中美两国面向斯德哥尔摩公约的持久性有机污染物（POPs）控制决策管理和科学研究沟通研讨会

持久性有机污染物具有长期残留性、生物蓄积性 ,并可沿食物链传播 ,通过挥发和沉积在全球范围内迁移 ,已被国际社会视为必须立即采取行动的全球性环境问题 .中国政府已于 2 0 0 1年 5月 2 3日在瑞典首都斯德哥尔摩签署了《关于持久性有机污染物的斯德哥尔摩公约》 .作为化学品生产大国 ,中国在POPs的控制决策管理和科学研究方面仍面临巨大挑战 .控制POPs的行动需要科学家、决策者、企业界、非政府组织等各相关方的共同参与 ,因此需要建立科学研究和决策的信息沟通平台以改进POPs的控制行动 ,保障国家履约计划的实施 .针对以上问题 ,中国…     

城市初级污泥的嗜热厌氧消化研究

实验通过运行连续搅拌反应器(CSTR),对城市初级污泥的两步嗜热厌氧消化进行了研究。研究结果表明,同一步嗜热厌氧工艺相比,两步嗜热厌氧工艺运行稳定,具有更高的有机物降解率、病原体的杀灭率,多产出的甲烷气体不仅可以弥补由于预处理而额外消耗的能量,而且还有净能量剩余。     

用改性三效催化剂净化汽车尾气的试验研究

在制备Cu-Mn-Ce-O三效催化剂的基础上，通过实验研究了制备各种催化剂的空燃比特性和温度特性，结果表明：掺杂非贵金属K、Fe和TiO2只能提高尾气中某些组分的转化率，缩小催化剂的操作窗口；贵金属Pd的加入提高了催化剂的三效活性，加宽了催化剂的操作窗口，而催化剂的起燃温度没有明显降低。     

浅议环境与发展综合决策制度的建立与实施

衽环境与发展综合决策势在必行。传统的决策方式在存在许多不足，必须综合考虑环境发展和经济发展，在思想上，经济目标上，环境保护部门与有关部门相互关系上以及工作措施上体现综合决策思想。     

粤北2座不同营养水平水库浮游植物功能类群的季节演替

于2011年1—12月对广东省韶关市白水礤水库和苍村水库这2座中型居民供水水库进行每月1次、为期1a的采样,利用营养状态指数(TSI)进行水质综合评价,将水库中的浮游植物按功能类群进行分类,并结合水库的水文、水质和浮游植物的生境特征,分析全年优势功能类群的演替特点及其主要的环境影响因子。结果表明,白水礤水库为贫营养型水库,苍村水库为低中营养型水库,全年共检出浮游植物7门45属(种),可划分为16个功能类群,其中,白水礤水库全年以适应低营养盐环境的功能类群占优势,耐富营养化的功能类群仅在丰水期有检出;而苍村水库全年都能监测到耐富营养环境的功能类群,且在丰水期明显占优势,但在枯水期和平水期因营养盐含量的降低,演变为以适应低营养盐环境的功能类群为主。营养盐含量的不同是导致2座水库浮游植物功能类群产生差异的根本原因,而因降水季节的变化所致水体环境因子的变化则是造成2座水库浮游植物功能类群演替不可忽视的因素。     

水稻中硅元素的分布及存在状态

利用UV-Vis分光光度计、X线分析显微镜及扫描电子显微镜(Scanning electron microscope,SEM)对水稻不同器官中硅元素的含量、分布及存在状态进行观察和分析,研究水稻中硅酸的化学性质,为水稻硅元素的综合利用提供科学依据.结果表明:水稻以可溶性原硅酸的形式吸收土壤中的硅酸,同样以可溶性原硅酸的形式输送到各器官中.不同的生长期,水稻导管液内的可溶性原硅酸的含量不同,成熟期最高可达到912 mg/L(以SiO2表示).通过比较导管汁液和土壤溶液的硅酸浓度可知,水稻选择性地吸收和浓缩硅酸,最高浓缩率可达85倍.X线分析显微镜观察发现,硅酸普遍存在于水稻各器官中,越是坚硬的部位硅酸分布得越多.SEM图像表明,沉积在水稻各器官中的硅胶体具有一定的形状且不溶于强酸.对水稻干燥组分中硅酸含量的分析结果表明,稻壳中硅酸含量最高,达到13.3%,是生产硅单质及碳化硅材料的最有效的资源之一.     

轻型汽油车VOCs排放特征和排放因子台架测试研究

为研究轻型汽油车尾气中VOCs的排放特征和排放因子,按照《轻型汽车污染物排放限值及测量方法》(中国Ⅲ、Ⅳ阶段)中要求,采用底盘测功机对国内现有不同品牌轻型汽车进行台架试验,并利用3级冷阱预浓缩GC-MS方法对尾气样品中VOCs物种进行定量分析.结果表明,尾气样品中共有68种VOCs被定量检出,其中芳香烃种类最多,占38.7%,烷烃占29.8%,烯烃(包含炔烃)占27.1%.不同品牌轻型车源排放谱特征基本吻合.轻型汽车的总VOCs排放因子为0.01~0.46g/km,前3位物种分别为乙烯、甲苯和苯.     

MOE法在土壤侵蚀危险评价中的应用

影响土壤侵蚀的因索很多,有自然因素(如地形、植被、土壤、降雨等)和人为因素,这些因素中既有量化指标如坡度、降雨等自然因素,也有土地利用、土壤母质等不可量化的指标.这些因素的共同作用,使得单纯在GIS下利用叠加的方法对土壤侵蚀潜在危险进行判别带来一定的困难(如人为因素的最化问题等).多标准评价法(Multi-Criteria Evaluation,MCE)可以将难以量化的指标进行量化处理,并综合考虑多种囚素埘口标的影响,通过加权线性合并及布尔叠加的方法,在众多因素或是相互矛盾的客观实际中确定一种折中的优化方案,来对目标作出客观的评价.主要介绍了多标准评价法的概念及其方法原理,并以江西兴国县为例,介绍了该方法在土壤侵蚀评价中的实现过程.在土壤侵蚀评价因子的选用上,先取了植被指数(LAI)、土地利用、坡度、土壤母质、高程、道路、降雨及人口密度八个因子,根据实际情况确定单个因子在不同指标水平下可能造成的潜在土壤侵蚀危险等级;然后将因子组成矩阵,通过两两比较,来判断各因子的权重;把权重与相应的因子图相乘得到带权重值因子的栅格图,这些栅格图再进行统一的标准化处理,最后将标准化处理的栅格图通过叠加生成潜在侵蚀危险分布图.结果表明,兴国县大部分是微度侵蚀危险地区,呈连片分布,中、低度侵蚀危险主要分布在平原及沟谷地带,呈零星态,二者呈相互交错.微度危险、低度危险及中度危险区域分别占兴国县总面积的37.9%、29.2%及30.4%.三者之和为97.5%,高侵蚀危险及极高侵蚀危险的面积只占2.5%,且呈零星分布.这与兴国县的土壤侵蚀分布现状基本一致,多标准评价法应用在土壤侵蚀危险评价上是切实可行的.     

基于人工神经网络方法的FRP增强混凝土断裂研究新思路∗

纤维增强复合材料(FRP)作为一种新型的增强加固材料,由于其强度高、质量轻、防腐蚀、耐疲劳、与混凝土粘结性能好以及便于施工等诸多优点,在混凝土结构修复加固领域得到了广泛的应用。近年来,随着人工智能(AI)的逐渐兴起,机器学习(ML)作为实现AI 的一种途径,在水利、建筑等各行各业也得到了长足的发展。首先简单介绍了ML 的基本原理,并通过对ML 在混凝土结构工程中应用的系统回顾与总结,指出了传统试验和数值模拟分析中FRP 增强混凝土断裂研究存在的一些难点和局限性,阐述了基于ML 的人工神经网络(ANN)方法在处理混凝土结构问题中的优越性,认为采用ANN 方法能够有效解决FRP 增强混凝土断裂研究中难以解决的问题;其次,对ANN 方法应用于FRP 增强混凝土断裂韧度预测中的新思路进行了详细介绍,给出了ANN 方法应用于FRP 增强混凝土断裂韧度预测的具体流程,并对其流程中的一些步骤给出了建议;最后,对ML 应用于FRP 增强混凝土断裂方向的深入研究进行了展望,提出了ML 应用于FRP 增强混凝土断裂方向深入研究的相关问题。