内蒙古自治区机动车尾气污染监控体系初探

随着机动车大量开始进入普通家庭,内蒙古自治区机动车保有量快速增长,使得机动车排气污染已经成为城市大气污染的重要来源。因此,开展在用机动 车排气污染防治工作,建立切实有效的机动车排气污染监控体系刻不容缓。本文对内蒙古自治区在用机动车排气污染监控体系和保障好保障体系建设内容进行了初探。     

昌吉州农田地膜污染现状及治理对策

通过对昌吉州农田地膜使用现状进行调查,阐述了地膜污染的危害,并提出了适期揭膜、残膜回收、推广新型生物膜等措施与防治对策。     

生态行政浅析

生态行政学是20世纪90年代兴起的一门行政学分支学科，学术界常常将其与行政生态学相混同。本文试图通过对生态行政的发展历史、理论渊源、定义、基本内涵进行阐述，使其区别于行政生态学，希望能够对生态行政学科的建立有所益处。     

沙质农田作物不同间作采收模式休耕期的防风效应

油沙豆(Cyperus esculentus)是集粮、油、牧、饲于一体的高利用价值新兴经济作物,在我国沙区调整种植结构及沙化土地改良中有重要作用. 油沙豆茎块在采收过程中易破坏表层土壤、引发风蚀,因此,探究油沙豆防风阻沙的保护性耕作模式是实现油沙豆在沙区种植的重要前提. 本文基于乌兰布和沙漠油沙豆农田现有间作模式,通过风洞模拟试验,探究不同风速下6种间作模式(2种间作作物×3种带间距)的防风蚀效果. 结果表明:①不同带间距模式在各风速下的风速廓线均呈对数形式,粗糙度随带间距的增加而减小. ②间作作物对垂直流场结构分布特征有显著影响,间作玉米各带间距模式近地表风速均低于当地起沙风速(6 m/s);间作向日葵各带间距模式近地表风速均高于起沙风速,约为9 m/s. ③风速对各间作模式的防风效能具有显著影响,防风效能随风速的增大呈减小趋势. ④间作带的防风效能随带间距的增加而减小,表现为带间距8 m>带间距16 m>带间距24 m. 间作玉米模式的防风效能大于间作向日葵模式,其中,玉米带间距8 m及16 m的模式其近地表防风效能均大于50%,是油沙豆农田防风阻沙的最优模式. 研究显示,考虑到农田的经济效益,带间距16 m的间作玉米模式是油沙豆农田兼顾生态效益和经济效益的最优间作模式.      

浅谈我校生态综合实验室的合理利用和管理

我校生态综合实验室由实验室、仪器设备储藏室和教师预备室组成。本文针对该实验室在运行中由于教学任务的逐年增加导致的实验室软硬件建设相对滞后等问题，在实验室的管理建设方面提出了提高综合利用率等建议。     

测定环境样品中有机氯残留量的快速净化法

净化是气相色谱分析的一个重要步骤。样品净化不完全,则会给测定造成很大的困难,甚至不可能进行。我们在浓硫酸磺化法的基础上,简化了净化步骤,缩短了净化时间,并节约了试剂,求得了一种简易快速的净化方法。与浓硫酸磺化法相比,取得了同样的结果。     

饮用水中三卤甲烷的生成机理与影响因素研究进展

在饮用水消毒过程中,氯会与天然有机物(NOM)等反应生成消毒副产物(DBPs),三卤甲烷(THMs)是一种主要的DBPs,长期低浓度的THMs暴露对人体有一定的健康风险。THMs和其前驱物种类繁多、生成机理复杂且影响因素诸多,如何抑制消毒过程中THMs的形成是饮用水安全领域的研究热点。通过查阅大量文献,从THMs形成机理及影响因素等方面归纳了目前THMs研究现状,总结了甲基酮、腐殖酸、氨基酸、β-二酮等重要前驱物生成THMs的反应途径,探讨了操作条件以及离子对THMs生成的影响,对该领域未来研究方向进行了展望。     

天津城市化发展趋向与水资源可持续利用

分析了新时期天津城市化发展趋向，从城市人口增长、城市工业结构、城市化进程等诸方面，探讨了城市化进程与水资源利用之间的关系，提出了适应城市化发展的水资源可持续利用战略。     

二氧化氯消毒前后污水毒性的变化及消毒条件的影响

采用发光细菌试验和umu试验,分别考察了二氧化氯投加量和反应时间对污水二氧化氯消毒后急性毒性和遗传毒性变化的影响.结果表明,随着二氧化氯消毒剂投加量的增加,消毒后水样的急性毒性不断增大,但遗传毒性逐渐减小后趋于稳定.随着反应时间的延长,二氧化氯的消耗量不断增大,消毒后水样的急性毒性先增大后减小,遗传毒性逐渐减小后趋于稳定.由于消毒条件对污水急性毒性和遗传毒性有着不同的影响,说明污水中产生急性毒性和产生遗传毒性的物质不同,对于某一种污水,通过控制消毒条件可以使消毒后污水的急性毒性和遗传毒性都较低.     

大同矿区煤的导热系数灰色关联分析及预测

为分析煤质指标及密度对导热系数的影响作用,选取了山西大同矿区的不同煤质煤样,进行导热系数测定实验,应用灰色系统理论对导热系数与影响因素进行灰色关联分析,建立导热系数与主要影响因素的GM(1,4)灰色预测模型,进行导热系数预测。结果表明:固定碳、密度和水分是影响煤导热系数的主要因素;根据得出的主要影响因素建立的GM(1,4)预测模型平均相对误差为4.5%,预测精度较高,能够用于导热系数的预测。