二龙湖表层水体有色溶解有机物的光学特性及来源

CDOM（colored dissolved organic material,有色溶解有机物）的光学特性可反映水体中内源物质与外源物质的比例,为了解二龙湖受到上游来水所含污染物的影响,利用荧光区域一体化技术和荧光指数分析水体中CDOM的荧光特性,进而判定水体污染状况,并结合CDOM荧光组分与水质参数之间的关系,探讨了不同季节二龙湖水体中CDOM光学特性在时空分布上的差异性以及CDOM的组成与来源.结果表明:①水相中CDOM表现出明显的季节性差异.其中,光谱斜率S_g（275~295 nm）和E_{250 nm:365 nm}〔a_CDOM（250）/a_CDOM（365）〕均表现为丰水期>平水期>枯水期,SUVA_{254 nm}表现为枯水期>平水期>丰水期.②水体中的荧光组分以外源组分R3（富里酸类物质）和R5（腐殖酸类物质）为主,在枯水期、丰水期和平水期分别占总荧光强度的70.0%、60.4%和51.3%.③在丰水期、枯水期、平水期,FI_{310 nm}平均值均大于0.8,FI_{370 nm}平均值均小于1.4,表明在3个水文期,微生物活动带来的内源CDOM在二龙湖南部较为明显.④ρ（DOC）（dissolved organic carbon,溶解性有机碳）与CDOM的荧光组分R2（色氨酸类组分）、R4（可溶性微生物副产物组分）和R5（腐殖酸类组分）均具有较好的相关性,相关系数（R）分别为0.71、0.80、0.73,表明DOC主要源于微生物代谢的可溶性副产物及浮游植物的降解.研究显示:水体中CDOM主要组成为内源的色氨酸与微生物蛋白质类副产物以及外源的富里酸类与腐殖酸类有机物;同时,由于冰冻、降水、生活污水排放、农业废水和水生植物等因素,导致湖泊中的CDOM的组分与来源十分复杂.      

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

西藏地面太阳光谱观测

通过使用德国TriOS公司生产的RAMSES-ACC-UV/VIS光谱仪,在2016—2017年对西藏四个地区(拉萨、林芝、阿里和定日)进行了阶段性的太阳光谱(波长280—950 nm)实地观测。初步研究了西藏四个地区地面太阳光谱强度、光谱曲线特征以及光谱随时间的变化等,结果显示在本次观测期间,2017年7月21日(晴天)当地正午(北京时间13点58分)拉萨晴天光谱在476.6 nm波长处出现强度最高,峰值达到2.05 W?m~(-2)?nm~(-1)。同时对比了观测期间拉萨与定日、拉萨与林芝的当地正午晴天太阳光谱特征,对比结果表明:定日光谱强度高于拉萨,拉萨光谱强度高于林芝。定日光谱曲线平滑程度高于拉萨,拉萨光谱曲线平滑程度高于林芝,主要由水汽、氧气吸收造成。     

垃圾填埋场地下水溶解性有机物光谱特征

垃圾填埋为我国垃圾处理的最主要途径,填埋过程中渗滤液的泄漏将导致附近地下水污染.地下水中溶解性有机物(DOM)能示踪外来污染物的来源、形态和迁移转化过程,其组成、结构和分布的差异具有重要的环境指示意义.联合现代光谱技术及多元统计分析方法,研究了不同运行年限填埋场地下水中DOM来源、组成和分子结构特征,探究了不同年限地下水DOM动力学演化规律.结果表明,填埋场地下水DOM以微生物来源为主,其次为自生陆源.填埋前期阶段其微生物来源DOM较多,而在填埋后期微生物来源DOM减弱.填埋年限较短的填埋场地下水DOM主要为一些新生成腐殖化程度较低的易降解类色氨酸和类酪氨酸,其促进微生物活性,且各点位差异性较大,应提高预警措施.填埋时间相对较长的填埋场地下水有机质腐殖化率高,难降解的大分子物质累积,微生物活性减弱,填埋垃圾趋向稳定对地下水影响减弱.     

光照对SO2在矿质氧化物表面非均相反应的影响

使用原位漫反射红外傅里叶变换光谱(DRIFTS)研究了SO_2在α-Al_2O_3、TiO_2、CaO和α-Fe_2O_3颗粒物表面的非均相反应,考察了紫外光光照(波长约365 nm)对SO_2在不同氧化物表面反应的影响.结果表明,无紫外光照射条件下,SO_2在TiO_2、α-Al_2O_3、CaO颗粒物表面反应的主要产物为亚硫酸盐;有紫外光照射条件下,SO_2在TiO_2、α-Al_2O_3、CaO颗粒物表面反应的主要产物为硫酸盐;但紫外光照射对SO_2在α-Fe_2O_3表面的反应并没有明显的影响.推测机理可能是光照促进了颗粒物表面的亚硫酸盐向硫酸盐的转化.     

利用PARAFAC及SOM研究不同来源及粒径胶体的三维荧光光谱特征

利用三维荧光光谱法(3D-EEM)结合平行因子分析(PARAFAC)和自组织神经网络分析(SOM),解析了不同来源水体中不同粒径胶体的荧光特性,同时与挑峰法进行比较,以期寻找一种更好的分析天然胶体来源、粒径、荧光特性间关系的方法.基于PARAFAC模型,研究区水体中不同粒径胶体共解析出2个类腐殖质荧光峰(C1和C3)及3个类蛋白荧光峰(C2、C4和C5).其中,300 k Da~1μm分级胶体荧光强度最高,C1、C2、C3组分的荧光强度随粒径增大而增强,C4、C5组分的荧光强度随粒径增大而减弱.不同来源胶体(生活污水:进水和出水;农业污水:大盈和天恩桥;天然水体:吴淞口)的荧光强度变化大致规律为:吴淞口进水大盈天恩桥出水.SOM分析结果与PARAFAC一致,且可视化程度更高,但EEM-SOM模型存在输入变量多、兼具挑峰法缺点的问题.而PARAFAC-SOM模型不仅兼具了前两者的优点,还具有输入变量少、运行时间短、可靠性高等优点.同时,该模型还成功应用于胶体其他理化参数的分析(Parameters-SOM模型),使得前期工作结果系统性更强、更直观.因此,PARAFAC-SOM模型是相对较好的分析天然胶体来源、粒径、荧光特性间关系的方法.     

MnO2催化O3处理准好氧矿化垃圾床渗滤液尾水中难降解有机物

研究利用MnO₂催化O₃氧化技术对准好氧矿化垃圾床渗滤液尾水中难降解有机物进行处理.系统研究了臭氧投量、二氧化锰投量和初始pH值对有机物的去除效果和反应动力学.通过UV-Vis和3D-EEM技术对渗滤液尾水中溶解性有机物分子结构在O₃/MnO₂体系的转化进行了探究,在此基础上,运用XRD、SEM、EDS和XPS对二氧化锰的催化机理进行研究.结果表明：在反应时间为20min,O₃投量为18.92mg/min,初始pH值为3时,添加0.2g/L的MnO₂能显著提升有机污染物的去除能力,较单独O₃作用,其COD、UV₂₅₄、色度CN的去除率分别提升了24.66%、4.95%和12.57%,并且生色团的有机物最易被臭氧氧化降解.紫外-可见光谱和三维荧光显示,O₃/MnO₂体系能使废水中腐殖质降解,其有机物的芳香性程度、分子量和缩合度均降低,体系对苯环类化合物的降解效率提高,最终,废水的可生化性得到显著提高.与此同时,反应前后MnO₂未出现新增价态峰值的变化,Mn（Ⅳ）在催化过程中占主导地位,MnO₂在O₃/MnO₂体系中协同机理为MnO₂催化O₃产生羟基自由基以及MnO₂在体系中转化为水合二氧化锰,改变催化剂表面理化性质与有机物形成复合物,以此促进羟基自由基的选择性,从而提升了难降解有机物的去除效果.     

一种高效测试污泥可生物降解性的实验方法研究

污泥的可生物降解性能由其有机组分的生物可及度和组分分子的复杂度共同决定。通过采用化学分级提取方法研究污泥组分的生物可及度,使用不同强度的提取溶液分离出4种化学可及度不同的提取组分,同时结合三维荧光光谱法对各组分中有机物质的复杂度进行分析。分析结果表明:组分的化学可及度与其生物可及度之间存在正相关关系;生物可及度较高,其成分有机物分子结构简单的组分SPOM(soluble particulate organic matter,SPOM)与REOM(readily extractible organic matter,REOM)在厌氧消化过程中降解率较高,分别为59.2%与46.3%的COD;而生物可及度低,组成复杂的组分SEOM(slowly extractible organic matter,SEOM)与PEOM(poorly extractible organic matter,PEOM)的生物降解率分别只有18.4%和5.8%的COD。     

无人机监测污染土壤

正工业的发展导致了土壤污染。如今,这一问题需要通过应用现代科技来加以解决。无人飞行载具(UAV)俗称无人机,它飞行范围广,可以用来监测并报道土壤情况。这种监测方法快速准确,与传统方法相比,它也更加简便廉价。大多数人都熟悉航拍,它是由拥有四至五个直升机型螺旋桨构成的小型无人机完成的。即使是这些小型无人机,也可以帮助经验丰富的土壤学家来通过颜色辨别土壤问题。但是,真正的科学始于运用近红外     

水中藻类溶解性有机物特性研究

试验从分子量分布、三维荧光光谱和亲疏水特性3个方面研究了水中藻类(鱼腥藻、小球藻和小环藻)溶解性有机物(AOM)的特性。结果表明,3种AOM有机物在分子量分布上大分子和中小分子有机物各占一定比例。鱼腥藻AOM和小球藻AOM均表现出大分子和小分子有机物所占比例较大,中等分子有机物所占比例较小;小环藻AOM所含大分子有机物的比例相对较小,中小分子有机物是小环藻AOM的主要组成部分。荧光光谱分析得出,鱼腥藻AOM的大分子有机物主要是大分子蛋白类和腐植酸类有机物,中小分子有机物主要是小分子糖类和大分子疏水性腐殖类有机物的分解产物。小球藻AOM大分子有机物以大分子蛋白质类为主,中小分子有机物含有较多的蛋白类和腐殖酸类物质。而小环藻AOM大分子有机物主要以大分子腐殖酸类为主,中小分子有机物腐殖酸类物质含量也较多。亲疏水性分析表明,藻类AOM呈现较强的亲水特性,其SUVA值较低,主要是由亲水性的多糖和蛋白类有机物组成,疏水性腐殖类有机物质的含量相对较少。