Experimental investigation of the effect of sediment transport patterns on the adsorption of cadmium ions onto sediment particles

The mechanism of flow turbulence, sediment supply conditions, and sediment transport patterns that affect the adsorption of cadmium ions onto sediment particles in natural waters are experimentally simulated and studied in this study both in batch reactors and in a turbulence simulation tank. By changing the agitation conditions, the sediment transport in batch reactors can be categorized into bottom sediment-dominated sediment and suspended sediment-dominated sediment. It is found that the adsorption rate of bottom sediment is much less than that of suspended sediment, but the sediment transport pattern does not affect the final (equilibrium) concentration of dissolved cadmium. This result indicates that the parameters of an adsorption isotherm are the same regardless of the sediment transport pattern. In the turbulence simulation tank, the turbulence is generated by harmonic grid-stirred motions, and the turbulence intensity is quantified in terms of eddy diffusivity, which is equal to 9.84F(F is the harmonic vibration frequency) and is comparable to natural surface water conditions.When the turbulence intensity of flow is low and sediment particles stay as bottom sediment, the adsorption rate is significantly low, and the adsorption quantity compared with that of suspended sediment is negligible in the 6 h duration of the experiment. This result greatly favors the simplification of the numerical modeling of heavy metal pollutant transformation in natural rivers. When the turbulence intensity is high but bottom sediment persists, the rate and extent of descent of the dissolved cadmium concentration in the tank noticeably increase, and the time that is required to reach adsorption equilibrium also increases considerably due to the continuous exchange that occurs between the suspended sediment and the bottom sediment.A comparison of the results of the experiments in the batch reactor and those in the turbulence simulation tank reveals that the adsorption ability of the sediment, and in particular the adsorption rate, is greatly over-estimated in the batch reactor.     

洞庭湖出入湖污染物通量特征

采用2010年洞庭湖主要出入湖断面水质、水量监测数据,估算洞庭湖四水(湘江、资江、沅江、澧水)和三口(松滋口、太平口、藕池口)入湖及城陵矶出湖的污染物通量,分析洞庭湖出入湖污染物通量随时间的变化及空间来源组成. 结果表明,2010年洞庭湖经由四水和三口COD_Mn、NH₄+-N、TP入湖通量分别为44.47×104、67.49×103、15.03×103 t,城陵矶出湖通量分别为73.69×104、82.46×103、21.88×103 t. 时间分布上,受水情的影响,洞庭湖污染物入湖通量在年内分配不均,最高值出现在6—7月,三口输入的污染物通量变化与三峡水库下泄流量呈较显著相关;空间分布上,入湖污染负荷主要来源于四水水系(占总入湖污染负荷的82.82%~87.54%),湘江和沅江贡献较大,长江三口入湖量仅占12.46%~17.18%. 此外,与1999—2002年(三峡水库运行前)相比,2010年(三峡水库运行后)洞庭湖三口来水量减少了约1/3,经由三口输入的COD_Mn、NH₄+-N、TP入湖通量减少了49.27%~53.19%,但该变化特征仍需进一步论证. 除入湖河流外,洞庭湖区间径流及湖面受纳降水虽然亦同步影响洞庭湖污染物输入,但该部分污染物通量贡献相对较小. 洞庭湖的污染物控制仍应以强化主要入湖河流输入通量控制为主,并重点兼顾湖区面源污染的治理.      

2007年中国大陆地区生物质燃烧排放污染物清单

采用排放因子法计算了中国2007年间CH4、SO2、NOx、NH3、EC、OC、NMVOC、CO、CO2、TSP、PM10、PM2.5的排放总量,建立了生物质燃烧污染物排放清单,计算了各污染物总排放量的空间分布及不同生物质燃烧类型对各污染物总排放量的贡献率,重点完善了各省市生物质燃烧排放不同粒径颗粒物清单.结果显示,2007年我国大陆生物质燃烧排放CH4、SO2、NOx、NH3、OC、EC、NMVOC、CO、CO2、TSP、PM10、PM2.5排放总量分别分为3332.7, 335.3, 951.3, 7754.9, 783.7, 267.7, 6049.6, 76579.6, 743743.7, 7677.8, 6668.9, 4043.7kt.四川、安徽、广西、山东、河南、江苏等地区生物质燃烧各污染物排放量较高,北京、天津、海南、宁夏、青海和西藏等省区各污染物排放量较少.不同地区排放污染物的主要生物质类型存在较大的差异,单位面积排放强度和人均排放量区域间差异显著.人类活动是生物质燃烧排放污染物的主要影响因素,秸秆和薪柴燃烧是污染物排放量最大的2种生物质,其对各种污染物的贡献率为93.8%~98.7%.     

太湖水体中NSAIDs的时空分布规律和生态风险评价

非甾体类消炎药(non-steroidal anti-inflammatory drugs, NSAIDs)是太湖水体中检出频率较高的一类药物残留物,但目前尚无研究从整个时空角度报道多种典型NSAIDs混合物在太湖的赋存情况.为此,采用高效液相色谱串联质谱(HPLC-MS/MS)技术检测了全太湖19个断面5种典型NSAIDs(双氯芬酸、布洛芬、吲哚美辛、萘普生和酮洛芬)的赋存浓度,分析了NSAIDs的时空分布规律及其与环境因子的相关性,并应用混合风险熵值(mixture risk quotient, MRQ)模型初步评估了NSAIDs混合物的生态风险.结果表明,相比于太湖中部,太湖北部、西部和东部水体的NSAIDs混合物赋存浓度较高,酮洛芬是NSAIDs混合物污染的主要贡献者;太湖水体中NSAIDs混合物在夏季(15.9～134.3 ng·L~(-1))和秋季(16.4～144.6 ng·L~(-1))的赋存浓度较高,而在春季(25.3～72.5 ng·L~(-1))和冬季(14.6～57.4 ng·L~(-1))的赋存浓度较低,其在太湖的分布分别与水体电导率和pH的相关性较大;MRQ模型评估结果发现全年共有9个断面处于NSAIDs混合物的高生态风险(MRQ1),NSAIDs混合物的中高级别生态风险(MRQ0.1)持续时间长,横跨春夏秋3个季节,其中秋季的生态风险最大.总体来看,太湖水体中NSAIDs混合物带来的污染不容忽视,尤其是秋季需要引起高度重视.     

大庆宋芳屯油田开发对周围草原羊草群落的影响

油田开发过程中 ,由于污染物的排放 ,对油田周围的生态系统将产生一定的影响。以大庆宋芳屯油田开发活动为例 ,通过实地调研和实验 ,分析了油田开发建设对草原羊草群落的影响和羊原群落的恢复规律。结果表明 :油田采油、贮存、运输及其他生产过程中产生大量的环境污染物 ,对油井周围环境中的植物生长发育及作物品质有一定的影响 ;黑钙土和风沙土上的钻井场可在 4～ 5a内恢复为羊草为优势种的群落     

介质阻挡放电处理气态污染物的研究进展

介质阻挡放电（DBD）由于具有分解效率高、能耗低、占地少等特点而逐渐成为研究的热点。介绍了DBD的特点、降解气态污染物的机理及发展历程;阐述了DBD单独处理、DBD-催化、DBD-紫外光、DBD-臭氧、DBD-湿式洗涤协同处理技术在气态污染物处理方面的研究进展;分析了DBD处理气态污染物的影响因素,并提出了今后的研究方向。     

珠江三角洲大气中甲基叔丁基醚的污染特征研究

应用先进的大气采样罐、大气样品预浓缩技术和气相色谱/质谱联用仪器,采取长期观测和加强观测方法详细地研究了珠江三角洲大气环境中MTBE的污染浓度水平及其时空分布特征.结果表明,①目前该地区的工业区、交通区以及居住、商业和交通混合区等大气环境中普遍能够检测出MTBE污染物,长期观测的小时浓度均值变化范围从0～1.250 μg·m^-3,夏季污染较冬季更为严重,高浓度的MTBE污染物主要集中在城区,郊区显著受到上风向城市和周边城市污染源排放的影响.②夏季加强观测期间,广州市区的日均浓度为(1.520±0.370) μg·m^-3,约为其下风向郊区花都测点的7倍和清洁区从化监测点的100倍.城区呈现早晚2个污染物浓度峰值,夜间为平均浓度最低值时段,而郊区夜间反而出现高浓度峰值.③冬季加强观测期间,广州市城区的日均浓度为(0.950±0.240) μg·m^-3,为其下风向郊区新垦测点的3.6倍,出现多个峰谷,城区在18:00～22:00点均具有较高的污染物浓度,郊区则在次日的04:00～10:00点具有相对较高的污染物浓度.④在光照比较弱的时段市区交通干线附近的大气MTBE浓度随着距地面高度增加而降低,而在光照比较强的时段则随着距地面高度增加反而有所上升,反映出市区近地面大气MTBE污染物除了主要来自机动车尾气排放之外,还有明显的大气光化学反应生成的二次污染物来源.     

基于AGNES算法优化BP神经网络和GIS系统的大气污染物浓度预测

建立了大气污染物浓度与影响因子之间的BP神经网络,对城市中各监测点位的次日大气污染物浓度进行预测,采用GIS的插值分析进行污染物空间分布预测,其中BP神经网络的输入向量采用AGNES算法进行处理。以太原市区SO2、PM10浓度预测为例,选择气温、湿度、降水量、大气压强、风速和前5天的污染物浓度等10个参数训练BP神经网络,结果表明,BP神经网络的训练效果较好,预测结果与实际浓度显著相关,R2分别为0.988、0.976;结合太原市8个监测点位的污染物浓度预测值,运用GIS空间差值法绘出SO2、PM10的浓度分布预测图,该图与实际情况大体符合,并且与国控大气污染企业的分布显著相关,Pearson相关系数分别为0.969、0.949。     

排污总量监测若干问题的思考

分析了排污总量监测过程中关于最低检出限、一类污染物的采样点位、监测频次、超标污染物等方面与污染源监督监测的区别以及存在的问题,并提出了相应的对策和措施.     

焦炉烟气中复杂有机污染物筛选研究(I):采样技术与方法

借鉴国内外典型烟气采样装置 ,设计出多级串联采样装置。它将多种过滤、吸附材料联合使用 ,具有一次采集有机污染物种类全 ,数量多 ,结构简单 ,操作方便 ,适用范围广等特点 ,实际采集鞍钢焦炉烟气样品 ,效果很好。