碳氮氧同位素解析典型岩溶流域地下水中硝酸盐来源与归趋

利用多同位素（C、N和O）和水化学方法解析贵州八步地下河流域水体中硝酸盐（NO₃^-）来源与转化过程,利用SIAR模型定量计算NO₃^-不同输入端的贡献比例.结果表明,研究区地下水NO₃^-污染严重,近38%的地下水样品NO₃^-超过饮用水限值.地下水的δ¹⁵N-NO₃值介于2.3‰~30.33‰,均值9.68‰,δ¹⁸O-NO₃值介于2.65‰~13.73‰,均值6.64‰,δ¹⁸O-H₂O值介于-8.83‰~-7.37‰,均值-8.18‰.同位素组成（δ¹⁵N-NO₃、δ¹⁸O-NO₃和δ¹⁸O-H₂O）指示硝化作用主导着流域内氮素循环.硝化作用产生的硝酸加速了碳酸盐岩溶解,导致地下水中δ¹³C_DIC与δ¹⁵N-NO₃存在显著负相关性（P<0.001）,说明δ¹³C_DIC与δ¹⁵N-NO₃相结合是判断岩溶水中NO₃^-转化的有效手段.地下水和地表水中NO₃^-主要来源于土壤氮、粪肥污水和铵态氮肥料,其对地下水中NO₃^-贡献率分别为36.19%、33.71%和30.1%,对地表水贡献率分别为39.15%、36.08%和24.77%.岩溶流域内污水处理应同时去除污水中的NO₃^-和NH₄⁺,农业区应科学施肥,以有效降低地下水中NO₃^-的补给通量.     

3MRA风险模型在铬渣整治项目制定过程中的应用

选用美国环境保护署现行废物风险评价模型(3MRA)对某铬渣整治项目进行环境风险评价.模拟了治理前后区域内环境风险情况.分析了污染物暴露途径及危害对象.通过模型对该项目预定处置方法可行性进行了验证.模拟结果显示,在95%受保护对象、95%置信水平条件下,铬渣堆存区域存在显著的环境风险,周边居民致癌风险在10-4数量级,水域生态风险危害商数>1.而在对铬渣进行解毒填埋处置后,环境风险将有效降低,验证了此项目处置方法的可行性.     

污水厂污泥在亚/超临界丙酮中的液化行为

利用直接热化学液化技术,在1000mL的反应釜中,考察了液化温度、污泥/溶剂配比(R1)、催化剂以及溶剂填充率(R2)对污水厂污泥在亚/超临界丙酮中的液化行为的影响.结果表明,约300℃条件下,污泥液化较为彻底,过低或过高的温度液化效果反而较差.当温度超过340 ℃时,丙酮溶剂参与反应能力增强,促进油产率的增加,至380℃时油产率保持稳定.在其他液化条件相同的情况下,发现污泥在R1为10/200、R2为20%、添加5%剂量的NaOH作为催化剂,获得较好的液化效果.红外光谱(FTIR)和气相色谱/质谱分析(GC-MS)分析表明,生物油的主要成分是含氮杂环、羧酸、酯、酮等化合物,主要的官能团包括胺基、羟基、烷基和羰基等.     

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。     

1999—2013年中国东北植被物候信息遥感监测

随着3S技术的迅猛发展,用于地表遥感监测的卫星影像数据浩如烟海,而影像上地表植被长势等隐含信息的提取通常工作量大、耗费时间。论文提出了一种计算机自动提取地表植被物候信息的方法,主要用于对地表植被生长季及其年内长势进行快速提取。方法的基本原理是基于NDVI序列数据集,构建时间点对的时长跨度与该点对半方差的函数关系。选择东北松嫩平原地区作为重点试验区,计算了该区域1999—2013年地表植被生长季长度和长势特点,并选择东北地区物候观测数据进行验证分析。结果表明：1）东北地区农耕作物的生长季持续期在107~126 d左右。计算得到的结果与实测数据的最大误差在5 d值域范围内,沼泽植被在160 d以上（误差10 d左右）,草地为120~139 d;2）研究区地表植被的生长盛期峰值出现在第150天前后。结果较为真实、合理地反映了研究区域地表植被的物候信息。     

人工合成铁、铝矿对As(V)吸附的研究

采用批实验方法研究了人工合成铁、铝矿物对As(V)的吸附,考察吸附时间及溶液pH值对As(V)吸附的影响.结果表明,不同类型铁、铝矿对As(V)的吸附量均表现出随初始As(V)浓度(0.1~100mg/L)的增加而增加的趋势,其中水铁矿的吸附量在整个浓度范围内始终呈上升趋势,初始浓度为100mg/L As(V)时的吸附量为22.56mg/g,而针铁矿、水铝矿和赤铁矿的吸附量在低初始浓度时上升较快,随浓度升高上升幅度减缓直至平衡,其中赤铁矿的吸附量最小,100mg/L As(V)时的吸附量为4.75mg/g.Freundlich方程对吸附数据的拟合效果优于Langmuir方程,吸附能力表现为水铁矿最高,水铝矿和针铁矿相近,赤铁矿较低.随着吸附时间的增加,4种铁、铝矿物对As(V)的吸附量都逐渐增加,尤其是水铁矿,10min内即达到平衡吸附量的96.3%;水铝矿和针铁矿在48h时吸附量分别为平衡吸附量的97.2%和97.4%;赤铁矿则需96h才基本达到平衡.除水铁矿外,4种动力学方程对其他矿物动力学曲线的拟合均较好,尤其是双常数方程.pH值对矿物吸附As(V)的影响受As(V)初始浓度的影响,初始浓度较低时,铁、铝矿的吸附量仅在极碱条件下(pH>10)降低,而初始浓度较高时则表现为随pH值升高直线下降的趋势.     

PAEs污染下2种基因型菜心根际土壤微生物特征及差异性

设置邻苯二甲酸酯(PAEs)3个污染水平(T1,T2,T3)和对照处理(T0),盆栽2种基因型菜心(油青60天菜心和特青60天菜心),研究2种菜心不同生长期根际土壤微生物生物量碳氮(Cmic、Nmic)和总体代谢活性(AWCD)的动态变化特征及差异性,初步揭示2种菜心吸收累积PAEs差异的根际微生态机理.结果表明,2种菜心根际土壤Cmic分别介于84.45~213.30mg/kg和98.33~229.85mg/kg,Nmic分别介于9.00~25.86mg/kg和12.69~34.36mg/kg,显著高于未种植物的处理. AWCD值分别介于0.744~1.075和0.847~1.318,特青60天菜心显著高于未种植物的处理. 2种基因型菜心相比,特青60天菜心根际土壤Cmic, Nmic以及AWCD值均大于油青60天菜心(T3处理开花期除外),部分处理间差异显著. 2种基因型菜心茎叶和根系中PAEs含量与Cmic、Nmic和AWCD之间的相关性均未达到显著程度,说明2种基因型菜心茎叶和根系中PAEs含量可能与其他因素有关.     

上海市突发环境污染事故风险区划

环境风险区划是区域布局型环境风险管理及环境风险分区管理的重要手段.本研究在环境风险系统理论的指导下,借鉴“自上而下”和“自下而上”传统区划方对上海市突发环境风险进行区划研究.上海市突发环境风险区划中“自上而下”环境风险一级区的划分是依据上海市1990~2008年突发污染事故历史时空格局获得;而“自下而上”是通过构建上海市风险区划指标体系,在对指标进行概念模型量化的基础上,运用基于遗传算法的K均值聚类在最小区划单元进行聚类区划,并依据上海市政府宏观规划对聚类后的图斑碎块进行科学性和实用性调整,获得上海市突发环境污染事故风险亚区和小区;将上海市突发环境风险一级区及亚区和小区集成分析,实现上海市突发环境污染事故风险综合区划.结果表明:上海市突发环境污染事故风险区划包含2个风险一级区,5个风险亚区和21个风险小区,客观揭示了上海市突发环境污染事故风险的空间分布规律.针对上海市布局型环境风险和不同风险区提出相应的管理措施,为上海市综合减灾降险和风险管理决策提供科学依据.     

员工能力对煤矿企业激励措施的影响关系研究

煤矿企业员工在生产和安全方面的能力决定了其产出水平与所需的成本,从而对企业的激励措施产生影响。因此,在考虑到员工能力的基础上,利用委托代理的相关理论分析员工在生产和安全方面的能力对企业激励措施的影响。研究发现:在最优的情况下,员工的产出水平与奖励系数成正相关关系,成本系数与奖励系数负相关。任务的高产出水平会使该任务具有较高的吸引力。员工某项任务的产出水平与员工在该项任务上付出的努力是同方向变化的。单纯依靠员工的能力对安全状况的改善是有限的,需要企业采取措施,提高安全的产出水平。     

生物质露天焚烧及家庭燃用的多环芳烃排放特征研究

农村地区生物质燃烧排放是大气多环芳烃(PAHs)的重要来源之一.本研究利用建立的烟尘罩稀释通道采样系统,对我国典型的生物质燃烧方式—水稻、玉米、花生、大豆秸秆的家庭炉灶燃烧,并对水稻、玉米、花生秸秆以及荔枝树、大叶榕、小叶榕等落叶的露天焚烧进行实验室模拟,实测了秸秆野外焚烧、落叶野外焚烧、秸秆炉灶燃烧等3种典型生物质燃烧类型排放的气相及颗粒相PAHs的排放因子.结果表明,本研究生物质露天焚烧PAHs排放因子高于大部分已有实验结果,秸秆炉灶燃烧PAHs排放因子亦高于大部分排放清单采用值.3类燃料燃烧排放PAHs的谱分布相近,均以中低环PAHs为主,中高环(4~6环)PAHs比例为22.2%~28.8%.采用某单一数值作为某类源PAHs特征比的取值,并将其运用于大气PAHs的来源解析可能会造成偏差.