新生态MnO2对水中As(Ⅴ)的吸附作用研究

新生态MnO2是一种高效吸附材料,用MnSO4和KMnO4反应制备了该吸附剂,并表征了其基本性质.新生态MnO2对As(Ⅴ)具有很高的吸附去除率和较快的吸附速度,吸附动力学符合Lagergren二级速度方程; 吸附pH曲线呈"∽"形,pH=6.5时出现一个吸附峰值; pH=5.5时,As(Ⅴ)的吸附等温线符合Langmuir型; pH=6.5时符合Freundlich型; 稀NaOH溶液是As(Ⅴ)的有效解吸液,1 mol/L NaOH溶液浸泡1h后,As(Ⅴ)的解吸率可达82.7%.     

人工强化生态滤床滤料性能研究

为了给人工强化生态滤床在工程应用选择滤料提供参考,利用室内模拟试验装置,考察了沸石、砾石、火山岩、陶环、碳环5种滤料在孔隙率、挂膜速度、机械强度、不同进水流量条件下COD、氨氮去除效果等方面的性能.结果表明,陶环和碳环孔隙率远大于其他3种滤料,陶环、碳环.火山岩.沸石和砾石的孔隙率分别为77％,75％,47％,38％和35％.当水力负荷为8mL/min时,在第11d,砾石滤料和火山岩滤料的COD去除率稳定,分别达到40.8％和41.6％,而其他3种滤料去除率仍处于上升阶段.这说明砾石与火山岩挂膜速度大于其他3种滤料.当系统稳定运行后,在水力负荷为3.75 mL/min时,碳环和火山岩滤料的COD去除率高于其他3种滤科.当水力负荷保持3.75mL/min时,进水COD升高,火山岩滤料COD去除率降低,小于其他3种滤料.这说明火山岩滤料与其他滤料相比具有更好的抗COD负荷冲击能力.沸石抗氨氮负荷冲击能力高于其他滤料.陶环和碳环强度差于其他3种滤料.研究表明,5种滤料各具特点,在实际工程滤料选择过程中应充分考虑施工和造价等因素.对于大型工程,如果工程当地不具备火出岩和沸石矿资源,应优先选择砾石滤料.     

贵州六盘水地区马铃薯种植区域地球化学特征

应用环境地质、农业地质理论,对贵州省六盘水地区马铃薯种植区带开展地球化学调查研究,通过对调查区域的岩石、原生土、耕作土和马铃薯的采样、检测和统计分析,结果表明:岩石和原生土、原生土和耕作土、耕作土和马铃薯三者之间的各种元素含量丰缺具有相关关系,由此提出石炭系分布的新营、把士寨、粮蕨坝等区域适合马铃薯规模化种植;水城玉舍、水城大房子、盘县洒基、盘县上纸厂玄武岩分布区适合马铃薯规模化种植;二叠系碎屑岩分布区煤冲等地适合马铃薯规模化种植;盘县平关彭家屯侏罗系紫红色泥岩分布区也适合马铃薯规模化种植。水城小田坝、水城海坪和甘塘等二叠系茅口灰岩分布区域不适合马铃薯规模种植。     

煤矸石在复垦土壤中的利用方式对水稻重金属含量的影响

本文通过以煤矸石为填充材料的复垦土壤上种植水稻的盆栽实验,研究在土壤复垦过程中煤矸石的填充方式和配比浓度对水稻籽粒和秸秆中重金属含量的影响。研究结果表明:在设定的煤矸石配比浓度范围内,水稻籽粒和秸秆中的重金属含量,都随煤矸石配比浓度的增加而增加,其中煤矸石配比浓度为40%时,增幅最大F元素在籽粒中的含量为0.921 mg/kg,是空白的1.12倍;在秸秆中的含量为9.064 mg/kg,是空白的4.19倍;煤矸石的两种填充方式下,水稻籽粒和秸秆中的重金属含量,大多呈现掺混式的大于垫底式的,其中煤矸石配比浓度为10%时,籽粒中差值最大的的F元素,含量相差了0.128 mg/kg,前者是后者的1.29倍;配比浓度为40%时,秸秆中差别最大的As元素,含量相差了0.352 mg/kg,掺混式的高于。垫底式的1.87倍。污染指数评价结果显示:籽粒中的重金属综合污染指数,皆小于1,未受到重金属污染,但在配比浓度为40%时,Hg的单项污染指数大于1,籽粒受到Hg的污染;秸秆的综合污染指数在1到3之间,重金属重污染程度严重,应对产出的秸秆妥善处理,以免对生态环境造成新的污染。     

基于全基因组预测莱茵衣藻的新miRNA及其靶基因

莱茵衣藻(Chlamydomonas reinhardtii)是一种重要的模式生物,其miRNA的发现相对较晚.为系统化地预测分析莱茵衣藻的miRNA,采用比较基因组和同源比对相结合的方法,根据mi Rbase中已知的莱茵衣藻miRNA序列以及前体的特点,并且基于莱茵衣藻的全基因组对其miRNA的前体序列和成熟miRNA进行系统的分析和筛选,使用unigene和JGI的莱茵衣藻相关序列数据库对预测结果进行靶基因预测和功能的分析.最终发现可能存在的miRNA 36条,其前体结构符合miRNA前体的基本特征且具有高度的同源性,两个数据库所得相匹配靶基因分别为64和32条,其中部分是与莱茵衣藻各项生命活动相关的基因.本研究表明莱茵衣藻的基因组中具有可能存在的新miRNA家族,并且部分有高度匹配的靶基因,为其后续研究提供了可靠的理论支持.     

浅层淹水条件下不同施肥处理对黑土温室气体排放的影响

以东北黑土区长期耕作土壤为对象,通过室内培养试验研究了浅层淹水条件下不同施肥处理对黑土温室气体排放的影响.结果表明,浅层淹水条件下,与不施肥对照处理相比,单施氮肥处理对土壤CO₂排放没有显著影响,氮肥配施猪粪或者秸秆则显著促进了CO₂的排放,使得CO₂排放速率提高了一个数量级,氮肥配施秸秆处理的CO₂排放量最高.浅层淹水条件下,与不施肥对照处理相比,施用氮肥显著促进了土壤N₂O的排放.而与单施氮肥处理相比,氮肥配施猪粪和秸秆则显著抑制了N₂O的排放,表现为土壤对N₂O的微量吸收,氮肥配施秸秆处理的N₂O吸收量相对较高.浅层淹水条件下施用氮肥抑制了土壤CH₄的排放,而与单施氮肥处理相比,氮肥配施猪粪或者秸秆则促进了土壤CH₄的排放.     

典型耦合优化算法在源项反演中的对比研究

突发大气污染事故中,污染源的快速、准确确定是应急处置的基础.为研究有效的源项评估方法,本文基于美国草原外场SO₂释放实验,利用GA-PSO、GA-NM、PSO-NM 3种耦合算法,分别与高斯点源烟羽扩散模型结合,对源强和位置等污染源参数进行反演与对比,并从算法结构与大气扩散条件方面进行反演效果差异分析.结果表明,从源强反演角度看,PSO-NM反演结果的准确性最高、稳定性最强,平均误差（11.3%）与平均标准偏差（0.7g/s）明显低于GA-NM（16.4%、13.3g/s）与GA-PSO（29.0%、26.6g/s）.从位置反演角度看,PSO-NM的反演结果最为稳定,反演的平均标准偏差（0.29m）明显低于GA-NM（3.20m）与GA-PSO（3.03m）算法;在不稳定和中性扩散条件下,PSO-NM算法的位置反演准确性最高,误差为4.97m;但在稳定扩散条件下,GA-NM的位置反演误差（7.69m）最小.从反演效率角度看,PSO-NM与GA-NM反演时间最短,更适用于污染源的快速确定.     

SPARROW模型及其应用研究进展

SPARROW模型是由美国地质调查局开发的一个基于流域空间属性的估算污染物负荷、浓度等的非线性回归模型。由于模型通过质量守恒来约束污染物的传输,并以统计学的方法实现变量参数的校准,因而SPARROW模型在量化污染物的传输过程中具有足够高的精确度与合理性。总体来看,SPARROW模型在流域污染源及环境因子分析、水质评估与模拟、监测管理优化等方面发挥出了重要作用,并被广泛地应用于国内外的不同流域。针对SPARROW模型在不确定性分析中存在的自相关问题,贝叶斯分析的引入优化了模型在不确定性方面的评估。目前,SPARROW模型在国内流域中以估算总氮、总磷、COD等污染物负荷为主要应用。随着国内相关数据的积累以及共享程度的提高,其应用范围将会愈加广泛。     

筑坝对河流水化学和流域风化速率估算的影响——以乌江支流三岔河、猫跳河为例

利用水化学可以估算所在流域的化学风化速率,但筑坝对此的影响目前还不清楚。本研究以西南喀斯特三岔河和猫跳河河流-水库体系为研究对象,季节性调查了其水化学情况,并对其所在流域的岩石风化速率进行了估算,以评估筑坝对此的影响。调查水体的Ca~(2+)、Mg~(2+)、HCO_3~-、SO_4~(2-)的平均浓度分别为1 397、429、2 359、832μmol/L,表明其水化学组成主要受碳酸盐岩风化控制;这四种离子之和(MTDS)在水库中相对稳定且具有明显的季节变化,但河流MTDS变化相对复杂且无明显规律,表明筑坝显著影响了原有河流的水化学。河流筑坝后水流变缓,水深增加,生物作用增强,导致MTDS在水库剖面出现化学分层,而水库底层泄水的发电方式使得大坝下游水化学继承了水库底层水的特征,由此利用坝前坝后水化学数据计算出的化学风化速率差异在20%左右。     

京津冀地区钢铁行业污染物排放清单及对PM2.5影响

以京津冀地区为研究区域,采取自下而上的方法,建立京津冀地区钢铁行业细化至焦化、烧结和球团、炼铁、炼钢、轧钢等工序的多污染物排放清单.清单估算结果显示,2015年京津冀地区钢铁行业SO₂、NO_x、TSP、PM₁₀、PM_2.5、CO、VOC的排放量分别为38.82、27.23、79.19、53.15、38.68、823.38、26.53万t,其中烧结和球团工序是最主要的污染物排放工序（17.0%~72.0%）,其次为炼铁工序（4.6%~42.4%）和轧钢工序（3.5%~35.7%）.采用具有污染物来源示踪功能的双层嵌套气象-空气质量模型系统（WRF-CAMx）耦合模型模拟京津冀地区钢铁行业污染物排放对区域大气PM_2.5浓度的影响.模拟结果显示：钢铁行业在春夏秋冬这4个季节对京津冀地区PM_2.5浓度贡献率分别达到14.0%、15.9%、12.3%、8.7%.各地市中,钢铁行业对唐山市PM_2.5影响最大,年均PM_2.5浓度贡献率高达41.2%,其次为秦皇岛市、石家庄市、邯郸市,年均PM_2.5浓度贡献率分别达到19.3%、15.3%、15.1%.