火焰原子吸收光谱法测定城市污泥锌的不确定度评定及研究

根据（JJF1059—1999）,建立了原子吸收法测定污泥泥质中锌不确定度数学模型,分析了测试过程中不确定度的来源,并对各不确定度分量进行评定及合成,并计算得出合成不确定度和扩展不确定度。本次测量的合成相对不确定度值为0．022,其中由消化样浓度引起的相对合成不确定度为0．021;最大的不确定度分量是标准曲线拟合的不确定度,分量值为0．0134,其次是样品消化重复测定的不确定度,分量值为0．011。本次测定结果为（644．6±28．4）mg／kg;k=2（置信水平95％）     

生态文明视角下江苏省生态工业园区建设及区域差异分析研究

建设生态文明是关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计,坚持节约资源和保护环境的基本国策。着力推进绿色发展、循环发展、低碳发展,形成节约资源和保护环境的空间格局、产业结构、生产方式、生活方式。生态工业园区是解决经济社会发展与资源、环境之间矛盾,建设生态文明的重要实践形式。分析了江苏省生态工业园区建设现状、区域分布及差异特征,并从生态文明建设视角分析了生态工业园区建设过程中存在的问题,提出了相应的措施和建议。     

腐殖酸强化六氯苯还原脱氯的作用规律

为探索厌氧条件下腐殖酸(HA)对六氯苯(HCB)降解的影响,构建厌氧发酵体系,设置ρ(HA)分别为0 mg/L(HA₀)、40 mg/L(HA₄₀)、120 mg/L(HA₁₂₀)、160 mg/L(HA₁₆₀)及200 mg/L(HA₂₀₀)的5个处理,并利用总有机碳分析仪(TOC)和气相色谱-电子捕获检测器(GC-ECD)对体系中ρ(HA)及ρ(HCB)的动态变化进行测定.结果表明,发酵系统运行96 h后,HA₀、HA₄₀、HA₁₂₀、HA₁₆₀、HA₂₀₀处理中HCB降解率分别为10.4%、15.9%、20.7%、23.4%和22.1%,说明厌氧发酵系统中,HA可以促进HCB的降解,但是随着ρ(HA)的增加,消耗单位HA对HCB脱氯的强化效果逐渐降低.分析ρ(HA)变化规律发现,添加HA的四组发酵系统运行96 h后HA降解率分别为29.05%、17.27%、10.98%和8.68%,说明在HCB发生还原脱氯的过程中,HA自身也会发生降解,并且随着ρ(HA)的增加,体系中HA相对消耗量逐渐减少.利用Origin 8.0软件对体系中ρ(HA)与ρ(HCB)变化进行非线性拟合,二者具有正相关性,并且整个发酵过程中,0~24 h内HA对HCB降解效率影响作用明显大于24~96 h.研究显示,在厌氧条件下,HA能快速有效促进HCB的还原脱氯.      

高空飞行的环境影响研究进展

航空运输业的高速发展的同时,环境问题亦不容小觑。民航是我国重要的交通运输方式之一,但我国民航运输业对于高空飞行对环境的影响的研究却很少。航空器巡航阶段属于高空飞行,占整个飞行时间的80%,因飞行距离长,距离地面高,所带来的温室效应具有放大效果,引起了国内外学者的广泛关注。文章概述了高空飞行的危害,认为CO_2排放和凝结尾生成是大气温室效应的直接污染源,进而对国内外典型的高空飞行影响评估模型进行阐述,并分析研究了高空飞行的温室效应防治措施。     

双层内衬改造技术在埋地油罐中的应用研究

研究共结构双层内衬改造技术,其结构共由5层组成,分别为基础层(防腐层和加强密封层组成)、中空监测层、内衬加强层、防油防腐层和导静电层。采用该技术对加油站埋地单层钢制油罐进行改造,经过罐内清洗、喷砂除锈、基础层施工、中空监测层施工、内衬加强层施工、防油防腐层施工、导静电层施工和整个系统气密性的保压检测,圆满完成了双层内衬油罐的现场改造。采用GB30040规定的Ⅰ级真空泄漏监测方法,可以在油品泄漏前报警,实现埋地油罐整体安全水平的提升,具有重要的现实意义。     

青岛某小区景观湖水水质年变化规律研究

为了获得青岛某住宅小区内景观湖水质全年变化规律,并确定最佳换水时间,采用国标法及行业标准法检测该小区景观湖及其水源的全年水质变化.结果表明:景观湖水各水质指标全年波动明显,均受季节和降水情况影响,在降水丰沛的8-10月份水质较好;除pH全年符合景观水质标准外,其余指标均有月份超标;除COD浓度较高外,其余指标9-11月均较低,水质较好;水源白沙河的水质多在降水丰沛的9、10月份水质较好,综合看来,9-10月份为每年的最佳换水时间.     

西安地区夏季臭氧的模拟研究

本文利用WRF-CHEM模式对关中地区2015年7月25日至30日的一次O_3污染事件进行了数值模拟。通过与地面观测数据对比发现,WRF-CHEM模式基本上可以合理模拟西安和咸阳城市群O_3和NO_2的质量浓度的时空分布。敏感性试验表明,在臭氧生成的峰值期(12:00—18:00 LT),交通源是城市重要的O_3源,无论在高浓度臭氧条件下还是低浓度臭氧条件下,贡献量都高于15μg?m~(-3),平均贡献量均高于24μg?m~(-3);工业源仅在臭氧峰值生成时期贡献明显;生物源无论在高浓度还是低浓度臭氧的条件下,平均贡献都在16μg?m~(-3)以上;居民源的贡献基本低于10μg?m~(-3);能源生产源有降低O_3质量浓度的作用,但在臭氧生成的峰值时期,能源生产源可以增加O_3质量浓度。随着交通源排放量的增加,O_3的质量浓度逐渐增加,尤其在臭氧的峰值期。在臭氧生成峰值期,当氮氧化物(NOx)减少50%时,除城市中心臭氧浓度略增加,其他地区臭氧质量浓度均在下降;当挥发性有机物(VOCs)减少50%时,城市群内臭氧质量浓度都在下降;当NO_x和VOCs同时减少50%时,臭氧质量浓度都呈现下降趋势,减少量可达20μg?m~(-3)以上。在整个研究区域内,H_2O_2/HNO_3比值均在0.6以上,这表明西安和咸阳城市群属于NO_x控制区。     

畜禽粪便和污水中金霉素及其代谢物的液质联用( LC-MS/MS)检测方法研究

建立了畜禽粪便和污水中金霉素(CTC)及其两种代谢物——差向金霉素(ECTC)和异金霉素(ICTC)的LC - MS/MS检测方法.粪便样品经Na2EDTA - Mcllvaine缓冲液(pH=4)分别提取3次,离心,收集上清液,过Waters的Oasis HLB固相萃取小柱净化、浓缩.用6mL0.01 mol·L-1草酸甲醇溶液洗脱,收集洗脱液,40℃水浴氮气吹至近干,甲醇定容至1 mL,过0.22μm滤膜,用LC- MS/MS测定.污水取100 mL经滤纸和0.65 μm纤维膜过滤后,加1 mL 5% Na2EDTA溶液,调节pH值至7.0,然后过预先用5 mL甲醇和10 mL Na2EDTrA- Mcllvaine缓冲液(pH=4)活化过的Waters Oasis HLB固相萃取小柱,净化、浓缩,后用6 mL0.01 mol·L-1草酸甲醇溶液洗脱,收集洗脱液,40℃水浴氮气吹至近干,甲醇定容至1 mL,过0.22 μm滤膜,上机测定.该方法在10～1 000μg·L-1之间呈线性相关,金霉素、差向金霉素和异金霉素的平均回收率分别为79.64% ～ 97.23%、75.34% ～ 98.37%和73.67% ～ 95.08%,日间偏差在1.78% ～6.18%,日内偏差在1.07%～6.28%.粪便样品和污水样品中的检测限分别为20μg·kg-1和10μg·L-1,符合作为检测方法的要求.     

Combined effect of iron and zinc on micronutrient levels in wheat (Triticum aestivum L.)

A nutrient solution experiment was conducted to investigate the effect of Fe and Zn supply on Fe, Zn, Cu, and Mn concentrations in wheat plants. The experiment used a factorial combination of two Fe levels (0 and 5 mg l(-1)) and three Zn levels (0, 0.1 and 10 mg I(-1)). The supply of Fe (5 mg l(-1)) and Zn (0.1 mg l(-1)) increased plant dry weight and leaf chlorophyll content compared to the Fe or Zn deficient (0 mg 11) treatments. However, excess Zn supply (10 mg l(-1)) reduced plant dry weights and leaf chlorophyll content. Iron supply (5 mg l(-1)) reduced wheat Zn concentrations by 49%, Cu concentrations by 34%, and Mn by 56% respectively. Zinc supply (10 mg l(-1)) reduced wheat Fe concentrations by an average of 8%, but had no significant effect on Cu and Mn concentrations. Stepwise regression analyses indicated that Zn, Cu, and Mn concentrations were negatively correlated with root- and leaf-Fe concentrations, but positively correlated with stem-Fe concentrations. Leaf-Mn concentrations were negatively correlated with root-, stem- and leaf-Zn concentrations.