可可毛色二孢菌对焦化厂土壤多环芳烃污染修复

利用新型菌种可可毛色二孢菌(Lasiodiplodia theobromae)对北京焦化厂实际土壤PAHs污染进行修复,研究了该菌种在Tween 80和HPCD两种表面活性剂作用下对北京焦化厂土壤PAHs污染的强化修复效果,并探讨了修复过程中酶活动态变化及其与PAHs降解关系.结果表明,在L.theobromae作用下,焦化厂土壤中PAHs降解率在第70 d达到45.3%,比控制组提高了30个百分点;当Tween 80和HPCD在最佳含量(2 g.kg-1和1 g.kg-1)时,土壤中PAHs降解率达65.8%和63.9%,比控制组提高约50个百分点.因此,研究证实L.theobromae是实际土壤PAHs污染修复的可选菌种,表面活性剂与L.theobromae联合修复实际土壤PAHs污染修复是一种可选技术.在单一L.theobromae修复组和表面活性剂强化L.theobromae修复组中,土壤中过氧化氢酶和转化酶酶活性比控制组土壤中酶活性均提高2倍左右,表明L.theobromae可能产生过氧化氢酶和转化酶或者该菌种与土著微生物有协同作用.相关性分析表明,过氧化氢酶和转化酶活性最大值与PAHs降解率相关系数分别是0.781和0.837,转化酶活性与降解率的相关性高于过氧化氢酶.     

零价铁还原降解2,4-二硝基甲苯研究

研究了零价铁对2，4-二硝基甲苯(2，4-DNT)的还原降解情况。实验结果表明，2,4-DNT的还原降解率与溶液初始pH值、初始浓度、溶解氧含量和铁粉投加量等因素有关。2，4-DNT在还原过程中先生成2-氨基-4-硝基甲苯(2A4NT)和4-氨基-2-硝基甲苯(4A2NT)，最后被还原成2，4-二氨基甲苯(2，4-DAT)。     

中国地区二次有机气溶胶的时空分布特征和来源分析

二次有机气溶胶(SOA)由于其在大气污染、气候变化与人体健康方面的影响,是我国大气环境中一种重要的污染物.确定中国SOA分布规律以及产生来源是大气污染防治的前提.利用全球化学传输模型(Model for Ozone and Related Chemical Tracers,Version 4,MOZART4)并集成多相SOA参数化方案,模拟了中国地区SOA的时空分布,并按前体物分区域进行了来源分析.结果表明,受SOA前体物排放分布的影响,中国地区的SOA主要分布在东部和南部地区,并且夏季SOA产量是冬季产量的2.5倍.中国地区分布的SOA由人为源排放产生占55%,高于自然源(45%);并且境内排放贡献了我国SOA产量的77%,主要影响东部近地面大气的浓度分布.境外排放主要影响我国西部地区,尤其是对高空SOA分布影响显著.     

基于污泥掺烧的某生活垃圾焚烧厂烟道气、飞灰及炉渣中的二(口恶)英特征

以我国南方某生活垃圾焚烧厂掺烧10%市政污泥的生活垃圾为研究对象,对前/后口废气、飞灰、炉渣及用于掺烧的污泥中17种二(口恶)英的含量进行了测定,并分析了其指纹分布特征.结合焚烧工况及处理设施,从生成机理角度探讨了二(口恶)英的排放特征、毒性当量浓度主成分特征及主要单体的排放因子线性关系.结果表明：掺烧10%的市政污泥后,废气中二(口恶)英的去除率为99.4%,低于国家排放标准;固体废物中二(口恶)英含量为飞灰 > 炉渣 > 污泥.这说明采用高温焚烧和"活性炭喷射+布袋除尘"装置不会影响掺烧10%污泥的达标排放.指纹分布特征表明,前口废气以1,2,3,4,6,7,8-HpCDF和OCDD为主,后口废气以OCDD和OCDF为主;飞灰、炉渣及污泥中的主要单体为OCDD、1,2,3,4,6,7,8-HpCDD、OCDF、1,2,3,4,6,7,8-HpCDF.主成分分析显示,前口废气和飞灰中的二(口恶)英毒性分布特征相似;炉渣和污泥的毒性分布特征相似;后口废气有自身的特征.这说明在相同工况条件下,经同一设施处理的废物中二(口恶)英排放特征相似.排放因子分析表明,2,3,4,7,8-PeCDF和1,2,3,6,7,8-HxCDF、1,2,3,6,7,8-HxCDD和1,2,3,7,8,9-HxCDD与总毒性排放因子具有较强的线性关系,且呋喃类（PCDFs）强于二(口恶)英类（PCDDs）.     

关于中国西北地区沙尘暴及其黄沙气溶胶高空传输路线的探讨

本文扼要叙述了在中国西北和华北地区经常出现的沙尘暴及黄沙气溶胶（黄沙浮尘）的发生源和移动路线,并对１９９３年５月５日甘肃地区发生的沙尘暴及由此而产生的黄沙天气作了说明。     

霾不同发展阶段下污染气体和水溶性离子变化特征分析

为探讨霾不同阶段下大气污染物的变化特征,使用MARGA观测了2018年11月18日～12月7日长三角地区一次区域霾过程中前体污染气体(NH_3、HNO_3、SO_2)和8种水溶性离子浓度.结合环保数据(PM_(2.5)、NO_2、CO、O_3)和气象数据,分析此次区域霾过程的成因、大气污染物的日变化特征以及在霾不同阶段下大气污染物的分布特征.结果表明,此次霾过程中长三角地区主要受到高压脊控制,天气形势稳定,有利于大气污染物累积.霾天时PM_(2.5)、NO_2、NO_3-、SO_24-、NH_4+、Cl-和Na+的浓度分别为(118. 91±39. 23)、(61. 62±26. 34)、(45. 64±16. 01)、(18. 80±8. 02)、(20. 82±7. 16)、(3. 02±2. 25)和(0. 23±0. 22)μg·m-3,分别是干净天的2. 73、1. 63、2. 64、1. 94、2. 50、2. 05和2. 56倍;霾天CO的浓度为(1. 34±0. 39)mg·m-3,是干净天的1. 86倍.不同大气污染物的日变化特征不同.霾不同阶段下大气污染物的分布特征不同.SO_2的浓度在霾发生阶段最高; PM_(2.5)、NO_2、NH_3、CO和SNA的浓度在霾发展阶段最高; O_3、Cl-、Na+和K+的浓度在霾消散阶段最高.SNA在霾不同阶段下对PM_(2.5)的相对贡献可达94%～96%,且在发展阶段的增速最大,增速排序为NO_3- NH_4+ SO_24-. SNA在干净天、发生阶段和发展阶段以NH_4NO_3为主,在消散阶段(NH_4)2SO4为主.此次霾过程主要由NO_3-增长导致,NO_3-在霾发生、发展和消散阶段对PM_(2.5)的相对贡献分别为51. 06%、51. 85%和48. 22%,主要通过气相均相反应生成.     

青岛沿海地区大气气溶胶浓度与主要无机化学组成

从 1997-09～1998-11期间 ,5次监测大气气溶胶 ,获得了青岛沿海地区气溶胶 (TSP、PM₁₀ 、PM_2.5)的质量浓度 .气溶胶中直径 <2.5μm的细粒子质量浓度约占TSP总浓度的 50% ;<10μm的粒子的质量浓度则占TSP总浓度的 75% .对气溶胶中主要可溶性离子组分的分析表明 :TSP中可溶性离子的质量浓度占总质量浓度的40%以上 .其中主要可溶性离子为SO^2-₄、NO^-₃ 、NH⁺₄ .这 3个离子的质量浓度约占可溶性离子总浓度的 70% ,而且主要存在于细粒子中 ,表明其主要来自二次气溶胶 .冬季气溶胶浓度大大高于其它季节 .     

城市生态经济系统模型构建与分析

根据城市生态经济系统(UrbanEco-economicSystem,UEES)运行规律和系统调控的目标,建立了UEES指标体系.以宁波市为例,采用偏最小二乘算法构建了UEES模型.本例中,模型的Q2cum值为0·996,表明其具有较好的稳定性和预测能力.计算结果表明,到2007年、2012年和2020年,宁波市国内生产总值将分别达到2588×108元、3250×108元、5261×108元;万元国内生产总值能耗、城市化水平与产业结构是影响经济规模扩大的主要因素,万元工业产值废水排放量和SO2排放量与经济规模呈显著的负相关关系.在此基础上,提出了宁波生态市建设过程中经济发展的若干建议.     

二次有机气溶胶估算方法研究进展

我国区域复合污染日趋严重,二次有机气溶胶(SOA)是细颗粒物PM2.5的重要组成之一.本研究总结了当前国内外定量估算SOA的主要方法,包括EC示踪法、WSOC法、受体模型法、示踪物产率法、数值模拟法等.通过对各种方法的原理介绍与比较,指出1)EC示踪法、WSOC法、受体模型法简单易行,与在线连续观测数据结合可估算高时间分辨率的SOA浓度,但受限于对当地源谱和特定物种的了解;2)示踪物产率法虽分析技术难度高,但可针对不同来源的SOA估算;3)数值模拟可获得大尺度SOA的空间分布.针对国内外的最新研究成果进行简单概述,不同方法的研究表明中国二次有机气溶胶是总有机气溶胶的重要部分,人为源VOCs对二次有机气溶胶发挥着重要贡献.本文旨在为未来我国二次有机气溶胶的研究提供基础信息和研究思路.     

近10年流域江湖关系变化作用下鄱阳湖水动力及水质特征模拟

鄱阳湖水文情势受流域来水及长江共同影响,近10年流域、长江和鄱阳湖间关系发生了较大变化,导致了新的水文节律调整,进一步使得湖区水质环境发生变化.对近10年序列(2003—2012年)和1956—2002年序列的多年平均的日水文过程进行对比,分析了鄱阳湖的流域入流、湖口出流及湖区水位的年内变化过程;近10年鄱阳湖最高水位降低,湖相时间变短,河相时间增长;通过构建鄱阳湖的二维水动力水质模型,并采用实测2010年湖区水动力及水质数据对模型进行率定验证,在此基础上着重研究流域、江湖水文情势变化条件下,湖区的水动力和水质发生的变化.模拟结果显示,由于4—6月间湖区丰水期滞后13 d,8—10月间枯水期提前21 d,导致TN浓度在两个时间段内分别上升10.6%和12.4%,TP浓度在两期间内分别升高11.7%和13.6%.在8—10月期间,湖区水位下降速率增加,南部与西部的碟型湖提前与主湖区分离,形成相对静水的水塘,加剧了碟型湖的富营养化风险.