基于逸度方法分析大连湾海域PFASs在海水-沉积物界面的扩散趋势

研究污染物在沉积物-水界面的扩散趋势对于开展其环境风险评估具有重要作用。本研究基于大连湾海域海水和沉积物样品中全氟烷基化合物（PFASs）的含量数据,应用变异系数（C_v）分析了浓度分布的空间变异程度,应用逸度分数（ff）分析了PFASs在沉积物-水界面扩散趋势,应用响应系数（RC）分析了有机碳含量对扩散趋势的影响。结果表明:大连湾海域海水和沉积物中9种PFASs的总浓度均为中等变异;在沉积物中的浓度空间差异略大,可能受历史排放污染物残留及污染事故的影响。在海水-沉积物界面扩散过程中,全氟烷基磺酸类和全氟烷基羧酸类化合物呈现相同的扩散特性,总体表现为ff值随PFASs链长的增加而逐渐降低的趋势。短链PFASs在大连湾海域倾向于存在于水体中,而长链PFASs倾向于扩散到沉积物中。有机碳是影响PFASs在沉积物-水界面扩散趋势的重要参数,且对长链PFASs的影响更明显。全氟辛烷磺酸作为一种持久性有机污染物在大连湾海域中主要处于平衡状态。     

大气自净能力指数的气候特征与应用研究

为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统（CAPPS）预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法.基于气象站观测资料的全国大气自净能力指数分析计算表明,全国大气自净能力最差的地区分布在四川盆地和新疆塔里木盆地,大气自净能力最强的地区分布在青藏高原、蒙古高原、云贵高原、以及东北平原和三江平原、山东半岛和海南岛;1961~2017年,京津冀、长三角和珠三角地区的大气自净能力指数呈下降的变化趋势,全年低自净能力日数呈上升的变化趋势.采用大气自净能力指数评估2014年北京APEC会议期间大气污染防控效果,表明在11月8~10日极端不利扩散气象条件发生时,减排措施使北京市空气质量AQI平均降低77%,使京津冀平原地区11个城市的空气质量AQI平均降低37%.基于国家气候中心月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报产品和中尺度模式（WRF）,建立了可以预测全国未来40d逐日大气自净能力指数的延伸期-月尺度大气污染潜势预测系统,回报实验表明,在大多数情况下可以提前15d预报出大气重污染过程;月尺度的大气重污染过程预报效果更大程度上取决于月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报准确率.     

玻璃纤维-铝合金层合板氙灯老化性能研究

目的研究氙灯环境对玻璃纤维-铝合金层合板性能的影响。方法通过研究玻璃纤维-铝合金层合板在氙灯老化后的力学性能、基体红外光谱、铝合金表面形貌及元素变化,分析层合板的氙灯老化机理。结果随氙灯老化时间的延长,树脂基体老化降解程度越高,树脂与纤维、铝合金的界面强度下降,使材料拉伸及弯曲性能降低,拉伸强度受老化影响最为显著的是正交结构层合板,老化84 d后强度降低13.7%,正交结构0°方向层合板的弯曲强度受氙灯老化影响降低4.6%,其他试样的弯曲强度降幅均低于5%,氙灯老化后的铝合金层表面的微凹坑数量及尺寸无明显变化,但凹坑氧元素随老化周期延长略微增加。结论氙灯环境主要影响玻璃纤维-铝合金层合板中的复合材料层及各界面,树脂基体的降解导致力学性能的衰退,而对于铝合金的影响并不明显。     

电絮凝净化含聚污水影响因素研究

目的为保障油田正常安全生产,促进油田含聚污水的循环利用。方法采用电絮凝技术单因素研究方法开展净化含聚污水的静态实验研究,探讨外加电流密度、极板间距、初始pH及聚合物浓度等因素对净化效果的影响规律。结果当初始pH为7.0,电流密度为4.0 m A/m2,极板间距为1.0 cm,电解16 min时,综合处理效果最佳。此时,含油量与浊度去除率分别为98.85%,99.93%,处理每克油平均消耗为0.0494 g的Al,处理每立方米含聚污水的能耗为0.2895 k Wh。污水中的聚合物浓度越小,净化效果越好。结论中性处理,极板间距为1.0 cm,外加电流密度为4.0 m A/m2,通电16 min是最佳处理条件。     

聚丙烯酰胺降解菌株的分离及其油田含聚污水生物强化处理研究

应用厌氧Hungate技术,从大庆油田分离到一株聚丙烯酰胺降解菌株,菌株与Clostridium bifermentans(AY781385)相似性为99%,命名为Clostridium bifermentans H5。菌株能以聚丙烯酰胺为唯一碳源,静态试验表明,在附加乳酸钠和硫酸钠的条件下,聚合物去除率为52.5%;首次采用纯菌培养的厌氧污泥作为底物,水解酸化试验表明,乳酸钠作为碳源要好于砂糖,聚合物去除率为50.89%左右,砂糖为碳源聚合物去除率为43.55%左右;初步试验表明,应用高效降解菌株和水解酸化工艺处理含聚污水具有可行性。     

典型铅锌矿化区不同土地利用类型土壤重金属污染特征与评价

选取云南者海典型铅锌矿区周边冶炼区（A）、粮食主产区（B）、保护区（C）三个区域土壤为研究对象,分析三个区域内林地（LD）和耕地（GD）土壤pH、总碳（TC）、总氮（TN）、总磷（TP）和5种重金属（Hg、Cd、Pb、Zn、Cu）含量,利用典范对应分析（CCA）研究不同土地利用类型下它们之间的关系,基于系统熵值与重金属生物毒性改进灰色聚类评价法对研究区重金属污染程度进行评价。结果表明,A、B、C三区土壤的5种重金属均超过云南省土壤背景值,且含量A区 > B区 > C区,所有土壤样品Hg、Cd、Pb、Zn、Cu平均含量分别为7.24、1.53、1 794、2 892、210 mg/kg;LD土壤重金属含量普遍高于GD。研究区土壤pH总体呈弱酸性,但A区土壤受矿业活动影响呈弱碱性。TC、TN含量和C/N值均表现出LD大于GD,但TP含量表现为GD显著大于LD （P<0.05）。CCA分析表明LD和GD土壤pH与Cd和Cu呈负相关,与Zn和Pb呈正相关,且pH对重金属含量的影响最大;TC、TP与重金属Cd和Cu在LD土壤中呈正相关,在GD土壤中呈负相关。改进灰色聚类评价结果表明重金属污染程度均表现为LD大于GD;A区污染最严重且均呈重度污染,B区次之,C区污染程度最轻。经比较本文改进的灰色聚类评价法在准确性和灵敏度方面优于传统方法。     

基于环境保护大数据的监测与智能诊断研究

为了提高环境保护的智能监测能力,采用大数据分析方法进行环境监测和诊断分析,提出一种基于环保大数据关联特征挖掘的环境保护智能监测与诊断技术。构建环境监测的约束参量模型,以土壤监测数据、空间污染排放量以及水资源监测数据为原始统计数据,采用关联规则特征提取方法进行环保大数据的有用信息挖掘,结合模糊C均值聚类算法实现对环保大数据的分类处理,根据分类结果进行环保监测和智能诊断分析。仿真结果表明,采用该方法进行环保大数据挖掘的准确性较好,对各种污染信息的分类精度较高,提高了环保监测和诊断的有效性与实时性。     

废水中硝基苯类化合物测定方法的探讨及新方法研究

探讨了废水中硝基苯类化合物的气相色谱法测定方法中的水样预处理操作繁琐,实验耗时长,且萃取时使用易挥发有毒有害的有机物二氯甲烷。另一种常见的测定方法还原-偶氮分光光度法,而染料、印染制革等工业废水的颜色较深,对测定造成干扰,通常通过蒸馏预处理消除水样颜色带来的干扰,而在蒸馏过程中因硝基苯类沸点较高不能将水样中的硝基苯类化合物全部蒸出,导致检测结果偏低。提出了一种经聚己内酰胺脱色,简单又快捷地消除水样中颜色的干扰,又避免了硝基苯类化合物蒸馏不完全的问题,再利用还原-偶氮分光光度法准确测定废水中硝基苯类化合物的方法。     

中国电力行业的全周期碳足迹北大核心CSCDCSSCI

在碳达峰与碳中和目标下,国家层面与各省份均在积极推动碳减排。电力行业作为我国最大的排放部门成为减排重点之一,然而电力行业存在的隐含碳排放造成实际排放低估,省际间碳转移导致省级碳减排不公平问题突出。因此识别电力行业全周期碳足迹,尤其是不同省份的隐含碳足迹以及省际间的转移碳足迹特征,有助于正确评估电力行业碳排放,科学界定不同省份的碳减排责任并合理分配。通过构建电力行业全周期点-流模型以揭示电力产业链中存在的能源活动,进而明确基于用电侧考虑的2018年全周期碳足迹,并刻画碳隐含度与碳转移依赖度指标来分析电力行业的隐含碳排放与省间转移碳排放。研究表明:(1)我国电力行业全周期碳排放系数为689 g/(kW·h),排放量为4.747×10^(9)t,其中北方大部分地区排放系数偏高,山东最高达891 g/(kW·h),南方地区偏低,云南最低仅101 g/(kW·h)。(2)全国电力行业全周期碳隐含度为8.95%,东南沿海贫煤省与煤炭生产高排放省的碳隐含度偏高,贵州最高达14.63%,西北、华北富煤省的碳隐含度偏低,新疆最低仅4.94%;全国隐含碳排放量为4.25×10^(8)t,广东隐含碳排放量最高达5.0×10^(7)t,青海最低仅1.17×10^(6)t。(3)全国电力行业全周期碳转移量为9.26×10^(8)t,约占排放总量的19.5%,电力与煤炭自给率越低的省区对外碳转移依赖度越高,其中北京最高达71.24%;内蒙古、山西、陕西、宁夏、安徽、新疆、贵州是主要碳转入省,总转入7.11×10^(8)t,其中内蒙古最高达2.64×10^(8)t;江苏、浙江、广东、山东、河北、北京、辽宁、河南、上海是主要碳转出省,总转出6.92×108t,其中江苏最高达1.12×10^(8)t;全国共有240对省存在碳转移,其中有102对的转移量超过1.0×10^(6)t。在研究基础上,提出相应建议推动省级电力行业公平合理低碳发展。