污泥臭氧原位减量工艺中四环素及大环内酯类抗生素的去除

建立了一套中试规模的污泥臭氧原位减量(SOR)系统,通过长期(111 d)运行考察了其对四环素、土霉素、强力霉素和阿奇霉素的去除效果.结果表明,SOR工艺可以实现剩余污泥零排放,化学需氧量和氮的去除性能与常规厌氧/缺氧/好氧(A/A/O)工艺接近,但除磷性能有所下降.SOR工艺出水中目标抗生素浓度与常规A/A/O工艺无明显差别,而污泥中目标抗生素含量明显低于常规A/A/O工艺.质量衡算表明,目标抗生素在A/A/O及SOR工艺中的输入输出均渐趋平衡;SOR工艺进水中91.2%～98.1%的目标抗生素被臭氧降解,而常规A/A/O工艺进水中82.3%～91.2%的目标抗生素随剩余污泥排放.因此,SOR工艺可以同步削减污水处理厂中剩余污泥及抗生素向环境中的排放.     

台风“安比”对河北东南部地区一次O3污染影响的特征分析

利用欧洲中心ERA-Interim数据以及河北省环境监测站、气象站观测资料,对2018年7月22—24日台风"安比"影响河北前后的一次O_3污染过程的生成、维持、清除进行动力分析,结果如下:台风外围的副热带高压天气型结构有利于河北南部地区污染物的积聚,其演变对预报大气光化学污染具有重要的意义;台风降水对O_3污染有非常好的清除作用,降水量越大,清除效果越好;高压带内部的高温有利于光化学反应,有利于O_3污染的形成;近地层的弱风辐合场与下沉气流的双重作用对O_3污染形成有很好的贡献;旋转形变效应(ds)负值区与河北中南部O_3污染区域对应;动力条件促使湍流运动加强,对O_3污染的清除有很好的作用.通过相关系数检验发现石家庄、邢台5 cm土壤温度和臭氧小时浓度相关性较高(相关系数0.75～0.85),由于土壤温度增加速度低于地表温度增加速度,臭氧浓度增加速度也低于地表温度增加速度,因此5 cm土壤温度比地表温度更及时反映了臭氧光化学反应强度.     

成都市大气水汽与空气质量关系的研究

为深入分析大气水汽对空气质量的影响,基于2016年成都温江国家气候观象台的气象观测资料和成都市环境监测中心的环境空气质量指数(AQI),首先利用地面气象要素估算出逐时的大气可降水量(PWV),继而结合空气质量指数资料研究了成都地区降水、静稳天气、太阳辐射强度等气象条件对空气质量及其与大气水汽关系的影响.结果表明:在降水条件下,臭氧(O_3)浓度随着PWV的增大而显著减小,PWV与PM_(2.5)、PM_(10)浓度的正相关系数减小,其中对PWV与PM_(10)浓度的相关性影响最大,相关系数减小47.62%.PWV与O_3的负相关系数在春季增大、夏季减小;PWV与PM_(2.5)的正相关系数在秋、冬季减小.当天气处于高静稳指数时,PWV变化对污染物浓度变化的影响更为显著.不同太阳辐射强度下,PWV与O_3的相关性也不同,随着太阳辐射增强,PWV与PM_(2.5)、PM_(10)的相关性从正相关转变为负相关.     

香溪河库湾水质特征与非回水区水华响应关系

为探究香溪河在受倒灌影响较弱的河段水华暴发征兆及机理,于水华高发期5~8月对香溪河进行监测,分析电导率、水温、叶绿素a（Chl-a）以及流速.结果表明,在6~8月,香溪河倒灌现象于XX05点（峡口镇）处基本结束,XX06~XX09受倒灌来水影响较弱;香溪河于7月暴发水华,各个监测点位上Chl-a含量均值达到100μg/L以上,XX05~XX06与XX07-XX09点位上暴发不同种水华;在水华暴发前后,水体温度无显著变化,且并无明显分层现象,说明水温分层是水华暴发的主要原因这一理论并不能很好的适用于非回水区;通过对电导率数值的研究发现,数值在垂向上出现显著拐点,而拐点出现在临界层与光补偿层之间,同时与叶绿素a含量分布呈现显著负相关性.香溪河总氮（TN）、总磷（TP）平均值为1.849mg/L和0.157mg/L,均超过富营养化的阈值,水体氮磷含量与Chl-a浓度无显著相关性,水体中除N、P营养盐外的其它离子对香溪河水华的暴发起着重要作用.在水华消退后,电导率数值又逐渐恢复表层高底层低的垂向线性分布特性,与水华的暴发、消退有着明显的响应.     

国家干线公路移动源VOCs排放及臭氧生成潜势研究

基于国家干线公路4346个交通监测站日平均监测数据,采用移动源VOCs测算方法,建立国家干线移动源VOCs排放清单,使用最大增量反应活性（MIR）估算VOCs的臭氧生成潜势（OFP）,并通过动态分段技术和核密度估计方法对臭氧生成强度的空间特征进行分析.结果表明,客车是国家干线移动源VOCs年排放量最大的源,占客货总排放量70.50%;广东省年排放量最大,占全国干线公路VOCs排放量的10.7%;G15沈海高速年排放量最大,占全国干线公路VOCs排放量的5.4%.烯烃和芳香烃为移动源OFP主要的贡献者,前十种有机污染物占干线移动源总OFP的67.29%.从客货车日均OFP强度上来看,受车流量影响,各干线差异明显.北京天津呈团簇状集聚,至石家庄一线为带状分布;济南淄博潍坊青岛一线呈弯月带状分布;南京苏州上海杭州呈团状,至上海又集聚;粤港澳大湾区以深圳为中心高度聚集;沈阳、郑州、西安、武汉、重庆等交通枢纽出现次一级强度集聚.     

太原市夏季大气VOCs污染特征及臭氧生成潜势

2018年8月采集太原市大气样品,分析太原市夏季大气VOCs的污染特征,并利用最大增量反应活性系数法（MIR系数法）估算了VOCs的臭氧生成潜势（OFP）.结果表明,太原市夏季大气VOCs浓度为17.36~89.60μg/m³,其中烷烃占比58.01%、芳香烃占比20.06%、烯烃占比16.52%、炔烃占比5.40%.大气VOCs浓度变化表现为明显的早晚双高峰特征,且以早高峰影响为主.OFP分析显示,烷烃、烯烃、芳香烃、炔烃分别占总OFP的19.16%、47.74%、31.75%、1.35%,C₃~C₅类烯烃是活性较高的物种,对O₃生成贡献较大.     

京津冀臭氧变化特征及与气象要素的关系

基于2014~2017年京津冀13座城市的O₃-8h数据,分析O₃时间变化特征及污染状况.在此基础上,结合同期气象数据研究近地层O₃浓度与气象要素的关系.结果表明：2014~2017年京津冀区域O₃-8h整体呈上升趋势,增长率为4.50μg/m³.区域内O₃污染整体加重,北京、保定O₃污染较为严重;2014~2015年O₃浓度与超标情况的月变化主要呈单峰型变化,峰值出现在5月;而2016~2017年为不规则双峰型变化,峰值出现在5~6月和9月.与气象因子的相关性表明：气象要素对O₃的影响具有明显的季节差异,其中春、夏、秋季气温是影响O₃浓度变化的主要因素,而在冬季相对湿度与风速为影响O₃浓度变化的主要因素.此外,分析表明北京、天津、石家庄3大城市夏季形成高浓度O₃的阈值明显不同.     

呼伦贝尔沙区土壤细菌群落结构与功能预测

以呼伦贝尔沙区裸沙地、草地、沙地樟子松（Pinus sylvestris var. mongolica）人工林和沙地樟子松天然林四种生境土壤为研究对象,采用野外调查、16S rRNA基因高通量测序和PICRUSt功能预测相结合的研究方法比较分析不同生境土壤细菌群落结构和潜在功能组成特征.结果显示：呼伦贝尔沙区沙地樟子松天然林土壤细菌多样性最高,人工林土壤细菌多样性最低,Shannon指数分别为（8.623±0.193）和（7.432±0.028）,不同生境土壤细菌alpha和beta多样性存在显著差异.草地、沙地樟子松人工林和天然林土壤中变形菌门（Proteobacteria）相对丰度最高,均值分别为29.83%±1.14%、34.73%±1.99%、31.95%±0.21%,裸沙地土壤放线菌门（Actinobacteria）相对丰度最高,均值为26.13%±0.43%.不同生境土壤细菌主要优势属为慢生根瘤菌属（Bradyrhizobium）、RB41,其相对丰度在四种生境中的均值分别为5.29%±2.24%、4.22%±1.23%.PICRUSt功能预测共得到6个一级功能层,40个二级功能层,土壤细菌功能较为丰富,土壤细菌群落在环境信息处理、代谢、遗传信息处理和有机系统方面功能活跃.沙地樟子松天然林核苷酸代谢、酶家族、氨基酸代谢、碳水化合物代谢功能基因较为丰富,保证了沙地樟子松天然林土壤细菌的存活,使其具有较高的多样性.呼伦贝尔沙区不同生境土壤细菌功能基因丰度波动,反映了四种生境的土壤细菌群落组成及多样性的变化,指示了不同生境功能基因对土壤细菌群落的影响规律,可为预测和理解沙区土壤细菌代谢潜力和功能提供参考借鉴.     

2015~2018年中国代表性城市PM2.5浓度的城乡差异

选取中国6大城市群中的11座代表性城市为研究区域,将监测站点划分为城区、郊区和乡村站,进而分析各城市间PM_2.5浓度的城乡差异规律.结果表明,同一城市群各城市之间,或同一城市的城区、郊区、乡村站间PM_2.5日变化皆较为相似.京津冀和长三角地区的城市城区PM_2.5浓度最高,高于郊区7.8%~9.7%,高于乡村11.3%~16.9%,而粤港澳大湾区和内陆城市群（成渝、长江中游、关中平原城市群）的城市郊区PM_2.5浓度最高,高于城区2.6%~11.2%,高于乡村16.7%~26.5%.各城市间城乡PM_2.5浓度差值的日变化规律不尽相同,可呈单峰（如上海）或双峰（如杭州）变化,极值可出现在白天（如广州）,亦可在夜间（如深圳）.PM_2.5的排放与传输扩散共同对11城市城乡PM_2.5浓度分布产生影响.     

兰州市典型企业VOCs排放特征及反应活性分析

基于兰州市大气VOCs排放清单,选取石化厂、乙烯厂、涂料厂3个典型企业采集VOCs样品,分析其无组织排放特征,并采用MIR（最大增量反应活性）法和LOH（·OH反应速率）法综合评价其化学反应活性,识别各企业的VOCs活性优势物种,同时探究不同企业特征VOCs比值.结果表明:不同排放源φ（VOCs）差异较大,范围为20.8×10-9~6 520.3×10-9.从VOCs物种构成上来看,涂料厂芳香烃占比最高,而石化厂、乙烯厂均以烷烃物种最为丰富,石化厂不同工艺VOCs物种构成略有差异.从活性上看,涂料厂VOCs活性最高,其LOH和OFP（臭氧生成潜势）分别为2 676.9 s-1和72 519.0×10-9,约为其他行业的18~1 000倍,间/对-二甲苯、乙苯、邻二甲苯等物种活性较大;其次为石化厂,其LOH和OFP分别为273.2 s-1和4 039.1×10-9,正戊烷、异戊烷、乙烯、丙烯等物种活性贡献率高,其中柴油工艺对石化厂VOCs活性贡献率最大;乙烯厂的OFP最低,其LOH和OFP分别为4.6 s-1和69.7×10-9,其VOCs活性主要来自乙烯、丙烯、正丁烯等烯烃物种.各工业源BTEX（苯、甲苯、乙苯及3种二甲苯异构体的合称）分布具有一定的差异,对于指示不同VOCs来源有一定的参考价值,但不同源比值的重叠性也表明并非全部VOCs来源可以通过特征物种比值来区分.研究显示,控制工业源特别是涂料与石化工业VOCs的排放有助于控制兰州市O₃的生成.