N─苯甲酰苯基羟胺／吡啶偶氮染料配体交换反应萃取分光光度法测定固体废物浸出液中的微量钒

在强酸性介质中，ＶＯ３与Ｎ－苯甲酰苯基羟胺（ＢＰＨＡ）反应生成紫红色络合物，能定量地被ＣＨＣＬ３萃取．萃取液加入２－（５－溴－２－吡啶偶氮）－５－二乙氨基酚（５—Ｂｒ—ＰＡＤＡＰ）后可发生配体交换反应，并生成橙红色的Ｖ（Ｖ）－５—Ｂｒ—ＰＡＤＡＰ络合物，有机相可直接用于光度测定．Ｖ（Ｖ）－５—Ｂｒ－ＰＡＤＡＰ的最大吸收波长为６００ｎｍ，摩尔吸光系数为５．４Ｘ１０￣４Ｌ·ｍｏｌ－１·ｃｍ－１，线性范围为０～０．７６μｇｖ／ｗｌ。     

锅炉烟尘排放浓度公式的化简及应用

锅炉烟尘排放浓度公式的化简及应用靳书月靳林萍（山西阳泉市环境监测站，阳泉０４５０００）笔者对ＧＢ５４６８—９１《锅炉烟尘测试方法》４．９．１烟尘排放浓度公式（１８）进行简化并引进Ｈ（Ｋ）值（锅炉出力影响系数）：Ｃ＝ｇ２－ｇ１ＶｔＭＴ０＋ｔｓＴ０Ｐ０Ｐ...     

COD_(Cr)加标回收率简便计算法

ＣＯＤＣｒ加标回收率简便计算法张吉荣王培花（上海石化公司环境保护研究所，上海２００５４０）化学需氧量加标回收率可改用消耗硫酸亚铁铵的体积差直接计算，分析人员在滴定分析时可迅速算出样品回收率合格与否。其计算公式为：回收率＝（Ｖ试样－Ｖ加标）·Ｃ·８００...     

NEDA法测定苯胺对pH的控制及调节

任晓梅[1 ] 曾阐述了用ＮＥＤＡ法测定苯胺时 ,定量加入 1 0 %硫酸氢钾溶液 0 .6ｍＬ至反应液中 ,使 ｐＨ调节在 1 2～ 1 5所需范围 ,代替了投加固体硫酸氢钾和用 ｐＨ试纸测试的方法。经 7年的实践 ,在苯胺或硝基苯 (还原为苯胺 )校准曲线绘制和试样分析上均得到满意结果 ,结果见表 1。表 1　 1995年— 2 0 0 1年苯胺和硝基苯校准曲线和标样考核结果年份基准物质校准曲线 ｐＨ γ 考核结果ρ/(ｍｇ·Ｌ- 1 )标准值ρ/(ｍｇ·Ｌ- 1 )199519961997199819992 0 0 02 0 0 1苯胺ｙ =0 0 176ｘ + 0 0 0 2ｙ =0 0 175ｘ + 0 0 0 3ｙ =0 0 1…     

机动车尾气及其扬尘对克拉玛依市环境空气影响特征分析

通过对克拉玛依市机动车尾气及扬尘的实验结果分析,得知城市环境中污染因子ＮＯｘ、ＣＯ、ＴＳＰ等与汽车尾气和扬尘紧密相关,其车流量全天峰期在１１：００－１２：００,ＣＯ、ＮＯｘ峰值达６．００ｍｇ／ｍ＾３和０．１０ｍｇ／ｍ＾３ＴＳＰ浓度达峰值后变化很小。污染物扩散速度与交通干线两侧环境,即垂直距离呈负相关关系。     

4—（H—酸偶氮）—1—苯基—3—甲基吡唑酮光度法测定铜的研究及应用

合成了新试剂４－（Ｈ－酸偶氮）１－苯基－３－甲基吡唑酮（ＨＰＭＰ）,研究了其和铜的显色反应。在ｐＨ＝７的ＮＨ４Ａｃ缓冲介质中,ＣＴＭＡＢ存在下,ＨＰＭＰ与Ｃｕ（Ⅱ）生成２∶１紫色络合物,λｍａｘ＝５８０ｎｍ,ε＝５．６８×１０４Ｌ·ｍｏｌ－１·ｃｍ－１。铜含量在０～０．６ｍｇ／Ｌ内符合比耳定律。方法用于水样和生物样品中铜的测定,结果令人满意。     

高氯废水中COD_(Cr)的快速测定

本文介绍了一种快速测定高氯废水中ＣＯＤＣｒ的方法。提出以ＡｇＮＯ３和ＣｒＫ（ＳＯ４）２·１２Ｈ２Ｏ代替ＨｇＳＯ４作为消除氯离子干扰的抑制剂。试验结果表明，它能有效地抑制水样中高达２５０００ｍｇ／Ｌ氯离子的干扰。本法具有较高的准确度和精密度。     

灰色系统GM（1,1）残差模型在水质预测中的应用与探讨

近年来，灰色系统理论在环境预测方面已被较为广泛地应用，本文以青格达湖水质污染指标COD近十余年的监测数据作为原始数据．预测来来水质污染指标浓度值，探讨GM（1，1）模型在水质预测中的适用条件。1方法概述按X（0）的原始数据列得到下述GM（1，1）模型的时间响应函数。从模型得到的还原数据列为已知原始数据列为定义残差为如果取k—i．i＋1…·．n，便有残差列q（）一（q（0）（i）．q（0（i＋l）…·，q’0’（n》·对十”建立GM（1，1）模型．得时！司响应函数2计算步骤2．1建立GM（1，1）模型对原始数据列X”’作一次累加主成…     

环境空气中二氧化硫的测定甲醛吸收—副玫瑰苯胺分光光度法验证报告

环境空气中二氧化硫的测定甲醛吸收—副玫瑰苯胺分光光度法验证报告田仪芳，谢清成，魏海萍（上海市环境监测中心，２０００３０）１．概述甲醛吸收一副玫瑰苯胺分光光度法（以下称甲醛法）测定空气中二氧化硫，首先由美国Ｐ·Ｋ·Ｄａｓｇｕｐｔａ在１９８０年《Ａｎａｌ...     

长江河源区大气环境考察报告

１９９７年７、８月间,中华环保基金会组织“９７’长江河源生态考察”活动,考察活动覆盖了长江河源区广大地区,取得圆满成功。将实地考察所获得的第一手数据汇总,对大气主要污染物,如ＴＳＰ、ＳＯ２、ＮＯｘ、ＣＯ和Ｏ２在源区大气中的分布作了一定探讨,对今后大气环境发展趋势作了初步的分析,并提出了相关建议     

水中痕量苦味酸PVC膜离子选择性电极的研究

本文用苦味酸溴代十六烷基吡啶离子对作为电活性物质，以邻苯二甲酸二辛酯为增塑剂，研制成以ＰＶＣ为基质膜的苦味酸离子选择电极。苦味酸离子浓度在４０×１０－６～１０×１０－１Ｍ范围内，电极电位服从于Ｎｅｒｎｓｔ方程，线性响应级差为－５８０ｍＶ／Ｐ苦味酸，在ｐＨ＝３０～１０５时电极不受ｐＨ影响，苦味酸离子浓度≥４０×１０－６Ｍ时电极电位的标准偏差小于０９９ｍＶ。测定了电极对硝酸根等干扰离子的选择性系数，仅２，６二硝基酚、２，４二硝基酚和钼酸根的选择性系数大于１０×１０－２。     

地表水COD浓度灰色预测的GPPM（1）模型

根据地表水中ＣＯＤ浓度的时序数据,建立了ＧＰＰＭ（１）预测模型,结果表明ＧＰＰＭ（１）模型的预测精度优于常规灰色ＧＭ（１,１）模型,它为环境系统的拟合,预测和决策提供了新的方法途径。     

美国环境监测一百年历史回顾及其借鉴 (续六)

5 2 2 1　ＥＰＡ 6 0 0系列———城市和工业废水中有机化合物的分析方法(1 )该方法系列最早出现在 1 973年 6月 1 2日推出的《废水中污染物的分析方法》提案中 ,同年1 0月 1 6日被纳入联邦法规 (40ＣＦＲＰａｒｔ 1 3 6 ) ,1 976年进行了第 1次修订。 1 979年ＥＰＡ推出了该分析方法的第 2次提案 ,也就是ＥＰＡ 6 0 0系列的最初版本 ,并于当年 1 2月 1 8日将其纳入联邦法规。该提案最初包含 1 5个分析方法 ,后来经过2 0 0多位专家的公开评议和实验室间的验证 ,又增补了两个新方法 ,并于 1 984年 1 0月被正式颁布为联邦法规 (40ＣＦＲＰａ…     

南京鼓楼隧道汽车排气对环境的影响

为弄清鼓楼隧道汽车排气对环境的影响,南京环境监测中心站于１９９６年夏季和１９９７年冬季对该隧道汽车废气排放的主要污染物ＣＯ,ＮＯｘ进行了监测,监测结果表明,该隧道ＣＯ和ＮＯｘ浓度超过国家空气质量三级标准,污染的程度与隧道中汽车行驶工况,车流量,气象条件等诸多因素有关,针对该隧道汽车废气的污染状况,提出了防治对策。     

多介质模型在海湾突发性有机污染中的应用及案例分析

为弥补海洋环境监测能力不足,利用受潮汐动力控制海湾中的多介质模型,预测突发性污染发生后海洋环境中污染物的浓度变化信息,并对突发性污染物的迁移转化进行了计算.模型中使用逸度方法和质量平衡算法,预测非挥发性有机物在水、沉积物和鱼中的浓度.在象山港的应用结果表明,该模型可较快速地给出污染物在不同介质中的浓度变化信息,为环境监...     

填充柱气相色谱法测定废水中的乙酸根

废水经蒸馏预处理,采用５％ＰＥＧ２０Ｍ＋０５％Ｈ３ＰＯ４ＣｈｒｏｍｏｓｏｒｂＨＰ８０～１００目,２ｍ×２ｍｍ玻璃填充柱,直接进预处理水样气相色谱法测定废水中的乙酸根,方法操作快速、简便,变异系数为４％和１０％,加标回收率８３％～１０５％,最小检出浓度为２ｍｇ／Ｌ     

基于AGNES算法优化BP神经网络和GIS系统的大气污染物浓度预测

建立了大气污染物浓度与影响因子之间的BP神经网络,对城市中各监测点位的次日大气污染物浓度进行预测,采用GIS的插值分析进行污染物空间分布预测,其中BP神经网络的输入向量采用AGNES算法进行处理。以太原市区SO2、PM10浓度预测为例,选择气温、湿度、降水量、大气压强、风速和前5天的污染物浓度等10个参数训练BP神经网络,结果表明,BP神经网络的训练效果较好,预测结果与实际浓度显著相关,R2分别为0.988、0.976;结合太原市8个监测点位的污染物浓度预测值,运用GIS空间差值法绘出SO2、PM10的浓度分布预测图,该图与实际情况大体符合,并且与国控大气污染企业的分布显著相关,Pearson相关系数分别为0.969、0.949。     

如何降低水中VOC分析的检测限

环境中挥发性有机污染物（ＶＯＣ）的存在很复杂,随着ＶＯＣ治理的进步,环境水中ＶＯＣ浓度有不断降低的趋势,要求ＶＯＣ分析具有更低的检测限。通过对环境水前处理过程采用优化吹扫捕集条件来扩大试样量,选择高灵敏度的检测器以及降低前处理过程的空白值,提纯分析用水;优化ＶＯＣ色谱分离条件,确保色谱峰良好分离来降低试样和空白值的标准偏差的研究,表明可以有效降低水中ＶＯＣ分析方法的检测限。     

基于复合LSTM模型的PM2.5浓度预测

在对淄博市19个空气质量监测站点监测数据进行分析后,提出了一种基于机器学习的复合模型——灰色关联度分析(GRA)-改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)-长短期记忆网络(LSTM)模型。通过分析淄博市2019年大气污染物和气象数据,选用LSTM模型预测PM_2.5浓度。由于传统单一模块机器学习模型具有训练时间较长和预测精度较低的问题,提出了复合LSTM模型。该模型由3部分组成：GRA,用于PM_2.5浓度影响因素变量筛选;ICEEMD,用于PM_2.5分解、分量筛选和原始大气污染物及气象数据处理;LSTM,用于PM_2.5浓度预测。预测结果表明：淄博市中部丘陵地带PM_2.5浓度高于南部山区和北部平原,东部高于西部;淄博市逐月PM_2.5浓度呈“U”形分布,1月最高,8月最低;淄博市PM_2.5浓度受PM₁₀和CO影响较大,受湿度和温度影响较小。对比单一LSTM模型和GRA-LSTM模型,GRA-ICEEMD-LSTM模型...     

环渤海地区空气质量时空变化特征及动态预测

基于环渤海地区2017—2021年各城市空气质量指数(AQI)、污染物浓度与社会经济数据,利用数理统计、克里金插值法对环渤海地区AQI与污染物浓度的时空变化特征进行分析,运用皮尔逊相关性分析方法探讨AQI与污染物浓度、社会经济因素的相关关系,采用时间序列预测模型对2022年6月—2023年12月空气质量及污染物浓度进行预测。结果表明:环渤海地区AQI及污染物浓度大致呈逐年降低的趋势。AQI的逐月变化呈"W"形,O₃浓度的年内变化呈倒"V"形,其余污染物则呈现与O₃相反的变化趋势。AQI大致呈现西南高、东北低的空间分布特点,而污染物浓度分布具有明显的空间差异。环渤海地区5个代表性城市的AQI类别以良好为主,冬季首要污染物主要为PM_2.5、PM₁₀,夏季首要污染物以O₃为主。人口数量是影响AQI的主要因素,城市园林绿地面积对AQI具有一定影响。预测结果显示,未来环渤海地区AQI、主要污染物浓度(O₃除外)均呈现出随时间的推移逐渐下降的变化趋势。