应用模糊综合指数法对伊犁河（伊宁段）水质的综合评价

模糊数学法对伊犁河(伊宁段)水质进行综合评价时,由于分别采用地面水环境质量标准中五类标准值的平均值及其中三个标准值,计算后的结果不一致,而模糊综合指数法避免了这类问题的出现,计算结果比较满意.从而表明,该法是对模糊数学法的进一步改进.     

农业土壤危险废物污染的风险管理

从环境风险管理出发,探讨危险废物对农业土壤污染的途径,提出土壤危险废物污染的风险管理内容和方法,初步建立辽宁省农业土壤危险废物污染的预警指标体系。     

入海河流对近岸海域海湾影响分析

利用污染指数法及相关系数法对盘锦市境内的河、海水质进行对比分析，从而得出近岸海域海湾水质主要受入海河流水质影响的结论。     

中国粮食产量不同风险类型的地理分布

论文以中国各省份、各地区历年粮食单产为基本资料,采用统计方法,以风险分析技术为核心,定义粮食产量风险评价指标。在此基础上采用迭代自组织动态聚类分析方法分别对全国地区级和省级粮食生产单元进行了减产风险要素分区和综合风险指数分区,分区的结果反映了粮食生产风险水平的区域分异与各地区孕灾环境、致灾因子性质和生产力水平有密切联系。     

烃类化合物气相色谱保留指数与其分配系数关系研究

报道了从烃类化合物气相色谱保留指数预测其正辛醇水分配系数的公式，研究了以不同极性相上测得的烃类化合物保留指数预测其分配系数的准确性，得出弱极性柱上测得的化合物保留指数能更准确的预测其分配系数，从而为烃类化合物分配系数的测定和预测提供了一种简便易行的新方法。     

准确测定高锰酸盐指数考核样的方法

根据长期的实际操作经验，要准确测定高锰酸盐指数值，在样品分析中，水浴时间不能少于35min；K值在0．980-1．010；滴定时温度保持在70℃。以提高测定结果的准确度。     

三峡库区长江水位变化条件下滑坡稳定性二元指标体系研究

安全系数是边坡稳定性评价中的常用方法,在长期的工程实践中积累了丰富的经验,其最大的缺点是不能考虑边坡岩土体中实际存在的不确定性。可靠性理论可有效地考虑边坡系统内实际存在的不确定性和相关性,但是缺乏丰富的工程实践经验,因此,将工程实践经验丰富的安全系数与先进的可靠性理论相结合,建立安全系数与可靠性相耦合的二元评价体系具有重要的理论意义和应用价值。以巴东县东壤口镇宋家屋场滑坡为实例,计算了长江水位从135 m至175 m变化过程中的平均安全系数(最大可能安全系数)和相应的可靠性。将最大可能安全系数与边坡可靠性相乘,对最大可能安全系数进行折减,得到边坡可靠的安全系数。设折减后安全系数的临界值为1．05,由此计算出不同最大可能安全系数的临界变异系数和临界破坏概率。根据不同的最大可能安全系数及它的临界破坏概率,绘制出边坡稳定性分区图。用均值安全系数和可靠性二元指标对宋家屋场滑坡的稳定性进行了评价,结果是可靠的安全系数为1．068,略大于临界值,处于基本稳定状态。文中论述了边坡稳定性二元指标体系的建立方法。     

城市型生态社区可持续发展评价指标体系的初步研究

近年来,城市化发展带动了社区建设的蒸蒸日上,同时也带来了环境资源的快速消耗及一系列的环境污染问题,生态社区的建设受到人们的广泛关注,可持续发展的理念已经渗透到人类社区建设发展的各个方面.通过对城市型生态社区内涵的分析,探讨了城市型生态社区可持续发展评价指标体系的构建原则,在该原则指导下结合苏州市区域特征采用层次分析法建立了与之相应的评价指标体系,并在该基础上以指标体系中的生态建筑子系统为例对其做出详细的指标说明.     

苹果角质层的组分特征及其对甲萘酚的吸附作用

为能够准确预测有机污染物在植物角质层上的吸附行为,用化学方法(脱蜡、皂化、酸解)分离得到7种苹果角质层组分,探讨了角质组分对甲萘酚的吸附特征及其与结构组成之间的关系.结果表明.苹果角质层由44.7%蜡质、34.6%角质单体、13.6%糖类、7.5%生物高聚物(cutan)组成,脱蜡、皂化脱角质单体后角质组分的极性指数((O N)/C)增大,而酸解脱糖后(O N)/C则减小.角质层组分对甲萘酚的等温吸附曲线均呈非线性(N=0.551～0.918),而高浓度时的等温吸附曲线则呈线性,表明植物角质与有机物的相互作用除了分配作用之外,还存在其它的特殊作用.苹果角质层(ACI)对甲萘酚的吸附系数(Knc)为442,脱蜡、脱糖后角质组分的KDC.值增大,而脱角质单体后Kuc值则大大减小,表明角质单体是主要的吸附介质;蜡质、角质单体、糖类组分对角质层吸附行为的影响存在交互作用.角质组分的Koc值随其(O N)/C变化出现"峰值",意味着甲萘酚与角质组分之间的相互作用存在最佳的极性匹配.     

大型底栖动物污染指数(MPI)

根据2000年至2002年在深圳湾、厦门西海域、罗源湾、兴化湾潮间带和潮下带获得的85个取样站次大型底栖动物数据，参考丰度生物量比较法(ABC)，建立了评价海洋环境质量的大型底栖动物污染指数(MPI)．MPI的计算式是：MPI=10^(2 k)[∑(Ai—Bi)]/S^1 k，式中Ai和Bi分别是密度和生物量优势度大小顺序的第i个累积百分优势度的数值，S为采集到的物种数，K为常数，K=|∑(Ai-Bi)|/∑(Ai-Bi)，当∑(Ai—Bi)为正数时，K=1:∑(Ai-Bi)为负数时，K=-1．MPI越小。沉积环境越清洁．反之，污染越严重．MPI的优点是实现ABC法的数字化，而且反应灵敏，评价结果比种类多样性指数(H)更符合实际．