马妍 1,2,3赵航正 1,2,3虞敏达 2,3崔骏 2,3[ ... ]何小松 2,3
作者单位
摘要
1 中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院, 北京 100083
2 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012
3 中国环境科学研究院国家环境保护地下水污染模拟与控制重点实验室, 北京 100012
水体受石油污染日趋广泛, 给人类及生态环境带来严重威胁。 快速、 准确和可靠地监测水体石油污染状况, 对于理解其环境行为和评估人体暴露风险至关重要。 石油类组分往往具备较好的光谱响应, 然而基于光谱技术快速监测实际石油烃污染水体却鲜有报道。 该研究以典型石油污染场地的地下水和地表水为对象, 在全面分析水质电导率、 总有机碳, Cl-, NO-3, SO2-4, Na+, K+, Mg2+, Ca2+, NH+4, 挥发性有机物和石油烃C6-C9, C10-C14, C15-C28, C29-C40浓度基础上, 对水体样品进行紫外-可见光光谱、 同步荧光光谱、 三维荧光光谱表征, 采用多元数据分析手段评估光谱技术在石油污染场地快速识别应用的可能性。 结果表明: ①紫外-可见光光谱和同步荧光光谱参数表明, 污染的地下水中含有大量芳香族化合物, 且有机物分子结构复杂, 含有大量的羟基、 羰基、 羧基和酯类等取代基, 三维荧光光谱参数表明污染水体中有机物经过了长时间的生物转化, 说明污染地下水中有机物稳定性强, 降解性差; ②三维荧光光谱图表现出Ⅰ和Ⅳ区明显的荧光峰, Ⅴ区存在肩峰的水体主要是苯系物污染, 而三维荧光光谱图表现出Ⅱ和Ⅳ区明显的荧光峰, Ⅰ区存在肩峰的水体主要是萘系物污染, 三维荧光光谱图表现出Ⅱ区最高荧光峰, Ⅰ, Ⅲ, Ⅳ和Ⅴ都存在肩峰的水体主要是萘系物和菲系物污染; ③石油烃C6-C9组分浓度可采用紫外-可见光光谱参数S308~363, SUVA254和三维荧光光谱中Ⅰ区体积快速指示, 石油烃C10-C14组分和总石油烃(TPH)浓度可采用三维荧光光谱中Ⅳ区体积快速指示, 石油烃C15-C28和C29-C40组分浓度可采用三维荧光光谱中Ⅰ区体积快速指示。 研究证实利用光谱参数结合多元数据分析可对石油污染水体进行快速识别, 为地下水石油污染监测和修复提供了一种全新的快速在线监测分析方法。
石油烃 地下水 地表水 光谱参数特征 多元线性回归 Petroleum hydrocarbons Groundwater Surface water Spectral parameter characteristics Multiple linear regression 
光谱学与光谱分析
2021, 41(3): 822
胡华玲 1,2,3,*李猛 2,3何小松 2,3席北斗 2,3[ ... ]檀文炳 2,3
作者单位
摘要
1 天津大学环境科学与工程学院, 天津 300350
2 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012
3 中国环境科学研究院地下水与环境系统创新基地, 北京 100012
土壤汞污染对水稻的生长、 发育以及稻米的品质均产生重要影响, 目前, 应用红外光谱研究汞对水稻植株中有机物分子结构的影响尚不深入。 采取大田低、 中、 高三种汞污染水平下的水稻植株样品, 应用傅里叶变换-红外光谱法(FTIR)测定水稻根、 茎叶、 籽粒三个器官的特征吸收峰, 研究不同程度土壤汞污染对植株傅里叶红外光谱特征的影响。 结果表明: 土壤汞污染导致了汞在水稻植株中的累积, 其含量分布为: 根>茎叶>籽粒。 水稻根、 茎叶在3 428, 2 922, 2 851, 2 364, 2 344, 1 750~1 500和1 150~935 cm-1等波数均受汞污染的影响, 而汞污染下的水稻籽粒仅在3 426, 2 361, 2 335和1 750~1 300 cm-1波数发生了变化。 综合分析水稻植株各器官的FTIR光谱特征, 可能说明: 汞胁迫降低了水稻根、 茎叶和籽粒中碳水化合物, 刺激了根中羧酸、 半乳糖、 饱和脂类和茎叶中多种多糖的生成。 水稻根和茎叶是阻抑汞迁移与侵害的主要器官。 根部似乎是在茎叶加强多糖类物质的生成并向根部转运营养物质的基础上通过分泌有机酸和增强细胞壁、 膜的形成, 使其与Hg螯合和吸附, 阻止汞向根内的迁移来实现抗汞胁迫的。 可以通过加强根与茎叶的抗汞过程来降低汞对水稻尤其是稻米的侵害。 在种植管理中不仅要重视汞在稻米中的积累, 还应当重视汞对水稻生长发育和稻米品质的影响。
汞污染 水稻根 稻米品质 傅里叶变换红外光谱(FTIR) 汞抗性 Soil mercury contamination Rice root Rice quality Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR) Mercuric resistance 
光谱学与光谱分析
2018, 38(7): 2081
唐朱睿 1,2,*席北斗 1,3,4何小松 1,3檀文炳 1,3[ ... ]黄彩红 1,3
作者单位
摘要
1 中国环境科学研究院地下水与环境系统工程创新基地, 北京 100012
2 桂林理工大学环境工程学院, 广西 桂林 541006
3 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012
4 兰州交通大学环境与市政工程学院, 甘肃 兰州 730070
水溶性有机物(DOM)所在的固-液交界面是化学反应和微生物活动最活跃的部分。 DOM中存在具有氧化还原作用的含氧芳香性官能团, 使得DOM能影响有机污染物和重金属污染物迁移与转化。 堆肥物料猪粪含有丰富且有利于微生物生长的氮元素, 其DOM结构变化可能具有一定的独特性。 本研究选取8个不同阶段的猪粪堆肥样品, 提取其中的DOM, 利用紫外-可见光光谱和三维荧光光谱等现代光谱学方法, 并结合基础理化指标解析猪粪堆肥DOM的结构和组分演变特征。 在堆肥过程中可溶性有机碳和总有机碳分别降低了5888%和1630%, 说明可溶性有机碳的降解速率要高于不可溶性有机碳。 紫外-可见光光谱特征值SUVA254, SUVA280和E253/E203均随着堆肥过程呈现出逐渐增加的趋势, 表明堆肥过程DOM芳香性升高, 大分子有机质含量增大, 芳环取代基中含氧基团增多。 基于三维荧光光谱体积积分中类酪氨酸、 类色氨酸和微生物代谢产物的百分比分别从1596%, 1814%和2545%降低至553%, 1127%和1796%, 而类胡敏酸和类富里酸的百分比则分别从1767%和2277%增加至2062%和4462%, 这一方面是由于DOM中各有机质组分中类蛋白物质降解速率比类腐殖质物质快, 另一方面是由于随着堆肥进行一部分类蛋白物质会转化为类腐殖质物质。 研究结果可为调控生产稳定化、 无害化的堆肥产品提供科学依据。
猪粪堆肥 水溶性有机物 荧光光谱 紫外-可见光光谱 Swine manure composting Dissolved organic matter Fluorescence spectroscopy UV-Visable spectra 
光谱学与光谱分析
2018, 38(5): 1526
作者单位
摘要
1 武汉大学资源与环境科学学院, 湖北 武汉 430072
2 中国环境科学研究院国家环境保护地下水污染模拟与控制重点实验室, 北京 100012
城市污水处理厂出水作为再生水的主要水源, 其迥异的物质组成给受纳水体带来潜在环境风险。 全面掌握污水厂出水水体中有机物组成及结构信息, 将为污水厂提标改造及有毒有害物质排放标准的制定提供理论支撑。 采用傅里叶变换红外光谱和三维荧光光谱技术, 结合二阶导数光谱及区域积分分析方法, 对4个典型城镇污水处理厂(W1, W2, W3, W4)出水水体中颗粒态有机物(POM)与溶解态有机物(DOM)的物质组成及结构差异特征进行了分析。 结果显示: 污水处理厂出水中POM主要组分为脂肪类、 芳香类、 糖类及矿物盐, 而DOM主要由有机酸、 蛋白质、 多肽、 糖类及芳香类物质组成。 各污水处理厂出水水体POM中, W1芳香类物质较多而矿物盐类等颗粒较少, W2较W1含有更多的糖类物质, W3含较多脂类、 蛋白类及糖类, 而W4含有芳香类及羧酸物质的有机物较多。 水体DOM组成中, W1和W2成分较为类似, 主要为芳香性较高的大分子有机酸, 其含量分别占总有机物的73.9%和67.7%; W3与W4组成中蛋白、 多肽及糖类含量较高, 其中类蛋白物质分别占DOM总量的71.3%和53.5%。 研究结果表明, 采用傅里叶变换红外光谱结合二阶导数分析能很好识别不同污水处理厂出水水体中POM与DOM主要物质组成及结构差异, 同时利用区域积分方法对样品三维荧光光谱进行解析, 能更进一步定量分析不同来源样品物质组成特征。
红外光谱 污水处理厂出水 颗粒态有机物(POM) 溶解态有机物(DOM) Fourier transform infrared spectroscopy Sewage effluent Particulate organic matters (POM) Dissolved organic matters (DOM) 
光谱学与光谱分析
2017, 37(8): 2467
马丽娜 1,2,3,*张慧 2,3檀文炳 2,3虞敏达 2,3[ ... ]何小松 2,3
作者单位
摘要
1 广西大学农学院, 广西 南宁 530004
2 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012
3 中国环境科学研究院地下水与环境系统创新基地, 北京 100012
联合三维荧光光谱、 紫外光谱和化学还原法, 对洨河人工湿地水体DOC与COD的变化特征以及溶解性有机物(DOM)的来源、 化学结构、 腐殖化程度与氧化还原性质进行研究, 以期为深入揭示DOM在人工湿地中的地球化学行为及其生态环境效应提供科学依据。 结果显示, 河流水体COD 60%以上来自DOC的贡献, 而其经过人工湿地后含量的降低则主要是由有机物中的N, H, S, P元素更容易被去除所导致的, 其贡献率可达65%。f470/520与BIX两种指数共同指示了水体DOM主要由微生物贡献, 表明水体DOM明显受到微生物的降解作用。 三维荧光光谱PARAFAC模型分析显示, 人工湿地水体DOM包含类蛋白和类腐殖质组分, 其中类富里酸和类胡敏酸组分比类蛋白质组分更容易被降解, 类富里酸与类胡敏酸组分具有相似的分解命运。 有色溶解性有机物(CDOM)与荧光溶解有机物(FDOM)具有共源性, 均主要由类腐殖质组成, 二者进入人工湿地后没有产生选择性降解。 水体进入人工湿地后E2/E3, A240~400, r(A, C)与HIX指标没有发生显著变化, 表明人工湿地对水体DOM的腐殖化程度不会产生显著影响。 然而, 人工湿地环境不仅有利于形成还原态的DOM, 促进水体三价铁的还原, 而且可以提高DOM作为电子穿梭体的能力, 这可能与DOM的芳香性碳在人工湿地中能够得以更好保存有关。
溶解性有机物 人工湿地 三维荧光光谱 紫外光谱 氧化还原 Dissolved organic matter Constructed wetland three-dimensional excitation-emission matrix fluor Ultraviolet spectroscopy Redox 
光谱学与光谱分析
2016, 36(1): 206
潘红卫 1,2,3,*雷宏军 1韩宇平 1席北斗 1,3[ ... ]宋彩红 3
作者单位
摘要
1 东北农业大学水利与建筑学院, 黑龙江 哈尔滨150030
2 华北水利水电大学水利学院, 河南 郑州450011
3 中国环境科学研究院地下水与环境系统工程创新基地, 北京100012
DOM是土壤中一种活跃的组分, 研究其组成、 分布和腐殖化特点对揭示土壤地球化学环境行为特征具有重要意义。 蔬菜大棚作为一种特殊的土地利用类型, 受人类活动影响较为强烈, 长期人类活动的作用会影响其土壤中DOM构成和土壤腐殖化过程的空间分布。 但关于蔬菜大棚土壤DOM特征的研究鲜见报道。 基于此, 利用三维荧光图谱技术, 结合PARAFAC模型, 解析具有长期种植年限的北方典型蔬菜种植基地土壤DOM的特征。 结果显示, 蔬菜大棚土壤DOM主要由类富里酸(C1)、 类胡敏酸(C2)和类蛋白 (C3)物质组成, 以C1组分为主。 空间分布特征显示: 在垂直方向上, 随着剖面深度的增加, C1和C2组分都明显减少, 而C3组分先增后减, DOM的腐殖化程度从0~20到30~40 cm明显降低, 到40~50 cm又有所增加; 在水平方向上, C2组分的含量在每层的空间变异均较大, C1组分在每层的空间变化均较小, C3组分介于上述二者之间, 土壤的腐殖化指数在每层的空间变异均较大。 上述结果表明, 蔬菜大棚土壤的腐殖化进程在表层较快, 此外, 腐殖化进程具有较大的空间变异特性。 本研究的意义在于: (1)通过三维荧光光谱揭示了了北方蔬菜大棚土壤DOM的组成及其空间异质性特点; (2)将PARAFAC模型用于土壤DOM的分析中, 并成功对其DOM的组分特征进行定量表征, 对土壤DOM的研究提供了新的思路。
蔬菜大棚 土壤 三维荧光光谱 空间分布 Greenhouse soil Dissolved organic matter (DOM) DOM Three dimensional fluorescence spectrum Parallel factor analysis model Spatial distribution 
光谱学与光谱分析
2014, 34(6): 1582
作者单位
摘要
1 北京师范大学环境学院, 北京 100875
2 中国环境科学研究院水环境系统工程研究室, 北京 100012
3 成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室, 四川 成都 610059
采集垃圾渗滤液四个不同处理阶段水样, 提取制备水溶性有机物(DOM), 采用荧光光谱、 紫外光谱及红外光谱, 研究了不同阶段渗滤液DOM含量与结构特征。 结果显示, 整个处理过程渗滤液DOM浓度降低了377.6 mg·L-1, 总去除率为78.34%, 厌氧处理氧化沟和MBR过程分别去除了不同处理阶段出水中的水溶性有机物碳(DOC); 厌氧处理增加了渗滤液DOM中不饱和化合物和多糖类物质含量, 提高了渗滤液的可生化性; 氧化沟处理有效降解了不饱和化合物和糖类。 调节池和和厌氧处理过程DOM出现了类蛋白荧光峰和类腐殖质荧光峰, 而氧化沟和MBR出水只有类腐殖质荧光峰, 类蛋白物质和类富里酸物质主要在厌氧区和氧化沟中去除, 而类胡敏酸物质主要在MBR过程中去除。
垃圾填埋 渗滤液 水溶性有机物 光谱 Landfill Leachate Dissolved organic matter Spectra 
光谱学与光谱分析
2012, 32(9): 2528
作者单位
摘要
1 湖北民族学院生物资源保护与利用湖北省重点实验室, 湖北 恩施 445000
2 湖北民族学院生物科学与技术学院, 湖北 恩施 445000
3 北京师范大学环境学院, 北京 100875
4 成都理工大学环境与土木工程学院, 四川 成都 610059
为阐明甲醇和乙醇的光谱学特性, 建立两者快速的辨析方法。 采用三维荧光光谱, 对甲醇和乙醇的荧光特性进行了研究。 分析结果显示, 甲醇的三维荧光光谱中出现了两个特征荧光峰, 其荧光强度在甲醇体积浓度小于15%时与其浓度成正相关, 乙醇的三维荧光光谱中出现了一个完整的特征荧光峰, 其荧光强度在乙醇体积分数小于50%时与乙醇浓度成相关, 甲醇比乙醇具有更高的荧光效率, 以甲醇为有机溶剂研究化合物的荧光特性时, 需要考虑甲醇的本底荧光。 甲醇和乙醇的特征荧光峰位置差别较大, 前者特征荧光峰出现在225/35 0 nm和250/375 nm 处, 而后者特征荧光峰位于240/310 nm, 据此可以有效辨析两种醇。
甲醇 乙醇 三维荧光光谱 辨析 Methanol Ethanol Three-dimensional fluorescence excitation-emission Discrimination 
光谱学与光谱分析
2012, 32(2): 420
姚波 1,2,*席北斗 2魏自民 3胡春明 2,3[ ... ]刘鸿亮 2
作者单位
摘要
1 北京师范大学环境学院, 北京 100875
2 中国环境科学研究院水环境系统工程研究室, 北京 100012
3 东北农业大学生命科学学院, 黑龙江 哈尔滨 150030
为了筛选生活垃圾堆肥过程中最佳的复合菌剂接种方式, 试验对堆肥起始接种、 高温期接种、 高温后接种、 后腐熟接种和不接种菌剂五种不同接种方式下的生活垃圾堆肥过程中水溶性有机物(DOM)进行光谱分析, 考察了生活垃圾堆肥中DOM组成随堆肥时间的变化规律。 DOM荧光光谱解析表明: 随着堆肥时间的增加, 五个不同处理堆体中的DOM光谱学特性呈现出一定规律的变化趋势, 结构复杂的大分子物质和腐殖质类物质不断增多, DOM性质逐渐趋于稳定化。 从DOM的荧光图谱及相关参数综合比较而言, 堆肥起始和越过高温期的高温后接种微生物复合菌剂, 能够明显地加速堆肥的腐殖化进程。
生活垃圾堆肥 复合菌剂 接种方式 水溶性有机物 荧光光谱 Solid waste composting Compound microorganisms Inoculation methods Dissolved organic matter Fluorescence spectroscopy 
光谱学与光谱分析
2011, 31(3): 714
李鸣晓 1,2,*何小松 2,3刘骏 2席北斗 2[ ... ]胡春明 1
作者单位
摘要
1 东北农业大学, 黑龙江 哈尔滨150030
2 中国环境科学研究院水环境系统工程研究室, 北京100012
3 北京师范大学环境学院, 北京100875
采用紫外-可见吸收光谱, 对不同堆肥时期样品中水溶性有机物(DOM)的特征吸收参数进行了研究。 结果显示, 堆肥进行时样品DOM中的非腐殖质物质不断转化为腐殖质类物质, 并且腐殖质物质的芳构化及分子量增加, 腐殖化程度加大, 同时苯环结构上的脂肪链降解成羰基、 羧基等官能团。 相关性分析显示, 相同DOM浓度(DOC)样品在254与280 nm的吸收值SUVA254, SUVA280, 226~400 nm吸光度的积分A226~400两两间均达到极显著正相关, 与DOC均显著负相关, 但以A226~400与DOC相关性最高; 253和203 nm吸光度比值E253/E203与SUVA254, SUVA280及A226~400均达到显著相关, 但与DOC的相关性不如后三者; 250和365 nm吸光度比值E250/E365及465和665 nm吸光度比值E465/E665 与其他参数均不相关。 分析结果表明, 随着堆肥的进行DOM稳定度增加, 对重金属配位能力增强; 在所研究的紫外-可见光谱吸收参数中, A226~400 最能反映堆肥腐熟度变化。
堆肥 水溶性有机物 紫外-可见吸收光谱 相关性分析 Composting Dissolved organic matter UV-Visible absorption spectra Correlation analysis 
光谱学与光谱分析
2010, 30(11): 3081

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