潮田河典型河流断面水化学日变化及光合作用固定HCO_3~-碳量估算

为了解岩溶地表河明流段水化学日变化和探讨岩溶碳汇稳定性,以潮田河上幸坡鸟岭段河流为研究对象,用自动检测仪器每隔15 min对水体中温度、p H值、电导率(Sp)、溶解氧(DO)、叶绿素(Chl)等参数进行测定,人工每小时检测水中HCO_3~-和Ca~(2+)。通过3 d的昼夜监测,数据显示温度,p H,DO,Chl表现出白天升高晚上降低(Sp,HCO_3~-和Ca~(2+)相反)的昼夜动态特征。结果表明,藻类碳汇效应明显,3 d昼夜监测数据计算得出潮田河上幸坡至鸟岭段光合作用固定HCO_3~-碳量为2.012 t C,增强了碳汇的稳定性,促进了岩溶地质碳汇。浮游藻类是岩溶碳汇的影响因素之一。     

对氯苯甲酸用于测量OH#方法探讨1.机理研究

对氯苯甲酸被用于臭氧氧化过程中羟基自由基的测量,为了检验对氯苯甲酸是否在测量过程中出现误差,进行了臭氧氧化对氯苯甲酸的间歇实验和半连续实验.结果表明,中性条件下间歇试验中,对氯苯甲酸可以强烈促进臭氧分解,它促进臭氧分解的能力比典型的促进剂甲酸和甲醇高10倍.半连续试验的结果进一步表明,臭氧氧化对氯苯甲酸时,可以形成中间产物过氧化氢,过氧化氢能和臭氧反应,形成大量的OH.,从而改变O3/OH.的链式反应,导致采用对氯苯甲酸测量OH.时出现误差.     

成都市西南郊区春季大气PM2.5的污染水平及来源解析

为了解成都市西南郊区大气中PM_(2.5)污染特征,于2015年3月1~31日对成都西南郊区大气PM_(2.5)进行膜样品采集,并分析其中的化学组分.结果表明,3月成都市西南郊区大气PM_(2.5)的日均质量浓度为121.21μg·m~(-3),采集的31个有效PM_(2.5)样品中有24个样品日均浓度在75μg·m~(-3)以上,日超标率为77%,该地区3月PM_(2.5)污染严重.在与大气气象要素的关系研究中发现,大气颗粒物PM_(2.5)与大气能见度有着较好的指数关系,与温度、湿度有一定的正相关关系,但相关性并不明显.水溶性阴阳离子中NH~+_4(16.24%)、SO~(2-)_4(12.58%)、NO~-_3(9.91%)占PM_(2.5)的主导地位,NO~-_3/SO~(2-)_4的比值是0.77,表明成都西南郊区固定源的污染要大于移动源的污染,燃煤排放的污染相对于汽车尾气较多.有机碳(OC)/元素碳(EC)比值均大于2.0,表明有二次有机碳(SOC)产生.利用OC/EC比值法估算SOC的质量浓度发现,成都西南郊区3月PM_(2.5)中SOC的平均浓度水平为3.49μg·m~(-3),对OC的贡献率达20.6%,说明成都市西南郊区的OC主要来源于一次排放,且OC与EC的相关性分析显示,其相关系数达0.95,说明OC、EC来源相似且相对稳定,成都市西南郊区春季受局地源排放影响较大,一次排放占主导地位,二次有机碳对OC贡献相对较小,与估算所得的SOC性质一致.利用主成分分析(PCA)方法对成都西南郊区大气中PM_(2.5)进行来源解析,发现成都西南郊区PM_(2.5)的主要污染源为燃煤、生物质的燃烧、二次硝酸盐或硫酸盐、土壤和扬尘源、汽车尾气源、电子生产源以及机械加工源.     

巴尔喀什湖流域水化学和同位素空间分布及环境特征

巴尔喀什湖位于哈萨克斯坦境内,是世界上最大的湖泊之一.伊犁河是巴尔喀什湖的主要补给河流,也是中哈两国重要的跨境河流.通过数理统计、Piper三线图、Gibbs模型和主成分分析(PCA)等方法,对巴尔喀什湖流域不同水体的化学参数和氢氧稳定同位素(δD和δ~(18)O)进行分析,初步研究了该区域水化学类型和同位素空间分布特征,探讨了其形成原因和环境意义.结果表明,不同水体的水化学类型不同,湖泊水体的主要化学类型为SO_4-Na和Cl-Na,入湖河流的水化学类型为HCO_3-Ca型,其中伊犁河水化学类型从上游到下游由重碳酸盐型过渡到硫酸化物型、氯化物型; Gibbs图显示湖泊水体离子组成位于蒸发作用区,河流水体离子组成位于蒸发作用和岩石风化作用之间,伊犁河从上游到下游向蒸发控制带偏移,反映了上游河水受降水、冰雪融水的补给影响较大,而下游水体受蒸发作用影响较大;此外,PCA分析指示人类活动对湖泊、伊犁河中下游和其他入湖河流水化学的影响.湖泊和河流水体的氢氧同位素组成变化差异较大,湖泊水体氢氧同位素偏正,位于全球大气降水线和哈萨克斯坦地区蒸发线之间,氘盈余小于全球降水线,反映了较强的蒸发作用导致湖水同位素富集;河流水体的氢氧同位素位于全球降水线附近,河流水体的氢氧同位素关系方程的斜率(伊犁河:5. 7,其他入湖河流:3. 1)均低于全球降水线(8),表明降水和蒸发过程影响河流水体同位素组成.湖泊水体化学参数和同位素显著相关,尤其是东部水体,表明强烈的蒸发作用同时导致水体同位素的富集和水化学离子的浓缩.     

Adsorptive removal of heavy metal ions from industrial effluents using activated carbon derived from waste coconut buttons

Removal of heavy metal ions from industrial effluents by the activated carbon prepared by steam activation of waste coconut buttons through batch adsorption process.     

Pollution sources of atmospheric fine particles and secondary aerosol characteristics in Beijing

To investigate the secondary formation and pollution sources of atmospheric particles in urban Beijing, PM_2.5 and its chemical components were collected and determined by URG-9000D ambient ion monitor (AIM) from March 2016 to January 2017. Among water-soluble ions (WSIs), NO₃^?, SO₄^2- and NH₄⁺ (SNA) had the largest proportion (77.8%) with the total concentration of 23.8 μg/m³. Moreover, as fine particle pollution worsened, the NO₃^?, SO₄^2- and NH₄⁺ concentrations increased basically, which revealed that secondary aerosols were the main cause of particle pollution in Beijing. Furthermore, the particle neutralization ratio (1.1), the ammonia to sulfate molar ratio (3.4) and the nitrate to sulfate molar ratio (2.2) showed that secondary aerosols are under ammonium-rich conditions with the main chemical forms of NH₄NO₃ and (NH₄)₂SO₄, and vehicle emission could be the main anthropogenic source of secondary aerosols in Beijing. Source analysis further indicated that secondary aerosols, solid fuel combustion, dust and marine aerosol were the principal pollution sources of PM_2.5, accounting for about 46.1%, 22.4% and 13.0%, respectively, and Inner Mongolia and Hebei Provinces could be considered as the main potential sources of PM_2.5 in urban Beijing. In addition, secondary formation process was closely related with gaseous precursor emission amounts (SO₂, NO₂, NH₃ and HONO), atmospheric ozone concentration (O₃), meteorological conditions (temperature and relative humidity) and particle components. Sensitive analysis of the thermodynamic equilibrium model (ISORROPIA II) revealed that controlling total nitrate (TN) is the effective measure to mitigate fine particle pollution in Beijing.     

盘锦市秋季PM2.5水溶性离子特征及来源分析

为研究盘锦市秋季PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及来源,于2016年10月在盘锦市开发区、文化公园和第二中学采集PM_(2.5)样品,用离子色谱分析其水溶性离子.同时,分析了PM_(2.5)及水溶性离子浓度特征,并通过离子平衡计算、相关性分析和聚类分析对其污染特征和来源进行研究.结果表明:盘锦市秋季PM_(2.5)平均质量浓度为(52.71±19.44)μg·m~(-3),低于环境空气质量标准(GB 3095—2012)日均浓度限值(75μg·m~(-3)),不同点位之间表现为:开发区第二中学文化公园.开发区、文化公园和第二中学的水溶性离子总质量浓度分别为13.64、13.16和13.19μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)浓度的22.83%、29.72%和24.36%,各点位均表现为NO~-_3、SO■和NH~+_4质量浓度较大.阴阳离子当量比值(AE/CE)均大于1,表明采样期间盘锦市颗粒物整体偏酸性.离子间相关关系分析显示,SNA的主要存在形式为(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3和KNO_3等.NO~-_3/SO■的均值为1.41,说明移动源对PM_(2.5)的贡献大于固定源.通过聚类分析得出,盘锦市秋季PM_(2.5)中水溶性离子主要来源于气态污染物的二次转化、生物质和化石燃料燃烧及土壤扬尘或建筑扬尘排放.     

柴达木盆地东部降水氢氧同位素特征与水汽来源

稳定性氢氧同位素可以作为示踪剂来判断大气降水的水汽来源.本研究选择柴达木盆地南部的格尔木和东北部的德令哈两个区域,在分析这两个地区2010年6~9月降水同位素组成特征、时间变化以及降水中δD与δ18O关系的基础上,探讨柴达木盆地降水的水汽来源.结果表明:1格尔木和德令哈地区6~9月大气降水线分别为,格尔木:δD=7.840δ18O-4.566(R2=0.918,P0.001),德令哈:δD=7.833δ18O+8.606(R2=0.986,P0.001).两地区6~9月大气降水线的斜率和截距均低于全球大气降水线,而格尔木地区的截距仅为-4.566,反映出格尔木极其干旱的气候特点.2格尔木降水的δ18O在7月初较高,表现出一定的重同位素富集;在7月中下旬至9月初,δ18O较低;9月中下旬更低.德令哈降水的δ18O在6~8月相对较高,9月中下旬较低.3格尔木和德令哈地区水汽来源有一定的差异,格尔木地区可能是西南季风能够到达青藏高原的北部边界,德令哈地区水汽来源主要为局地蒸发.     

重庆市大气PM_(10)中水溶性离子组分的研究

为研究重庆市可吸入颗粒物中水溶性离子组分的特征,于2006年4月和11月在重庆市主城9区和缙云山对照点采集环境中PM10样品,用离子色谱法测定9种离子组分。分析结果发现,阴离子中含量较高的分别是SO42-和NO3-占了阴离子含量的95%以上;而NH4+和Ca2+则占到阳离子含量的80%。主城各区大气中水溶性离子组分的含量明显高于对照点,且大渡口区、南岸区、九龙坡区、北碚区和渝中区的污染较为严重。在相关性分析中,NH4+与NO3-和SO42-相关性较好,Ca2+与Mg2+也体现出良好的相关性。与国内外城市相比重庆市大气PM10中,NO3-、SO42-和NH4+的浓度相对偏高,Na+和Cl-的浓度较低。