广东省沿岸海域藻华发生的时空特征

本文收集了1980—2017年广东省沿岸藻华发生数据,并进行了系统分析,结果表明藻华发生区域主要集中于珠江口附近、大鹏湾和大亚湾水域,具有明显的时空特征。不同区域的藻华种类差异明显,广东西部多发硅藻藻华,广东中部多发甲藻藻华,广东东部多发金藻藻华。且各地区主要藻华种类的发生也呈现出不同的年际和季节差异,广东沿岸中部地区每年几乎都有藻华出现,其中大鹏湾海域在2000年以后无硅藻藻华发生,大亚湾海域在2002年之前以硅藻藻华为主,2002年以后以甲藻藻华为主;而东部和西部在2000年以前几乎无藻华发生,直到2000年以后才开始频繁出现藻华。西部地区（湛江海域）夏季多发硅藻藻华,中部地区的珠江口春季多发有毒藻华,大鹏湾春季多发夜光藻（Noctiluca scintillans）藻华,大亚湾夏秋季节多发锥状斯氏藻（Scrippsiella trochoidea）藻华,广东东部的球形棕囊藻（Phaeocystis globosa）藻华可在全年出现。综上,广东省藻华原因种类分布具有明显的地域和季节特征,因此需要对不同地区的藻华发生情况和可能诱因进行有针对性的监测和研究,采取区域化的管理,以期能够更合理高效地利用和保护广东省的海洋资源。     

Adjusting sowing date and cultivar shift improve maize adaption to climate change in China

Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change - This study investigates the impact of climate change on spring and summer maize (Zea mays) yield and evaluates several adaptation measures...     

南京八卦洲农用地表层土壤重金属分布特征及风险评价

为查明南京八卦洲土壤重金属污染物类型及其影响范围,于2017年12月在洲内采集了471个表层土壤样品,测定了pH及As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等8种重金属元素浓度,采用单因子指数法、内梅罗综合指数法和潜在生态危害指数法进行了污染风险评价。研究结果表明:As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn平均浓度分别为10.66、0.32、86.74、43.25、0.10、40.34、33.50和108.33 mg·kg-1,除As、Hg元素外,其余6种元素均超过南京市背景值,出现大范围的富集;Cd元素为研究区主要污染物,绝大部分为Ⅱ级轻微污染,均分布于八卦洲服务区附近的中、酸性土覆盖区,需做好安全利用措施。从全区来看研究区大部分农用地土壤处于安全生产级别,仅有少部分区域处于Ⅱ级和Ⅲ级风险水平,总体上潜在生态危害较低。     

纳米涂层/铝合金在不同pH值的海水溶液中的腐蚀行为研究

目的评价纳米涂层/铝合金在不同pH值海水溶液中的腐蚀行为。方法通过测试纳米涂层/铝合金试样在不同pH值海水溶液中的EIS值,分析试样阻抗谱图及Bode谱图的演化规律,建立不同EIS图谱的不同电极阻抗模型,并采用ZView软件解析涂层体系不同时期的电化学阻抗谱,获得涂层电阻的变化趋势,及不同pH值海水浸泡的纳米涂层体系腐蚀失效速度。结果随着浸泡时间的增加及pH值的降低,纳米涂层/铝合金体系腐蚀损伤失效速率在浸泡前期整体趋势增大,但中后期由于腐蚀产物逐渐堵塞了涂层的微孔,腐蚀介质向铝合金表面渗透的速率逐渐减小。结论 pH为2.0海水浸泡下的3涂层失效最快,其次是pH为4.0海水浸泡下的2涂层,最后为p H为6.0海水浸泡下的1涂层,该涂层体系应采用等效电路模型C进行拟合。     

Seasonal variation and size distribution of biogenic secondary organic aerosols at urban and continental background sites of China

Size-resolved biogenic secondary organic aerosols(BSOA) derived from isoprene and monoterpene photooxidation in Qinghai Lake, Tibetan Plateau(a continental background site) and five cities of China were measured using gas chromatography/mass spectrometry(GC/MS). Concentrations of the determined BSOA are higher in the cities than in the background and are also higher in summer than in winter. Moreover, strong positive correlations(R2= 0.44–0.90) between BSOA and sulfate were found at the six sites,suggesting that anthropogenic pollution(i.e., sulfate) could enhance SOA formation,because sulfate provides a surface favorable for acid-catalyzed formation of BSOA. Size distribution measurements showed that most of the determined SOA tracers are enriched in the fine mode( 3.3 μm) except for cis-pinic and cis-pinonic acids, both presented a comparable mass in the fine and coarse( 3.3 μm) modes, respectively. Mass ratio of oxidation products derived from isoprene to those from monoterpene in the five urban regions during summer are much less than those in Qinghai Lake region. In addition, in the five urban regions relative abundances of monoterpene oxidation products to SOA are much higher than those of isoprene. Such phenomena suggest that BSOA derived from monoterpenes are more abundant than those from isoprene in Chinese urban areas.     

铍青铜弹簧片应力腐蚀断裂研究

目的研究传感器微动开关弹簧片应力腐蚀的机理,找到断裂原因。方法对弹簧片进行断口形貌观察、能谱成分分析,并进行产品模拟腐蚀实验。结果传感器内部意外进入雨水,在工作温度下形成湿热环境,开关盒中的游离氨在此环境下释放出来,在开关盒内部形成潮湿氨气氛,铍青铜弹簧片工作时凹面一侧承受静拉应力作用,从而在潮湿氨和拉应力共同作用下发生应力腐蚀开裂。结论通过采用无氨酚醛塑料制备开关盒,弹簧片的应力腐蚀得到了有效预防。     

高速铁路选线对生态环境的影响分析研究

高速铁路选线要充分考虑对生态环境的影响,在路基、桥涵、隧道等形式通过环境敏感点时,要从工程技术和生态环境保护的角度出发,避免高速铁路建设和运营对当地的水资源环境、自然保护区造成破坏。根据高速铁路周边的环境信息,在路基填土高度上结合地形、地质和水文自然特征确定合理的填土高度。在高速铁路跨越生态保护区和湖泊等线路中,贯彻生态选线的原则,准确确定桥涵净空,在工程设计、施工上采用系列的生态保护措施。     

印制电路板海洋环境试验与实验室环境试验相关性研究

目的研究机载电子设备印制电路板西沙海洋大气环境与实验室环境试验的相关性。方法在西沙海域环境下开展两种印制电路板的棚下暴露试验,暴晒试验时间为3年,同时在实验室开展盐雾试验,分别通过测试绝缘电阻、品质因数研究两种试验环境的相关性。结果将以绝缘电阻、品质因数为基准相关性评价结果进行平均,得出印制电路板实验室加速试验和自然暴露试验存在着强相关。两种样品的加速系数分别是3.5,5.15。结论建立了印制电路板在西沙海洋环境试验和实验室盐雾环境试验的相关性,可为后续西沙环境试验的加速处理提供依据。     

绿色建筑的节能环保设计思路分析研究

绿色建筑具有透光好、保温性与通风性好等优点,为了实现节能减排,提高宜居性,进行绿色建筑的节能环保设计,考虑低碳节能效果,在建筑外墙使用抹整体式保温系统,楼顶使用现浇整体式保温系统进行建筑的保温墙设计,考虑建筑的通风性,建筑使用通透性的设计方案,设计空中楼顶花园,提高隔热防晒效果的同时,提高绿化覆盖面积。合理布局楼高和楼间距,提高建筑的采光性,设计景观生物廊道,采用底层架空式结构实现自然通风和采光,实现绿色建筑的节能优化设计。     

Analysis of pollutant levels in central Hong Kong applying neural network method with particle swarm optimization

Air pollution has emerged as an imminent issue in modernsociety. Prediction of pollutant levels is an importantresearch topic in atmospheric environment today. For fulfillingsuch prediction, the use of neural network (NN), and inparticular the multi-layer perceptrons, has presented to be acost-effective technique superior to traditional statisticalmethods. But their training, usually with back-propagation (BP)algorithm or other gradient algorithms, is often with certaindrawbacks, such as: 1) very slow convergence, and 2) easilygetting stuck in a local minimum. In this paper, a newlydeveloped method, particle swarm optimization (PSO) model, isadopted to train perceptrons, to predict pollutant levels, andas a result, a PSO-based neural network approach is presented. The approach is demonstrated to be feasible and effective bypredicting some real air-quality problems.