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2000-2020年重庆主城区碳储量与碳排放空间错配特征及流模式研究
摘要碳储量(CS)与碳排放(CE)之间的平衡对于优化区域生态系统管理和增强生态系统碳汇能力至关重要。本研究以重庆主城区(MUAC)为研究区域,整合了InVEST模型、碳排放系数法、碳储量-碳排放比(CSER)、热点分析和空间流场强度模型,研究了2000年至2020年间碳储量与
来源:Carbon Balance and Management
时间:2026-09-07
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可解释机器学习预测揭示气候驱动下青藏高原源区河流砷含量加剧
# 摘要
气候变化正在改变高山源区河流水体中的元素动力学。青藏高原素有"亚洲水塔"之称,其天然砷(As)含量偏高。然而,在气候变暖背景下,As的时空动态及其未来浓度、超标概率和通量变化仍未得到充分认识。本研究在三江源地区的8个水文站对河水和悬浮颗粒物(SPM)中的As进行了
来源:Journal of Hazardous Materials
时间:2026-09-07
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通过协同作用的静电-配位树脂从模拟的酸性高浓度液态废水中选择性去除钼,以降低黄相风险
以下是本文的中文摘要:
在本研究中,开发了一种分层多孔的氨肟-聚胺树脂(AOMA-PEI),用于在高温液态废物(HLLW)玻璃化处理前选择性地去除其中的钼。该树脂通过氨肟化反应和共价接枝分支聚乙烯亚胺制备而成,其结构特征使其能够有效地吸附酸性环境中的钼离子。实验表明,AOMA-
来源:Journal of Hazardous Materials
时间:2026-09-07
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微藻 - 细菌污泥增强邻苯二甲酸二甲酯(DMP)生物降解超越吸附作用:代谢途径、微生物响应与适应机制
摘要邻苯二甲酸酯(PAEs)作为典型的环境内分泌干扰物,因其在 aquatic 环境中的持久性而对生态系统和人类健康构成严重威胁,而传统废水处理工艺去除效率低且存在二次污染风险。本研究构建了微藻-细菌污泥(MABS),系统研究了其对邻苯二甲酸二甲酯(DMP)的去除效率及降解机
来源:Journal of Hazardous Materials
时间:2026-09-07
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利用具有异质结构的CAU-17@ZIF-8吸附材料进行原位自组装,能够显著提高其在水中捕获亚甲蓝(Methylene Blue)和镉离子(Cd(II))的能力
摘要
当单独使用时,ZIF-8在水性介质中会发生水解,而CAU-17则受到其较低比表面积(64.71平方米/克)的限制。因此,我们采用原位自组装策略构建了一种MOF-on-MOF异质结构(CAU-17@ZIF-8),以协同去除Cd(II)和亚甲蓝(MB)。该复合材料对Cd
来源:Journal of Hazardous Materials
时间:2026-09-07
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6PPD-Q与人游离转铁蛋白的相互作用伴随肝脏铁代谢失调及促铁死亡反应:来自体外和斑马鱼研究的证据
摘要铁死亡作为细胞稳态的重要机制,依赖于去铁转铁蛋白(apo-TRF)介导的铁稳态。然而,新兴污染物如何通过干扰apo-TRF来破坏这一平衡仍不清楚。尽管已知高毒性的N-(1,3-二甲基丁基)-N′-苯基-p-苯二胺醌(6PPD‑Q)可诱发氧化应激和全身毒性,但其是否通过靶向
来源:Journal of Hazardous Materials
时间:2026-09-07
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用于从水溶液中去除邻苯二甲酸二甲酯的球磨钛改性生物炭
摘要
邻苯二甲酸二甲酯(DMP)是一种广泛存在于水体中的有机污染物,因其危害性而受到广泛关注。在本研究中,以Suaeda glauca生物炭(SGBC)为载体,通过球磨制备了一系列TiO₂/SGBC复合材料,并评估了它们对DMP降解的光催化性能。在可见光照射下,当TiO₂载量
来源:Journal of Hazardous Materials
时间:2026-09-07
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两亲性聚合物介导的主客体结构结合层层自组装:MOF 衍生双编码中空仿生荧光传感器用于水相诺氟沙星双重识别
摘要一种超灵敏的诺氟沙星(NOR)快速检测方法对于确保食品安全和环境保护至关重要。比率荧光传感器作为一种有效的检测策略,已引起越来越多的关注。然而,设计具有独立光信号和亲水化功能的新型多色荧光微球仍具有迫切需求。本文提出了一种新策略,通过将聚(苯乙烯-交替-马来酸酐)(PSM
来源:Journal of Hazardous Materials
时间:2026-09-07
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基于与人相关的肺模型的氧化铈与硫酸钡纳米颗粒机制性危害鉴别
## 摘要
减少动物实验的监管压力日益增大,加速了危害评估中"新方法学"(NAMs)的发展。本研究采用Calu-3/单核细胞来源巨噬细胞(MDMs)气-液界面共培养模型,评估了氧化铈(CeO₂)和硫酸钡(BaSO₄)两种职业相关性纳米颗粒的生物效应。BaSO₄的剂量范围为6
来源:Journal of Hazardous Materials
时间:2026-09-07
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基于多源观测数据的垂直方向PM2.5浓度估算:一种深度学习融合模型
摘要PM2.5的垂直信息对于理解气溶胶演化和支持空气污染管理具有重要意义,然而,大多数机器学习研究主要集中在近地表PM2.5,对垂直分辨的气溶胶和气象观测数据的利用不足。本研究开发了一种基于AM-CNN-BiLSTM的多源数据融合框架,以估计2022年7月至2023年6月深圳
来源:Journal of Hazardous Materials
时间:2026-09-07