温度和采样深度对于静态培养法测定太湖沉积物磷释放的影响

沉积物原柱状样静态释放培养方法,通常被用来测定沉积物磷的释放速率,从而判断内源污染强度及其对上覆水水质的影响。然而,沉积物磷释放强度不仅与温度和采样深度等因素有关,还受到沉积物中磷形态季节性变化的影响。鉴于此,本研究以太湖北部湖区为研究对象,采用室内模拟培养及磷化学提取的方法,分析了太湖北部湖区沉积物中磷形态的季节变化特征,探究了温度、季节变化和采样深度对磷释放的影响。结果表明,在相同的培养温度下,高温季节采集的沉积物柱样经静态培养后,磷释放速率要高于低温季节的柱状样。这主要归咎于高温季节表层沉积物中的可移动磷含量较高。如在20 ℃下培养,夏季沉积物柱状样总磷和磷酸盐释放速率约是冬季的3.27倍和5.95倍;在30 ℃条件培养下,夏季采集的沉积物柱样磷释放约是冬季的2.37倍和1.92倍。同一季节采集的沉积物柱样磷释放速率随温度升高而加速,在30 ℃培养的沉积物柱样,总磷和磷酸盐释放速率分别是10 ℃的1.23倍和1.63倍。此外,随着采样深度的增加,总磷和磷酸盐释放表现为先增大后减小的规律。以太湖竺山湖沉积物为例,当采样深度为15 cm时,磷释放速率达到峰值,总磷和磷酸盐释放速率分别为2.10 mg·(m²·d)⁻¹和2.03 mg·(m²·d)⁻¹。以上研究表明,沉积物磷释放受温度与采的显著影响,亦受到沉积物季节性磷组成变化的影响。在利用沉积物释放实验判断内源污染时,应选择合适的温度以及采样深度。     

区域地下水不同深度微生物群落结构特征

为了揭示区域地下水不同深度微生物群落结构特征及其与地下水环境相互作用关系,选取北京琉璃河地区,采集不同深度地下水样品,用于水化学分析和微生物16S rRNA基因V4-V5区测序.水化学分析结果显示,地下水中8种主要离子浓度随深度增加均呈减小趋势,Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-变化规律显著,工业较发达区NO₃^-浓度达155.30mg/L,SO₄^2-浓度达321.00mg/L,部分浅层地下水受NO₃^-和SO₄^2-污染.微生物分析结果显示,地下水中微生物群落多样性受深度影响显著,随深度增加微生物群落组成丰富.地下水中优势菌门为Proteobacteria （26.2%~95.2%）,优势菌属为Pseudomonas（1.5%~32.2%）,不同深度微生物菌属组成差异明显,浅层、中层和深层地下水特有菌属数目分别为74,60,54.NO₃^-、SO₄^2-、深度是影响地下水微生物群落的主要因子,且NO₃^-、SO₄^2-浓度受地下水深度影响程度大.地下水深度是影响微生物群落结构差异的重要原因.     

中国PM_(2.5)污染状况和污染特征的研究

近１０ 余年来在中国的城市地区和清洁地区进行了ＰＭ２－５ 的采集和分析，其中包括ＰＭ２－５ 的质量浓度、离子和元素成分、酸度和酸化缓冲能力以及来源解析，研究结果表明，中国大部分地区ＰＭ２－５ 的污染较重，不论是质量浓度，还是各种主要成分浓度，在ＴＳＰ 和ＰＭ１０ 中都占有很高的比重，而ＰＭ２－５ 的酸度也远远高于ＴＳＰ 和ＰＭ１０ ，特别是近年来ＰＭ２－５ 污染还有相对加剧的趋势。     

天津市城市扬尘及土壤尘单颗粒质谱特征

为探究城市扬尘及不同类型的土壤尘单颗粒质谱特征,使用SPAMS（单颗粒气溶胶质谱仪）对天津城市扬尘及不同类型土壤尘（菜地、果园、林地、农田）进行分析.结果表明:天津城市扬尘粒径在0.5~1.0 μm之间的占比较高;4种土壤尘在不同粒径段的分布略有差异,整体而言小粒径段（0.2~1.0 μm）占比低于大粒径段（1.0~2.0 μm）,说明土壤尘更易分布在大粒径段.在小粒径段,天津城市扬尘颗粒含有更多的碳组分及硫酸盐,大粒径段含有较多的金属、氯、硝酸盐、磷酸盐及硅酸盐组分.与城市扬尘相比,土壤尘中23Na+、46NO₂-峰强显著降低,39K+、35Cl-、42CNO-峰强增高,通过其峰强比值分布可将城市扬尘与土壤尘明显区分.与城市扬尘相比,土壤尘中含碳颗粒显著减少,同时出现钾类颗粒.城市扬尘作为一种混合源,含碳颗粒可能受多种排放源（机动车、燃煤等）影响,而土壤尘中钾类颗粒可能与农作物施肥有关.两种源类含27Al+、26CN-、35Cl-、42CNO-、46NO₂-、76SiO₃-、79PO₃-的颗粒占比均高于50%,其中40Ca+、46NO₂-和62NO₃-颗粒在天津城市扬尘中占比更高,76SiO₃-颗粒在土壤尘中占比更高,表明天津城市扬尘中更多的颗粒含有钙和硝酸盐组分,土壤尘中含硅酸盐颗粒较多.与机动车尾气、生物质燃烧等排放的颗粒物相比,天津城市扬尘及土壤尘中含97HSO₄-颗粒占比较低,表明天津城市扬尘及土壤尘颗粒中含有更少的硫酸盐,可作为将天津城市扬尘、土壤尘与其他源类区分的指标.      

重庆市典型城区PM2.5含碳气溶胶季节变化和来源解析

于2015年10月、12月和2016年3月、8月在重庆大学A区采集秋、冬、春、夏4个季节PM_2.5样品,观察其微观形貌,分析含碳气溶胶及其碳组分的浓度水平,并探讨其季节变化及进行来源解析.结果表明,重庆沙坪坝区PM_2.5中有机碳（OC）、元素碳（EC）、烟灰（char）和烟炱（soot）的年均质量浓度分别为20.66、6.16、5.42和0.74 μg·m^-3.OC季节变化显著,冬季最高,夏季最低;EC秋季最高,冬季最低,但与其它季节相差不大;char表现为秋季 > 春季 > 冬季 > 夏季;soot表现为秋季 > 夏季 > 春季 > 冬季.正定矩阵因子（PMF）解析出3个因子,分别代表生物质/煤燃烧和道路扬尘的混合源（52.7%）、汽油机动车排放源（22.9%）和柴油机动车排放源（24.4%）.机动车尾气是秋、春和夏3个季节含碳气溶胶的主要来源,冬季主要受煤炭/生物质燃烧和道路扬尘混合源的影响.秋季污染事件可能是因为本地及周边城市汽油车通行量增加,冬季污染事件可能是本地煤炭/生物质燃烧排放增加和周边农村地区输入的共同作用,春季污染事件可能与来自西北方向的沙尘长距离传输有关.     

Associations of trace elements in aerosol at the south Adriatic coast

We applied statistical methods to the data of a 5-year sampling period to characterize the features of trace elements in airborne particulate matter at the South Adriatic Coast. The analysis of surface soil samples was also performed. The data were processed by cluster analysis, enrichment factor determination and receptor rose statistics. It is shown that the principal element association consists of Fe, Mn and Ti originating from surface material resuspension. Hg and Se were shown to originate from more complex natural and anthropogenic processes. A strong emission source of Cd and Se was identified in the SSE direction.Selected article from the Regional Symposium on Chemistry and Environment Krusevac, Serbia, June 2003, organized by Dr. Branimir Jovancicevic.     

2,4-D Mineralization in soil profiles of a cultivated hummocky landscape in Manitoba,Canada

The objective of this study was to quantify 2,4-D (2,4-dichlorophenoxyacetic acid) mineralization in soil profiles characteristic of hummocky, calcareous-soil landscapes in western Canada. Twenty-five soil cores (8 cm inner diameter, 50 to 125 cm length) were collected along a 360 m transect running west to east in an agricultural field and then segmented by soil-landscape position (upper slopes, mid slopes, lower slopes and depressions) and soil horizon (A, B, and C horizons). In the A horizon, 2,4-D mineralization commenced instantaneously and the mineralization rate followed first-order kinetics. In both the B and C horizons, 2,4-D mineralization only commenced after a lag period of typically 5 to 7 days and the mineralization rate was biphasic. In the A horizon, 2,4-D mineralization parameters including the first-order mineralization rate constant (k ₁), the growth-linked mineralization rate constant (k ₂) and total 2,4-D mineralization at the end of the experiment at 56 days, were most strongly correlated to parameters describing 2,4-D sorption by soil, but were also adequately correlated to soil organic carbon content, soil pH, and carbonate content. In both B and C horizons, there was no significant correlation between 2,4-D mineralization and 2,4-D sorption parameters, and the correlation between soil properties and 2,4-D mineralization parameters was very poor. The k ₁ significantly decreased in sequence of A horizon (0.113% day^?1) > B horizon (0.024% day^?1) = C horizon (0.026% day^?1) and in each soil horizon was greater than k ₂. Total 2,4-D mineralization at 56 days also significantly decreased in sequence of A horizon (42%) > B horizon (31%) = C horizon (27%). In the A horizon, slope position had little influence on k ₁ or k ₂, except that k ₁ was significantly greater in upper slopes (0.170% day^?1) than in lower slopes (0.080% day^?1). Neither k ₁ nor k ₂ was significantly influenced by slope position in the B or C horizons. Total 2,4-D mineralization at 56 days was not influenced by slope positions in any horizon. Our results suggest that, when predicting 2,4-D transport at the field scale, pesticide fate models should consider the strong differences in 2,4-D mineralization between surface and subsurface horizons. This suggests that 2,4-D mineralization is best predicted using a model that has the ability to describe a range of non-linear mineralization curves. We also conclude that the horizontal variations in 2,4-D mineralization at the field scale will be difficult to consider in predictions of 2,4-D transport at the field scale because, within each horizon, 2,4-D mineralization was highly variable across the twenty-five soil cores, and this variability was poorly correlated to soil properties or soil-landscape position.     

降雨对香溪河库湾主要藻种原位生长的影响

为明晰蓄水期降雨对三峡库区香溪河支流主要藻种原位生长的影响因素,本文在三峡水库降雨前后采用原位培养装置(培养笼)对铜绿微囊藻、小球藻和栅藻生物量变化特征进行原位培养实验.结果表明:①研究期间(2017年10月4～18日)降雨期与非降雨期水动力条件存在显著性差异(ANOVA,P 0. 05),降雨期间3种主要藻种Chl-a总量、比生长速率均显著小于非降雨期(ANOVA,P 0. 05),表明降雨对藻类生长起一定的抑制作用;相关分析结果指出,表征垂向掺混的4个水动力参数与3种藻种比生长速率呈显著/极显著负相关关系,表明水动力条件中剪切力τ、垂向紊流黏性系数Vr和垂向紊流扩散系数Vt的改变是导致藻类迅速衰亡的关键因素;②降雨前培养装置内混合层深度较低(1～2 m),降雨后(10月10～18日)混合层深度明显上升(大于5 m),同时降雨期叶绿素a(Chl-a)浓度显著低于非降雨期(ANOVA,P 0. 05).相关分析结果表明,光混比与3种藻种的比生长速率呈显著/极显著正相关,表明降雨导致水体垂向扰动增强,混合层不断扩大,打破了水体原有的水温分层从而抑制藻类的生长增殖;③降雨量、水温、光照强度、总氮(TN)和溶解性总氮(DTN)在降雨期与非降雨期均存在显著差异(ANOVA,P 0. 05),相关分析表明,降雨带来降雨量、水温、光照强度、总氮(TN)和溶解性总氮(DTN)改变是影响3种主要藻种比生长速率的关键环境参数.     

沈阳工业区夏季VOCs组成特征及其对二次污染形成的贡献

利用2019年和2020年夏季沈阳市工业区大气挥发性有机物(VOCs)的观测数据,研究沈阳市夏季工业区大气VOCs的组成特征并初步判断其来源,并利用最大增量反应活性(MIR)和气溶胶生成系数(FAC)法分别估算该地大气VOCs的臭氧生成潜势(OFP)及二次有机气溶胶生成潜势(AFP).结果表明,观测期间沈阳市工业区ρ(总VOCs)平均值为41.66μg·m^-3,烷烃、烯烃、芳香烃和乙炔分别占总VOCs浓度的48.50%、 14.08%、 15.37%和22.05%.浓度排名前10的物种累计占总VOCs浓度的69.25%,其中大部分为C2～C5的烷烃,还包括乙炔、乙烯和部分芳香烃.总VOCs整体上呈现出早晚浓度高、中午浓度低的日变化特征,峰值分别出现在06:00和22:00,11:00～16:00处于较低水平.由甲苯/苯(T/B)和异戊烷/正戊烷的比值判断工业区主要受机动车尾气排放、溶剂使用、燃烧源和LPG/NG的影响.工业区大气VOCs的总AFP为41.43×10^-2μg·m^-3,其中芳香烃的贡献最大;总OFP贡献值为1...     

上海一次典型雾霾过程中不同天气现象的气溶胶光学特性及转化机制

以上海市2013年冬季一次持续雾霾过程为例,根据能见度和相对湿度的地面观测资料将雾霾过程划分为干霾、湿霾、雾3种不同天气现象,对不同天气现象的气溶胶光学特性垂直分布特征进行了研究,并初步分析不同天气现象的转化机制.结果表明,3种不同天气现象的发生顺序为湿霾→干霾→湿霾及湿霾→雾→干霾→湿霾,相对湿度对能见度的影响最大,温度次之,再次是风速,而PM_(2.5)对能见度的影响最小.CALIPSO(Cloud Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation)探测期间,存在2~3 km明显气溶胶层,且不同天气现象的气溶胶层厚度不同(雾湿霾干霾);雾霾发生期间,1.0 km以下高度气溶胶消光能力最大;在干霾、湿霾到雾的转化过程中,球形、大粒径气溶胶增多,非球形、小粒径气溶胶减少.