生物反应带修复技术试剂注入条件对接触效率的影响模拟

近些年来,原位生物反应带技术在污染场地修复中越来越受到关注。原位生物反应带的修复效果直接受注入试剂与污染物接触效率的影响。应用GMS 6.0软件分别模拟研究了质量缩放因子(SFM)和体积缩放因子(SFv)对接触效率(Ev)的影响。结果显示,Ev与SFM和SFv均呈正相关关系,但当SFM>2.0时,SFM对Ev的影响较小;当SFv>1.5时,Ev的增加幅度降低,乳化油迁移性能下降。由此可见,研究质量缩放因子和体积缩放因子对接触效率的影响对原位生物反应带修复工程的设计、运行和管理具有一定的指导意义。     

乐安河-鄱阳湖湿地植物群落分布及其环境影响因子

于2012年平水期(4月)、丰水期(8月)和枯水期(11月)对乐安河自上游至下游及入鄱阳湖区域内湿地植物群落分布和水土环境因子进行调查,分析乐安河不同水期湿地植物群落的分布特征,通过DCCA(detrended canonical correspondence analysis,除趋势典范对应分析)探讨不同水期植物群落分布特征与环境因子间的定量关系. 结果表明:3个水期内共观测到湿地植物167种,不同水期植物种类及组成结构均具有显著差异. 其中平水期湿地植物102种,分属于33科75属;枯水期71种,分属于27科53属;丰水期种类最少,为55种,分属于20科42属. 乐安河上游处于未受矿山开采影响的对照区域内,水生植物群落分布主要受河流自然环境因素的影响. 对于受重金属酸性污染影响较严重的区域,DCCA排序结果显示,水土环境中pH和Cu、Pb、Cd等重金属含量是影响植物群落分布的重要因素. 其中,上游湿地植物群落分布主要受Cu含量和pH的影响;中、下游主要受水、土环境中重金属Pb、Cd的复合污染以及pH的影响. 乐安河湿地植物群落分布与环境因子间具有明显的对应关系,DCCA法能准确识别影响湿地植物群落分布的关键环境因子.      

成都市铺装道路扬尘排放清单及空间分布特征研究

对成都市城区和郊区不同等级铺装道路共采集了96个道路扬尘样品,通过调研得到了不同等级道路车流量、平均车重和道路长度等有关活动水平数据,采用AP-42法估算该地区不同等级道路扬尘排放因子和排放量,并利用Arc GIS软件得到了道路扬尘PM10和PM2.5排放量的空间分布图。结果表明:成都市城区道路和郊区公路积尘负荷平均值分别为0.50,0.94 g/m2;郊区等外级公路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为2.59,0.63 g/VKT,城区支路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为1.15,0.28 g/VKT;基准年2012年道路扬尘PM10和PM2.5的排放总量分别为48 745.46,11 793.26 t。从空间分布看,中心城区每一网格道路扬尘PM10和PM2.5排放量最大,分别达到300,70 t以上。     

新疆城市废弃物处置温室气体排放研究

人为活动产生温室气体的来源之一是城市废弃物处理。参考《省级温室气体清单编制指南(试行)》,结合城市废弃物处置状况,研究新疆2010年废弃物处理的温室气体排放。结果表明:2010年新疆城市废弃物处置过程温室气体总排放量为3 570 230.74 t(eq.CO2),其中固体废物填埋处置是重点排放源,排放量约为2 744 006.79 t,废弃物焚烧处置过程排放量最少,仅为179.67 t,废水处置过程排放量为826 044.28 t。研究结果为新疆碳减排工作提供依据,并为其他城市的碳排放清单核算提供借鉴和参考。     

南京市冬春PM_(2.5)和PM_(10)污染特征及影响因素分析

南京2013年冬季至2014年春季多次出现灰霾污染天气过程,防治颗粒物污染刻不容缓,其中细颗粒物(PM_(10))和超细颗粒物(PM_(2.5))所占比例较大。利用南京市环保局空气质量发布平台污染物监测数据和中国天气网站气象要素数据,对冬春季PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征以及它们与气象条件的关系进行分析。结果表明:南京冬季PM_(2.5)、PM10平均浓度分别为0.0982,0.1536 mg/m3,春季平均浓度分别为0.0673,0.1207 mg/m3。市区和郊区污染程度由高到低依次为:市区>江宁>六合>溧水。南京空气中颗粒物小时平均浓度日变化呈"双峰双谷型"特征。颗粒物与相对湿度、降雨量和风力呈一定的负相关性,与温度呈一定的正相关性,它们共同影响颗粒物质量浓度水平和大气污染状况。     

古夫河着生藻类优势种体积与水质因子的相关性研究

通过研究长江三峡库区古夫河着生藻类优势种体积的变化,探索影响其体积的主要水质因子,为河流水质评价提供依据.于2010年12月至2012年2月,对古夫河着生藻类和地表水采样11次,共鉴定着生藻类197种,检测水质指标10项.选取Mcnaughton优势度指数(Y)>0.02的着生藻类(共30种)作为优势种并计算体积;利用主成分分析(PCA)分析优势种藻类在不同月份的体积变化.结果显示,硅藻门对冷暖季的变化较为敏感.将水质因子与优势种藻类体积进行典范对应分析(CCA),结果显示水质因子与藻类体积相关性大小为:溶解氧>氨氮>叶绿素a>酸碱度>硝态氮>总磷>水温>总氮>总有机碳>化学需氧量.Monte Carlo显著性检验结果为溶解氧和氨氮对着生藻类体积的影响最大,其次为叶绿素a、酸碱度和硝态氮.硅藻门藻类体积的变化可以判断古夫河水体中溶解氧、氨氮、叶绿素a、酸碱度、硝态氮的含量与变化.     

太子河河岸带土地利用类型与硅藻群落结构的关系

为了评价河岸带土地利用对河流硅藻群落的影响,于2012年5月对太子河河岸带4种主要土地利用类型(森林用地、森林耕作用地、耕地、城镇建设用地)下38个采样点的硅藻群落和水环境特征进行采样分析. 结果表明:森林用地的指示种为膨大桥弯藻(Cymbella turgida)、优美桥弯藻(C. delicatula)、弧形峨眉藻(Ceratoneis arcus)、Gomphonema trancatum等寡污指示种;耕地的指示种为颗粒直链藻(M. granulate)、库津小环藻(Cyclotella kuetzingiana)、线形菱形藻(N. linearis)、尖布纹藻(Gyrosigma acuminatum)等污染指示种. 聚类分析结果显示,相同土地利用类型区域内,硅藻群落结构特征较为相似. 典范对应分析显示,ρ(COD_Mn)、ρ(SS)(SS为悬浮物)和ρ(TDS)(TDS为总溶解固体)是影响硅藻群落结构特征的主要水环境因子. 不同土地利用类型区域内硅藻群落结构特征差异显著,其中,森林用地内硅藻生物指数(17.98)和硅藻属数量(17.33个)最高,Shannon-Wiener多样性指数(2.22)和Pielou均匀度指数(0.54)最低;耕地内Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数平均值最高,分别为3.37和0.82;城镇建设用地内物种丰富度(11.00)、硅藻生物指数(9.20)和硅藻平均密度(0.71×104 L-1)最低. 研究显示,不同土地利用类型通过对水环境因子的影响进而影响硅藻群落的变化,其中城镇建设用地面积所占比例较高的河流水环境质量和硅藻群落状况最差;太子河河岸带土地利用类型对河流硅藻群落结构影响显著,并表现出明显的空间异质性.      

黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及其输送潜在源区

利用轨迹聚类方法对2011年6~8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组,得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹,结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料,分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分析法PSCF(potential source contribution function analysis)定性分析了不同气团背景下黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区,最后结合浓度权重轨迹分析法CWT(concentration weighted field)定量分析不同潜在源区对黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的贡献.结果表明,积聚模态颗粒物(0.5~1μm)数浓度约占0.5~20μm颗粒物数浓度的94.9%;黄山顶6~8月大陆气团的发生频率最高,约43.4%;影响黄山光明顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区主要来自一些工业发达人口密集的城市群:湖北东部、安徽中部、河南、江西境内、两广交界处、湖南南部以及浙江北部地区.而垂直方向上,来自西北和西南方向高度约2~5km的自由对流层气团对黄山顶积聚模态粒子数浓度贡献较大.     

民用燃料燃烧排放PM2.5和PM10中碳组分排放因子对比

在实验室中模拟民用燃料在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,获得玉米秸秆、薪柴、蜂窝煤和块煤四种常用民用燃料燃烧排放PM10,PM2.5及载带碳组分的排放因子.结果表明,民用燃料燃烧排放的颗粒物以细颗粒为主, PM2.5占PM10的70%~90%.颗粒物排放因子最大的为块煤,其PM2.5和PM10的排放因子分别为9.837和11.929g/kg,分别是蜂窝煤的12.6和13.7倍;玉米秸秆和薪柴PM2.5和PM10的排放因子稍低于块煤,为7.359~10.444g/kg.4种燃料燃烧OC排放因子块煤最高,其在PM2.5和PM10中分别为5.29和5.19g/kg.薪柴燃烧EC的排放因子最高,其在PM2.5和PM10 中的排放因子分别为1.065和1.126g/kg.块煤两种粒径上EC的排放因子略低于薪柴.蜂窝煤EC的排放因子最低,比薪柴低300倍左右,玉米秸秆EC的排放因子也要比薪柴低10倍左右.碳组分是块煤,秸秆,薪柴排放颗粒物的主要成分,其含量在40%~60%之间,该值比蜂窝煤高3倍.四种燃料对应的OC/EC比值差异很大,薪柴和块煤燃烧排放颗粒该值为3~6,秸秆和蜂窝煤燃烧排放颗粒其值高达30~50.     

基于国内水泥生产现状的碳排放因子测算

水泥生产过程中碳排放因子的测算是计算水泥碳排放量的基础,为了准确测算我国水泥行业熟料煅烧阶段碳酸盐矿物分解释放CO2的碳排放因子,就需要对水泥生产线上相关样品做成分测定和综合分析.通过对国内近百条代表性较强的水泥生产线上的生料、熟料、水泥、石灰石、燃煤等样品进行钙、镁、烧失量、碳酸盐等化学成分的定量分析,并考虑新型干法窑和立窑两种生产工艺类型的差别,分析测算了基于国内水泥生产的工艺碳排放因子.结果表明:生料碳酸盐法测算碳排放因子的结果较熟料法的结果低约10kgCO2/tcl;不同窑型的碳排放因子存在明显差异,新型干法窑的碳排放因子多集中在500~520kgCO2/tcl,立窑碳排放因子多集中在480~500kgCO2/tcl;多数熟料含有少量碳酸盐.生料碳酸盐法不涉及燃煤灰分的化学成分,可以规避燃煤灰分成分的影响,测算碳排放因子采用生料碳酸盐法较准确,并且应基于不同窑型,同时考虑碳酸盐分解率问题.