废旧印刷线路板电解过程中铜的分布特性

以废旧印刷线路板粉末为原材料,采用压片电解方法回收单质铜,研究了CuSO_4·5H2O浓度、H_2SO_4浓度、电流密度、电解时间和NaCl浓度对电解过程中Cu分布特性的影响。结果表明:废旧印刷线路板中的Cu以Cu2+的形式进入溶液,最终以粉末形式沉积在阴极;过高的H_2SO_4浓度、电流密度和NaCl浓度会导致析氢反应等,从而降低Cu在阴极和溶液中的分布;当CuSO_4·5H_2O浓度、H_2SO_4浓度、电流密度、电解时间、NaCl浓度分别为50 g/L、6 mol/L、80 m A/cm~2、5 h、40 g/L时,Cu在阴极、溶液、阳极泥中的分布比率分别为63.16%、34.14%和2.70%。     

Tissue distribution of perfluoroalkyl acids and health status in wild Mozambique tilapia (Oreochromis mossambicus) from Loskop Dam, Mpumalanga, South Africa

This study examined concentrations of 15 perfluoroalkyl acids (PFAAs) in tissues from male Mozambique tilapia (Oreochromis mossambicus) collected at Loskop Dam, Mpumalanga, South Africa in 2014 and 2016. Nine of the 15 PFAAs were detected frequently and were included in statistical analysis and included two of the most commonly known PFAAs, perfluorooctanesulfonic acid (PFOS) (median, 41.6 ng/g) and perfluorooctanoic acid (PFOA) (median, 0.0825 ng/g). Of the tissues measured, plasma (2016 and 2014 median, 22.2 ng/g) contained the highest PFAA burden followed by (in descending order): liver (median, 11.6 ng/g), kidney (median, 9.04 ng/g), spleen (median, 5.92 ng/g), adipose (median, 2.54 ng/g), and muscle (median, 1.11 ng/g). Loskop Dam tilapia have been affected by an inflammatory disease of the adipose tissue known as pansteatitis, so this study also aimed to investigate relationships between PFAA tissue concentrations and incidence of pansteatitis or fish health status. Results revealed that healthy tilapia exhibited an overall higher (p-value < 0.05) PFAA burden than pansteatitis-affected tilapia across all tissues. Further analysis showed that organs previously noted in the literature to contain the highest PFAA concentrations, such as kidney, liver, and plasma, were the organs driving the difference in PFAA burden between the two tilapia groups. Care must be taken in the interpretations we draw from not only the results of our study, but also other PFAA measurements made on populations (human and wildlife alike) under differing health status.     

铁炭内电解垂直流人工湿地对污水厂尾水深度脱氮效果

针对污水厂尾水总氮(TN)含量偏高、微生物可利用碳源低的问题,构建铁炭内电解垂直流人工湿地(ICIE-VFCW)装置,研究了ICIE-VFCW对尾水的处理效果,并采用紫外-可见光光谱(UV-VIS)、凝胶过滤色谱(GFC),进一步探讨了ICIEVFCW强化脱氮机制.结果表明,ICIE-VFCW可提高系统对尾水中COD的去除,出水COD可稳定在30 mg·L~(-1)以下,全年、暖季、寒季COD平均去除率较普通垂直流人工湿地分别可提高10.16%、9.81%、11.22%.系统出水TN可维持在10 mg·L~(-1)以下,全年、暖季、寒季TN平均去除率较普通垂直流人工湿地分别提高13.72%、12.90%、16.17%.经过人工湿地处理后,污水中有机物的腐殖度、芳香度及相对分子质量(Mr)均有所下降,且ICIE-VFCW中Mr下降更为明显.湿地基质掺杂铁炭可促进尾水中大分子有机物转化为小分子,为微生物提供更多可利用碳源,从而提高脱氮效率.     

雷达海杂波统计特性建模研究

介绍了海杂波统计特性建模的幅度特性、多普勒谱及空间相关这三个方面的研究状况,对各种建模的思路和模型效果进行了对比总结。对于幅度均值已有多个较为成熟的模型,但适用范围不同,结果差异也很大。幅度分布建模重点解决拖尾问题,复合建模是趋势。除平均谱外,开始研究短时多普勒谱。空间相关性建模主要建立空间相关长度与雷达及海洋参数间的联系,但是研究还不够全面。总的来看,已由单纯经验建模发展为力图在机理研究指导下有一定物理意义的建模。尽管海杂波建模效果愈来愈接近实际,但建模依然存在诸多问题。     

基于GIS和LUR模型的西安市PM2.5浓度空间分布模拟研究

基于地理信息系统GIS和土地利用回归LUR模型,模拟西安市PM2.5浓度空间动态分布,结果表明:与PM2.5浓度相关性最高的分别为缓冲区为2 km的水域面积、人口密度和距离水域距离,R 2分别为0.501,0.393和0.280;与PM2.5浓度相关性最低的分别为缓冲区为4 km的水域面积、未利用地面积和耕地面积,R 2分别为0.039、0.021和0.017.未考虑风速建立的LUR模型多元回归的相关系数为0.856,R 2为0.733,考虑风速的相关系数为0.892,R 2为0.796,表明风速对于污染物的分布影响较大,LUR模型模拟效果较好.模拟的PM2.5年均浓度高风险区分布于中部,中风险区分布于中西部,低风险区分布于东南部和西部.     

湖北省PM2.5与PM10比值分析及PM2.5时空分布特征研究

基于2012年-2014年湖北省大气污染物监测数据,通过数据反演方法,得到湖北省17个城市的PM2.5年均浓度.利用ArcGIS绘制出各城市不同年份的颗粒物浓度空间分布图,并对其进行分析.结果表明,2012年-2014年间,湖北省17个城市PM2.5与PM10年均浓度比值为0.66,PM2.5年均浓度超出国家二级标准,整体呈现上升趋势.城市方面,在多数城市PM2.5与PM10浓度上升的同时,仅武汉、黄冈和天门3个城市颗粒物浓度2014年较2013年有所下降,且武汉市PM2.5浓度下降率达12.8%,表明武汉市近两年来采取的政策措施具有较好的可行性和有效性.     

川东北低山丘陵区细颗粒物主要相关因素和季节变化分析——以南充主城区为例

基于中国空气质量在线监测分析平台和全球天气精准预报网的大气质量和气象数据,以四川盆地东北低山丘陵区典型城市南充市主城区为例,检验了细颗粒物(PM_(2.5))浓度的概率密度分布,发现其接近对数正态分布,由相关分析确定了PM_(2.5)浓度的主要相关因素为CO、NO_2(相关系数r分别为0.76、0.55,P0.01),再通过对2014年1月—2016年6月的日数据的逐步回归筛选出最优的回归指标和模拟方程(决定系数R_(adj)~2为0.68,P0.05),2016年7月—2017年6月的数据验证表明模拟效果较好(拟合优度为0.64,相对误差15.48%);最后根据时序插值、浓度和IAQI(PM_(2.5))的时段均值发现PM_(2.5)浓度在年际上有降低趋势;在季节上由高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季;PM_(2.5)浓度在1月和6月分别呈现出年内的峰值和谷值,5、10月出现了阶段性峰值,尤其是5月;IAQI(PM_(2.5))的季节变化与浓度变化规律相似;且PM_(2.5)与PM_(10)比值的均值为0.67,表明现阶段南充市主城区大气污染物中细颗粒物占有较大比重。     

阿哈水库叶绿素a时空分布特征及其与藻类、环境因子的关系

为了解阿哈水库叶绿素a(Chl-a)时空分布特征及其与藻类、环境因子的关系,于2012年枯水期至2013年平水期、丰水期对藻类与理化指标进行分层采样.结果表明Chl-a季节变化明显,与藻类生物量季节变化较为一致,而与丰度差别较大,平水期发生甲藻水华,浓度最高(91μg·L~(-1)),枯水期与丰水期相对较低,分别为8μg·L~(-1)与16μg·L~(-1).枯水期与丰水期水体表层Chl-a浓度略高于中、底层,表层光照、溶解氧相对充足,利于藻类生长;平水期表层Chl-a浓度远高于中、底层,易在表层聚集的甲藻水华是主要原因.大坝Chl-a浓度高于库中,这可能是大坝位于金钟河入库口,营养盐高于库中的缘故.相关性分析得出Chl-a与甲藻门呈极显著正相关(R=0.798,P0.01);Chl-a与TP、DO、pH呈极显著正相关(R=0.762,P0.01;R=0.792,P0.01;R=0.658,P0.01),与TN显著正相关(R=0.388,P0.05)与N/P、NO_3~--N显著负相关(R=-0.37,P0.05;R=-0.435,P0.05).逐步回归分析得出DO、TP、N/P为影响阿哈水库Chl-a分布的主要因子.此外热分层以及水温对Chl-a的影响也不容忽视.     

道路灰尘中有机磷阻燃剂污染特征及人体暴露

利用气质联用仪(GC-MS)定量分析了苏州市25个道路灰尘样品中4种有机磷阻燃剂(organophosphate flame retardants,OPFRs)的含量水平和分布特征,并估算了成人、儿童和环卫工人灰尘摄入和呼吸暴露两种不同途径的日暴露量.结果表明,在灰尘样品中4种OPFRs均有不同程度检出,总OPFRs的含量范围为ND~8 901.66 ng·g~(-1),中位值为1 039.21 ng·g~(-1).三(1-氯-2-丙基)磷酸酯[Tris(1-chloro-2-propyl)phosphate,TCPP]、磷酸三(丁氧基乙基)酯[Tris(2-butoxyethyl)phosphate,TBEP]、磷酸三(1,3-二氯-2-丙基)酯[Tris(1,3-dichloro-2-propyl)phosphate,TDCPP]和磷酸三(2-氯乙基)酯[Tris(2-chloroethyl)phosphate,TCEP]含量范围分别为0~6 931.46、0~2 021.15、0~788.44和0~62.16 ng·g~(-1).在高暴露情景下,成人、儿童和环卫工人通过摄入灰尘暴露ΣOPFRs的日均暴露量分别是125.68、915.78和6 314.16 pg·kg~(-1),儿童的暴露量比普通成人高6倍;而成人、儿童和环卫工人通过呼吸途径暴露ΣOPFRs的日均暴露量分别为3.07E-02、1.89E-02和1.54E-01 pg·kg~(-1).因此灰尘中OPFRs对于儿童和环卫工人的潜在危害更大.     

北京市近郊区土壤砷累积特征

城市近郊区土地利用类型多元化,同时也承载着巨大环境压力,研究近郊区土壤污染特征对城市规划及发展有着重要意义.通过3 km×3 km网格布点,系统采样调查了北京市近郊区5～6环路之间167个样点的0～20 cm表层土壤样品中砷的含量,分析了城市近郊区土壤砷的累积特征.结果表明,北京市近郊区土壤砷含量为2.89～11.38 mg.kg-1,平均值为7.11mg.kg-1.平均值在90年代末的背景值调查数据的范围之内,但是各个分位数级别的值均小于80年代初的北京市土壤背景值调查数据.因子分析结果发现北京市近郊区土壤砷与来源于成土母质的Co、Mn和Ni元素一组.克里格插值得到的北京市近郊区土壤砷含量空间分布图表明,西北与东部及东南部分土壤砷含量较东北和西南部高,砷含量最高25%的土壤样点与点源污染有关,而砷含量最低25%的样点大多远离污染源.不同土地利用类型土壤砷的比较结果表明人类活动在一定程度上影响土壤中砷的累积,生活区与农田土壤砷含量相似且显著大于绿地和荒地.污染源对生活区和绿地与荒地土壤中砷的累积有显著影响,工厂区附近的土壤砷含量显著比远离工厂区和交通区的土壤高.因此,北京市近郊区土壤砷在整体空间分布上主要与成土母质有关,然而人类活动在一定程度上也显著增加了土壤砷的累积.