地下水主要组分水化学异常识别方法对比：以柳江盆地为例

地下水化学组分的异常识别是构建水化学背景值及开展人类活动影响程度识别量化的重要基础.以往提出的基于5种水化学图的主要组分异常识别方法取得了良好效果,但是该方法考虑的水化学图种类过多,计算复杂.为简化水化学图法,本文以柳江盆地为例,尝试采用Durov图替代5种水化学图,对地下水主要组分进行异常识别.为此,分别对比分析了水化学图与数理统计法组合出的7种异常识别方法的剔除效果,并进行方法可靠性检验.结果表明,数理统计法与水化学图法结合识别地下水异常相对于两者单独使用可以取得更好的识别效果;其中3σ准则+5种水化学图法和3σ准则+Durov图法对地下水主要组分异常识别效果最好;并证实采用Durov图可以有效替代5种水化学图进行地下水主要组分的异常识别,既保留了水化学识别异常的科学性,又大大简化了异常识别计算的过程.     

地膜覆盖和施氮对菜地CH4排放的影响

以位于西南大学农业部重庆紫色土生态环境重点野外科学观测试验站内辣椒-萝卜轮作菜地为研究对象,采用静态暗箱/气相色谱法,进行为期2 a的田间原位观测,探讨地膜覆盖和不同施氮处理对菜地CH_4排放的影响.本实验设置8个处理,分别为对照常规(NN0)、对照覆膜(FN0),低N常规(NN1)、低N覆膜(FN1),中N常规(NN2)、中N覆膜(FN2),高N常规(NN3)、高N覆膜(FN3),研究地膜覆盖和施氮对菜地CH_4的排放特征和影响因素以及土壤碳氮组分的变化规律.结果表明,覆膜与常规两种种植方式对于菜地CH_4的排放没有明显差异. 2014年5月～2016年4月,覆膜种植下无氮、低氮、中氮和高氮菜地CH_4年均累积吸收量分别为28. 96、51. 90、43. 43和34. 41 mg·m~(-2),常规种植下CH_4年均累积吸收量分别为40. 76、63. 56、62. 77和21. 92 mg·m~(-2).不同施氮梯度对于菜地CH_4的排放没有显著影响.菜地CH4的吸收量与土壤温度呈显著正相关关系,与土壤含水率则呈现为显著负相关关系.地膜覆盖在辣椒季加速了土壤碳素的矿化,而在萝卜季则没有显著影响.     

湿地综合分类研究:Ⅱ.模型

在前文［１］提出的湿地综合分类方法的基础上，进一步探讨用状态变量描述湿地状态特征和动力特征的途径。重点讨论建立反映湿地状态变量间制约关系的湿地动力模型。这一工作是湿地综合分类的主要目的所在，是综合分类研究的自然延伸，同时也是实现对湿地系统定量描述的有益尝试。     

Experimental study on MSW gasification and melting technology

In order to develop municipal solid waste (MSW) gasification and melting technology, two preliminary experiments and a principle integrated experiment were fulfilled respectively. The gasification characteristics of MSW are studied at 500-750℃ when equivalence ratio (ER) was 0.2-0.5 using a fluidized-bed gasifier. When temperature was 550-700℃ and ER was 0.2-0.4, low heat value (LHV) of syngas reaches 4000-12000 kJ/Nm3. The melting characteristics of fly ash were investigated at 1100-1460℃ using a fixed-bed furnace. It was proved that over 99.9% of dioxins could be decomposed and most heavy-metals could be solidified when temperature was 1100-1300℃. The principle integrated experiment was carried out in a fluidized-bed gasification and swirl-melting system. MSW was gasified efficiently at 550-650℃, swirl-melting furnace maintains at 1200-1300℃ stably and over 95% of fly ash could be caught by the swirl-melting furnace. The results provided much practical experience and basic data to develop MSW gasification and melting technology.     

洱海藻类水华高风险期沉积物氮磷释放通量时空变化

选择藻类水华高风险期,研究沉积物氮磷释放通量时空变化及影响因素,以揭示沉积物氮磷释放对洱海水质影响.结果表明:①2009、2013和2018年洱海沉积物氮磷释放通量整体呈上升趋势,与2009相比,2013年增幅较大,而2018年与2013年相比增幅较小;溶解性总氮(DTN)释放通量在11. 71～14. 15 mg·(m~2·d)~(-1),其中有机氮(DON)释放通量在6. 39～8. 42mg·(m~2·d)~(-1),占DTN的58%,无机氮(DIN)释放通量在5. 31～5. 73 mg·(m~2·d)~(-1),占DTN的42%;溶解性总磷(DTP)释放通量在0. 11～0. 14 mg·(m~2·d)~(-1),无机磷(DIP)释放通量在0. 07～0. 09 mg·(m~2·d)~(-1),占DTP的66%,有机磷(DOP)释放通量在0. 04～0. 05 mg·(m~2·d)~(-1),占DTP的34%.②洱海沉积物氮磷释放通量空间差异也较大,其中氮释放通量呈南部北部中部趋势,磷释放通量表现为北部中部南部趋势; 2009、2013和2018年相比,由北向南各湖区氮释放通量增幅分别为17%、13%和23%,磷释放通量增幅分别为19%、28%和29%.③2009、2013和2018年相比,洱海沉积物氮磷含量总体稳定,不是影响其释放通量变化主因,水华高风险期水体pH增加和DO下降是影响沉积物氮磷释放通量变化的重要因素,洱海保护应关注水体环境因子变化导致的沉积物氮磷释放增加问题.     

基于WQI法的鄱阳湖水质演变趋势及驱动因素研究

选取2003—2016年16项水质参数,采用WQI水质指数法,研究了近14年鄱阳湖水质演变特征及影响因素.结果表明:①水质WQI均值为(37.61±7.71),处于"良好"水平,但氮磷污染较严重.②水质WQI值变化可分为两阶段,其中2003—2010年间年际变化较大,WQI(TP)由70.7下降至65.20,而WQI(TN)由59.44增加至67.43,相比而言TP污染程度较TN严重;2011—2016年总体稳定,年际变化较小,而WQI(TP)和WQI(TN)值却显著增加,这一阶段TN污染程度超过TP.③鄱阳湖水质2003—2010年TN浓度增加与工业废水和生活污染负荷增加相关,而TP浓度下降则与流域磷污染控制加强有关;2011—2016年,TN和TP浓度增加与生活及旅游污染负荷快速增加密切相关;水质空间变化与"五河"入湖氮磷负荷有关,表现为北部湖区水质较好,西南湖区TP超标严重,而东南湖区TN污染程度最高.     

西南某地粘土对U吸附的动态模拟实验研究

选择西南某地正电荷发育的弱酸性粘土TY4作为吸附介质,加5%Ca(OH)2作为添加剂制作模拟屏障,用模拟核废液对介质做动态淋滤实验,得出了铀浓度随流量、pH值的变化曲线。实验结果表明,随高度增加屏障的吸附性能增大,渗透系数减小。屏障在pH为11和9附近时吸附效果较强。     

污泥的热解动力学特性研究

采用差示热天平获得造纸污泥和污水处理厂污泥的ＴＧ，ＤＴＧ，ＤＴＡ曲线，对污泥燃烧的物理化学过程进行了详细分析．差热曲线的计算分析表明，污泥热解反应是一个一级反应过程，据此获得了污泥的动力学参数———频率因子和活化能，最后得到污泥的热解动力学方程．     

1株高效去除氨氮的红假单胞菌的分离鉴定及特性

从云南某一沼泽地中分离筛选出1株可降解氨氮的光合细菌psb1,细胞形态及活细胞特征吸收光谱与红假单胞菌属(Rhodopseudomonas sp.)基本一致.光合细菌16S r DNA特异引物扩增序列比对结果表明,菌株psb1与Rhodopseudomonas sp.同源性达99%,且细菌叶绿素Y亚基的蛋白质序列比对结果表明,菌株psb1与Rhodopseudomonas palustris相似性最大,为99%.但生理生化特征及其主要脂肪酸分析发现菌株psb1与Rhodopseudomonas palustris有较大差异,菌株psb1不能利用葡萄糖和甘露醇等,且含特定脂肪酸C_(18:1ω6c).单一因素实验结果表明:菌株psb1最适生长温度和p H分别为40℃和7.0,最优生长氮源为酵母膏;初始p H为6.0~7.0,30℃条件下厌氧光照培养,投加0.4%的psb1菌剂对模拟废水中氨氮的去除率达99%以上.说明光合细菌psb1为Rhodopseudomonas属的一个新菌,能高效去除氨氮,在景观水体水质调控中具有重要应用前景.     

污染条件下成都市PM_(2.5)干沉降速率的模拟分析

利用成都市三瓦窑、沙河铺国控环监站2015年9月—2016年8月逐时PM_(2.5)监测数据,结合同期双流国际机场公布的地面气象要素(风场、温度、湿度和压强)以及温江站风速探空资料,首先统计分析了成都市风场、温度和湿度的基本特征,然后计算了污染条件下PM_(2.5)干沉降速率,并建立了适用于不同季节的GIFM模型和多元回归预测模型。结果表明:基本气象要素场的配置以及特殊地形导致了成都市PM_(2.5)干沉降环境恶劣,同时四季差异较大;污染条件下PM_(2.5)干沉降速率约为0.02~0.1 cm/s,表现为冬季<秋季<年<春季<夏季,四季的主要影响因子也不同,秋冬为湿度和压强,春季为温度,夏季为风速,且湿沉降强度过大时,会出现PM_(2.5)干沉降速率的"虚高"现象;GIFM模型和多元回归模型均能很好地预测污染条件下的PM_(2.5)干沉降速率,其预测能力均是夏季最好,冬季最差,春秋次之,通过对比分析表明GIFM模型的预测能力在各季节均优于多元回归模型。