工业区群环境影响评价初探

阐述了开展工业区群环境影响评价的意义,比较了单个工业园区和工业区群环评的异同,以广州番禺区工业区群环评项目为例,简述了该环评的主要内容和特点,并提出了建议。     

Determinants of Farmers’ Adoption of Improved Soil Conservation Technology in a Middle Mountain Watershed of Central Nepal

This study explores different socio-economic and institutional factors influencing the adoption of improved soil conservation technology (ISCT) on Bari land (Rainfed outward sloping terraces) in the Middle Mountain region of Central Nepal. Structured questionnaire survey and focus group discussion methods were applied to collect the necessary information from farm households. The logistic regression model predicted seven factors influencing the adoption of improved soil conservation technology in the study area including years of schooling of the household head, caste of the respondent, land holding size of the Bari land, cash crop vegetable farming, family member occupation in off farm sector, membership of the Conservation and Development Groups, and use of credit. The study showed that technology dissemination through multi-sectoral type community based local groups is a good option to enhance the adoption of improved soil conservation technology in the Middle Mountain farming systems in Nepal. Planners and policy makers should formulate appropriate policies and programs considering the farmers' interest, capacity, and limitation in promoting improved soil conservation technology for greater acceptance and adoption by the farmers.     

人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究

深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。     

铁铜双金属有机骨架MIL-101(Fe,Cu)活化双氧水降解染料性能

针对非均相芬顿传质效率低和Fe（Ⅲ）Fe（Ⅱ）转化慢导致活性低等问题,采用溶剂热法制备铁铜双金属有机骨架材料[MIL-101（Fe,Cu）],并研究了材料界面性质、催化降解染料（亚甲基蓝）性能以及活化催化机制.结果表明,MIL-101（Fe,Cu）晶体结构完整且呈三维八面体形状;比表面积和平均孔径分别为667.2 m² ·g^-1和1.9 nm,可充分暴露反应活性位点.MIL-101（Fe,Cu）在广谱pH范围可活化H₂ O₂高效降解亚甲基蓝.当pH=5、反应20 min,MIL-101（Fe,Cu）/H₂ O₂对20 mg ·L^-1亚甲基蓝的去除率为100%,较MIL-101（Fe）/H₂O₂和单独H₂ O₂分别提高43.1%和88.9%.自由基猝灭实验与反应前后铁和铜价态变化结果表明,羟基自由基（·OH）是MIL-101（Fe,Cu）/H₂ O₂催化降解亚甲基蓝的主要活性物种;Cu（Ⅱ）掺杂引入新的活性位点,且Cu（Ⅱ）/Cu（Ⅰ）循环和Fe（Ⅲ）/Fe（Ⅱ）循环可协同产生·OH,进而提高催化效率.MIL-101（Fe,Cu）作为新型非均相类芬顿催化剂,无需复杂pH调节即可获得良好催化效果,在工业废水处理上具有较好地应用前景.     

基于改进遗传算法的河流水污染源反演方法

针对河流水污染应急响应过程中污染源排放历史迟知、未知的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,利用一维河流水质模型和水质监测数据,研究建立了基于改进遗传算法的河流水污染定量源反演方法,实现了对河流污染源排放历史的识别与重构.将该方法应用于美国特拉基河流的3个不同流量下的示踪剂实验中,对示踪剂排放历史进行定量源反演分析.结果表明：IGA算法对高、中、低不同流量下的3次示踪剂实验均可以很好的重构和识别示踪剂排放历史,对于实际河流水污染源反演分析的误差均在可接受范围内.IGA算法在河流水污染源反演分析中具有一定的可靠性和稳定性,可为河流水污染精准溯源与治理提供科学的技术支撑.     

沱江沉积物中有机氯农药分布特征及其与藻类有机质的关系和生态风险评估

使用气相色谱-质谱联用仪分析了长江支流沱江流域48个表层沉积物中有机氯农药（organochlorine pesticides,OCPs）的残留水平,探讨了其分布和组成特征及其与总有机碳（total organic carbon,TOC）、藻类有机质之间的关系,以及评估其生态风险.结果表明沱江流域表层沉积物中OCPs的总含量为3.17~127 ng·g^-1,其中六六六（hexachlorocyclohexane,HCHs）类农药的含量为2.83~86.0 ng·g^-1,滴滴涕（dichlorodiphenyltrichloroethane,DDTs）类农药的含量为0.340~40.9 ng·g^-1.OCPs空间分布特点为：上游 < 中游 < 下游 < 支流.HCHs和DDTs的组成成分分析表明,沱江流域存在林丹输入的现象,主要来自于历史残留,这与绝大多数流域的DDTs的输入状况相似.OCPs含量与TOC、藻类有机质含量之间存在着极显著的正相关性关系,表明藻类有机质在TOC对沉积物中的OCPs分配中起更为重要的作用.生态风险评估表明,沱江流域表层沉积物的有机氯农药存在较大的生态风险,可能对河流的底栖生物及生态环境造成明显的影响.     

金属表面涂装行业VOCs排放特征及排放系数

对比了浙江省2014和2018年金属表面涂装企业的有机废气排放及治理情况,分析了该行业涂料及稀释剂的使用、主要污染因子,测算了溶剂型、水性涂料的挥发性有机物（VOCs）产生系数和排放系数.结果表明：2018年VOCs治理水平明显高于2014年,水性涂料使用企业比例由18%上升至36%,纯溶剂型企业由82%下降至64%;金属表面涂装行业的主要排放污染物为二甲苯、丁醇、乙酸乙酯、乙酸丁酯、甲苯、丙二醇、乙苯、苯乙烯等8种有机物.溶剂型和水性涂料的VOCs产生系数分别为0.72和0.31kg/kg;溶剂型和水性涂料2014年VOCs排放系数为0.64和0.29kg/kg,2018年为0.48和0.21kg/kg.     

苯醌对聚合硅酸铁多相UV-Fenton体系的增效机制

通过构建苯醌增效聚合硅酸铁多相UV-Fenton体系,讨论了体系中橙Ⅱ的脱色和降解途径.在研究苯醌浓度对聚合硅酸铁铁离子的释放、Fe²⁺与Fe³⁺之间的转化、H₂O₂分解和·OH生成影响的基础上,提出了苯醌对聚合硅酸铁多相UV-Fenton体系的增效机制.结果表明,随苯醌浓度的增加,其紫外光下光解还原聚合硅酸铁并释放Fe²⁺的程度增大、H₂O₂分解速度加快、产生·OH浓度峰值增高且出现的时间提前;苯醌增效体系释放于溶液中的Fe²⁺可以通过Fenton反应转化成Fe³⁺,反应结束后聚合硅酸铁能重新吸附Fe³⁺并使其浓度降低,避免了增效体系铁离子的二次污染.本研究将为多相催化剂催化过程的调控提供新的视角,为多相光助-芬顿反应在有机废水资源化中的应用提供理论依据和技术支持.     

特殊区域地表水环境背景值表征技术方法研究与应用

选取黑龙江省源头水保护区作为研究对象,根据DEM数据对保护区内随机布设的水质监测点控制单元进行划分并提取单元内的相关指标建立监测点背景特性量化模型,基于量化结果提出地表水环境背景值监测方案,建立背景值数据库.选取研究区自然属性指标与空间属性指标,以空间叠置技术与聚类分析方法对研究区地表水进行背景值分区,最终将黑龙江省分为六大地表水水质背景值地理分区,并计算了各分区地表水环境背景值表征范围.表征范围显示：依据现行标准进行水质评价,保护区内水质背景值已超出Ⅱ类水质标准限值.因此,基于水质背景值研究成果提出了考虑背景值影响下的水环境质量评价方法,并将方法应用于研究区,结果表明方法切实可行且优于单因子评价法.研究成果可为区域制定背景值影响下的水环境评价方法提供科学的数据支撑与理论依据.     

水源水库贫营养好氧反硝化菌群脱氮特性研究

为削减微污染水库中氮素的浓度,通过对西安市李家河水库沉积物进行定向富集驯化,筛选出以Pseudomonas菌为主、具有高效好氧反硝化特性的混合菌群-A1.摇床实验表明,贫营养好氧反硝化菌群A1在15h时硝酸盐氮去除率可达93.39%,硝酸盐氮平均去除速率为0.2073mg/（L·h）;总氮去除率为52.11%,总氮平均去除速率为0.1153mg/（L·h）,无亚硝酸盐积累.氮平衡分析表明,约45%的初始氮被去除转化为气体产物.响应面法（RSM）结果表明,C/N比9.96,温度22.67℃,pH8.01,转速91r/min,溶解氧8.55mg/L是去除总氮（TN）的最优条件.