稻秸秆添加强化沉水植物湿地对农田径流中不同形态氮的去除效果

为提升稻田周边湿地对农田径流中不同形态氮的净化效率,有效拦截农田面源污染导致的氮磷流失,采用农业废物稻秸秆为有机碳源与沉水植物组合构建强化湿地系统,共设置不种植苦草且不添加稻秸秆（NS）、只种植苦草（VN）、只添加稻秸秆（SS）和种植苦草并添加稻秸秆（VS）4个处理,研究强化湿地对不同形态氮农田径流的净化效果与机制。结果表明：1）在处理以氨氮（NH₄ ⁺-N）为主要氮形态的农田径流时,VN和VS对废水中TN和NH₄ ⁺-N的去除率显著高于其他处理（P<0.05）,表明种植苦草是提升湿地对NH₄ ⁺-N农田径流净化效果的主要因素;2）处理以硝态氮（NO₃ ⁻-N）为主要氮形态的农田径流时,SS和VS对废水中TN和NO₃ ⁻-N的去除率显著高于其他处理（P<0.05）,表明添加稻秸秆显著提升了湿地对NO₃ ⁻-N农田径流的净化效果。3）湿地中只种植苦草时对NO₃ ⁻-N去除效果不佳,只添加稻秸秆时对NH₄ ⁺-N去除效果较差,种植苦草并添加稻秸秆对2种形态氮均有较好的去除效果,同时二者对磷的去除效果与只种植苦草的湿地无显著差异。因此,稻秸秆添加强化沉水植物湿地在拦截净化农田面源污染中具有推广应用的潜力。

     

重金属和氯酚对霍甫水丝蚓的急性毒性及水环境安全评价

研究了Hg2+、Cr6+和Pb2+等重金属及2,4-二氯酚、2,4,6-三氯酚和五氯酚等氯酚类物质对霍甫水丝蚓(Limnodrilus hoffmeisteri)的急性毒性效应.结果表明, Hg2+、Cr6+和Pb2+对霍甫水丝蚓的96h-LC50分别为0.16,4.25,76.24mg/L;2,4-二氯酚、2,4,6-三氯酚和五氯酚对霍甫水丝蚓的96h-LC50分别为20.73,7.86,2.42mg/L. 根据6种污染物对霍甫水丝蚓的毒性实验结果,预测水体中Hg2+、Cr6+和Pb2+对霍甫水丝蚓的安全浓度SC分别为16,425,7624μg/L,最大允许浓度分别为1.6,42.5,762.4μg/L;2,4-二氯酚、2,4,6-三氯酚和五氯酚对霍甫水丝蚓的安全浓度SC分别为2073,786,242μg/L,最大允许浓度MPC分别为207.3,78.6,24.2μg/L.6种污染物的毒性评估结果显示,Hg2+对霍甫水丝蚓表现为极高毒性,Cr6+、2,4,6-三氯酚和五氯酚对其表现为高等毒性,Pb2+和2,4-二氯酚表现为中等毒性.3种重金属对其毒性顺序为:Hg2+ > Cr6+ > Pb2+;3种氯酚类物质对其毒性大小依次为:五氯酚 > 2,4,6-三氯酚 > 2,4-二氯酚.     

峨眉山5·2崩塌灾害及防治措施

2005年5月2日峨眉山风景名胜区内通往主景点的公路边坡暴发了一次崩塌灾害,崩塌土方量约4 000m3,灾害导致大量旅客滞留,对旅游业造成了一定的损失。5.2公路边坡崩塌灾害不是偶然形成的,而是地质因素、地貌因素、气象因素和人类活动影响因素综合作用的结果;是激发因素——暴雨、开采石灰石挖空山体的不合理经济活动、有利的地质条件——两地层交接部位和地形条件——山高坡陡等综合作用的结果。针对本区的社会条件和自然条件,提出了防灾、减灾对策,具体分为应急处理和远期治理。     

厚软场地上大跨径桥梁设计反应谱研究

大跨径桥梁塔高、跨径大、自振周期长,深厚、软弱场地的长周期地震动对桥体结构影响较大。我国《公路工程抗震设计规范(JT J004-89)》也只适用主跨不超过150 m的梁桥和拱桥,国内长期以来没有一个适用于大跨径桥梁的抗震设计规范或指南。本文结合大跨径桥梁工程实例,根据场地土层静、动力性能参数的原位测试和动三轴试验结果,进行厚软场地土层地震反应分析,研究厚软场地的地震动效应,讨论了不同地震动强度时厚软场地的设计反应谱特征,分析了现行规范设计反应谱应用的局限性,成果对相关工程有重要指导意义,对大跨径桥梁抗震设计规范的制定也有借鉴作用。     

基于HFACS的空中相撞事故分析及建议

空中相撞事故往往是由诸多人为差错相互叠加、耦合和作用而导致的,要找出事故的真正诱因,防止类似事故再次发生,难度非常大。为了有效地分析和定位人为差错,以更好地服务于防相撞的管理与决策,提出一种基于人为因素分析分类系统（HFACS）的空中相撞事故分析方法,它按照从显性差错到隐性差错的思路来分析事故的诱因,最终找出组织因素对事故的影响。并利用HFACS对巴西卡欣布上空发生的一起空中相撞事故进行了系统分析。案例分析结果表明,该方法不仅能够找出导致空中相撞事故的人为差错,解释事故发生的原因和过程,而且能够据此提供防止相撞事故发生的安全建议。     

生态缺水条件下流域生态经济系统安全性分析

生态用水和社会经济用水的竞争状况使得研究水资源短缺地区的流域生态经济系统安全状况、有效进行生态缺水条件下流域生态经济系统的调控十分必要.从宏观角度出发,首先分析了流域生态经济系统演化的机制和影响因素,在此基础上,通过建立指标体系,提出了构建流域主要指标为状态变量的生态经济系统演化模型,并利用模型进行系统安全性分析.以潮白河流域为例,构建了人口数量、人均GDP、生态系统指数以及生态用水比例为状态变量的生态经济系统演化模型.模型模拟结果表明,如果不加以调控,该流域将无法提供生态经济系统的安全保障.提出了提高生态用水比例、控制经济增长速度和积极进行生态建设、控制水土流失的对策,为实现潮白河流域的生态经济系统安全保障服务.     

铁碳促进O3/H2O2体系深度处理准好氧矿化垃圾床渗滤液尾水中难降解有机物

构建了铁碳-O_3/H_2O_2体系降解矿化垃圾床渗滤液尾水中有机物,并考察了体系O_3、铁碳及H_2O_2投加量、初始pH值和反应时间对铁碳-O_3/H_2O_2体系处理渗滤液尾水的影响.结果表明,在铁碳投加量为3 g·L~(-1),O_3投加量为9.798 mg·min~(-1),H_2O_2投加量为2 mL·L~(-1),初始pH值为3的条件下,反应10 min后,渗滤液尾水的COD和UV_(245)分别从711.96 mg·L~(-1)、0.19下降至295.04 mg·L~(-1)、0.10.类比实验结果表明,铁碳-O_3/H_2O_2体系对渗滤液尾水有机物具有较高的去除率,且可生化性得到提高(BOD/COD从0.04增加至0.40).紫外-可见和三维荧光光谱显示,废水中难降解有机物转化为小分子有机化合物且腐殖质的分子缩合度降低.最后,采用SEM-EDS、XRD和XPS技术对铁碳-O_3/H_2O_2体系的反应机理进行了解析,发现铁碳-O_3/H_2O_2反应的机理为铁碳微电解反应、铁氧化物-H_2O_2非均相芬顿反应、O_3/H_2O_2、铁碳-O_3非均相的高级氧化作用和铁基胶体对有机物的吸附沉淀作用.研究表明,铁碳-O_3/H_2O_2体系是一种能够有效去除矿化垃圾床渗滤液尾水中难降解有机物的方法.     

“2+26”城市2017年冬防减排效果及其潜在原因分析——以衡水市为例

近年来我国大气重污染频发,严重影响民生,其中以京津冀最为严重.2017年"总理基金"启动,同年冬防效果显著.衡水市作为"2+26"城市之一,空气质量排名常年处于倒数十名之内.经过2017年的冬防,空气质量明显改善,衡水市大气污染的改善在"2+26"城市中很具有代表性.本文以衡水作为切入点,利用后向轨迹和浓度权重轨迹分析(CWT)探讨了2017年衡水冬防效果及潜在源区变化,分别从气象轨迹和本地排放初探了潜在原因.结果表明,2017年冬防效果显著,PM_(2.5)浓度降低33%,优良天数增加32 d,重污染天数减少22 d.PM_(10)浓度降低41%,优良天数增加40 d.2017年冬季PM_(2.5)潜在源区由2016年同期衡水北部及以北地区向衡水南部及以南地区转移.PM_(10)潜在源分布变化与PM_(2.5)相似.两年气象条件的对比结果表明,气象变化较小,对潜在源分布影响不大,本地排放是潜在源区分布变化的主要原因,其中衡水北部工业锅炉和扬尘减排量显著高于衡水南部.研究表明,2017年衡水冬防效果显著,相比于气象条件,本地排放对大气颗粒污染及来源影响更大,本研究可为"2+26"城市大气颗粒污染研究提供参考.     

中国钢铁行业大气环境影响

本研究基于2015年在线监测等数据,分析中国钢铁行业主要工序(烧结和球团)排口烟气浓度情况,自下而上建立了2015年中国高时空分辨率钢铁行业大气污染物排放清单(HSEC, 2015),使用CAMx模型,定量模拟钢铁行业排放对区域大气污染物浓度贡献.结果表明, 2015年中国钢铁行业共排放SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、PCDD/Fs、VOCs、CO、BC、OC、EC和F分别为37.48万t、 72.05万t、 33.48万t、 15.03万t、 1.91 kg、 84.29万t、 3 478.85万t、 0.64万t、 0.83万t、 0.08万t和0.77万t.从区域角度:上海和天津钢铁行业单位面积污染排放强度最大,对区域大气污染贡献比例较高.从工序角度:2015年烧结和球团烟气排口月平均浓度降低.从污染物角度:2015年钢铁行业排放NO_x对区域污染物浓度贡献最大,NO_x具有较大的减排潜力.     

污水处理过程专家系统的结构特点与应用研究进展

综述了专家系统在污水处理领域的结构和特点、针对的工艺以及应用现状方面取得的研究成果。重点介绍了专家系统中知识的获取和表示、规则的建立以及与故障树和其他人工智能技术的结合情况,并对专家系统在污水处理工艺选择、运行控制以及故障诊断3个阶段的研究现状进行了细致分析。在此基础上,提出了尚需解决的问题以及进一步研究与发展的方向。