到500~1600万t,汽车拆解和塑料再生等相关行业对此应充分关注.到2050年车用废塑料回收率若能提升至80%,将减少376万t/a的车用废塑料填埋或焚烧,显著减少环境风险.     

Pt负载暴露(001)晶面Bi2WO6催化剂合成及光催化性能

通过水热法制备了暴露（001）晶面的Bi₂WO₆纳米片,利用光还原法将Pt纳米颗粒负载于其表面.选择苯甲醇氧化和罗丹明B（RhB）降解为探针反应,评价了催化剂的光催化性能.在苯甲醇氧化实验中,Pt负载暴露001晶面的Bi₂WO₆样品的苯甲醇转化率为20.7%,约为未负载样品的2倍.在RhB降解实验中,Pt负载样品在光照40min后对RhB的矿化率可达81.1%,而未负载样品RhB矿化率仅为55.8%,表明Pt负载样品具有更优的降解速率和矿化能力.催化剂性能的提升归因于高能晶面暴露和Pt负载的协同作用.Pt纳米颗粒的负载作为助催化剂增加了催化剂表面的活性位点,同时提高了晶面光生电子空穴对的分离和迁移效率.     

Ni2+对好氧颗粒污泥系统性能的影响

以城镇污水处理厂A²/O工艺的回流污泥作为接种污泥,在序批式反应器（SBR）中培养好氧颗粒污泥（AGS）,探究Ni²⁺对AGS系统的影响.结果表明：在25℃的条件下,50d左右培养出成熟的AGS,其形态多呈球状或椭球状,外表分布着少量丝状菌,颗粒污泥粒径主要在2~4mm,MLSS达6000mg/L,SVI维持在40~50mL/g.将Ni²⁺作用于培养出的成熟AGS,Ni²⁺在0~2mg/L的浓度范围内会提高AGS的稳定性,使MLSS上升,SVI降低;同时会促进AGS分泌胞外多聚物（EPS）,EPS组成成分中的蛋白质（PN）明显多于多糖（PS）;Ni²⁺对好氧颗粒污泥去除总氮（TN）的抑制程度要大于COD,最终COD去除率可维持在95%以上,TN去除率可维持在70%以上.     

磁性有序介孔碳的制备及其对水中双酚A的吸附

采用水热法成功制备了磁性有序介孔碳（Fe-OMC）,用于吸附水中双酚A （BPA）.采用高倍投射电镜、X射线衍射仪、傅里叶红外光谱仪、比表面积分析仪和振动样品磁强计对Fe-OMC进行表征.结果表明,该吸附剂具备较大的比表面积、独特的有序介孔孔道结构、丰富的含氧官能团以及较强的超顺磁性.Fe-OMC能够高效地吸附去除水中的BPA,平衡吸附量可达72.62mg/g,经过外加磁场分离回收后依旧具备较好的吸附性能.随着BPA浓度从1mg/L提高到20mg/L,其平衡吸附量由8.33mg/g增至91.78mg/g.随着pH值的升高呈现出先降低后升高再降低的趋势,最高吸附量出现在pH=8（75.34mg/g）.Fe-OMC对BPA的吸附过程可用准二级吸附动力学模型和Langmuir吸附等温模型进行描述.计算的热力学参数表明,Fe-OMC对BPA的吸附过程是自发进行的放热过程.     

基于FY-4A卫星数据反演气溶胶光学厚度及分析应用

风云四号A星（FY-4A）是我国新一代静止气象卫星,多通道扫描成像辐射计（AGRI）是风云四号静止气象卫星的主要载荷之一.为探究FY4A数据用于气溶胶光学厚度（AOD）反演的可行性,基于FY-4A/AGRI数据,利用暗像元算法对2019年2月23~26日及10月27~30日京津冀地区AOD进行反演研究,并与AERONET地基观测AOD数据进行了对比分析.结果表明,基于FY-4A数据及构建响应函数库,通过暗像元方法能较好的反演出京津冀地区气溶胶空间分布;AOD主要的高值区体现在京津冀中南部地区并向周边郊区逐渐降低,在AOD值较大时此特征较为明显;将反演值与同期AERONET地基观测数据对比验证,相关系数达到0.869,均方根误差为0.221,表明AOD反演值与观测值吻合较好,FY-4A卫星数据反演AOD具有一定可行性.     

京津冀地区钢铁行业协同减排成本-效益分析

京津冀地区是我国钢铁行业布局最集中的区域,也是大气污染治理的重点区域之一.分析京津冀地区钢铁行业各类治污手段中长期减排的成本-效益,对于选择最经济有效的减排路径、加快推动该地区大气环境质量达标意义重大.基于能源环境、环境分布、人群健康效益评价等模块构建多模型耦合方法,以2015年为基准年,以每5 a为时间节点,设计了京津冀地区钢铁行业规模-结构、规模-技术、规模-末端治理、综合减排4种协同减排情景,计算各情景下2015—2030年京津冀地区钢铁行业主要污染物(SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂)的减排成本与效益,比较获取治污减排的最优路径方案.结果表明:①基于减排成本计算,规模-末端治理减排情景成本最低,分别为规模-结构、规模-技术减排情景投入的15.18%、23.94%;综合减排情景下治污减排潜力最大,但综合成本最高.②基于环境税效益评价方法、人群健康效益评价方法计算显示,人群健康效益评价方法计算的减排效益高于环境税效益评价方法,表明污染减排的潜在人群健康效益更高;基于两种减排效益方法,4种协同减排情景中综合减排效益分别为10.78×108、76.14×108元,高于规模-结构、规模-技术、规模-末端治理减排情景效益.③基于环境税效益评价方法,4种协同减排情景的效益-成本比表现为规模-末端治理减排情景(0.46) >规模-技术减排情景(0.24) >综合减排情景(0.15) >规模-结构减排情景(0.10);基于人群健康效益评价方法4种协同减排情景的效益-成本比依次为规模-末端治理减排情景(8.35) >综合减排情景(1.07) >规模-结构减排情景(0.57) >规模-技术减排情景(0.65),表明规模-末端治理减排情景的减排路径最优.研究显示,京津冀地区钢铁行业应基于环境质量底线目标要求,综合考虑减排潜力、减排成本与收益,以规模-末端治理为主要途径,选取协同减排的最优路径.      

融合Lamb-Jenkinson分型法和LSTM神经网络的PM2.5预测研究

文章采用NCEP/NCAR逐日海平面气压场资料,利用Lamb-Jenkinson环流分型法对张家口大气环流进行分型,分析环流型与PM_(2.5)质量浓度之间的关系,并针对PM_(2.5)浓度的预测,提出一种融合Lamb-Jenkinson环流分型和LSTM神经网络混合模型的方法,即以环流指数为预测因子基于LSTM方法搭建PM_(2.5)质量浓度的预测模型。结果表明:影响张家口地区的主要环流型有反气旋型、气旋型、偏北平直型、西南平直型、偏西平直型、东北平直型等、西北平直型、偏东平直型。PM_(2.5)污染日出现的主要环流型为南气旋平直型、东南平直型、偏南平直型、偏东气旋型、西南气旋平直型、偏东平直型、气旋型等,而反气旋型和反气旋式平直环流型不利于污染出现。张家口地区的PM_(2.5)污染与地面环流有着密切的联系,当存在PM_(2.5)污染时,张家口地区处于日本海高压后部的均压场区域,污染越严重,日本海高压中心强度越强。模型预测结果的均方根误差为9.88、平均绝对误差为5.84、拟合优度达0.80,表明该模型具有一定的预报能力。