洪泽湖不同入湖河流沉积物磷形态特征及生物有效性

为揭示洪泽湖入湖河流沉积物磷形态空间差异性及影响因素,分析了洪泽湖自西北向西南7条入湖河流65个表层沉积物中不同磷（P）形态,并探讨了磷形态空间赋存特征的影响因素及环境意义.研究表明：沉积物总磷（TP）含量为488.90mg/kg~960.22mg/kg,无机磷（Pi）为主要形态,相对含量为65.81%~76.16%.西部入湖流域沉积物有机磷（Po）以非活性有机磷（NLOP）为主,汴河最高,相对含量约占Po的50.41%,生物有效态无机磷（BAP）相对含量最高,占Pi的66.84%,污染程度最高;西南和西北入湖流域Po则以中活性有机磷（MLOP）为主,Pi以钙结合态无机磷（HCl-Pi）为主.西北入湖流域由于受当地地质背景的影响,HCl-Pi所占Pi相对含量最高（43.02%）,从而减缓了磷的移动能力,污染程度最低.随着沉积物污染程度的增加,生物有效态Po含量增加,但所占Po相对含量降低;HCl-Pi含量增加,所占Pi相对含量降低,这一现象和我国其它典型地区沉积物磷形态空间分布类似.西部和西南入湖流域主要受水土流失、有机面源污染及藻类生长的影响,有机质环境较高,水交换能力弱,可被有机质降解的Po组分高于可被矿化的Po组分,大部分难降解Po组分易沉积,导致西部和西南入湖流域较高的BAP和NLOP含量,富营养化程度较高.沉积物OM是各形态磷之间相互转化的关键因素,和沉积物内源磷地球生物化学循环密切相关.洪泽湖入湖流域沉积物磷形态空间差异性主要由农业面源污染物的输入而导致内源磷负荷加剧.洪泽湖西部和西南入湖流域应重点控制农田水土流失及养殖业面源污染,建设滨岸修复带,遵循少量多次增施有机肥原则,减少农用地水土流失.健全农村养殖业废水废渣处理;划定科学养殖区;提倡铜围网箱,增加水体交换率.而对于洪泽湖西北入湖流域则应重点防止过度城镇化带来的水土流失及对生态功能保护区过高的污染负荷.     

基于神经网络的东北地区秸秆焚烧预测

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80：20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.     

乙醇汽油对国六直喷汽油车排放特性的影响

选择5台国六直喷汽油车采用3种不同组分的E10乙醇汽油和1种不含含氧化合物的国VI汽油,按照国六排放标准开展了WLTC循环测试,研究乙醇和基础油组分对污染物排放的影响规律.结果表明,多数国六直喷汽油车的CO、THC和PM排放有所降低,NO_x排放无明显差异,PN排放微增,所有样车的CO、THC和PM平均排放降低为6%、7%和14%.E10乙醇汽油中的重质芳香烃含量增高时,PN排放明显增加,PN排放与PMI指数呈现较强的正相关关系.     

3种重金属对蛋白核小球藻的联合毒性及机理

重金属污染日益严重,对人类具有潜在威胁。该文以绿藻蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)为受试生物,3种典型重金属污染物镉(Cd)、铜(Cu)和铬(Cr)为研究对象,采用均匀设计射线法设计重金属三元混合物体系(Cd-Cu-Cr),应用时间毒性微板分析法系统考察3种重金属对蛋白核小球藻的单一毒性及联合毒性,并通过分析绿藻中叶绿素和蛋白质含量探讨3种重金属及其混合物的可能的毒性作用机理。结果表明:3种重金属对蛋白核小球藻的毒性均随着暴露时间的延长逐渐增强,呈现明显的时间依赖性;重金属处理后的蛋白核小球藻中叶绿素含量随暴露时间的延长不断减少,如在24～72 h时,Cd处理的蛋白核小球藻中的叶绿素减少率增长较快,后趋于稳定,而Cr和Cu处理后的绿藻在整个暴露时间内叶绿素减少率均增加;Cd和Cr处理后绿藻的蛋白质含量减少率随着暴露时间的延长快速增加,而Cu处理后的绿藻中蛋白质减少率在24～72 h趋于平缓,之后减少率迅速增加;5条混合物射线的毒性均为加和作用,即组分间没有发生明显的毒性相互作用;三元混合物在低浓度时对蛋白核小球藻具有促进生长作用,在高浓度时抑制其生长,即Hormesis现象;三元混合体系处理后的绿藻中叶绿素及蛋白质的含量与单一Cu处理后的变化规律相似,这表明混合物的毒性机制受单一组分的影响。     

Cr(Ⅵ)踪迹指标现场测定用于铬污染地下水源解析

根据研究区地下水样品测试结果,该文选定与Cr(Ⅵ)极强相关,且物理化学性质较稳定的钠离子作为研究地下水中Cr(Ⅵ)迁移规律的踪迹指标,并采用钠离子复合电极建立了踪迹指标现场检测方法。实验结果表明,钠离子浓度在5～500 mg/L线性范围内的电极响应斜率为-61.09 mV/pNa(103%),方法检出限为0.69 mg/L,加标回收率为92.8%～103.4%,现场测试结果与实验室测试结果一致。该研究根据踪迹指标钠离子与污染物现场检测数据,构建了钠离子与Cr(Ⅵ)浓度比值的对数函数,并有效识别出主污染源、次级污染源、污染物迁移主路径、潜在污染区、潜在影响区及背景区,为铬渣类污染场地土壤和地下水环境风险评价及污染修复提供了技术支撑和参考依据。     

基于BP神经网络的北京城区公园土壤PAHs含量预测

城市公园是城市生态环境的重要组成部分,其环境质量与人类健康息息相关.选择北京市121个城区公园,采集公园土壤样品并分析其中7种多环芳烃（PAHs）含量,评价城区公园土壤中PAHs的含量水平,并基于BP神经网络预测了2020年和2023年土壤PAHs含量.结果表明:北京城区公园土壤中w（PAHs）（7种PAHs总含量）范围为0.033~4.182 mg/kg,低于GB 36600—2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准（试行）》土壤污染风险筛选值,且7种PAHs的毒性当量浓度（TEQ）均低于世界卫生组织标准值（1 mg/kg）,对人体健康的毒性风险较小.将14个影响指标（8个社会经济因子与6个公园特征因子）作为输入层、土壤w（PAHs）作为输出层,建立BP神经网络的拟合优度达0.845.预测结果显示,2020年和2023年北京城区公园土壤中w（PAHs）范围分别为0.008~0.969 mg/kg和0.022~1.988 mg/kg,整体均低于GB 36600—2018土壤污染风险筛选值,但随时间推移呈上升趋势,尤其朝阳区和海淀区将有大幅增长.研究显示:城市化发展因素对土壤w（PAHs）的增加有明显影响,城市发展进程影响不容忽视;至2023年,北京城区公园土壤若不加管理,其w（PAHs）将持续增长.