废弃物中水溶性有机质对土壤吸附Cd的影响及其机制

通过等温吸附试验研究了 5种来自不同固体废弃物的水溶性有机质 (DOM)对土壤中Cd吸附行为的影响 .研究结果表明 :DOM对土壤中Cd吸附行为的影响与土壤类型和DOM种类有关 ,其影响机理主要是DOM的酸碱缓冲作用和络合作用 .酸性土壤中 ,猪粪DOM对Cd吸附的促进作用最强 ,而脱水污泥、堆腐污泥、消化污泥、小麦秸杆DOM的促进作用较弱 ,且差异不大 ;中性土壤中 ,各种DOM均抑制Cd的吸附 ,抑制效果由大到小顺序为 :堆腐污泥DOM >消化污泥DOM≈小麦秸杆DOM >脱水污泥DOM >猪粪DOM ;碱性土壤中 ,5种DOM同样表现为对Cd吸附的抑制作用 ,抑制效果由大到小顺序为 :堆腐污泥DOM >消化污泥DOM >脱水污泥DOM≈猪粪DOM >小麦秸杆DOM     

含硅熔渣中硅的有效性研究

对熔渣的理化性质及有效硅研究结果表明：溶渣化学成分主要以SiO2、CaO、Al2O3为主，其中以SiO2含量最高；另外含有某些微量元素及其他一些重金属元素；大部分熔渣呈碱性。溶渣中可溶性硅含量在8.9～134.3g/kg，且以铁渣、铬渣含量较高，可以供施给缺硅或高氮的土壤。并对可溶性及水溶性硅的含量与全铁、全铝，全硅，全镁之间的相关关系分别作了分析。     

南京江北新区PM2.5中水溶性离子的季节特征和来源解析

为探究南京江北新区PM_2.5中水溶性离子的季节特征和来源，于2019年共采集了113个有效PM_2.5样品.用称重法和离子色谱法分别测定出PM_2.5和10种水溶性离子的质量浓度，并使用PMF源解析法对其进行来源解析.结果表明，观测期间南京江北新区PM_2.5和水溶性离子年平均浓度分别为（78.34±29.64）和（35.68±18.30）μg·m^-3，其四季变化趋势相同，冬季浓度高，夏季浓度低.10种水溶性离子中NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺的浓度远远高于其他离子，其在总离子中的含量高达89.9%.南京江北新区四季PM_2.5中NH₄⁺主要与HSO₄^-和NO₃^-结合存在.硫氧化率（SOR）和氮氧化率（NOR）的年均值分别为0.53和0.28，说明观测期间大气中氮硫的二次生成率较高.南京江北新区PM_2.5中水溶性离子主要来源为二次转化、海盐和扬尘.     

利用广谱性和特异性组合诱变技术选育辅酶Q10高产菌

为提高辅酶Q10产量，采用了对细胞进行全面的非特异性诱变和针对特定途径的特异性诱变相结合的育种策略，以放射型根瘤菌(Rhizobium radiobacter)WSH2601为出发菌株，选择UV射线和亚硝基胍作为诱变剂，在筛选获得放线菌素D抗性突变株的基础上，通过进一步的诱变处理，分别获得了放线菌素D和L-乙基硫氨酸双抗性突变株、放线菌素D和维生素K双抗性突变株，以及抗放线菌素D和X-gal利用能力提高的突变株．与出发菌株相比，突变株辅酶Q10的产量提高幅度达25％-37％，其中一株放线菌素D和L-乙基硫氨酸双抗性突变株WSH-E25，胞内辅酶Q10含量和辅酶Q10总产量分别达到2．86mg g DCW^-1和40．0mg L^-1，均比出发菌株提高了37％，且遗传稳定性良好，图6表2参8     

一种批量制备药物共晶的新方法——高速气流法

药物共晶能改善药物物理化学特性、提高药效,机械化学合成法作为一种高效、绿色的合成法在药物共晶合成中得到了广泛应用。首次应用与传统机械法不同的高速气流对撞法批量制备了4种茶碱药物共晶(每种290~320 g),并采用红外光谱(FT-IR)、X射线衍射(XRD)、差热分析(DTA)、扫描电子显微镜(SEM)对4种药物共晶进行了表征。此外,测定了药物共晶的溶解度,结果表明,4种药物共晶在30℃磷酸盐缓冲溶液(pH=7.4)中的溶解度较茶碱显著提高。     

自贡市大气颗粒物中水溶性离子的特征及来源

基于四川省自贡市2015年9月-2016年9月的大气颗粒物采样数据,利用离子色谱仪对其中8种水溶性离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、Na~+、K~+、Cl~-、Ca~(2+)和Mg~(2+))进行了浓度测定。分析结果表明,自贡市PM_(10)平均浓度为(88.4±59.2)μg/m~3,PM_(2.5)为(76.2±51.7)μg/m~3,各季节PM_(2.5)/PM_(10)的浓度比值均大于80%,说明自贡市大气颗粒物污染以PM_(2.5)为主;水溶性离子是颗粒物的主要化学组分,其总质量浓度对PM_(10)和PM_(2.5)的贡献率分别为40.3%和42.7%,其中SNA(二次水溶性无机离子,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)、Cl~-、K~+、Ca~(2+)、Na~+和Mg~(2+)在PM_(2.5)的占比分别为39.5%、1.8%、1.2%、0.5%、0.3%和0.04%;SO_4~(2-)是自贡市春季和秋季污染天主要来源,其在PM_(2.5)水溶性离子中的贡献率均为45.5%,NO_3~-对应的贡献率分别为22.3%和23.6%,冬季污染天SO_4~(2-)和NO_3~-的贡献率分别为33.5%和35.7%,NO_3~-的贡献率显著上升。利用因子分析法对PM_(2.5)中水溶性离子进行源解析发现,其来源主要为二次污染源、燃烧源、农业源以及道路扬尘源。     

2017~2018年北京大气PM2.5中水溶性无机离子特征

为探究近年来北京市空气质量持续改善过程中PM_2.5及其中水溶性无机离子（WSIIs）特征,于2017~2018年在北京城区进行了连续1 a的PM_2.5样品采集,对其中9种主要WSIIs进行了全面分析.结果表明,北京市PM_2.5年均浓度为（77.1±52.1）μg ·m^-3,最高和最低值分别出现在春季[（102.9±69.1）μg ·m^-3]和夏季[（54.7±19.9）μg ·m^-3].WSIIs年均浓度为（31.7±30.1）μg ·m^-3,对PM_2.5贡献比例为41.1%,季节贡献特征为：秋季（45.9%） > 夏季（41.9%） > 春季（39.9%） ≥ 冬季（39.2%）.SNA是WSIIs的重要组成,春、夏、秋和冬季在总WSIIs中的占比分别可达86.0%、89.5%、74.6%和73.0%.随温度升高,NO₃^-和SO₄^2-分别呈现出了先升高后降低以及波动性升高的趋势;而当相对湿度低于90%时,2种离子浓度均随相对湿度增加而升高,反映了光化学和液相过程对2种离子组分的贡献差异.随污染加重,WSIIs整体贡献比例大幅升高,且各类WSIIs演化特征各异,其中,NO₃^-浓度和贡献均持续升高,而SO₄^2-和各类源自扬尘的离子组分（Mg²⁺、Ca²⁺和Na⁺）贡献降低.观测期间WSIIs主要来源包括二次转化、燃烧源和扬尘源,对燃煤和机动车的管控是其减排的重要途径.后向轨迹分析表明,源自北京市南部和西部的气团对应着较高的PM_2.5浓度和WSIIs占比,且二次离子贡献显著;而源自西北和北部的气团对应的PM_2.5浓度和WSIIs占比则较低,但Ca²⁺贡献较高.     

2019年郑州冬、春季重污染期间PM2.5污染特征分析

为研究郑州冬、春季重度污染期间细颗粒物的组分特征、污染来源、气象影响因素及外来传输影响,基于本地超级站污染监测数据及相关气象要素监测数据对重污染时段进行分析,并对本地污染成因进行探讨.结果表明,2019年1—3月郑州共有426 h达到重度及以上污染水平,首要污染物均为PM_2.5.重污染时段碳组分（OC+EC）共占PM_2.5的14.6%,OC与EC存在显著相关性,1、2、3月的r值分别为0.72、0.89和0.91,且二者比值多介于2~4之间,表明机动车和燃煤排放是碳组分的主要来源;水溶性离子浓度排序为NO₃^- > NH₄⁺ > SO₄^2- > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺ > Na⁺,SNA（SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺）浓度达123.37 μg·m^-3,占PM_2.5的61.2%,且NO₃^-占比达30.2%, NO₃^-/SO₄^2-值为1.98,说明移动源对水溶性组分的贡献大于固定源. PMF受体解析结果按污染源贡献量大小依次为：机动车源（34.9%）、二次源（24.6%）、燃煤源（20.2%）、扬尘源（9.2%）、生物质及烟花爆竹源（8.2%）和工业源（2.9%）,机动车和燃煤燃烧是造成大气重污染的主要排放源.气象分析表明,与清洁时段相比,重污染期间大气整体处于有利于颗粒物二次生成和不利于污染扩散的条件下,整体温度偏低（3.2 ℃）,相对湿度较高（67%）,风速较弱（1.3 m·s^-1）.除本地污染物的累积外,来自偏东和偏南方向的短距离传输及东北方向中长距离输送（分别占外界传输的36.4%、22.6%和22.0%）也是造成郑州重污染天气的重要原因.     

西安市PM2.5中水溶性离子的季节变化特征

为探究西安市大气PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征及来源,本研究采集2017～2018年的PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪测定9种水溶性离子(SO~(2-)_4、NO~-_3、Cl~-、F~-、Na~+、Mg~(2+)、NH~+_4、K~+和Ca~(2+))的浓度水平,并对NH~+_4的存在形式分析、氮氧化率(NOR)、硫氧化率(SOR)以及[NO~-_3]/[SO~(2-)_4]等进行探究.结果表明,西安市PM_(2.5)中水溶性离子主要来自扬尘、燃煤、生物质燃烧和二次生成.Ca~(2+)、SO~(2-)_4、NH~+_4和NO~-_3是西安市大气PM_(2.5)中主要的水溶性离子.相关性分析结果表明,西安市春季NH~+_4不能完全中和SO~(2-)_4,未中和的SO~(2-)_4主要与K~+和Ca~(2+)结合;夏季NH~+_4主要以NH_4HSO_4和(NH_4)_2SO_4的形式存在于大气中;秋季的NH~+_4主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3的形式存在;冬季大气中NH~+_4多以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在.硫氧化率和氮氧化率的年均值分别为0.35和0.16,说明研究期间SO~(2-)_4、NO~-_3的二次生成率较大.[NO~-_3]/[SO~(2-)_4]比值说明西安市春夏季主要受固定源影响,秋冬季主要受移动源影响.     

长江流域淡水生态系统内分泌干扰物、药物和个人护理品的风险排序

作为新兴污染物,内分泌干扰物、药物和个人护理品因其排放对水环境安全产生的风险而引起了广泛关注.本文以长江流域为例,以69种内分泌干扰物、药物和个人护理品的环境暴露数据和生态毒性数据为基础,计算它们的生态风险并进行高低排序,以识别最优先控制的污染物.结果表明,内分泌干扰物和个人护理品对水生生态系统的风险较高,如雌酮（estrone）、雌三醇（estriol）、17β-雌二醇（17β-estradiol）、双酚S（bisphenol S）、阿特拉津（atrazine）、三氯卡班（triclocarban）和三氯生（triclosan）;而药物的风险低500倍或更多.相较而言,药物中风险较高的属抗生素类.湘江和洪湖及其周边河流内多种污染物的浓度呈现出最高值,是长江流域污染最重的区域,其次是太湖、洞庭湖和长江三角洲地区.与藻类和虫类相比,鱼类是对内分泌干扰物、药物和个人护理品最敏感的物种,尤其对17α-乙炔雌二醇（17α-ethynylestradiol）和17β-雌二醇.本文的研究结果可对我国化学品的监测和管理提供数据支撑.