公路项目竣工环境保护验收调查中的重点与难点

公路项目是生态影响类建设项目,本文以达渝高速公路三期工程(大竹城西至重庆段)竣工环境保护验收调查为例,以验收调查的技术路线、方法、工程建设对生态环境的影响及声环境的影响为重点进行调查,对在公路项目竣工环境保护验收调查中存在的问题和重点进行总结。     

好氧活性污泥中自养硝化细菌分离方法研究

分别采用琼脂平板、琼脂糖平板、水洗洋菜平板和硅胶平板分离培养城市污水处理厂好氧活性污泥中的硝化细菌。在相同的培养条件下,琼脂平板和水洗洋菜平板有杂菌生长;硅胶平板制作过程繁琐,培养后期出现失水性干裂;琼脂糖平板没有杂菌生长。通过对分离菌株的表观形态观察和NorB基因检测鉴定分离菌株,证明琼脂糖分离出了目的菌株,适合生长周期长的自养硝化细菌分离培养。     

公众太湖蓝藻水华生态风险感知特征研究——以无锡市区为例

蓝藻水华暴发已成为全球性生态环境问题。太湖作为流域重要的水源地，2007年蓝藻水华事件的暴发引起公众的高度关注。运用问卷调查法，研究无锡市区489名公众的太湖蓝藻水华生态风险感知特征及其主要影响因素。研究结果表明：蓝藻水华生态风险被公众知觉为总体风险是陌生和完全可控的；蓝藻水华暴发原因是陌生和不可控的，这是引起公众风险意识的主要因素。影响公众蓝藻水华生态风险感知水平的主要因素有媒体、信息和个体因素。报纸广播电视是主要的媒体因素。信息因素有灾害信息、灾害治理信息、政府防范措施信息。灾害治理信息的影响作用最大，其次是灾害信息和政府防范措施信息。不同性别、年龄段、教育程度、收入水平及职业的人群，对不同类别的风险信息关注程度不同，影响到个体风险偏好的不同。研究结果有助于决策者更全面地理解蓝藻水华风险的本质，开展风险沟通，针对不同特征的人群选择有效的风险管理方案。〖     

美国某给水厂处理工艺及净水效果

介绍了美国某给水厂的臭氧-生物活性炭深度处理工艺、主要构筑物、设计参数和运行效果。实验结果表明:原水中TSS、BOD5、COD、UV254和浊度平均值分别为18.25 mg/L、5 mg/L、7.34 mg/L、0.08和17.38 NTU,经过系统处理后的出水指标分别为1.33 mg/L、2 mg/L、0 mg/L、0.01和0.86 NTU,相应的平均去除率分别为88%、60%、100%、88%和81%。净水效果明显,五项常规指标均满足我国《生活饮用水卫生标准》(GB5749-2006)使用要求,这种深度处理技术及设计思路值得国内给水处理行业参考借鉴。     

湖北省强力推进污染减排为构筑中部崛起战略支点提供环境支撑

十一五以来,湖北省委、省政府高度重视主要污染物总量减排工作。湖北省委书记李鸿忠曾多次指出,落实科学发展观要一步到位,在环境保护上要做到舍得加大投入、舍得牺牲发展速度、舍得个人声誉,正确处理好经济发展与环境保护的关系。湖北省主要领导多次深入基层调研减排工作,省委常委会、省长办公会多次专题研究部署减排工作,分管省长多次     

假单胞菌好氧降解四溴双酚A的特性

为了解四溴双酚A(TBBPA)的好氧降解特性,采用选择富集法从活性污泥中分离出一株能够高效降解四溴双酚A的菌株。根据其形态、生理生化特性及16S rDNA核苷酸序列分析,该菌株被鉴定为假单胞菌属(Pseudomonas sp.)。研究结果表明,该菌株可通过好氧共代谢方式实现四溴双酚A的降解,葡萄糖是四溴双酚A降解的最佳碳源,其最优降解条件为葡萄糖8 g/L,牛肉膏0.5 g/L,pH值为7.0,培养温度为35℃,摇床转速为150 r/min。在该条件下其生物降解过程符合一级动力学模型,6 d后的降解率高达95.6%。LC-MS结果表明,四溴双酚A在好氧降解过程中会生成异丙苯酚类物质。     

"不打招呼"的演练值得提倡

近日,河南油田井下作业工程二部举行了一次"不打招呼"的井控实战演练,除了参与筹划的组织人员知晓具体时间、具体内容和具体井场外,所有一线抢险队伍接到抢险通知前全不知情.这场演练虽说比较成功,但也留下了不少瑕疵,一些抢险队伍慌乱、被动地去抢险,其表现大不如以前,其"成绩"较之预案演练成绩有了大幅"缩水".尽管这样,笔者还是认为这样的演练值得提倡!     

污水处理厂投资全过程成本控制

本文综合论述了在水业市场化条件下，水务投资公司进行污水处理厂投资、建设和运营时，在投资决策前期阶段、设计阶段、建设阶段以及运营阶段等各水务价值链重要环节的成本控制方法，为水务投资公司在污水厂投资全过程的成本控制提供了参考。     

基于粗糙集-神经网络的矿山地质环境影响评价模型及应用

采用衡山白果地区石膏矿山的11个评价指标,综合运用粗糙集和神经网络理论,构建了基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿山地质环境影响评价模型,对RSES软件约简的数据和无约简的数据采用EasyNN-plus软件进行预测评价。神经网络模型的输入属性为8个,而粗糙集-神经网络模型的输入属性为6个,训练样本均为13个,预测样本均为4个,前者的平均预测精度为1.85%～24.86%,后者为1.23%～15.28%。研究发现,粗糙集在保留关键信息的前提下可有效地对数据表进行约简,约简后的神经网络预测结果与实际情况吻合,并比无约简时总体精度有较大幅度提高。