水华微囊藻鉴定技术研究进展

综述了近年来在水华蓝藻鉴定技术方面的研究进展。物理方法有离心沉降法;显微彩色图像识别法;免疫电镜技术识别。分子生物学方法有蛋白基因序列的测定及其他方法。     

来源解析有哪些方法?

<正>类型大气颗粒物来源解析技术方法主要包括源清单法、源模型法和受体模型法,每种技术方法或者方法组合都有特定的适用范围.源清单法:根据排放因子及活动水平估算污染物排放量,据此排放量识别对环境空气中颗粒物有贡献的主要排放源.源模型法:以不同尺度数值模式方法定量描述大气污染物从源到受体所经历的物理化学过程,定量估算不同地     

恶臭污染评价方法及来源识别研究

随着经济的发展,人们的环境意识不断增强,恶臭作为一种环境污染已越来越受到人们的重视.文章概述了恶臭评价的主要影响因素,以及目前常用的评价方法如臭气强度评价法、臭气浓度(或臭气指数)评价法、臭气扩散模型预测评价法,同时从谱图恶臭污染源识别和源解析模型识别技术两方面介绍了恶臭污染物源解析技术,为恶臭污染事故诊断分析、定性恶臭污染物来源提供了一种新的途径和方法.最后通过分析目前尚未解决的科学问题,指出了今后的研究方向.     

地下水“三氮”污染来源及其识别方法研究进展

地下水"三氮"污染来源的识别研究对污染控制与修复有重要的意义.在阐述地下水"三氮"污染来源(大气氮沉降、土壤天然有机氮矿化、地表径流氮输入、人类活动氮排放等)及其在我国的分布特征的基础上,总结了国际上常用的"三氮"污染来源识别方法,包括水化学方法、统计学相关方法、区域氮平衡法、稳定同位素示踪法及一些新型示踪方法.指出由于"三氮"污染来源的多样性及污染形成机制的复杂性,单一识别方法在应用中均有较明显的局限性,目前主流识别手段为稳定同位素示踪法与多种识别方法相综合.进一步提出要加强新型示踪方法的开拓、定量识别方法的优化,污染源识别与迁移转化机制、地下水补排条件、地下水-地表水转化关系等研究相结合为未来发展的主要趋势.     

基于三维荧光光谱-平行因子技术联用的湖泊浮游藻化学分类学研究

浮游藻荧光分析技术因其能够实现现场、快速、低成本测定而受到广泛研究和应用.本研究以浮游藻活体三维荧光光谱(EEM)为基础,利用平行因子(PARAFAC)和CHEMTAX发展了浮游藻群落组成荧光分析技术.首先,将PARAFAC模型应用于23种浮游藻的EEM,通过残差分析、荧光成分谱形分析等方法确定浮游藻EEM由12个荧光成分组成;然后,利用Bayesian判别分析表明浮游藻12个荧光成分的组成具有明显的门类特征性;最后,以获得的12个荧光成分构建浮游藻"荧光成分比值矩阵",结合CHEMTAX建立浮游藻荧光识别分析技术.通过测试表明,该技术对531个单种藻样品的平均识别正确率是99.1%,其中,绿藻的识别正确率为97.5%,其余藻的识别正确率为100%.对于95个实验室混合样品,优势藻和次优势藻的平均识别正确率分别为98.5%和90.5%;测定的平均相对含量分别为69.7%和26.4%.结果表明,本研究所建立的EEM-PARAFAC-CHEMTAX方法能够实现浮游藻群落组成的快速定性定量测定.     

小波分析在湖泊常见浮游藻荧光识别测定中的应用

利用Daubechies7（db7）小波函数对27种分属于6个门,22个属的主要湖泊常见浮游藻的三维荧光光谱进行分解,得到各尺度分量及小波分量,应用Bayesian判别分析选择第三层尺度分量（Ca3）作为最佳特征谱,通过系统聚类分析得到浮游藻的标准谱库,结合非负最小二乘法解析的多元线性回归建立湖泊常见浮游藻的荧光识别测定技术.将该技术用于单种藻样品、模拟混合样品及实际混合样品的识别分析,单种藻样品在门类水平上的识别正确率平均为98.6%,识别测定的平均相对含量为90.8%.在实验过程中加入一定比例的噪声,考察了标准谱库的抗噪能力.对于104个实验室混合样品,优势门的藻在门类水平上的平均识别正确率为97.0%,识别的平均相对含量为67.7%,次优势门的藻在门类水平上的平均识别正确率为90.7%,识别的平均相对含量为32.3%.结果表明,所建立的识别测定技术具有可行性.     

气溶胶中多环芳烃的污染源识别方法

文章评述了气溶胶中多环芳烃污染源类型识别的几种方法,即:比值法、轮廓图法、特征化合物法和多元统计方法等.比值法简单可行,应用较多,但常因苯并(a)芘的不稳定性而带来误差,建议与轮廓图法、特征化合物法等配合使用,多元统计法要求样品数多,并且运算复杂,目前应用尚不多见,但其潜力很大。      

湖泊营养化程度评价的多目标决策-理想点模型

介绍多目标决策-理想点法,并将其改进运用于评价湖泊的营养化,该方法与属性识别理论方法,模糊隶属函数法进行比较,评价结果令人满意.     

含能材料生产系统排产中的瓶颈设备识别方法研究

目的 识别含能材料生产车间中的瓶颈设备,对生产系统作出预警,为排产方案制定以及实际生产工作提供指导,改善生产系统的加工效率.方法 针对传统瓶颈设备识别方法评价指标单一、识别过程复杂的问题,研究一种基于灵敏度分析和逼近理想解排序法(TOPSIS)融合的瓶颈设备识别方法.该算法首先确定作业指标与设备加工量关系的灵敏度矩阵,然后运用逼近理想解排序法,计算设备的综合瓶颈指数,通过比较各设备的综合瓶颈指数,识别出瓶颈设备.结果 采用含能材料生产车间实际数据进行仿真实验,可以在生产系统运行之前识别出系统中的瓶颈设备.结论 通过与其他方法进行对比分析,验证了研究的方法的有效性和优越性.     

城市市政排水管网污染物溯源技术研究进展

城市市政排水管网污染源种类繁多且难以辨析,在未明确污染源前提下进行污染控制通常会因缺乏针对性而导致效果不佳,目前尚缺乏对已有管网污染物溯源技术的系统梳理,难以快速准确根据污染场景确定相应的溯源技术。系统综述了现有城市市政排水管网污染物溯源技术,包括物理排查法、特征因子法和水纹识别法等,阐明了各种典型技术方法的原理及在管网污染物溯源研究中的应用现状,比较了各溯源技术的优劣性及其应用场景,最后对管网溯源技术的未来研究方向进行了展望。针对排水管网内污染源错位问题,可在对管网物理排查的基础上,耦合使用数值模拟法、水纹识别法及特征因子法,确定目标溯源管段、可能排放行业以及具体排水户等,再结合稳定同位素法,厘清污染物的产生、输送及排放特性。本研究旨在为高效识别污染源位置、源强及排放过程提供基础支撑。