基于ELISA的受体竞争结合法检测环境雌激素(Competitive Estrogen Receptor Binding Based ELISA for Detection of Estrogen in Environment)

为建立环境雌激素的体外快速筛选方法,采用免疫测定介导受体竞争结合试验定量检测环境雌激素.将17β-雌二醇-BSA固定在微孔板上,环境雌激素与微孔板上的17β-雌二醇-BSA竞争性地与雌激素受体结合,与微孔板上17β-雌二醇-BSA结合的受体与雌激素受体的抗体、雌激素受体抗体的二抗形成一个三明治形式的复合物,通过显色剂显色,最后用比色法对试验结果进行定量.结果表明,环境雌激素的浓度与溶液吸光度值成负相关.定量研究可以得到环境雌激素剂量-效应关系曲线,在一定浓度范围内(10ng·L-1～100μg·L-1),溶液的吸光度值与环境雌激素的浓度直接呈现良好的线性关系(R2=0.9583).利用这种方法能检测到的标准品雌二醇的最低浓度为10ng·L-1.以上结果表明,本方法检测环境雌激素操作简便,具有广泛的应用前景.     

UASB-SMBR工艺处理某油田含油废水的可行性研究

通过考察某油田含油废水中COD、石油类污染物、悬浮物、氨氮以及挥发酚等污染物的浓度变化,评估了UASB-SMBR组合工艺处理油田含油废水的可行性以及聚四氟乙烯膜的抗油污性能.实验结果表明该工艺对含油废水中COD、石油类污染物、悬浮物、氨氮以及挥发酚等各类污染物质的平均去除率均在96%以上,工艺出水水质满足国家污水综合排放标准.膜污染的加重使得膜透水率逐渐降低,但在化学清洗之后透水率恢复到95%以上.     

基于机器学习的长江流域农田氮径流流失负荷估算

定量解析长江流域农田氮径流流失特征是实现长江及其河口氮污染有效控制的关键科学基础.基于收集的长江流域570个旱地和434个水田田间氮径流流失数据组,采用相关性分析、结构方程模型、方差分解和机器学习方法,探究了影响旱地和水田总氮径流流失强度的主要因素,建立了基于机器学习的长江流域旱地和水田总氮径流流失强度预测模型,量化了长江流域农田总氮径流流失负荷.结果表明,径流深、施氮量和土壤氮含量是影响旱地总氮径流流失强度的主要因素;径流深和施氮量是水田总氮径流流失强度的主要影响因素.与分类与回归树、多元线性回归和增强回归树方法相比,采用随机森林算法构建的长江流域旱地和水田总氮径流流失强度预测模型具有更高的精度（R²为0.65~0.94）.基于随机森林算法的预测模型估算的2013年长江流域农田总氮径流流失负荷（以N计）为0.47 Tg ·a^-1（旱地：0.25 Tg ·a^-1;水田：0.22 Tg ·a^-1）,中下游地区贡献了58%的流失负荷.模型预测5种防治情景下的长江流域农田氮流失负荷可削减2.4%~9.3%,其中减少径流量的削减效果最为显著.长江流域农田氮面源污染防治必须协同加强氮肥精准管理、减少农田径流量和提高土壤氮利用,且应将重点放在中下游地区.所发展的基于机器学习建模方法克服了氮径流流失强度与影响因素之间函数关系难以确定的问题,为估算区域或流域农田氮流失负荷提供了简便且可靠的方法.     

污染土壤中Sn、Hg、Sb、Bi解吸动力学特性的研究

土壤中重金属的解吸直接影响重金属在环境中的形态转化和植物有效性.文章以我国东北地区草甸棕壤作为研究对象,通过对Sn、Hg、Sb、Bi单一及复合污染土壤中Sn、Hg、Sb、Bi的解吸动力学行为的研究,探索污染土壤中重金属Sn、Hg、Sb、Bi的解吸特性与规律.结果表明,不同污染类型的污染土壤中Sn、Hg、Sb、Bi这几种重金属的解吸量随着振荡时间的延长而不断增加.重金属Sn、Hg、Sb、Bi的解吸过程可分为快速反应阶段和慢速反应阶段.描述土壤Sn、Hg、Sb、Bi解吸动力学过程的最优模型为Elovich方程,其次为双常数方程,而一级动力学方程拟合效果不佳.此外,污染土壤中重金属Sn、Hg、Sb、Bi的解吸过程受共存重金属元素的影响.     

生物炭吸附重金属的研究进展

生物炭是一种废弃物资源化利用的产物。作为新型环境功能材料,生物炭以其优良的环境效应和生态效应成为环境科学等学科研究的前沿热点。因其孔隙结构发达、比表面积巨大和独特的表面化学性质,对环境介质中的重金属离子有很强的吸附作用,进而影响了重金属离子的迁移与归宿。主要从生物炭的材料来源、吸附重金属离子的机制、影响因素以及对土壤中重金属生物有效性的影响等方面进行综述,并提出生物炭吸附重金属离子的未来研究方向。     

区域点源和非点源磷入河量计算的二元统计模型

基于流域或区域点源和非点源磷入河过程的水文学差异,以及影响河流持留作用的主要机制,建立了描述河流段末磷负荷量与流量和水温之间定量关系的二元统计模型;通过逐月的河流水文水质监测数据对模型中4个系数的有效校正和验证,实现了对点源和非点源磷入河过程的准确定量.与现行的水文估算法相比,该模型既考虑了河流磷的持留能力及其时间变异性,也考虑了上游水体输入的磷负荷量,推进了对磷污染过程的定量认识,满足了我国以行政区为主要水污染控制管理单元的现实需要.应用该模型,计算了浙江长乐江集水区2004～2009年的总磷(TP)入河量.结果表明,TP年入河总量为(54.6±11.9)t.a-1,其上游水体输入、点源和非点源的入河量贡献率分别为5%±1%、12%±3%和83%±3%.夏季5～6月和8～9月的非点源TP累计入河量占其全年的50%±9%,增加了引起下游水体藻类暴发的风险.河流TP持留量为(4.5±0.1)t.a-1,占年入河总量的9%±2%;5～9月的TP累计持留量占全年的55%±2%,表明河流持留能力对流域或区域磷素迁移转化过程的调控作用不容忽视.本研究建立的二元统计模型仅需常规的河流水文水质监测数据,无需专业软件知识,且计算结果直接来源于实际的河流水文水质测算值,为实施流域或区域磷污染总量控制策略提供了一种简便、实用、可靠的定量工具.     

模拟潮汐和植被对湿地温室气体通量的影响研究

以福建省九龙江入海口的滩涂潮间带作为研究对象,通过原位采样和室内人工微宇宙实验,利用静态箱-气相色谱法,研究了潮汐植被对湿地CH₄、CO₂和N₂O 3种重要温室气体通量的影响.结果表明,3种温室气体通量在模拟潮汐和植被作用下表现出明显的差异.模拟潮汐对CH₄和N₂O通量的影响没有明显的规律,总量上都表现为排放;对CO₂通量具有显著影响,退潮时抑制,表现为吸收,涨潮时促进,表现为排放.植被促进CH₄的排放,对CO₂通量影响无明显规律,对N₂O通量表现为抑制作用.植被除了自身对温室气体直接作用外,还通过改变沉积物的理化性质影响微生物活动,进而影响温室气体通量.综合分析,植被对温室气体通量的影响要比模拟潮汐作用明显.