夏、冬季降雨中溶解性有机质(DOM)光谱特征及来源辨析

利用紫外-可见光谱与三维荧光光谱,结合拉格朗日混合单粒子轨道模型及火点图,研究了重庆2013年夏、冬两季雨水DOM光谱特征,并对其来源进行解析.结果表明,雨水DOM与水体、土壤DOM具有类似性质光谱特征,证明降雨DOM也是陆地及水环境中DOM地化特征的重要贡献者.雨水DOM中DOC含量为0.88~12.80 mg·L-1,CDOM含量在3.17~21.11m-1之间,夏、冬两季降雨DOM差异明显(P0.05).与夏季相比,冬季降雨DOM分子量较小,芳香性程度较低,腐殖化程度也更低,输入主要以本地和短距离输送为主;而夏季DOM来源较分散.尽管吸收和荧光光谱可用于解析雨水DOM组成和来源,但在光谱特征的解析和来源识别上与其他来源DOM有所区别,传统"内、外源区分"并不适用于雨水DOM.     

利用AHP评价金属矿山火灾风险

金属矿山的火灾风险危害巨大,由于其特殊性对金属矿山的火灾风险评价尚未有一个较好的体系。使用层次分析法把金属矿山火灾风险的第一层分为外因火灾、内因火灾和管理救灾原因,并进行权重的定量分析,且通过定量分析能更直观的看出金属矿山火灾风险的权重,可以证明层次分析法适用于金属矿山火灾风险的评价。     

活性污泥中硝化螺菌(Nitrospira)的富集及其动力学参数

采用连续进水的进水方式对污水处理厂活性污泥系统中的Nitrospira富集培养并对其相关动力学参数进行研究.结果表明,在控制反应器亚硝酸盐浓度不高于2 mg·L~(-1)的条件下可以成功富集出以Nitrospira为优势种属的活性污泥,其最大比亚硝酸盐氧化速率(以N/VSS计)为48.72 mg·(g·h)~(-1).荧光原位杂交结果显示Nitrospira占活性污泥总微生物量的75%左右,而Nitrobacter仅占总微生物的0.1%.此外通过对Nitrospira在20℃时的动力学参数进行测定,结果表明Nitrospira的最适生长温度为30~35℃,温度修正系数τN为1.046,其基质半饱和常数KS和氧半饱和常数KO分别为(0.32±0.03)mg·L~(-1)和(1.52±0.09)mg·L~(-1).Nitrospira动力学参数的研究为污水处理厂的设计运行及工艺优化提供理论参考.     

夏季太湖CDOM光学特性空间差异及其来源解析

为进一步探究夏季太湖CDOM（有色溶解性有机质）光学特性在空间分布上的差异性与其来源的关系,对其紫外-可见吸收及三维荧光光谱特性进行了分析研究,在此基础上进一步分析了CDOM吸尘系数及其荧光组分（C1、C2、C3、C4）强度和各水质参数间的相关性.结合主成分分析法探讨了CDOM的来源以及与各参数指标[ρ（DOC）除外]之间的来源关系.结果表明:CDOM吸收系数α（355）、S值（光谱斜率）变化范围分别为3.27~8.27 m-1和0.011~0.021 nm-1;太湖西部、北部及南部湖区CDOM丰度较大,S值较低,受陆源输入的影响较为明显.CDOM的三维荧光光谱揭示其中含有两种类蛋白质组分C1和C2以及类腐殖质组分C3和C4,并且以类蛋白质组分为主.此外,大部分采样点的荧光指数（FI）为1.70~2.01,自生源指数（BIX）大于1,腐殖化指数（HIX）小于0.6,r_（T/C）（荧光峰T与荧光峰C荧光强度比值）小于2,表明夏季太湖CDOM内源特性相对强烈.研究显示,除ρ（DOC）外,CDOM与其他水质参数在第一主成分上（贡献率为90.8%）均存在显著相关关系,说明各水质参数的来源存在相似性,并且受生物自生源影响更为显著.      

覆盖金属氧化物对湖泊沉积物溶解性有机质特征的影响

为揭示不同金属氧化物对湖泊沉积物DOM（溶解性有机质）影响机制,通过室内模拟试验,在沉积物表层分别覆盖Fe、Al、Mn氧化物及湖沙后培养1 a,并利用三维荧光和紫外光谱方法进行表征.结果表明:① 覆盖Al、Fe、Mn氧化物和湖沙主要降低了0~3 cm沉积物的w（DOC）,降幅分别为8.61%、6.27%、22.38%和0.44%. ② 沉积物中DOM的类络氨酸峰（peak B₁）和类色氨酸峰（peak T₂）均产生较大变化.其中三种氧化物均显著降低了上层沉积物中DOM的peak T₂,使底层DOM的peakT₂显著增加. Mn氧化物使DOM的peak B₁降低,Fe和Al氧化物使DOM的peak B₁增加,湖沙则使两类峰均降低. ③ 覆盖金属氧化物改变了沉积物DOM结构特征,其中覆盖Fe氧化物增强了其芳香性,而覆盖Mn氧化物和Al氧化却降低其芳香性,但三者均使DOM腐质化程度及官能团数量增加,并使FI（Fluorescence Index,荧光指数）增大,表明DOM向生物源转化.研究显示,沉积物表层覆盖金属氧化物影响了沉积物中DOM迁移和转化,并促进了其降解,导致其分子量和腐殖化程度增加.      

进口含铅物料的固体废物属性鉴别程序及方法

通过对不同种类进口含铅物料的固体废物属性鉴别,得到了进口含铅物料的固体废物属性鉴别程序及方法,共包括3步:第1步,利用肉眼观察物料的外观特征、X射线荧光光谱分析主要成分及其质量分数以及X射线衍射光谱、矿相显微镜和扫描电镜能谱确认主要物质形态组成,确定物料的自然属性。第2步,将物料的外观特征和试验结果与文献资料进行比对,判断物料的产生工艺,确定物料是该生产工艺中的不合格品、废弃物质或残余物。第3步,根据《固体废物鉴别导则》(试行),判断物料的固体废物属性。在此鉴别的进口含铅物料分别是铅烧结返粉、铅阳极泥和铅冶炼渣,均属于中国禁止进口的固体废物。该研究为进口含铅物料的固体废物属性鉴别和监管提供参考。     

双台子河口湿地植被修复生境健康评价方法研究

以2014—2015年双台子河口滨海湿地植被修复20个站位调查资料为基础,对湿地修复结构指标、功能指标和环境指标进行研究,结合湿地生态系统健康理论,构建湿地生态环境健康评价指标体系。运用层次分析法(AHP)确定权重,对各个指标赋予权重,将健康评价分为3个等级,确立了生态健康评价方法,对近岸破损湿地翅碱蓬修复生境进行评价。进一步引用评价净影响值(EI)方法判断生境修复前、后的健康对比状态,从而确定翅碱蓬对该破损湿地的修复效果显著。从景观生态学和健康评价角度分析来看,建立此评价方法是可行的,可为今后湿地的管理与保护提供科学依据。     

基于主成分分析法的陕北地区可持续发展对比研究

基于可持续发展基本理论,选取60项指标建立陕北地区可持续发展评价指标体系,采用软件SPSS(19.0)进行主成分分析,分别对延安市、榆林市2000—2014年的可持续发展水平、可持续发展潜力和可持续发展协调度进行动态对比分析。结果表明延安市、榆林市发展基本趋于一致:可持续发展水平较高,但可持续发展潜力明显不足,可持续发展协调度较低;制约其可持续发展的主要因素在于资源发展动力不足、产业结构单一、环境的恶化及治理的低效。     

喷播基质中土壤菌施用对紫穗槐幼苗光合特性和叶绿素荧光参数的影响

为了揭示喷播基质中土壤菌对植物的影响机制、筛选出优势土壤菌配置模式,以适应性极强的紫穗槐（Amorpha fruticosa）为试验材料,将筛选鉴定的3种土壤菌--细菌苏云金杆菌（nl11,专利号nl-11）、真菌卵形孢球托霉（nl15,专利号nl-15）和放线菌嗜热一氧化碳链霉菌（nl1,专利号nl-1）,配制成无菌（CK）、单菌（nl11、nl15、nl1）、两种菌混合（nl11+nl15、nl11+nl1、nl15+nl1）和3种菌混合（nl11+nl15+nl1）,共8种配置方式等比例混入基质中进行温室盆栽试验,分别观测其对紫穗槐幼苗的光合色素含量、光合特性以及叶绿素荧光参数的影响.结果表明:与无菌苗相比,其他7种处理的紫穗槐幼苗w（Chlb）显著高于对照,除nl15+nl1和nl15+nl1+nl11外,其他处理的幼苗w（Chla）和w（Chl）均显著高于对照;除nl15+nl1处理外,其他处理的幼苗w（Car）显著高于对照.相比对照,nl11+nl15处理的幼苗净光合速率（P_n）显著提高123.5%,nl11处理的幼苗净光合速率（P_n）、水分利用效率（WUE）和光系统Ⅱ（PSⅡ）最大光化学量子产量（F_v/F_m）显著提高148.72%、156.21%和5.74%,nl15处理的幼苗PSⅡ实际光化学效率（Φ_PSⅡ）显著提高,nl11+nl15+nl1处理的幼苗净光合速率、光化学淬灭系数（qP）与电子传递速率（ETR）显著提高173.59%、12.58%和5.13%,nl1处理的紫穗槐幼苗初始荧光（F_o）与最大荧光（F_m）显著低于无菌幼苗10.05%和19.86%.通过土壤菌施用,显著促进了紫穗槐幼苗的光合色素的合成,提高气孔导度、水分利用效率、蒸腾速率和净光合速率,降低气孔限制值,增强了植株对有效光的利用,并且防止过剩光能对光合机构的进一步伤害,提高抗逆性和适应性,并以nl11、nl11+nl15和nl11+nl15+nl1这3种配置模式效果最为显著.      

油品荧光特性的Logistic回归分析鉴别海上溢油的研究

用恒波长同步荧光法检测了280±2 nm、300±2 nm、332±2 nm 3个特征波长下的22种原油和12种燃料油的荧光强度,并以此作为变量,建立了快速定量鉴别海上溢油的原油和燃料油的Logistic回归模型。Hosmer-Lemeshow拟合优度检测值2.43小于15.51、其对应P值0.97大于0.05,说明建模数据的信息被充分提取和利用。风化前后油样的受试者工作特征曲线（ROC曲线）分析显示该鉴别方法准确性较高,曲线下边面积（AUC）大于0.9,灵敏度和特异性大于0.85。用15种非建模油样对所建立的模型进行验证,计算结果与实际情况吻合度较高,鉴别正确率达93%。此外,该模型也适用于油种风化后的鉴别。