基于SHERPA的环境空气质量减排情景模拟评估

分析了SHERPA综合评价模型的基本原理和主要建模理念,重点介绍了其在环境空气质量减排情景模拟评估方面的作用,以及在排放源与受体关系(SRR)方面的处理方法,比较了其与欧盟常用的其他情景模拟模型的优缺点。SHERPA模型的特点是空间灵活性较好,对于任何给定地点,可以快速评估不同地区对该研究地点空气质量的影响。SHERPA模型的3个主要功能为污染物来源分析、决策支持和情景模拟。基于SHERPA模型对法国环境空气中PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2年均浓度进行污染来源分析、决策支持分析和减排情景模拟评估,展示了模型在环境治理措施优先级筛选和政府间联合治理措施协调建议方面的功能和作用,以期为中国环境空气质量预测预报、环境质量管理措施的制定和成效评估等环境服务与管理工作提供借鉴。     

氨废水资源化利用的折流式超重力床集成技术

利用折流式超重力床将氨废水处理的精馏和吸收过程集成在一台设备中,开发出一种设备小型化、流程紧凑的氨废水资源化利用集成技术。与传统技术相比,该技术在大幅节省占地面积和空间的同时,还可大幅节约设备建设所用钢材。工业规模试验结果表明,不同浓度的氨废水经该技术处理后可转化为氨质量分数大于22%的氨水资源,处理出水中氨氮质量浓度低于8.2 mg/L,尾气中未检测到氨,处理结果优于GB 31573—2015《无机化学工业污染物排放标准》。     

Difference in the net value of ecological services between natural and artificial forests in China

Land degradation is a global problem that seriously threatens human society. However, in China and elsewhere, ecological restoration still largely relies on a traditional approach that focuses only on ecological factors and ignores socioeconomic factors. To improve the effectiveness of ecological restoration and maximize its economic and ecological benefits, a more efficient approach is needed that provides support for policy development and land management and thereby promotes environmental conservation. We devised a framework for assessing the value of ecosystem services that remain after subtracting costs, such as the opportunity costs, costs of forest protection, and costs for the people who are affected by the program; that is, the net value of ecosystem services (NVES). To understand the difference between the value of a resource and the net value of the ecosystem service it provides, we used data on VES, timber sales, and afforestation costs from China's massive national afforestation programs to calculate the net value of forest ecosystem services in China. Accounting for the abovementioned costs revealed an NVES of ¥6.1 × 10¹² for forests in 2014, which was 35.9% less than the value calculated without accounting for costs. As a result, the NVES associated with afforestation was 55.9% less than the NVES of natural forests. In some regions, NVES was negative because of the huge costs of human-made plantations, high evapotranspiration rates (thus, high water opportunity costs), and low forest survival rates. To maximize the ecological benefits of conservation, it is necessary to account for as many costs as possible so that management decisions can be based on NVES, thereby helping managers choose projects that maximize both economic and ecological benefits.     

FAHP法在污泥板框调理剂综合评价中的应用

提出了一种新的污泥板框调理剂综合评价方法。传统的CST(毛细吸水时间)、污泥比阻、泥饼含水率等指标只能单一地评价泥饼脱水效果,为了实现对调理效果的综合评价,需要考虑药剂调理费用、运输处置成本、设备处理产能、滤液处理难度等多种因素。通过长期采集中试运行数据,考察了3种污泥板框调理剂对设备、泥饼、滤液和运行4个方面17个指标的影响。引入层次分析法和模糊数学综合评价法相结合的模糊层次分析法(FAHP)对3种污泥板框调理剂进行了综合评价,采用层次分析法确定指标权重;采用隶属函数对指标进行无量纲化处理,确定其隶属度,解决了指标间的可综合性问题;最后用加权平均法得出评价综合值,综合评价值表明,在这3种调理剂中,调理剂1的综合效果最优,更适合作为该厂的污泥板框脱水调理剂。     

湘江干流水环境质量演变特征及其关键因素定量识别

为科学有效地保护湘江流域水环境，定量识别湘江干流主要水质指标的驱动因素，该研究基于1990~2016年水质监测数据及沿岸永州 长沙五市社会经济发展指标，采用Mann-Kendall检验法分析湘江干流水环境演变趋势，通过逐步回归分析确定各地区各水质指标主要驱动因素。结果表明：湘江干流COD_Mn、Cd、As整体呈下降趋势，上游BOD₅呈下降趋势，上中游NH₃-N呈上升趋势，中游衡阳、株洲市重金属Cr⁶⁺呈上升趋势，衡阳市TP呈上升趋势，中下游BOD₅呈上升趋势；定量追溯各水质指标影响因素得出工业污染是湘江干流重金属As、Cr⁶⁺、Cd主要驱动因素，永衡株潭地区NH₃-N，衡阳市BOD₅、COD_Mn、TP及衡株潭地区BOD₅均以农业污染影响为主；发现产业结构调整对干流水环境有显著影响，建议在流域产业结构调整过程中加强转型升级。     

蒽醌修饰石墨毡电极预处理头孢合成废水

以钛涂钌电极为阳极、自制蒽醌修饰石墨毡电极为阴极,对头孢合成废水(COD=25 000~30 000 mg/L、ρ(NH3-N)=850~1 300 mg/L、色度为2 300~2 680度)进行了电化学氧化预处理,优化了电解条件,并对电化学体系的动力学和稳定性进行了分析。实验结果表明:蒽醌的存在可改善电化学氧化降解效果;在电解时间50 min、电流密度0.14 A/cm2、Na2SO4浓度0.1 mol/L、极板间距2 cm、初始废水p H 7.0的条件下,废水的COD、色度、NH3-N的去除率分别可达45.3%,66.9%,33.6%;BOD5/COD由处理前的0.27增至0.40,可生化性得到改善;COD、色度、NH3-N的电化学氧化降解过程均近似符合一级动力学方程;且该电化学体系的应用稳定性良好。     

基于支持向量回归机的南黄海浒苔分布面积预测模型

绿潮作为一种新型的海洋灾害,已经引起了各个国家的重视.依据2012年南黄海海域浒苔遥感监测分布面积数据,选取了温度、天气状况、风向、风力、浪高5种影响浒苔扩散的气候因子,建立了基于SVR的浒苔分布面积预测模型,并与经典的最近邻点插值模型、线性插值模型、3次样条函数插值模型和分段3次Hermite插值模型进行了回归效果的对比.分析结果表明,基于SVR的浒苔分布面积预测模型能够为浒苔遥感数据的插补提供一种方法,且回归效果优于传统的回归方法,为浒苔的防治提供辅助决策信息.     

固相萃取-气质联用法测定固体废物浸出液中的二硝基苯

建立了一种利用固相萃取法对固体废物浸出液(TCLP)中二硝基苯进行萃取,DB-5石英毛细管柱(30 m×0.25 mm×0.25μm)进行分离,质谱检测器检测二硝基苯的方法。方法在0.002 0~0.020 0 mg/L之间线性关系良好,二硝基苯三种同分异构体的检出限均为0.5μg/L,模拟样品加标回收率为93%~96%,RSD≤2%;实际固体废物样品测定的加标回收率为95%~98%。