基于GIS与栅格数据的安徽省人居环境自然适宜性测评

科学度量人居环境自然背景的适宜性，有助于合理引导人口分布与流动，促进区域人口、资源环境协调发展。运用GIS技术，以250 m×250 m栅格为基本单元，选取气候、地形、水文、地被、自然灾害等因子，构建人居环境自然适宜性评价模型，定量测评安徽省人居环境自然适宜程度，剖析各类型区的适宜性和限制性。研究表明：安徽省人居环境指数介于33.64～74.58之间，人居环境自然适宜性总体较好，绝大部分地区适宜人类居住，适宜性在空间上大体呈现南高北低的态势，与现有人口分布格局相反。一般适宜区面积最广，占安徽省总面积的46.08%；比较适宜区次之，占31.29%；高度适宜区占22.54%；临界适宜区面积最小，仅占0.08%。安徽省近61.16%的人口分布在一般适宜区，高度适宜区与比较适宜区人口所占比例不足40%，临界适宜区人口极为稀少。地形起伏度和水文指数是造成全省人居环境自然适宜性分异的主要因子，测评结果较为客观地反映了安徽省人居环境的自然本底。全省人口生存与发展的空间较大，人口流动与集聚的适宜范围较广。 关键词： 人居环境；自然适宜性；栅格；GIS；安徽省     

水质有机污染的指示生物——寡毛类

本文对水栖寡毛类常见种类的生物学特征和对水质有机污染的特殊指示作用进行了讨论。同时对如何使用寡毛类来评价水质进行了介绍。     

个体经济组织也应承担工伤赔偿责任

案例 2002年5月1日，赖以优、马多仁与福建省某厂办事处签订了租用厂房、场地合同书一份，用于开办塑料厂(以下称注塑厂)，从事塑料米拉的加工生产。该厂未经工商登记，未领取工商营业执照，也未制定相关的工作制度、安全制度以及操作规程。注塑厂在当地招收了包括兰新广在内的数名农民工，但未与兰新广等农民工签订劳动合同，也未为兰新广等农民工投工伤保险，工人经简单的培训后便开始上岗操作。     

蜂窝型废气净化催化剂

本文扼要介绍了国内外蜂窝型催化剂发展概况、性质及应用。根据多年研究经验,简要提供了载体制备、活性物载附主要方法和催化剂应用实例。数据可靠,有实际应用价值。     

水解酸化—接触氧化—混凝气浮工艺处理高浓度漂染废水

本文介绍了水解酸化－接触氧化－混凝气浮工艺在处理高浓度漂染废水中的工程应用。结果表明，漂染废水经该工艺处理后CODCr去除率为95％，色度去除率为90％。该工艺具有占地面积小，脱色效果好，处理效率高等特点，能广泛应用于纺织漂染废水的实际工程中。     

湿度传感器在防护性能检测中动态湿度的测量方法

1引言 防护装备在核、生、化环境下起着防放射性灰尘、防生物细菌和防化学毒剂的作用。防护装备的防护性能检测准确与否。直接影响着防护装备产品的质量乃至使用者的生命安全。防护装备的防护性能受湿度的影响很大，以前，在防护装备的防护性能检测过程中是利用干、湿球温度计来检测测试管路中的湿度。     

洪涝灾害中的环境监测

1991年夏季,苏州城乡遭受百年未遇的特大洪涝灾害袭击,全市受淹农田249万亩,工业企业700家,居民住宅10万多户,受灾人口76万,市区直接经济损失30亿元以上.全市人民生命财产的安全受到严重威胁.苏市环境监测站的监测人员以对工作高度负责的精神,既投入了抗洪抢险斗争,又抓紧时机进行水质监测,充分发挥了“哨兵”、“耳目”的作用.     

供水管网生物膜有机物的二氯乙腈与二氯乙酰胺生成特性

在饮用水输配系统中,来源于管壁生物膜的有机物可能耗氯并生成消毒副产物(DBPs),包括二氯乙腈(DCAN)与二氯乙酰胺(DCAcAm)等高毒性含氮DBPs(N-DBPs).研究考察管网常见的细菌与其胞外聚合物(EPS)以及模拟管壁生物膜氯化与氯胺化后DCAN与DCAcAm的生成,并与天然有机物(NOM)和水源水有机物进行比较.结果显示,铜绿假单胞菌、恶臭假单胞菌与藤黄微球菌与氯反应生成的DCAN、DCAcAm浓度分别为1.48～2.02、0.21～0.38μg·mg~(-1)(mg~(-1)以TOC计),高于同反应条件下NOM的生成量;相比于氯化反应,3株细菌细胞氯胺化生成的DCAN与DCAcAm浓度明显更低.3株菌的EPS也是氯与氯胺化反应生成DCAN与DCAcAm的前体物,且其氯胺化反应生成的DCAcAm浓度高于氯化反应生成的.与NOM、水源水相比,模拟管壁生物膜氯化后生成的N-DBPs与三氯甲烷(TCM)浓度比更高,表明生物膜有机物比NOM与水源水有机物更倾向生成DCAN与DCAcAm类N-DBPs,且模拟管壁生物膜氯胺化的DCAcAm生成量高于氯化反应的,说明管壁生物膜有机物是供水管网系统中DCAN与DCAcAm类N-DBPs的重要前体物.     

哈尔滨市秸秆焚烧大气污染负荷估算方法研究

本文针对近些年哈尔滨秋末冬初大气污染程度增加的溯源问题,基于静风污染气象及降雪对秸秆焚烧的影响等基本假设,采用箱式模型和优化拟合的方法对秸秆焚烧产生污染物的源强及其负荷进行了估算.通过对2015年和2017年典型时段数据的优化拟合得到降雪前重污染天气下PM₁₀排放源强分别为20.16、21.83 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为149.32、138.65 mg·m^-2·s^-1;降雪后重污染天气下PM₁₀排放源强分别为15.98、7.09 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为122.91、89.21 mg·m^-2·s^-1.由降雪前后各污染物的源强差得到2015年和2017年秸秆焚烧产生的PM₁₀的排放源强分别为4.18、14.74 μg·m^-2·s^-1,负荷分别为20.73%、67.52%;CO的排放源强分别为26.41、49.44 mg·m^-2·s^-1,负荷分别为17.69%、35.66%.本文为相关清单的研究提供了一种客观的校核方法,具有重要的社会、环境及现实意义.