北京市部分地区大气气溶胶中多环芳烃污染特征及污染源探讨

对北京市不同功能区在不同季节大气气溶胶中多环芳烃污染特征及污染源进行了探讨。在石景山、前门、农展馆、十三陵等地区的气溶胶有机污染物中均检测出EPA优先控制的16种多环芳烃。在一年中，冬季有机污染物浓度大约为春季或夏季的10倍左右，夏季有机污染程度最低。冬季（12月24日）大气中强致癌的多环芳烃BaP在所有地区均超过国家标准（10ng/m^3），农展馆地区超标2.5倍，前门地区超标5倍，石景山地区超标7．5倍，这些有机污染物主要来源于煤的不完全燃烧，也有相当部分来源于汽车尾气排放。     

关于禁止或暂停严重环境违法企业参与政府采购的思考

禁止或暂停环境违法企业参与政府采购,不但直接打击违法企业的资金流,且影响其客户群,还会形成威慑示范效应,实为污染防治攻坚战的精准长效政策。本文分析了国际经验和中国现状,提出将"禁止或暂停严重环境违法企业参与政府采购"纳入相关法律法规;发布《关于禁止或暂停严重环境违法企业向政府提供产品和服务的指导意见》;建立"禁止或暂停参与政府采购的严重环境违法企业信息管理系统";设立环保专家参与政府采购评标机制。     

短程反硝化影响因素的研究

实验采用间歇式反应器研究了短程反硝化的影响因素。试验发现：当亚硝酸盐氮（NO2^--N）负荷在0．99kg．（kgMISS．d）^-1时，将C／N控制在2．4左右，pH值在7．0～8．5这个范围内，温度在26～32℃的范围内时，取得了很好的反硝化效果。     

利用复介电常数和BP人工神经网络进行浓度预测的研究

制备了一定含水率不同浓度的CuCl2的PVA样品,用微波矢量网络分析仪和微波传感器测量S11参数,计算得到相对复介电常数。以样品相对复介电常数的实部、虚部及对应频率作为输入,以CuCl2溶液的浓度作为输出,建立BP人工神经网络模型。用训练样本集对网络训练后,检验样本的预测结果与实际值最大误差为0.97%。结果表明,利用复介电常数和BP人工神经网络进行浓度预测是一种很好的方法,进而为环境监测提供了方法依据。     

中国垃圾可燃组分RDF化的探索

在国内第一条日产 6tRDF(垃圾衍生燃料 )的生产线上 ,采用垃圾中可燃垃圾组分进行制备RDF的可行性实验研究 ;对工艺的环境影响及运行经济性进行了评价 ;提出了评价RDF成型性的方法 ,并研究了原料含水量、含钙量及干燥方式对RDF成型性的影响 .实验结果表明 :中国垃圾进行RDF工艺是可行的 ,但目前的成本偏高 ,随着生产规模的提高 ,成本会大幅度降低 ,则制备RDF焚烧所产生的环境效益是非常有吸引力的 ;采用热重分析法对RDF燃烧特性进行了初步研究 .结果表明RDF是一种优质燃料 ,热值与无烟煤相当 ,可用来作替代燃料 .     

北京城区及近郊区尘污染模式的研究

本文应用经源高、粒径和风速修正的ATDL模式计算烟尘的扩散。通过实测数据与风速的经验关系估算地面扬尘,并且通过资料分析提出在大城市附近有一个不可忽略的本底值存在的设想,从而得到了总尘浓度的计算方法。用此方法计算尘的日平均浓度及月平均浓度,经与实测值比较结果尚好。     

电渗透-过硫酸盐氧化对污泥胞外聚合物的影响

利用电渗透-高级氧化协同的方法,采用自制装置对市政污水厂的脱水污泥进行了深度脱水研究,系统研究了恒定电压和恒定电流对污泥脱水效果的影响,并分析了电渗透-高级氧化协同对污泥中胞外聚合物(EPS)的影响规律。结果表明,电压和电流的变化对于污泥脱水的影响显著,电渗透-高级氧化协同对污泥中的胞外聚合物有明显的破坏作用,其中电渗透作用对松散附着型EPS(LB-EPS)和黏液层EPS(S-EPS)的破坏明显,而高级氧化作用对于紧密黏附型EPS(TB-EPS)的破坏更为显著。     

Elman神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井突水是矿建与生产过程中最具威胁的自然灾害之一,准确判别突水水源是防治水害的关键。选取6种离子的质量浓度作为突水水源的判别因素,将河南省焦作矿区不同水层的39组水化数据以2种样本设计方案进行Elman神经网络模型的构建与检验。以不同的35组水源样品作为训练样本,运用Matlab软件进行Elman神经网络训练,将所建立的判别模型应用于(相应的)4组待测样本的判别,并与DDA、FDA、Bayes三种判别方法的判别结果进行分析比较。2种方案应用结果表明:将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于突水水源判别,在结合相应的水文地质条件前提下,可以准确判断突水来源;矿井多年的开采促使地下各水层水质呈动态变化,Elman神经网络判别模型能够反映这种变化特性,对探寻地下水运移与演化具有一定的应用价值。     

菌渣中青霉素对蔬菜种子萌发的生态毒性效应

为推动青霉素菌渣环境安全利用技术规范的建立,以油麦菜、油菜、白菜和生菜4种蔬菜为研究对象,以种子发芽率、幼苗鲜质量、芽长和根长为毒性敏感指标,研究了不同处理组〔ρ（PG）分别为10、100、200、400、800、1 200、1 600、2 000、2 400、3 200和4 000 mg/L〕和对照组的青霉素（Penicillin,简称“PG”）对4种蔬菜种子萌发的生态毒性响应关系.结果表明:①与对照组相比,各处理组4种蔬菜种子发芽率之间均无显著性差异（P>0.05）;当ρ（PG）≥1 200 mg/L时,油菜种子的芽长增长率在60%左右,且与对照组相比具有显著差异（P < 0.05）;在ρ（PG）为200 mg/L时,生菜鲜质量达到最大值（0.29 g）,较对照组增加了10.37%,白菜鲜质量在ρ（PG）为400 mg/L时达到最大值,较对照组增加了5.76%,而在试验浓度范围内,各处理组4种蔬菜种子的根长均随着ρ（PG）的增大表现出逐渐增强的抑制作用.②PG对4种蔬菜的根长抑制率剂量-效应关系均符合Allometric模型,即y=axb〔其中,x为ρ（PG）,y为根长抑制率,a和b均为常数〕.③油麦菜、油菜、白菜和生菜4种蔬菜对PG的根长半抑制浓度（IC₅₀）分别为1 675.11、995.67、3 736.40和2 510.24 mg/L,4种蔬菜根长抑制率对PG的敏感程度表现为油菜>油麦菜>生菜>白菜（P < 0.05）.研究显示,与油麦菜、白菜和生菜相比,油菜更适合作为PG的生态毒性指示植物.      

基于LCOE模型的光伏发电经济效益分析:以宜昌农村地区光伏扶贫电站项目为例

光伏发电是我国重要的清洁能源发展战略,也是资产收益扶贫的重要方式.为了探讨光伏发电项目对政策的依赖性及其在经济上的可持续性,采用平准化度电成本（LCOE）模型开展研究,并开发出平准化度电净现值（LNPVE）模型用于研究光伏发电项目的长期经济效益及其影响因素.将上网电价与补贴作为效益指标引入LCOE模型,即得到LNPVE,LNPVE为折现度电收入和折现度电成本之差.LNPVE模型不仅能将政策因素引入经济效益分析中,同时还能考虑效益变动,从而分析光伏发电项目的经济可持续性.以宜昌市长阳土家族自治县渔峡口镇村级光伏扶贫电站项目为案例的分析表明,从LCOE模型结果来看,案例项目能够实现经济效益;然而从LNPVE模型结果来看,现行补贴上网电价下案例项目的长期经济效益仍存在不确定性,且这种不确定性随着光伏发电上网电价补贴“退坡”政策的出台而有所强化.敏感性分析结果表明,影响案例项目经济效益的首要因素是技术因素,其次是政策因素,再者是经济因素.若案例项目以无补贴标杆电价平价上网,则需将单位造价降低19.3%或者年利用小时数提高14.8%;若要进一步实现以燃煤发电上网电价平价上网,则需将单位造价降低97.0%或者年利用小时数提高182.1%.因此,应当针对光伏发电特别是村级光伏扶贫项目实施必要的电价补贴,将补贴“退坡”与提高光伏发电效率相结合,并将有针对性地提高补贴效率作为光伏电价补贴的重点,同时高度重视技术改进及推广应用和运营维护的成本降低及质量提高,以持续实现光伏发电项目的经济效益.