基于网络分析解析水源水库春季水体反硝化群落演变特征及驱动因素

结合现场水质调查和nirS反硝化功能基因的高通量测序技术,对周村水库春季热分层形成过程中的反硝化群落演变特征以及影响因素进行解析.结果表明,该时期水体分层逐渐形成,水体硝氮（NO₃^-）、氨氮（NH₄⁺）、总氮（TN）、总有机碳（TOC）、五日生化需氧量（BOD₅）、高锰酸盐指数、总磷（TP）、铁（Fe）和锰（Mn）均呈现显著差异（P<0.01）,氮素呈现明显地下降趋势;高通量测序得到8703个OTU,共归属于3个门、8个主要的属,其中变形菌门占比最大、达到45.27%~78.90%;α-多样性指数计算显示除辛普森指数（Simpson指数）外,ACE指数、Chao指数、香农指数（Shannon指数）以及覆盖率指数（coverage指数）呈现显著差异（P<0.05）;主坐标分析春季3~5月间水体反硝化群落存在显著差异,与置换多因素方差分析的结果相一致（P<0.001）;物种间网络分析显示,该时期共有7个主要的模块,包含131个节点316个边,正向相关的边所占比例高达95.25%;物种-环境因子间网络分析显示,该时期共有5个模块,包含140个节点329个边,正向相关的边所占比例高达51.98%;指示物种分析得到62个指示OTU,关键物种分析得到28个关键物种OTU;RDA以及mantel test分析发现温度（T）、溶解氧（DO）、NO₃^-、TN、TOC、BOD₅和TP是驱动水库春季水体反硝化菌群落结构以及关键反硝化物种演变的主要环境因素.综上,通过对该时期水体反硝化群落演变特征以及影响因素进行研究,可以为水库水体氮素的迁移转化以及污染控制提供技术支持.     

电子垃圾现状及对策分析

本文通过对电子垃圾污染危害程度及再生资源价值的研究分析,提出了制约我国电子垃圾污染防治工作中收集、运输过程这一"瓶颈"问题,并提出用环保基金作为促进"瓶颈"畅通,从而有效地回收处理电子垃圾的新经济观点.     

南京仙林新市区土地利用结构与格局对湿地水环境氮、磷影响研究

以南京仙林新市区典型湿地为例,综合考虑湿地生态系统特点及其集水区内土地利用情况,根据湿地受城市化影响程度,将10个典型城市湿地分为农村型、城郊型和城市型三大类,采用RDA分析方法,研究城市湿地氮、磷与不同土地利用类型和格局的相互关系.结果表明:1农村型湿地水质最好,城郊型次之,而城市型湿地水质明显劣于农村型与城郊型.2各类型湿地TP、TN浓度均表现为湿季大于干季特征.其中,农村型与城郊型湿地TP浓度干湿季差异较城市型明显;而TN浓度干湿季节变化则呈现相反规律.3湿地水质受到多种土地利用类型和格局的综合影响.在土地利用方面,TP、TN浓度在干、湿季节均与不透水用地呈显著正相关,与草地、林地和湿地均表现为负相关,并且湿地与水质指标的负相关性较草地、林地显著.在土地利用格局方面,TP、TN浓度在干、湿季均与平均斑块形状呈负相关,与斑块密度、多样性指数为正相关;在景观相邻性影响方面,土地利用格局与TN浓度关系密切,湿季呈负相关,干季为正相关.     

交换电极法强化电动修复铬污染土壤

pH值是影响污染土壤电动修复的主要因素。为此提出了交换电极法强化电动修复,并对该技术进行了实验研究。实验土壤Cr污染浓度为506.36 mg/kg,工作电压为1 V/cm,结果显示,固定电极方向运行模式下,运行2 d,产生聚焦效应,运行8 d,碱性区Cr(III)残留量和酸性区Cr(VI)残留量较大,分别是97.88 mg/kg和328 mg/kg,总铬去除率为59.04%。采用交换电极法,交换频率为4 d,运行8 d,总铬去除率为70.18%;交换频率为2 d,运行8 d,总铬去除率高达86.10%,土壤中总铬平均含量从506.36 mg/kg降至73.56 mg/kg,达到酸性土壤环境质量一级标准。该技术可控制土壤pH值在中性范围,电流密度高,不添加化学试剂,操作简单。     

异养硝化-好氧反硝化菌富集驯化过程中微生物种群演变特征——典型城市景观水系

为了研究不同异养硝化-好氧反硝化菌富集驯化过程中水体微生物群落的演变,利用Miseq高通量测序法对景观水系沉积物富集驯化样本的微生物信息进行统计,对其微生物群落的α多样性以及β多样性进行分析,同时基于微生物属的信息进行了微生物网络分析.结果显示,两种类型培养基在富集驯化完成后氮素得到有效去除,脱氮效果明显;富集驯化过程中的OUT主要属于7个,分别是变形菌门（Protebacterice）、拟杆菌门（Bacteroidetes）、绿弯菌门（Chloroflexi）、厚壁菌门（Firmicutes）、放线菌门（Actinobacteria）、蓝藻门（Cyanobacteria）、酸杆菌门（Acidobacteria）,与此同时,富集驯化过程中有关氮循环的细菌有上升的变化过程;主成分分析（PCA）,非度量多维尺度分析（NMDS）以及主坐标分析（PCoA）表明异养硝化-好氧反硝化菌富集驯化过程中不同温度压力下的细菌群落组成存在明显差异,而培养基的类别带来的影响相对较小;网络分析显示模块核心和网络核心均为低丰度的稀有物种;膨胀因子分析（VIF）和冗余分析（RDA）得出温度、氨氮和硝酸盐氮是影响群落结构演变的关键环境因子.综上可知,Miseq高通量测序研究异养硝化-好氧反硝化菌富集驯化过程中微生物种群演变可行,为实现微生物菌剂"定向-精准-高效"的筛选提供技术支撑.     

关注填海造陆的生态危害

填海造陆是一些沿海地区用以解决土地不足，发展经济的有效手段。但大面积填海造陆却给海岸带及其周围海域带来了地理地质条件的改变，生态环境的破坏，以及动植物的灭绝。本文叙述了填海造陆所造成的我国一些沿海地区环境的改变和生态的破坏及一些已经采取的措施；研究了我国相关的一些法律政策；提出了控制填海造陆，保护生态环境的一些建议。     

典型焦化厂大气挥发性有机物排放表征分析

焦化行业是我国重要工业类别,但因其工艺过程复杂,所以VOCs（挥发性有机物）排放特征尚不明确.以典型机械焦化厂为研究对象,对焦炉烟囱、推焦、装煤和焦炉顶等不同排放环节进行采样,并利用GC/MS（气相色谱质谱联用仪）进行多物种分析,并对焦化厂排放VOCs的OFP（生成O₃的潜势）进行探索性研究.结果表明:①焦化厂排放的VOCs包括烷烃、烯烃、炔烃、芳香烃、卤代烃和含氧VOCs等六大类,共90多个物种.②不同环节排放的ρ（VOCs）差异显著,其中,焦炉烟囱ρ（VOCs）排放量（87.1 mg/m3）最大,其次为推焦（4.0 mg/m3）、装煤（3.3 mg/m3）和焦炉顶（1.1 mg/m3）.③不同环节排放的VOCs种类不同,但均以烷烃和烯烃为主,其中,焦炉烟囱排放的烯烃最多（占比达66%）,装煤和推焦排放的则以烷烃为主（占比分别为42%和36%）,焦炉顶排放的烷烃和烯烃相近（占比分别为31%和29%）.④基于排放特征和最大增量反应活性法研究发现,焦炉烟囱是焦化厂VOCs减排的重点环节,烯烃是重点减排的物种,特别是乙烯、丙烯、丁烯和1,3-丁二烯等,但乙醛、苯、甲苯等也不容忽视.研究显示,以乙烷/丙烷/乙烯（三者质量浓度之比）为指标,可明显区分焦炉烟囱、推焦、装煤和焦炉顶等不同环节的VOCs排放.      

一株大熊猫肠道厌氧纤维素菌的分离鉴定、系统发育分析及生物学特性的研究

从成都动物园健康大熊猫的肠道采集样品,富集分离获得一株典型的厌氧纤维素分解菌PD.分离菌是杆状,革兰氏阳性(G ),菌体大小为0.5μm×(3～5)μm,严格厌氧;生长温度为25～40℃,最适生长温度为38℃;pH范围5.0～9.0,最适pH7.2;在纤维素粉作碳源的琼脂培养基上菌落直径为1～3mm,白色透明斑;分离菌株不仅能利用纤维二糖、葡萄糖、蔗糖、淀粉、松三糖、覃糖等多种可溶性碳源,而且可以利用纤维素粉等不溶性碳源.同时,对菌株PD进行了16SrDNA的PCR扩增,并对扩增产物测序.对16SrDNA部分序列进行了分析,并构建了系统发育树,表明菌株PD属于梭菌属,与Clostridiumlentocellum(T)的16SrDNA序列具有92.2%相似性.图5表1参18     

汞和硒对剑尾鱼Na+/K+-ATPase活性的影响

应用浸浴法研究汞(Hg)对剑尾鱼(XiphophorushelleriHeckel)鳃和肝脏Na /K ATPase活性的影响以及硒(Se)对机体Na /K ATPase汞中毒的保护作用.结果表明,Hg和Se对剑尾鱼96hLC50分别为0.84mg/L和6.64mg/L.Hg对剑尾鱼鳃和肝脏Na /K ATPase活性的影响相似,与对照组相比,处理d1时低浓度Hg组鳃和肝脏ATPase活性没有明显变化(P>0.05),但高浓度Hg组ATPase活性变化显著(P<0.05),至d3和d5时,酶活性均极显著下降(P<0.01),鱼鳃和肝脏酶活性分别下降32%和60%,表明Hg处理对鳃和肝脏Na /K ATPase活性具有抑制作用.单独加Se组鱼鳃和肝脏Na /K ATPase活性在d3和d5显著提高(P<0.01).Hg Se组与Hg组相比,酶活性有明显差异(P<0.05或P<0.01),Se对剑尾鱼Hg中毒具有保护作用.剑尾鱼鳃和肝细胞Na /K ATPase活性可作为对水环境汞污染效应环境风险评价(ERA)的有效生物学标记.表2参16     

北京市大气PM10源解析研究

于2004年在北京市定陵、车公庄、古城、亦庄、房山和奥体中心6个采样点采集大气PM10环境样品,针对北京市颗粒物主要排放源采集土壤尘、建筑水泥尘、燃煤等污染源PM10样品,分别对其中的无机元素、离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)进行测定。采用代表北京市颗粒物主要排放源PM10组分特征的成分谱,利用CMB受体模型对PM10来源进行解析。结果表明,PM10的最大来源为土壤尘,其它贡献源类依次为燃煤排放、机动车/燃油排放、二次粒子(SO42-、NO3-和NH4 )、建筑水泥尘。污染源贡献具有明显的季节变化,并存在一定的地域变化。