贵阳市城区路侧土壤重金属分布特征及污染评价

研究了贵阳市城区各交通干线两侧表层土壤中重金属的质量分数、空间分布特征及其影响因素.以基线作为参比值,采用地积累指数法对其污染程度进行评价.结果表明:各交通干道两侧土壤中重金属质量分数存在显著差异,除Pb和Cr外,其余重金属质量分数均高于中国表层土壤重金属元素背景值和贵阳市表层土壤重金属元素基线值. 整体上,贵阳市路侧土壤尚未受到Pb和Cr的污染,其w(Hg),w(Cd)和w(Zn)已达中度污染甚至强污染水平,同时各路段也受到了不同程度的As,Cu和Ni污染,但并不严重. 据调查,路侧土壤中重金属质量分数及其分布格局主要受到燃煤、交通运输、地形及路况、气象因素以及城市建设等的影响.      

典型行业再利用土壤重金属含量分布、来源解析及生态风险评价

为深入探究典型行业再利用土壤重金属污染特征及生态风险状况,基于上海市嘉定区49个地块315个不同深度剖面土壤样品数据,采用地累积指数和潜在生态风险指数评估Cd、Pb、Cu、Zn、Ni、Hg和As这7种重金属含量特征和潜在生态风险程度,并利用源解析受体模型（APCS-MLR）和正定矩阵因子分解模型（PMF）解析其污染来源.结果表明：①研究区土壤中除As外,其余重金属均不同程度超过上海市土壤背景值,表层土壤中Cd、Pb、Cu、Zn、Ni和Hg含量分别是背景值的3.54、2.34、2.91、1.20、3.75和4.40倍;7种重金属含量随着土壤垂直剖面深度的增加逐渐降低,重金属在表层土壤中存在一定程度的富集,人类活动影响了重金属在土壤中的分布规律.②研究区内APCS-MLR和PMF两种受体模型均识别出土壤重金属4种主要来源,源1（Cu、Zn和Pb）为金属制品和汽车制造混合源,源2（Ni和Cd）为电镀企业来源,源3（Hg）主要为化工企业来源,源4（As）为自然源,两种受体模型结合运用,进一步提高源解析的精准度和可信度.③地累积指数由大到小表现为：Hg（1.54）>Ni（1.32）>Cd（1.21）>Cu（0.96）>Pb（0.64）>Zn（-0.33）>As（-1.02）;潜在生态风险指数结果显示,研究区综合潜在生态风险指数RI值在32.50~4 910.97,均值为321.40,整体呈现较强潜在生态风险,再开发利用工业场地土壤中重金属Hg、Ni和Cd的污染值得进一步关注.     

种稻盆钵土壤甲烷排放通量变化的研究

通过温室盆栽试验,研究了不同冬作处理时后茬水稻生长期甲烷排放通量及土壤温度、土壤Ｅｈ的日变化规律。结果表明：连续晴天甲烷排放通量和土壤温度存在明显的昼夜变化,最大值出现在下午４时左右,最小值出现在凌晨４时左右,符合余弦函数变化规律;连续阴雨天甲烷排放通量有逐日降低的趋势,但其昼夜变化缺乏规律性。种稻盆钵土壤甲烷排放通量昼夜变化主要受０～１０ｃｍ深土壤温度的影响,而与土壤氧化还原电位无关。     

天津地区鱼塘水、悬浮物、沉积物和鱼体中的DDT

采样测定了天津地区2典型鱼塘鲫鱼、鲢鱼、水、悬浮物、沉积物和鱼塘周边表土中的DDT及其代谢产物含量。结果发现,2鱼塘各主要介质以及鱼体肌肉和器官中都富集了较高浓度的DDT。鲫鱼和鲢鱼肌肉中DDT的含量分别为(66.4±2.7)ng·g-1和(24.3±23.4)ng·g-1。肝胰脏、肠和鱼鳃中DDT含量一般高于肌肉,其中肠的富集量最大,是肌肉的3倍以上。生物富集系数(lgBCF)分别为3.7和3.3。2鱼塘鱼体和各相含量有较大差别,鱼塘介质中悬浮物富集浓度最高。表土污染相对严重地区的鱼塘中各介质和鱼体DDT含量均高于另一污染较轻的鱼塘。污染严重鱼塘的DDE/ΣDDT含量比值也相对较高,反映早期污染残留的重要特征。尽管如此,仍然较高的DDT含量以及悬浮物中很低的DDE/ΣDDT含量比值说明很可能还有污染源存在。     

用RBCA和CLEA模型推导土壤中苯并[a]芘的标准值

我国现行土壤环境质量标准中尚未包含苯并[a]芘(B[a]P). 分别应用2种国际上认可的RBCA和CLEA模型,获取了土壤中B[a]P的标准值,并对2种模型的计算结果和取值进行了比较. 结果表明,在目标风险水平设定为10-5时,RBCA和CLEA模型计算的住宅用地土壤B[a]P标准值分别为0.83和1.21 mg/kg;工业用地标准值分别为4.10和26.30 mg/kg. 2种模型住宅用地的标准差异不大,且与其他国家的标准水平基本接近;工业用地的标准差异较大,其中RBCA模型的结果更接近于其他国家标准,而CLEA模型的结果则明显偏高. 造成2种模型计算结果差异的原因主要来自于两方面,即模型的方法原理不同导致的暴露量计算差异以及采用的毒理学数据来源不同导致的数据水平差异. 2种模型暴露途径解析的结果均表明,经口摄入和皮肤接触是土壤污染物B[a]P人体暴露的主要途径,而口鼻吸入导致的暴露量很小.      

Phosphorus utilization and microbial community in response to lead/iron addition to a waterlogged soil

Constructed wetlands have emerged as a viable option for helping to solve a wide range of water quality problems. However, heavy metals adsorbed by substrates would decrease the growth of plants, impair the functions of wetlands and eventually result in a failure of contaminant removal. Typha latifolia L., tolerant to heavy metals, has been widely used for phytoremediation of Pb/Zn mine tailings under waterlogged conditions. This study examined e ects of iron as ferrous sulfate (100 and 500 mg/kg) and lead as lead nitrate (0, 100, 500 and 1000 mg/kg) on phosphorus utilization and microbial community structure in a constructed wetland. Wetland plants (T. latifolia) were grown for 8 weeks in rhizobags filled with a paddy soil under waterlogged conditions. The results showed that both the amount of iron plaque on the roots and phosphorus adsorbed on the plaque decreased with the amount of lead addition. When the ratio of added iron to lead was 1:1, phosphorus utilized by plants was the maximum. Total amount of phospholipids fatty acids (PLFAs) was 23%–59% higher in the rhizosphere soil than in bulk soil. The relative abundance of Gram-negative bacteria, aerobic bacteria, and methane oxidizing bacteria was also higher in the rhizosphere soil than in bulk soil, but opposite was observed for other bacteria and fungi. Based on cluster analysis, microbial communities were mostly controlled by the addition of ferrous sulfate and lead nitrate in rhizosphere and bulk soil, respectively.     

热水洗辅助微生物修复高含油落地油泥

为解决油田落地油泥含油率高但不能直接进行生物无害化处置的问题,探索一种热水洗辅助微生物修复工艺。利用热水洗实验考察了清洗配方和水温对降低含油率的影响;从落地油泥中分离出石油烃降解菌,以用于含油残砂的微生物降解过程,同时探究填料和烃降解微生物对残砂中石油烃降解效果的影响。结果表明,鼠李糖脂清洗剂在总用量为0.5%、水洗时间30 min和50 ℃条件下,可将油泥含油率由107.1 mg·g⁻¹降至为39.3 mg·g⁻¹;水洗后残砂中的土著菌群数量出现了明显下降。分离获得了2株烃降解菌,并优选出具有增加油泥溶氧和保水的沼渣。将烃降解微生物和优选沼渣加入残砂后,石油烃生物降解效率得到显著提升,200 d后含油率降为4.62 mg·g⁻¹。在此过程中,微生物优先降解分子量小的饱和烃和芳香烃组分,对胶质和沥青质等组分降解程度偏低。该研究结果可为油田高含油落地油泥的环保处置提供参考。     

基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型*

为提高林火风险预测精度,挖掘地图上隐含的空间信息、时间序列上隐含的长期趋势和循环波动,提出1种基于缓冲区重采样的长短期记忆（LSTM）林火预测模型,选取15个与林火相关的影响因素,以方差膨胀因子为评价指标对其进行多重共线性检验,方差膨胀因子大于10的因素具有共线性,并采用信息增益率验证筛选结果的合理性。考虑到火灾的空间聚集特性,采用缓冲区分析与过采样相结合方法减少样本不均衡现象的影响,最终得到176 732条样本。对12个影响因素和研究时间段的火点建立LSTM预测模型,对森林火灾发生风险进行预测。研究结果表明:基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型有效考虑时空上隐含的信息,预测模型准确率为87.06%,特异性为97.99%,敏感度为76.12%,阳性预测率为97.43%,阴性预测率为80.41%,ROC曲线与AUC值均优于随机森林（RF）和支持向量机（SVM）这2种基准算法。维尔克松秩和检验发现,本文提出的模型与基准算法结果具有显著性差异。研究结果可为提高林火风险预测精度提供参考。     

有机溶剂浸取石油污染土壤中的多环芳烃

采用索氏提取法和气相色谱分析了某炼油厂周边土壤中的多环芳烃的种类及含量,考察了6种有机溶剂对土壤中多环芳烃的浸取效果,探讨了溶剂与溶质溶解度参数差异对浸取效果的影响。结果表明：土壤试样中含有蒽、荧蒽、芘、 、苯并[a]蒽、苯并[b]荧蒽、苯并[k]荧蒽和苯并[a]芘8种多环芳烃,其含量分别为4.20,22.05,10.62,4.26,5.54,0.80,0.94,4.18 mg/kg;筛选出二氯甲烷作为土壤中多环芳烃的浸取溶剂;最佳浸取条件为浸取时间10 min、浸取温度30 ℃、溶剂与土壤的液固比5:1（mL/g）、土壤含水量8%,在此条件下,总多环芳烃浸出率为83.0%,各种多环芳烃的浸出率分别为蒽97.8%、荧蒽78.2%、芘99.9%、 98.5%、苯并[a]蒽81.1%、苯并[b]荧蒽47.6%、苯并[k]荧蒽14.8%、苯并[a]芘58.7%。     

川西北草原土壤硼、锰丰缺状况初探

根据110余个表层土壤样品硼、锰含量的测定结果和土壤缺乏硼、锰的临界值指标,探究了川西北草原土壤中硼、锰的有效性及其丰缺状况.结果表明,本区土壤中全硼全锰含量丰富分别达166.0ppm和736.6ppm,但有效硼和锰的含量仅分别为0.45ppm和5.11ppm,土壤缺乏硼和锰比较普遍.为该区推广施用硼、锰微肥提供了初步的科学依据.