冰封期前后河流底泥中溶解性有机物组分的荧光特性的变化

以沈阳市新开河为研究对象,考察了冰封期前、后河流底泥中溶解性有机物(DOM)组分荧光特性的变化.按照DOM在XAD树脂上的吸附特性将其分为5个部分:疏水性有机酸(HPO-A)、疏水性中性有机物(HPO-N)、过渡亲水性有机酸(TPI-A)、过渡亲水性中性有机物(TPI-N)和亲水性有机物(HPI).结果表明:HPO-A是河流底泥中的主要DOM组分,在冰封期前、后分别占溶解性有机碳(DOC)的41.2%~69.5%和38.9%~63.9%.冰封期前河流底泥中的DOM及HPO-A、HPI的DOC值均高于冰封期后.三维荧光光谱结果显示,冰封期前、后河流底泥DOM组分中含有类腐殖酸荧光物质,类富里酸荧光物质,类芳香族蛋白质荧光物质和类溶解性微生物代谢产物荧光物质,并且类芳香族蛋白质荧光物质在各DOM组分中的含量最高.冰封期后HPO-A、HPI中荧光物质的含量低于冰封期前.同步荧光光谱结果显示,在冰封期河流底泥DOM组分中激发波长分别为285~295 nm和330~350 nm的荧光物质向水体释放,导致其在底泥DOM组分中相对含量的显著降低.     

基于FARSITE的林火蔓延三维可视化模拟

为了提高森林灭火决策和林火管理的效率,直观、科学的林火蔓延模拟成了有用的辅助工具。集成了FARSITE的林火蔓延模拟引擎和基于粒子系统的林火三维可视化方法,研发了林火蔓延三维可视化模拟软件原型系统。系统实现了在逼真的三维虚拟环境中,模拟不同可燃物、地形、气象等因子影响下的林火蔓延过程,预测林火行为,估算过火面积和林火边界。用户可以交互式输入着火点的空间位置、林火影响因子数据,交互式圈定隔离带,模拟、分析不同情境下的林火演化过程。这种形象、动态地表达林火的蔓延过程,可以激发人的直感思维,有利于人们做出合理的灭火方案。     

温岭“6‧13”液化石油气槽罐车爆炸事故灾害效应分析∗

为了揭示浙江温岭“6?13”液化石油气(LPG)槽罐车特大爆炸事故的成灾机制和破坏威力,通过事故现场实地勘察并收集公开资料,发现此次事故的两次主要爆炸分别为沸腾液体扩展蒸汽爆炸(BLEVE)和蒸气云爆炸 (VCE);分别采用 BLEVE 热辐射模型、能量法和 Jarrett 模型对两次爆炸进行了爆炸威力和灾害效应分析。结果表明：BLEVE 事故中参与火球燃烧的 LPG 约为 7.59 t,火球热辐射死亡半径、重伤半径、轻伤半径分别为 93、124 和 200 m;BLEVE 的爆炸威力相当于 88.4 kg TNT 炸药;BLEVE 冲击波作用下人员的死亡半径和安全半径分别为 9.5 和 23.6 m,建筑物的安全半径为 55 m;VCE 事故的爆炸威力相当于 10.7 t TNT 炸药;参与 VCE 反应的 LPG 约为 1.05 t;通过 Braker 评估模型计算出的 VCE 事故中人员安全半径和死亡半径分别为 221 和 84 m,钢筋混凝土结构倒塌(严重损毁)半径为 94 m,瓦片掉落、钢筋混凝土墙产生裂缝对应的计算半径为 136 m,窗框的损坏半径为 273 m,建筑物的安全半径为 700 m,计算结果与实际破坏情况吻合较好。     

焦作市工业行业的生态效率

以工业城市焦作市为例,选择工业能源消费和污染物(包括废水、固体废物、SO2、烟尘等)排放作为环境负荷,定量分析工业分行业的生态效率及分行业特定环境负荷对总环境负荷的贡献率.结果表明,能源效率最高的行业是黑色金属矿采选业(FMM),为43.19万元·tce-1,贡献率为0.003%;废水排放相关环境效率最高的是交通运输设...     

湿地退化的人为影响因素分析——基于时间序列数据和截面数据的实证分析

湿地退化受自然和区域社会经济发展等诸多因素的影响,目前中国湿地生态系统的综合研究备受学者关注。论文在学者们研究的基础上,重点分析影响湿地的社会经济发展人为影响因素,运用全国大尺度统计数据进行定量化研究。应用SPSS 17.0统计软件对其进行主成分及因子回归分析,进一步找出影响显著的因子并对中国湿地发展趋势进行预测。研究结果表明,中国湿地退化的人为因素主要受三大主成分影响,即城市发展(FAC₁)、农村生产及全国基础设施(FAC₂)以及资源禀赋(FAC₃)的影响;通过多元线性回归分析,与湿地退化过程中相关的指标湿地总面积(Y₁)、地表水资源量(Y₂)、天然湿地面积(Y₃)以及湿地面积占本省国土面积比(Y₄)4个指标均受FAC₁的影响且较为显著(α=0.05);Y₃与城市发展关系非常显著(α=0.01);FAC₂对Y₃与Y₄的影响较为显著;同时FAC₃对Y₃的影响较为显著。研究最后拟合出了湿地退化指标与三大主成分的拟合线性方程,并提出了相关对策建议,以期对中国湿地及其生态系统健康发展提供有益的帮助。     

MBBR-A2O/MBR处理农村生活污水动力学研究

采用MBBR-A2O/MBR(又称BCO-MBR)工艺,对水质特征呈现低碳源高氮磷、水质波动大和日变化系数大等特点的农村生活污水进行研究。对比MBBR-A2O/MBR工艺在5种不同水力停留时间下的(0.42 d、0.50 d、0.75 d、1.25 d、1.50 d)运行状况,挑选出最佳的水力停留时间,并利用Lawrence-McCarty模型构建该工艺的污染物降解动力学方程。结果表明,随着水力停留时间(HRT)的延长,MBBR-A2O/MBR工艺对污染物的去除效果逐渐提升。当HRT为1.25d,CODCr、NH3H、TN、TP平均进水质量浓度分别280.67mg/L、36.88 mg/L、50.59 mg/L、2.51 mg/L时,平均出水质量浓度分别为34.33 mg/L、3.19 mg/L、5.13 mg/L、0.63 mg/L,平均去除率分别可达87.86%、89.92%、89.85%、74.95%。CODCr、NH3H、TN出水质量浓度在城镇污水排放标准一级A限值以下,TP出水质量浓度达到一级B标准,因此确定最佳的HRT为1.25 d。污染物降解动力学计算所得模拟值与实际出水质量浓度测量值拟合度良好,其中CODCr模拟值与平均测量值一致性最高,相对误差在0.02~0.14,NH3H与TN的相对误差分别在0.19~0.60和0.1~0.33。这表明污染物降解动力学方程可以较好地模拟工艺出水的污染物质量浓度。CODCr降解动力学方程常数为Vmax=0.19 d-1,KS=82.97 mg/L;NH3H降解动力学方程常数为Vmax=0.02d-1,KS=8.49 mg/L;TN降解动力学方程常数为Vmax=0.024 d-1,KS=8.10 mg/L。研究的动力学常数与传统活性污泥法动力学常数相比,KS较高,而Vmax较低,导致Vmax较低的主要原因可能是测定的污泥质量浓度高于实际有效的质量浓度。研究对利用MBBR-A2O/MBR工艺处理农村生活污水和传统活性污泥工艺提标改造具有一定的应用参考价值。     

基于限定记忆模式的GM-RBF水质在线软测量技术研究

针对现阶段水质监测中存在的水质变化响应滞后问题,提出一种限定记忆模式的GM-RBF水质在线软测量技术。该技术以软测量的基本思想为基础,通过引入基于记忆代数的代谢因子,变一维水质指标变量为多维"辅助变量"和"主导变量",并嵌入限定记忆控制项来防止陈旧信息引起的数据饱和,从而构建出动态建模数据集,最后利用GM-RBF组合模型实现了水质指标参数的多维非线性在线测量。实例验证中成功地对太湖流域沙渚断面水质进行了在线仿真测量,得出该断面水质在2015年呈现出先下降、再上下波动、后急速上升的变化趋势,其预测结果与实际情况基本相符;限定记忆模式下的GM-RBF水质在线软测量组合模型的预测误差MAE、MAPE、RMSE和RRMSE分别为0.203 7、0.020 5、0.251 1和0.033 9,与单一GM模型和RBF模型相比,该组合模型体现出离散性小、变化趋势与实测数据高度吻合的特点,兼具了GM模型和RBF模型的双重特性,且非线性拟合能力和泛化性能都得到了大大的提高。     

上海市崇明岛农业土壤中二噁英的现状研究及来源分析

为了解上海市崇明岛农用土壤中二噁英类化合物(PCDD/Fs)现状水平及其来源,于2021年6-7月采集上海市崇明岛31个农业土壤样品,采用同位素稀释法测定样品中17种2,3,7,8-PCDD/Fs的含量,并且对其现状水平、异构体特征以及来源进行初步分析。结果表明,31个土壤样品中均检出PCDD/Fs,质量分数为88.14~356.55 pg/g,对应毒性当量为0.64~2.20 pg I-TEQ/g,统计频率分析发现呈右侧拖尾的偏态分布,中位数为1.05 pg I-TEQ/g。经过比较,崇明岛农用土壤属于典型的背景土壤,土壤中二噁英类物质的污染属于较低水平。利用主成分分析(PCA)和正定矩阵因子分解法(PMF)对可能的来源进行分析,结果显示上海市崇明岛农业土壤中PCDD/Fs的主要来源为五氯酚(PCP)、水稻秸秆烟(RSS)和交通源(TS),占比分别为61.6%,23.2%和15.2%。结合采样地理位置推断,上海市崇明岛农业土壤中PCDD/Fs可能受到来自崇明岛自身农耕以及交通等因素的影响。     

汤逊湖表层沉积物重金属污染与潜在生态风险评价

为了解汤逊湖沉积物重金属的污染特征、空间分布、潜在来源和生态风险,对汤逊湖表层沉积物重金属(As、Hg、Cd、Cr、Cu、Pb、Zn和Ni)含量进行分析,采用地累积指数法和潜在生态风险指数法对沉积物重金属污染现状和潜在生态风险程度进行评价,并利用相关性和主成分分析法解析重金属主要污染物的潜在来源.结果 表明,除Cr外,...     

基于机器学习的浮标实时自动化赤潮预警研究

实现赤潮预警对于减轻海洋环境灾害、避免海洋产业特别是海洋渔业重大经济损失具有重要意义。针对当前水文监测数据海量却难以实现实时自动化监测与预警,特别是难以利用传统监测手段实现对危害更大的赤潮的精准实时预测这一显著问题,提出利用浮标数据作为依据,借助机器学习在大数据分析和智能决策方面的优势,建立一种新颖的双重递进式赤潮预警机制的方法。首先,通过相关算法分析历史数据,以确认赤潮初步预警阈值;其次,对叶绿素a、pH、溶解氧等重要监测指标的当前和阶段性变化进行初步分析,判断是否达到预警触发条件;然后,进一步联合分类、回归、聚类、神经网络等机器学习相关方法,对数据进行深度挖掘;最后,通过这种递进式的机制对短期内是否会发生赤潮作出判断,以实现赤潮自动化预警预报。在此基础上,利用宁波梅山湾实际监测数据,证实了该方法在赤潮实时自动化预警中的有效性。