Identification of potential electrotrophic microbial community in paddy soils by enrichment of microbial electrolysis cell biocathodes

Electrotrophs are microbes that can receive electrons directly from cathode in a microbial electrolysis cell (MEC). They not only participate in organic biosynthesis, but also be crucial in cathode-based bioremediation. However, little is known about the electrotrophic community in paddy soils. Here, the putative electrotrophs were enriched by cathodes of MECs constructed from five paddy soils with various properties using bicarbonate as an electron acceptor, and identified by 16S rRNA-gene based Illumina sequencing. The electrons were gradually consumed on the cathodes, and 25%–45% of which were recovered to reduce bicarbonate to acetic acid during MEC operation. Firmicutes was the dominant bacterial phylum on the cathodes, and Bacillus genus within this phylum was greatly enriched and was the most abundant population among the detected putative electrotrophs for almost all soils. Furthermore, several other members of Firmicutes and Proteobacteria may also participate in electrotrophic process in different soils. Soil pH, amorphous iron and electrical conductivity significantly influenced the putative electrotrophic bacterial community, which explained about 33.5% of the community structural variation. This study provides a basis for understanding the microbial diversity of putative electrotrophs in paddy soils, and highlights the importance of soil properties in shaping the community of putative electrotrophs.     

Morphology-dependent interfacial interactions of Fe2O3 with Ag nanoparticles for determining the catalytic reduction of p-nitrophenol

In this work,we fabricated three kinds of Ag/Fe_2O_3 model catalysts with different morphologies to study the interfacial interactions between Ag and Fe_2O_3,and how they affected the catalytic activity in hydrogenation of p-nitrophenol was explored.The hydrothermal method was used to synthesize the metal oxide supported silver catalyst,with various morphologies including nanoplates(NPs),nanospheres(NSs),and nanocubes(NCs).The crystal structure,morphology and surface elements of the composite were investigated by various measurements,such as X-ray diffraction(XRD),scanning electron microscopy(SEM),transmission electron microscopy(TEM) and X-ray photoelectron spectroscopy(XPS).The catalytic activity was also evaluated by the reduction of p-nitrophenol to p-aminophenol.It was found that the activities of the above catalysts varied with the morphology of the support.Among them,Ag/Fe_2O_3 NPs promoted the highest performance,Ag/Fe_2O_3 NSs were slightly inferior,and Ag/Fe_2O_3 NCs were the worst.At last,we ascribed the remarkable activity of Ag/Fe_2O_3 NPs to the strong metal-support interactions between Ag and Fe_2O_3.     

生物炭吸附水中磷酸盐的研究进展

生物炭作为1种环境友好型吸附材料,可有效去除并回收水体中的磷,由此也成为当前的研究热点之一。综述了目前国内外生物炭吸附磷酸盐及磷素回收研究现状,主要总结了控制生物炭吸附磷酸盐的4种主要机制,阐述了影响生物炭吸附除磷过程中的主要影响因素,介绍了目前应用研究的方向并提出生物炭在实际应用中所面临的问题并对未来研究方向进行了展望,以期为未来研究及推广应用提供理论支撑。     

洞庭湖区南汉垸水体浮游植物群落结构特征及其影响因素

环境要素的变化对浮游植物的群落结构和功能具有重要影响.为揭示洞庭湖南汉垸湖区浮游植物群落结构特征及其影响因素,分别于2017年11月（关泵封水期）和2018年6月（开泵放水期）在洞庭湖区典型堤垸——南汉垸进行了采样调查,并对调查区域内的浮游植物及主要水环境因子进行了系统监测和分析.结果表明:①调查期间共检出浮游植物8门62属,主要隶属于绿藻门（Chlorophyta）、硅藻门（Bacillariophyta）和蓝藻门（Cyanophyta）,浮游植物分布表现出较为显著的时间差异性,11月浮游植物的丰度为8.34×106~3.02×108 L-1,6月为1.13×106~2.04×107 L-1.②Shannon-Wiener多样性指数（H'）介于1.10~3.24之间,Margalef丰富度指数（d）介于1.42~6.40之间,Pielou均匀度指数（J）介于0.48~0.87之间,多样性评价表明,南汉垸整体上介于轻污染与β-中污染之间,局部采样点为α-中污染.③PCA（主成分分析）结果表明,ρ（TN）、ρ（TP）和ρ（NH₄+-N）为南汉垸水体的主要污染因子.④RDA（冗余分析）结果表明,南汉垸浮游植物群落结构分布与pH、ρ（NH₄+-N）及ρ（TN）呈正相关,与WT（水温）呈负相关.研究显示,南汉垸水体介于轻污染与β-中污染之间,营养状态及浮游植物群落结构在时间上差异较大.      

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

能源富集区市域经济发展水平空间格局演变——基于晋陕蒙甘宁地区

采用熵权TOPSIS法对我国晋陕蒙甘宁这一典型能源富集区各地级以上城市的市域经济发展水平进行综合评价,进而使用马尔可夫转移概率分析方法和ESDA空间分析方法,探索该地区市域经济发展水平时空分异格局的演化特征,结果显示：（1）该地区的市域经济发展差距在波动中下降;（2）各等级城市在不同时期演化规律截然相反,随时间推移,除低等级之外的各等级城市均表现出较高的等级下降风险;（3）该地区城市的市域经济水平曾存在一定空间负相关,到2015年这种关系则不再显著;（4）该地区呈现以局部为核心区的格局,但西部地区明显趋冷;（5）市域经济系统整体处于耦合协调度较低的状态,发展不平衡、不协调的问题较突出。     

星形线电除尘器内EHD流动与粒子行为数值模拟

为了研究星形线电除尘器内电流体动力学（EHD）流动与荷电粒子运动行为及两者间相互作用,构建了线板式电除尘器（ESP）内关于EHD和带电粒子运动学的耦合数值模型.该模型采用有限体积法离散求解电场方程和空间电荷方程,在拉格朗日法下建立带电粒子运动方程,并与FLUENT湍流模型进行耦合.利用这一模型,对3种电场风速下星形线电除尘器内流动形态与粒子运动行为进行了细致模拟,并分析了二次流动对气流、粒子浓度分布的影响.结果表明,星形线电除尘通道内二次流动对流动形态和粒子浓度分布存在显著作用.随电场风速的降低,这一作用将越明显.EHD流动对细小荷电粒子运动的影响更为显著.二次流动产生涡旋并作用于主流来影响粒子运动行为.收尘板面的涡旋挤压粒子流远离壁面向流动中心运动,放电极下游的涡旋则促进粒子流向收尘板壁面靠近.此外,由于捕集通道中强二次流的存在,Deutsch计算式对除尘效率、特别是对于亚微米粒子捕集效率的计算并不准确.     

高原湖泊沉积物中反硝化微生物的群落特征——以包头南海湖为例

为了探明内蒙古高原富营养化城市湖泊中nirS型反硝化细菌群落结构的特异性,利用特异性功能基因nirS对包头市南海湖的表层沉积物进行反硝化细菌多样性测定,在分析各采样点沉积物理化指标的基础上,对各样品中nirS型反硝化细菌群落和多样性进行研究.结果表明,南海湖沉积物Shannon指数变化为3.07~3.41,相比于其他研究,反硝化微生物多样性相对较低.参与反硝化的优势菌属与大多数湖泊保持一致,以假单胞菌属（Pseudomonas）和红杆菌属（Rhodobacter）为主.冗余分析（RDA）指出,城市湖泊中的各种类型的污染物对反硝化优势菌属有明显的促进作用,红杆菌属（Rhodobacter）与硝酸盐氮、亚硝酸盐氮呈正相关,假单胞菌属（Pseudomonas）除受硝酸盐氮、亚硝酸盐氮的影响外,还与总磷呈较强的正相关.南海湖nirS型反硝化细菌中的主要菌属促进了反硝化作用,加速了南海湖氮素的去除.     

基于最大熵模型的福建省红树林潜在适生区评估

本研究利用生物气候、地形、底质类型、海温等环境因子和红树林分布数据建立了福建省红树林分布模型,基于最大熵方法分析了福建省沿岸红树林潜在适生区的空间分布.根据模型输出结果对福建省红树林的生境适宜性进行了评估,识别了影响红树林分布的关键环境因子及其适生值区间,并通过空间叠加分析获取了福建省红树林保护与修复的优先区与空缺区域.结果表明,影响福建省红树林适生区分布格局的主要环境因子包括海表温度、气温和降水等,福建省红树林潜在适生区主要位于沙埕港-三沙湾-兴化湾沿岸、泉州湾-厦门湾-九龙江口沿岸、漳江口-东山湾沿岸等地,其中最优适生区面积约为91km².全省共识别出8处红树林保护与修复的优先区域,现存红树林保护率约为64.4%,保护修复空缺主要出现在沙埕港、三沙湾、罗源湾、福清湾等处,研究结论可为未来福建省红树林保护和修复行动提供科学参考.     

典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型（HYSPLIT）对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法（WPSCF）和轨迹浓度权重法（WCWT）对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,（1）在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;（2）春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;（3）春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;（4）春季,柳州市PM_2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域.