四川省水体富营养状况时空分布调查

采用综合营养指数法对四川省主要河流营养状况进行调查评价,分析其时空分布规律。结果表明,2009年四川省水体综合营养状态整体处于中营养水平。从空间分布情况看,水体营养状态从优到劣依次为金沙江、长江干流、岷江、嘉陵江、沱江,其中沱江处于轻度富营养状态。从时间分布情况看,除沱江流域月度间变化较小外,其他调查河流水体营养状态月度间变化呈双峰型"M"状,营养指数主峰发生在8月;长江干流、岷江和嘉陵江次峰发生在4—5月,金沙江次峰发生在10月。     

基于随机森林评价的兰州市主城区校园地表灰尘重金属污染

将2018年1～12月兰州市主城区校园地表灰尘重金属元素含量计算得到的综合污染指数(P_N)和潜在生态风险指数(RI)作为训练集,使用11个影响地表灰尘重金属污染和积累的特征参数,利用随机森林算法对信息采样点的P_N、RI进行估算,分析了地表灰尘重金属污染的时空变化特征,并对传统算法插值结果和随机森林插值结果进行了比较.结果表明,研究区地表灰尘重金属各元素浓度均高于本地背景值;研究区P_N排序为城关区>西固区>安宁区>七里河区,RI排序为城关区>西固区>七里河区>安宁区,P_N和RI在空间分布特征上很相似,都位于交通枢纽或市中心;P_N在冬季和夏季出现高值,RI高值则出现在冬季,冬季高值主要源于采暖燃煤源的增加;空间插值结果对比表明随机森林插值结果优于传统算法插值结果.     

海绵城市地块汇水区颗粒污染物的传输

目前我国海绵工程建设多集中在地块汇水区单元内开展,通过多个低影响开发(LID)设施协同完成地表径流水质水量的调控,但基于地块汇水区尺度下城市面源污染的产生和控制效果鲜有报道.本研究比较分析了不同硬化率地块汇水单元内的面源颗粒污染物晴天累积、降雨冲刷、地表径流及径流输出负荷状况.结果表明,地块汇水单元内硬质路面是面源颗粒污染物贡献的最主要的下垫面类型,中硬化率(61.1%)地块和高硬化率(73.6%)地块路面街尘累积量分别约占汇水区单元的88.4%(2.22～12.51 g·m^-2)和90.1%(4.99～33.43 g·m^-2),对径流SS的输出贡献比率分别约为91.7%(0.97～7.34 g·m^-2)和90.5%(0.92～18.77 g·m^-2),降雨径流SS污染负荷占比分别约为95.2%和83.1%,经LID设施处理后输出径流污染负荷约为地表径流的24.0%和40.2%.硬质路面的街尘晴天累积及降雨冲刷以>150μm为主,地表径流及输出径流则以<50μm粒径段为主,同时地块不透水...     

微孔TiO2负载Pt吸附强化矿化甲苯的性能

矿化效率不足是光催化技术应用于挥发性有机化合物（VOCs）净化的关键限制因素之一。为了提高VOCs的矿化效率,制备了高比表面（736 m2·g-1）微孔TiO2材料,以其为载体构建了微孔TiO2与Pt的吸附强化光催化二元结构体系。采用比表面积（BET）、透射电镜（TEM）、X射线光电子能谱（XPS）等方法考察材料结构,并以甲苯为VOCs代表研究材料的吸附-光催化特性。结果表明,Pt修饰微孔TiO2表现出特异的吸附和催化能力,甲苯平衡吸附量和矿化效率分别是P25的3.8~4.1倍和2.6~2.9倍。微孔TiO2载体除了吸附强化作用外,其表面通过Pt修饰可产生大量表面羟基,从而利于Pt-TiO2的常温催化过程。     

再生水补给河道入渗区地下水水质时空变异分析

运用聚类分析、判别分析和主成分/因子分析方法来研究潮白河流域再生水补水河段地下水水质的时空变异情况。对地下水进行剖面分析（剖面A为平行于水流场方向,剖面B垂直于水流场方向）。地下水研究结果表明除NO3-、NH4+和Mn2+外,其余指标均达到地表水Ⅱ类标准。剖面A的季节判别中由于淋溶作用筛选出pH和TDS,正确率为77.5%,说明研究区在近岸区。同时,剖面B的季节变异由于远离河岸的土壤蓄水层中氧化还原作用使得Fe3+、Mn2+、Na+、NO2-、CODMn和TP被判别出,正确率为74.4%。此外,由于非冻土期土壤蓄水层中频繁的淋溶作用和活跃的生化反应识别出CODMn、HCO3-、NO2-、pH、SO42-、Cl-、Na+和Ba2+表征了非冻土期剖面A的空间变异,而判别正确率为100%的F-、Na+和HCO3-则表征了冻土期剖面A的空间变异。冻土期剖面B的TDS和TP以及非冻土期剖面B的TN和K+的判别正确率均为100%。再生水对近岸带的影响较远岸带显著。该分析结论可归因于再生水的污染、土壤蓄水层矿物盐岩溶解污染、工农业废水排放的点源污染和降水及流域水土流失所造成的非点源污染的综合作用。     

UV/SO32-体系降解水中十溴联苯醚

十溴联苯醚（BDE-209）是全球应用最广泛的溴系阻燃剂之一。它可以长时间在环境中迁移,是一种亲脂疏水、可生物积累的难降解有机污染物。研究了UV/SO32-高级还原体系对BDE-209的降解动力学,并分别考察了SO32-浓度、pH、BDE-209初始浓度对其降解和脱溴效能的影响。结果表明,UV/SO32-体系在BDE-209初始浓度为0.3 μmol·L-1、pH为7、SO32-为1.0 mmol·L-1、反应90 min时的降解效果最佳,降解率为93.54%;SO32-浓度越高,BDE-209的降解和脱溴效果越好;酸性条件有利于BDE-209的降解;较高的BDE-209浓度不利于体系脱溴反应的进行。BDE-209的降解过程遵循伪一级动力学规律;脱溴过程主要通过eaq-攻击C-Br键分步实现。     

生物活性炭法深度处理印染废水及其生物毒性的表征

采用负载经驯化后微生物的活性炭深度处理实际印染废水,研究生物活性炭系统中存在的生物相及其降解有机污染物的作用,并表征了处理后印染废水的生物毒性。结果表明,生物相中含有草履虫、轮虫及钟虫等原生动物。随着运行次数的增加,活性炭反应器在运行5次后出水的COD、NH3-N及色度去除率骤降,但是生物活性炭处理后出水的COD、NH3-N及色度去除率缓慢下降。生物活性炭能很好地降解印染废水中的苯酚类和稠环芳烃污染物。本研究中生物活性炭反应器对氨氮和COD的去除符合一级动力学方程,去除动力学常数分别为1.02和0.96。经过生物活性炭的处理可以将印染废水的生物毒性降到适于小球藻生长的水平。     

Fe3O4/ZrO2-H2O2非均相类Fenton体系对3,4-二氯三氟甲苯的降解

以浸渍法制备的新型纳米Fe3O4/ZrO2为催化剂,3,4-二氯三氟甲苯(3,4-DCBTE)为目标污染物,用Fe3O4/ZrO2-H2O2非均相类Fenton体系对目标污染物进行降解,考察催化剂的催化效果和温度、pH、H2O2投加量和掺杂比等因素对催化剂催化效果的影响。结果表明,以纳米Fe3O4/ZrO2作为催化剂的非均相类Fenton体系对3,4-二氯三氟甲苯的处理效果极佳;随着温度的升高,纳米Fe3O4/ZrO2的催化效果不断提高;当pH降低时,催化剂的催化效果有明显提升,原始pH(pH=5.7)时反应去除效果最佳,去除率可达88.6%;催化剂用量的增加同样可以提高3,4-二氯三氟甲苯的降解效率;催化剂中Fe3O4:ZrO2的物质的量比为1:2时效果较其他掺杂比的催化剂效果更好,去除率最终可以达到96.82%;当H2O2投加量增加时,3,4-二氯三氟甲苯的降解效率先提高后降低,投加量为0.3 mL时去除效果最好,几乎可以完全去除目标有机物。以Fe3O4/ZrO2-H2O2非均相类Fenton体系处理3,4-二氯三氟甲苯时,目标污染物的降解符合一级反应动力学。     

曝气对潜流人工湿地中木本植物的影响

为了增加人工湿地植物的多样性,本文将花叶冬青(Ilex aquifolium)、月季(Rosa chinensis)和八角金盘(Fatsia japonica)3种木本植物引入潜流人工湿地,比较曝气前后系统对污水处理效果,植物的生物量与对TN、TP负荷减少的贡献率,根系形态与内部结构、根际微生物与基质酶活性的比较研究。结果表明,木本植物潜流人工湿地系统曝气后可以提高COD、NH4+-N、TN、TP的去除率,分别为6.99%、4.91%、10.25%、8.09%。湿地曝气有利于3种木本植物的生长,在曝气后比曝气前生物量增加了381.75、606.25和896.88 g/m2。曝气会促使木本植物长出大量须根,且曝气后的根系具有大量由薄壁细胞组成的通气组织的水生根特征。同时,曝气后增加了硝化菌数量,各处理单元中硝化菌增量分别为A:0.28 MPN×104/g,B:4.23 MPN×104/g,C:7.7 MPN×104/g。另外,曝气后植物根际基质中磷酸酶和尿酶的含量增加量大约在50%以上,这与系统中N和P的去除率提高的规律一致。     

细微泥沙粒径对活性污泥产率的影响及其计算公式

针对我国城镇污水处理厂进水SS/BOD5值普遍偏高,在取消初沉池后出现泥沙淤积、污泥浓度提高和污泥MLVSS/MLSS(f)值下降等问题,利用实验室SBR研究了不同粒径的细微泥沙对活性污泥产率的影响,并在对国内外现有污泥产率公式进行具体分析的基础上,提出了对于污泥产率公式的优化方法,并借此推导出f值的预测表达式。结果表明:当在进水中分别掺入体积平均粒径为19.8、72和118.6 μm的细微泥沙300 mg/L时,在系统运行36 d后,污泥浓度从启动初期的3 450分别提高至7 898、5 389和3 742 mg/L,MLVSS/MLSS则从0.67分别下降为0.33、0.48和0.59;活性污泥产率由0.498分别提升至1.257、0.813和0.575 kg MLSS/kg BOD5,利用悬浮系数ω对ATV污泥产率公式进行优化修正,计算值与实测值的相对误差分别由修正前的46.1%、125.8%和219.3%降至修正后的8.4%、8.9%和3.5%,所得的产率更贴近实际;通过修正后的ATV产率公式建立f值的预测表达式,计算值与实测值的相对误差分别为18.3%、12.6%和4.4%。