海州湾表层沉积物磷的吸附容量及潜在释放风险

利用磷吸附指数（PSI）、磷吸附饱和度（DPS）和磷释放风险指数（ERI）研究了2016年10月和2017年5月海州湾表层沉积物的磷吸附容量及潜在释放风险.结果显示,2016年秋季PSI变化范围为99.58~199.39[mgP/（100g）]/[μmol/L],DPS变化范围为23.118%~34.289%;2017年夏季PSI变化范围是130.29~198.57[mgP/（100g）]/[μmol/L],DPS变化范围为25.545%~42.135%,两次调查中PSI和DPS均表现出相反的平面分布趋势.PSI和Al_ox、Fe_ox呈显著正相关,说明Fe_ox和Al_ox是影响海州湾表层沉积物吸附磷的主要因素,且Fe_ox占主导作用;DPS与Al_ox和Fe_ox分别表现出了显著负相关性和极显著负相关性,说明Al_ox和Fe_ox含量的增大会降低表层沉积物的磷吸附饱和度.2016年10月磷释放风险指数（ERI）的变化范围为11.59%~34.18%,2017年5月磷释放风险指数（ERI）的变化范围为12.86%~32.34%,从2次调查结果整体来看,海州湾表层沉积物的磷释放风险为中度风险.     

石墨烯在防腐涂料中的研究进展及应用

简要叙述了石墨烯结构性能以及当前主流制备石墨烯的方法。概述了最近几年来石墨烯在防腐涂料中的研究进展情况,包括石墨烯在涂料中的添加量、分散技术、原位改性等对涂料性能的影响。研究表明,在涂层中分散均匀添加量适中的石墨烯可以对防腐涂料性能有较大的提升,探讨了石墨烯在防腐涂层中的应用机理,同时对石墨烯防腐涂料的应用发展进行了展望。     

爆炸螺栓分离对热防护系统冲击响应分析

目的考察在爆炸螺栓分离过程中,作用在TPS(热防护系统)上的冲击响应是否会导致其破坏,从而影响航天器飞行安全,对过程进行数值仿真分析。方法提出四阶段仿真方案,基于MSC.Dytran软件,采用流固耦合方法对爆炸螺栓分离过程进行动力学仿真;根据单个爆炸螺栓地面分离试验的结构进行建模和分析,获取结构响应曲线;再根据实测的冲击响应数据,对爆炸过程中炸药及JWL方程的参数等设置进行调整,获取准确爆炸螺栓的分析模型;最后应用于对真实结构中TPS(热防护系统)在分离过程里受爆炸螺栓冲击响应的动力学分析与评估。结果通过参数调整,获得的仿真模型与爆炸螺栓地面分离试验实测结果一致,证明了仿真模型的有效性和四阶段仿真方案的可行性。结论提取的真实结构爆炸螺栓分离过程中作用在TPS(热防护结构)上的最大加速度响应曲线,可用于指导TPS(热防护系统)的设计。     

西安市文教区表层土壤中PAHs来源及风险分析

文教区土壤环境质量直接影响学生以及职工的身体健康。本研究应用高效液相色谱仪对采集的西安市文教区表层土壤样品中的16种优控多环芳烃(PAHs)进行含量检测,分析其组分特征、来源及健康风险。结果表明,西安市文教区表层土壤中∑PAHs含量为0.290~4.147μg/g,平均值为1.515μg/g,7种致癌多环芳烃的含量为0.079~2.093μg/g,均值为0.593μg/g,土壤PAHs污染较为严重。其中4环的高环PAHs为土壤PAHs污染的主要物质,平均占∑PAHs含量的40.72%。源解析结果表明西安市文教区表层土壤中PAHs主要来源于石油燃烧、煤及生物质等的不完全燃烧。终生癌症风险评价表明西安市文教区表层土壤中PAHs污染对其生活在周围的人群产生的终生致癌风险性较小,但71.4%的样点达到严重污染水平,产生的间接影响应引起足够重视。     

Analysis of pollutant levels in central Hong Kong applying neural network method with particle swarm optimization

Air pollution has emerged as an imminent issue in modernsociety. Prediction of pollutant levels is an importantresearch topic in atmospheric environment today. For fulfillingsuch prediction, the use of neural network (NN), and inparticular the multi-layer perceptrons, has presented to be acost-effective technique superior to traditional statisticalmethods. But their training, usually with back-propagation (BP)algorithm or other gradient algorithms, is often with certaindrawbacks, such as: 1) very slow convergence, and 2) easilygetting stuck in a local minimum. In this paper, a newlydeveloped method, particle swarm optimization (PSO) model, isadopted to train perceptrons, to predict pollutant levels, andas a result, a PSO-based neural network approach is presented. The approach is demonstrated to be feasible and effective bypredicting some real air-quality problems.     

多氯联苯的气相色谱/质谱/质谱(GC/MS/MS)法测定

采用气相色谱/质谱/质谱(GC/MS/MS)法测定多氯联苯(PCB),具有良好的灵敏度和选择性,在地表水样品检测时,样品只须进行简单的液液萃取-浓缩,不须任何净化过程即可上机分析,方法检出限低于ng/L级。     

Trace Metal Concentration in Roadside Surface Soil and Tree Back: A Measurement of Local Atmospheric Pollution in Abuja, Nigeria

Cadmium, copper, lead, nickel and zinc concentrations were analysed by atomic absorption spectrophotometry in surface soil and tree bark from different districts of Abuja, Nigeria, in order to determine the atmospheric trace metal input in the area.Elevated concentrations of some of the studied metals were observed in the soil and tree bark samples from the commercial/high traffic areas of the city compared to backgroundvalues. In soil samples, the average concentration of the metals were 0.6±0.4, 18.0±4.0, 281±39, 16±4 and66±23 g g^-1 dry weight for Cd, Cu, Pb, Ni and Zn, respectively, whilst the average concentrations in tree bark were 0.3±0.2, 12±4, 133±32, 13±3 and 61±10 g g^-1 dry weight for Cd, Cu, Pb, Ni and Zn, respectively. The trend in trace metal levels suggested that automobile emissions are a major source of these metals as the highest concentrations of Pb and Zn were recorded in the commercial areas of the city known for their high traffic densities. The levels of metal in the study area were relativelylow compared to levels found in some larger and older cities in various countries worldwide.     

地表水样品自然沉降时间对总磷测定结果的影响分析

地表水中总磷含量高低是评定水质优劣的一项重要指标,分析数据表明丰水期中总磷主要来源于泥沙中吸附的有机磷和无机磷,而溶解态磷含量较少;水样中总磷含量随着自然沉降时间的延长而逐渐降低.因此样品采集回来后样品的自然沉降时间是影响地表水中总磷测定结果的一个主要原因之一.     

B-P网络应用于地下水水质监测点优选

以地下水水质评价分级标准作为训练样本,构造B-P网络模型对其进行训练,用训练好的B-P网络对某地的地下水水质监测点进行评判、优选。并与其它方法的结果进行比较,结果表明,B-P网络用于环境测点优选不仅原理直观,而且具有较好的客观性和实用性。     

内蒙古某灌域表层土壤六氯环己烷空间分布特征及影响因素

为修复灌区内土壤有机氯农药污染，降低六氯环己烷对土壤环境的危害，对内蒙古某灌域表层土壤进行采样，利用气相色谱测定50个土壤样品中六氯环己烷及其异构体的含量，并利用ArcGIS空间分析技术确定表层土壤中六氯环己烷的分布状况。样本中六氯环己烷的检出率为96%，各样本中六氯环己烷的浓度范围为未检出~23.0 ng/g，平均浓度为4.4 ng/g。4种异构体含量平均值顺序为γ-六氯环己烷>δ-六氯环己烷>β-六氯环己烷>α-六氯环己烷。灌域东北部和西南部残留浓度较高，并由这2个方向向中部地区逐渐递减，表层土壤中的六氯环己烷分布受土壤黏粒量、不同种植种类和灌溉水源的影响较大。虽受人类耕作的影响，但表层土壤中的六氯环己烷污染水平相对较低。