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新污染物微塑料(microplastics, MPs)已对全球水生生态系统的稳定性构成潜在的威胁。本研究基于海南岛万泉河流域的10份表层水体样品和9份沉积物样品,分析了万泉河流域不同环境介质中微塑料污染特征。结果表明:万泉河表层水体中微塑料丰度为0~1.7个/L,而沉积物中微塑料丰度为0~14.8个/kg。万泉河微塑料丰度分布总体趋势是从上游到下游乃至河口地区逐步升高,在支流汇合处突然增高。水体中小粒径微塑料(0.005~0.5 mm)的占比要高于沉积物中的占比,水体中微塑料以绿色为主,而沉积物样品以蓝色为主。水体及沉积物微塑料形状均以纤维状占比最高。赛璐玢(cellophane)是水体和沉积物中鉴定出的微塑料样品的最主要塑料聚合物类型。另外,水体中检测出了少量聚丙烯腈(PAN)以及聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)等塑料聚合物,而沉积物中检测出了聚丙烯(PP)、聚乙烯(PE)、聚苯乙烯(PS)、聚酰胺(PA)等塑料聚合物。研究表明,万泉河流域内的微塑料来源主要以农村生活污水、生活垃圾及渔业废弃物为主。万泉河的微塑料丰度相较于其他主要外河流水域总体偏低,但仍受到不同程度人类活动的影响。本研... 相似文献
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微塑料是一种新型污染物,可以在环境中长期存在并造成生态风险.目前,微塑料污染已成为全球性的重大环境问题.借助新的技术途径,提高微塑料识别的简便性和可靠性,并系统分析各类环境介质中微塑料的污染特征,明确微塑料的环境效应,对科学准确评价微塑料污染的环境风险具有重要意义.机器学习技术通过学习和解析大量数据建立结果评估或预测模型,目前已广泛应用于微塑料领域的相关研究.机器学习的应用可以提高视觉和光谱识别微塑料的自动化程度和识别效率,为微塑料污染溯源提供方法支撑并有助于揭示微塑料的复杂环境效应机制.通过综述机器学习技术在微塑料识别与环境风险评估中的应用研究进展,概括了机器学习在上述方向的应用特点和局限性,为机器学习在相关方向的发展和应用提出建议与展望. 相似文献
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为探明设施土壤中微塑料的赋存特征与施肥模式、种植年限及土壤深度之间的响应关系,通过现场采样、显微镜观察、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和扫描电子显微镜(SEM)等方法,对长期施用有机肥土壤中微塑料丰度、形状、粒径、颜色、种类和表面形貌特征及有机肥中微塑料的丰度、粒径和种类进行分析.结果表明,设施土壤中不同种植年限下(2016~2021年)表层土壤中微塑料的平均丰度随着种植年限的升高而升高,化肥(CF)、有机肥(OF)和生物炭+有机肥(BOF)处理中微塑料丰度不同,其中每年OF处理微塑料的丰度最高,2021年长期施用OF的表层土壤微塑料丰度最高,为543.33 n·kg-1.3种施肥处理土壤中微塑料平均年增长速率分别为11.16%、12.61%和9.17%.微塑料丰度在不同深度土层中表现为随土层深度的增加而显著降低,且BOF处理中微塑料向深层土壤迁移效率最高.微塑料形状主要为纤维状、碎片状、颗粒状和薄膜状,在0~40 cm深度土壤中,纤维状微塑料在3种施肥类型土壤中均占主导地位.在40~60 cm土壤中CF处理无纤维状和薄膜状微塑料,颗粒状微塑料占比最高(57.14%);OF处理无薄膜状... 相似文献
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可降解塑料光降解性评价方法的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
采用自然气候曝露实验和实验室氙灯光源加速实验对光降解塑料的降解性能进行了测试,并对测试结果进行了比较,实验表明在一定条件下对可以采用实验室氙灯光源曝露实验代替自然气候曝露实验用于测试可降解塑料的光降解性。 相似文献
970.
臭氧(O3)已成为我国环境空气质量首要污染物,控制O3污染是我国“十四五”期间提高空气质量的重要举措。现阶段常用的O3催化剂成本较高、制备工艺复杂。本文采用沉淀聚合法研制了一种高分子聚合物O3催化剂,动态分解实验表明,其O3分解效果要优于商品Mn催化剂。本文还对形成O3的前体物NH3进行了吸附实验。研究表明,未优化的二甲基丙烯酸乙二醇酯(EGDMA)聚合物对NH3的吸附量仅为0.30 mg/g。而EGDMA聚合物经酸优化后,对NH3的吸附量大幅上升。经1 mol/L硫酸优化后,其对NH3吸附量上升了275倍。本研究研制的高分子聚合物制备工艺简便、成本低,对O3去除具有很好的应用前景。 相似文献