影响土壤中PAHs降解的环境因素及促进降解的措施

土壤中的多环芳烃(PAHs)类有机污染物的生物有效性低,不易降解。本文综述了影响污染土壤中多环芳烃降解的环境因素和促进降解措施的研究进展。影响土壤中多环芳烃降解的因素,包括水分、养分、土壤物理条件等;促进土壤中多环芳烃降解的措施有:向污染土壤添加有机溶剂、利用冯顿反应、添加堆肥和有机物料等。从目前研究来看,应当通过促进多环芳烃从土壤上解吸和培育具有较高多环芳烃降解能力的微生物来促进多环芳烃污染土壤的修复。     

从喜树果实中提取喜树碱工艺研究

重金属是土壤环境中对土壤质量有着极其重要影响的的污染物之一,重金属在土壤中的有效态既决定了它的生物有效性及对环境的危害程度,又是人们对受污染土壤进行治理和修复的基础。文章在分析天津市土壤类型、土壤质地和土地利用类型的基础上,分析了不同类型、质地和土地利用类型等各种类型土壤环境中Cu、Pb、Zn、Cd、Ni、Cr、Mn等重金属元素有效态含量的分布特征及生态意义。     

土壤硫素形态及其转化研究进展

本文综合国内外有关资料 ,阐述了土壤有机硫和无机硫在土壤中的形态、转化及其有效性 .明确了土壤有机硫形态的分级方法、有机硫的矿化及其影响因素以及外源无机硫和有机硫在土壤中的转化及生物有效性 .     

有机污染物根际胁迫及根际修复研究进展

根际环境及根际微生物是植物降解有毒有害有机污染物的基础。污染土壤植物修复的纵深研究产生了根际修复新技术。通过总结近20年来有机污染物胁迫的根际效应的研究,探讨了有机物污染士壤根际修复的可能性,为加强有机污染物在环境中的迁移、调控研究及土壤有机物污染的原位修复提供有利信息。     

环境中多溴联苯醚(PBDEs)分布特征研究进展

多溴联苯醚(PBDEs)是一类具有生态风险的新型环境有机污染物。PBDEs作为阻燃剂已经被愈来愈广泛地添加到工业产品中,对大气、水体、沉积物、土壤等环境介质产生污染,并最终危害生物和人类健康。鉴于这一环境新问题的产生,本文概述了环境介质中PBDEs的来源、含量,并对其分布特征进行了探讨。     

基于扩散模型的重金属污染问题的研究

在众多污染环境的物体中,重金属污染物的环境毒理性较强,与人体健康密切相关,土壤重金属污染物可通过摄取、吸入、皮肤吸收等多种途径危害人体健康,并且土壤是这类污染物的主要载体。因此,本文选取了危害度比较大的8种重金属污染物,重点研究它们对环境及城市地质环境演变所造成的一系列影响。     

生物有机无机复合肥对土壤性质的影响

进行了化肥、传统有机肥、生物有机肥、有机无机复合肥和生物有机无机复合肥的田间比较试验.试验结果表明(1)生物有机无机复合肥可以提高冬小麦产量, 比其它处理高 11.73%～105.80%,差异极显著.(2)生物有机无机复合肥可降低土壤pH值和土壤容重,提高土壤总孔隙度.(3)生物有机无机复合肥可显著提高土壤微生物活性.与不施肥处理比较,土壤细菌增加了165.38%,真菌增加了189.47%,放线菌增加了48.72%,总量增加了104.07%,其增加量高于其它处理.土壤蔗糖酶、脲酶、磷酸酶活性也都有明显提高,促进了土壤有机质的分解转化和速效养分的释放.(4)生物有机无机复合肥可不同程度地提高土壤全量养分和速效养分,提高土壤肥力.     

土壤溶解性有机碳(DOC)的影响因子及生态效应

土壤溶解性有机碳(DOC)是陆地生态系统中极为活跃的有机组分,是土壤圈层与相关圈层(如生物圈、大气圈、水圈和岩石圈等)发生物质交换的重要形式.影响土壤中物质的溶解、吸附、解吸、吸收、迁移乃至生物毒性等行为之外,对温室气体CH4的排放、水体水质的污染、岩石圈的风化等的影响也不可忽视.本文以陆地生态系统的中的DOC为主体,探讨了DOC的生态环境意义及其对大气、水体和岩石圈的影响以及DOC对土壤管理措施的响应.     

有机污染物污染土壤环境的植物修复机理

利用活的生物体对有毒有机物污染土壤环境的修复是一种被人们认为安全可靠的方法。植物修复是生物修复研究的热点。植物修复的机理包括植物对有机污染物的直接吸收、植物根系分泌物、微生物对根际环境中有机污染物降解的促进作用。     

影响土壤磷有效性变化作用机理

土壤磷有效性对植物生长以及磷的生态系统生物循环过程具有重要意义,一直以来也是国内外磷素研究的重点之一,文章综合介绍了土壤环境中影响磷有效性的一些因子及其作用机理,以期为系统的认识土壤中磷的有效性的变化提供借鉴。     

工业有机污染物治理过程的多目标优化控制EI北大核心CSCD

工业有机污染物具有多相态共存、治理工艺复杂、治理成本高等特点.因此针对有机污染物的临氧裂解/催化氧化治理工艺,研究了一种基于改进的NSGA–Ⅱ的优化控制方法.首先,根据治理过程的工艺要求和设备操作参数,使用Aspen Plus建立了稳态模拟系统,并对关键控制参数进行了灵敏度分析.然后以最低的总能耗和最大的废水治理量为优化目标,使用改进的NSGA–Ⅱ优化处理过程的控制参数,获得一组帕累托最优解.最后,基于能量平衡设计了厂级有机污染物综合处理的能量自平衡控制方案,并进行动态模拟和实验装置测试.模拟和实验结果表明,该系统具有良好的动态响应性能,所设计的实验装置稳定运行状态下能耗低,净化效率高.     

基于ATmega64的荧光信号采集系统

设计了一种基于AVR单片机,应用于检测海水中多种有机污染物的荧光信号采集系统。该系统利用ATmega64作为信号采集系统主控制板的核心芯片,采用日本滨松光电倍增管H5783进行光电转换,使用ATmega8作为光信号处理板的处理器。实现对海水中多种有机污染物的现场、实时、连续检测。实验证明,系统运行稳定可靠,达到了设计目标要求。     

人工神经网络预测地表水中有机污染物浓度的研究

水环境中的有机污染物含量复杂，其扩散迁移过程更是一个由多种因素共同影响作用的复杂的非线性过程。根据河流地表水中的有机污染物的浓度和影响其浓度的主要因素之间存在的已有映射作用关系，利用对一河流断面的实际监测数据，以采用BP算法的人工神经网络方法建立网络模型。结果表明该方法预测精度高，具有很高的应用价值。     

土壤有机酸与磷素相互作用的研究

土壤有机酸包括低分子量有机酸和腐殖酸,它们构成土壤有机组分中性质较活跃的部分。特别是低分子量有机酸,在土壤形成、养分和污染物的转化过程中起着十分重要的作用,受到土壤、植物营养和环境科学工作者的高度重视。本文着重从它们与磷素相互作用的角度,阐述有关研究进展。主要内容包括:(1)磷营养与植物根系分泌有机酸的特征;(2)有机酸对土壤吸附磷的影响;(3)有机酸与磷的解吸、释放与转化。旨在促进研究工作的深入,并为合理利用磷素,保护生态环境提供科学依据。     

The quantification of pollutants in drinking water by use of artificial neural networks

Drinking water attained from aquifers (ground water) is susceptible to contamination from a wide variety of sources. The importance of ensuring that the water is of high quality is paramount. Multivariate calibration in conjunction with analytical techniques can assist in qualifying and quantifying a wide range of pollutants. These can be divided into two types: inorganic and organic. The former typically includes heavy metals such as cadmium and lead; the latter includes a range of compounds such as pesticides and by-products of industrial processes such as oil refining. This article presents the application of the well known nature-inspired paradigm of artificial neural networks (ANNs) for the quantitative determination of inorganic pollutants (namely cadmium, lead and copper) and organic pollutants (namely anthracene, phenanthrene and naphthalene) from multivariate analytical data acquired from the samples. The success of the determination of the pollutants via ANNs is reported in terms of the overall root mean square error of prediction (RMSEP) which is an accepted measure of the difference between the predicted concentrations and the actual concentrations. The work represents a good example of nature-inspired methods being used to solve a genuine environmental problem.     

菌根真菌对有机污染物的降解研究

菌根作为真菌与植物的结合体,有着独特的酶途径,可以降解不能被细菌单独转化的有机物,不仅能从微生物修复角度影响有机物降解,还能从植物修复角度影响有机物的降解。本文综述了近年来菌根真菌对土壤中的石油类、农药、氯代芳香烃类及酞酸脂类污染物的降解研究进展,探讨了菌根降解污染物的内在可能机理,其中包括酶的作用、根际的作用及土壤中其他微生物对降解的贡献。综合菌根真菌在生物修复中的优点,认为其在生物修复中具有良好的应用前景。     

利用演化神经网络研究有机污染物色谱保留值

利用分子连接性指数作为分子的描述性参数,定量刻画两类主要环境污染物的分子结构,通过演化神经网络分别建立了多环芳烃（PAH）和酚两类有机污染物的结构与色谱保留值之间的定量关系。计算过程中,采用留十法（Ieave-10-out）对所有化合物进行了计算,并将计算值与实验值进行了比较。     

水体有机物在线荧光监测仪的研制

为保障水质安全,实现水体中有机污染物的在线监测,基于荧光检测原理,设计了一种水体有机物在线荧光监测仪.监测仪包括荧光检测装置、流路及采样模块、电源模块、工控机及触摸屏、数据库及分析软件、数据传输模块;详细介绍了荧光检测装置的组成结构;给出了监测仪的光学参数、电气参数和结构参数,并对其性能进行了测评;监测仪光谱检测范围为300～750 nm,检测时间小于10s;采用色氨酸水溶液作为样品进行实验测试,监测仪线性度判定系数R2为0.95,荧光强度检测结果的相对标准偏差(RSD)为2.68％;监测仪远程数据传输可靠稳定,维护周期为每月一次;该监测仪可以对水体有机污染物进行实时监测,能够及时获取水质信息,检测速度快,无需检测试剂,有效避免化学试剂对环境可能造成的二次污染.