淮南小学校园不同活动场所灰尘重金属区域分异及生物可给性

利用PBET(Physiologically Based Extraction Test)体外胃肠模拟方法研究淮南市小学校园不同活动场所灰尘中8种典型重金属(Cd、Co、Cr、Cu、Ni、Pb、V和Zn)在胃肠阶段的生物可给量,并计算其生物可给性,采用US EPA人体健康风险评价方法,评估研究区灰尘重金属经手-口暴露途径摄入对儿童产生的健康风险.结果表明;与淮南市土壤环境背景值相比,淮南市小学校园不同活动场所灰尘重金属总量普遍偏高,累积量较大的是Cd、Zn、Pb和Cu,富集程度较高.对比分析不同活动场所灰尘重金属含量发现,楼道灰尘重金属在3种活动场所中富集程度较高,其中Cd富集水平最高,主要因为楼道灰尘重金属不仅来源于楼道内部金属栏杆扶手生锈老化和防腐防锈油漆使用,同时受到室外污染源的影响.相关分析和主成分分析表明,灰尘重金属主要来自室外交通活动、工业活动、自然源以及室内污染源,Cd主要来自燃煤活动.PBET法提取重金属可给量在胃和小肠阶段差异较大,Cd、Pb、V和Zn在胃阶段生物可给量高于肠阶段.对比不同活动场所灰尘重金属生物可给量发现,在胃肠阶段均表现为楼道灰尘重金属可给量高于操场灰尘和校门口灰尘.健康风险评估表明,Zn在不同活动场所灰尘中重金属日平均暴露量最高,非致癌风险商(HQ)小于1,在安全阈值之内,对儿童不存在非致癌风险.Cd、Co、Cr和Ni的致癌风险商(CR)大小顺序为楼道灰尘操场灰尘校门口灰尘,在人体可承受范围内.楼道灰尘重金属的总非致癌风险指数(HI)最大,达0.118,因暴露时间较长,对儿童的潜在危害不容忽视.     

用QSAR模型预测苯酚类化合物对发光菌的联合毒性

测定了苯酚与11种取代苯酚对发光菌的单一毒性和毒性单位比为1:4,1:1,4:1二元混合物的联合毒性.采用相加指数法对联合毒性进行了评价,结果表明,苯酚和取代苯酚的二元混合物对发光菌的联合作用以相加作用为主.在此基础上,根据12种苯酚类化合物的单一毒性建立了QSAR方程: -lgEC₅₀=6.158-0.279pKa,对混合物中取代苯酚的毒性进行了预测,预测值与实测值吻合较好.     

都江堰市红色村干沟泥石流活动特征及危险性评估

"5·12"四川汶川大地震导致灾区地质灾害危险性大大增强,严重影响了周边居民的生命财产安全。都江堰市虹口乡红色干沟泥石流灾害隐患点是其中之一。根据泥石流的成因、类型、规模,以及泥石流的活动特征,对泥石流活动进行了危险性评估,指出泥石流防治工程方案应采用以排为主,适当拦挡的原则,建拦挡坝用以消能、调节泥石流流量;建防护堤用以限制泥石流漫流,对居民区进行有效防护。     

高活性萘降解细菌Hydrogenophaga Palleronii LHJ38的研究

为了研究微生物对多环芳烃的降解和转化规律,以萘作为研究对象,从餐厨油烟污染土壤中筛选到一株萘降解活性较高的细菌菌株,经菌种鉴定,定名为帕氏氢噬胞菌(H ydrogenophaga Palleronii)LH J38。测定了该菌的生长曲线和萘降解曲线,建立了菌株对萘的降解活性的定量测定方法,并研究了其最适生长条件。结果表明,在28℃、初始pH6.6、碳氮摩尔比为4的最适培养条件下,LH J38对初始质量浓度为2 000m g/L的萘在96h内的降解率可达98%以上;处于对数生长期的LH J38对萘的降解活性可达47.3nm o l/(m g.m in)。     

某典型石油化工园区冬季大气中VOCs污染特征

利用TH-300B挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)在线监测系统于2014年12月~2015年2月对我国某石油化工园区的VOCs进行连续在线监测.分析了其组成特征、时间变化特征、来源以及光化学活性特征.结果表明,研究区冬季大气中VOCs的混合体积分数较高,烷烃占据主导地位,占TVOCs的86.73%;TVOCs、烷烃、烯烃、芳香烃的昼夜变化特征均表现为夜间高而白天低,且烷烃、烯烃的变化与TVOCs较为一致.利用主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型解析得到5个因子,分别表征燃料挥发源、工业排放源、汽油车尾气和植物排放混合源、柴油车尾气排放源和燃料燃烧源,其贡献率分别为60.02%、8.50%、2.07%、12.21%、17.20%.利用Propy-equiv法和MIR法计算得出该研究区冬季大气中各类VOCs对臭氧生成的相对贡献率的大小均表现为烷烃烯烃芳香烃,其中环戊烷、正丁烷和1-戊烯的贡献率较高,气团光化学年龄较长.     

离子液体1-丁基-3-甲基咪唑氯盐对斜生栅藻的毒性效应

按照毒性试验标准方法研究了不同浓度离子液体1-丁基-3-甲基咪唑氯盐([BMIM]Cl)对斜生栅藻的影响,测定了半数抑制浓度(IC50)、叶绿素含量、超氧化物歧化酶(SOD)活性、过氧化氢酶(CAT)活性以及藻细胞通透性的变化,观察了80mg/L[BMIM]Cl处理96h对藻细胞的影响.结果表明:[BMIM]Cl对斜生栅藻生长具有抑制作用,随着浓度的增大抑制率增加,叶绿素含量下降, 48h IC50、72h IC50和96h IC50分别为103.77、76.44和68.49mg/L.藻细胞对[BMIM]Cl有一定的氧化应激反应,CAT和SOD活性随[BMIM]Cl浓度升高而降低.[BMIM]Cl对藻细胞的细胞膜有一定程度的破坏作用,藻细胞通透性随浓度升高而增大,同时藻细胞的超微结构受到了[BMIM]Cl的影响,造成质壁分离,叶绿体片层断裂,线粒体嵴数量减少.     

石灰石脱硫反应活性的研究

脱硫剂石灰石的反应活性对流化床燃煤锅炉的脱硫效果影响很大。目前,国内外主要采用动力学方法,通过测定固态CaO的硫酸盐化程度来推断石灰石的反应活性。但是这在石灰石中含有许多其它杂质成分时是不够全面的,因为这些杂质成分对石灰石的脱硫反应活性影响很大,不能忽视。为此,通过测定流化床入口和出口的SO₂浓度变化来判断加入床中的石灰石样品的反应活性。由于凡是能引起SO₂浓度变化的物质都与石灰石的反应活性有关,从而克服了原有方法仅考虑CaO重量变化的片面性。本文也采用了动力学方法建立了石灰石反应动力学模型,并利用线性化方法对其反应速率常数Ｋ进行线性估计,建立了石灰石化学成分与活性关系的数学模型。     

稻草覆盖对红壤旱地棉田土壤肥力和生物学性状的影响

通过对棉田进行不同量的稻草覆盖,研究了不同稻草覆盖量对土壤的化学性状和生物学性状的影响。结果表明：稻草覆盖不但能改善土壤的化学性状,增加土壤微生物,同时能增强土壤酶活性。棉花种植前和收获后相比,稻草覆盖能够明显增加土壤有机质、全氮、全磷、全钾和速效钾的质量分数,并随着覆盖量的增加而升高,而速效氮、速效磷质量分数在棉花种植前和收获后相比呈下降趋势。少量覆盖最有利于土壤微生物的增加,中量覆盖放线菌和硝化细菌会有所减少,大量覆盖反而会让部分微生物减少。另外,稻草覆盖处理均有提高土壤中过氧化氢酶、蔗糖酶及脲酶活性的作用,且过氧化氢酶、蔗糖酶的活性随着稻草覆盖量的增加而增强。     

黄河三角洲不同植被类型土壤酶活性的季节变化

黄河三角洲自然保护区的酶活性季节特征一定程度影响了该地植被分布类型,为研究黄河三角洲自然保护区不同植被土壤酶活性的季节特征,分别选取碱蓬（Suaeda salsa）、柽柳（Tamarix chinensis）、芦苇（Phragmites communis）、刺槐（Black Locust）和高粱（Sorghum）5种典型植被作为研究对象,分别在4个季节采集不同深度土壤,测定土壤脲酶、过氧化氢酶、碱性磷酸酶、脱氢酶、蔗糖酶活性。结果表明,土壤脱氢酶活性规律表现为碱蓬>柽柳>刺槐>高粱>芦苇,其他酶活性总体变化规律表现为刺槐>柽柳>高粱>芦苇>碱蓬;在同一季节中,不同植被间酶活性存在显著性差异,柽柳和刺槐林土壤脲酶、碱性磷酸酶和蔗糖酶活性普遍高于其他群落,碱蓬最低;土壤酶活性与土壤基础理化指标有着密切关系,土壤过氧化氢酶活性、脲酶活性和蔗糖酶活性之间存在极显著性正相关（P<0.01）,过氧化氢酶,脲酶和蔗糖酶与有机质、碱解氮呈显著性正相关（P<0.01）,脱氢酶与速效磷呈显著性正相关与pH之间呈负相关（P<0.01）;在0—...     

邻苯二甲酸酯类雌激素活性联合作用模型分析

环境雌激素对生命健康影响受到广泛关注,现行污染物环境标准制订和风险评价只针对单一化合物而非混合物效应,不足以保护生命安全与人类健康。为探讨环境雌激素的混合物效应,选择对雌激素敏感的人乳腺癌MCF-7细胞增殖实验,检测雌二醇(E2)、邻苯二甲酸酯类化合物(DBP和DEHP)的单一及其联合雌激素活性;基于单一化合物的浓度-反应曲线,运用浓度相加(CA)和独立作用(IA)模型对混合物的毒性进行预测,并将模型预测结果与混合物实验数据进行比较分析。结果表明,E2、DBP、DEHP对MCF-7细胞的单一作用数据可通过Weibull方程拟合,由拟合方程得到的半数效应浓度(EC50)及95%置信区间分别为3.450×10-6(2.373×10-6~1.675×10-5)、5.138(1.489~1.082×10)、1.186(4.478×10-1~2.24)μmol·L-1;3种化合物的混合物数据亦可通过Weibull、Logistic和Exp Gro1方程进行有效拟合,混合物效应与化合物单独作用产生的效应具有显著性差异;3种化合物表现非相似联合作用,利用独立作用(IA)模型预测混合物效应较为可靠,外源性环境雌激素与内源性雌激素联合作用产生的混合效应显著。环境雌激素混合物毒性可以通过相加作用模型预测,为环境复合污染的风险评价和管理提供基础数据。