碳纳米管径向尺寸对碳纳米管自支撑膜孔隙结构及通量的影响

为了探索碳纳米材料膜在水处理中应用的可能性,本实验选取4种径向尺寸的碳纳米管(Carbon Nanotubes, CNTs),采用压力辅助过滤技术制备CNTs自支撑膜.通过对CNTs自支撑膜的平均孔径、孔径分布及截留分子量(Molecular weight Cut-Off,MWCO)等进行分析,研究了CNTs径向尺寸变化对CNTs自支撑膜孔隙结构的影响.结果表明,CNTs的径向尺寸越小,制备得到的CNTs自支撑膜越趋向于形成小孔径的膜孔,且孔径分布更加均匀,孔隙面积比越高,膜的MWCO越小.单壁碳纳米管(Single-walled carbon nanotube, SWNT)与多壁碳纳米管(Multi-walled carbon nanotube, MWNT)相比,前者更容易形成膜平均孔径更小且孔径分布更均匀的CNTs自支撑膜.膜通量测定结果表明,研究制备的CNTs自支撑膜的通量属于低压膜范围,通量在230～347 L·m~(-2)·h~(-1)·bar~(-1)之间.其中,虽然由径向尺寸较小的CNTs所制备的CNTs自支撑膜的平均孔径更小,但由于其具有更高的孔隙面积比和更小的膜厚度,其纯水通量相对高于由大径向尺寸CNTs制备的CNTs自支撑膜.     

白洋淀喹诺酮类抗生素污染特征及其与环境因子相关性研究

利用超高效液相色谱串联质谱法(HPLC-MS)对白洋淀水体和沉积物中喹诺酮类(Quinolones,QNs)抗生素进行检测,并研究其生态风险空间分异特征,探究其与环境因子的相关性.结果表明:①白洋淀氧氟沙星(Ofloxacin,OFL)和氟甲喹(Flumequine,FLU)的检出率最高(100%),其次为马波沙星(Marbofloxacin,MAR)和氟罗沙星(Fleroxacin,FLE)(≥60%),其余QNs的检出率较低(≤35%);②白洋淀水体和沉积物中QNs抗生素浓度范围分别为153.39～1550.07 ng·L~(-1)和10.22～381.85 ng·g~(-1),水体中QNs在S1处浓度最高,S4处最低,沉积物中QNs在S2处浓度最高;③相关性分析结果表明,水体透明度(Secchi depth,SD)、总氮(Total nitrogen,TN)、总磷(Total phosphorus,TP)、硝氮(Nitrate nitrogen,NO~-_3-N)、沉积物氨氮(Ammonia nitrogen,NH_3-Ns)和沉积物总氮(TNs)与QNs相关性显著,其中,SD、TP和NH_3-Ns与部分QNs(MAR、恩诺沙星(Enrofloxacin,ENR)和FLE)显著相关(p0.01),表明生活污水和养殖废水对QNs的贡献较大;④生态风险评价结果表明,白洋淀QNs总体处于中低风险水平,其中,ENR处于中高风险水平,其余QNs处于低风险水平;就空间分布而言,除S1和S9为高风险区外,其余各点为中低风险区.     

珠江口夏季有机碳的分布特征及其收支模拟研究

基于三维水质模型对珠江口夏季有机碳的分布特征及其收支进行了研究,量化了各动力学过程对有机碳分布的影响,这对于深入了解珠江口碳循环过程有重要意义.同时,采用2006年7—8月观测数据对模型进行了验证,结果显示模型模拟效果良好.研究表明,珠江口夏季有机碳呈明显的空间变化,其浓度总体上从口门向外海逐步降低,底层递减幅度大于表层;表层平均浓度为2.42 mg·L~(-1),底层平均浓度为1.91 mg·L~(-1).此外,有机碳在垂向上的分布与水体层化紧密相关,层化水域中的有机碳浓度随水深迅速下降,非层化水域上、下层的浓度差异不大.有机碳收支结果则表明,珠江口不同水域有机碳的物理、生化过程差异明显.在内伶仃洋,有机碳分布由物理过程主控,其主要来源与消耗分别为径流输送和沉降,两者分别约占该区域有机碳输入总量的83.80%、83.18%;在中伶仃洋,有机碳分布受物理和生化因素共同调控,其来源以生化产碳为主,动力输送为辅,主要耗碳项为沉降;在外伶仃洋,其西侧水域的有机碳主要来源与消耗分别为径流输送和沉降,有机碳分布受物理和生化过程共同调控,其中,物理过程占优势,而在其东侧水域,有机碳主要来源与消耗分别为生化产碳和生化耗碳,有机碳分布由生化过程主控.另外,捕食产碳和氧化耗碳分别是珠江口各生化过程中最重要的产、耗碳过程.     

国家干线公路移动源VOCs排放及臭氧生成潜势研究

基于国家干线公路4346个交通监测站日平均监测数据,采用移动源VOCs测算方法,建立国家干线移动源VOCs排放清单,使用最大增量反应活性（MIR）估算VOCs的臭氧生成潜势（OFP）,并通过动态分段技术和核密度估计方法对臭氧生成强度的空间特征进行分析.结果表明,客车是国家干线移动源VOCs年排放量最大的源,占客货总排放量70.50%;广东省年排放量最大,占全国干线公路VOCs排放量的10.7%;G15沈海高速年排放量最大,占全国干线公路VOCs排放量的5.4%.烯烃和芳香烃为移动源OFP主要的贡献者,前十种有机污染物占干线移动源总OFP的67.29%.从客货车日均OFP强度上来看,受车流量影响,各干线差异明显.北京天津呈团簇状集聚,至石家庄一线为带状分布;济南淄博潍坊青岛一线呈弯月带状分布;南京苏州上海杭州呈团状,至上海又集聚;粤港澳大湾区以深圳为中心高度聚集;沈阳、郑州、西安、武汉、重庆等交通枢纽出现次一级强度集聚.     

给水管网多相界面中微生物表面疏水性研究

采用疾病控制中心（CDC）生物膜反应器模拟给水管网系统,选取聚氯乙烯（PVC）和聚碳酸酯（PC）2种材质的挂片,通过微生物粘附碳氢化合物（MATH）实验和Illumina高通量测序相结合的方法,对反应器水相、生物膜相和颗粒物相中微生物的疏水性进行了研究.结果显示,PVC材质挂片反应器中优势菌为厚壁菌门,相对丰度为68.31%~81.00%,PC材质挂片反应器中优势菌为变形菌门,相对丰度为24.39%~64.40%.PVC材质挂片反应器中优势菌包含3类致病菌,PC材质挂片反应器中包含8类致病菌.PC材质挂片生物膜相较于PVC材质疏水性更高,利于微生物吸附形成生物膜,而PVC材质不易形成生物膜,对控制输送过程中的二次污染具有积极作用,但在管网实际应用中还应考虑其他工程因素的影响.     

基于随机森林与地统计预测城市土壤PAHs分布

收集南京城区采样点位置信息和环境变量等数据,应用地统计和随机森林方法,以及两种方法相结合分别预测土壤多环芳烃（polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs）含量,并比较不同方法预测精度.结果表明：随机森林与地统计方法结合能大幅度提高城市土壤污染物制图精度,整合克里金与随机森林预测残差模型拟合优度R²相比克里金插值法提高74.8%.PAHs空间制图结果能够较好拟合污染物的变化范围,识别污染高值区与低值区的空间分布.随机森林输出特征重要性发现影响南京城区土壤PAHs分布的主控因子为土壤碳和土壤粒度以及工厂密度.本研究可为城市污染物高分辨率和高精度制图以及污染防控治理提供参考.     

滇西北剑湖沉积物钒空间分布特征和生态风险

用电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-OES）测定剑湖表层及柱状沉积物钒（V）含量,采用改进BCR连续提取法提取V各形态,并对V空间分布特征和生态风险进行了分析,揭示了粒度对剑湖沉积物V及形态含量的影响.结果表明,剑湖表层沉积物和柱状沉积物颗粒均以粉砂粒和细砂为主,细颗粒V含量更高.表层沉积物V含量为（117.82±63.31）mg/kg,其水平空间分布差异较大.V可交换态、可还原态、可氧化态和残渣态含量分别为（8.91±8.91）,（18.36±10.53）,（7.67±7.67）,（80.22±58.71）mg/kg,主要以残渣态形式存在,且黏粒和粉砂粒对V可还原态和残渣态影响较大.V垂直分布差异大,底层V含量高于表层,少部分区域受黏粒和粉砂粒影响.剑湖沉积物V污染程度小,大部分地区潜在生态风险较低,底层沉积物污染程度和潜在生态风险都高于表层.     

Effect of manganese oxide-modified biochar addition on methane production and heavy metal speciation during the anaerobic digestion of sewage sludge

Low organic matter content and high heavy metal levels severely inhibit the anaerobic digestion (AD) of sewage sludge. In this study, the effect of added manganese oxide-modified biochar composite (MBC) on methane production and heavy metal fractionation during sewage sludge AD was examined. The MBC could increase the buffering capacity, enhance the methane production and degradation of intermediate acids, buffer the pH of the culture, and stabilize the sewage sludge AD process. The application of MBC positively impacted methane production and the cumulative methane yield increased up to 121.97%, as compared with the control. The MBC addition can improve metal stabilization in the digestate. An optimum MBC dose of 2.36?g was recommended, which would produce up to 121.1?L/kg volatile solids of methane. After the AD process, even though most of the metals accumulated in the residual solids, they could be transformation from the bio-available fractions to a more stable fraction. The total organic- and sulfide-bound and residual fraction content at a 3?g dose of MBC that is 0.12?g/g dry matter were 51.06% and 35.11% higher than the control, respectively. The results indicated that the application of MBC could improve the performance of AD and promote stabilization of heavy metals in sewage sludge post the AD process.     

草海湖沉积物中重金属污染现状及生态风险评价

贵州草海湖是典型的高原天然淡水湖泊,属于长江上游金沙江支流的上源湖泊,研究其沉积物中重金属分布特征及生态风险评价对该区域及下游的水质监控与污染防治具有重要意义. 2017年7月采集贵州草海湖柱状沉积物,采用电感耦合等离子发射光谱仪法和双道原子荧光光度计法分析沉积物中Zn、Cd、Ni、Fe、V、Cr、Pb、Cu、As等9种重金属元素的质量分数,并利用地累积指数法、富集系数法和潜在生态风险指数法进行重金属污染评价.结果表明:草海湖表层沉积物各重金属质量分数平均值表现为w（Fe）（31 400.00 mg/kg）> w（Zn）（219.18 mg/kg）> w（V）（59.76 mg/kg）> w（Cr）（56.16 mg/kg）> w（Pb）（54.01 mg/kg）> w（Ni）（33.58 mg/kg）> w（Cu）（20.35 mg/kg）> w（As）（15.41 mg/kg）> w（Cd）（0.84 mg/kg）.表层（0~10 cm）沉积物中w（Fe）、w（Cr）、w（V）、w（As）、w（Cu）、w（Ni）分布较均匀,其元素主要来源于岩石风化、土壤侵蚀等自然源;w（Zn）、w（Cd）、w（Pb）分布相对离散,主要来源于农业、炼锌业和交通运输等人为源;在垂直（0~25 cm）方向上,w（Pb）、w（Cu）、w（V）、w（Ni）以波动型为主,w（Zn）、w（Cd）、w（As）主要为稳定型,w（Cr）和w（Fe）为富集型.重金属污染评价结果显示,草海湖沉积物中元素Zn、Pb均为偏中度污染、Cd为中度污染,其潜在生态风险高低表现为下游 > 上游 > 中游.研究显示,草海湖下游区域为中等潜在生态风险,Cd为主要的潜在生态风险因子,重金属的质量分数主要受土法炼锌和农业施肥等人为活动的影响.      

乌鲁木齐市散煤燃烧大气污染物排放清单及时空分布特征

为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM_2.5、SO₂和NO_x的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM_2.5、SO₂、NO_x分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM_2.5和SO₂排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NO_x排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果（平均值）高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征.