影响环境监测质量的因素及控制措施

随着我国环境污染日趋产重．环境监测作为环境保护的基础性工作。环境监测质量控制更加引人关注。环境监测质量控制受到采样、分析等多方面因素的影响,因此,加强环境检测工作是势在必行、极其重要的。本文是在结合多年从事环境监测工作的经验基础上．提出环境监测是环境管理的重要基础,对影响环境监测质量的种类和原因进行分析,提出了提高环境监测质量的相应措施。     

高效液相色谱法测定水中甲醛

以2,4-二硝基苯肼(2,4-DNPH)为衍生试剂,在柠檬酸-柠檬酸钠缓冲溶液(pH值约为3)条件下,使甲醛转化为相应稳定的甲醛-2,4-二硝基苯腙,0.45 μm过滤头过滤后,在360nm处紫外检测,其检出限5.0μg/L,加标回收率为88.0％～115％.     

项目EIA与规划EIA的对比分析

作为环境影响评价方法的重要组成部分,项目环境影响评价(项目EIA)和规划环境影响评价既有区别,又有联系。主要分析了二者在评价内容和方法方面的联系,以及体现在评价对象、目的、指标体系等诸多方面的区别。通过综合对比,明确二者的层次区别,确保二者的相互借鉴、互为补充。     

论环境监测中在线监测技术及发展趋势

随着人们经济生活的提高,随之出现的环境问题尤为明显,主要是生态环境的破坏和环境污染问题,而由于人们生活环境出现的恶化,使得环境在线监测技术应运而生.环境监测作为环境保护的基础,促进了我国环境的可持续发展和影响.本文从环境在线监测技术的现状及发展趋势进行分析与阐释,以致不断完善我国环境监测技术,并更好地发挥作用.     

重庆市大气二(口恶)英污染水平及季节变化

一年内分季节对重庆市不同功能区大气中二英(PCDD/Fs)污染情况进行了监测研究.结果表明,重庆市大气中PCDD/Fs浓度范围和平均值(以TEQ计)分别为0.017~0.21 pg·m-3和(0.094±0.054)pg·m-3.PCDD/Fs污染水平区域分布和季节变化明显,分别为:商住区>郊区>对照点,冬季>春季>秋季>夏季.其中,冬季时大气中的二英浓度约为夏季时的2.2~4.6倍.主成分分析结果显示,PCDD/Fs同系物分布特征季节变化明显:冬、春季时主要表现为颗粒相中的分布特征,夏、秋季节则主要表现为气相中的.相关性分析表明,PCDD/Fs异构体质量浓度与SO2、NO2、PM10和TSP等常规参数含量大都呈显著正相关,与O3则呈负相关,但未达显著性水平.这表明,重庆大气PCDD/Fs的空间分布和季节变化与SO2、NO2、PM10和TSP等环境空气质量常规指标的分布情况基本一致,重庆大气PCDD/Fs污染与常规污染物的排放源密切相关.     

土地资源中重金属污染现状与防治

随着现代工业化的发展,环境污染问题日趋严峻,其中土地资源的重金属污染已经引起世界各国的广泛重视。本文主要从土地资源中重金属污染的来源和现状进行阐述,并且提出一定的防治措施,为环境保护提供了一定的参考,促进了土地资源的可持续发展和利用。     

二恶英污染现状及研究进展

从国务院常务会议上传出消息,有关部门历时六年开展了全国土壤污染状况调查.结果表明,全国土壤污染必须引起高度重视,工矿业、农业等人为活动时引起污染的主要原因.据经济参考报报道,当前,我国土壤污染出现了有毒化工和重金属污染由工业向农业转移、由城区向农村转移、由地表向地下转移、由上游向下游转移、由水土污染向食品链转移的趋势,逐步积累的污染正在演变成污染事故的频繁爆发.笔者就土壤中的二恶英污染以及现在的研究进展作一浅析.     

GC-MS在环境监测中的应用

气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)因其准确、快速、高灵敏度等优点在环境监测中被广泛应用。综述了GC-MS技术的发展历史及在水环境、大气环境、应急监测方面的应用研究成果,例如可测定挥发性有机化合物、农药类、多环芳烃、多氯联苯、二恶英、恶臭及有机硫化合物等有机污染物,最后对GC-MS技术的前景进行了展望。     

基于源导向的农用地土壤重金属健康风险评估及优先控制因子分析

以重庆市农产品主产区为研究对象,运用正定矩阵因子分解（PMF）受体模型对土壤重金属进行源解析,运用蒙特卡罗模拟的健康风险评估（HRA）模型,探析土壤重金属对人体的健康风险,并将PMF受体模型和HRA模型结合,探讨不同污染源影响下的土壤健康风险,确定优先管控要素.结果表明,研究区土壤Cd均值含量远高于背景值,Cr均值含量低于背景值,As、 Pb、 Cu、Ni和Zn均值含量与背景值基本持平.PMF受体模型源解析结果表明,研究区土壤受自然源、工业源和农业源影响,贡献率分别为35%、 24%和41%.HRA模型评估结果表明,研究区土壤重金属对儿童和成人存在可耐受致癌健康风险（1.00E-6 相似文献   

低压货舱多参数火灾探测集成模型的优化选择

针对低压飞机货舱环境下单模型的烟雾探测算法不灵敏的问题,给出了一种基于二次优化选择(Quadratic Optimization Choice, QOC)策略的集成分类模型。首先,对多种火灾特征参数包括CO体积分数、温度、湿度、红外和蓝光波长光散射功率信号、烟颗粒索特平均直径及对应增长率进行增益评估,筛选出关联度高的参数作为属性,通过特征工程和性能对候选分类器进行排序,然后采用QOC策略和软投票法集成机制确定次级分类器,最后指定多层感知器(Multilayer Perceptron, MLP)作为元分类器的模型集成方法,以提高烟雾探测模型在真实飞行环境的准确性和鲁棒性。模型性能将基于精确率、召回率和F₁、F₂、F₃指标进行比较。结果表明,集成模型应用于60 kPa低压环境烟雾探测结果优于K邻近算法(K Nearest Neighbor,KNN)和MLP,对榉木和航空汽油可燃物分别具有0.972 4和0.960 1的分类精确率,较原始算法KNN分别提高了0.087 2和0.062 6,较原始算法MLP分别提高了0.036 ...