土壤酶和微生物量碳对土壤低浓度重金属污染的响应及其影响因子研究

土壤酶和微生物量碳是反映土壤健康的重要微生物性质指标。土壤重金属污染能够对土壤微生物性质产生影响,然而土壤酶和微生物量碳对土壤重金属污染的响应受到土壤本身理化性质的影响。通过北京市建成区233个样点的数据监测和实验室模拟,研究了土壤脲酶活性和微生物量碳对土壤低浓度重金属污染的响应以及受土壤理化性质的影响。研究结果表明:在野外主要重金属污染的浓度范围内(Cd 0.003~0.98μg·g-1,Cu 13.4~207.9μg·g-1,Zn 29.4~322μg·g-1,Pb 4.02~174μg·g-1),土壤脲酶活性、微生物量碳(MBC)和有机碳(SOC)的含量与土壤中Cd、Cu、Zn和Pb的浓度正相关,而微生物量碳占有机碳的比率(MBC/SOC)与重金属浓度负相关;脲酶活性、MBC/SOC与重金属浓度建立的相关关系只能解释总变异的5%~10%。实验室模拟试验表明,土壤酶活性受土壤重金属含量和土壤性质联合效应的影响;土壤有机质含量和pH是影响酶活性的主要土壤理化性质。引入土壤有机碳含量和pH两个参数,重新建立脲酶活性、MBC/SOC与土壤中重金属浓度的关系,建立的相关关系的决定系数变大,能够解释总变异的14%~17%。     

曝气生物滤池中总有机碳及氨氮的变化和对硝化作用的影响

采用以页岩陶粒为载体的曝气生物滤池(BAF)为反应器,研究了BAF运行中总有机碳和NH4 -N浓度沿滤层变化的规律,以及对硝化作用的影响.结果显示,在进行污水深度处理时,在BAF前段TOC的去除率占滤池总去除率的72.3%～100%;NH4 -N的去除率占滤池总去除率的91.8%～100%.碳化与硝化作用并存于BAF中,硝化作用随滤层加深而加强.水质和BAF滤料的结构特点是影响碳化与硝化作用的主要因素.     

西太湖秋季蓝藻水华过后细胞裂解对溶解性有机碳影响

从2009年7月~2010年3月每月采集西太湖表层水样,分析叶绿素含量﹑蓝藻细胞裂解速率﹑磷酸盐浓度的变化,并通过切向流超滤系统分离得到的高分子量(1kDa~0.5μm)溶解性有机物的碳氮比值和高分子量溶解性有机碳浓度的变化.结果表明,西太湖蓝藻细胞裂解速率在11月达到最大值(0.43d-1),而磷酸盐和高分子量溶解性有机碳浓度分别在12月与9月达到最大值.细胞裂解速率与磷酸盐﹑高分子量溶解性有机碳浓度之间没有相关性,说明水华过后影响磷酸盐浓度﹑高分子量溶解性有机碳的因素很多,蓝藻细胞裂解只是其中重要因素之一.藻类水华的出现可能导致水体中其它磷形态(如有机磷)与磷酸盐之间的迁移转化,而大型浅水湖泊扰动导致的沉积物再悬浮和水华过后频繁的细菌活动都可能是影响高分子量溶解性有机碳的因素.秋季水华过后蓝藻细胞裂解释放的有机碳进入微食物网循环,引起细菌活动频繁,而溶解性有机物中含碳化合物比含氮化合物容易降解,所以碳氮比值逐渐减少.此外细菌通过硝酸盐合成溶解性有机氮也可能是碳氮比值减少的一个重要原因.     

北京市2009年8月大气颗粒物污染特征

为研究2008年8月北京奥运会1a之后北京市大气颗粒物的污染特征,于2009年8月对北京市大气颗粒物PM10、PM2.5样品进行采集,测量其质量浓度并对其中的水溶性离子组分进行分析.研究发现2009年8月北京市大气颗粒物PM10、PM2.5质量浓度日均值分别为176.9μg/m3和102.5μg/m3.PM10质量浓度比2008年观测值上升了180%,比2007年降低了10%; PM2.5质量浓度比2008年观测值上升了126%,比2007年上升了31%.水溶性离子是大气颗粒物的重要组分,分别占PM10和PM2.5质量浓度的43%和61%.对比发现,污染天气条件下PM2.5/PM10和NO3-/SO42-比值升高,移动源是北京地区主要的污染物来源.风向风速和降水等天气条件对颗粒物质量浓度有很大影响,其中0.5~1.0m/s的东南风条件下大气颗粒物污染最为严重.     

上海城区典型空气污染过程中细颗粒污染特征研究

采集了上海城区2009年10月10~21日期间2次空气污染过程的样品,在对污染过程分析的基础上,着重分析了PM2.5及其化学组分的变化,探讨了污染源及形成机制.研究表明,14日的灰霾过程主要由本地排放的污染物二次转化形成,PM2.5占PM10比重超过60%且PM2.5中离子组分含量高.17~19日的浮尘过程中,受北方沙尘影响本市粗颗粒浓度上升,PM2.5所占比重下降,二次离子组分从细颗粒物向粗颗粒物转移且Ca2+浓度上升,同时受到长江三角洲区域秸秆焚烧的影响,细颗粒物中K+, EC和OC含量高.因此,应在控制本地源排放的同时,加强对细颗粒尤其是二次细颗粒污染及其前体物的协同控制.     

基于希瓦氏菌合成的荧光碳点及其用于Fe3+和对硝基苯酚(p-NP)的检测

本文以Shewanella oneidensis MR-1为原料,通过一步水热法合成了荧光碳点(CDs@MR-1).采用透射电子显微镜(TEM)、X射线光电子能谱(XPS)、傅里叶红外光谱(FT-IR)、X射线衍射(XRD)和荧光光谱(PL)等手段对CDs@MR-1的形貌、结构和组成、表面基团以及光学性能进行了表征.研...     

改进的产业碳关联系数及应用 ——以上海为例

投入产出分析中重要的影响力系数和感应度系数被引入到我国的产业环境关联研究中,但采用的计算方法却多是存在缺陷的传统公式,对指标的政策意义解读也有待深入.在梳理2项指标前沿发展的基础上,以部门最终产品构成系数为权数,改进了表征产业碳关联的碳影响力系数和碳影响诱导系数(代替原碳感应度系数)的计算公式,并指出前者主要对应产业政策,对部门划分水平较不敏感,而后者主要对应节能减排政策,对部门划分水平较敏感.将改进的指标应用于2010年上海市,结果表明,其产业政策应扶植服务业和先进制造业,鼓励重化工业和专用设备制造业转型,逐步淘汰多数传统中低端制造业,节能减排政策的重点实施部门则应扩大到部分高能耗服务业.     

太原市工、商业区PM10中PAHs碳同位素组成及来源

利用中流量大气综合采样仪采集太原市工业区和商业区PM₁₀样品,使用GC/IRMS技术分析了PAHs的δ13C值(碳同位素组成),并根据碳同位素质量平衡计算了煤烟尘和机动车尾气对2类功能区的贡献率. 结果表明:工业区PM₁₀中PAHs的δ13C值在-26.0‰~-24.5‰之间,随环数增加呈贫13C趋势,与煤烟尘δ13C值的变化趋势一致,表明煤烟尘是工业区的一个主要污染源;商业区PAHs的δ13C值在-26.6‰~-26.2‰之间,较工业区显著贫13C,商业区与工业区的污染源有明显差异;除机动车尾气和煤烟尘外,工业区和商业区还有其他污染源输入,其中工业区有生物质燃烧排放输入,商业区有机动车曲轴箱润滑油残渣输入;煤烟尘和生物质燃烧对工业区的贡献率分别为59.3%~70.8%和29.2%~40.7%,表明工业区煤烟污染严重;机动车对商业区PAHs的贡献率在86.1%~95.8%之间,是商业区PM₁₀中PAHs的主要排放源,其中润滑油残渣的贡献率(在40.9%~85.3%之间)最大,机动车尾气的贡献率在8.3%~54.9%范围内,而煤烟尘的贡献率(在4.2%~13.9%之间)最小.      

一株耐酸耐铜细菌的选育及其吸附铜离子的特性

从某铜矿选矿废水中筛选分离出一株在强酸性条件下对铜去除能力较高的菌株Z-1,经鉴定为克雷伯氏杆菌.考察了碳源、氮源、pH、温度、吸附时间、投菌量等因素对菌株Z-1生长量及吸附Cu2+的影响.结果表明,菌株Z-1的最佳碳源为乙酸钠,其最佳用量为3 g.L-1;最佳氮源为硫酸铵,最佳用量为1.2 g.L-1.在投菌量为4 g.L-1、温度为30℃、吸附时间为4 h的条件下,菌株Z-1对pH=3、Cu2+100 mg.L-1的废水吸附效果最优,Cu2+去除率达到59.7%.菌株Z-1对Cu2+的吸附过程能很好地用吸附模型Langmuir方程描述,菌株Z-1去除的铜离子,有92.3%分布在细胞壁上,其余7.7%分布在细胞质内,说明菌株Z-1对铜离子的去除主要为表面吸附.     

春节期间西安市南郊细颗粒物中水溶性离子的污染特征

运用美国R&P公司TEOM-1400a的ACCU 8通道,分8个时段采集了西安南郊的细颗粒物(PM2.5)样品.运用离子色谱分析检测了样品中9种水溶性离子(Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO3-和SO24-).结果表明,燃放烟花爆竹时段的PM2.5平均浓度及9种水溶性离子总平均浓度分别高于正常时段的1.6倍和1.3倍,其中0∶00—02∶59时段PM2.5平均浓度及9种水溶性离子总平均浓度高于正常同时段的6.6倍和5.2倍;其中Cl-、SO24-、K+和Mg2+4种离子质量浓度明显增加,分别增加了19.1倍、5.0倍、62.0倍和10.3倍.离子平衡表明燃放烟花时段的气溶胶接近中性略微偏酸性.运用主成分分析判断得知,水溶性离子主要来源于燃放烟花爆竹及少量机动车尾气和燃煤.