多介质地下渗滤系统脱氮影响因素及强化措施

与传统的污水处理工艺相比,地下渗滤在处理分散污水中具有天然的优势,因此逐渐受到了广泛关注与深入研究。地下渗滤对COD和TP的去除率较高,但较低的脱氮率有待加强。笔者通过详细介绍地下渗滤系统氧化还原电位、碳源、运行工况、外部环境等影响脱氮因素,系统地总结了地下渗滤强化脱氮的措施,并对今后的研究方向进行了展望。通过对影响因素进行权重排序,多种强化措施和作用联合应用,提升微生物功效等方法强化氮的去除率,旨在丰富系统除氮的理论内涵,拓展地下渗滤的应用空间。     

Estimation of litchi (Litchi chinensis Sonn.) leaf nitrogen content at different growth stages using canopy reflectance spectra

The estimation of crop nitrogen status in fresh vegetation leaf using field spectroscopy is challenging due to the weak responses on leaf/canopy reflectance and the overlapping with the absorption features of other compounds. Although the spectral indices were proposed in the literature to predict leaf nitrogen content (LNC), the performance of selected spectral indices to estimate the LNC is often inconsistent. Moreover, the models for nitrogen content estimation changed with the growth stage. The goal of this study was to evaluate the performance of published indices, ratio of data difference index (RDDI) and ratio of data index (RDI) developed by band iterative-optimization algorithm in LNC estimation. The correlation analysis, linear regression and cross validation were used to analyze the relationship between spectral data and LNC and construct the best performed estimation model. The study was conducted by the data of five growing seasons of litchi from the orchards in Guangdong Province of China. Results showed that the relationship between chlorophyll (Chl) related spectral indices and LNC varied with the growth stage. Even in flower bud morphological differentiation stage and autumn shoot maturation stage, there were not significant correlations between the proposed spectral indices and LNC. Besides it is difficult to estimate the LNC by the general model across the growth stages due to the integrated effects of cultivar, biochemical, canopy structure, etc. The band iterative-optimization algorithm can improve the sensitivity of spectral data to LNC to some extent. The optimal RDDI performed better than other indices for the synthetic dataset and the dataset in each growth stage. And the sensitive bands selected in the optimal indices at each growth stage are not consistent, which are not only related to the Chl absorption but also other biochemical components, such as starch, lignin, cellulose, protein, etc. In general, the LNC can be estimated by the optimized CR-based RDDI indices in autumn shoot maturation stage, flower spike stage, fruit maturation stage, and flowering stage with the R² > 0.50 and RMSE < 0.14. Although there were the significant relationship between RDIs and RDDIs in flower bud morphological differentiation stage, the highest R²s of the model developed by RDDIs and RDIs were less than 0.50 in cross validation. This study indicated that the applicability of canopy reflectance to estimate litchi LNC was closely related to the growth stage of litchi. Growth stage-specific models will be preferred for estimating litchi LNC estimation.     

青海大通退耕还林地林分水分生产力研究

 为了解青海东部黄土高原寒区退耕还林地人工林的水分生产力水平,2001—2003年对青海省大通县退耕还林的人工林进行了群落蒸散测算、标准地生物量调查和解析木分析,并研究了青杨灌木混交林、白桦紫果云杉混交林、华北落叶松纯林、紫果云杉纯林、白桦纯林等11种林分类型退耕还林人工林的林木水分生产力。结果表明:1)3 000株/hm2左右密度的林分是该区较为适宜的造林密度标准;2)在目前的技术经济水平条件下,2 1003333株/hm2密度的青杨灌木混交林成林、白桦纯林、紫果云杉纯林和白桦紫果云杉混交林水分生产效率居所有林分之首,其水分生产力指标可作为该地区常规造林技术条件下乔木成林的水分生产力标准;3)3000株/hm2左右密度的青杨灌木混交林、白桦紫果云杉混交林、紫果云杉纯林和白桦纯林成林的水分生产潜力基本达到了目前当地林木的最大生产能力。表明上述林分类型的造林模式可作为今后退耕还林工程和林业生态工程建设的发展方向。     

人工湿地砷污染去除研究进展

砷在环境中普遍存在,因其高毒性,世界卫生组织将砷污染列为重大公共卫生问题。因此,科学家们在不断寻求科学有效的砷污染去除方法。人工湿地砷污染去除系统自上世纪七十年代推出以来,因其环境友好、成本低廉的特性得到蓬勃发展,快速成为绿色环保修复技术之一。人工湿地被认为是理想的砷富集去除场所,其对砷污染的去除方式主要通过植物和微生物相互作用及腐殖酸强化修复来实现。本文通过砷污染治理历史及技术发展、人工湿地的兴起及砷在湿地生态系统中的赋存状态以及人工湿地生态系统砷污染去除三个方面综述了人工湿地砷污染去除的研究进展。通过大量文献综述分析,我们认为在人工湿地砷污染去除的后续研究工作中,应着重研究砷在湿地生态系统中的扩散迁移及演变规律,构建湿地生态系统沉水-浮水-挺水植物立体结构,并不断探索植物-微生物及腐殖酸强化修复对砷污染的协同阻滞及界面作用。     

厌氧生物水处理技术研究进展

在原有脱碳技术基础上,废水厌氧处理在其他领域的研究与应用被不断拓展.本文介绍了近年来厌氧生物处理技术的新发展,从理论和工艺两个方面,综述了厌氧生物脱硫、生物制氢、厌氧氨氧化、厌氧反硝化的原理、研究、技术开发与应用.     

基于光照无关图理论的苹果表面阴影去除方法

阴影影响下苹果目标的快速准确识别是苹果采摘机器人视觉系统必须解决的关键技术之一。为了实现阴影影响下苹果目标的准确识别,该研究采用光照无关图理论实现了苹果表面阴影的去除。以自然场景下获取的受不同程度阴影影响的苹果目标图像为研究对象,首先利用光照无关图原理获取阴影苹果图像的光照无关图,达到突出苹果目标阴影区域的目的;其次提取原图像的红色分量信息并与关照无关图进行相加处理;最后将相加后的图像进行自适应阈值分割处理,达到去除阴影的目的。为了验证该算法的有效性与准确性,利用20幅受阴影影响的苹果目标图像进行了试验,并与Otsu算法、1.5*R-G色差算法进行了对比,试验结果表明：Otsu算法仅能识别出未受阴影影响的苹果区域;1.5*R-G 色差算法受光照影响较大,对于苹果图像的相对强光照区域和部分阴影区域不能有效识别;基于光照无关图的苹果表面阴影去除方法对阴影影响下的苹果目标图像分割效果较好,可以克服光照过强的问题,并准确识别出阴影影响下的苹果目标。文中算法的平均假阳性率为17.49%,比Otsu算法降低了52.84%,比1.5*R-G算法降低了26.18%;文中算法的平均重叠系数为86.59%,比Otsu算法提高了47.2%,比1.5*R-G算法提高了11.03%;表明利用光照无关图可以有效地去除苹果表面的阴影,将其应用于阴影影响下的苹果目标的识别是可行的。     

氮营养对两种红树植物根际去除柴油污染的影响

采用温室沙培试验4个月,研究了在不同氮营养水平下红树植物秋茄(Kandelia candle)和桐花树(Aegiceras corniculatum)对柴油污染的修复作用,并探讨了氮营养对秋茄和桐花树在柴油污染暴露情况下的生长影响,以及对柴油污染去除效果的影响.结果表明,柴油污染对红树植物秋茄和桐花树的生长具抑制作用,柴油浓度越高抑制越明显,且对根部的抑制作用比对地上部显著,增加氮营养水平可以促进红树植物对高浓度柴油污染的耐受性.在各种污染水平下,柴油中总石油烃在秋茄和桐花树的非根际区去除率为72%~80%,在根际区则高达90%以上.相同污染水平下,增加氮营养水平可有效促进秋茄和桐花树根际对柴油的生物去除效率.     

光合细菌固定化及其处理黄泔水的研究

以PVA-硼酸混合载体法固定光合细菌处理黄泔水,探讨其对黄泔水处理的较佳工艺条件。结果表明：光合细菌的包埋条件为10％聚乙烯醇、4％SiO2、0．15％海藻酸钠和30％菌液。在好氧黑暗、pH值8．0、菌液接种量20％、装液量100mL条件下,固定化光合细菌处理黄泔水120h,其CODcr去除率为91％。     

征地拆迁、整建制转居与农民财产权 ——基于北京市大兴区北程庄村的调查与思考

对北京市大兴区北程庄村的土地征占、整建制转居和集体经济产权制度改革进行调研发现,乡村在快速城市化进程中的核心问题是维护和发展农民的财产权利。建议从根本上改变现行的征地思维和征地制度,保障两种土地公有制的平等地位;落实户籍制度改革,全面取消农转居政策;实行集体土地与国有土地同样可以开发建设城市的政策制度;及时撤销"三无村"或"空壳村"的村委会建制,完善撤制乡村集体资产处置办法。     

铁基生物炭海绵与沉水植物协同净化水体中的氮磷

为探讨铁基生物炭海绵与沉水植物协同净化系统对农田退水中氮磷的去除效果,以苦草、伊乐藻、金鱼藻3种沉水植物和铁基生物炭海绵为材料,通过动态循环水模拟渠道的方式,研究不同净化系统对农田退水中总磷、总氮、氨氮的去除效果。结果表明：3种沉水植物均能在较高氮磷浓度农田退水中生长发育,株高及生物量有明显增长。在单一沉水植物净化系统中,金鱼藻对总磷的去除效率最高,达到29.85%,苦草对总氮的去除效率最高,为35.03%,金鱼藻对氨氮的去除效率最高,为83.09%。铁基生物炭与金鱼草协同净化系统对总磷和氨氮的去除效率最高,分别达到56.00%和91.86%,铁基生物炭与苦草协同净化系统对总氮的去除效率最高,为54.05%。研究表明,铁基生物炭海绵与沉水植物协同净化系统对氮磷的去除效果全面优于单一沉水植物净化系统。