2018～2020年北京市大气PM2.5污染特征及改善原因

利用2018～2020年北京市33个环境评价站和5个区域评价站的空气质量数据,以及气象数据和北京市城区PM_2.5组分数据,研究了3年间北京PM_2.5的浓度演变、时空变化和重污染发生情况,并对PM_2.5组分和气象条件变化进行比较分析.结果发现,3年间北京市ρ(PM_2.5)分别为51、42和38μg·m^-3,2020年的PM_2.5相比2017年下降30.9%,但仍超过国际标准8.6%;北京市PM_2.5空间分布依旧维持南高北低的特征,但南北差异逐年减小,区域浓度趋于均一化;1～3月PM_2.5浓度相对较高,8～9月PM_2.5浓度相对较低,采暖季各污染物浓度均显著高于非采暖季,NO_x和CO分别偏高58.4%和52.9%,PM_2.5偏高27.5%;采暖季和非采暖季PM_2.5日变化出现反向特征,采暖季夜间PM_2.5明显...     

关注生物制药企业的生物安全问题

生物技术药物是指应用基因工程,蛋白质工程,抗体工程及细胞工程技术制造用于治疗、预防和诊断的药物,它主要包括治疗性多肽、蛋白质、激素、酶、抗体、细胞因子、疫苗、可溶性受体以及核酸类药物等。生物技术与信息技术、新材料技术和新能源技术一起并列为21世纪影响国计民生的四大科学技术支柱产业。     

深圳市大气颗粒物分粒径有效密度及影响因素

为探究深圳市大气颗粒物分粒径有效密度变化特征及其影响因素,本文将离心颗粒物质量分析仪(CPMA)与差分电迁移粒径分析仪(DMA)联用,通过粒径筛分测定了2020年9月~2021年2月粒径范围为50~500nm的深圳市大气颗粒物分粒径有效密度.结果表明:深圳市大气颗粒物的中值有效密度范围在1.29~1.53g/cm³,颗粒物有效密度均随颗粒物粒径增加而增大,秋季有效密度略低于冬季.清洁时期,有效密度较低且观察到双峰分布,低密度颗粒物中值有效密度在0.70~0.80g/cm³范围内,表明存在新鲜排放的黑碳颗粒物,高密度颗粒物中值有效密度在1.3~1.5g/cm³范围内,介于二次无机颗粒物和有机物的材料密度之间,推测为二者混合状态.污染时期,不同粒径有效密度值增加且呈现单峰分布,表明颗粒物呈现内混态.在新粒子生成事件中,气态硝酸凝结可能是大气颗粒物后续粒径增长和有效密度增加的主要原因.     

水质参数对功能化石墨烯在水中凝聚行为的影响

采用动态光散射技术研究了不同价态阳离子、富里酸（FA）等对两种功能化石墨烯（FG）悬浮凝聚行为的影响机制.结果表明：FG分别在含不同浓度Na⁺、Ca²⁺和La³⁺的电解质溶液中,其临界聚集浓度（CCC）值范围为221~263,3~4,0.05~0.07mmol/L,符合经典的DLVO理论与Schulze-Hardy法则.5种FA亚组分均可显著抑制FG在水体中的凝聚,加入5mg/L的FA亚组分后,在不同浓度的Ca²⁺和La³⁺的电解质溶液中,FG-OH （FG-COOH）的CCC值分别增大12.5%~37.5%（3.2%~4.5%）和4.2%~25.7%（10%~46%）.FG的CCC值与FA亚组分的C、H含量和H/C比显著正相关（P<0.05）,与O含量、O/C比和羧基C含量显著负相关（P<0.05）.差分荧光光谱研究表明随着FG的加入,FA的荧光强度逐渐降低,二者发生相互作用.     

我国生活垃圾组分的时空分布特征回顾

生活垃圾组分是选择处理方式的基础,与地域、季节、居民生活习惯等密切相关。系统回顾了近年来我国生活垃圾组分时空分布特征。近20年来,我国城市生活垃圾中厨余垃圾占比最高(接近或超过50%),可回收物占比呈升高趋势(由22%左右升高至约30%),垃圾低位热值呈上升趋势(已超过6000 kJ/kg)。第1季度生活垃圾中厨余垃圾占比高(城市地区约为61%),第3、4季度灰土占比升高(农村地区可达到29%)、含水率低、热值高(城市地区可达到6600 kJ/kg)。全国范围内,各地生活垃圾组分占比差异显著,厨余垃圾占比由东(65%)向西(50%)递减,可回收物占比由南(25%)向北(17%)递减,灰土占比由北(27%)向南(11%)递减。生活垃圾热值与经济发展水平呈正相关。该结论可为生活垃圾因地制宜处理选择提供数据支持。     

锌对镉在河南华溪蟹鳃组织亚细胞中富集的影响

为了研究锌对镉在河南华溪蟹(Sinopotamon henanense)鳃中富集的影响,本文选择不同浓度镉锌联合处理14 d和28 d后,采用亚细胞分离法将鳃组织分为热稳定蛋白(HSP)、富含金属颗粒(MRG)、生物活性部分(BAM)和细胞碎片部分(CD),其中,热稳定蛋白(HSP)和富含金属颗粒(MRG)组成生物解毒部分(BDM),利用火焰原子吸收分光光度法(AAS)测定各个亚细胞组分中镉的含量.结果显示,BDM是镉富集的重要场所,镉在其中所占比例达到50%.其中,BDM包括热稳定蛋白(HSP)和富含金属颗粒组分(MRG).随着镉处理浓度的增加,锌对镉在HSP和MRG中的蓄积表现为先促后抑的作用.在BAM中,加锌促进镉的蓄积,且相较于高浓度锌(1000μg·L-1),低浓度锌(100μg·L-1)的促进作用更为显著.研究表明,锌对镉在河南华溪蟹鳃中的富集及分布有一定影响.     

西安市城市降尘和土壤尘PM10和PM2.5中碳组分特征

为研究西安市城市降尘和土壤尘PM₁₀和PM_2.5中碳组分污染特征,丰富大气降尘的成分谱库,于2015年4~5月收集了西安市城区5个点位的城市降尘和周边16个点位的土壤尘样品,通过ZDA-CY01颗粒物再悬浮采样器获得PM₁₀和PM_2.5的滤膜样品,使用Model5L-NDIR型OC和EC分析仪测定了样品中的有机碳（OC）和元素碳（EC）,定量分析了西安市城市降尘和土壤尘PM₁₀和PM_2.5中碳组分特征及其主要来源.结果表明,不同站点降尘PM₁₀和PM_2.5中OC的占比差异较大,分别为6.0%~19.4%和7.6%~29.8%.不同站点降尘PM₁₀和PM_2.5中EC的占比较小,在城市站点的占比分别为0.6%~2.2%和0.2%~3.6%,而在多数外围土壤尘中几乎检测不到EC的存在.PM₁₀中含碳组分的占比为：城市降尘>外部对照>河滩土>土壤尘,PM_2.5中含碳组分的占比为：城市降尘>土壤尘>外部对照>河滩土.不同站点降尘含碳气溶胶均以OC为主,在城市降尘中相对较低,在PM₁₀和PM_2.5中OC占总碳（TC）的比值分别为85.2%~95.3%和87.9%~98.9%;在土壤尘中OC的占比较高,均超过99%.含碳物质主要集中在细颗粒物中.不同城市站点降尘中碳组分的分布具有一致性,不同土壤尘中碳组分的差异较大.城市和土壤降尘中碳组分主要受生物质燃烧、燃煤、汽油车和柴油车尾气等污染源的影响,PM₁₀和PM_2.5中含碳气溶胶的来源贡献率存在差异.     

白洋淀典型水域COD的组成及各组分贡献

化学需氧量（COD）是我国评估有机耗氧污染的关键指标,为探究白洋淀湖心区和沼泽区天然水体COD构成组分,通过物理连续分级和三维荧光等方法揭示水体中的耗氧有机物质主要组成、来源和影响因素.结果表明,白洋淀COD主要由类蛋白质和类腐殖质溶解性有机物质贡献（59%~93%）,无机物（如Cl^-和NO₃^-等）对COD产生的贡献甚微,可忽略不计;上覆水有机物主要受内生植被降解、沉积物释放［TOC释放通量1.55~2.28 mg ·（m² ·d）^-1］等内源［生物源指数（BIX）>0.8］和人为污染、芦苇台田等陆源的共同影响（1.4<荧光指数（FI）<1.9）,沉积物有机质以陆源（芦苇台田）为主.研究水域COD的组分主要受难生化降解有机物质（RDOC）控制,RDOC在天然环境中降解周期较长,重铬酸钾法会在短时间内迅速氧化大部分RDOC,因此高估了水体的有机耗氧污染水平.     

新冠疫情管控措施对郑州市PM2.5浓度、粒径分布、组分和来源的影响

新冠肺炎疫情（COVID-19）管控期间是一次典型的极限减排情景,是研究管控措施对大气颗粒物影响的重要机会.本研究于2020年1月16～31日利用在线观测仪器对郑州市PM_2.5进行观测,分别探究管控前（2020年1月16～23日）与管控期间（2020年1月24～31日）PM_2.5浓度、粒径分布、化学组分、来源解析和传输影响的变化特征.结果表明,相较于管控前,管控期间郑州市大气PM_2.5浓度下降4.8%.粒径分布特征表明,管控期间0.06～1.6μm的颗粒物质量浓度和数浓度下降显著. PM_2.5组分特征表明,SO₄^2-、 NO^-₃和NH⁺₄等二次无机离子是PM_2.5中占比最大的组分,管控期间NO^-₃浓度的下降对PM_2.5的下降有显著贡献.采用正定矩阵因子分解模型（PMF）解析PM     

塔里木盆地北缘绿洲不同连作年限棉田土壤有机碳组分特征及其与理化因子的相关性

开展绿洲连作棉田土壤有机碳组分研究,有助于阐明干旱区农田土壤有机碳稳定性机制在人地关系作用下变化特征.以塔里木盆地北缘阿拉尔垦区为研究区,以空间代替时间序列法分析了2、5、12、20和35 a等不同连作年限棉田土壤有机碳、易氧化有机碳、可溶性有机碳和微生物量碳的含量特征,结合冗余分析探讨了土壤有机碳组分与土壤其它理化因子（含水量、容重、pH值、全盐、全氮、有效磷和速效钾）的相互关系,结果表明：①不同年限的连作对研究区土壤有机碳组分含量具有显著影响,土壤有机碳、易氧化有机碳、可溶性有机碳和微生物量碳含量整体表现为连作12、20和35 a棉田高于连作2 a、5 a棉田和荒草地,ω（土壤有机碳）在20 a棉田达到峰值（7.06g ·kg^-1）,高出荒草地76.91%,各土壤有机碳组分含量均随着土层的加深而下降.②基于对土壤有机碳组分含量与土壤其它理化因子的冗余分析结果表明,土壤有机碳组分含量与全氮、有效磷和含水量呈正相关关系,与pH值和容重呈负相关关系.土壤其它理化因子对土壤有机碳组分含量解释的重要性排序为：全氮>有效磷>pH值>容重>含水量>速效钾>全盐.