华北地区乡村站点(曲周)夏季PM2.5中二次无机组分的生成机制与来源解析

利用大气PM2.5水溶性组分及其气态前体物在线测量系统(GAC-IC)于2014年6月9日~7月11日对华北地区乡村站点曲周大气PM2.5中水溶性组分及其气态前体物进行了在线测量,分析了PM2.5中水溶性组分与气态前体物日变化规律及其相互作用,探讨了当地细颗粒物的气粒转化机制并分析了其来源.结果表明夏季曲周大气PM2.5中水溶性无机离子与相关气态前体物的浓度呈现明显的日变化规律.观测期间,PM2.5中SO2-4、NH+4和NO-3的平均浓度分别是26.28、18.08和16.36μg·m-3,是PM2.5中最主要的水溶性无机离子,约占PM2.5质量浓度的76.23%;气态前体物中,NH3浓度明显偏高、平均值为44.85μg·m-3,主要来源于当地的农业活动排放;硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别是0.60和0.30,表现出明显的二次污染特征.经相关性分析发现:曲周大气PM2.5中NH+4与NO-3、SO2-4有良好的相关性,且表现为富氨状态,NH+4以(NH4)2SO4形式存在,NO-3的生成主要受HNO3的限制.对NH4NO3平衡进行研究发现:与夜间相反,白天曲周大气环境不利于NH4NO3生成和保持.结果也表明,二次转化是曲周夏季细颗粒物的主要来源,堆肥与农田释放的NH3是导致高浓度二次无机颗粒物(SNA)的重要因素.     

塔里木河上游典型绿洲土壤酶活性与环境因子相关分析

土壤酶能反映土壤生物化学过程的强度与方向,深入解析土壤酶活性与环境因子的相关性,有助于探索土壤生态过程,为开展土壤系统的科学调控提供科学依据.以塔里木河上游阿拉尔垦区为研究区,选择新开棉田、10 a棉田、30 a棉田、果园、人工林、天然林、荒草地、盐碱地及沙地等不同土地利用类型为研究对象,运用经典统计学分析绿洲土壤酶活性及环境因子的分异规律,并结合冗余分析技术研究土壤酶活性与环境因子相关关系.经典统计学分析显示,土壤过氧化氢酶、脲酶、转化酶、碱性磷酸酶活性均值分别为4.27 m L·g-1、0.34 mg·g-1、2.08 m L·g-1、0.08 mg·g-1.冗余分析结果表明:全氮、有机质、有效磷、土壤含水量、全盐与土壤酶活性呈极显著相关性(P0.01);土壤容重与土壤酶活性表现为显著相关性;其他环境因子与土壤酶活性的相关性均不显著(P0.05).环境因子与土壤酶活性相关性大小排序为全氮有机质有效磷土壤含水量全盐容重速效钾p H.     

水稻不同生育期根际与非根际土壤胞外酶对施氮的响应

与稻田土壤碳氮循环(矿化、转化等)密切相关的酶活性可以反映微生物的生长和代谢过程.为明确水稻不同生育期根际与非根际土壤胞外酶对施氮的响应,采用根际袋法区分水稻根际和非根际土壤,利用96微孔酶标板荧光分析法,测定其碳氮过程关键酶β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)和β-1,4-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶(NAG)活性,探讨根际效应、施氮和生育期对土壤酶活的影响及其调控机制.结果表明,施氮使拔节期土壤BG酶活性相对于不施氮处理降低了7.4~13.5 nmol·(g·h)~(-1),而使成熟期BG酶活性增大了7.0~31.4 nmol·(g·h)~(-1),同时根际与非根际土壤中BG酶活性也随水稻的生育期而发生相应的变化.与不施氮处理相比,施氮使水稻成熟期非根际土壤NAG酶活性增加了1.1倍,根际土壤降低了0.3倍.施氮和生育期显著影响土壤BG酶活性,而水稻生育期、施氮和根际效应及其交互作用均对NAG酶活性有极显著影响.RDA分析表明土壤微生物生物量碳(MBC)和可溶性有机碳(DOC)含量主要影响水稻根际土壤胞外酶活性;而非根际土壤中酶活性的变化主要受微生物生物量氮(MBN)和铵态氮(NH_4~+-N)的影响.土壤酶活性与多种因素存在复杂关系,需要综合考虑植物生理特征、土壤酶活性和土壤特征,分析N添加对微生物群落组成的影响.     

微生物对汞矿区农田土壤汞甲基化的影响

为研究典型汞矿区农田土壤中汞的甲基化作用,实验以受汞污染的旱田土壤和稻田土壤为对象,分别进行灭菌,促进硫酸盐还原菌(SRB)活性处理,抑制SRB活性处理以及促进铁还原菌(FeRB)活性处理,分析非微生物作用和微生物作用对土壤甲基汞(MeHg)生成的影响.结果表明,促进SRB活性处理的土壤MeHg生成量最高,其中旱田土MeHg增量为0.15~0.38μg·kg~(-1),稻田土壤MeHg增量为1~2μg·kg~(-1);抑制SRB活性处理和促进FeRB活性处理的MeHg增量较小,最高值仅为0.025μg·kg~(-1).相比于旱田土壤,稻田土壤具有更高的汞甲基化能力,其MeHg生成量是旱田土壤的4~9倍.土壤SRB数量与MeHg生成量具有相同的变化趋势,二者具有显著的正相关性(R~2=0.57,P0.01).因此,该研究区土壤汞甲基化作用主要是微生物汞甲基化作用,且主要的汞甲基化细菌是SRB.此外,稻田是农田中MeHg生成的活跃地区,在评估和控制MeHg对人体健康危害时需要重点关注.     

不同湿地模型中根系微生物的多样性

为了研究不同植物和滤料组合的小型湿地模型在处理养殖池塘水体过程中根系微生物群落的特征,并分析植物对根系微生物富集的影响,本研究对两种植物(茭白和慈菇)和两种滤料(石榴石和磁铁矿)进行组合构建了6种不同的湿地模型,并利用高通量测序技术分析湿地植物根系微生物的结构特点和多样性.结果表明:不同湿地模型根系微生物的种类和数量各不相同;所有收集的微生物总体上属于52个门,118个纲,455科,905个属和1 426个种;根据Shannon指数,茭白(平均为5.77)比慈菇(平均为5.29)在微生物富集方面具有更强的能力;但是,慈菇和茭白根系微生物中变形菌门的比例分别平均为61.97%和51.78%,说明慈菇能够更好地富集变形菌.β-变形菌纲为实验期间不同植物根际富集的主要细菌类群.本研究结果为人工湿地植物优化选择提供了理论基础和湿地组合最佳构建提供了基础资料.     

微生物燃料电池改性阳极处理PTA废水

探讨了不同改性阳极对微生物燃料电池(microbial fuel cell,MFC)产电性能及其对MFC处理难降解废水能力的影响.以单室空气阴极为基础,利用0.1 g电气石、质量分数75%二氧化锰/埃洛石纳米管(manganese bioxide/halloysite nanotube,MnO_2/HNT)和多壁碳纳米管-羧基(multi-walled carbon nanotube-carboxyl,MWCNT-COOH)对MFC阳极进行修饰.结果表明,不同改性阳极的MFC对含精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)废水的去除率均高于70%,且化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)去除率在79%以上.相较于其他几种改性阳极,以MWCNT-COOH改性材料作阳极的MFC产生的最大输出电压最高,获得的最大功率密度最高,分别为529 mV和252.73 mW·m~(-2).     

北京市铺装道路降尘污染特征及来源

为研究北京市道路降尘在不同季节的污染特征及来源,选取北京市4条典型道路得到64个采样点的道路尘样品,采集的道路尘样品经过预处理得到75 μm以下的颗粒物,经过再悬浮及实验室分析得到PM_2.5的粒径分布和化学成分谱.结果表明:不同采样高度及不同道路类型的颗粒物粒径大体分布规律一致,颗粒物质量频率存在三个峰值,分别为0.75 μm（微粒径）、2.50 μm（小粒径）、4.50 μm（大粒径）;各季节的降尘颗粒物的化学组分中质量分数最大的是元素,主要元素（含量>1%）季节变化为冬季>春季>秋季>夏季,元素富集因子法得到污染元素为Cr、Cd、Sn、Cu、Zn、Pb、As,双重元素为Bi、Ti、Ni、W、Mg、Ca、TI、Mo、V、Fe、Zr、Ba,其余16种为非富集元素;颗粒物中离子质量分数在夏季最大为9.31%,春季、秋季、冬季的离子质量分数相差不大,其中Ca2+、NO₃-、Cl-、SO₄2-占总离子质量的80%左右;碳素中w（OC）和w（EC）的季节变化均为夏季>秋季>春季>冬季,OC/EC[w（OC）/w（EC）]的季节变化规律为冬季>春季>秋季>夏季.不同季节w（OC）和w（EC）的相关性大小为夏季>秋季>春季>冬季.对PM_2.5中化学组分来源分析表明,污染元素受机动车和建筑尘影响较大,与机动车尾气相比,机动车磨损造成的污染也不容小视;燃煤影响一直存在,但供暖期污染有所改善.机动车尾气、建筑尘及土壤尘对离子均有贡献,在夏季土壤尘、建筑尘、二次反应的综合影响较大,春季土壤尘影响更为突出.碳在夏秋季节受汽车尾气和建筑尘的影响较大,夏季二次反应影响不大;冬季除气象因素外,燃煤和生物质燃烧也不可忽视;春季土壤尘影响较为突出.      

煤制烯烃废水处理与回用技术解析

针对煤制烯烃项目废水的来源及水质特点,从生化处理技术与回用处理技术方面阐述了煤制烯烃废水处理现状及存在问题,展望了煤制烯烃废水处理与回用技术未来发展方向,指出了新型脱氮工艺、膜集成工艺及分质结晶技术在煤制烯烃废水处理中的可行性,为煤化工废水处理与资源化利用提供理论参考。     

成都市污染边界层高度的演变特征分析

基于2014年1月21日至2月5日成都市人民南路四段逐时PM_(2.5)质量浓度、大气能见度资料以及同期Mie散射激光雷达探测数据,遵循消光系数与细颗粒物质量浓度之间的关系,探讨污染边界层高度的演变特征。结果表明:污染时段内的污染边界层高度偏低,平均为221m;污染边界层高度与地面PM_(2.5)浓度的变化具有明显相关性,但污染边界层高度改变在前,地面PM_(2.5)浓度响应在后;污染边界层高度的日变化表现为单峰单谷型,峰值和谷值分别出现在08:00时和14:00时前后。     

北京市大气重污染过程中AQI的时空扩散特征及其预测模型

通过对北京市大气重度污染时段AQI与气象因子分析,探讨AQI的时间和空间变化特征,并建立了AQI的空间预测模型。结果表明:1)风速>2.5 m/s,且持续时间长(超过5 h)时,AQI曲线特征呈现倒"V"型。若其在1.7 m/s中部>北部,4 d后则中部>南部>北部。3)各方向上中部和北部的AQI预测模型中幂函数模型精度最高,且两者受西南方向的影响最大。