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71.
以TPH污染土壤为研究对象,研究了不同化学氧化体系对TPH污染土壤的修复效果及影响因素。研究表明:Fenton、类Fenton及碱活化过硫酸盐3个体系都对TPH污染土壤有较好的修复效果。柠檬酸的加入改善了Fenton体系的催化作用,类Fenton体系降解效果最佳。TPH在类Fenton及碱活化过硫酸盐体系中的降解符合准一级反应动力学,提高H2O2、柠檬酸和过硫酸盐的浓度均有利于TPH的降解。强化混合、分次投加氧化剂及减小土壤粒径均可以提高TPH的降解效率,节约氧化剂用量。类Fenton体系中有效成分主要为·OH,碱活化过硫酸盐体系中除了·OH外,还存在SO4-·或O2-·等的作用,因此氧化剂利用率较高。 相似文献
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为厘清包括二次有机气溶胶(SOA)在内的深圳市区PM2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物(WSOM)质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM2.5平均质量浓度为26μg/m3,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片(CO2+)作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧(WSOO)用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键. 相似文献
74.
对北京地区27家汽修企业进行调研,选取2家典型汽修企业进行气袋采样-GC-MS-FID采集及分析,定量分析其VOCs的排放特征,并计算其臭氧生成潜势(OFP)。结果表明:使用不同漆料的汽修企业排放特征不同,水性漆企业非甲烷总烃的排放浓度为0.62~36.49 mg/m3,油性漆企业的排放浓度为0~100.39 mg/m3;水性漆排放的VOCs以烷烃为主,占比高达57.16%,丙烷(39.65%)和甲苯(11.41%)是首要污染物;卤代烃(55.51%)是油性漆企业的主要VOCs排放物种,主要组分为1,2-二氯丙烷和1,2-二氯乙烷;水性漆企业的OFP值为144.78 mg/m3,油性漆企业的OFP值为664.43 mg/m3,大气反应活性最大的物种多为芳香烃,芳香烃对OFP的贡献率分别为52.18%和88.44%。 相似文献
75.
76.
以污泥与垃圾焚烧厂渗滤液为原料,通过小瓶批式试验,考察了垃圾渗滤液的添加量以及渗滤液初始pH对联合厌氧消化产氢的影响。结果表明:未添加污泥的渗滤液本身也可以在厌氧发酵过程中产氢。而污泥与垃圾渗滤液联合厌氧发酵,当渗滤液初始pH为5.20时,添加90%的渗滤液体系产氢量最大,为201.58 mL,最大产氢速率也最高,为9.56 mL/h;当初始渗滤液pH为4.47时,最大产氢量出现在渗滤液添加剂量为60%的样品,为57.73 mL,随后减小,但最大产氢速率在添加40%的渗滤液达到峰值,为5.11 mL/h。 相似文献
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真菌修复砷污染土壤是一种能够有效吸附固化环境中砷的重要措施.生物炭作为目前修复重金属的热点,其多空疏松的结构、较高的离子交换量、丰富的有机碳含量等都说明了其在土壤修复中的地位.为了探究生物炭与青霉菌在修复砷污染土壤的同时对土壤中微生物活性及其多样性的影响,在室内孵育条件下,运用Biolog法研究了3×3随机区组试验(3个生物炭梯度分别为0%、2%、4%,3个青霉菌梯度分别为0%、10%、20%)下土壤微生物对不同类型碳源的利用能力以及多种功能性指数的影响.结果表明:①添加青霉菌与生物炭后,土壤中有效砷含量较对照组显著下降,从而影响其微生物群落功能多样性.②砷污染土壤中微生物群落功能多样性、碳源利用丰富度随生物炭浓度梯度的升高呈先升后降的趋势.③高接菌量(20%)与低接菌量(10%)对砷污染土壤中微生物群落功能多样性的影响没有显著性差异.④2%生物炭与10%青霉菌处理土壤中微生物群落功能多样性、碳源利用丰度最高.⑤青霉菌对胺类及少部分酸类碳源的利用能力较弱(AWCD < 0.5,AWCD为Biolog微平板孔中溶液吸光值平均颜色变化率),对氨基酸类中大部分碳源以及脂类碳源的代谢能力较强(AWCD>1.0),对糖类、酚酸类的代谢能力稍弱(AWCD为0.3~1.0),青霉菌对D-半乳糖醛酸、L-天冬酰胺酸、L-丝氨酸、L-精氨酸、r-羟基丁酸这5种碳源的利用率最高(AWCD>1.2).研究显示,低浓度生物炭可增加砷污染土壤中微生物群落多样性,生物炭含量的继续增加会对微生物产生抑制作用;青霉菌添加到砷污染土壤后,会显著提升砷污染土壤中微生物的群落功能多样性,改善砷污染土壤中微生的物群落结构;青霉菌的优势碳源大多为植物根系分泌物,可为后续青霉菌与超积累植物复合修复砷污染土壤提供参考. 相似文献
78.
为描述草海湿地DOM(dissolved organic matter,溶解性有机物)荧光特征,探究其对PFASs(per-and polyfluoroalkyl substances,全氟及多氟化合物)环境行为造成的影响,利用超高效液相色谱-质谱联用技术和三维荧光光谱技术,结合平行因子分析,开展DOM光谱学特性研究,分析ρ(DOM)与ρ(PFASs)的相关关系.结果表明:①草海湿地中共解析出3类4种荧光组分,分别为类腐殖酸[λEx(360 nm)/λEm(450 nm)]、长波段腐殖质[λEx(400 nm)/λEm(510 nm)]、类富里酸[λEx(330 nm)/λEm(400 nm)]和类色氨酸[λEx(280 nm)/λEm(350 nm)],贡献率分别为48.6%、23.6%、22.9%和4.9%,其中类腐殖质总贡献率高达72.2%.在农业生产和人类活动的影响下,总荧光强度大致呈现从入湖区向出湖区逐渐降低、湖心区略高的趋势.②在草海湿地表层水中共检出了12种PFASs,ρ(PFASs)为233.18 ng/L,每种平均值为19.43 ng/L,PFBA(perfluorobutanoic acid,全氟丁酸)是主要污染物;草海湿地入湖区点源影响特征明显,生活污水和农业生产用水是主要的潜在污染源.③相关性分析结果显示,各荧光组分含量均与ρ(PFBS)(potassium perfluorobutanesulfonate,全氟丁烷磺酸)负相关;类色氨酸含量与ρ(PFHpA)(perfluororoheptanoic acid,全氟庚酸)负相关,与ρ(PFTriDA)(perfluorotrideanoic acid,全氟十三酸)则显著正相关.研究显示,草海湿地水体腐殖化程度高,外源特征明显,共检出12种PFASs,初步揭示了草海湿地水环境中ρ(DOM)与ρ(PFASs)的相关关系,其受水体性质及化合物结构等差异的影响,有待进一步开展深入研究. 相似文献
79.
长江生物多样性在人为影响下面临严重威胁,物种监测是生物多样性保护的基础,为完善长江水生态监测体系,实现高效无损伤的物种监测,在长江中下游干流3个江段(新滩、安庆和芜湖)采集水样,建立长江水样环境DNA宏条形码物种检测体系并评估其有效性.结果表明:①长江中下游环境DNA宏条形码检测到32个物种,包括20种鱼类、1种水生哺乳动物(长江江豚)和11种陆生动物,其中鱼类物种包括鲤形目、鲇形目、鲈形目和鲱形目,其种数占鱼类总种数的比例分别为60%、25%、10%和5%.②长江中下游渔获物中资源量居首位的鲤形目在环境DNA调查中序列数最多,占鱼类总序列的96.2%,其次为鲱形目(占比为3.5%),鲇形目和鲈形目占比较低,分别为0.2%和0.1%,4个类目序列相对丰度与渔获物种资源量组成差异较大.③环境DNA调查次数约占传统渔获物调查次数的几十至几百分之一,采样时间不足努力量最少的渔获物调查的1%,检测到的鱼类种数为传统调查总数的31%~49%.④安庆采样点位于长江中下游长江江豚密度最高的江段,其环境DNA检出率和序列相对丰度在3个采样点中均最高.研究显示:长江水样环境DNA包含水陆复合生态系统的生物多样性信息,利用水样环境DNA宏条形码可检测不同类群的水生和陆生物种;对于鱼类物种检测,环境DNA宏条形码比传统调查方法效率更高,可对传统调查结果进行补充;环境DNA宏条形码生物多样性检测主要受分子标记体系和核酸序列数据库限制,获取全面的物种多样性和资源量信息需要对检测分析方法进行进一步完善. 相似文献
80.
为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO32-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO3-Ca型为主,其次为HCO3-Mg型.NH4+、SO42-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO2指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH4+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH4+、NO3-、NO2三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析. 相似文献