三江平原水田灌溉-排水过程中铁形态变化及输出贡献

采集三江平原农田灌溉地下水、稻田积水、渠系排水、土壤侧渗水,并采用切向超滤技术分离水体中不同形态铁,分析在灌溉排水及地下侧渗水中铁的迁移特征,并估算水田排水中铁的输出贡献.结果表明,在灌溉排水过程中,铁主要以低分子量形态和酸性不稳定形态迁移,地下水中Fe2+含量占可溶态铁的80.45%;地下水抽取到稻田后Fe2+含量显著降低,络合态铁含量升高,稻田积水中络合态铁占可溶态铁的75.50%;稻田积水排入渠系后,络合态铁中不稳定弱配位铁含量降低13.58%,其他铁形态变化不大.稻田积水通过地下侧渗进入渠系,随侧渗水体深度加深,Fe2+含量升高,络合态和胶体态铁含量降低,地下侧渗水向渠系水主要提供络合态和胶体态铁.三江平原湿地水田化改变了水体中铁的输出形态,同时,排水过程中铁的输出也对河流形成补给,水田灌溉排水过程可溶态铁的输出通量约为390kg.a-.1km-2,输出系数为0.186,灌溉-排水过程中残留在稻田土壤中铁的量约为1460kg.a-.1km-2,残留在排水渠系土壤中铁的量约为250kg.a-.1km-2,这对三江平原水土环境产生了深远影响.     

江苏省核辐射突发事件的预警监测体系

核辐射突发事件的监测预警体系是环境突发公共事件应急管理体系的重要组成部分,对保障核与辐射安全具有重要的意义.介绍了江苏省核辐射突发事件的监测预警体系和辐射监测网络的建设现状,通过对国际辐射预警和监测技术的广泛调研,结合江苏省实际情况,分析应对核辐射突发事件的监测预警体系存在的问题和对策,提出了相应的建设规划和建议.     

植物叶表尘及重金属对城市大气颗粒物污染的指示与评估

城市大气颗粒物污染问题日渐突出,目前主要依靠大气站点的直接观测数据反映污染的即时状况,而植物叶表尘及重金属的监测为评价大气颗粒物阶段性污染状况提供了新的途径.本研究通过分析北京交通带和公园共7个样点的臭椿(Ailanthus altissima)、槐(Sophora japonica)、北京杨(Populus beijingensis)、榆树(Ulmus pumila)、紫叶李(Prunus cerasifera f.atropurpurea)等5种常见绿化树种的叶表尘及重金属Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn含量,并计算尘金属综合累积指数(MAI),进而与邻近站点大气颗粒物观测数据对比并进行统计分析,尝试量化评价植物所处环境的大气颗粒物及尘重金属综合污染状况.结果表明:采用榆树叶表尘可量化评价大气可吸入颗粒物PM10的月均质量浓度,相对误差为1.2%~10.6%;臭椿叶表尘可量化评价大气细颗粒物PM2.5的月均质量浓度和月均空气质量指数(AQI),相对误差分别为0.18%~3.7%和0.26%~5.7%.MAI值可指示大气尘重金属综合污染状况,本研究中京承高速和朝阳公园大气尘重金属综合污染较重,其次为念坛公园、望京公园和玉蜓桥,最轻为岳各庄桥和麋鹿苑.     

提高污泥碱性发酵挥发酸积累的新方法

为了加大剩余污泥在碱性条件下的水解酸化程度,本研究尝试了两种新的能促进污泥碱性发酵产酸的方式,分别是向批式的污泥碱性发酵系统中投加未灭菌发酵污泥和投加灭菌发酵污泥,结合温度的影响(10℃和35℃)分别考察了这两种方式对污泥水解酸化效果的影响.结果表明,中温有利于水解酶和产酸菌作用的发挥,增大了污泥的水解酸化程度,体系内有明显的挥发酸(VFAs)积累.35℃条件下,两种方式都在很大程度上促进了新鲜污泥的水解酸化程度,经灭菌后的发酵污泥的投加较等量的未灭菌的发酵污泥的投加效果更为显著.前者的水解速率是后者的2倍,发酵末期酸积累量为后者的1.5倍,且前者在较长的发酵时间内VFAs含量维持恒定.分析两种方式能促进污泥水解酸化的原因得到:未灭菌发酵污泥的投加是向系统中引入了一定量的产酸菌,灭菌发酵污泥的投加引入了大量的较易水解的有机底物.水解产物的增加能在更大程度上影响产酸的效果.因此,中温条件下向污泥碱性发酵系统中投加经灭菌处理后的发酵污泥是提高剩余污泥发酵产酸量更为有效的方式.     

分子光谱技术在水体微塑料监测中的应用

水域、陆地和空气中的微塑料污染不仅对人们赖以生存的生态系统有潜在危害,而且对人类的身体健康存在持续性危害。针对这些污染问题开展研究的首要任务之一就是需要鉴定微塑料的成分,从而明确可能产生污染的源头以及引起污染的途径。分子光谱技术是鉴别微塑料最常用的分析方法之一,尤其是红外光谱法和拉曼光谱法。建立了基于分子光谱技术的水体微塑料检测方法,可实现对水体中1～5 000μm尺寸范围内的微塑料的自动化测试。其中,尺寸大于10μm的微塑料颗粒物可以通过显微红外光谱仪进行检测,尺寸大于1μm的微塑料颗粒物可以通过显微拉曼光谱仪进行检测。该方法操作简单、检测速度快、结果呈现直观,可作为微塑料检测的有力工具。     

农村环境污染控制区划方法与应用研究

针对农村环境污染发生的广域性、分散性和随机性等特征,采用清单分析法,核算了农村环境污染物COD、TN、TP排放量和排放浓度,并以环境污染敏感性评价和污染类型划分为研究基础,探讨了农村环境污染控制区划方法,提出了区划原则、分区方法和命名方法.采用上述方法,在江苏省进行了应用研究,将江苏省农村环境污染控制区共划分为3个一级区和13个二级区,对不同级区实施分区管理和分类控制,分区结果可以为农村环境污染控制决策提供科学依据.     

基于机器学习的大气PM2.5中金属浓度预测模型的研究

基于2013—2018年哈尔滨市气象数据、大气污染物数据和细颗粒物（PM_2.5）中金属成分数据,采用机器学习方法探索大气PM_2.5中金属浓度预测模型,并选择最优模型进行污染物浓度预测。结果表明,多元线性回归（MLR）、人工神经网络（BP-ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）4种模型中,RF对大气PM_2.5中5种金属［锑（Sb）、砷（As）、铅（Pb）、镉（Cd）、铊（Tl）］的浓度预测效果最佳,在训练集和测试集中表现均较稳定,其中相关系数（r）均＞0.7, 平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）数值较小。RF在大气PM_2.5中金属浓度预测上具有较好的表现,可在缺乏监测和实验数据的情况下,实现对大气颗粒物中金属浓度的快速预测,为全面了解颗粒物中金属污染特征提供数据基础。     

香溪河库湾水质特征与非回水区水华响应关系

为探究香溪河在受倒灌影响较弱的河段水华暴发征兆及机理,于水华高发期5~8月对香溪河进行监测,分析电导率、水温、叶绿素a（Chl-a）以及流速.结果表明,在6~8月,香溪河倒灌现象于XX05点（峡口镇）处基本结束,XX06~XX09受倒灌来水影响较弱;香溪河于7月暴发水华,各个监测点位上Chl-a含量均值达到100μg/L以上,XX05~XX06与XX07-XX09点位上暴发不同种水华;在水华暴发前后,水体温度无显著变化,且并无明显分层现象,说明水温分层是水华暴发的主要原因这一理论并不能很好的适用于非回水区;通过对电导率数值的研究发现,数值在垂向上出现显著拐点,而拐点出现在临界层与光补偿层之间,同时与叶绿素a含量分布呈现显著负相关性.香溪河总氮（TN）、总磷（TP）平均值为1.849mg/L和0.157mg/L,均超过富营养化的阈值,水体氮磷含量与Chl-a浓度无显著相关性,水体中除N、P营养盐外的其它离子对香溪河水华的暴发起着重要作用.在水华消退后,电导率数值又逐渐恢复表层高底层低的垂向线性分布特性,与水华的暴发、消退有着明显的响应.     

大气自净能力指数的气候特征与应用研究

为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统（CAPPS）预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法.基于气象站观测资料的全国大气自净能力指数分析计算表明,全国大气自净能力最差的地区分布在四川盆地和新疆塔里木盆地,大气自净能力最强的地区分布在青藏高原、蒙古高原、云贵高原、以及东北平原和三江平原、山东半岛和海南岛;1961~2017年,京津冀、长三角和珠三角地区的大气自净能力指数呈下降的变化趋势,全年低自净能力日数呈上升的变化趋势.采用大气自净能力指数评估2014年北京APEC会议期间大气污染防控效果,表明在11月8~10日极端不利扩散气象条件发生时,减排措施使北京市空气质量AQI平均降低77%,使京津冀平原地区11个城市的空气质量AQI平均降低37%.基于国家气候中心月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报产品和中尺度模式（WRF）,建立了可以预测全国未来40d逐日大气自净能力指数的延伸期-月尺度大气污染潜势预测系统,回报实验表明,在大多数情况下可以提前15d预报出大气重污染过程;月尺度的大气重污染过程预报效果更大程度上取决于月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报准确率.     

菜地氨氧化微生物驱动的N2O和NO对有机无机肥配施的响应

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.