低温等离子体协同处理Hg~0、NO_x、SO_2的机理研究

低温等离子污染物处理技术具有工艺简单、可协同控制多种污染物、占地面积小等特点,是目前在污染物控制技术领域的研究热点。主要介绍气体放电产生低温等离子体去除污染物过程中存在的O2、CO2气体对污染物去除效率的影响、NO x和SO2对Hg去除效率的影响和加入H2O、NH3、HCl对污染物去除效率的影响研究。     

大转变第二部分:建立风电为核心的经济

在从化石燃料向可再生能源转变以及避免气候变化失控的竞赛中,风能已经大大领先于太阳能和地热能.世界各地太阳能电池板发电能力为70,000兆瓦,地热发电能力约11,000兆瓦.当前全球约有80个国家有风电场,总发电容量近24万兆瓦,中国和美国都处于领先地位. 在过去的十年中,世界风力发电能力每年增长近30％,其增长既是自身的特点所驱动,也是政策支持的扩张.风是丰富、无碳、永不枯竭的资源.它不耗水、不用燃油、用地少且容易大规模开发,可以快速联网,没有其他能源可与风能具有的优势相匹敌.     

原子荧光光谱法测定水中砷、汞的方法比对实验

本文主要通过试验确定原子荧光谱测定水中砷、汞的监测条件并在现有标准下进行分析试验.     

论如何提高环境监测能力

环境监测是由于环境的污染而产生形成的,并伴随着环境保护事业的发展而不断前进。环境监测作为环境保护工作的要点．也是其环境决策的最重要依据．其水平高低的强弱反映了环境管理能力。离开了环境监测就等于失去了环境管理的奠基石。因此,为了加强环境保护,提高其环境管理的效率,我们必须依靠其环境监测。因此本文从多个方面阐述了如何提高环境监测的能力。     

非点源污染河流的水环境容量估算和分配

通过河流相应集水区内氮磷的各污染源分析(包括农地、畜禽养殖和生活排污等),利用输出系数模型估算各非点源的氮磷投(排)放量和入河量;采用河段氮磷输入-输出平衡关系分析方法,估算河流对氮磷的每月自净量.以此为基础,参照水功能区划所要求的水质目标,提出了水质未超标河段相应集水区的氮磷剩余水环境容量按月估算模型,和水质超标河段相应集水区内氮磷投放削减量的按月估算模型,及其在各污染源之间的分配方案.结果表明,长乐江的总氮和总磷自净量分别达到775.9 t·a^-1和30.9 t·a^-1,自净率分别为28.8%和51.2%.河流对氮磷的自净量不仅受水文生态条件的影响而表现出较大的季节性变化,而且随着污染负荷量本身的增加而提高.按照水功能区划中Ⅲ类水的水质要求,长乐江总氮含量全年超标;各非点源的总氮投(排)放量均须不同程度的削减,削减总量应达到1 581.0　t;氮源削减量分配结果表明,化肥是应削减的最大氮源,要求在河流相应集水区内的化肥氮投放削减量为1 047.4 t·a^-1;而与各种氮源的投排放现状相比,要求削减比例最高的是畜禽养殖的氮排放量,达32.4%.长乐江流域尚有一定的总磷剩余水环境容量(2 335.7 t·a^-1).根据目标水质要求,平水期是各污染源总氮投放需要削减的量最大的时期,丰水期则是总磷剩余水环境容量最小的时期.     

空气自动监测系统的质量保证和控制方法探讨

空气自动监测系统的正常运行需要有严格的质量保证和管理方法,青岛市空气自动监测系统已正常运行了二十多年。运行期间,通过查阅大量的国内外资料并结合实际工作需要逐步建立了一套适合目前监测状况的质量保证和控制方法,并取得了较好的效果。     

石墨烯基磁性复合材料吸附水中亚甲基蓝的研究

建立了一种超声辅助共沉淀法制备磁性Fe3O4/氧化石墨烯(Fe3O4/GO)纳米粒子.透射电镜和磁滞回线研究表明,该复合物具有小的颗粒尺寸和超顺磁性.该磁性纳米材料可以吸附废水中的染料亚甲基蓝,实验研究了溶液pH值、吸附剂的用量、时间和温度对亚甲基蓝去除率的影响.结果表明,pH值在6~9范围内,Fe3O4/GO都能高效地吸附亚甲基蓝.反应过程在前25 min反应速率很快,到180 min内达到吸附平衡.该磁性纳米材料对亚甲基蓝的吸附符合Langmuir吸附等温模型和准二级动力学方程,吸附过程是一个自发和吸热过程.该吸附材料对亚甲基蓝吸附容量高,在313 K时Fe3O4/GO的饱和吸附量为196.5 mg·g-1.另外,可以方便地通过外部磁场分离回收吸附剂,利用过氧化氢可以再生重复使用,是一种优良的吸附染料废水的材料.     

1980~2010年浙江某典型河流硝态氮通量对净人类活动氮输入的动态响应

以浙江某典型流域为研究对象,基于1980～2010年的水质水量和氮源数据及LOADEST模型,估算了逐年河流NO-3-N通量和净人类活动氮输入(NANI),分析了河流NO-3-N通量和NANI的年际演化特征及其动态响应关系,探讨了每年NANI、滞留氮库、自然背景源对河流NO-3-N通量的贡献.结果表明,1980～2010年,河流NO-3-N通量和NANI总体上都呈现出先增后减的抛物线型变化趋势,均在1998年左右分别达到峰值5.74 kg·(hm2·a)-1和77.5 kg·(hm2·a)-1;过去31 a,河流NO-3-N通量和NANI分别净增加了～42%和～77%.化肥氮和大气氮沉降是NANI的主要来源,分别占了NANI的～48%和～40%.河流NO-3-N通量的年际变化不仅与NAIN(R2=0.27**)和化肥氮输入量(R2=0.32**)显著相关,而且与河流年均流量(R2=0.79**)或降雨量(R2=0.63**)具有更强的相关性,意味着河流NO-3-N的来源除了当年的NAIN,还受滞留氮库的影响.所建立的以NANI和流量为自变量的回归模型能很好地模拟河流NO-3-N通量变化(R2=0.94**).该模型预测结果显示,在NANI和流量分别降低30%的情况下,河流年均NO-3-N通量将分别减少～21%和～30%;每年的NANI、滞留氮库、自然背景源对河流当年NO-3-N通量的贡献率分别为～53%、～24%、～23%.河流NO-3-N通量长期的年际变化是NANI和水文要素共同作用的结果;但是,由于滞留氮库的影响,与源控制方式相比,增加"汇"景观应该能更加快速地削减河流NO-3-N通量.     

土地利用方式对缙云山土壤团聚体稳定性及其有机碳的影响

土壤团聚体对土壤肥力、质量和土壤的可持续利用等有很大的影响,是水、肥保蓄与释供功能的物质基础.通过湿筛法,将缙云山林地、撂荒地、果园和坡耕地这4种土地利用方式土壤进行粒径分组,得到大团聚体(>2 mm)、中间团聚体(0.25~2 mm)、微团聚体(53μm~0.25 mm)以及粉+黏团聚体(<53μm)的质量分数,测定各粒径团聚体中的有机碳含量,并计算0~60 cm土壤深度内各粒径土壤团聚体的有机碳储量.结果表明,土地利用方式对土壤团聚体稳定性及其有机碳具有重要影响.林地的开垦行为会导致大团聚体的破碎化,果园及坡耕地>0.25 mm的大团聚体含量分别为44.62%和32.28%,分别比林地降低38.58%(P<0.05)和91.52%(P<0.05),土壤结构趋于恶化;而坡耕地闲置为撂荒地后,则会促使粉+黏团聚体向粒径大的微团聚体及中间团聚体转化,使土壤结构趋于改善.在0~60 cm土层内,果园及坡耕地土壤颗粒的MWD(平均质量直径)和GMD(几何平均直径)值均显著低于林地(P<0.05),而坡耕地撂荒后,MWD和GMD值均显著升高(P<0.05),表明林地开垦为果园和坡耕地导致土壤团聚体的稳定性降低,容易被水分散,而坡耕地弃耕撂荒会增强团聚体的稳定性,提高土壤抵抗外力破坏的能力.4种土地利用方式下各粒径土壤团聚体有机碳含量均随土壤深度的增加而降低.在0~60 cm的土壤深度内,不同土地利用方式下各粒径土壤团聚体有机碳储量表现为:大团聚体有机碳储量为林地(14.98Mg·hm-2)>撂荒地(8.71 Mg·hm-2)>果园(5.82 Mg·hm-2)>坡耕地(2.13 Mg·hm-2),中间团聚体有机碳储量为撂荒地(35.61 Mg·hm-2)>林地(20.38 Mg·hm-2)>果园(13.83 Mg·hm-2)>坡耕地(6.77 Mg·hm-2),微团聚体有机碳储量为撂荒地(22.44 Mg·hm-2)>林地(10.20 Mg·hm-2)>果园(6.80 Mg·hm-2)>坡耕地(5.60 Mg·hm-2);粉+黏团聚体有机碳储量为撂荒地(22.21 Mg·hm-2)>林地(17.01 Mg·hm-2)>果园(16.70 Mg·hm-2)>坡耕地(9.85 Mg·hm-2).各粒径土壤团聚体内有机碳储量均为林地和撂荒地高于果园和坡耕地,表明将林地开垦为果园和坡耕地后,将导致各团聚体组分内有机碳的损失,而坡耕地撂荒则有助于土壤有机碳的恢复和截存;林地和撂荒地土壤有机碳主要蓄积在中间团聚体内,而果园和坡耕地则主要蓄积在粉+黏团聚体内,表明在土地利用变化过程中,粒径较大的团聚体有机碳不稳定,更容易发生变化.     

东莞市大气亚微米粒子PM1及其中水溶性无机离子的污染特征

2011年8月—2012年7月期间,利用中流量(100 L·min-1)大气采样器对东莞市A和B两点(A:生活区,B:工业区)进行PM1、PM1~2.5、PM2.5~10采样,并定量分析颗粒物上F-、Cl-、NO-3、SO2-4、NH+4、Na+、K+、Ca2+、Mg2+等9种水溶性无机离子.分析结果显示,工业区B点的细粒子污染较生活区A点严重,B点PM1质量浓度年均值为48μg·m-3,其浓度是A点的1.2倍.A、B两点PM1对PM2.5和PM10的质量贡献率无明显差异,平均贡献率分别高达69%和45%.二次离子SO2-4、NO-3、NH+4及与燃烧行为有关的K+、Cl-等5种离子在细粒子PM1上富集,这5种离子对PM1质量的贡献率分别为18.82%~19.76%、4.98%~5.47%、3.98%~4.12%、2.03%~2.27%和3.39%~3.78%.而其他4种离子,Ca2+、Mg2+、F-和Na+积聚在粗粒子PM2.5~10上.PM10/PM2.5/PM1三种粒子中,PM1粒子酸性值AE/CE(阴离子当量浓度/阳离子当量浓度)比值和硫转化率SOR、氮转化率NOR值均是最高.