结合外场观测分析珠三角二次有机气溶胶的数值模拟

结合2008年11月18~25日期间珠三角地区的二次有机气溶胶(SOA)外场观测数据,验证区域空气质量模式WRF/Chem(weather research and forecasting model with chemistry)中两种SOA化学机制——VBS(volatile basis set)和SORGAM(secondary organic aerosol model)对珠三角SOA的模拟效果.VBS机制考虑了更为广泛的SOA前体物和化学老化过程,SOA模拟值更接近观测值,能合理反映SOA观测值的逐天变化趋势,与观测值的平均绝对偏差和相关性分别是-4.88μg·m-3和0.91,而SORGAM机制的分别为-5.32μg·m-3和0.18.利用VBS机制模拟区域内SOA的时空分布,结果显示SOA浓度具有显著的昼夜变化特征,浓度峰值出现在中午时段.受到输送和臭氧区域分布的影响,各城市SOA浓度差异显著,下风向的城市(如中山、珠海、江门)SOA浓度较高.     

电捕法净化焙烧炉沥青烟气

针对炭素焙烧炉烟气特点,采用雾化水预处理和电捕焦油技术,对某炭素厂焙烧炉烟气进行治理,达到既高效净化有害气体,又降低资金投入。处理后的烟气指标为:沥青烟浓度13.8mg/m3,苯并(a)芘浓度0.053×10-3mg/m3,烟尘浓度19.1mg/m3,各项污染物均达标排放。     

阴离子型聚丙烯酰胺相对分子质量和水解度对污泥脱水性能影响的研究

通过对污泥絮凝颗粒粒径分布、污泥比阻、泥饼含固率、上清液体积及其中核酸、蛋白质和总糖浓度的测定,研究了不同剂型和剂量阴离子型聚丙烯酰胺（PAM）对城市污泥沉降性能和脱水性能的影响及机制.结果表明,当PAM相对分子质量相同时,提高水解度能改善污泥的沉降和脱水性能;当PAM水解度相同时,提高相对分子质量亦可改善其沉降和脱水...     

建立我国战略环境评价理论与方法体系

战略环境评价是环境影响评价在战略层次上的应用，是具体落实可持续发展战略的重要工具。在分析其现实意义的基础上，提出我国战略环境评价理论与方法体系的主要研究内容，就建立我国战略环境评价理论与方法提出建议。     

蒽醌染料的电解处理研究

用复极性固定床电解槽（ＢＰＢＣ）对蒽醌染料进行电解处理研究．结果表明ＢＰＢＣ可以破坏染料分子结构中的发色共轭体系，色度和ＣＯＤｃｒ的去出率分别达到９８％和８５％以上，对总氮的去除率也达到６０％以上     

饵料加标研究二甲苯麝香在鱼体内的蓄积和清除能力

二甲苯麝香(musk xylene,MX)是一种人造麝香,具有强烈的麝香气,可用作化妆品香精和皂用香精等的定香剂。由于其持续不断地输入环境,它们在水、土壤、大气中的浓度逐渐升高,并且在动物和人体组织中产生了蓄积,其蓄积效应相当于有机氯农药(organochlorine pesticides,OCPs)等持久性有机污染物,因而研究MX在鱼体内的蓄积特征是十分必要的。本文用含浓度为50 mg·kg-1和100 mg·kg-1的MX的饵料投喂斑马鱼(Danio rerio)和稀有鮈鲫(Gobiocypris rarus)14 d,继而进入为期28 d的清除实验。通过快速溶剂萃取(accelerated solvent extraction,ASE)、凝胶渗透色谱(gel permeation chromatography,GPC)、气相色谱-质谱联用法(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)测定斑马鱼和稀有鮈鲫体内MX的浓度,继而评估鱼对MX的清除能力。结果表明,饵料中MX浓度越高,鱼体内MX的蓄积水平越高,100 mg·kg-1浓度组的蓄积水平为50 mg·kg-1浓度组的蓄积水平的2~3倍。在整个试验阶段的不同时间点分析鱼的体重和脂肪与鱼体内MX浓度的关系,数据显示,MX在鱼体内的蓄积水平与鱼的体重存在正线性关系,而与鱼体内脂肪含量的关系还有待进一步研究。经28 d的清除,鱼体内的MX残留量接近于零,说明斑马鱼和稀有鮈鲫对MX的清除能力较强。     

A stochastic model for estimating sustainable limits to wildlife mortality in a changing world

Human-caused mortality of wildlife is a pervasive threat to biodiversity. Assessing the population-level impact of fisheries bycatch and other human-caused mortality of wildlife has typically relied upon deterministic methods. However, population declines are often accelerated by stochastic factors that are not accounted for in such conventional methods. Building on the widely applied potential biological removal (PBR) equation, we devised a new population modeling approach for estimating sustainable limits to human-caused mortality and applied it in a case study of bottlenose dolphins affected by capture in an Australian demersal otter trawl fishery. Our approach, termed sustainable anthropogenic mortality in stochastic environments (SAMSE), incorporates environmental and demographic stochasticity, including the dependency of offspring on their mothers. The SAMSE limit is the maximum number of individuals that can be removed without causing negative stochastic population growth. We calculated a PBR of 16.2 dolphins per year based on the best abundance estimate available. In contrast, the SAMSE model indicated that only 2.3–8.0 dolphins could be removed annually without causing a population decline in a stochastic environment. These results suggest that reported bycatch rates are unsustainable in the long term, unless reproductive rates are consistently higher than average. The difference between the deterministic PBR calculation and the SAMSE limits showed that deterministic approaches may underestimate the true impact of human-caused mortality of wildlife. This highlights the importance of integrating stochasticity when evaluating the impact of bycatch or other human-caused mortality on wildlife, such as hunting, lethal control measures, and wind turbine collisions. Although population viability analysis (PVA) has been used to evaluate the impact of human-caused mortality, SAMSE represents a novel PVA framework that incorporates stochasticity for estimating acceptable levels of human-caused mortality. It offers a broadly applicable, stochastic addition to the demographic toolbox to evaluate the impact of human-caused mortality on wildlife.     

环境因子和火干扰因子对喀纳斯泰加林柳兰分布的影响

喀纳斯泰加林植被的生长和分布受火干扰和环境因子的共同作用,为了解喀纳斯泰加林林下柳兰分布与生态因子的关系,促进种群扩繁,共设置了35个样地进行调查和分析。建立柳兰重要值与生态因子矩阵,利用CCA分析法对不同火烧林分中柳兰的生长分布状况与林火烈度、火后时间、海拔、坡度、坡向、郁闭度、土壤pH值、速效钾、土壤有机质、灌木层盖度、草本层盖度和草本层物种多样性指数等20个生态因子的关系进行了分析。结果显示,第一轴主要反映林火烈度、海拔、坡向,灌木层盖度、pH值、有机质、全钾和速效钾的变化;第二轴主要反映林火烈度、火后时间、草本层盖度、坡向、坡位、土壤容重、电导率、有机质、有效磷和全氮的变化。对柳兰分布有显著影响的生态因子是林火烈度、有机质、海拔、坡向、灌木层盖度、土壤容重、全钾和速效钾,前两轴的累计贡献率为72.48%。柳兰适合在土壤呈弱酸性、海拔低、阳坡、土壤容重小、土壤有机质、全钾和速效钾含量高的环境中生长。柳兰是阳性植物,是火烧后的先锋植物。对影响柳兰分布的生态因子进行定量分离,结果发现环境因子和火干扰因子对柳兰样地物种分布的解释能力为88.2%,显示出较好的排序效果。喀纳斯泰加林受人为干扰较少,柳兰所在植物群落与环境保持了良好的对应关系,生态因子与物种分布呈显著相关(P=0.003),表明CCA排序结果可以解释生态因子对物种分布的影响程度。     

稻田落干过程砷甲基化效率变化与关键影响因素分析

研究稻田落干过程砷甲基化效率变化规律,分析关键环境和生物因素的影响,为今后水稻直穗病防控提供科学依据.开展室内培养模拟稻田落干过程,以采集自贵州兴仁（XR）和广西南丹（ND）的两种砷污染水稻土壤为供试土壤,各土壤设置添加（RS）和不添加（CK）水稻秸秆处理,分析自然落干0、24、36、48和60 h过程中Eh、pH、孔隙水总有机碳（TOC）、砷形态、砷甲基化功能基因（arsM）、硫酸盐还原菌（dsrA,砷甲基化相关微生物）、产甲烷菌（mcrA,砷去甲基化相关微生物）丰度和arsM功能微生物多样性变化.稻田落干过程土壤Eh由完全淹水状态下的-300~-200 mV向落干后的-150~-50 mV变迁,而pH值变化规律不明显;孔隙水无机砷（iAs）和二甲基砷（DMAs）浓度随落干过程变化更为显著,总体呈现增加趋势,且RS处理DMAs浓度显著高于CK,ND土壤孔隙水比XR土壤孔隙水DMAs浓度更高;随落干时间延长,XR-CK和XR-RS处理土壤砷甲基化效率有一定提升,但变化不显著,而ND-CK和ND-RS处理土壤砷甲基化效率显著增加.当培养为60 h时,ND-CK和ND-RS处理砷甲基化效率相比培养初期分别提高约61.8%和23.2%;随落干时间延长arsM和dsrA基因拷贝数明显增加,而mcrA基因拷贝数显著下降.秸秆添加后显著提高全细菌和arsM、dsrA和mcrA基因丰度;进一步基于多因素方差分析和冗余分析发现,供试土壤、秸秆添加、落干时间和其交互作用对于各砷形态、砷甲基化效率和关键基因丰度变化影响显著,TOC、Eh和砷甲基化相关基因与甲基态砷呈正向关联,而与无机砷iAs呈负向关联;基于arsM微生物测序发现,伴随落干过程还发生着砷甲基化功能微生物群落的更替.研究结果有助于提升稻田落干过程中砷甲基化变化的理论认知,为今后水稻直穗病科学防控提供指导.     

基于贝叶斯理论的小麦籽粒镉铅超标风险预测

对农作物污染风险进行预测具有重大意义.基于贝叶斯定理及数据分布特征,建立了贝叶斯风险预测模型,并使用区域大田调查土壤-小麦重金属含量数据,预测小麦籽粒Cd和Pb超标风险并验证该模型的准确度.结果表明,该模型预测小麦籽粒Cd超标风险时相对偏差较小,以小麦籽粒Cd含量为变量的预测相对偏差仅为(2.66±1.87)%,以土壤DTPA-Cd含量和土壤Cd全量为变量时预测相对偏差则分别为(5.11±3.77)%和(5.88±3.87)%, 3个变量均能使预测结果与真实超标概率的平均相对偏差小于10%.预测小麦籽粒Pb超标风险时,仅小麦籽粒Pb含量的预测相对偏差小于10%.数据来源、数据分布特征和变量的选择是影响贝叶斯风险预测模型预测相对偏差的重要因素.该模型基于大田数据的先验分布,能够有效反映大田生产条件下小麦籽粒重金属与土壤因子间的相互关系,预测较准确,具有应用潜力.