臭氧耦合陶瓷膜过滤对膜性能及出水消毒副产物的影响

利用臭氧（O₃）-陶瓷膜过滤（CMF）处理常规工艺出水,研究了不同O₃-CMF耦合方式对膜性能和消毒副产物（DBPs）的影响.结果表明,与单独CMF相比,异位O₃-CMF和原位O₃-CMF均可以有效缓解膜污染,原位O₃-CMF控制效果最佳.异位O₃-CMF对进水（常规工艺出水） DOC去除率（26.25%）略高于原位O₃-CMF（22.31%）,但是其SUVA去除率（83.91%）明显低于原位O₃-CMF（93.10%）.羟基自由基（·OH）生成特征表明原位O₃-CMF可促进O₃产生更多的·OH.在O₃、·OH氧化和陶瓷膜截留协同作用下,异位O₃-CMF和原位O₃-CMF出水中总荧光响应强度和相对分子质量大于0.3×10³,有机物含量降低,进而使得出水中含碳消毒副产物（C-DBPs）生成量分别降低了21.86%和32.35%,含氮消毒副产物（N-DBPs）生成量分别降低了16.16%和19.13%.但O₃和·OH氧化后生成的小分子有机物因难以被CM截留导致其在出水中含量增加,进而增加了卤代酮（HKs）、水合氯醛（CH）和三卤硝基甲烷（THNMs）的产生.本研究对于不同O₃-CMF方式下O₃与CM的协同机制的探讨,改善膜性能和提升DBPs前体物的去除具有一定指导意义.     

中国集成电路制造行业VOCs排放特征及控制对策

中国电子信息产业发展迅速,集成电路等电子器件产量不断增加.在集成电路制造的过程中,大量有机溶剂的使用导致VOCs的产生和排放,从而对大气环境造成影响.为掌握集成电路制造行业VOCs的排放特征,系统分析了其工艺流程和产排污环节,分析了行业废气收集和治理现状,通过对典型企业VOCs的排放监测,获得VOCs排放水平;采用排放因子法核算行业VOCs历史排放量,并基于行业排放特征及减排潜力分析,提出了相应的污染防治对策.结果表明：在集成电路制造中,VOCs排放环节主要集中在光刻、清洗、去胶等过程,1 m²集成电路产量约使用87 g有机溶剂,VOCs产生量较大;通过采取高效的VOCs治理技术,集成电路制造行业有组织排放水平较低,平均浓度为2.1 mg·m^-3,但厂界无组织排放浓度相对较高,平均浓度为0.78 mg·m^-3,接近国家标准的排放限值.根据排放量核算结果,2011—2016年中国集成电路制造行业VOCs排放量呈逐年上升的趋势,主要受产量增加而相应污染控制技术水平提升有限的影响,无组织排放量比重大,占排放总量的38.1%~45.1%.     

富营养化巢湖沉积物溶解性有机质光谱时空分布特征及其环境意义

通过紫外吸收光谱（UV-vis）和三维荧光光谱（3D-EEMs）,研究典型富营养化湖泊巢湖沉积物溶解性有机质（DOM）光谱时空分布特征.结果表明,巢湖表层沉积物DOM的a（254）含量为13.1~101.7 m^-1,平均值为（32.2±16.2）m^-1.其中,夏季沉积物a（254）的含量（（46.6±25.6）m^-1）要显著高于其它季节,且湖心区a（254）平均值和变异性均小于湖滨区.表层沉积物DOM的S_275~295值从春季到冬季上随时间呈明显上升趋势.沉积物DOM荧光强度在夏季最高,在垂直剖面上总体呈下降趋势.DOM组分以酪氨酸类蛋白质和溶解性微生物产物为主,各组分在空间分布上无明显差异.巢湖沉积物DOM荧光指数（FI）为2.56~4.89,腐殖化指数（HIX）为0.57~6.78,生物源指数（BIX）为0.31~1.54.巢湖沉积物DOM主要来自于生物源,藻的生长循环会显著影响富营养化湖泊沉积物DOM的来源和性质.     

河岸过滤中氨氮的削减及其浓度对细菌与氨氧化微生物的影响

通过小试滤柱模拟河岸过滤,结合荧光定量PCR和高通量测序等手段研究了河岸过滤对氨氮的削减效能和进水氨氮浓度对细菌与氨氧化微生物的影响.结果表明,低浓度（0.2 mg·L^-1）氨氮未被削减,较高浓度（1.0 mg·L^-1和2.0 mg·L^-1）氨氮的削减率可达70%.进水处细菌丰度随氨氮浓度升高而增加,细菌群落组成随氨氮浓度升高发生规律性变化.出水处氨氧化古菌（Ammonia oxidizing archaea,AOA）丰度与氨氮浓度呈负相关,氨氧化细菌（Ammonia oxidizing bacteria,AOB）丰度与氨氮浓度无显著相关关系;进水处AOA-α多样性与氨氮浓度呈正相关,但AOB-α多样性与氨氮浓度呈负相关;进水处AOA群落组成受氨氮浓度影响,而进、出水处AOB群落组成均受氨氮浓度影响.可见,进水氨氮浓度会影响河岸过滤对氨氮的削减效能,还会影响细菌、氨氧化微生物的丰度及群落结构,AOB对氨氮浓度的变化比AOA更敏感.     

基于腔衰减相移光谱法的二氧化氮分析仪的设计与应用

基于腔衰减相移光谱法设计了一套二氧化氮在线分析仪,通过优化测量参数,该仪器可长期稳定运行,其时间分辨率为60 s,检出限为0.191 ppb,在0~300 ppb范围内,NO₂气体浓度与相位正切信号值具有较好的二次拟合关系,R²为0.9995.另外,该仪器在泰安站进行了长期外场观测,并与改装后的进口商品化仪器PKU-Thermo 42i-TL进行比对实验,结果表明,两者的测量结果一致性较好,R²=0.9811,表明其具有良好的运行稳定性和测定结果准确性,适用于环境大气二氧化氮浓度的在线监测.外场观测结果表明,春季泰安站二氧化氮浓度均值为12.39 ppb,有明显日变化规律.     

中国跨境能源贸易及隐含能源流动对比——以“一带一路”能源合作为例

随着“一带一路”倡议的提出,能源互联互通成为中国对外合作的重要组成。以“一带一路”能源合作为切入点,从直接能源贸易和隐含能源流动的双重角度刻画中国跨境能源关联并开展对比研究,主要结论包括：（1）从直接能源角度,“一带一路”沿线沙特阿拉伯、俄罗斯等国家均为中国重要的直接能源进口国;（2）从隐含能源角度,中国为印度、新加坡、泰国等国家提供了大量的能源相关的商品服务;（3）中国与“一带一路”沿线国家直接能源贸易逆差明显,但隐含能源流动处于顺差地位;（4）综合考虑直接能源贸易及隐含能源流动,中国可以发挥不同类型能源关联的辐射带动作用,为中国与“一带一路”沿线国家能源互联互通与共建合作伙伴关系提供坚实基础。     

深圳湾流域面源与截排溢流污染特征及其对水环境的影响

随着点源污染逐步得到有效控制,面源与截排溢流污染对水环境的胁迫日益突出。基于土地遥感数据、城市排水管网等资料,构建流域—海湾一体化水环境模型,探讨深圳湾流域面源与截排溢流污染特征及其对水环境的影响,研究表明：（1）雨季COD、NH₃-N和TP单位面积面源与截排溢流污染负荷分别为17.21 t/km²与10.21 t/km²、0.17 t/km²与0.69 t/km²、0.04 t/km²与0.07 t/km²;（2）面源与截排溢流污染时间上主要集中于大雨及以上等级降水较多的5月和8月,空间上主要分布在截排工程集中、下垫面面积较大且坡度较陡的深圳河、大沙河和新洲河流域;（3）面源与截排溢流水体COD、NH₃-N和TP浓度可达地表水V类标准的3.7倍、18.2倍和8.5倍;（4）雨季COD、NH₃-N和TP浓度高于旱季的区域分别超过深圳湾总面积的40%、60%和65%。     

固定化微藻流化床反应器去除低碳污水中氨氮的潜力

以固定化微藻颗粒为原料,通过搭建流化床反应器强化微藻对氨氮（NH₄⁺-N）的去除,设计了藻种、污水上升流速、光周期和光照强度四组单一变量实验,系统地研究了不同条件下微藻去除NH₄⁺-N的能力.结果表明,当以固定化斜生栅藻为原料、污水上升流速为6.8m/h、光周期为8：16h和光照强度为4800Lux时,NH₄⁺-N去除效果最优（96.7%）.在最优操作条件下,探究了COD为200mg/L时微藻去除NH₄⁺-N的潜力,结果表明,当NH₄⁺-N初始浓度不高于50mg/L时,NH₄⁺-N去除率高于95%.本实验建立了一套半连续微藻流化床实验方法,该方法显著减弱了微藻在生物同化过程中对有机碳源的依赖性,为低COD条件下微藻生物脱氮工艺的设计提供了技术参考和理论基础.     

科技创新投入对环境全要素生产率的影响机制

使用2004~2015年的中国280个地级市的面板数据,对科技创新投入与环境全要素生产率间的非线性关系、内部影响机理和空间异质性进行分析,结果显示：科技创新投入与环境全要素生产率之间呈现倒N型关系,两个拐点的位置分别为7.722（2257.47万元）和9.610（14913.17万元）;在外部资本进入、污染治理、市场规模效应3种影响路径中,科技创新投入影响下的外部资本进入对环境全要素生产率依然存在污染避难所的负向效应,科技创新投入与外部资本间效应为0.1363,外部资本与环境全要素生产率间效应为-0.0065;科技创新投入能够增强企业的污染治理技术并提高环境全要素生产率,三者间前后效应分别为-0.0277和-0.0311;科技创新的投入与高效益增强了市场规模效应,有效促进生产结构的转型进而提高环境全要素生产率,三者间前后效应为0.0186和0.4346.空间异质性中,外部资本进入与溢出效应带来的污染避难所负效应在中部地区显著,在西部和东北部地区不显著,而污染天堂正效应在东部地区存在但不显著;污染创新治理投入的技术正溢出效应在东部和西部地区效应显著,在中部和东北部不显著;科技创新投入与市场需求规模效应在空间区域无差异且显著为正.建议依据科技创新投入的不同影响路径来实施空间差异化策略.     

深圳大气PM2.5中水溶性有机物的来源特征

对2017年9月~2018年8月深圳市北部大气PM_2.5中水溶性有机物（WSOM）的质量浓度、质谱及来源结构进行测量和分析.结果表明：PM_2.5的质量浓度为（32.3±18.4）μg/m³,WSOM的质量浓度为（9.4±5.7）μg/m³,占颗粒物总有机物的（77.6%±14.0%）.质谱分析显示,WSOM的氧碳比（O/C）平均值达到（0.57±0.09）,属于二次有机物的O/C值范围,且生物质燃烧排放的离子碎片C₂H₄O₂⁺的丰度显著,说明WSOM的来源中有显著的生物质燃烧排放的有机气溶胶.为了明确WSOM的来源结构,利用正矩阵因子分解法（PMF）模型进行来源解析,发现3个合理因子：高氧化态有机气溶胶（MO-OOA）,低氧化态有机气溶胶（LO-OOA）和生物质燃烧（BBOA）,贡献比例分别为51.7%,31.8%和16.5%.MO-OOA和BBOA贡献浓度均呈现秋冬高、春夏低的季节变化特征,反向轨迹分析显示其与内陆污染传输关系密切.LO-OOA的变化相对稳定,本地源的贡献较大.结合¹⁴C同位素示踪法对秋冬季WSOM样品分析,发现机动车等化石源二次有机物是WSOM的主要来源,贡献比例达到53.9%,需继续加强对化石燃料控制来降低WSOM污染.