Applying a new method for direct collection,volume quantification and determination of N2 emission from water

The emission of N2 is important to remove excess N from lakes, ponds, and wetlands. To investigate the gas emission from water, Gao et al.(2013) developed a new method using a bubble trap device to collect gas samples from waters. However, the determination accuracy of sampling volume and gas component concentration was still debatable. In this study, the method was optimized for in situ sampling, accurate volume measurement and direct injection to a gas chromatograph for the analysis of N2 and other gases. By the optimized new method, the recovery rate for N2 was 100.28% on average; the mean coefficient of determination(R2) was 0.9997; the limit of detection was 0.02%. We further assessed the effects of the new method, bottle full of water, vs. vacuum bag and vacuum vial methods, on variations of N2 concentration as influenced by sample storage times of 1,2, 3, 5, and 7 days at constant temperature of 15°C, using indices of averaged relative peak area(%) in comparison with the averaged relative peak area of each method at 0 day.The indices of the bottle full of water method were the lowest(99.5%–108.5%) compared to the indices of vacuum bag and vacuum vial methods(119%–217%). Meanwhile, the gas chromatograph determination of other gas components(O2, CH4, and N2O) was also accurate. The new method was an alternative way to investigate N2 released from various kinds of aquatic ecosystems.     

闸控强感潮河网综合生态治理的数值研究:以崇明岛陈家镇河网为例

文章利用Mike11软件对地处长江口、受强高潮的崇明岛陈家镇相关河网的断头浜疏通、排污引清以及四号河的污染水体原位修复等改善生态环境的综合治理工程措施进行了计算分析。结果表明,工程实施后,在合理的闸门调度下,排污引清5 d后,四号河水质即明显改善,COD降低33%,氨氮降低42%,TP降低21%;四号河的原位生态修复工程可以加快水体的自净。河网综合治理方案的实施可有效改善水质。     

GAM的区域PM_(2.5)浓度影响因子识别及关联关系分析

区域PM_(2.5)浓度影响因子及显著程度对区域PM_(2.5)浓度模拟和污染控制具有重要意义。该研究应用广义加性模型(GAM)建立模型分析2013年京津冀区域PM_(2.5)浓度与AOD、气象因子(相对湿度、温度、降雨量、大气压、风速)和土地利用类型(水体、林地、耕地、建设用地、裸地)之间的相关关系。结果表明,温度、大气压、AOD、林地、建设用地和裸地显著的影响PM_(2.5)浓度;且温度、AOD、裸地、林地与PM_(2.5)存在复杂相关关系,大气压、建设用地与PM_(2.5)浓度存在线性相关关系。GAM模型R~2为0.952,拟合结果与实测结果的线性回归方程系数为0.959,模型交叉验证后得到R2为0.792。结果表明,利用GAM能有效的识别区域PM_(2.5)浓度的影响因子,根据影响因子进行PM_(2.5)浓度拟合并得到可靠的拟合结果。     

基于协调度函数的碳排放初始权区域分配模型研究

针对目前碳排放初始权区域分配模型中分配原则、指标体系不一致的问题,提出了碳排放初始权区域分配协调度概念,并确定了公平性原则、效率性原则、可持续发展原则、保障工业生产原则、保护环境原则作为碳排放初始权区域分配的具体原则,构造了基于各个分配原则下的碳排放初始权区域分配协调度子函数,建立了以碳排放初始权分配系统协调度最大为目标的协调度分配模型。将此模型应用到华东电网区域的碳排放初始权分配中,结果表明该模型合理、有效、可行性高,能较好的兼顾各个分配原则。该区域分配模型不依赖分配指标体系,能有效避免分配指标体系混乱问题,所建立的模型可以为碳排放初始权区域分配的研究提供借鉴。     

污染场地地下水数值模拟的关键问题探讨

针对地下水数值模拟中重模型软件技术、轻水文地质条件分析的问题,结合我国污染场地地下水数值模拟工作日渐增多的实际,通过收集资料和总结经验,对污染场地地下水数值模拟中模型维数、边界条件、源汇项及不确定分析等关键问题进行了探讨。研究认为:1污染场地地下水数值模拟应尽可能建立三维或准三维流模型;2通用水头边界在污染场地地下水模拟中应用较广,尤其是处理源汇项变化问题时效果较好;3参数敏感性与模型不确定分析及后续检查验收在相关工作中不可忽视。正确认识和处理污染场地地下水数值模拟中的关键问题,可为污染场地地下水调查评估、修复与治理工作的有效开展提供科学保障。     

基于可拓云模型的电力生产安全综合评估方法

为保证电力生产过程的安全性,必须对其安全水平进行客观合理的评估.针对电力生产安全评估的特点,全面考虑安全生产分级边界的模糊性和随机性,采用可拓云理论来评估电力生产安全综合状态.首先结合现代安全管理理论和生产实际建立电力生产安全综合评估指标体系,并采用主客观综合赋权法确定各评估指标的权重;然后综合云模型本身的不确定推理特性和可拓学中物元理论兼具定性、定量分析的特点,构建可拓云模型进行评估,并引入置信度因子和危险因子标识评估结果的可信信息和危险信息;最后通过算例分析验证了该方法的可行性和合理性.     

阜新市空气监测点位优化的聚类分析

基于聚类分析法利用数据之间距离系数进行分类的原理,建立空气监测点位聚类分析优化模型,结合阜新市地形、气象及历史监测数据,进行阜新市空气监测点位布设优化应用,优化结果表明:距离相似水平取d=0.3时,环保局(B点)与人民公园(C点)监测点空气污染物浓度分布相似性最高,合并为1点,增设气象台监测点位作为清洁背景点,4个点位构成阜新市空气监测新网络;利用CALPUFF模型模拟对优化后监测点位进行相关性检验。检验结果表明:监测点位优化后SO2浓度与实测值相关系数为0.984,PM10相关系数为0.968,NO2相关系数为0.973。CALPUFF模型模拟值与实际监测值之间相关系数均大于0.75,表明优化后的阜新市空气监测点位具有客观环境代表性;监测点位优化与检验方法具有一定应用价值。     

基于耦合模型的城市化与水资源保护关系研究——以南京市为例

利用耦合度模型,建立城市化综合水平与水资源保护综合水平指标评价体系,对南京市2005年-2014年城市化与水资源保护耦合关系度量化分析.结果表明:南京城市化与水资源保护耦合度总体波动式增长,其中2005年-2012年处于中度耦合时期,2013年-2014年处于高度协调时期;南京城市化综合水平与水资源保护综合水平呈现稳量增长趋势,但后者滞后于前者.为促进南京城市化与水资源保护关系向高度耦合状态发展,应尽快优化产业层级,促进第三产业链的延伸;同时尽快建立水资源保护政府、企业和居民三方参与的协同保护机制.     

基于情景信息扩散模型的雾霾社会风险演化仿真研究

雾霾灾害不仅危害公众健康,且风险信息的传播会引发社会次级风险。为了研究社会风险信息的扩散演化趋势,本文构建了雾霾社会风险的情景信息扩散模型。以中国2013年雾霾灾害为例,将风险信息扩散过程分为爆发期、扩散期和稳定期,分析了不同参数条件下的信息扩散规律。结果表明,政府应在风险信息爆发期和扩散期增大官方渠道信息的覆盖范围,尤其在爆发期需对自由渠道发布的信息进行严格监管,在社会风险扩大之前制定应对策略。     

BP 神经网络模型在环境气象灾害预测中的应用研究--以湖南省为例

依据环境气象数据与自然灾害统计数据,建立BP神经网络模型,对湖南主要气象灾害（洪灾、旱灾、冰冻灾）及受灾经济损失进行实例预测,将在MATLAB7软件中的仿真结果与传统的多元线性回归模型分析结果进行比较和误差分析。结果表明,BP神经网络模型在洪灾、旱灾受灾率方面的预测效果和精度优于多元回归模型,而由于冰灾训练样本不足及经济损失与输入因子的线性相关程度高,在冰灾与受灾经济损失率方面稍逊于多元回归模型。