不同玉米品种对新鲜城市污泥处理效果的初步研究

寻求城市污泥安全农用的方法是当前城市污泥处理处置的重要研究课题之一.采用小区试验,研究了8个玉米品种对新鲜城市污泥处理效果.结果表明:所选择的8个玉米品种均可以在污泥上生长,大丰5品种对锌的累积量最低,04杂1品种对镉累积量最低,会单4品种对铜和铅累积量最低;玉米种植可显著降低城市污泥中的含水率,比不种玉米的对照处理(69.43%)水分去除率提高9.05%~17.50%,有利于城市污泥的干化及后续利用;各玉米品种植株中的总养分(氮+五氧化二磷+氧化钾)均高于有机肥标准(NY525—2012)的总养分要求,而重金属镉和铅的质量浓度除赛田3品种外其他品种均低于农用有机肥标准(NY525—2012)的限量值;玉米种植后城市污泥中的总养分和锌、镉、铜、铅4种重金属质量浓度变化很小.可见,利用玉米处理新鲜的城市污泥既可降低城市污泥中的水分,又可以产生一定量优质的有机肥原料,为城市污泥的资源化利用提供新思路.     

湖北网湖沉积物重金属分布特征、源解析及风险评价

为揭示湖北网湖沉积物重金属污染特征,采用空间插值法、主成分分析法和地累积指数对其污染特征、来源识别及生态风险状况进行分析。结果表明：5种重金属的平均浓度从高到低依次为Zn>Cr>Cu>Pb>Cd,且浓度均超过湖北省土壤背景值;Pearson相关性分析表明,Zn与Cd、Pb浓度呈正相关（P<0.05),Cu与Zn、Cr浓度呈负相关（P<0.05)。主成分分析发现,主成分1由Pb、Cd、Zn构成,主要来源于河流运输和农业活动影响;主成分2由Cr和Cu构成,主要来源于矿物风化等自然背景和工业活动及水产养殖等人类活动污染影响。地累积指数结果显示,网湖沉积物中重金属处于低风险状态,但Cd和Cu达到中度污染,为主要污染物,应予以关注。     

天津市地表水体与沉积物中7种高关注酚类化合物的污染特征与生态风险分析

为探究地表水体与沉积物中酚类化合物的污染分布特征和生态风险,选择天津市3个水源地与6条主要河流,采集了26个地表水样与6个沉积物样品,利用固相萃取与超声萃取、高效液相色谱-串联质谱法(HPLC-MS/MS)测定了水样及沉积物中1-萘酚(1-naphthol)、壬基酚(nonylphenol, NP)、双酚A(bisphenol A, BPA)、2-苯基苯酚(biphenyl-2-ol)、3,4-二氯酚(3,4-dichlorophenol)、四溴双酚A(tetrabromobisphenol A, TBBPA)和对叔丁基苯酚(p-tert-butylphenol, PTBP)等7种高关注酚类化合物的浓度水平,并应用物种敏感性分布(species sensitivity distribution, SSD)法和熵值法(ecological risk quotient, RQ)评估7种酚类化合物水环境和沉积物的生态风险。结果表明,地表水样中7种酚类化合物均全部检出;其中壬基酚的检出浓度最高,其次为四溴双酚A、对叔丁基苯酚、1-萘酚、2-苯基苯酚、3,4-二氯酚和双酚A。沉积物中酚类化合物的污染分布规律与水样相似,除双酚A外的目标物全部检出。其中,壬基酚浓度比其他物质浓度高2个数量级。风险评估结果显示,壬基酚对水环境与沉积物存在不可接受的风险;而四溴双酚A、对叔丁基苯酚、1-萘酚、2-苯基苯酚、3,4-二氯酚和双酚A则对环境具有较低风险或者存在一定的风险。     

基于GIS和EVS方法的退役化肥企业场地开发前环境调查与污染特征分析

以某化肥企业退役场地为例,基于GIS和EVS方法,开展场地的氨氮和挥发性有机污染物污染状况调查与特征分析。结果显示,场地主要超标特征污染物是氨氮和1,2-二氯乙烷;土壤中氨氮超标点位浓度最大值为2808 mg·kg^-1,包气带最下段土层中基本已无氨氮污染,而潜水含水层土层中氨氮污染却又加重,说明地下水中氨氮污染可能存在污染物传输的优先通道;土壤中1,2-二氯乙烷未超标,地下水中1,2-二氯乙烷超标点位浓度最大值为1188.52μg·L^-1,说明土壤中污染物未超出筛选值无法作为地下水中污染物未超标准限值的表征条件,土壤和地下水样品的采集检测均有必要;PID快速检测结果与厂区的污染源分布情况相符,对于初步筛选采集具有代表性的土壤样品具有较强的辅助作用。     

安全是使命更是责任——金湖县公路管理站安全工作掠影

前不久,笔者走进金湖县公路管理站的荣誉室,首先映入眼帘的是一张张安全先进单位的奖状、奖匾,从2003年至今,该公路站年年被淮安市公安局、消防支队和公路处等多个领导部门表彰为安全先进单位、先进集体等。一项项荣誉反映出该站安全工作的业绩。一位领导笑着说：“安全是使命更是责任”。     

化学品正辛醇空气分配系数定量预测模型研究

正辛醇-空气分配系数是描述化学品在空气和环境有机相之间分配的一个关键参数,对化学品分配、迁移、转化规律和生态效应评价具有重要意义。采用量子化学方法对309个化合物进行结构优化,采用遗传算法筛选最优结构描述符,运用多元线性回归和神经网络算法构建化学品正辛醇-空气分配系数预测模型。模型方程表明影响化学品正辛醇-空气分配系数的3个参数为分子中非氢原子个数(Nsk)、3D-MoRSE描述符(Mor12u)、氮原子和氧原子数目(n HDon)。拟合结果显示,多元线性回归模型决定系数R2和标准误差分别为0.911和0.880,神经网络模型决定系数R2和均方根误差分别为0.839和0.830。基于杠杆(leverage)法评价模型的应用域,结果表明模型具有较强的稳健性、预测性和拟合能力。通过定量结构-活性关系(QSAR)预测技术可弥补正辛醇-空气分配系数测试数据的缺失,减少测试费用和评估数据的不确定性。     

我们一起去阿里

2009年春节前,中学同窗聂君以副驾身份把我策划进一家越野俱乐部自驾青藏高原团队,从此改变了我的常态生活,每年开始多出一份惦记和牵挂。四月底,开拔前紧锣密鼓的一个月,岂料俱乐部无端变故,走与不走反复数次,最终全体熄火。聂君已借妥了辆四驱越野请好了假期,我则牵挂不多,一切依性情而