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102.
Jilai Gong Long Chen Guangming Zeng Fei Long Jiuhua Deng Qiuya Niu Xun He 《环境科学学报(英文版)》2012,24(7):1165-1173
This study describes a new effective adsorbent for cadmium removal from aqueous solution synthesized by coating a shellac layer, a natural biodegradable and renewable resin with abundant hydroxyl and carboxylic groups, on the surface of iron oxide magnetic nanoparticles. Transmission Electron Microscopy (TEM) imaging showed shellac-coated magnetic nanoparticle (SCMN) adsorbents had a core-shell structure with a core of 20 nm and shell of 5 nm. Fourier Transform Infrared Spectroscopic analysis suggested the occurrence of reaction between carboxyl groups on the SCMN adsorbent surface and cadmium ions in aqueous solution. Kinetic data were well described by pseudo second-order model and adsorption isotherms were fitted with both Langmuir and Freundlich models with maximum adsorption capacity of 18.80 mg/g. SCMN adsorbents provided a favorable adsorption capacity under high salinity conditions, and cadmium could easily be desorbed using mild organic acid solutions at low concentration. 相似文献
103.
南京北郊不同大气污染程度下气溶胶化学组分特征 总被引:3,自引:9,他引:3
为了解不同大气污染程度下大气细颗粒物中水溶性化合物和含碳物质的污染特征,使用瑞士万通850 professional IC型色谱仪和Model 2001热光碳分析仪分别对2015年南京北郊冬季清洁、轻/中度污染和重度污染程度下的水溶性离子、OC(有机碳)和EC(元素碳)进行了分析.结果表明,重度污染中PM_(2.5)日平均浓度为清洁天的4.0倍,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种主要二次离子平均浓度则分别为清洁天的6.4、3.1和3.9倍,且它们均以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在于清洁天和污染天中.两种呈酸性的污染天均主要受流动源影响.OC与EC的最高浓度均出现在重度污染天,分别达到49.8μg·m~(-3)和10.3μg·m~(-3).清洁天中SOC平均浓度最低(4.28μg·m~(-3)),但SOC占OC质量分数却高于另外两种污染天(41.14%).通过碳组分丰度值发现燃煤燃烧和汽油车尾气排放是观测期间内碳质颗粒物的共同主要贡献源. 相似文献
104.
为研究甘肃南部城镇PM2.5及水溶性离子(WSIIs)浓度水平,于2019年4月—2020年2月在甘肃成县按季度进行PM2.5样品采集,分析了其变化特征,并运用相关和主成分分析法进行来源解析.结果表明:采样期间甘肃成县PM2.5年平均质量浓度为(57.2±26.9) μg·m-3,表现为冬季>春季>秋季>夏季的季节变化特征,冬季质量浓度约为夏季的1.9倍,全年空气质量优良率为81%,其中夏季达100%.WSIIs质量浓度呈现SO42->NO3->Na+>NH4+>Ca2+> K+>Cl->Mg2+的特征.SNA是浓度水平最高的3种水溶性离子,占8种主要水溶性离子浓度的70.1%.ρ(NO3-)/ρ(SO42-)平均值为0.6,表明工农业生产及化石燃料燃烧排放等固定源是颗粒物污染的主要来源.新型冠状病毒疫情期间人员管控对PM2.5和水溶性离子中SNA质量浓度影响显著,PM2.5平均质量浓度降幅达44.2%.源解析表明,PM2.5中WSIIs主要来自化石燃料燃烧、生物质燃烧及二次源和道路建筑扬尘等. 相似文献
105.
燃煤电厂排放细颗粒物的水溶性无机离子特征综述 总被引:1,自引:7,他引:1
当前我国面临严重的大气细颗粒物(PM2.5)污染,燃煤电厂是大气中PM2.5的重要来源之一.为了实现国家"十一五"和"十二五"规划对二氧化硫(SO2)和氮氧化物(NOx)的总量减排目标,燃煤电厂大规模安装烟气脱硫和脱硝设施,这虽然减少了气态污染物转化生成的二次PM2.5,但另一方面也会对烟气中PM2.5的物理化学特征产生影响,有可能增加一次PM2.5的排放.本文综述了燃煤电厂排放PM2.5及其水溶性离子的粒径分布特征,重点介绍了脱硫和脱硝这两种烟气处理设施对燃煤电厂排放PM2.5的影响原理及相关研究结果,特别是对细颗粒物中水溶性离子(如SO2-4、Ca2+和NH+4)的影响.在目前我国PM2.5污染十分严重和燃煤电厂大量安装脱硫和脱硝装置的背景下,定量研究脱硫和脱硝对PM2.5排放特征的影响具有十分重要的意义. 相似文献
106.
郑州市夏、秋季大气颗粒物中水溶性无机离子质量浓度及粒径分布特征 总被引:1,自引:2,他引:1
为研究我国中原城市群中心城市郑州市的不同粒径大气颗粒物的组成特征,利用八级撞击式采样器在夏、秋季进行大气颗粒物分级采样,利用离子色谱测定Na~+、Ca~(2+)、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)共9种离子的浓度,利用在线离子色谱分析仪监测颗粒物中硝酸盐的实时浓度.结果表明,采样期间郑州市水溶性离子平均浓度为(70. 9±52. 1)μg·m~(-3),其中监测的9种水溶性离子浓度从大到小顺序依次为:NO_3~- SO_4~(2-) NH_4~+ Ca~(2+) Na~+ Cl~- Mg~(2+) K~+ F~-、NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+占总水溶性离子的质量分数为79. 9%;无论在秋季或夏季SO_4~(2-)主要集中在≤1. 1μm粒径段上,而NO_3~-主要集中在0. 65~3. 3μm粒径段上. NO_3~-和SO_4~(2-)夏季和秋季均呈双峰分布,主要分布于细粒子中; NH_4~+夏季呈双峰分布,秋季呈单峰分布,表现出季节变化.郑州市夏季臭氧污染严重,O_3与NO_3~-明显地"错峰"现象,表示大气中存在光化学反应;秋季颗粒物污染严重,采样期间[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]的比值远大于0. 5,移动源成为颗粒物重要的来源.夏季NOR、SOR峰值在1. 1~2. 1μm粒径段上,秋季两者峰值在0. 65~1. 1μm粒径段上;夏季硫的气-粒转化大于氮的转化,而秋季则相反. 相似文献
107.
108.
为探讨N沉降对酸雨区森林土壤酸化和土壤酸缓冲能力的影响,于2012年4—12月在重庆缙云山地区选取针阔混交林和常绿阔叶林2种典型林分进行模拟N沉降试验,设N0、N1、N2、N3 4个处理,施N量(模拟N沉降量)分别为0、60、120、240 kg/(hm2·a),每月月初将NH4NO3溶液均匀喷洒在所选样方内,8个月后进行取样分析. 结果表明:①不同pH下2种林分土壤的酸缓冲能力存在较大差异,pH越低土壤酸缓冲能力越高. ②2种林分的土壤酸缓冲能力随N沉降量的增加而降低. 在相同的N沉降量下,常绿阔叶林土壤酸缓冲能力略高于针阔混交林. ③N沉降会加快土壤酸化速率. 与N0处理相比,N1、N2、N3处理常绿阔叶林土壤pH分别下降了0.03、0.06、0.16,而针阔混交林则分别下降了0.08、0.10、0.26. ④2种林分土壤中盐基离子含量均随N沉降量的增加而降低,交换性Al3+含量则相反. 与N0处理相比,常绿阔叶林N1、N2、N3处理盐基离子含量分别下降了55.76%、66.00%、70.38%,交换性Al3+含量分别增加了16.03%、21.37%、31.81%;针阔混交林盐基离子含量分别下降了24.12%、43.38%、62.24%,交换性Al3+含量分别增加了19.19%、23.48%、34.85%. 研究表明,氮沉降会降低森林土壤酸缓冲能力,加快酸化速率,并且常绿阔叶林土壤对N沉降的敏感性高于针阔混交林. 相似文献
109.
为研究沈阳市冬季PM2.5和水溶性离子的污染特征,使用URG-9000D在线监测系统于2018年冬季对大气颗粒物和气体组分进行连续采样.结果表明,采样期间沈阳市PM2.5的平均质量浓度为80.67 μg·m-3,总水溶性离子质量浓度变化范围为2.68~132.79 μg·m-3.与清洁天相比,污染天NO3-、SO42-和NH4+(SNA)占比明显增加,占到PM2.5的43.7%.静稳天气时SO2短时间内的迅速累积使得沈阳市冬季大气PM2.5有暴发性增长现象.Pearson相关性分析可知,SNA、Cl-与PM2.5之间的相关系数均达0.78以上,表明沈阳市冬季PM2.5的主要贡献组分为SNA和Cl-.PMF源解析表明沈阳市冬季污染物来源主要包括二次反应源、燃煤和生物质燃烧源以及扬尘源. 相似文献
110.