308 nm光作用下α-Fe2O3表面HNO3的光解

采用紫外可见光谱(UV-Vis)、傅立叶变换红外光谱(FTIR)及离子色谱(IC)技术对HNO3在α-Fe2O3表面暗反应和308nm下光解反应进行了研究.考察了时间、HNO3浓度、相对湿度(RH)等条件对反应的影响.结果表明,随着HNO3浓度、光照时间的增加,HNO3在气相与α-Fe2O3表面光解产物浓度均呈指数增加;HNO3在α-Fe2O3表面光解产生的NO2、NO分别为气相产生的3.27及3.87倍,而无论气相还是表面光解的NO2浓度均约为NO的2倍.随着RH的增加,HNO3光解产生的HONO的浓度随之呈指数增大,其产率从RH 20%时的0.023增加到90%时的0.087.α-Fe2O3的表面效应在HNO3的表面光解反应中起主导作用.     

夏、冬季降雨中溶解性有机质(DOM)光谱特征及来源辨析

利用紫外-可见光谱与三维荧光光谱,结合拉格朗日混合单粒子轨道模型及火点图,研究了重庆2013年夏、冬两季雨水DOM光谱特征,并对其来源进行解析.结果表明,雨水DOM与水体、土壤DOM具有类似性质光谱特征,证明降雨DOM也是陆地及水环境中DOM地化特征的重要贡献者.雨水DOM中DOC含量为0.88~12.80 mg·L-1,CDOM含量在3.17~21.11m-1之间,夏、冬两季降雨DOM差异明显(P0.05).与夏季相比,冬季降雨DOM分子量较小,芳香性程度较低,腐殖化程度也更低,输入主要以本地和短距离输送为主;而夏季DOM来源较分散.尽管吸收和荧光光谱可用于解析雨水DOM组成和来源,但在光谱特征的解析和来源识别上与其他来源DOM有所区别,传统"内、外源区分"并不适用于雨水DOM.     

锆-十六烷基三甲基氯化铵改性活性炭对水中硝酸盐和磷酸盐的吸附特性

采用锆(Zr)和阳离子表面活性剂十六烷基三甲基氯化铵(CTAC)对活性炭进行联合改性,考察了所制备的Zr-CTAC改性活性炭对水中硝酸盐和磷酸盐的吸附去除作用,并探讨了相关的吸附去除机制.结果表明,Zr-CTAC改性活性炭对水中硝酸盐和磷酸盐均具备较好的吸附去除能力.Zr-CTAC改性活性炭对硝酸盐和磷酸盐吸附动力学过程满足准二级动力学模型.Langmuir、Freundlich和Dubinin-Radushkevich(D-R)等温吸附模型可以较好地描述Zr-CTAC改性活性炭对水中硝酸盐的等温吸附过程,Langmuir和D-R等温吸附模型可以较好地描述Zr-CTAC改性活性炭对水中磷酸盐等温吸附过程,通过Langmuir模型计算得到吸附剂对硝酸盐和磷酸盐的最大单位吸附量分别为7.58 mg·g-1和10.9 mg·g-1.高的p H会抑制Zr-CTAC改性活性炭对水中硝酸盐和磷酸盐的吸附.水中共存的Cl-、HCO-3和SO2-4等阴离子均会抑制Zr-CTAC改性活性炭对硝酸盐和磷酸盐的吸附,且对吸附硝酸盐的抑制作用较强而对吸附磷酸盐的抑制作用较弱.水中共存的磷酸盐对Zr-CTAC改性活性炭吸附硝酸盐的抑制作用较强,而水中共存的硝酸盐对Zr-CTAC改性活性炭吸附磷酸盐的抑制作用较弱.1 mol·L-1Na Cl溶液可以使90%左右被吸附到Zr-CTAC改性活性炭表面上的硝酸盐解吸下来.1 mol·L-1的Na OH溶液可以使78%左右被吸附到Zr-CTAC改性活性炭表面上的磷酸盐解吸下来.Zr-CTAC改性活性炭对硝酸盐的吸附机制主要包括阴离子交换作用和静电吸引作用,对磷酸盐的吸附机制主要包括配位体交换作用、阴离子交换作用和静电吸引作用.上述结果说明Zr-CTAC改性活性炭适合作为一种吸附剂去除废水中的硝酸盐和磷酸盐.     

气相色谱法测定饮水中1,2,3-三氯苯的方法研究

建立了液液萃取-气相色谱法测定饮用水1,2,3-三氯苯的方法。根据测定研究,得出其方法检出限为0.05ug/L,建立的曲线回归系数高于0.995,回收率在91.17%-106.25%之间,符合要求。     

2,2′,4,4′-四溴联苯醚的好氧微生物降解

从北京高碑店污水处理厂活性污泥中筛选出1株能好氧降解2,2′,4,4′-四溴联苯醚(BDE-47)的细菌,并对其降解特性及有关蛋白质进行分析,目的是了解好氧条件下BDE-47的微生物降解机制.BDE-47降解菌通过平板划线法获得,其16S rDNA与不动杆菌(Acintobacter sp.)的相似度最大,为90％.采用250 mL锥形瓶研究了所得菌对BDE-47的降解情况,在BDE-47初试浓度为146 μg·L-1的条件下,经过63 d的培养,所得菌降解了45.44％的BDE-47,降解产物主要为4-OH-联苯醚,菌量增加了7倍左右.分别以BDE-47和酵母提取物为碳源培养所得菌2周,然后各自提取蛋白质,通过蛋白质双向电泳及质谱检测,发现了与BDE-47降解有关的一些特异蛋白质.本研究表明,在好氧条件下,细菌可以BDE-47为碳源生长,其过程涉及多种蛋白质的作用.     

Fenton法处理竹制品废水生化出水的研究

采用Fenton法对竹制品废水生化出水的脱色和有机物去除进行了研究.在综合考虑经济性和去除效果的基础上,起始COD质量浓度为430 mg·L-1、色度为1 500倍的废水,在反应条件:t=30℃,pH为3.5,ρ(H2O2)=1 665 mg·L-1,c(Fe2+)/c(H2O2)=0.072,反应时间3 h的情况下,Fenton氧化处理后,COD和色度的去除率分别高达87.5%和94.4%.研究发现,色度的去除率要优于有机物(以COD计)的去除率,且受外界因素影响小.GC-MS分析结果表明:经过Fenton处理后,废水中的发色团和助色团基本上完全被去除.中间产物主要是脂类衍生物,副产品有1-碘十三烷和正辛基醚等.     

高铁酸钾对水中藻类及其次生嗅味污染物二甲基三硫醚同步去除研究

模拟高藻期碱性水源水,采用高铁酸钾对水中以颤藻和二甲基三硫醚为代表的藻类及微量嗅味污染物进行同步控制研究.在高铁酸钾与聚合氯化铁(PFC)单独混凝对藻类的控制效果对比的基础上,展开了高铁酸钾与高锰酸钾预氧化-PFC联用方法对藻类及嗅味污染物的控制效果对比,探讨了pH、预氧化时间和浊度等条件对控制效果的影响.结果表明,PFC单独混凝除藻率最高为90.6%,以Fe计的等量投加条件下,高铁酸钾控藻效果较PFC混凝好,除藻率可达92.4%.高锰酸钾对PFC具有强化混凝效果,可明显提高除藻率(94.5%).高铁酸钾较高锰酸钾预氧化对二甲基三硫醚的去除效果理想,且氧化时间大大缩短,高铁酸钾氧化时间1 min可去除92.5%二甲基三硫醚,高于高锰酸钾预氧化10 min后达到的去除率(74.6%).     

不同湿地模型中根系微生物的多样性

为了研究不同植物和滤料组合的小型湿地模型在处理养殖池塘水体过程中根系微生物群落的特征,并分析植物对根系微生物富集的影响,本研究对两种植物(茭白和慈菇)和两种滤料(石榴石和磁铁矿)进行组合构建了6种不同的湿地模型,并利用高通量测序技术分析湿地植物根系微生物的结构特点和多样性.结果表明:不同湿地模型根系微生物的种类和数量各不相同;所有收集的微生物总体上属于52个门,118个纲,455科,905个属和1 426个种;根据Shannon指数,茭白(平均为5.77)比慈菇(平均为5.29)在微生物富集方面具有更强的能力;但是,慈菇和茭白根系微生物中变形菌门的比例分别平均为61.97%和51.78%,说明慈菇能够更好地富集变形菌.β-变形菌纲为实验期间不同植物根际富集的主要细菌类群.本研究结果为人工湿地植物优化选择提供了理论基础和湿地组合最佳构建提供了基础资料.     

基于车载测试的重型柴油车尾气典型烷烃排放特征

本文采用车载排放测试系统对11辆国Ⅰ~国Ⅳ标准重型柴油车进行实际道路测试,利用GC-MS对样品中典型烷烃进行定量分析,解析重型柴油车尾气典型烷烃排放特征及规律.结果表明,排放标准对重型柴油车尾气中正构烷烃、藿烷类有机物排放有显著影响,总体呈现随排放标准的加严而降低的趋势,相比于国Ⅰ测试车辆,国Ⅳ测试车辆正构烷烃、17α(H),21β(H)-C30藿烷(C30-藿烷)、22S-和22R-17α(H),21β(H)-C31升藿烷(22S-C31升藿烷;22R-C31升藿烷)总排放因子分别降低了72.23%,64.95%,70.78%和74.68%.气相正构烷烃呈双峰前锋型,以C17~C18为主峰碳,固相呈单峰前锋型,以C18~C21为主峰碳.藿烷类有机物其22S-C31升藿烷/(22S-C31升藿烷+22R-C31升藿烷)的比值在0.46~0.56之间,平均值为0.50,符合石油中藿烷的分布特征.正构烷烃总排放因子与17α(H),21β(H)-C30藿烷总排放因子呈现出一定的线性关系,其R~2为0.926 8.此外,行驶工况对测试车辆正构烷烃及藿烷类有机物排放有较大影响,非高速工况下排放因子是高速工况的1.69~2.42倍.     

光散射法与β射线衰减-光散射联用法颗粒物在线测量方法对比

为考察光散射法和β射线衰减-光散射联用法的适用性,以β射线衰减法颗粒物自动监测仪（BAM）为标准,于2016年2月4日-4月18日,在中国环境科学研究院利用β射线衰减-光散射联用法颗粒物自动监测仪（MP-CPM）与光散射法传感器对ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）测量结果进行了对比.结果表明:① MP-CPM与BAM测量ρ（PM₁₀）的结果具有较好的一致性,相关系数为0.92,平均相对偏差为0.04%;ρ（PM_2.5）结果一致性较差,相关系数为0.69,MP-CPM测量ρ（PM_2.5）整体较高于BAM,平均相对偏差为45.8%.② 光散射法传感器与BAM测量ρ（PM_2.5）结果一致性较好,相关系数为0.85,平均相对偏差为11.24%,但ρ（PM₁₀）远低于BAM,平均相对偏差为-44.64%.在特殊污染情景下,光散射法将因受到较大影响而严重错估颗粒物浓度.烟花燃放期间,MP-CPM和光散射法传感器严重低估颗粒物浓度,与BAM测量颗粒物浓度的平均相对偏差均低于-50%;沙尘污染过程中,MP-CPM严重高估ρ（PM_2.5）,与BAM测量ρ（PM_2.5）结果平均相对偏差为79.27%,光散射法传感器严重低估ρ（PM₁₀）,与BAM测量ρ（PM₁₀）结果平均相对偏差为-59.35%.研究显示,不同原理的仪器,在不同的使用场景下应该区别对待.