影响吹脱塔对垃圾渗滤液氨吹脱效率因素研究

垃圾渗滤液氨氮含量高,用吹脱塔进行氨吹脱时,pH值、水温、气液比对吹脱效率有较大的影响。当pH在9．2～11．5时,吹脱效率随pH值增加而提高;但高于11．5,吹脱效率随pH值增加变化不大。水温越高,吹脱效率越高。气液比在3500m^3／m^3以下时,随着气液比的升高,吹脱效率显著升高,但当气液比上升至3500m^3／m^3以上时,吹脱效率变化较平稳。氨氮浓度的高低对吹脱效率影响不大。     

PM10浓度及微观特征季节分布分析--以乌鲁木齐天山区2004年为例

利用2004年乌鲁木齐城区(以天山区为例)PM10日平均浓度和气象要素观测资料,对不同季节PM10浓度变化特征、不同级别污染日数进行统计分析.同时,结合环境扫描电镜/X射线能谱(ESEM-EDX)对不同季节的颗粒物的形貌及来源进行了初步探讨。结果表明2004年PM10浓度变化为:冬季>秋季>春季>夏季;冬季出现4级以上污染日数最多,占39.5%;夏季最为洁净,好于2级的日数占到76.1%.PM10和气象因子的相关分析表明浓度与风速成正比,与降水成反比,与温度,相对湿度和逆温层厚度相关比较复杂,有时成正相关,有时呈负相关。颗粒物的形貌在不同季节特征明显,冬季颗粒物多呈圆球形,春季形貌不规则,夏季既有圆球形又有不规则形貌的颗粒,而秋季颗粒物多呈链状.     

北京市污水处理厂出水中药物和个人护理品的季节变化及其生态风险评价

由于污水处理厂出水中含有微量有机污染物,这些污染物能够通过污水处理厂出水进入到水环境中,对生态系统和人体健康存在潜在的威胁.为探明污水处理厂出水中药物和个人护理品（Pharmaceutical and Personal Care Products,PPCPs）在不同季节中的浓度分布及生态风险情况,本研究于2019年的春季、夏季和秋季分别对北京市5座污水处理厂出水中PPCPs的赋存情况和浓度变化进行了调查分析,并对其进行了生态风险评价.结果表明：5座污水处理厂出水中PPCPs检出率为100%的化合物包括磺胺甲恶唑、克拉霉素、卡马西平、避蚊胺、美托洛尔、咖啡因、氧氟沙星和双氯芬酸;PPCPs在不同季节中表现出一定的浓度分布差异,其中磺胺嘧啶、磺胺甲恶唑、克拉霉素、吉非罗齐、苯扎贝特、氯贝酸、美托洛尔、普萘洛尔、卡马西平、甲氧苄啶、避蚊胺在春季出水中的浓度明显高于其在夏季和秋季出水中浓度,而双氯芬酸、甲芬那酸、氧氟沙星、诺氟沙星和咖啡因则在夏季出水中浓度要略高于其在春季和秋季出水中的浓度;通过对PPCPs的生态风险评价发现,避蚊胺在一个春季样品中为中风险污染物,在其他样品中均为低风险污染物,磺胺甲恶唑和美托洛尔的最大RQ值分别为0.09和0.08,接近中风险,其他PPCPs均为低风险污染物.     

城市新城区公园沟塘沉积物磷释放风险及影响因素分析

以合肥蜀峰湾体育公园5个水塘和3条沟渠为对象,采集表层沉积物及上覆水样,测算不同季节表层沉积物磷平衡浓度（EPC₀）,并解析其对外源碳或氮添加的响应,据此评估沉积物磷释放风险水平,识别主要环境影响因素.结果表明,该城市公园沟塘沉积物磷素污染处于轻-中度污染水平,总磷（TP）含量为209.28~713.51 mg·kg^-1,生物有效磷含量占TP的质量分数为18.51%~36.21%;环境背景情形下水塘沉积物EPC₀变化范围为0.012~0.142 mg·L^-1（均值0.057 mg·L^-1）,沟渠EPC₀变化范围为0.036~0.156 mg·L^-1（均值0.078 mg·L^-1）;外源碳的添加导致水塘1、3和沟渠1的EPC₀值升高（其中水塘3上升约47.5%）,提高了沉积物磷释放风险,其余沟塘沉积物EPC₀值则出现下降（特别是水塘5下降约58.6%）,意味着磷释放风险水平下降;而在外源氮添加情形下,所有沟塘沉积物EPC₀值都出现了不同程度的下降（沟渠1、2的夏季情形除外）,特别是水塘2表现尤为显著（下降约51.6%）,表明沟塘沉积物磷吸收存在氮限制性;根据偏最小二乘回归分析（PLSR）结果,氮、磷对水塘和沟渠沉积物的EPC₀值影响存在差异.     

2010-2019年粤港澳大湾区甲醛柱浓度时空分布及影响因子研究

基于Aura卫星OMI传感器的甲醛逐日数据,开展了2010—2019年粤港澳大湾区对流层甲醛垂直柱浓度的时空变化研究,并应用气象、植被和社会经济数据,对甲醛柱浓度变化的影响因子进行了分析.结果表明:2010—2019年粤港澳大湾区甲醛柱浓度呈波动起伏的变化特征,季节均值变化趋势与年度均值变化趋势相似,秋季季节浓度均值最高,其后依次为春季、夏季、冬季;在空间上,2010—2019年甲醛柱浓度均呈现自西北向东南逐渐降低的趋势,在甲醛柱浓度变化趋势上,粤港澳大湾区大部分区域呈现缓慢增加的趋势;针对不同土地覆盖类型,春季,绿地上空甲醛柱浓度高于建筑用地与耕地,夏、秋、冬季,建筑用地上空甲醛柱浓度略高;在空间分布稳定性上,受地形、土地覆盖类型和气象条件影响,西北部稳定性较强,南部珠江入海口处稳定性较弱;自然因子和人为因子对甲醛柱浓度的增长都有一定的贡献,其中,生产总值、汽车保有量、能源消耗量等人为因子对甲醛柱浓度的影响更为显著.     

城市土壤压实对树木叶片叶绿素及光合生理特性的影响

由于机械碾压、人为践踏等原因,城市土壤压实严重。由于压实,土壤物理性状发生改变:土壤容重增大、孔隙度降低及结构性变差等。这些改变影响土壤性质的同时影响树木的生长。以乐昌含笑Michelia chapensis、深山含笑Michelia maudiae和大叶冬青Ilexlatifola为实验材料,参照南京市土壤压实现状模拟不同程度的土壤压实环境,研究了土壤压实下乐昌含笑、深山含笑和大叶冬青3种幼树叶片叶绿素含量、光合生理特性等的变化情况。采用乙醇萃取法测定树木叶片叶绿素含量,用美国Li-COR公司生产的Li-6400光合仪测定树木叶片光合生理特性,测定参数包括净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)、胞间CO2摩尔分数(Ci)等。并分析树木叶绿素含量在不同土壤压实环境下变化差异性,及各光合生理参数之间相关性。结果表明,随着压实强度的增强,3种树种叶绿素含量逐渐降低;与对照相比,不同压实处理下,叶片叶绿素含量均不同程度下降,且在重度压实下各树种叶片叶绿素含量降低幅度均最大,分别达到41.87%、29.36%及27.66%;方差分析表明,各土壤压实处理下叶绿素含量与对照之间存在显著性差异;在压实环境下,光合生理特性参数值净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)和蒸腾速率(Tr)与对照下各参数数值相比也呈下降趋势。皮尔森相关性分析发现,各光合生理特性参数之间相关性显著。但不同压实处理下,各树木胞间CO2浓度(Ci)变化趋势不一致。     

兰州某钢厂附近土壤磁化率特征及其环境意义

对兰州某钢厂周围土壤进行了磁化率与化学元素分析,采用污染指数评价方法和多元统计发现,表层2cm以内土壤的磁化率显著增高,达到背景值的3.5倍,且频率磁化率相对于深部土壤较低,对比不同位置样点磁化率值,显示钢厂周边土壤受到了钢厂生产排放物的污染.污染主要发生在下风向,且在2km以内最强,污染深度在2cm以内.磁化率与重金属元素含量相关性显著表明磁性矿物与重金属有相同的来源,本研究应用磁化率浓集因子S判别污染程度,结果与内梅罗综合污染指数评价大致相同,因此S可以作为判断这类土壤污染程度的指标.     

富营养水体浮游植物群落对新型生态浮床的响应

通过围隔水泥池模拟试验,研究了富营养化水体中浮游植物群落对新型组合型生态浮床系统净化水质的响应. 每隔2周对水体中各水质指标、浮游植物及浮游甲壳动物群落进行检测,结果显示:①3种不同覆盖率(以浮床面积计)处理下,组合型生态浮床对氮、磷的去除率表现为39%覆盖率>26%覆盖率>13%覆盖率. ②3种覆盖率下水体中的浮游植物群落结构复杂性和生物多样性指数均显著高于空白对照组,其中,26%和13%覆盖率对浮游植物生物量的抑制效果比39%覆盖率好;同时,26%覆盖率比39%覆盖率水体中的浮游植物生物多样性指数要高,群落结构更复杂,随后是13%覆盖率处理. ③浮游植物生物量的变化与浮游甲壳动物表现出明显的相反时间趋势. 尽管26%覆盖率对氮、磷的去除量不是最大,但却更利于形成较为稳定的浮游植物群落结构,促进水体生态系统的平衡与健康发展;浮游植物生物量与营养盐的显著相关性及与浮游甲壳动物的相反时间趋势显示,生态浮床对浮游植物群落的改善可能是通过营养盐的上行效应与浮游甲壳动物的下行效应等因素得以实现.      

石棉破碎车间粉尘质量浓度分布的数值模拟及实测

为改善破碎车间内部粉尘浓度超标的现状,掌握石棉选矿厂破碎车间内粉尘浓度的分布规律,依据气固两相流、气溶胶力学等相关理论,建立粉尘在空气内运动、扩散及沉降方程。以西南某石棉选矿厂破碎车间为研究背景,采用计算机流体力学的离散相模型,运用Fluent软件对石棉破碎车间粉尘质量浓度分布进行数值模拟,并与现场粉尘浓度实测数据比较分析。研究表明:模拟结果和实测数据相吻合;粉尘集中在胶带输送室和破碎机给料口附近,全尘浓度最大为86.24 mg/m3,纤维浓度最高为12.46 f/mL;粉尘浓度随着距破碎机入口的距离增加而逐渐变小;地面呼吸带高度粉尘浓度相对处于较低水平,维持在9~16 mg/m3区间。     

基于Spark Streaming流回归的煤矿瓦斯浓度实时预测

为了实时分析瓦斯监测流数据并对瓦斯浓度进行准确预测以实现瓦斯灾害实时预警,以实时流数据处理框架Spark Streaming构建基于流回归的瓦斯浓度实时预测系统。系统采用分布式流处理技术,可使基于回归算法的瓦斯浓度预测模型更新周期达到秒级,提高了瓦斯浓度预测精度,满足流式大数据处理的实时性要求。实验表明:应用Spark Streaming流回归预测系统在采样周期为5 s的瓦斯监测数据流上进行实时预测时,预测平均均方根误差随模型更新周期的缩短而减小,模型更新周期可达15 s,且更新周期为45 s时预测总均方根误差最小,既能保证预测精度,又能提高瓦斯灾害预警时效。