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周村水库四季变化过程中水体溶解性有机物的分布与光谱特征 总被引:4,自引:0,他引:4
运用三维荧光光谱(EEMs)技术结合平行因子分析法(PARAFAC)及紫外-可见光谱技术(UV-vis),对周村水库四季变化过程中溶解性有机物(DOM)的分布及光谱特征进行了分析.结果表明:周村水库表层水体的氮素(总氮和溶解性总氮)和有机物(总有机碳和溶解性有机碳)的季节性差异显著,并且水库冬、春两季TN较多、TOC较少;表层水体DOM夏、秋两季的吸收系数a_(254)和a_(355)均高于冬、春季节,与有机物的分布相一致;四季的E3/E4均大于3.5,说明DOM以富里酸为主,E2/E3比值表明富里酸占DOM的比例夏、秋两季高于冬、春季节,除夏季外水库表层水体S_R均大于1,显示DOM主要为生物源;三维荧光通过PARAFAC解析出3种组分,分别为类腐殖质(C1)、可见区富里酸(C2)和类蛋白(C3);对3个组分进行相关性分析,结果显示,C1、 C2、C3之间具有显著的相关性(p0.01);DOM的总荧光强度及各组分的荧光强度均呈现出夏秋季高、冬春季低的特征,总荧光强度最大值为夏季的(1993.52±40.84) A.U.,最小值为春季的(1074.10±113.63) A.U.;周村水库各个季节间的DOM总荧光强度和荧光组分C1的荧光强度除夏、秋外均呈现显著的差异性(p0.05),组分C2和C3的荧光强度均呈现显著差异性(p0.05);周村水库四季的DOM生物源指数(BIX)为0.8~1.0,表明水库DOM具有较强的自生源特征,与腐殖程度指标(HIX)的结果相吻合;PCA分析显示,周村水库表层水体DOM的光谱特征差异明显,夏、秋两季的DOM光谱特征相近,冬、春两季的水体DOM特征相似;并且组分C1、C2、C3与DOM特征参数(FI、β:α)及溶解性有机碳(DOC)呈显著相关性(p0.01).通过对周村水库水体四季的DOM光谱特征进行研究,可以进一步分析水库水体的有机物污染特征,并为水库水质管理提供技术支持. 相似文献
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底栖藻类作为湖泊中主要的生产者,其对抗生素较为敏感,目前有关喹诺酮类抗生素(quinolones, QNs)与底栖藻类群落的相关性研究较为缺乏,因此本研究选取白洋淀为研究区,利用超高效液相色谱串联质谱法(HPLC-MS/MS)检测水体QNs浓度,并分析底栖藻类群落结构和功能指标,利用商值法(RQ)计算QNs的生态风险值,建立QNs生态风险与底栖藻类群落指标的相关性。研究结果如下。(1)白洋淀QNs浓度存在明显时空差异。就空间分布而言,QNs的最高浓度出现在生境1(1 309.80ng·L~(-1));就时间变化而言,4月QNs浓度最高;就QNs种类而言,氟甲喹(flumequine, FLU)浓度最高(1 054.38 ng·L~(-1));(2)就藻类群落指标的空间分布而言,除藻密度(AD)、叶绿素a(Chl a)、叶绿素b(Chl b)、叶绿素b/a(Chl b/a)、绿藻比例(CHL)、蓝藻比例(CYA)、碱性磷酸酶(APA)、β-葡萄糖苷酶(GLU)、亮氨酸氨基肽酶(LEU)和无灰干重(AFDW)等指标最大值出现在生境2外,其他指标最大值出现在生境3;就时间分布而言,大部分底栖藻类群落指标11月值高于4月和8月;(3)除FLU的生态风险处于中等水平外,其余QNs生态风险较低;其中,8月生境2的生态风险值最高(RQ最大值为0.9446);(4) AD、Chl a、Chl b、叶绿素c(Chl c)、Chl b/a与RQ_(CIP)和RQ_(FLU)呈显著相关,其中Chl a与RQ_(FLU)的相关性显著(r=0.827,P<0.01)。结果表明,底栖藻类结构指标与QNs风险值相关性较为显著,因此,可考虑筛选较为敏感的底栖藻类群落结构指标,为富营养化湖泊生态监测方法研究提供理论基础及相关数据支撑。 相似文献
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采用高效液相色谱法对α-六溴环十二烷(α-HBCD)对映体进行手性拆分,制备获得(+)-和(-)-对映体.以玉米为受试植物,利用水培实验方法,采用不同浓度梯度的(+)α-HBCD、(-)α-HBCD及(rac)α-HBCD溶液对发芽后的玉米幼苗进行暴露,开展α-HBCD对映体对植物生理和基因损伤作用研究.结果表明,不同α-HBCD对映体暴露后玉米根部形态发育异常,(+)α-HBCD处理的玉米根须明显稀疏;植物根部组织、地上部的生物量和长度的相对抑制率与暴露浓度线性相关,其中,(+)α-HBCD对玉米生长的抑制最强;玉米地上部叶绿素含量随α-HBCD暴露浓度的增加而显著降低,且降低量顺序为(+)α-HBCD(rac)α-HBCD(-)α-HBCD;低浓度的(+)α-HBCD显著诱导了玉米根部组织和地上部超氧化物歧化酶(SOD)和过氧化氢酶(CAT)的活性,高浓度时则表现为显著的抑制作用,其中,SOD对α-HBCD胁迫反应更为敏感;组蛋白H2AX的磷酸化(γ-H2AX)水平呈现出不同的变化趋势,其中,(+)α-HBCD诱导γ-H2AX焦点数量增加最为显著.综上,α-HBCD对映体对玉米生理和基因水平均产生了选择性损伤作用,(+)α-HBCD的损伤作用强于(-)和(rac)α-HBCD.本研究可为综合评价手性HBCD的环境行为和生态风险提供重要信息. 相似文献
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伴随着超低排放技术在中国火电行业的广泛应用,中国火电行业排放水平已发生了显著变化.故现有火电排放清单排放因子和排放量等无法反映当前火电污染物排放提标情况.基于全国火电在线监测(CEMS)、环境统计和排污许可等数据,提出一种自下而上逐企业建立中国火电行业排放清单的方法.与传统方法相比较,该方法的特点是更加全面的考虑了火电行业超低技术,实际排放浓度与活动水平等综合因素.作为实例,本文基于所提出的火电行业排放清单的方法计算了新的2015年中国火电行业排放清单(HPEC).结果表明2015年全国火电厂SO2、NOx和烟尘平均排放浓度范围分别为7.88~208.57、40.33~238.2和5.86~53.93mg/m3.北京、上海火电排放基本达到《煤电节能减排升级与改造行动计划(2014~2020年)》制定的超低改造目标;绝大部分的省份SO2、NOx在线监测均值小于排污许可执行标准均值.中国燃煤机组的SO2、NOx、烟尘排放因子平均值分别为0.67、0.76、0.16g/kg(以入炉煤计).全国火电CO、VOCs、NOx、SO2、PM10、PM2.5总排放量分别为403.87、10.73、122.94、146.68、28.72和22.80万t/a,平均排放绩效值分别为1.06、0.03、0.32、0.39、0.08、0.06g/(kW×h). 相似文献
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目前我国湖泊中抗生素污染形势严峻,研究多集中于抗生素的时空分布与风险评价等,而有关源解析的研究则较少.鉴于此,选取白洋淀为研究区,探究典型抗生素的污染来源及其特定源风险.运用高效液相色谱串联质谱法(HPLC-MS)测定样品中的四环素类(TCs)、磺胺类(SAs)和喹诺酮类(QNs)抗生素,并运用正定矩阵因子分解(PMF)模型和风险商值法(RQ)相结合的方法对典型抗生素进行源解析和特定源风险评估.结果表明:①水体和沉积物中抗生素含量范围分别为ND~2635 ng ·L-1和ND~259.8 ng ·g-1;②就水体中抗生素浓度的空间分布而言,QNs呈"西高东低",SAs呈"中部高、南北低",TCs呈"中部低、南北高"的分布特征;就沉积物中抗生素含量的空间分布而言,QNs呈"中部高,东西低",而SAs和TCs均呈"西高东低"的分布特征;③就抗生素的来源而言,水产养殖(33.2%)占比最高,其次为污水处理厂(29.2%)、畜禽养殖(18.9%)和生活污水(18.7%);④就生态风险而言,恩诺沙星(ENR)和氟甲喹(FLU)处于中高风险水平;⑤就特定源风险的空间分布而言,除S1处水产养殖处于高风险水平,其余样点各源均处于中低风险水平;就源的种类而言,水产养殖处于中高风险水平,其余各源均处于中低风险水平.因此,针对白洋淀抗生素的主要来源及其特定源风险等级,需采取更为精准科学的抗生素风险管控. 相似文献
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国内外地下水抗生素的研究主要集中于抗生素的污染特征,而较少关注地下水中抗生素的生态风险及其与环境因子的相关性.鉴于此,选取石家庄市地下水环境为研究对象,应用超高效液相色谱串联质谱法(HPLC-MS)分析地下水中典型抗生素——喹诺酮类(QNs)浓度,研究QNs抗生素的生态风险,并建立QNs浓度与典型环境因子的相关性.结果表明:①石家庄地下水中QNs抗生素以环丙沙星(CIP)、依诺沙星(ENO)和氟甲喹(FLU)为主,其检出率分别为75.0%、80.0%和100%;②QNs抗生素浓度范围为3.02~98.5 ng·L-1;就空间分布而言,QNs浓度在S4处最高(98.5 ng·L-1),而在S19处最低(3.02 ng·L-1);③相关性分析结果表明,温度(T)、化学需氧量(COD)、总溶解固体(TDS)、菌落总数(BCTC)和pH与QNs相关性显著(P<0.01或P<0.05);④就生态风险的空间分布特征而言,S4为高风险区,其余各点为中低风险区;就QNs抗生素种类而言,除CIP处于中高风险水平,其余QNs处于中低风险水平.鉴于此,为了保障石家庄地下水环境安全,需进一步加强地下水中抗生素的风险管控. 相似文献
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为了探究白洋淀冬季沉积物好氧反硝化菌群落垂向分布特征、关键物种和群落构建过程,结合好氧反硝化功能基因(napA)高通量测序技术,进行了微生物多样性分析、物种差异分析、关键物种识别和群落构建过程研究.结果表明,该时期白洋淀沉积物高通量测序得到13 845个OTUs,共分为10个门类,其中第一大门类为变形菌门,达到29.03%~94.46%,从表层到底层呈下降趋势;占比前二的纲为β-Proteobacteria和γ-Proteobacteria;占比前三的属为Cupriavidus、Aeromonas和Thauera.微生物α多样性显示垂向分组间表层沉积物Chao1指数最大为3 327.67±621.28,明显高于底层(2 193.96±455.57);中层沉积物Simpson指数最大为0.97±0.013,明显高于表层(0.94±0.029).主成分分析和Venn图显示表层和底层间差异性最显著,Adonis分析表明垂向间存在极其显著差异(P<0.001);随机森林分析和网络分析的关键物种有交叉相同的物种(Bordetella),但差异贡献程度最高的物种不同,分别为Ferrimona... 相似文献