中国东南沿海大(中)型浅成中低温热液矿床—斑岩型矿床评价的地质准则、成矿模式及其找矿意义

本文总结中国东南沿海高钾钙碱性—双峰式火山岩带中已勘查大中型矿床成矿环境的共性：矿床所处区域构造的部位、成岩与成矿时代、矿床与岩浆成因类型、火山构造及其基底构造控矿性、矿床与爆发角砾岩、矿床与矿化类型叠加与共生、矿化与蚀变的分带往、矿床定位深度与剥蚀深度。作者认为这八点可作为找寻与评价大（中）型矿床的地质准则。通过火山地质与矿床地质统一的研究提出本区晚中生代以火山为中心地热体系的成矿模式。并就三个方面作类比：①与现代火山地热体系成矿作用类比；②以紫金山高硫型浅成低温热液矿床与世界同类型矿床作比较；③与环太平洋其他火山岩带同类型矿床模式作类比．通过建立本区的模式与类比获得进一步找矿中值得重视的一些思路．     

工业废气中甲苯的生物降解研究

采用生物膜填料塔进行净化低浓度甲苯废气的研究结果表明，构成生物膜的假单胞菌属中的短杆菌对废气中甲苯有很强的生化降解能力，每升体积的生物膜填料对甲苯的生化去除量最大可达１０４．４ｍｇ／ｈ，且当入口气体甲苯浓度约低于２．０ｍｇ／Ｌ时，单塔净化效率可保持在８０％以上。反应级数的转换约在其液相浓度为０．８—１．２ｍｇ／Ｌ（相当于气相浓度约１．７—２．１ｍｇ／Ｌ）时发生。     

卧具烘干房蒸汽噪声的治理

针对卧具烘干房蒸汽噪声严重的情况，利用小孔喷射消声原理，采用喷射小孔扩散式蒸汽消声器，并结合工程实际对消声器作了适当改进，治理效果均达到《城市区域环境噪声标准》ＧＢ９０９６—８２二类混合区标准。     

生物膜填料塔净化有机废气研究

为在国内开展生物化学法净化低浓度有机废气的研究工作,采用国内现有微生物菌种挂膜接种的生物膜填料塔净化低浓度甲苯废气,结果表明,在入口气体甲苯浓度0.183～1.803mg/L及气体流量86.4～190.8L/h（停留时间6.2～13.6s）的实验范围内,增加入口气体甲苯浓度和气体流量,可使甲苯的生化去除量增大,每升体积的生物膜填料对甲苯的生化去除量最大可达157.13mg/h。由实验结果推断,生物膜填料塔对废气中甲苯的净化去除过程属于传质控制过程。对比结果表明,本研究建立的动力学模式对实际过程有很好的适用性,计算值与实验值之间的相关系数R＝0.98。     

涂层石墨管原子吸收法测定水中痕量铍

比较了多种涂层金属和基体改进剂对测定水中铍的影响,建立了涂镧石墨管结合基体改进剂(磷酸二氢铵)测定水中痕量铍的方法。该方法最低检出限为0.037 μg/L,相对标准偏差为7.4%,回收率为98%～106%。      

基于业务的网络可靠性试验流量生成方法研究

网络的发展从仅关注速度的提升转移到关注业务的交付能力,由此网络可靠性问题越来越受到研究者的重视。网络可靠性试验是评价网络可靠性的一种重要手段,而试验流量的生成对可靠性评价结果具有决定性的影响。然而目前从可靠性角度对网络进行试验时,对任务的描述较为简单,无法支撑由客户需求分解到网络流量生成的全过程;从流量模型角度出发的生成技术则仅关注全网流量,难以支持可靠性试验中的流量生成。本文提出基于业务的混合模型的流量描述方法,并使用软件实现,最后进行试验验证所提出方法的有效性。     

基于环境一号卫星的四川盆地气溶胶光学厚度精细化反演

四川盆地为中国灰霾形势较为严重的区域之一,对四川盆地大气灰霾的监测具有十分重要的意义。利用环境一号卫星数据,对能表征大气污染程度的气溶胶光学厚度进行了反演。提出了用EVI植被指数判定暗像元精细化反演气溶胶光学厚度的方法,该方法能较好地去除部分大气影响,气溶胶光学厚度反演结果与CE318的气溶胶光学厚度结果相关性较高,误差较小,具有较高的精度,反演结果满足精细化要求。反演结果表明,四川盆地内有德阳、成都、眉山和乐山4个气溶胶光学厚度高值区,该高值区呈带状分布且与四川盆地的地形密切相关。     

我国农业面源污染的控制与管理研究

主要通过我国污染源普查和2013年环境公报介绍了我国农业面源污染的现状,并从土壤侵蚀、农业化肥及农药、畜禽粪尿污染、农村生活污水和固体废弃物垃圾、大气干湿沉降、航运污染等方面介绍了我国污染源农业面源污染的成因,结合对土地利用方式、农业活动和田间管理、畜禽粪便及垃圾污染、社会经济因素等农业面源污染的影响因素的分析,分别从技术措施、法律措施和经济措施3方面入手提出了我国面源污染的控制和管理措施。     

畜禽粪便有机肥中重金属在水稻土中生物有效性动态变化

通过土壤淹水培养试验和土壤淹水培养不同时间后同时开始的水稻生物盆栽试验,研究不同畜禽粪便有机肥中Cu、Zn、Cd、Pb在水稻土中生物有效性动态变化以及与等量重金属无机盐的差异,明确不同畜禽粪便有机肥中不同重金属生物有效性差异及动态变化规律.结果表明,水稻土施入畜禽粪便有机肥后30~60 d内,畜禽粪便有机肥处理土壤溶液中重金属含量显著低于等量重金属无机盐处理,重金属无机盐处理土壤溶液中Cu、Zn、Cd、Pb的含量分别是鸡粪处理的2.4倍、3.1倍、3.9倍和327.3倍,分别是猪粪处理的2.0倍、2.2倍、15.6倍和4.0倍.60d后畜禽粪便有机肥处理和对应等量重金属无机盐处理土壤溶液中Cu、Zn、Cd、Pb的含量变的无差异.不同施用时间的畜禽粪粪便有机肥处理水稻体内Cu、Zn、Pb含量均显著低于对应的等量重金属无机盐处理,施用畜禽粪肥处理降低了土壤中Cu的生物有效性.畜禽粪便有机肥中重金属的生物有效性随施用后不同时间的变化呈现先升高后降低再升高规律,在施用后2个月时畜禽粪便有机肥中重金属的生物有效性最低,只相当于对应的等量重金属无机盐的13.0%~30.0%.     

Forensic fingerprinting and source identification of the 2009 Sarnia (Ontario) oil spill

This paper presents a case study in which integrated forensic oil fingerprinting and data interpretation techniques were used to characterize the chemical compositions and determine the source of the 2009 Sarnia (Ontario) oil spill incident. The diagnostic fingerprinting techniques include determination of hydrocarbon groups and semi-quantitative product-type screening via gas chromatography (GC), analysis of oil-characteristic biomarkers and the extended suite of parent and alkylated PAH (polycyclic aromatic hydrocarbon) homologous series via gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS), determination and comparison of a variety of diagnostic ratios of "source-specific marker" compounds, and determination of the weathering degree of the spilled oil, and whether the spilled oil hydrocarbons have been mixed with any other "background" chemicals (biogenic and/or pyrogenic hydrocarbons). The detailed chemical fingerprinting data and results reveal the following: (1) all four samples are mixtures of diesel and lubricating oil with varying percentages of diesel to lube oil. Both samples 1460 and 1462 are majority diesel-range oil mixed with a smaller portion of lube oil. Sample 1461 contains slightly less diesel-range oil. Sample 1463 is majority lubricating-range oil. (2) The diesel in the four diesel/lube oil mixture samples was most likely the same diesel and from the same source. (3) The spill sample 1460 and the suspected-source sample 1462 have nearly identical concentrations and distribution patterns of target analytes including TPHs, n-alkane, PAHs and biomarker compounds; and have nearly identical diagnostic ratios of target compounds as well. Furthermore, a perfect "positive match" correlation line (with all normalized ratio data points falling into the straight correlation line) is clearly demonstrated. It is concluded that the spill oil water sample 1460 (#1, from the water around the vessel enclosed by a boom) matches with the suspected source sample 1462 (#3, from the vessel engine room bilge pump). (4) From the n-alkane and PAH analysis, it appears that the oil in the spill sample 1460 is slightly more weathered in comparison with sample 1462. The minor differences in fingerprints of two samples were most likely caused by weathering effects. (5) Sample 1461 (#2, from the vessel engine room bilge) and sample 1463 (#4, from the vessel bilge waste collection tank) demonstrated significantly different fingerprints and diagnostic ratios of target compounds from that of spill sample 1460. This was caused most likely by percentages of diesel to lube oil in these two samples different from that in spill sample 1460.