综合水质标识指数法在海拉尔河水质评价中的应用研究

水质评价是水环境治理的重要基础性工作.水质综合标识指数法涵盖了综合水质类别、定量污染程度、水环境功能区达标等信息,是将定性与定量评价相结合,能够对综合水质做出合理的解释,不会因个别指标导致过分评价.研究将海拉尔河划分为3个控制单元,根据2003年-2012年水质监测数据,采用综合水质标识指数法识别各控制单元主要污染因子,并分析海拉尔河水质时空变化规律.研究结果表明海拉尔河从上游至下游综合水质标识指数逐渐升高,上游水质较好,中游和下游主要污染指标为高锰酸盐指数和COD.2003年-2012年,海拉尔河高锰酸钾指数、BOD5、氨氮和总磷的污染减轻,化学需氧量污染略微减轻但仍存在超标风险.     

基于"3S"的南京市大气污染源清单网格化空间分配研究

基于GIS、RS、GPS集成技术,依据南京市10大类大气污染源排放和空间分布特征,采用合适的空间分配方法,根据各排放源的相关权重分配因子,构建了南京市2015年大气污染源排放清单1 km×1 km的网格化空间数据库,并基于GIS平台叠加显示形成了2015年南京市大气污染源1 km×1 km空间分布图.结果表明,此次空间分配结果与南京市GDP、路网、人口、农业等相关分布特征相互吻合,说明本研究网格化空间分配方法较为合理可靠,可满足后续空气质量模拟的需求.     

铁锰复合氧化物/壳聚糖珠:一种环境友好型除磷吸附剂

采用两步法制备了一种环境友好型除磷基吸附剂——铁锰复合氧化物/壳聚糖珠(FMCB),对其进行了表征,并对其磷吸附行为进行了系统研究.表征结果表明,该吸附剂为多孔纤维结构,比表面积为248 m~2·g~(-1),孔容为0.37 m~3·g~(-1).吸附实验结果表明,FMCB对磷的吸附容量远高于纯的壳聚糖颗粒,且Langmuir模型能更好地拟合FMCB对磷的吸附,最大吸附量为13.3 mg·g~(-1)(pH 7.0);准二级动力学模型能更好地拟合FMCB对磷吸附的动力学实验数据;溶液pH对磷的吸附影响较大,随着pH的增大,磷的吸附量逐渐降低;共存的Ca~(2+)和Mg~(2+)对磷吸附略有促进,而共存阴离子对磷吸附具有抑制作用,影响大小顺序为:SiO_3~(2-)CO_3~(2-)SO_4~(2-)≥Cl~-.吸附磷后的FMCB可用NaOH溶液进行脱附再生,并可重复使用.在进水磷初始浓度为3 mg·L~(-1)条件下,吸附达到穿透时(出水磷浓度达0.5 mg·L~(-1)),可处理约800个柱体积的模拟含磷废水.     

利用含Cu(Ⅱ)废水强化微生物燃料电池处理含Cr(Ⅵ)废水

采用双室微生物燃料电池(MFC)反应器,考察了不同Cr(Ⅵ)/Cu(Ⅱ)浓度配比和外电阻条件下添加Cu(Ⅱ)对MFC阴极去铬的影响.结果表明,MFC阴极处理Cr(Ⅵ)废水时,添加一定浓度的Cu(Ⅱ)废水能提高MFC阴极去铬的效率,且添加Cu(Ⅱ)的浓度越高,提高的效果越明显.在所设置外电阻(10、500、1 000、2 000Ω)条件下,随着外电阻的降低,Cu(Ⅱ)对MFC阴极去铬的强化作用越明显.最终在Cr(Ⅵ)/Cu(Ⅱ)质量浓度配比1∶4,外电阻10Ω时,MFC阴极Cr(Ⅵ)的去除率达91.00%,较单独去铬时(39.13%)提高了132.57%.对反应后的电极进行扫描电镜附加能谱分析及X射线光电子能谱分析表明,Cr(Ⅵ)在阴极的还原产物为不导电Cr_2O_3,其附着于电极表面引起电极导电性能下降,而添加Cu(Ⅱ)后其在阴极还原为Cu和Cu_2O,该产物则在一定程度上提高了电极导电性能,缓解Cr_2O_3沉积造成的阴极钝化,从而强化了MFC阴极去铬的效率.     

两段式曝气对好氧颗粒污泥脱氮性能的影响

基于4个不同进水条件的小试实验探究,得出所接种好氧颗粒污泥表面异养菌在曝气初期阶段大量消耗碳源,对于NO-2-N和NO_3~--N的反硝化效率较低.为此,实验在常温(20~23℃)条件下,在同一周期内先采用低曝气量曝气之后再用高曝气量曝气的两段式曝气方式运行好氧颗粒污泥SBR反应器,低曝气量时长分别取1、2、3 h这3个阶段分别运行,并运用扫描电镜(SEM)和荧光原位杂交技术(FISH)对颗粒污泥进行分析,结果表明AGS粒径增大,反硝化能力提升,NO-2-N的反硝化速率(以LVSS计)在低曝气时长为2 h时升至最高,达9.66 mg·(g·h)~(-1).亚硝态氮积累率不断升高至77.84%,总氮去除率最高达70%.颗粒污泥内部孔隙增多,且细菌多以球菌、椭球状及杆菌为主,氨氧化菌(AOB)占总菌的比例由13.70%升至15.40%.因此,通过两段式曝气过程实现了短程同步硝化反硝化过程并具有较好的脱氮性能.     

成都市大气颗粒物粒径分布及水溶性离子组成的季节变化特征

利用Anderson冲击式分级采样器,于2012年2月~2013年1月在成都市城东成都理工大学校园内按月采集了不同粒径的大气颗粒物样品,分析了颗粒物样品的质量浓度以及9种水溶性离子含量.结果表明,采样期间成都市PM_(2.1)和PM_(11)的年平均浓度分别为(125.9±56.14)μg·m~(-3)和(224.5±83.64)μg·m~(-3),颗粒物浓度冬季最高,春季次之,秋季浓度最低;成都市水溶性离子浓度平均水平为37.15μg·m~(-3),其中检测的9种离子浓度从大到小顺序依次为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)Cl~-Mg~(2+)K~+Na~+F~-,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+占总水溶性离子的78%,是主要的离子组分.SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+呈单峰分布,其主要分布于细粒子中;Ca~(2+)和F~-也呈单峰分布,但是主要分布在粗粒子中;Cl~-和K~+粒径分布相似,Mg~(2+)和Na~+分布相似,均呈双峰分布.成都市冬、春季节粗、细颗粒物中的水溶性离子浓度均明显高于夏、秋季节.结合离子相关性分析,细颗粒物中的SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+可能主要以(NH_4)_2SO_4或NH_4HSO_4、NH_4NO_3的形式存在,而粗颗粒物中的主要离子组分SO_4~(2-)、NO_3~-和Ca~(2+)则可能以Ca(NO_3)2、CaSO_4等形式存在.主成分分析结果表明,颗粒物中水溶性离子主要来自二次过程、土壤扬尘、生物质燃烧和农业源.     

南海北部大气气相多溴联苯醚的含量及来源

通过"实验三号"开放航次在南海北部采集了32个大气样品,用气相色谱/质谱联用仪分析了样品中的多溴联苯醚(PBDEs)同系物,并对其含量、组成特征、空间分布及主要来源进行了研究.结果表明,南海北部大气中7种PBDEs总浓度为0.07～35.9 pg.m-3,四溴(BDE-47)和五溴(BDE-99和-100)化合物为主要组成,分别约占PBDEs总量的51.5%和36.9%,显示工业五溴联苯醚的使用是其主要来源;中国东南沿海和菲律宾附近PBDEs浓度较高,南海靠近越南中部海域大气PBDEs含量较低.后推气流轨迹分析指出:我国东南沿海,特别是珠江三角洲,以及我国台湾和菲律宾等地区陆源污染物的外溢是引起南海北部地区PBDEs浓度较高的主要原因.     

好氧颗粒污泥沉降选择实验研究与定量描述

以序批式反应器培养的成熟好氧颗粒污泥为对象,研究沉淀高度对颗粒数、比重、污泥浓度、粒径分布及选择系数的影响.结果表明,随着沉淀高度的增加,污泥浓度在沉淀时间为30 s时由0.24 mg.L-1明显增加至6.07 mg.L-1,平均粒径从450μm增加到550μm,颗粒圆形度增加12.67%,而复杂度减小13.47%,说明粒径较大、形状较规则的颗粒沉降较快,从而更易在沉降选择过程中得以保留.根据选择压原理,结合颗粒污泥沉降实验结果引入选择系数.实验和计算结果显示,在任意沉淀高度,选择系数随粒径和密度的增大而增加.随着沉淀高度的增加,直径>600～800μm的颗粒选择系数增加,小颗粒趋势与之相反,说明增大排水比有利于大颗粒保留而絮体被筛选出反应器,而低的排水比会使污泥颗粒化过程放缓.该研究结果可望对加速污泥颗粒化过程和提高其稳定性提供科学的理论依据和指导.     

生物滴滤塔降解甲苯废气长期运行生物膜相特性研究

分析生物滴滤(BTF)长期运行过程生物量积累和分布规律、生物膜相特性变化,旨在探讨生物膜相特性变化与体系运行性能恶化的相关作用效应.结果表明,生物滴滤塔运行130 d后呈现出降解性能恶化的趋势,生物膜厚度和床层压降逐渐增加,且生物膜呈现出非均匀性分布,填料层上、下半段孔隙率已从启动期的85%和82%分别降低至65%和40%,表征生物膜平均代谢活性的AWCD值也明显降低,表明生物膜出现老化现象.生物膜胞外多聚物(EPS)总分泌量和蛋白质含量运行后期分别约为前期的2倍.蛋白质与多糖比值(PN/PS)逐渐从0.3增至0.95;生物膜表面疏水性与PN/PS值呈正相关,也相应从33%增为73%;EPS的平均分子量呈现减小的趋势;FTIR分析结果进一步表明,EPS的主要化学成分发生了变化.EPS分泌量和主要成分的变化可能是导致反应体系运行性能恶化的本质原因之一.上述结果可为从本质上解决生物滴滤体系长期运行面临的填料层堵塞和运行性能恶化等共性技术难题奠定基础.     

巢湖周边表土中有机质、全氮和全磷空间分布及其相关性

测定了巢湖周边3 528 km2范围内60个混合土样中的有机质(organic matter,OM)、全氮(total nitrogen,TN)和全磷(total phosphorus,TP)含量,通过GS 7.0+地统计学分析软件、Surfer 8.0及Mapinfo 8.5软件研究了这3种营养盐的空间分布,并使用SPSS 17.0软件对各指标间的相关性进行了分析.结果表明:①巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)平均值依次为19 500、1 027和483 mg.kg-1,东巢湖表土中ω(OM)和ω(TN)均值高于西巢湖,而磷矿的存在导致了ω(TP)均值西高东低;②位于巢湖西南的杭埠-丰乐河和白石天河周边表土中(TP)本底值较高,且水土流失十分严重,巢湖面源污染管理必须高度重视该两河的TP控制;③在线性模型下,巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)的块金值/基台值依次为0.015、0.202和0.128.巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)具有极强的空间自相关性,三者Pearson检验为两两显著相关,巢湖周边表土中ω(TN)和ω(TP)可由ω(OM)通过文中所得的公式估算,精度能满足日常管理需要.