营养盐水平对念珠藻胞外有机物产生的影响

以我国湖泊典型固氮蓝藻发状念珠藻(Nostoc flagelliforme)为研究对象,考察了氮、磷营养盐对发状念珠藻生长特性及其胞外有机物产生的影响.采用藻细胞浓度计数法表征发状念珠藻生长特性;分别采用溶解性有机碳(DOC)、三维荧光光谱(EEM)和紫外-可见光谱法,从总量和主要物质方面分析了发状念珠藻胞外有机物的产生规律.结果表明,在不同氮、磷营养水平下,发状念珠藻的4个关键生长时期基本相同,氮是控制发状念珠藻生长的关键营养控制要素;氮营养元素浓度的增高,有利于发状念珠藻产生胞外有机物,其产生量逐渐增大,而磷营养元素浓度的增高对胞外有机物产生量贡献较小,氮营养盐是发状念珠藻产生胞外有机物的关键限制因子;通过EEM谱图分析,发状念珠藻胞外有机物主要以类氨基酸类物质和类富里酸物质为主.以磷为控制营养盐时,类富里酸是主要的胞外有机物之一,以氮为控制营养盐时,类富里酸产生量极低;作为主要的胞外有机物,蛋白质和碳水化合物的产生规律显著不同,其中蛋白质含量显著高于碳水化合物含量.     

烟气深度余热回收技术对燃气锅炉NOx排放扩散迁移规律的影响研究

运用Fluent计算软件对北京市丰台区某燃气锅炉排放烟气中NOx的转化和扩散过程进行了数值模拟,定量地研究了烟气深度余热回收技术对燃气锅炉排放NOx在大气中的迁移规律产生的影响,并与Screen 3模型模拟的结果进行了对比.研究发现:烟气深度余热回收技术的应用使NOx的最大落地浓度与烟气直排时相比增加了2.5倍,NOx对本地地表的影响面积增大了15750 m2,增加了本地环境污染的风险.结合燃气锅炉的NOx控制技术提出了缓解局部环境风险的解决方案.结果表明,烟气深度余热回收技术与低氮燃烧技术联用,NOx的控制效率达到70%以上时,在有效提升锅炉热效率的同时,可以缓解由于烟温大幅下降造成的本地环境污染恶化的风险.     

短期保护性耕作措施对大豆-冬小麦轮作系统温室气体排放的影响

通过田间试验,在大豆和冬小麦生长季,进行常规翻耕(conventional tillage,T)、免耕(no-tillage with no straw cover,NT)、常规翻耕+秸秆(conventional tillage with straw cover,TS)、免耕+秸秆(no-till with straw cover,NTS)4种耕作措施处理,采用静态箱-气相色谱法测定土壤-作物系统CO_2和N_2O排放通量.结果表明:在大豆生长季,与T相比,NTS在开花-结荚期显著增加了CO_2累积排放量(P=0.045),增幅达27.9%;NT在鼓粒-成熟期显著降低了CO_2累积排放量(P=0.043),降幅达28.9%.与T相比,NT在鼓粒-成熟期的N_2O累积排放量降低了28.3%(P=0.042).在冬小麦生长季,与T相比,TS、NT在拔节-孕穗期使CO_2累积排放量降低了24.3%(P=0.032)和36.0%(P=0.041),在成熟期降低了26.8%(P=0.027)和33.1%(P=0.038).在返青期,NT、NTS、TS的N_2O累积排放量与T比较均没有明显差异,NTS比NT的N_2O累积排放量降低了42.0%(P=0.035).可见,保护性耕作措施对土壤-作物系统CO2排放的影响较大,对N2O排放的影响不明显.     

聚丙烯塑料-锯末干混合制备高介孔率柱状活性炭

以聚丙烯塑料和梧桐锯末为原材料,无水K2CO3为活化剂,采用干混合法制备高介孔率柱状活性炭.通过单因素实验,探究了塑料含量、盐料比、活化温度及活化时间对活性炭吸附亚甲基蓝(MB)性能的影响.结果表明:当塑料含量为20%、盐料比为2.5、活化温度为950℃、活化时间为80 min时,所制备的活性炭具有较高的MB吸附量(322.9 mg·g-1).所制备的活性炭具有发达的微观孔隙结构,其比表面积达到1461.99m2·g-1,平均孔径为3.23 nm,总孔容为1.04 cm3·g-1,其中,介孔孔容为0.80 cm3·g-1,介孔率超过70%,充分说明该方法可制备优质高介孔率柱状活性炭.     

淀山湖浮游植物叶绿素a粒径组成及其与水质因子相关性

于2005年6月至2006年5月对淀山湖小型（20～200 μm）、微型（2～20 μm）和微微型（<2 μm）浮游植物叶绿素a和水质因子进行逐月调查研究。结果表明：小型和微型浮游植物是淀山湖水体年均叶绿素a的主要贡献者,二者贡献率之和为7479%。淀山湖叶绿素a粒径组成百分比的季节变动与水体浮游植物群落结构季节演替密切相关：小型浮游植物叶绿素a浓度所占百分比春季最高,而微型、微微型的则分别在秋、冬季最高。相关性分析显示,小型、微型浮游植物叶绿素a浓度百分比与NH3 N含量分别呈显著正、负相关,微微型浮游植物叶绿素a百分比与BOD5呈极显著负相关。对应滤食性鱼类等水生动物的食性粒级,探讨了运用非经典生物操纵技术防治淀山湖富营养化的可行性。〖     

合肥市臭氧及其前体物污染特征及源解析

利用合肥市臭氧和VOCs连续观测数据分析了合肥市臭氧及其前体物污染特征,并使用NAQPMS模型研究了合肥市不同季节臭氧来源情况。结果表明:O₃已经成为影响合肥市环境质量的主要污染因子,O₃高值区主要集中在5—6月和9月。合肥市大气VOCs中烷烃含量最丰富,其次是烯烃、芳香烃和炔烃;主要物种为乙烷、丙烷、乙炔、正戊烷、乙烯、环戊烷、异戊烷、正丁烷、异丁烷和甲苯。合肥市O₃生成主要受VOCs控制,其中,烯烃是合肥市O₃生成贡献最大的关键活性组分,乙烯的OFP贡献率居首位。合肥市不同季节O₃来源差异较大,其中,本地排放是主要来源,夏季占比为50%,其余季节占比为30%~45%,O₃存在跨省长距离输送特征,主导风向的变化是造成合肥市臭氧来源季节性变化的重要因素。     

南京北郊冬夏季大气PM2.5中水溶性有机碳的研究

为研究南京北郊大气PM_(2.5)中水溶性有机碳(WSOC)的浓度及来源特点,在冬、夏季分别采集PM_(2.5)样品,还同步收集臭氧(O_3)浓度与相对湿度(RH)数据,分析了PM_(2.5)、有机碳(OC)、水溶性有机碳(WSOC)浓度特征,并对WSOC冬、夏季来源及其二次来源差异进行了探讨.结果显示,南京北郊冬季大气污染水平明显高于夏季且来源更复杂,与冬季静稳的天气条件及化石燃料和生物质燃烧排放较严重有关.冬季PM_(2.5)平均值为(136.7±42.4)μg·m~(-3),OC、WSOC浓度分别为(13.4±4.4)、(8.5±3.1)μg·m~(-3);夏季PM_(2.5)、OC、WSOC平均浓度分别为(61.5±14.6)、(6.7±2.1)、(4.6±1.7)μg·m~(-3).冬、夏季WSOC/OC值分别为67%±20%、69%±13%,且二次有机碳(SOC)与WSOC显著正相关,说明二次来源对WSOC有显著影响.冬季WSOC与O_3的负相关性不显著,与RH显著正相关;而夏季WSOC与O_3、RH的相关性正好与冬季相反,说明冬、夏季二次WSOC形成途径存在差异.冬季二次WSOC可能主要来自液相氧化,夏季可能主要来自光化学氧化.通过主成分因子分析法进一步确定南京北郊冬、夏季WSOC分别主要来源于二次来源和生物质燃烧、汽车尾气和扬尘.     

台风“安比”对河北东南部地区一次O3污染影响的特征分析

利用欧洲中心ERA-Interim数据以及河北省环境监测站、气象站观测资料,对2018年7月22—24日台风"安比"影响河北前后的一次O_3污染过程的生成、维持、清除进行动力分析,结果如下:台风外围的副热带高压天气型结构有利于河北南部地区污染物的积聚,其演变对预报大气光化学污染具有重要的意义;台风降水对O_3污染有非常好的清除作用,降水量越大,清除效果越好;高压带内部的高温有利于光化学反应,有利于O_3污染的形成;近地层的弱风辐合场与下沉气流的双重作用对O_3污染形成有很好的贡献;旋转形变效应(ds)负值区与河北中南部O_3污染区域对应;动力条件促使湍流运动加强,对O_3污染的清除有很好的作用.通过相关系数检验发现石家庄、邢台5 cm土壤温度和臭氧小时浓度相关性较高(相关系数0.75～0.85),由于土壤温度增加速度低于地表温度增加速度,臭氧浓度增加速度也低于地表温度增加速度,因此5 cm土壤温度比地表温度更及时反映了臭氧光化学反应强度.     

广州市臭氧污染溯源:基于拉格朗日光化学轨迹模型的案例分析

分析了2018年10月初广州市一次为期6d的臭氧污染事件,利用拉格朗日光化学轨迹模型对广州市的臭氧污染进行了溯源分析,量化了不同区域对臭氧污染的贡献,评估了重点排放区域不同行业和不同前体物减排对臭氧污染控制的效果.结果 表明,本次污染事件期间,日最大8h臭氧均值均超过160 μg·m-3,最高达271 μg·m-3,氮...     

复杂火工系统可靠性预计方法及软件研究

目的 解决在进行复杂系统的可靠性建模以及预计时,计算效率低、容易出错的问题。方法 开展基于GO(Goal Oriented)法的复杂火工系统可靠性预计方法研究。建立不同种类火工组件的可靠性模型和算法,结合火工系统的GO图模型,对系统的可靠性进行预计以及定量分析。依据建立的可靠性模型以及算法,开发一套火工系统可靠性建模以及预计的软件,运用该软件对典型座椅弹射火工系统的可靠性进行预计,并且将软件计算结果与蒙特卡洛仿真方法得到的结果进行比较。结果 软件计算结果与蒙特卡洛仿真方法所得结果的最大相对误差不超过0.004 8%。结论 基于GO法的复杂火工系统可靠性预计方法是合理可行的,而且运用GO法开发的软件可以提高可靠性预计的计算效率,同时也为后续的 GO 图分析计算提供了技术支持。