甲基叔丁基醚对生态与环境的影响

汽油添加剂甲基叔丁基醚(MTBE)因能提高辛烷值、减少尾气污染物而被广泛使用.虽然MTBE对改善空气质量有积极意义,但因其泄漏并具有稳定性、迁移性和毒性,对水环境和人类造成危害.笔者综述了MTBE的毒性和对生态环境的影响,介绍了MTBE污染的防治现状,并对其研究方向进行了展望.      

中国春季北方大气气溶胶浓度特征

采用2008年和2009年春季10个气溶胶观测站资料,分析了我国北方3个代表区域的气溶胶浓度特征与空间分布特点以及气溶胶粒子粒径的异同,并结合一次典型的沙尘天气过程,利用气溶胶和气象资料,讨论了沙尘天气对ρ（TSP）的影响以及各观测站点ρ（TSP）的变化特点. 结果表明:西北区域站点ρ（TSP）最高,达到0.488 mg/m3,其中以沙尘和土壤等粗模态粒子为主,占ρ（TSP）的50.7%;北部区域站点ρ（TSP）为0.350 mg/m3,主要由PM_2.5及沙尘、土壤等粗模态粒子组成,它们分别占ρ（TSP）的55.7%和30.9%;北京地区ρ（TSP）最低,平均值为0.252 mg/m3,ρ（PM_10）占ρ（TSP）比例较高,达到94.4%,其中ρ（PM_2.5）占ρ（TSP）的54.7%;沙尘天气强度和发生次数对气溶胶浓度年际变化影响明显,而天气形势对沙尘天气的发生发挥重要作用.      

铜离子和孔雀绿在磷酸酯化改性豆壳上的吸附行为

报道了一种功能基为磷酸羟基的酯化豆壳阳离子吸附剂的固相制备技术,研究了铜离子和孔雀绿在改性豆壳上的吸附行为.采用静态批次试验研究了不同实验参数(pH值、吸附剂用量、吸附质浓度和吸附时间)对铜和染料吸附的影响.铜离子和孔雀绿分别在pH≥3.0和6.0时达到最大吸附值.对于浓度为100 mg·L-1的铜溶液,5.0 g·L-1及以上的改性豆壳能去除91%以上的铜;改性豆壳用量≥2.0 g·L-1时,能去除浓度为250 mg·L-1的溶液中95%以上的孔雀绿.改性豆壳对铜离子和孔雀绿的吸附符合Langmuir吸附等温线模型,最大吸附能力分别为31.55 mg·g-1和178.57 mg·g-1.对铜离子和孔雀绿的吸附分别在75 min和7 h达到吸附平衡,准一级反应动力学方程和准二级反应动力学方程能分别描述铜离子和孔雀绿在改性豆壳上的吸附过程.     

石油储罐区安全监测技术研究

结合具有光纤传感技术的监测方法和计算机辅助管理技术,对石油储罐区油罐超高液位、温度和压力等参数的监测原理作了一定的介绍,并建立了具有报警连锁功能的安全监测系统,对石油储罐区安全状态的有效控制具有十分重要的意义.     

废水中硫化物测定方法的改进

<正> 废水中微量硫化物一般采用吹气分离预处理,再用对氨基二甲基苯胺比色测定。由于吹气分离的装置和操作都比较繁琐,不适合于大批样品的同时测定,而且回收率不高,结果重现性不好。因此我们试验了利用硼氢化钾与酸作用产生新生态氢生成H_2S并将其带出的方法,其化学反应方程式:MS+2KBH_4+2C_4H_6O_8=K_2(G_4H_4O_6)+M(C_4H_4O_6)+2H_3BO_3+H_2S↑+2H_2↑试验结果证明.改进后的方法快速、简便,易于操作,适合于大批样品的同时测     

海沟河小流域耕地土壤重金属污染与生态风险评价

为了解海沟河小流域耕地重金属污染现状,采集海沟河小流域耕地表层土壤样品,采用反距离权重插值方法,结合遥感影像解译和ArcGIS地统计方法,分析海沟河小流域耕地重金属Cd、Pb、Hg、Cu、As浓度分布。结果表明:Cd、Pb、Hg、Cu、As平均浓度分别为0.307、23.422、0.041、21.544和12.235 mg∕kg,均高于黑龙江省土壤背景值;Cd浓度超过GB 15618—1995《土壤环境质量标准》二级标准,其余重金属浓度均满足一级标准。重金属空间分布为As浓度自东向西逐渐减小;Cd浓度与As相反,为自东向西逐渐增大。采用潜在生态风险指数法对耕地重金属潜在生态风险进行评价,结果表明,Cd、Hg的潜在生态风险等级分别为高度和中等,Pb、Cu和As为轻度,海沟河小流域耕地潜在生态风险为中等。     

气候变化背景下京津冀地区濒危水鸟潜在适宜区模拟及保护空缺分析

明确濒危水鸟栖息地分布并加以保护对于维持水鸟物种多样性和提高湿地环境质量具有重要意义.自1980年以来京津冀地区水鸟数量出现较大波动,为了分析濒危水鸟潜在分布区域及其变化特征,借助GIS平台和MaxEnt模型,基于2015年濒危水鸟"出现点"信息,定量识别了影响京津冀地区濒危水鸟分布的主要驱动因素和贡献率,并预测了2050年RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5（依次代表低、中、高3种CO₂浓度排放模式）3种气候情景下濒危水鸟的潜在适宜区分布和保护空缺规律.结果表明:①京津冀地区濒危水鸟共有9种,东方白鹳、遗鸥和黑鹳3种濒危水鸟潜在适宜区面积较大.东方白鹳和遗鸥适宜区主要集中于环渤海湾沿岸和北京市中南部,黑鹳则主要集中于北京市南部房山区和东北部.②与2015年相比,2050年RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种气候情景下濒危水鸟适宜区面积均较大,相应适宜区面积增幅依次为96.24%、103.94%和65.51%,适宜区空间分布上向西南和东北方向扩张.③国家自然保护区对濒危水鸟潜在适宜区和热点区的覆盖率较低,相较天津市,河北省和北京市对这两个区域的覆盖不足.④在京津冀地区尺度下,不同情景下保护区覆盖濒危水鸟适宜区比例依次为基准情景（1.26%）> RCP8.5情景（1.11%）> RCP2.6情景（0.70%）> RCP4.5情景（0.29%）,保护区覆盖热点区比例依次为RCP4.5情景（0.83%）>基准情景（0.77%）> RCP8.5情景（0.08%）> RCP2.6情景（0）.研究显示,以单个水鸟为单位分析濒危水鸟潜在适宜区分布格局,能够精准有效地揭示国家自然保护区对濒危水鸟的覆盖情况.      

猪粪稻秸超高温预处理促进后续堆肥腐殖化条件优化

以猪粪稻秸为原料,设计超高温预处理温度（75,85,95℃）、时间（2,4,8h）和通风量（0.3,0.6,0.9L/kgTS·h）的三因素三水平正交试验,研究不同超高温预处理条件对猪粪稻秸理化特性及后续模拟堆肥腐殖质生成的影响,结果表明,温度、时间和通气量对猪粪稻秸后续高温堆肥腐殖化系数影响各不相同,各因素对后续好氧发酵累腐殖化系数的影响大小顺序为大小顺序为预处理时间 > 温度 > 通气量;最佳超高温预处理条件为：预处理温度为95℃,停留时间为4h,通气量为0.6L/（kgTS·h）,与CK相比,最佳预处理参数下猪粪稻秸后续高温发酵60d腐殖化系数提高119%,腐殖质、胡敏酸含量分别增加105%、116%,而富里酸含量降低17.2%,结合预处理前后物料理化特性变化规律分析,表明超高温预处理促进了大分子有机物降解为可溶性有机碳,促进了木质纤维素组分降解溶出,促使其更多转化为多酚,同时增加了腐殖质前体还原糖、氨基酸的含量,从而有利于腐殖质的生成.     

基于UNMIX模型和莫兰指数的湖南省汝城县土壤重金属源解析

工业化正在加剧我国的土壤重金属污染.湖南省汝城县矿产资源丰富,工矿企业密集,粗放的矿业生产给当地土壤环境带来了一系列问题,准确掌握其污染来源是土壤污染防治的关键和前提.采集汝城县233个土壤样本,对重金属含量进行模型分析后选择拟合效果较好的Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni七种重金属为研究对象,测定其含量,使用UNMIX模型解析其污染来源,并结合空间插值与莫兰指数方法,从空间关系的角度验证模型并补充说明研究区土壤重金属的来源.结果表明:①研究区土壤中Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni含量的平均值分别为0.29、0.18、19.91、44.17、66.31、28.67、25.16 mg/kg,除Cr、Ni外,Cd、Hg、As、Pb、Cu含量的平均值均高于当地背景值.除Hg外的其他6种重金属存在含量超出GB 15618-2018《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》筛选值的情况.②研究区土壤中7种重金属的含量主要受到自然源、大气沉降与工业直接排放混合源、污水源和工业直接排放源的影响,贡献率分别为41.87%、33.10%、13.27%和11.76%.其中,自然源对Cr和Ni的贡献率较大,大气沉降与工业直接排放主要影响Cd和Pb,污水源和工业直接排放源分别对Hg和As的贡献最大.③UNMIX模型与空间分析方法的结合,一方面验证了受体模型的解析结果,同时也对土壤重金属的来源起到了补充说明的作用.研究显示,汝城县土壤重金属含量与工业活动关系密切,工业排放除直接对附近土壤造成污染外,通过大气沉降、河流输送对远距离土壤环境的影响也尤为突出.      

基于受体模型与地统计的耕地土壤重金属污染源解析

为探明云南金子河流域耕地土壤重金属污染现状与主要来源,有效开展土壤污染防治, 通过土壤采样与数据统计分析评价了金子河流域典型耕地的重金属污染风险,采用指示克里格方法阐明了研究区重金属元素的空间分布,使用主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型进行土壤重金属源解析,并量化其贡献率. 内梅罗综合污染指数法评价结果表明,本研究区中90.79%的土壤点位为重度污染,土壤整体处于重度污染水平. 指示克里格插值结果显示,元素Cd、As、Pb污染的高概率区域主要分布在研究区西部与西南部,Cd、Pb污染的高概率区域主要分布在研究区北部,而Cd、As、Pb污染的低概率区域主要分布在研究区东部及东南部. PCA-MLR模型解析重金属污染来源包括:研究区整体自然源贡献率为12.79%,工业源贡献率为87.21%;东岸自然源、工业源贡献率分别为92.46%、7.54%,西岸自然源、工业源贡献率分别为8.98%、91.02%. 研究显示,金子河流域西岸区域的重金属污染风险明显高于东岸区域,分区域进行源解析可以有效揭示局部污染特性,更为准确地识别污染来源.