森林凋落物分解研究进展

森林凋落物是指森林生态系统内由生物组分产生,然后归还到林地表面的所有有机物质的总称。森林凋落物在促进森林生态系统正常的物质循环和养分平衡,维持生态系统功能中具有重要作用,其分解受多因素影响,且各因素之间相互交错。不同情况下,各因子的重要性可能不同。温度和湿度被认为是影响凋落物分解主要的气候因子。凋落物随着温度升高分解速率加快,增加土壤湿度对凋落物分解有积极作用。凋落物的化学性质中,C、N比和木质素含量被认为是最重要的指标。凋落物分解前期的分解速率受到养分含量、水溶性碳化合物和结构碳化合物含量的强烈影响,而后期则更多地受到木质素及纤维素/木质素比值的支配。土壤动物可以粉碎凋落物,土壤微生物也是促进凋落物分解的重要因素,人为活动也影响凋落物分解。N沉降、全球变暖和臭氧层破坏等全球变化对森林凋落物分解的影响已逐渐成为研究热点。未来凋落物分解的研究方向是统一研究方法,开展长期定位监测,加强对分解过程中有机碳含量和释放量的研究,以及N沉降对凋落物分解作用机理的研究。     

A/O交替运行钢渣基复合滤料生物滤池处理模拟生活污水脱氮除磷特性

利用两级钢渣基复合滤料生物滤池(SSMBF)构建厌氧/好氧(A/O)交替运行工艺系统.在单池HRT=2h,A/O交替周期48h,厌氧DO=0.2~0.5mg/L,好氧DO=3~5mg/L,T=23~27℃的运行条件下,考察了SSMBF系统对模拟生活污水(pH=6.8~7.5,COD=260~330mg/L,NH4+-N=35~40mg/L,PO43--P=9~11mg/L)的处理效果,分析了其氨氮和磷去除特性.结果表明,两级A/O交替SSMBF系统具有良好的生活污水处理能力,对氨氮、磷和COD的去除率分别为95%、40%~60%和83.3%,出水氨氮、磷和COD浓度分别为0.5mg/L?3~6mg/L和50mg/L.在厌氧/好氧交替周期为48h的工况下,SSMBF系统的氨氧化菌和聚磷菌分别可在10h和8h恢复最佳活性.SEM?EDS表征和污染物去除特性分析结果显示,A/O交替运行SSMBF系统充分发挥了钢渣基复合滤料的离子和碱度释放特性,通过聚磷菌的厌氧释磷效应,在厌氧SSMBF中诱导促进了生物-结晶协同除磷,结晶产物为以羟基磷灰石为主的磷酸盐化合物.     

UASB-MBR组合工艺处理黄连素废水的中试

为实现黄连素废水的规模化处理,针对黄连素废水可生化性差、有机污染物浓度高等特点,采用UASB-MBR(升流式厌氧污泥床-膜生物反应器)组合工艺,利用微生物的生化反应去除废水中的高浓度有机物和黄连素,考察在不同HRT(水力停留时间)下COD_Cr和黄连素的去除效果,并采用GC-MS(气相色谱-质谱联用仪)对系统进、出水中的特征污染物进行分析. 结果表明:①在UASB与MBR的HRT分别为96、66 h,84、58 h,72、50 h,60、41 h,以及进水ρ(COD_Cr)和ρ(黄连素)分别为2 030.0~3 660.0和19.0~400.0 mg/L的条件下,COD_Cr和黄连素的平均去除率均可达到90.0%以上,出水ρ(COD_Cr)平均值低于150.0 mg/L,ρ(黄连素)平均值低于4.0 mg/L. ②UASB与MBR的HRT分别为72、50 h为最佳运行条件. ③UASB可以明显降低废水中特征污染物的种类和浓度,UASB出水经MBR处理后,废水中的11种主要特征污染物均得到有效降解.      

纳米聚丙烯-丙烯酸酯改性材料的制备及其吸油性能研究

以纳米聚丙烯(nano-polypropylene,PP)为基体,丙烯酸丁酯为单体,采用紫外辐射方法制备高吸油性复合材料(butyl acrylate grafted nano-polypropylene,BAPP)。试验确定的最佳制备条件为:辐照时间1 h,单体浓度33.3%,光敏剂浓度0.2%,并通过傅里叶变换红外光谱仪对改性前后样品的结构进行了表征,结果表明丙烯酸丁酯被成功接枝到纳米聚丙烯纤维上。考察了接枝率、吸附时间、吸附温度和pH值等对改性纳米聚丙烯材料吸油性能的影响,改性纳米聚丙烯对机油的吸附符合二级动力学模型。实验数据显示,常温下纳米聚丙烯和改性材料对原油的吸油量分别为35.5 g/g和28.5 g/g,改性后的材料吸油性能明显改善。温度对改性纳米聚丙烯纤维的吸油率有明显影响,与油品种类及粘度有关系,随着pH值的升高,改性纳米聚丙烯纤维对机油的吸油率迅速增加。     

膜生物反应器(MBR)处理干法腈纶废水

针对干法腈纶废水污染物种类多且难以生物降解的特点,以及抚顺石油化工公司腈纶化工厂废水处理工艺脱氮效果差、出水ρ(COD_Cr)高的现状,采用填料式缺氧-好氧膜生物反应器(MBR)工艺处理干法腈纶废水,考察该技术对干法腈纶废水COD_Cr,NH₄+-N和TN的去除率,以及处理效果的稳定性. 结果表明:MBR处理干法腈纶废水的出水水质稳定,对进水水质、水量的变化有较强的耐冲击性;采用缺氧-好氧工艺不仅可去除97%以上的NH₄+-N,还可去除60%以上的TN;但是由于干法腈纶废水可生化性差,且ρ(NH₄+-N)高,缺氧段反硝化作用及好氧段硝化作用存在缺少碳源和碱度的现象.      

武汉市生态用地发展潜力分析

根据国家与湖北省的相关政策、规定,以土地利用图和基本农田保护规划图为基础,利用GIS对武汉市的生态用地潜力进行分析。结果表明,其可用土地规模为51 028.75～113 537.77 hm2,如能全部用于林业建设,则全市的林木绿化率仅此就可以增加6.01%～13.37%。其中未利用土地如全部用于林业建设可以增加森林覆盖率4.1%,其他的水岸、道路、坡耕地等的绿化潜力为1.91%～9.27%。目前的林业生态建设应该首先以挖掘未利用土地的绿化潜力为主,适当增加其他类型用地向林业生态用途的转化。     

种植蔬菜地与裸地氧化亚氮排放差异比较研究

采用大型原状土柱试验研究了种植蔬菜地与未种植蔬菜裸地土壤氧化亚氮（N2O）排放的差异。试验结果表明,施肥但未种植蔬菜的裸地土壤N2O排放量远大于种植蔬菜地的土壤N2O排放量,裸地土壤N2O平均排放通量为193μg.m-2.h-1,而种植蔬菜后土壤N2O平均排放通量减少至60μg.m-2.h-1;相应地,裸地的N2O排放总量也要远高于种植蔬菜地的N2O排放总量。同时,低施氮量（N1,500 kg.hm-2）下裸地的N2O排放量要比高施氮量（N2,750 kg.hm-2）且种植蔬菜时裸地的N2O排放量大,如2007年10月至2008年9月试验期间,N1处理下裸地总N2O-N排放量为9.54 kg.hm-2,而N2处理（种植蔬菜）下总N2O-N排放量仅为4.21 kg.hm-2。此外,未种植蔬菜时裸地土壤N2O排放系数远大于种植蔬菜时,如N1种植蔬菜时为0.39%,但未种植蔬菜的裸地土壤排放系数为1.76%。研究说明种植作物与否对土壤N2O排放有重要影响,因此在估算农田土壤N2O排放温室气体量时,需考虑裸地的贡献能力。     

深圳湾典型红树植物根表铁膜及其重金属富集特征

以深圳湾红树林湿地的5种典型红树植物为研究对象,调查了红树植物根表铁膜及其重金属富集特征.结果表明：① 5种红树植物根表铁膜含量依次为：老鼠簕 > 桐花树 > 木榄 > 秋茄 > 银叶树,含量范围为0.37~10.81 g·kg^-1.②根表铁膜对沉积物中重金属具有一定的富集作用,并且其因植物种类和重金属种类而异：重金属在老鼠簕根表铁膜中积累较高,银叶树中最低;铁膜中的重金属Mn含量为0.11~2.67 g·kg^-1,Pb、Zn、Cu、As和Cr最高含量范围为117.44~189.69 mg·kg^-1,Cd、Ni、Co、Sb最高含量范围为34.84~63.34 mg·kg^-1;铁膜中的Zn含量与其他重金属含量呈显著负相关（P<0.001）,表明铁膜中Zn的积累可能与其它金属元素存在一定的竞争关系.③沉积物pH显著影响根表铁膜的含量及其对Mn的积累（P<0.05）;沉积物含水量和盐度与铁膜中重金属Cr和Co含量呈正相关（P<0.05）.④红树植物根表铁膜及其重金属含量的分布特征均为根尖 > 根中 > 根基.     

乌江下游水电开发对陆生生态系统影响分析评价

为研究水电梯级开发对当地陆生生态系统的影响程度,选择中国西南地区大型河流--乌江下游沿河至河口段为典型研究区,于2018年2-10月,采用资料查询、现场调查、遥感解译的方法,对当地陆生生态系统进行影响后评价。结果表明,梯级水电建成后,水库水面面积为建设前的2.60倍,森林、灌丛植被面积分别增加了205.89,366.04 km^(2),增幅分别为1.29%,2.30%,总植被生物量增加了195.14万t,增幅为2.82%;两梯级水电站建设对评价范围内植物物种多样性没有造成明显不良影响;麻阳河保护区内黑叶猴种群数量自2014-2021年,增长近30只,增幅约5%。水电梯级开发建设对评价范围内陆生生态系统没有造成明显不良影响,生态系统仍然处于良好循环之中,且存在顺向演替趋势。研究结论可为环境管理部门今后判断河流水电梯级开发对陆生生态系统的实际影响提供决策参考。     

深度学习在裸地扬尘源监测中的应用研究

裸地是扬尘的重要来源,施工建设过程中形成的裸地极易在大风天气作用下造成扬尘污染。因此,快速、有效地定位裸地位置,并确认其管控措施落实情况,对于开展裸地扬尘源监管具有重要意义。基于高分辨率遥感监测数据,结合人工解译裸地扬尘源数据集,以北京市大兴区为例,利用深度学习方法对裸地和防尘网覆盖裸地进行分类识别。同时,利用颜色匹配法对大兴区防尘网覆盖裸地进行识别,横向评估深度学习方法的识别精度。结果显示：深度学习方法对防尘网覆盖裸地的识别精度达97%,对裸地的识别精度达61%;颜色匹配法对防尘网覆盖裸地的识别精度达85%。防尘网覆盖裸地的颜色特征鲜明,深度学习方法和颜色匹配法对防尘网覆盖裸地的识别精度都在85%以上。深度学习方法对于面积大于2 000 m²的图斑有着较好的识别精度。深度学习方法可以提高裸地遥感解译的效率,实现规范化图像识别,可以作为人工判读的辅助手段。在实际应用中,可通过进一步积累样本来增强模型性能。深度学习方法适用于裸地扬尘源线索快速发现、工地防尘网措施落实情况快速检测等场景。