浅谈通讯基站电磁辐射环境影响理论预测模式

介绍了通讯基站电磁辐射环境影响评价的重要胜,在介绍电磁辐射环境标准限值的基础上,针对现有环境影响理论预测与实际监测值存在误差的情况,分析了通讯基站电磁辐射的影响因素和误差存在的原因,并对采取的理论预测模型提出优化建议,使预测结果更接近于实际值,为通讯基站电磁辐射环境影响预测及评价提供更加科学、合理的依据。     

PCBs降解菌的筛选及其降解特性研究

采用富集培养的方法从多氯联苯(PCBs)污染土壤中筛选到1株高效降解PCBs的细菌,命名为PS-11.经16S rDNA初步鉴定,此菌株属于嗜麦芽寡养单胞菌(Stenotrophomonas maltophilia).结果表明,菌株PS-11能够以PCBs作为唯一碳源生长并且能够降解PCBs,菌株PS-11对2 mg.L-1PCB52 4 d的降解率为31.1%,7 d的降解率可达52.9%;对难降解的高氯代多氯联苯PCB153 7 d的降解率为10.9%.此外,该菌株的环境耐受性比较好,在30℃、pH为7～9、PCB52浓度为2～10 mg.L-1的条件下生长较快、降解效果较好,尤其在pH 7、PCB52浓度为2 mg.L-1时降解率最高;碳源种类不同,菌株PS-11的生长能力也不同,其中在以蔗糖为碳源时PS-11的生长能力最强,以葡萄糖为碳源时PS-11的适应期最短,且蔗糖、葡萄糖和Tween-80均可提高PS-11对PCB52的降解率;同时菌株PS-11还可耐受一定浓度的重金属,其耐受性大小为Pb2+>Cd2+>Zn2+>Cu2+.     

我国自然生态系统氮沉降临界负荷评估

过量的氮沉降引起了一系列环境问题并导致生物多样性损失,因此评估当前生态系统氮沉降临界负荷对区域氮管理及其污染控制至关重要.利用稳态质量平衡法估算了当前我国自然生态系统的氮沉降临界负荷,并与氮沉降数据对比,获取了我国超过氮沉降临界负荷的生态系统空间分布情况.结果表明,6%的地区氮沉降临界负荷大于56 kg·(hm²·a)^-1,67%的地区氮沉降临界负荷在14～56 kg·(hm²·a)^-1之间,27%的地区氮沉降临界负荷小于14 kg·(hm²·a)^-1.氮沉降临界负荷较高的区域主要分布在青藏高原东部、内蒙古东北部和南部部分地区.氮沉降临界负荷较低的区域主要分布在青藏高原西部、西北地区和东南部分地区.氮沉降超过临界负荷的区域约占我国的21%,主要分布在东南和东北部分地区.东北、西北和青藏高原地区超临界负荷值普遍低于14 kg·(hm²·a)^-1.因此,未来这些超过氮沉降临界负荷地区的氮素管理和控制更为值得关注.     

季铵型树脂的合成及其对水中溴酸根及前驱物溴离子的吸附性能与机制

水中的溴离子(Br^-)和溴酸根离子(BrO₃^-)由于难挥发、易溶解、稳定性好而难以除去,因此,制备了一种对较低浓度的Br^-和BrO₃^-都有良好吸附去除效果的季铵碱树脂(Quaternary ammonium base resin,QABR)并表征了其物化结构.同时,考察了初始浓度、QABR投加量、溶液pH、离子强度、吸附接触时间和吸附温度等因素对QABR吸附Br^-和BrO₃^-性能的影响.结果表明,在0.05～4.00 mmol·L^-1浓度范围内,在298 K、pH=7.0时QABR对Br^-和BrO₃^-的吸附能力最佳,其最大吸附量分别为1.78 mmol·g^-1和1.65 mmol·g^-1;QABR对Br^-和BrO₃     

室内木柴燃烧排放水溶性离子粒径分布特征

基于实验室模拟燃烧和稀释通道采样系统,采用荷电低压撞击采样器采集了6种典型木柴燃烧排放的14级粒径段颗粒物.采用离子色谱分析了8种水溶性离子,获得水溶性离子的分粒径排放因子和排放特征.结果表明,Ca²⁺的排放因子呈双峰分布,在0.25~0.38和2.5~3.6μm粒径段出现峰值,分别为0.14和0.16mg/kg.其余离子的排放因子为单峰分布.NH₄⁺、NO₃^-和SO₄^2-的排放因子在0.25~0.38μm粒径段出现峰值,分别为0.41、0.58和0.84mg/kg.K⁺和Cl^-的排放因子在0.15~0.25μm内出现峰值,分别为0.89和0.99mg/kg.木柴燃烧排放总水溶性离子的质量中值粒径为（0.30±0.07）μm,各离子的质量中值粒径范围为0.24~0.44μm.PM_0.094、PM_0.94、PM_2.5和PM₁₀中水溶性离子的排放因子变化范围分别为1.04~9.33、5.00~48.87、5.46~52.00和6.14~53.68mg/kg.木柴燃烧排放颗粒物中K⁺/Cl^-、K⁺/NO₃^-、K⁺/SO₄^2-和SO₄^2-/NO₃^-比值随粒径变化而变化,其排放初始值在应用于源解析和生物质燃烧排放气溶胶传输老化研究时需引起关注.木柴燃烧排放PM₁₀中的阴阳离子当量比值为0.80±0.11,颗粒物的酸度随颗粒物粒径而改变,亚微米颗粒物和细颗粒物的酸度高于超细颗粒物和粗颗粒物的酸度.本研究对构建生物质燃烧排放分粒径水溶性离子清单,更新和改进相关气候和空气质量模型的参数设置,识别烟气传输过程中的老化具有重要意义.     

西安市冬季霾污染过程PM2.5上蛋白质的浓度变化与来源分析

利用2019年12月至2020年1月在西安市3次灰霾污染过程中采集的PM_2.5样品,采用BCA试剂法、离子色谱和气相色谱-质谱检测法分别对样品中的蛋白质含量及无机有机化学成分进行了分析测定,结合相关性分析和气团后向轨迹模型分析探讨了PM_2.5上蛋白质对灰霾污染的响应及其在污染过程中可能的作用.结果表明,冬季灰霾污染期间,西安市PM_2.5中蛋白质组分的平均浓度为(5.587±2.421)μg/m³,处于较高水平;蛋白质浓度变化呈现出显著的短期连续变化特征,夜晚略高于白天.蛋白质的浓度与Cl^-和K⁺呈显著的正相关,说明气溶胶中蛋白质的来源与燃煤和生物质燃烧有关;与NO₃^-与SO₄^2-的浓度呈现显著的正相关,表明蛋白质可能参与NO₃^-与SO₄^2-的氧化转化;蛋白质具有良好的吸湿性,在湿度较大时,以其为核心吸附空气中的水蒸气及易溶于水的气态污染物(O₃、SO₂、NO_X以及挥发性有机物等)形成的气溶胶易于发生吸湿增长及非均相反应,可能利于二次气溶胶的生成.     

杭州G20减排措施对大气水溶性离子特征的影响

利用2016年颗粒物及水溶性离子采样数据,研究了杭州G20峰会减排措施对大气中无机水溶性离子特征的影响.结果表明,杭州G20峰会减排措施对大气水溶性离子的质量浓度、组成结构、酸碱性等皆存在明显影响.减排措施实施使大气颗粒物和水溶性离子质量浓度下降,受影响的离子主要是NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺、NO₂^-,其中NO₃^-、SO₄^2-质量浓度的下降使NH₄⁺、Ca²⁺、Cl^-成为浓度前3位的离子.SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺、Ca²⁺粒径分布呈单峰型,其中SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺峰值出现在0.65~1.10mm,Ca²⁺峰值出现在5.80~9.00mm,Na⁺、Cl^-、K⁺呈双峰分布,峰值皆出现在3.30~4.70mm和0.65~1.10mm,Na⁺两峰值相当,K⁺、Cl^-在0.65~1.10mm峰值较高.减排措施实施使大气中主要无机盐从NH₄NO₃、（NH₄）₂SO₄、NH₄Cl转变为NH₄Cl、NaCl、KCl,大气颗粒物碱性总体增强.本文研究成果对采取措施改善空气质量具有指导作用.     

长江三角洲霾天气PM2.5中水溶性离子特征及来源解析

于2016年12月13日~2017年1月5日采集了徐州、东山、南京、寿县4个站点的PM_2.5样品,分析了水溶性离子的组成及其来源,并结合天气形势分析了长江三角洲地区大范围霾天气的形成消散及水溶性离子的时间变化特征.结果表明：观测期间徐州站PM_2.5平均质量浓度171.5μg/m³,远高于其他3个站点,4个站点最主要的离子成分均为NO₃^-,SO₄^2-,NH₄⁺,Cl^-和Ca²⁺.在同一天气系统影响下,长江三角洲大范围区域污染物浓度变化基本一致,在没有大的区域输送的静稳天气下,各站点离子浓度容易受局地源影响,徐州站受燃煤影响,南京站受化学工业源影响为主,2个站点以SO₄^2-为主,东山站三面环湖,Cl^-在静稳天气有大幅上升,达到了6.12μg/m³,寿县站受当地农业活动氨排放影响,NH₄⁺有大幅上升,达到了25.09μg/m³.4个站点PM_2.5和水溶性离子质量浓度随时间的变化趋势一致.弱高压的均压场形势下,并伴随有逆温层出现时有利于污染物的累积.主成分分析发现4个站点二次转化对PM_2.5有着最大的贡献率,4个站点贡献率分别为39.83%、42.27%、50.56%和38.40%.     

天津市典型区域PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解天津市不同区域PM_2.5中水溶性离子污染特征,于2015年7月、10月及2016年1月、4月,在天津市南开区（简称“市区”）及武清区采集PM_2.5样品,结合气象因素、气态污染物研究,分析了样品中水溶性离子污染特征及来源.结果表明:①天津市市区及武清区PM_2.5中水溶性离子组分主要为二次离子（SO₄2-、NO₃-、NH₄+）;不同区域PM_2.5中二次离子各季节占比略有不同,市区为夏季（54.0%）>秋季（42.5%）>春季（41.3%）>冬季（40.7%）,武清区为夏季（53.0%）>春季（44.6%）>秋季（43.4%）>冬季（33.2%）.②冬季市区、武清区PM_2.5中水溶性离子组成差异较大,其他季节水溶性离子组成相似;夏季市区及武清区颗粒物呈酸性,其他季节均呈碱性,冬季武清区颗粒物碱性强于市区.③不同季节市区及武清区PM_2.5中SO₄2-均以（NH₄）₂SO₄形式存在,NO₃-冬季以NH₄NO₃形式存在,其他季节NO₃-主要以NH₄NO₃和HNO₃形式共存;市区Cl-主要以NH₄Cl、KCl和NaCl形式存在,武清区Cl-主要以NH₄Cl、KCl形式存在.④对市区及武清区来说,均相反应和非均相反应是SO₄2-重要生成途径,均相反应是生成NO₃-的主要途径.研究显示,代表一次排放的机动车源、燃煤源和二次无机粒子混合源对天津市PM_2.5中水溶性离子贡献率最高,工业源和扬尘源对市区的影响较大,农业源对武清区的影响较大.      

Synthesis, characterization and application of Lagerstroemia speciosa embedded magnetic nanoparticle for Cr(VI) adsorption from aqueous solution

Lagerstroemia speciosa bark (LB) embedded magnetic nanoparticles were prepared by co-precipitation of Fe²⁺ and Fe³⁺ salt solution with ammonia and LB for Cr(VI) removal from aqueous solution. The native LB, magnetic nanoparticle (MNP), L. speciosa embedded magnetic nanoparticle (MNPLB) and Cr(VI) adsorbed MNPLB particles were characterized by SEM–EDX, TEM, BET-surface area, FT-IR, XRD and TGA methods. TEM analysis confirmed nearly spherical shape of MNP with an average diameter of 8.76 nm and the surface modification did not result in the phase change of MNP as established by XRD analysis, while led to the formation of secondary particles of MNPLB with diameter of 18.54 nm. Characterization results revealed covalent binding between the hydroxyl group of MNP and carboxyl group of LB particles and further confirmed its physico-chemical nature favorable for Cr(VI) adsorption. The Cr(VI) adsorption on to MNPLB particle as an adsorbent was tested under different contact time, initial Cr(VI) concentration, adsorbent dose, initial pH, temperature and agitation speed. The results of the equilibrium and kinetics of adsorption were well described by Langmuir isotherm and pseudo-second-order model, respectively. The thermodynamic parameters suggest spontaneous and endothermic nature of Cr(VI) adsorption onto MNPLB. The maximum adsorption capacity for MNPLB was calculated to be 434.78 mg/g and these particles even after Cr(VI) adsorption were collected effortlessly from the aqueous solution by a magnet. The desorption of Cr(VI)-adsorbed MNPLB was found to be more than 93.72% with spent MNPLB depicting eleven successive adsorption–desorption cycles.