副玫瑰苯胺无汞比色法测定空气中的甲醛

在甲醛法测定空气中二氧化硫的基础上,建立了一种测定空气中甲醛的新方法。该方法所用设备和材料与甲醛法测定空气中的二氧化硫相同,不使用含汞试剂,用亚硫酸钠固定标准溶液和吸收液中的甲醛,用氢氧化钠分解羟甲磺酸释放已被固定的甲醛,以副玫瑰苯胺和亚硫酸钠为显色剂绘制标准曲线进行定量。当采集空气30L时,检出限为0.01mgm3,最低检测浓度为0.03mgm3,适用于环境空气及室内空气中甲醛的测定。     

雨天硫酸盐化速率样品扩散分析

选择采样期不同降雨天数的碱片，测定余边的硫酸盐化速率含量，其结果为：采样期全月无雨时，余边上的硫酸盐均未检出；半月以上至全月有雨时检出率为１００％，检出量占样品量的２．７０～１５．９５％。经扩散试验，查清了余边上的硫酸盐主要是有效面积上采集的样品的扩散，并提出了相应的修正方法。     

浦东新区环境空气质量监测对比研究及发展对策探讨

以浦东新区为例,介绍了上海区域环境空气质量变化历程,对比研究了中、美环境空气监测发展历程及成效,提出了区域尤其是浦东新区环境空气监测发展方向、环境空气污染控制及监测相结合进行阶段评估并不断调整的发展战略。     

北京市近年来大气降尘变化规律及趋势

根据北京市多年监测的降尘数据,对北京市城近郊区及远郊区的降尘量进行了统计分析,找出了北京市近15年来降尘的总体变化规律;利用方差分析方法检验了不同季节降尘的显著性差异,发现春季降尘量最大;找出了不同功能区的降尘变化规律,发现工业区的降尘量最大,而且不同行政区的功能区之间也存在差别。最后根据秩相关系数法对其进行了趋势分析,结果表明,北京市的降尘呈下降趋势。     

室内甲醛污染及对人体健康的影响

通过对三种不同类型居室内甲醛监测表明,甲醛浓度与室内装饰、吸烟和燃料的不完全燃烧有关.兰州地区夏季室内甲醛超标率高,为41.0％～51.3％.室内主要污染物除TSP以外,甲醛居第2位,且一天中浓度最高值在中午.新建居室比普通居室甲醛浓度高,在所有情况下,室内浓度高于室外.     

重庆市菜地土壤和蔬菜中Hg、Pb的污染特征及相关性分析

通过对重庆市菜地土壤和蔬菜 Hg、Pb的含量分析 ,发现土壤 Hg含量远远大于背景值 ,并且土壤 Hg的含量与菜地周围的环境密切相关 ;土壤 Pb的含量同背景值相差不大。Hg、Pb在土壤和蔬菜中的污染特征表现为主城区 >近郊区 >远郊区 ;并且不同蔬菜品种中 Hg、Pb的含量差异较大 ,在不同蔬菜种类表现为叶菜类 >果菜类 >根菜类。相关性分析表明同一菜地土壤和蔬菜中 Hg、Pb含量无相关性 ;不同菜地土壤和蔬菜 Hg、Pb含量不具有相关性。     

乌鲁木齐市冬季大气污染特征及区域集中供热的环境效益浅析

乌鲁木齐市区冬季大气污染严重，属煤烟型污染，究其原因主要有三点：市区处在三面环山的谷地之中，冬季不利于污染物扩散的气象条件；采期煤耗的增加，在大气污染物总排放量明显高于其它季节，而改善市区大气环境质量的有效途径之一就是实现区域集中供热。本文针对乌鲁木齐市幸福路区域集中供热站拟扩建的３台２９ＭＷ热水锅炉，说明区域集中供热对减少污染物排放量，改善大气环境质量有明显的作用。     

乡镇工业废水对农业环境影响的典型调查

选择较有代表性的宁波市郊慈镇作为典型,调查分析了铜业乡镇企业对周围农业环境的污染情况。调查结果表明,污染源附近水域水质铜含量为０．００９～８．４６１ｍｇ／Ｌ,超标率为４３．８％,锌为０．０２～５．９２ｍｇ／Ｌ,超标率为３７．５％。土壤中铜的含量为３３．１～３２６．２ｍｇ／ｋｇ,超标率为７２．２％。粮食中铜含量为２．１９～２４．２０ｍｇ／ｋｇ,超标率为３７．５％。     

基于VEGETATION数据的区域生态系统质量评价之二——生产能力指数评价

区域生态系统生产能力指数是评价其生态功能的重要指标之一.文章构建了区域生态系统生产能力指数评价模型,并对中国1998～2004年间区域生态系统生产能力进行评价,发现中国各区域生态系统的生产能力在时空发布上差异巨大,在空间上呈现从西北往东南逐级变好的趋势,西北最差.在时间分异上,区域生态系统生产能力呈现明显的季节性发布,尤以北方地区最为明显.     

Modelling Temperature Trends in New Zealand

If global warming is accelerating, then one might expect temperatures for most stations to be accelerating and perhaps variability to be increasing. In this study, we examine 57 New Zealand temperature time series for evidence of non-linearity and changing variability. These correspond to time series for annual minima, annual means and annual maxima for 19 stations. Estimation is by an extended least-squares method. We find a surprising diversity of behaviour of these series – presumably reflecting their different geographic factors as well as series length. We give evidence of regions where temperatures are decreasing. For series where a linear trend is significant, it is downwards in about one third of the cases. This proportion was higher in the South Island, especially for series of minima. Where a non-linear trend is significant, temperatures are decelerating in about one half of the cases. The ratio of downward to upward trends is highest among annual maxima and South Island minima and smallest in annual means. Where a linear trend in the variability is significant, it is decreasing in 13 cases and increasing in 5 cases, although possibly this is partly due to poorer quality data last century. Where a non-linear trend in the variability is significant, variability is decelerating in about two thirds of the cases. The results are used to project upper and lower return levels of minima, means and maxima for each of the series to the year 2010.