应用铅锶同位素示踪研究泉州某林地垂直剖面土壤中重金属污染及来源解析

分别用原子吸收光谱仪(AAS)和电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)分析了泉州市某林地垂直剖面土壤中8种重金属元素(Sr、Ni、Fe、Cr、Cu、Mn、Pb、Zn)的含量及垂直剖面土壤的铅锶同位素组成,并采用BCR四步提取法对重金属形态进行了分析.重金属总量及形态分析结果表明,泉州市林地土壤重金属污染较轻,主要污染因子为Sr.Pb的非残渣态含量最高,活性最大.内梅罗综合污染指数的评价结果表明,Sr在0~60 cm深度处达到重度污染.次生相与原生相比值法评价结果表明,Pb活性最强,对土壤的潜在危害最大;富集因子计算结果表明,Pb、Sr、Mn、Zn受到外源的影响;因子分析结果表明,重金属主要受到交通源、自然源和农业生产的影响.根据垂直剖面土壤样品与泉州市潜在污染源在~(206)Pb/~(207)Pb-~(207)Pb/~(204)Pb图中的分布特征,Pb主要来源于汽车尾气尘和土壤母质层,利用铅同位素二元混合模型计算出土壤母质层对垂直剖面土壤中铅的贡献率为85.14%(62.53%~98.36%),汽车尾气尘的贡献率平均值为14.86%(1.640%~37.47%).锶同位素示踪结果表明,锶主要来源于汽车尾气尘和土壤母质.铅锶同位素联合示踪结果与前述研究一致.     

3种生物滞留设计对城市地表径流溶解性氮的去除作用

城市地表径流溶解性氮(N)的有效控制具有挑战性.2015构建了3种不同设计的生物滞留设施:壤砂种植紫穗狼尾草(CB)、壤砂种植紫穗狼尾草设置饱和带(MB1)、壤砂种植紫穗狼尾草设置饱和带并添加10%木块(MB2).在模拟城市地表径流水文、水质变化条件下,研究3种生物滞留种植植物、设置饱和带以及添加碳源对城市地表径流溶解性N(NH_4~+-N、NO_3~--N)的去除作用.通过为期1年试验监测表明,在进水NH_4~+-N浓度平均值为(5.45±2.21)mg·L-1情况下,3种生物滞留对NH_4~+-N均具有显著的去除作用(去除率95%).基质吸附、硝化与植物吸收是生物滞留有效去除城市地表径流NH_4~+-N的主要途径.在进水NO_3~--N平均值为(5.88±2.32)mg·L-1情况下,CB、MB1和MB2出水NO_3~--N浓度的平均值分别为(4.04±2.64)、(0.84±1.18)和(0.26±0.48)mg·L-1,相应去除率分别为31.3%、85.7%和95.6%.生物滞留种植紫穗狼尾草、设置饱和带以及添加碳源均可显著降低出水NO_3~--N浓度,减少NO_3~--N淋溶输出,提高NO_3~--N去除率.植物吸收和微生物反硝化是生物滞留去除NO_3~--N的主要途径.进水NO_3~--N浓度、水量、间隔天数是影响生物滞留出水NO_3~--N浓度的主要因素.生物滞留种植紫穗狼尾草、设置饱和带并添加碳源,在水文、水质变化情况下,仍可有效去除城市地表径流溶解性N.     

基于城市功能区划分的道路机动车大气污染物排放清单研究——以厦门市海沧区为例

道路机动车尾气排放是造成城市近地面空气污染的主要原因之一,建立基于城市功能区划分的道路机动车大气污染物排放清单对改善中观尺度的城市空气质量具有重要辅助作用.本文以厦门市海沧区为例,基于城市功能区划分方法,结合各功能区内监测道路的机动车通行量实测数据,建立道路机动车大气污染物排放清单,并分析各功能区道路机动车大气污染物排放特征.结果发现,海沧区道路机动车尾气排放物中CO的排放贡献率最高,工业区和居住区的道路机动车大气污染物排放量对海沧区的空气污染贡献率最大,海沧区夜间大气污染物的主要排放源来自于工业区道路机动车大气污染物排放;生态服务区及公共管理与公共服务区的道路机动车排放特征受相邻工业区机动车大气污染物排放的影响较为显著.研究表明:城市功能区分布欠合理是导致道路机动车大气污染物高排放量的重要原因之一;基于城市功能区划分构建道路机动车大气污染物排放清单的研究方法,不仅可为中观尺度下的城市大气污染排放情况提供有效的调查途径,而且能为城市功能格局的合理规划提供重要的理论依据.     

EDTA优化纳米Pd/Fe对2,4-D的催化脱氯研究

采用EDTA优化纳米Pd/Fe催化脱氯水中2,4-二氯苯氧乙酸(2,4-D),并考察了EDTA投加浓度、pH、钯化率、温度等因素对2,4-D还原的影响.结果表明,EDTA的加入络合了纳米Pd/Fe在催化脱氯过程中生成的铁离子,抑制纳米Pd/Fe颗粒表面钝化层的形成,提高了体系的反应活性.适宜的EDTA浓度、低pH、高钯化率、低温等有利于2,4-D的还原脱氯.当EDTA浓度为25.0 mmol·L-1,纳米铁含量为1.0 g·L-1,初始pH=4.3、钯化率为0.5%,温度为25.0℃,搅拌速率为200 r·min~(-1)时,反应50 min,10.0 mg·L-1的2,4-D去除率及苯氧乙酸(PA)生成率均达到100%.     

南京市不同季节大气亚微米颗粒物化学组分在线观测研究

本研究利用Aerodyne气溶胶化学组分监测仪在典型冬季重污染(12月)和夏季(8月)时期分别对南京城市大气非难熔性亚微米细颗粒物(NR-PM1)进行连续在线观测.结果表明,NR-PM1的组分平均贡献为(8月,12月):有机物(51.8%,44%)、硝酸盐(12.8%,23%)、硫酸盐(20.9%,13%)、铵盐(14%,16.8%)、氯化物(0.5%,3.2%).硝酸盐和硫酸盐在8月和12月呈现不同的日变化,如硝酸盐在12月白天呈现增加趋势,表明白天光化学作用对硝酸盐形成起主导作用;12月高浓度的硫酸盐在较高相对湿度的夜间被观测到,而8月在午后出现峰值,这表明在12月和8月硫酸盐的形成可能分别被液相生成和气相光化学作用驱动.8月臭氧污染期间,硝酸盐通过非均相反应在夜间快速形成,日出后,SO_2-4和氧化态有机气溶胶(OOA)同时增加表明二次气溶胶的形成;12月霾污染期间,二次无机组分和具有较高氧化度的OOA逐渐增加.     

城市酒店业的碳排放核算及低碳指标分析

随着中国的快速城市化和服务业的发展,旅游业逐渐成为主要的温室气体排放者之一,酒店面临节能减排的压力并缺乏相关的评价标准.本文建立了生命周期的酒店业碳排放核算框架和低碳指标,并以宁波市为案例城市,对其3种类型的酒店进行碳排放核算和低碳指标的分析.结果表明,能源消费是酒店业最大的碳排放源,占93.5%~94.1%;各类酒店的碳排放量在2013—2015年间有约8.2%~9.2%的减少;从低碳指标看,五星级酒店的单位建筑面积的碳排放最小,单位出租间天数和单位旅客的碳排放最大,而四星级酒店的单位营业额碳排放最小.优化区域电力碳排放水平和酒店的软硬件设施是减少酒店碳排放的有效措施,碳标签是有效的酒店业低碳管理的政策工具.     

土霉素对SBR系统细菌的抑制效应与机制研究

基于SBR系统,从脱氮过程、化学需氧量(COD)的去除过程、胞外聚合物(EPS)的总量变化过程、比呼吸速率(SOUR)的变化过程及微生物群落的变化等多个角度出发,较系统地研究了不同浓度土霉素对SBR系统的冲击作用.结果表明,由于土霉素(OTC)的作用,系统氨氮去除率从空白对照组的99.0%分别下降至77.2%(OTC 1 mg·L~(-1))、47.4%(OTC 5 mg·L~(-1))及10.0%(OTC 10 mg·L~(-1)).此外,高浓度土霉素(10mg·L~(-1))引起EPS分泌量和异养菌SOUR分别下降至空白组的44.3%和41.2%.由高通量分析可得,由于高浓度土霉素(5 mg·L~(-1)以上)的作用,活性污泥中微生物的多样性显著下降,且微生物的群落结构也发生显著变化.属层面的分析可得,高浓度土霉素(5 mg·L~(-1)以上)反应器中的部分氨氧化菌,如Nitrospira和Nitrosomonas均受到了抑制.     

同源地人工湖水体和底泥中有机物组成及有机结构的分析研究

采用XAD-8大孔吸附树脂对水体和底泥中的有机物进行组分分离,并通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)、紫外-可见光谱(UV-Vis)和三维荧光光谱(3DEEMs)对自然水体和底泥中的疏水酸(腐殖酸、富里酸)、疏水碱、疏水中性物质和亲水物质进行表征和对比.结果表明,水体中有机物含量:亲水物质富里酸腐殖酸疏水碱疏水中性物质,底泥中有机物的含量为:腐殖酸富里酸亲水物质疏水碱疏水中性物质.根据红外、紫外、三维荧光光谱可知底泥中有机物的芳香程度、不饱和程度及分子量大小略高于水体有机物.根据荧光指数(FI)和自生源指标(BIX)可知,底泥和水体的腐殖酸和富里酸主要来源于陆生动植物和土壤有机质,而其余物质主要源于细菌和藻类活动.     

速生树种竹柳对复合污染土壤中镉和锌的吸收、积累与生理响应特性

为探讨竹柳在重金属复合污染(镉、锌)土壤中生长的生理变化及重金属在植株内的转移情况,以竹柳(Salix sp.)三号及竹柳五号为试验材料,以重金属复合污染的水稻土为供试土壤,通过盆栽试验研究了重金属对竹柳生理指标、重金属吸收与积累量、富集系数(BCF)和转运系数(TF)的影响.结果表明:竹柳各器官重金属含量和转移情况不同,其中,叶片中Cd、Zn含量最高,分别达61.4和1940 mg·kg~(-1);竹柳三号对Zn的转运能力大于竹柳五号,而竹柳五号的净光合速率更高;生长100 d后,重金属在竹柳叶片中的积累量和转移系数均高于其他部位,竹柳吸收的重金属主要分布在叶片中,可通过集中处理叶片达到去除土壤中重金属污染的目的.     

基于ANN的土壤重金属分布和污染评价研究

农田土壤重金属污染与备受关注的农产品安全问题有密切联系,因此对其进行研究意义重大。以江苏省南通市为研究区,利用采样点实测数据,借助神经网络模型(ANN)并结合3S技术对问题进行研究,从而对土壤重金属的空间动态分布进行描述,并对各个空间位点重金属的污染状况进行评价。结果表明,神经网络模型能够智能地学习各个样点的空间位置与该点各重金属含量之间的映射关系和预先设计好的分类评价模式,并能够稳健地对各个空间插值点处的重金属含量和各个位点的重金属污染状况进行预测和评价。结论显示,南通市大部分农田土壤重金属污染较轻,但也存在局部地区的严重污染。结论与实际情况相符,表明神经网络模型可以为农田土壤重金属的研究提供一个新的思路和方法。