铁基质强化新型功能性化粪池高效处理黑水的试验

以铁基质生物载体为核心,将物理、生物和化学方法结合,对化粪池进行功能强化,实现黑水的原位深度处理.探究了溶解氧（DO）和碳氮比（C/N）等因素对黑水中污染物降解的影响,并在最佳运行参数下考察了氮素在系统中的转化机制.结果表明,当C/N为7.3~8.4时,好氧生物铁基质载体池DO为2.3~2.7mg/L时,系统氨氮（NH₄⁺-N）、总氮（TN） 、COD和总磷（TP）的平均去除率分别可达90.74%、85.81%、92.65%和95.78%;当进水C/N降至3.3~4.2时,系统NH₄⁺-N、TN、COD和TP的平均去除率仍可维持在81.16%、76.62%、93.87%和94.75%.铁基质生物载体内电解作用显著强化了化粪池内TN的脱除、COD的氧化和TP的固定.氮素转化机制分析表明,内电解与反硝化菌的耦合强化了反硝化作用,降低了反硝化过程对有机碳源的需求,强化了低C/N条件下TN、TP的脱除.     

典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型（HYSPLIT）对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法（WPSCF）和轨迹浓度权重法（WCWT）对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,（1）在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;（2）春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;（3）春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;（4）春季,柳州市PM_2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域.     

2018年秋冬季长江三角洲区域PM2.5污染来源数值研究

使用WRF-Chem和WRF-FLEXPART模式定量研究了2018年秋冬季,尤其是在明显冷空气影响时的长江三角洲PM_2.5来源贡献.结果表明：2018年秋冬季长江三角洲以外的跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献占15.9%,长江三角洲内部排放贡献占84.1%,长江三角洲区域内部排放及污染相互传输的影响比长江三角洲外跨区域输送的影响更为显著.而在冷空气影响时段中,跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献率为33.1%,约为整个秋冬季长江三角洲外部跨区域平均输送贡献率的2倍,输送影响更为明显;输送对长江三角洲三省一市的贡献为46.2%~56.2%,其中跨区域输送的贡献10.2%~38.6%,也明显大于各自秋冬季的平均水平.在冷空气影响时段,长江三角洲四座重点城市（上海、合肥、南京、杭州）的污染潜在输送路径主要以中东路为主;上海、南京受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较多,超过30%;杭州受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较少,为16.1%.     

基于FY-4A卫星数据反演气溶胶光学厚度及分析应用

风云四号A星（FY-4A）是我国新一代静止气象卫星,多通道扫描成像辐射计（AGRI）是风云四号静止气象卫星的主要载荷之一.为探究FY4A数据用于气溶胶光学厚度（AOD）反演的可行性,基于FY-4A/AGRI数据,利用暗像元算法对2019年2月23~26日及10月27~30日京津冀地区AOD进行反演研究,并与AERONET地基观测AOD数据进行了对比分析.结果表明,基于FY-4A数据及构建响应函数库,通过暗像元方法能较好的反演出京津冀地区气溶胶空间分布;AOD主要的高值区体现在京津冀中南部地区并向周边郊区逐渐降低,在AOD值较大时此特征较为明显;将反演值与同期AERONET地基观测数据对比验证,相关系数达到0.869,均方根误差为0.221,表明AOD反演值与观测值吻合较好,FY-4A卫星数据反演AOD具有一定可行性.     

石英灯辐射加热条件下低密度碳/酚醛复合材料高温响应及分析

目的研究低密度碳/酚醛复合材料在不同地面加热实验测试响应的差异性,指导材料在实际应用环境下的高温响应分析。方法对低密度碳/酚醛复合材料开展了热流为400 kW/m~2的单侧石英灯辐射加热实验,利用热电偶测温系统测量试件在加热过程中不同位置的温度时间历程,并对试件的烧蚀形貌和微观结构进行观测。同时与热流为464k W/m~2的氧乙炔加热陶瓷板辐射加热实验结果进行对比分析,并且采用有限元方法对材料的传热传质多场耦合计算进行分析。结果对于石英灯辐射加热,在测量点升温到接近200℃时,温度响应拐点都依次出现。由于加热的辐射热源不同,在不同的辐射波段下,多孔材料吸收和发射的热量不同,短时间内氧乙炔加热陶瓷板辐射加热使材料内部升温速率比石英灯辐射加热实验的要快,但长时间加热时现象刚好相反。结论进行传热传质多场耦合计算材料高温响应时,合理确定材料宏观性能随温度的变化至关重要。     

新型Fe3O4@α-MnO2活化过一硫酸盐降解水中偶氮染料

采用两步水热法制备了新型磁性纳米Fe₃O₄@α-MnO₂复合材料作为催化剂,用于活化过一硫酸盐（PMS）产生强氧化性的硫酸根自由基（SO₄^-·）氧化降解偶氮染料活性黑5（RBK5）.采用透射电子显微镜（TEM）,X射线粉末衍射仪（XRD）和振动样品磁强计（VSM）对制备的催化剂进行表征,证明成功合成了纳米α-MnO₂包覆Fe₃O₄形态的Fe₃O₄@α-MnO₂催化剂,催化剂的饱和磁化强度为39.89emu/g.Fe₃O₄@α-MnO₂催化剂活化PMS与单一的Fe₃O₄和α-MnO₂活化PMS相比,具有更高的催化效率,说明铁锰双金属存在协同作用.同时研究了催化剂的投加量、PMS的浓度和初始pH值等各种因素对RBK5的降解效率以及反应动力学的影响.实验结果表明,Fe₃O₄@α-MnO₂催化剂活化PMS降解RBK5的过程符合准一级反应动力学,在催化剂投加量为1.2g/L,PMS的浓度为4mmol/L,初始pH值为7.0,反应时间为60min的情况下,浓度为30mg/L的RBK5的降解效率可达到91%,此时RBK5的降解速率常数也达到最高值0.023min^-1.此外,通过加入自由基淬灭剂甲醇、叔丁醇和硝基苯判断了Fe₃O₄@α-MnO₂/PMS体系中起主要氧化降解作用的活性物种为SO₄^-·.     

近10年中国三大经济区太阳总辐射特征及其与O3、PM2.5的关系

采用中国地面气象观测站网2007~2016年的辐射日值数据集和中国空气质量在线监测平台2014~2016年逐日观测数据,分析了京津冀、长三角和珠三角近10a太阳总辐射年际和季节变化,近3a臭氧日最大8h平均（O_{3_8h_max}）和细颗粒物（PM_2.5）的污染过程频次变化,通过不同因子及其不同强度等级的分型统计,探讨PM_2.5、O_{3_8h_max}与太阳总辐射的关系.结果表明：京津冀近10a太阳总辐射显著上升,京津冀春季和珠三角夏季太阳总辐射显著上升.三大经济区PM_2.5污染过程年频次均呈现逐年递减,且从北到南递减;O₃污染过程年频次时间上呈现先减后增,空间上京津冀多于长三角和珠三角.三大经济区O_{3_8h_max}与太阳总辐射相关系数均在0.71以上,有较强的正相关;而PM_2.5与太阳总辐射的相关性具有区域差异性.三大经济区不同季节不同太阳总辐射下O_{3_8h_max}与PM_2.5的相关关系差异显著,其中京津冀春夏秋三季O_{3_8h_max}与PM_2.5在强太阳总辐射下有较好的正相关,冬季则存在一定的负相关;长三角四季两者相关性均较弱;珠三角夏季两者正相关最为显著;不同PM_2.5浓度下O_{3_8h_max}与太阳总辐射的线性拟合效果较好,体现出较强的正相关关系,各经济区拟合曲线的倾向率均随PM_2.5升高而增大.PM_2.5>75μg/m³时拟合优度均达到最大.     

牛粪-化肥配施对水稻田氮磷迁移转化的影响

在控制外源N输入量相同的前提下,通过田间小区实验,探讨有机肥与化肥不同施用量（牛粪施用量：5,10,20t/hm²）对稻田田间土-水界面氮磷迁移转化特征的影响.结果表明：控制稻田水中NH₄⁺-N、NO₃^--N、TN和TP输出的最佳时期分别为施肥后的第5,30,7,20d,且TN和TP浓度随时间变化符合单指数衰减方程（0.7444≤R²≤0.9724;1.1×10^-6≤F≤0.0055）.采用牛粪部分代替化肥的施肥方式,在一定范围内能降低稻田退水中TN、TP输出负荷（41.8%、36.0%、64.3%;20.3%、39.1%、48.9%）,还可以降低稻田水中N/P,降低水体富营养化风险.同时,牛粪的施用可提高土壤中脲酶和磷酸酶的含量,促进氮磷向植物可吸收形态转化.综合经济成本和生态效益核算,采用10t有机肥代替无机肥的处理是相对经济环保的施肥方法,该施肥方式下,氮磷年输出负荷分别为17.70,1.26kg/hm².     

Effects of Na+ on Cu/SAPO-34 for ammonia selective catalytic reduction

Copper-exchanged chabazite (Cu/CHA) catalysts have been found to be affected by alkali metal and alkaline earth ions. However, the effects of Na⁺ ions on Cu/SAPO-34 for ammonia selective catalytic reduction (NH₃-SCR) are still unclear. In order to investigate the mechanism, five samples with various Na contents were synthesized and characterized. It was observed that the introduced Na⁺ ion-exchanges with H⁺ and Cu^2 + of Cu/SAPO-34. The exchange of H⁺ is easier than that of isolated Cu^2 +. The exchanged Cu^2 + ions aggregate and form “CuAl₂O₄-like” species. The NH₃-SCR activity of Cu/SAPO-34 decreases with increasing Na content, and the loss of isolated Cu^2 + and acid sites is responsible for the activity loss.     

Relationship between PM10 and PM2.5 levels in high-traffic area determined using path analysis and linear regression

The objective of this study was to determine the relationship between PM_(10) and PM_(2.5) levels as related to meteorological conditions and traffic flow using both a linear regression analysis and a path analysis. The Particulate matter(PM) samples were collected from Sukhumvit road, Bangkok, Thailand, at both open(104 samples) and covered(92 samples)areas along the road. Fifteen percent of all samples were separated before the statistical models were run and used for model validation. The results from the path analysis were more elaborate than those from the linear regression, thus indicating that meteorological conditions had a direct effect on the particulate levels and that the effects of traffic flow were more variable in open areas. The model also indicated that meteorological conditions had an indirect effect and that traffic flow had a direct effect on particulate levels in covered areas. The model validation results indicated that for open areas, the R~2 values were not very different between the path analysis and the linear regression model, but that the path analysis was more accurate than the linear regression model at very low PM concentrations. At high PM concentrations, the path analysis model also had a better fit than did the linear regression, so the predictions from the path analysis model were more accurate than those from the linear regression.