北京冬季奥运会历史同期大气PM2.5污染特征分析

基于2015~2021年的1~3月北京市大气PM_2.5浓度与化学组成长期观测数据,分析了2022年北京冬季奥林匹克运动会（冬奥会）和北京冬季残疾人奥林匹克运动会（冬季残奥会）历史同期的PM_2.5污染态势、化学组成特征以及潜在源区.2015~2018年的1~3月重污染［日均ρ（PM_2.5）>75 μg·m^-3］天数以及重污染期间PM_2.5平均值下降十分显著,之后这两者未发生明显改变.2018~2021年的1~3月每年平均发生重污染23 d,重污染天ρ（PM_2.5）平均值约为120.0 μg·m^-3.2015~2021年的1~3月超长重污染过程（连续重污染超过5 d）平均每年发生2~3次,其中2021年发生3次,且持续时间最长达到8 d.历年冬奥会历史同期发生重污染的天数为2~9 d,春节期间烟花爆竹大量燃放可能是该时期重污染发生的重要原因之一;冬季残奥会历史同期重污染天数一般为1~5 d,但2021年受频繁出现的静稳天气影响,重污染天数高达9 d.在同时段重污染期间,PM_2.5化学组成均以二次组分为主,例如在PM_2.5可测组分中,2020年NO₃^-质量分数高达46%,较同年清洁天（11%）显著增加;SO₄^2-质量分数为12%~19%,说明当前硫酸盐污染仍不容忽视.北京市1~3月PM_2.5主要贡献区域包括内蒙古自治区中西部、河北省、天津市、山西省、陕西省、山东省中西部和河南省北部.研究结果将为北京市冬季空气质量持续改善以及2022年冬奥会与冬季残奥会期间北京市环境空气质量保障提供科学依据.     

污染条件下成都市PM_(2.5)干沉降速率的模拟分析

利用成都市三瓦窑、沙河铺国控环监站2015年9月—2016年8月逐时PM_(2.5)监测数据,结合同期双流国际机场公布的地面气象要素(风场、温度、湿度和压强)以及温江站风速探空资料,首先统计分析了成都市风场、温度和湿度的基本特征,然后计算了污染条件下PM_(2.5)干沉降速率,并建立了适用于不同季节的GIFM模型和多元回归预测模型。结果表明:基本气象要素场的配置以及特殊地形导致了成都市PM_(2.5)干沉降环境恶劣,同时四季差异较大;污染条件下PM_(2.5)干沉降速率约为0.02~0.1 cm/s,表现为冬季<秋季<年<春季<夏季,四季的主要影响因子也不同,秋冬为湿度和压强,春季为温度,夏季为风速,且湿沉降强度过大时,会出现PM_(2.5)干沉降速率的"虚高"现象;GIFM模型和多元回归模型均能很好地预测污染条件下的PM_(2.5)干沉降速率,其预测能力均是夏季最好,冬季最差,春秋次之,通过对比分析表明GIFM模型的预测能力在各季节均优于多元回归模型。     

CO_2活化木屑炭制备活性炭及工艺优化

以炼制生物质油过程中产生的木屑炭为原料,CO2为活化气体,通过物理活化法制备活性炭。考察了活化温度、活化时间及CO2流量对活性炭亚甲基蓝吸附值的影响。采用中心组合实验,运用响应曲面进行工艺参数优化,得出最佳的工艺参数为活化温度850℃,活化时间3.91h,活化气体流量30ml/min,此时由软件预测的亚甲基蓝吸附值为10.66ml/0.1g,得率42.66%,经验证,与实际相符。并对模型进行了检验,验证了其有效性。并选择不同温度下制备活性炭进行N2吸附脱附等温线实验,得到所制备活性炭BET最大可达948m2/g,由BJH理论分可知其中孔比表面积为296m2/g,平均孔径为3.76nm。     

纳米磁性磷酸二氢钙对Cd的吸附、回收与再生

以Ca（H₂PO₄）₂、铁盐与亚铁盐为原料,采用共沉淀法制备成纳米磁性材料Ca（H₂PO₄）₂@Fe₃O₄（NMCDP）,研究其对Cd²⁺的吸附、回收与再生效果.透射电镜（TEM）、红外光谱（FTIR）、X射线衍射（XRD）显示,NMCDP粒径约60 nm,稳定性良好,饱和磁化强度为30.9 emu·g^-1.吸附动力学表明,NMCDP对Cd²⁺的吸附1 h之内即可达到平衡,符合准二级动力学模型.吸附热力学表明,NMCDP对Cd²⁺的吸附符合Langmuir与Freundlich等温吸附模型,最大吸附量为142.50 mg·g^-1.在pH值由2增加到3时,吸附量随溶液初始pH值的升高而增加,当pH值大于3后,逐渐保持稳定;溶液中共存离子Na⁺、Mg²⁺、Cu²⁺对材料吸附Cd²⁺均有一定的影响,影响程度Cu²⁺ > Mg²⁺ > Na⁺.采用0.01 mol·L^-1 HCl与EDTA-Na₂均可解吸出部分吸附的Cd²⁺,以EDTA-Na₂解吸率较高,达到68%,从而实现NMCDP的再生.     

Response of cucumber plants to increased UV-B radiation under water stress

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＤｕｒｉｎｇｔｈｅｐａｓｔｓｅｖｅｒａｌｄｅｃａｄｅｓｎｕｍｅｒｏｕｓｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｓｏｎｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ,ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙａｎｄｅｃｏｌｏｇｙｏｆｐｌａｎｔｓｓｕｂｊｅｃｔｅｄｔｏｔｈｅｉｎｃｒｅａｓ?..     

某隧道进口段边坡的变形破坏机理分析

某隧道进口段滑坡的发生是由于隧道开挖过程中破碎围岩向隧道开挖临空面位移,进而引发的坡面岩土体的失稳。数值模拟结果表明,因隧道开挖引起的洞顶区边坡岩体应力水平下降的区域一直延续到地表,这种应力场的变化会直接导致边坡表面的变形和破坏,表现在以隧道轴线为中心,向两侧呈扇形展开的坡体产生了一定的沉降变形。对比结果表明滑坡区与由隧道开挖引起的坡体附加位移较大的区域基本相当,说明此滑坡是由于隧道开挖引起了围岩应力场调整,导致围岩产生向洞内的位移变形,从而使岩体发生松动而引发的。     

植物铜素毒害及其抗性机制研究进展

Cu是植物生命活动必需的微量矿质元素，广泛参与各种生命活动；但过量Cu胁迫将诱导植物细胞产生大量活性氧，引起膜脂过氧化，膜透性增大，细胞内容物大量外渗，甚至发生细胞死亡。Cu^2 扩散到细胞核内会诱发DNA之间、蛋白质之间以及DNA和蛋白质之间发生分子内和分子间交联，DNA链的断裂、重排和脱嘌呤作用等前诱变损伤以及DNA期外合成、DNA甲基化异常等遗传毒害。植物细胞在长期进化过程中形成了各种抗Cu素毒害机制，如细胞壁的固着作用、质膜的限制作用、有机小分子(有机酸、植物螯合肽、金属硫蛋白)螯合作用等。文章综述了有关研究的最新进展。     

氯化剂对超细颗粒物与重金属共生成特性的影响

以循环流化床反应器为实验平台,研究了焚烧温度为850℃下添加剂（NH₄Cl和KCl）对超细颗粒物与重金属共生成特性的影响.结果表明：NH₄Cl和KCl的存在均会降低超细颗粒物的数量浓度,但KCl的效果更佳,发挥的是阶梯式或者协同式作用.此外,添加比例为3%时对超细颗粒物数量浓度的降低最为明显.重金属Cr,Mn,Ni主要通过夹带方式形成超细颗粒物;而重金属Pb,Cu,Zn则主要通过蒸发、冷凝和吸附方式累积在超细颗粒物中.无机氯在焚烧过程中可以作为颗粒之间良好的粘合剂,促进超细颗粒物之间的成长和团聚,同时促进其表面形态的生长.此外,K的存在会促进细模态颗粒物之间的凝聚成长,使得细模态颗粒物的峰值增大,而NH₄⁺的存在会降低粗模态颗粒物的峰值.本研究可为污泥等废物热处理过程中重金属与超细颗粒物的协同控制提供借鉴.     

重庆市农地重金属基线值的厘定及其积累特征分析

为了确定重庆市农地土壤重金属基线值,了解重金属积累情况,明确优先控制元素,本研究基于地球化学基线原理,根据分层抽样采集6个土壤类型的表层土样共214个;在严格质量控制下,测定各个样品As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn的含量.采用数理统计法、迭代剔除法和累积频率曲线法确定8种重金属的基线值,并应用地球化学基线因子污染指数法和地质累积指数法评估了重庆市农地土壤重金属积累状况.结果表明,重庆市农地土壤As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn的基线值分别为5. 83、0. 25、66. 78、25. 45、0. 069、29. 90、26. 18、78. 44 mg·kg~(-1).地球化学基线因子指数法评估表明土壤As、Hg、Zn积累最为突出,分别有14. 65%、11. 82%、3. 88%样点达重度积累;地质累积指数法评估表明Cd、Cr、Cu、Ni、Pb超过93%的样点处于无积累,Hg、Zn、As轻度积累比例分别为26. 60%、21. 84%、21. 21%,仅As和Zn有5. 56%和0. 49%的样点为中度积累.水稻土、紫色土与潮土、黄壤、石灰岩土相比重金属积累程度轻.渝东北大巴山石灰岩中低山区、渝东南武陵山石灰岩低山区As、Zn点位积累率较高,渝西窟窿丘陵台地区、渝中中高丘平行岭谷区Hg、As点位积累率较高.两种评估方法均表明重庆市农地土壤主要积累重金属为As,其次为Hg、Zn,应加强管理防范.     

关于高职数学教育的一些思考

高职数学教育，无论是教材编写还是教学方法的实施都应有针对性．教材的编写要注意与中学的知识相联系，内容应增加实验课．在教学中要培养学生的数学意识和数学思维，激发学生的兴趣，采用非形式化教学。