短程反硝化的启动及多参数优化下NO2--N积累特性

采用本实验室长期培养的厌氧（S-A）、好氧（S-O）和交替厌氧/好氧（S-A/O）活性污泥为种泥,分别启动短程反硝化SBR反应器R1、R2和R3,控制进水C/N比为3,缺氧搅拌时间为1h时,在第15d、7d和4d亚硝酸盐积累率（NAR）分别达到75.34%、84.51%和86.23%.选取C/N比、初始pH值、缺氧搅拌时间和初始NO₃^--N浓度对NAR进行四因素三水平响应面实验,方差分析结果表明,以上因素对NAR均有显著影响（P<0.05）,模型R²为0.983.通过模型预测得最佳运行条件：C/N比为3.16,初始pH值为8.51,缺氧搅拌时间为1.27h,初始NO₃^--N浓度为60mg/L的条件下,NAR高达91.32%.     

新型填料A/O生物滤池处理低碳氮比农村污水脱氮

针对低碳氮比导致低污染农村污水生物处理时出水总氮(total nitrogen, TN)质量浓度高不能满足排放标准的问题,以普通砾石A/O生物滤池为对照组(1号),采用芦竹和活性炭分别作为缺氧段和好氧段填料的A/O生物滤池(2号)处理人工模拟农村污水并研究其脱氮效果.结果表明,当进水化学需氧量(chemical oxygen demand, COD)、氨氮(ammonia nitrogen, NH~+_4-N)和TN质量浓度分别为(79.47±14.21)、(34.49±2.08)和(34.73±3.87)mg·L~(-1)时,两套装置对COD、NH~+_4-N和TN的去除率分别为(88.00±7.00)%和(89.00±10.00)%、(90.00±2.00)%和(97.00±7.00)%、(37±15)%和(68±7)%,表明添加新型填料芦竹和活性炭能显著增强A/O生物滤池对NH~+_4-N和TN的去除.高通量测序结果显示, 1号装置中参与硝化过程的微生物主要为Proteobacteria(变形菌门), 2号则是变形菌门和Nitrospirae(硝化螺旋菌门)共同作用;1号装置缺氧段中发挥反硝化作用的主要细菌门类包括Chloroflexi(绿弯菌门)、变形菌门、Bacteroidetes(拟杆菌门)和Planctomycetes(浮霉菌门),而2号缺氧段中则主要是拟杆菌门、变形菌门、Firmicutes(厚壁菌门)和Patescibacteria.实时荧光定量聚合酶链式反应(quantitative real time polymerase chain reaction, qPCR)结果表明, 2号装置中生物膜的硝化功能基因(amoA和Nitrospira 16S rDNA)、反硝化功能基因(narG、nosZ、nirS和nirK)和厌氧氨氧化功能基因(ANAMMOX)丰度均高于1号装置,除narG和nosZ基因外,其余几种都有1～2个数量级的差别.     

氨氧化过程中稻壳生物炭抑制酸性农田土壤N2O排放

为探明在土壤环境有利于氨氧化作用发生的条件下,稻壳生物炭对酸性农田土壤N₂O排放的影响,将生物炭分别按质量比0%（对照）、2%、5%和10%与土壤充分混匀,开展为期17d的室内静态土壤培养实验,研究土壤N₂O排放速率的日变化以及整个培养期间的N₂O累积排放量.同时,测定了培养终态土壤样品的pH值、NH₄⁺-N、NO₃^--N、NO₂^--N和溶解性有机碳（DOC）含量,分析稻壳生物炭对土壤N₂O排放影响的机理.结果表明,不同稻壳生物炭添加量均显著抑制了酸性农田土壤的N₂O排放（P<0.001）,且以5%和10%处理的抑制作用最明显;与对照处理相比,2%、5%和10%处理的N₂O累积排放量分别减少了87.68%、94.59%和96.90%.培养前后土壤pH值、NH₄⁺-N和NO₃^--N含量的变化表明,稻壳生物炭显著促进了土壤的硝化作用,尤其是5%和10%处理.线性回归分析表明,土壤N₂O排放速率与NO₂^--N含量显著正相关（P<0.01）,且NO₂^--N含量对N₂O排放速率的解释程度为45%.由于稻壳生物炭促进了土壤的硝化作用,使NO₂^-更易转化为NO₃^-,减少了NO₂^-积累,进而减少了通过硝化菌反硝化作用途径产生的N₂O.培养结束时,5%和10%处理的DOC含量显著高于对照处理,但培养过程中,稻壳生物炭并未显著促进土壤有机碳矿化.     

深圳市土地利用变化驱动力系统分析

以深圳市土地利用变化的驱动力系统为例，用灰色关联方法确定影响土地利用变化的驱动因子并判别其最大驱动力，结果表明：深圳城市建设用地面积变化与外资利用额的关联系数最大，达到0.8491，其次为基础建设投资颧、第三产业产值、工业总产值及总人口数量；耕地、林地、荒地、水域面积变化则与城市化率的关联系数最大。以1991-1999年间的建设用地面积作为灰色系统特征数据序列，选取与其关联系数最大的五个驱动因子序列数据作为相关因素数据系列，建立CM（1，6）模型，结果表明：该模型的计算值和实际值的相对误差最大为11.11％，最小为-0.25％，平均相对误差也只有3.41％；检验结果表明，2000-2004年的模拟值与检验值的平均相对误差仅为3.74％，模拟精度较高，因而可以利用该模型预测深圳市建设用地的增长规模。     

氮源对气相生物滴滤床净化效果的影响

氮源对于气相生物滴滤床的净化效果有显著的影响。由于喷淋液体在生物滴滤床中分布不均匀，导致床层中局部氮源不充足，从而使滤床的去除效果降低。提高喷淋液中氮源的浓度，可以较大幅度提高净化效率。采用NH4^-N会导致滤床中硝化细菌的生长和累积，使得异养菌和硝化细菌在溶解氧、氮源和填料空间上形成竞争，并致使氮源分布不均匀，而采用NO3-N作为氮源可以改善这种状况。     

N/S/SnO2-TiO2的制备及对染料的光降解活性研究

以尿素、硫脲分别作为N、S源,氯化锡作为Sn源,利用水热法合成了N/S/Sn O_2-Ti O_2产品.同时,采用XRD、SEM、XPS等技术对不同煅烧温度处理后的产品进行了表征.最后,以质量浓度为0.02 g·L~(-1)的甲基橙水溶液为模拟污染物,采用UV-vis光谱及BET分析研究了产品的光催化活性效果.实验结果表明,当煅烧温度为550℃时,水热合成出的产品结晶度较高,粒径较小,约20 nm左右.S以+6价形式进入Ti O_2晶格形成Ti—O—S键,N通过取代晶格中的O形成O—Ti—N键,Sn以Sn O_2的形式分散在Ti O_2产品中.Sn Cl4的加入不仅与C16H36O4Ti竞争水源,缓解C16H36O4Ti的水解,而且对产品有一定的分散效果.光催化活性实验结果表明,当紫外灯照射时间达到1 h时,N/S/Sn O_2-Ti O_2降解甲基橙溶液基本完成,脱色率达到95%以上.     

水稻成熟衰老期叶际及根际氮氧化物排放的光控机制

为研究水稻成熟衰老期叶际及根际NOGs(nitrogen oxides gases, 氮氧化物)排放的光控机制,在同步测定条件下,采用密闭箱法,研究了不同光质(黄、绿、白、红、蓝光)、光强〔0.00、(50.00±2.35)(75.00±2.32)(100.00±3.89) μmol/(m2·s)〕对水稻成熟衰老期叶际及根际NOGs排放的影响. 结果表明:在相同氮源〔NH₄NO₃-N,ρ(N)为90 mg/L〕下,日间光强为(75.00±2.32) μmol/(m2·s)时,水稻成熟衰老期叶际N₂O和NO的平均排放速率分别为18.09、0.39 μg/(pot·h),二者排放量分别占各自总排放量的28.88%、30.78%;在(100.00±3.89)μmol/(m2·s)光强条件下,叶际N₂O和NO的平均排放速率则分别为23.27、0.50 μg/(pot·h),二者排放量分别占各自总排放量的36.74%、27.92%. 在0.00～(100.00±3.89)μmol/(m2·s)日间光强下,水稻叶际及根际N₂O和NO排放随随光强增加而增强,但不同光照条件下水稻叶际及根际均无明显的NO₂净排放作用. 在光强一致〔(20.00±0.48)μmol/(m2·s)〕条件下,同期黄、绿、白、红、蓝光处理的水稻叶际N₂O平均排放速率分别为24.90、15.46、13.85、16.40和19.77 μg/(pot·h),红、蓝光在抑制水稻叶际N₂O及根际NO排放的同时,也促进了水稻根际N₂O的排放. 研究显示,水稻成熟衰老期叶际及根际NOGs排放均以N₂O为主,叶际N₂O的排放可以反映根际N₂O的排放情况. 光照越强,NOGs排放就越明显. 适度控制日间光强并增加红、蓝光比例,可抑制N₂O和NO排放.      

水华条件下鄱阳湖区植物叶片碳氮同位素特性

为探讨水华发生区水生植物微观碳氮代谢特性,于2014年同期监测了鄱阳湖6个具重要生态功能的湖区水质,同时采集各湖区两种生活型优势水生植物——马来眼子菜(Potamogeton malaianus)和荇菜(Nymphoides peltatum),并对其叶片中δ13C和δ15N同位素进行分析. 结果表明,相对于非水华区,水华区水体中ρ(Chla)、ρ(TN)、ρ(TP)、ρ(NH₄+-N)明显偏高,处于富营养态. 马来眼子菜叶片δ13C偏低0.22‰~3.91‰,δ15N偏低0.66‰~10.15‰;荇菜叶片δ13C偏高1.15‰~2.37‰,δ15N偏低3.02‰~4.81‰. 水华区马来眼子菜叶与荇菜叶中δ13C、δ15N趋同,差异变小,分别为3.53‰和0.37‰(非水华区δ13C差异为5.93‰~8.59‰,δ15N差异为0.63‰~7.50‰);各采样点马来眼子菜叶δ15N相对于荇菜叶δ15N偏高0.37‰~7.50‰,其δ13C变幅(3.91‰)更大(荇菜叶片为2.37‰). 研究显示,马来眼子菜受环境的影响更大,能更敏感地指示环境灾变.