《生态环境状况评价技术规范》修订的生态管理效用评估——以山东省为例

简述了生态环境状况评价指标构成以及新旧规范中生态环境状况指数影响因子的对比分析。通过对2014—2017年山东省市、县两级生态环境状况的评价与影响因子相关性分析,结果表明,新规范实施后,有林地、灌木林地、湖泊(库)、水田、中度侵蚀、重度侵蚀面积增加对EI评价结果的影响以正面影响为主,其它建设用地、盐碱地面积增加均对EI评价结果产生负面影响,以上8个影响因子对县级EI评价结果的影响明显大于对市级EI评价结果的影响;城镇建设用地面积增加对市级和县级EI评价结果的影响不同,但相比旧规范其负面影响均有所减小;相比旧规范,二氧化硫排放量增加对市级EI评价结果的负面影响明显减弱,但对县级EI评价结果的负面影响明显增大。     

地下水开发引起的环境问题与治理

随着社会经济的飞速发展,人民生活对水资源的需求量日益增加,水资源开发已然成为备受社会各界关注的一项话题。而若是未能重视资源开发合理性与适宜性,必然会造成一定的环境污染。本文阐述了我国水资源开发与利用现状,分析了地下水开发引起的环境问题,并探究了新形势下治理地下水开发环境问题的有效对策。     

建筑安全风险因素分级排序的风险矩阵法

为减少风险分级排序时产生的风险结,在引入施工安全事故频率的基础上,采用单元格细化和Borda序值法改进原有的风险矩阵法。改进后的方法使得风险等级数量增加,风险结数量减少。将该方法应用于脚手架工程的风险因素的分级与排序,风险等级分为6级,且实现了12个因素的明确排序。     

过一硫酸盐的活化及其降解水中有机污染物机理的研究进展

基于活化过一硫酸盐（PMS）产生SO₄^-·的新型高级氧化技术,在芬顿和类芬顿催化降解水中有机污染物的研究中占有重要地位。本文从活化PMS方法的特点和用途出发,对目前活化PMS的主要方法进行了论述,并对活化PMS降解水中有机污染物的机理进行了探讨,最后对该领域研究中存在的问题进行了分析。指出,开发高效的协同活化PMS的方法将成为该领域研究的必然趋势。     

区域尺度农田最大光能利用率参数估算及时空变化分析

基于遥感数据的光能利用率模型被广泛应用于计算农田生态系统的生产力，其结果对最大光能利用率（εmax）参数非常敏感。利用农业产量统计数据、MODIS遥感数据、气象观测数据和植被光合模型（VPM）推算2001~2011年黄淮海3省（冀、鲁、豫）和长江中下游5省（苏、皖、鄂、湘、赣）各市逐年的农田平均εmax，并分析其时空变化特征及其影响因素。研究表明:黄淮海3省（冀、鲁、豫）和长江中下游5省（苏、皖、鄂、湘、赣）各市农田εmax的11a平均值为0.6~2.8 g C·MJ-1，表现出西北和南部较高、东北和中部较低的分布特征；大部分市农田εmax呈现出上升趋势，但上升的幅度存在着明显的年际波动和空间差异；各市农田εmax的年际波动总体呈现北高南低、中间高四周低的空间分布特征。大部分市农田εmax的年际变化与单位耕地面积农用化肥施用量存在显著的正相关性（P < 0.05）；C4作物面积比例变化也是导致εmax变化的原因之一。在利用光能利用率模型计算农田生产力时，需要发展考虑εmax时空变化的参数化方案。     

g-C_3N_4/C@Bi_2MoO_6复合光催化剂的制备及其光催化活性

通过水热合成法和液相沉积法制备g-C_3N_4/C@Bi_2MoO_6复合光催化剂,并采用X射线衍射、扫描电子显微镜、氮气吸脱附、紫外-可见漫反射等技术对其进行表征。研究了可见光下g-C_3N_4/C@Bi_2MoO_6催化降解罗丹明B(Rh B)的影响因素,并对其光催化反应机理进行初步探讨。实验结果表明:g-C_3N_4掺杂量为60%(w)时g-C_3N_4/C@Bi_2MoO_6的光催化活性最高;在60%g-C_3N_4/C@Bi_2MoO_6的投加量为1.00 g/L、初始Rh B质量浓度为2.50 mg/L、可见光照射150 min的条件下,Rh B的降解率达到97.90%;在g-C_3N_4/C@Bi_2MoO_6光催化降解体系中,h~+和·O_2~-是主要活性物种。     

C/N对颗粒污泥快速培养及性能的影响

好氧颗粒污泥由于良好的沉降性,高生物量以及兼具好氧、厌氧的微环境等特点而引起关注。污水进水碳/氮(C/N)是影响好氧颗粒污泥的快速培养及性能的一个重要因素。本文探究了C/N对颗粒污泥快速培养及性能的影响。结果表明过低或过高C/N不易快速形成颗粒污泥,最佳C/N为8。当C/N由2增加至8时,SVI降低,MLSS升高,而继续增加C/N至15时,SVI升高,MLSS降低。当C/N为8时,颗粒污泥对COD、磷酸盐和总氮的去除效率分别为89%、95%和81.6%。     

不均衡数据下的采空区煤自燃PCA-AdaBoost预测模型

为提高不均衡数据下采空区自然发火预测准确率,选取O_2浓度等作为指标,利用主成分分析法(PCA)提取指标的主成分,并将主成分作为自适应增强算法(AdaBoost)输入参数,发火情况作为AdaBoost算法输出参数,建立不均衡数据下采空区自然发火PCA-AdaBoost预测模型;以张家口宣东2号矿为例,选取20组实测数据作为训练样本,用于训练模型;利用受试者工作特征曲线下的面积进行评价预测效果;利用训练好的模型预测15组测试样本,并将结果与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)模型进行比较。结果表明:在不均衡数据集条件下,利用PCA提取的算例的3个主成分包含原始6个指标的86.831%信息,降低了指标相关性,实现了降维;温度和CH_4浓度对发火影响更大;所建模型的预测结果与实际情况吻合,其在预测精度和收敛速度方面优于PSO-SVM模型。     

2013-2017年京津冀区域PM2.5浓度变化特征

利用2013-2017年京津冀区域13个城市PM_2.5监测数据，综合探讨了该区域PM_2.5浓度的时空变化特征。结果表明：京津冀区域PM_2.5污染整体较重，但治理成效显著，2013-2017年区域PM_2.5年均质量浓度分别为106、93、77、71、64 μg/m³，完成《大气污染防治行动计划》PM_2.5浓度下降25%左右的目标；13个城市PM_2.5浓度各百分位数总体呈现下降趋势，且随百分位数增大而下降速率加大，PM_2.5年均质量浓度平均每年下降10.6 μg/m³，污染严重的太行山沿线城市邢台、石家庄、邯郸3个城市平均每年分别下降20.3、16.1、13.9 μg/m³；京津冀区域PM_2.5重度污染天数比例分别为19.9%、16.6%、9.5%、9.0%、7.0%，呈下降趋势。2013-2017年京津冀区域PM_2.5平均质量浓度与非重度污染天相比升高19 μg/m³，PM_2.5重度污染天平均质量浓度较非重度污染天时高244.4%。