硫酸铵和尿素对废物焚烧过程中多种途径生成氯苯类的抑制作用

氯苯类(CBz)是废弃物焚烧等过程中产生二英的前驱物,也被认为是实现二英在线检测的良好指示物,同时五氯苯(PeCBz)和六氯苯(HxCBz)也是持久性有机污染物(POPs).但氯苯在废物焚烧过程中的排放和控制尚没有受到足够重视,为此开展了模拟焚烧过程中硫酸铵和尿素对3种氯苯合成途径的抑制作用研究,包括飞灰合成,1,2-二氯代苯(1,2-DiCBz)转化高氯代苯等过程.结果表明,硫酸铵和尿素对氯苯的3种合成途径均有抑制作用,如1%尿素与废物混合焚烧对四氯苯、五氯苯和六氯苯的抑制效率分别达到了66.8%、57.4%和50.4%.比较硫酸铵和尿素对3种过程的抑制作用,认为尿素对氯苯具有更稳定的抑制能力.     

西江溶解有机碳的输送对典型洪水过程的响应

对2005年6月西江干流出现特大洪水期间及其前后的溶解有机碳(DOC)进行连续采样分析.结果表明,DOC浓度对流量变化的响应不敏感(n=43,R2=0.23,p＞0.05),尽管流量有6～7倍的变化,但DOC浓度的变化不到30%.洪水前夕、洪水期间及洪水过后DOC平均浓度逐渐降低,且洪水过后西江下游各个采样点的DOC浓度明显低于洪水前夕.DOC的输出量主要受地表径流深度的影响,二者之间存在着显著的线性相关关系.DOC荷载通量与流量密切相关,通过建立二者之间的线性回归方程可以计算出DOC的输出量,洪水期间DOC的输出量为4.5×1010g.     

中国钢铁行业大气环境影响

本研究基于2015年在线监测等数据,分析中国钢铁行业主要工序(烧结和球团)排口烟气浓度情况,自下而上建立了2015年中国高时空分辨率钢铁行业大气污染物排放清单(HSEC, 2015),使用CAMx模型,定量模拟钢铁行业排放对区域大气污染物浓度贡献.结果表明, 2015年中国钢铁行业共排放SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、PCDD/Fs、VOCs、CO、BC、OC、EC和F分别为37.48万t、 72.05万t、 33.48万t、 15.03万t、 1.91 kg、 84.29万t、 3 478.85万t、 0.64万t、 0.83万t、 0.08万t和0.77万t.从区域角度:上海和天津钢铁行业单位面积污染排放强度最大,对区域大气污染贡献比例较高.从工序角度:2015年烧结和球团烟气排口月平均浓度降低.从污染物角度:2015年钢铁行业排放NO_x对区域污染物浓度贡献最大,NO_x具有较大的减排潜力.     

介质阻挡放电等离子体直接分解NOx的影响因素

在以 γ- Al₂O₃小球作为填充物的介质阻挡放电条件下 ,研究放电电压 ( 9～ 16k V)、交流电源频率 ( 50～ 1600 Hz)、NO入口浓度 ( 50～1800 ml/m³)、气体空速 (1000～ 6500 h^-1)、反应温度 ( 20～250℃ )、介质小球比表面积及加入 O₂等因素对 NO分解率的影响 .发现提高放电电压、放电频率及介质小球比表面积能显著增加 NO分解率 ,O₂ 的加入对 NO的等离子体分解有强抑制作用 .     

反渗透膜面细菌胞外多聚物提取方法研究

城市污水脱盐系统的反渗透(RO)膜面生物污堵问题严重影响了该技术的稳定运行,解析生物污堵机理的关键因素是微生物胞外多聚物(EPS)特征分析,然而目前细菌EPS提取方法多样,无统一标准,制约了EPS分析的可靠性和可对比性.基于此,本文以再生水厂RO膜面污堵物中分离的细菌为对象,采用水浴、超声、离子树脂、碱液4种方法提取EPS,以DOC和DNA含量表征提取的EPS总量和提取过程细胞破裂程度.结果表明,45℃水浴法不造成细胞破裂,提取总量多,是一种有效的提取方法.进一步对比不同提取时间条件下EPS溶液中多糖和蛋白含量变化,以及分子量、荧光特征等,综合认为提取1 h时,提取的EPS中多糖与蛋白相对含量稳定,不同分子量化合物均溶于水中,能客观地反映EPS特征.研究表明,45℃水浴1 h可以作为细菌EPS提取的适用方法应用.     

水库热分层期沉积物中有机物特性及对好氧反硝化细菌脱氮的影响

本研究以水源水库热分层期沉积物中有机物为研究对象,在分析其相对分子质量分布和有机物荧光特性的基础上,探究了沉积物中有机物为碳源时,好氧反硝化细菌的脱氮效能、细菌生长及碳去除性能.结果表明：①水源水库在热分层期,沉积物中相对分子质量>100×10³的有机物所占比例较高;同时相比于不同月有机物的相对分子质量分布,7月时沉积物中相对分子质量大的有机物所占的比例最低（44.62%）,显示出较小的相对分子质量;②水源水库沉积物中有机物由陆地类腐殖质组分C1（250 nm,425 nm）、类色氨酸和氨基酸物质C2（230 nm/280 nm,322 nm）和传统微生物类腐殖质混合物C3（250 nm,340 nm）所组成,其中色氨酸和氨基酸类的物质（组分C2）所占比例较高,同时在7月时显示出较大的总荧光强度;③好氧反硝化过程中,5月有机物显示出较好的作为电子供体的特征,而7月的有机物却表现出较好的作为能源物质的性能,同时使得好氧反硝化细菌WGX-9显示出较高的氮去除特性;④相比于天然有机物、藻类有机物和实际水源水库水,沉积物中有机物作为碳源时可以较好地促进菌株WGX-9的好氧反硝化脱氮效能.本文阐明了水源水库热分层期沉积物中有机物特性及对好氧反硝化细菌的影响,将为微污染水体氮污染控制工程提供依据.     

基于车流和大气污染物浓度同步增量的机动车平均排放因子估算方法

机动车尾气排放已成为城市大气污染的主要来源并受到了高度关注.机动车排放因子是反映机动车排放状况的最基本参数,但实测排放因子代价较高、代表范围有限,基于国外排放模式估算的排放因子又与我国的实际排放状况存在一定差距.本研究首先基于早高峰时段车流量和道路附近大气污染物浓度呈近线性增加、气象条件和背景污染物浓度相对稳定的特征,将时段内污染物浓度的增加主要归因为车流的增加,从而建立车流和污染物浓度增量之间的关系;然后采用无限线源高斯扩散模式,反推道路实际行驶机动车的平均排放因子.以北京市一条主干道为例,利用早高峰车流量、污染物浓度、气象观测数据,进行了实例研究,并将研究结果同COPERT4排放模型的预测结果进行了对比.本研究和COPERT4排放模型预测的8月一氧化碳平均排放因子分别为2.0 g·km-1和1.2 g·km-1,12月分别为5.5 g·km-1和5.2 g·km-1.结果表明,本方法估算的机动车排放因子在数值大小及季节变化上均与COPERT4排放模型较为接近.所提方法通过消除背景浓度的干扰,为实时获取车队实际排放因子提供了一种新思路.     

不同氧化还原条件下土壤中Cd/Zn/Cu共运移特征及数值模拟

以重金属离子镉（Cd）、锌（Zn）、铜（Cu）为研究对象,通过室内土柱混合置换实验和数值模拟方法,分析了5种不同氧化还原电位（E_h）对Cd、Zn、Cu在土壤中运移的影响.结果表明,不同E_h下,Cu的竞争吸附能力均大于Cd和Zn,移动性较小;并产生了“滚雪球效应”,导致出流液中Cd和Zn的浓度大于输入浓度.与原土相比,E_h的增加或降低均促进了Zn、Cd的迁移速率,但对实验周期内回收率的影响不同;E_h的增加促进了Cu的迁移.两点非平衡模型（TSM）和单点非平衡吸附模型（OSM）较好地模拟了重金属的迁移,且进一步表明了土壤对重金属的吸附受吸附反应速率的限制（f<0.7）.在复合污染土壤评价和防治中,不仅要考虑E_h的影响,还要关注由竞争吸附所产生的浓度叠加效应,避免低估重金属的污染风险.     

Characteristics of plankton Hg bioaccumulations based on a global data set and the implications for aquatic systems with aggravating nutrient imbalance

• Hg bioaccumulation by phytoplankton varies among aquatic ecosystems. • Active Hg uptake may exist for the phytoplankton in aquatic ecosystems. • Impacts of nutrient imbalance on food chain Hg transfer should be addressed. The bioaccumulation of mercury (Hg) in aquatic ecosystem poses a potential health risk to human being and aquatic organism. Bioaccumulations by plankton represent a crucial process of Hg transfer from water to aquatic food chain. However, the current understanding of major factors affecting Hg accumulation by plankton is inadequate. In this study, a data set of 89 aquatic ecosystems worldwide, including inland water, nearshore water and open sea, was established. Key factors influencing plankton Hg bioaccumulation (i.e., plankton species, cell sizes and biomasses) were discussed. The results indicated that total Hg (THg) and methylmercury (MeHg) concentrations in plankton in inland waters were significantly higher than those in nearshore waters and open seas. Bioaccumulation factors for the logarithm of THg and MeHg of phytoplankton were 2.4–6.0 and 2.6–6.7 L/kg, respectively, in all aquatic ecosystems. They could be further biomagnified by a factor of 2.1–15.1 and 5.3–28.2 from phytoplankton to zooplankton. Higher MeHg concentrations were observed with the increases of cell size for both phyto- and zooplankton. A contrasting trend was observed between the plankton biomasses and BAF_MeHg, with a positive relationship for zooplankton and a negative relationship for phytoplankton. Plankton physiologic traits impose constraints on the rates of nutrients and contaminants obtaining process from water. Nowadays, many aquatic ecosystems are facing rapid shifts in nutrient compositions. We suggested that these potential influences on the growth and composition of plankton should be incorporated in future aquatic Hg modeling and ecological risk assessments.     

Discovery of emerging organic pollutants in the atmosphere through an omics approach

● We review the framework of discovering emerging pollutants through an omics approach. ● High-resolution MS can digitalize atmospheric samples to full-component data. ● Chemical features and databases can help to translate untargeted data to compounds. ● Biological effect-directed untargeted analyses consider both existence and toxicity. Ambient air pollution, containing numerous known and hitherto unknown compounds, is a major risk factor for public health. The discovery of harmful components is the prerequisite for pollution control; however, this raises a great challenge on recognizing previously unknown species. Here we systematically review the analytical techniques on air pollution in the framework of an omics approach, with a brief introduction on sample preparation and analysis, and in more detail, compounds prioritization and identification. Through high-resolution mass spectrometry (HRMS, typically coupled with chromatography), the complicated environmental matrix can be digitalized into “full-component” data. A key step to discover emerging compounds is the prioritization of compounds from massive data. Chemical fingerprints, suspect lists and biological effects are the most vital untargeted strategies for comprehensively screening critical and hazardous substances. Afterward, compressed data of compounds can be identified at various confidence levels according to exact mass and the derived molecular formula, MS libraries, and authentic standards. Such an omics approach on full-component data provides a paradigm for discovering emerging air pollutants; nonetheless, new technological advancements of instruments and databases are warranted for further tracking the environmental behaviors, hence to evaluate the health risk of key pollutants.