喀斯特山区土地利用变化对生态系统服务价值的影响

研究土地利用变化与生态系统服务价值（ESV）的演变对优化喀斯特脆弱山区的土地资源配置和推进生态恢复具有重要意义。以贵州省瓮安县为例,利用2001年、2011年、2019年3期遥感影像数据,通过CA-Markov模型预测2027年土地利用格局,定量分析研究区2001—2027年土地利用和ESV的时空演变趋势。结果表明：瓮安县土地利用类型以林地和耕地为主,耕地向林地的转移较为剧烈,林地和建设用地面积持续增加,建设用地和水域的动态度最大;ESV总体呈上升趋势,耕地向林地转移是ESV增加的主要贡献项,ESV增加区域主要发生在瓮安县西部和东北部地区,未来ESV低值区仍分布在中部城镇地区;服务类型产生的ESV主要以土壤形成与保护服务为主,其次为水源涵养服务和生物多样性保护;林地和耕地是引起研究区ESV变化的敏感因子,研究区ESV对改进的价值系数缺乏弹性。研究期内瓮安县土地利用结构变化显著,生态系统服务价值明显提升。

     

广东省产业园区生态环境管理现状与强化对策

产业园区是我国经济发展的重要载体,同时也是污染物排放相对集中的区域,需要进行有效的生态环境管理。以广东省产业园区为研究对象,系统梳理了近年来产业园区生态环境管理取得的成效以及存在的不足。研究表明,广东省产业园区规划环评开展情况较好,园区污染治理能力得到有效提升,节能减排工作稳步推进,但同时也存在规划环评动态管理不及时、规划环评效力发挥不充分、园区管理机构工作机制不健全、外部生态环境监管不足等问题。针对存在的问题,从健全规划环评法规制度体系,压实园区管理机构主体责任,完善生态环境主管部门监管职责等方面提出了对策建议,以期为强化产业园区生态环境管理效能提供支撑。

     

微电解处理低电导印染废水及热效应研究

针对低电导印染废水难处理的特点，采用微电解法对该废水进行了实验研究。在电压一定的条件下，通过改变NaCl电解质的投放量，得到处理该废水的最佳工况。同时，从实验现象中得出温度的变化是影响该废水处理效果的因素之一的结论。从热力学理论研究的角度出发，进一步论证了该结论。     

炼油厂污水回用处理研究

研究表明，炼油厂外排污水采用悬浮载体生物接触氧化、砂滤和臭氧生物活性炭工艺深度处理，主要污染物都有良好的去除效果，总出水清澈、无色，可以满足多种回用要求。分析表明，大部分还原性污染物通过生物深度处理而去除，而微量有机物主要由臭氧生物活性炭去除。工艺系统具有除污染效率高、运行稳定、抗冲击能力强等优点。     

天然气汽车尾气污染控制的研究进展

综述了国外天然气汽车排放及控制的研究进展，以及排放污染物CO、CO2、NOx、THC、苯、甲醛、乙醛及1-3丁二烯等天然汽汽车排放控制技术仅相当于美国70年代的水平。     

处理化肥厂造气废水新型催化剂的研究

利用合成的氧化还原树脂进行了实际废水的处理 ,取得了良好的效果 ,开辟了废水处理的一条新途径。     

几种典型除尘器收集效率的扩散模型研究

在气流速度均匀假设下用扩散理论建立了在重力沉降室、离心式除尘器和静电除尘器中粉尘粒子的浓度分布，由此浓度分布模型和除尘效率定义得出这3种典型除尘器的分级除尘效率具有相同的表达式：η=1—exp(-Dλ^2L/u)．为了使这一由扩散理论导出的分级效率公式能够用于实际计算，给出了扩散系数D的确定方法和常数λ的计算式．     

应用分子全息QSAR技术预测硝基芳烃的遗传毒性

分子全息是一种新的分子结构表征技术，基于分子全息的结构．活性关系(HQSAR)技术具有高效、快速、预测能力高等优点，非常适合于分析大量数据样本．本文应用这一最新的QSAR技术，采用偏最小二乘回归技术，研究了54种硝基芳烃的致突变毒性，建立了QSAR定量预测模型．交叉验证和非交叉验证结果表明，模型具有良好的拟合效果和显著的预测能力，进一步的测试数据检验表明，模型具有高度的预测能力和很好的稳健性，可以用来对这一类典型的有毒有机污染物的毒性进行预测．     

牛肠激酶基因工程菌的构建、高密度发酵、纯化及活性鉴定

肠激酶（enterokinase，EK）是一种专一识别DDDDK氨基酸序列、并水解K后肽键的丝氨酸蛋白水解酶．根据GenBank序列进行人工合成牛肠激酶轻链基因cDNA，测序正确后将其插入甲醇酵母分泌型载体pPICZαA，得到重组质粒pPICZαA／EKL，重组载体经线性化后转化Pichia pastoris SMD1168H，筛选得到重组牛肠激酶轻链工程菌．分别对重组酵母工程菌进行高密度发酵、rEKL（recombinant enterokinase light chain，rEKL）纯化、N端序列测定、生物学活性鉴定等研究工作．结果表明，发酵上清中rEKL含量高，纯化的rEKL专一性强、无其他杂酶活性、N端15个氨基酸序列与文献报道一致．图5参17     

Short-term prediction of the influent quantity time series of wastewater treatment plant based on a chaos neural network model

By predicting influent quantity, a wastewater treatment plant (WWTP) can be well controlled. The nonlinear dynamic characteristic of WWTP influent quantity time series was analyzed, with the assumption that the series was predictable. Based on this, a short-term forecasting chaos neural network model of WWTP influent quantity was built by phase space reconstruction. Reasonable forecasting results were achieved using this method.