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采用溶剂热法将Bi单质附着于草酸亚铁(FeOx)上,制备了系列Bi-FeOx复合催化剂并用于活化过硫酸盐.通过X射线衍射仪(XRD)、傅里叶变换红外光谱仪(FT-IR)、扫描电子显微镜(SEM)、X射线光电子能谱仪(XPS)等表征方法对复合催化剂的结构、形貌和元素价态进行表征.以罗丹明B(RhB)为降解对象,研究了Bi-FeOx/过硫酸盐/可见光体系中Bi单质含量、催化剂投加量、pH及过硫酸盐浓度等因素对RhB的降解影响.在最佳条件下,反应5 min后,RhB的降解率高达99.8%.Bi的引入,使得复合催化剂增强了对可见光的吸收,提高了光生电子的传输效率,从而加速了对RhB的降解. 相似文献
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为探究郑州市PM2.5主要来源以及季节差异特征,本研究于2019年进行PM2.5周期采样,并分析PM2.5中的无机水溶性离子、碳组分和元素浓度.结果表明,郑州市2019年采样膜样品的PM2.5平均浓度为(67.0±37.2)μg·m-3,冬季浓度最高,夏季最低.PM2.5中主要组分依次为:硝酸根、铵根、硫酸根、有机物(OM)、地壳物质和元素碳,春秋季节受地壳物质影响较大,夏季主要受硫酸盐影响,冬季有机物与硝酸盐浓度显著增高.二次转化是硫酸盐和硝酸盐的主要来源,夏季受光化学反应贡献显著,冬季受高湿条件下的液相反应影响明显.NO3-/SO42-和OC/EC的值表明郑州市PM2.5受汽车尾气排放、煤炭燃烧以及生物质燃烧影响较大.源解析结果表明,2019年二次源贡献最高(49.8%),其中在冬季贡献达到56.5%;一次源中,扬尘在春季(15.2%)和秋季(11.4%)占比略高,机动车源在夏季贡献最大(12.3%),冬季受燃煤源影响较大(13.2%).2014~2019年郑州市PM2.5受二次源影响逐年升高;工业源、生物质燃烧源和燃煤源整体呈下降趋势. 相似文献
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氨氧化细菌(AOB)和氨氧化古菌(AOA)是驱动土壤氨氧化过程的"引擎".氨氧化过程在土壤氧化亚氮(N2O)和一氧化氮(NO)排放过程中扮演着重要角色.有机无机肥配施是实现化肥零增长和作物稳产增产的重要途径,但在有机无机肥配施下,菜地土壤AOB和AOA对氨氧化过程的相对贡献仍不清楚.本研究采用选择性抑制的方法(辛炔和乙炔)区分有机肥添加近3年后(2016年10月—2019年5月)AOB和AOA在氨氧化过程中对碱性菜地土壤N2O和NO产生的相对贡献.试验共设5种施肥处理:不施氮肥(CK)、单施尿素(N)、单施有机肥(M)、50%尿素+50%有机肥(M1N1)和80%尿素+20%有机肥(M1N4).结果表明,有机无机肥配施(M1N1和M1N4)可显著增加土壤电导率、有机碳和全氮含量.培养试验发现,与N处理相比,M和M1N1处理分别使N2O排放量增加100.7%和38.8%,NO排放量增加77.9%和42.8%,AOB基因丰度增加16.6%和10.2%,同时,AOB对N2O排放的相对贡献增加6.5%.相反,M1N4处理分别使N2O和NO排放量降低19.3%和4.8%,AOB基因丰度降低37.5%,同时,AOB对N2O及NO排放的相对贡献分别降低7.8%和7.4%.相关分析表明,土壤N2O和NO累积排放量与土壤AOB基因丰度呈显著正相关(p<0.05),与土壤AOA基因丰度无显著相关性.有机无机肥配施下AOB是氨氧化过程的主要驱动者,适当比例的有机无机肥配施(即M1N4)措施可在一定程度上减弱AOB对碱性菜地土壤N2O及NO排放的相对贡献. 相似文献
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为了全覆盖、高分辨率和高精度识别京津冀地区大气PM2.5质量浓度时空变化,选取多角度大气校正算法遥感反演的1km AOD为主要预测因子,多种气象要素和土地利用要素为辅助预测因子,构建了混合效应模型+地理加权回归模型的两阶段统计模型,并针对京津冀地区PM2.5污染较严重的特点,模型中引入了AOD2等独特预测因子.通过上述两阶段模型定量预测了研究区2017年1 km2空间分辨率的每日PM2.5质量浓度.结果表明,模型交叉验证的决定系数R2为0.94,斜率为0.95,均方根预测误差为13.14 μg·m-3,在前人基础上预测精度进一步提升,可用于PM2.5浓度时空变化预测与分析.2017年,京津冀地区PM2.5浓度年均值为44.96 μg·m-3,年均值范围在0~89.89 μg·m-3之间.PM2.5浓度时空变化差异性明显,整体上呈现"平原西南部浓度高、平原东北部浓度中等和山区高原浓度低"的空间分布格局以及"冬季浓度高、夏季浓度低和春秋过渡"的季节变化特点.模型预测结果的高时空分辨率可以支持流行病学研究在较小区域的暴露评估和识别小尺度污染源的时空变化,分析发现在大气污染防治行动计划实施以来,污染较严重的冀中南山麓平原区可能出现了重要污染源的空间变化.模型预测与分析结果可以为京津冀大气污染防治提供科学支撑. 相似文献
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深圳市SO2污染来源及其特征分析 总被引:3,自引:0,他引:3
以珠江三角洲地区2004年SO2源排放清单、国家级气象站及深圳市气象站气象资料和空气质量监测数据为基础, 采用基于扩散模式的污染源解析技术对深圳市SO2污染来源进行研究. 利用非稳态气象和空气质量(CALPUFF)模拟系统,模拟外来污染源及深圳市局地污染源排放扩散行为,定量计算2类污染源对深圳市SO2浓度的贡献率,并分析其时空变化特征. 结果表明:珠江三角洲地区2004年SO2排放总量为72.9×104 t, 深圳市局地排放量约4.65×104 t;深圳市SO2污染是由局地污染源和外来污染源排放共同作用的结果, 对SO2的贡献率分别约为75%和25%, 表明局地污染源排放是深圳市SO2污染的最主要来源. 相似文献
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