牙鲆、孔石莼分泌物对混合重金属在牙鲆组织蓄积的影响

研究了海水中总有机碳(TOC)浓度、总有机碳种类对混合重金属(Cu Pb、Cu Cd、Cu Pb Cd)在牙鲆(Paralichthys olivaceus)内脏、肌肉、鳃组织蓄积的影响.结果表明,孔石莼分泌物、牙鲆分泌物均能降低Cu、Pb、Cd的生物有效性;当海水TOC种类相同时,随TOC浓度的升高,牙鲆的内脏、肌肉、鳃组织中Cu、Pb、Cd蓄积量均明显下降;当海水TOC浓度相近时,孔石莼分泌物比牙鲆分泌物更能降低牙鲆各组织Cu、Pb、Cd蓄积量.TOC浓度、种类的变化对牙鲆各组织中Cu、Pb、Cd蓄积分配均无影响,各组织重金属蓄积量顺序均为:内脏＞鳃＞肌肉.     

人工湿地基质除磷影响因素研究进展

基质除磷被认为是人工湿地中磷去除的主要方式。人工湿地基质除磷不仅受其自身化学特性的影响,还受到废水磷负荷、水力条件、运行方式、温度、溶解氧、pH、竞争性离子等的影响,结合国内外的最新研究进展较全面地论述了上述因素对基质除磷效果的影响。最后对吸附饱和基质的去向进行了一定的探讨。     

吉林生态省建设规划背景评价的生态足迹分析

生态足迹理论在应用于区域层次时,因为区域进出口数据的不健全,在计算净消费量的过程中往往误差较大,因此,很难真实反映区域环境的压力负荷.所以,本文以区域生产量取代消费量,并用生产性生态足迹作为区域可持续发展的评价指标,对吉林省2002年的生产性生态足迹进行了计算分析.结果表明,吉林省2002年的生物生产发展模式处于一种不可持续的状态,并简要分析了存在生产性生态赤字的原因和消除生态赤字的途径和方法,将为更好的实施生态省建设规划提供一定的科学指导性意见.     

环境保护提供的现实困境及对策分析--从公共产品理论视角出发探讨

环境问题是直接影响中国实施可持续发展战略的关键因素,它的严重性、复杂性,突出了环境保护的紧迫性、长期性和艰巨性.作为公共产品的环境保护必须积极行动起来,从自身特点出发,在市场和政府的利益博奕中,找到突破现实困境的新路径,充分发挥环境保护的自我激励能力,从而促进人口、资源、环境与经济的可持续发展,开创生产发展、生活富裕和生态良好的文明发展道路.     

上海合流污水深海排放强化一级预处理的研究

复合式厌氧污泥床反应器是一种改进的厌氧处理工艺 ,可有效去除城市生活污水中的污染物 ,并提高了污水的可生化性 ,是一种较理想的城市污水强化一级处理工艺 ,为上海合流污水深海排放的实施提供了保障。本文对该工艺的装置特点和处理效果进行了分析研究 ,并对其应用前景进行了展望。     

建设农村小康社会与发展生态农业

论述生态农业在建设农村小康社会中的重要作用，分析生态农业面临的形势和问题，并提出政策建议。     

魔芋葡甘聚糖在污水处理中的应用

该文就魔芋葡甘聚糖的发展研究状况作了概述，并探讨其与蛋白质共混胶应用于水处理的可能性。     

水面溢油集油剂研究--天然混合羧酸系列集油剂

利用天然混合羧酸与聚氧丙烯醚以适当比例混合，以乙醇为溶剂制得新型集油剂，燃点８８．７℃，对于柴油、原油膜有优良的集油性能。ＱＳ＝１集油剂在５５ｃｍ长的水槽中，使水面柴油膜收缩距离达４４．０～５０．８ｃｍ，维持时间大于６ｈ；ＱＳ－２集油剂使原油膜面积收缩率７４．３％～７６．５％，维持时间大于１６ｈ。该集油剂在０～４０００ｍｇ／ｄｍ＾３浓度下，不影响小球藻和小新月菱形藻生长。该集油剂在４级海况条件下仍     

Sorption of dissolved organic matter and its effects on the atrazine sorption on soils

IntroductionApplication of organic amendments, such as sewagesludge to agricultural soils, has been considered as aneffective way to improve the soil physico chemical propertiesand organic matter compositions. Dissolved organic matter(D…     

Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.