中国绿色GDP核算破题

一份权威的数据显示，中国GDP增长过程中，至少有18％是依靠资源和生态环境的“透支”获得。此外，中国单位GDP的能耗比世界平均水平高2．4倍，污染排放量则高出几十倍。     

人造太阳能源之梦

3月23日,一条有关太阳的新闻引起了人们的广泛关注.由我国自行设计、研制的“人造太阳”,已成功完成首次工程调试,年内即将运行.     

污染源排气自动监测氮氧化物的不确定度分析

使用烟气排放连续监测系统自动监测仪器测定污染源排气中氮氧化物,按照最新的《测量不确定度评定与表示》(JJF1059.1—2012)的要求,测量不确定度评定的要求,首次对其氮氧化物自动监测的不确定度进行分析,得出不确定度报告。     

Artificial neural network modeling of dissolved oxygen in the Heihe River, Northwestern China

Identification and quantification of dissolved oxygen (DO) profiles of river is one of the primary concerns for water resources managers. In this research, an artificial neural network (ANN) was developed to simulate the DO concentrations in the Heihe River, Northwestern China. A three-layer back-propagation ANN was used with the Bayesian regularization training algorithm. The input variables of the neural network were pH, electrical conductivity, chloride (Cl^?), calcium (Ca²⁺), total alkalinity, total hardness, nitrate nitrogen (NO₃-N), and ammonical nitrogen (NH₄-N). The ANN structure with 14 hidden neurons obtained the best selection. By making comparison between the results of the ANN model and the measured data on the basis of correlation coefficient (r) and root mean square error (RMSE), a good model-fitting DO values indicated the effectiveness of neural network model. It is found that the coefficient of correlation (r) values for the training, validation, and test sets were 0.9654, 0.9841, and 0.9680, respectively, and the respective values of RMSE for the training, validation, and test sets were 0.4272, 0.3667, and 0.4570, respectively. Sensitivity analysis was used to determine the influence of input variables on the dependent variable. The most effective inputs were determined as pH, NO₃-N, NH₄-N, and Ca²⁺. Cl^? was found to be least effective variables on the proposed model. The identified ANN model can be used to simulate the water quality parameters.     

化学消毒的中和剂对水中内毒素活性检测的影响

本研究选取化学消毒的常用6种中和剂组氨酸、甘氨酸、抗坏血酸、吐温80、亚硫酸钠和硫代硫酸钠,采用动态浊度鲎试验定量检测样品中内毒素活性,研究中和剂在不同浓度范围内单独使用对内毒素活性检测的影响,旨在优选出适于鲎法检测细菌内毒素的中和剂种类,确定合适的浓度范围.结果表明在0~1.0%浓度范围内,除了甘氨酸和硫代硫酸钠之外,组氨酸、抗坏血酸、吐温80、亚硫酸钠(碱性和中性)均对鲎试验结果有不同程度的干扰,都不能在鲎试验之前作为化学消毒的中和剂.虽然0~1.0%浓度的甘氨酸对鲎试验结果基本无明显影响,但是甘氨酸和戊二醛的中和产物显黄色,所以不适于在光度法鲎试验中用作戊二醛的中和剂.0~1.0%浓度的硫代硫酸钠对鲎试验结果基本无明显干扰,但是当浓度升高至1.0%~5.0%时会对鲎试验结果有一定的抑制作用.与组氨酸、甘氨酸、抗坏血酸、吐温80和亚硫酸钠相比,硫代硫酸钠更适于在内毒素活性检测之前用作消毒剂的中和剂,但是浓度应控制在0.5%范围以内.     

加强地市级环境自动监测监控中心建设的思考

以建设福州市环境监测监控中心为例，讨论了在地市级环境自动监测监控中心建设过程中应坚持的指导思想，在进行系统设计中应考虑的功能需求，以及应注意的技术方面的问题。     

辽河流域生态景观结构变化及驱动力研究

对辽河流域景观结构进行分析的结果表明,2000年-2010年间,辽河流域自然景观类型面积变化不明显,结构稳定;而人工景观变化明显,居民区、交通用地等人工表面持续增加,农田面积持续减少,景观破碎化趋势明显.生态环境保护政策的实施使林地、草地、湿地等自然景观得到保护,为流域生态系统的演替提供了正向干扰;工业化进程和人口增长作为流域景观变化的主要驱动力,是人工表面增加和农田面积减少及破碎化的直接原因.     

2014年北京市PM2.5质量浓度分析及比对研究

本研究选择污染严重的北京作为研究区域,自2013年12月起至2014年12月,通过设在北五环中国环境科学研究院(CRAES)内的定点监测,获得375天有效平行样品(T和Q)。统计结果表明,2014年北京市PM_(2.5)质量浓度从优良水平的6.9μg/m~3到极重污染的422.1μg/m~3,年均浓度值在100μg/m~3左右。T组和Q组线性相关,但T/Q并非定值,冬季最高,R~2=0.974,对应T/Q=1.014,可能由于冬季污染程度较重,滤膜性能差异可忽略。除春季外,其它三季的PM_(2.5)都是T组>Q组,与石英膜的纤维结构不够致密有关。以T组质量浓度数据为准,与国控监测点奥体中心点公报的日均PM_(2.5)进行比对,结果显示二者基本同步,在春冬季呈现较高的污染浓度,在夏季最低。在严重污染时(PM_(2.5)>250.0μg/m~3),在线监测可能低估PM_(2.5)而T组能更客观地记录实际污染状况。统计2014年全年污染等级分布,4~8月份基本未出现重度污染,而在冬季采暖期10~12月份,优良天数不足50%。综合分析风速、相对湿度对PM_(2.5)质量浓度的影响,证实冬季取暖燃煤和无风、高湿、逆温的静稳天气是霾频发的主要原因。     

2014年1月北京市大气重污染过程单颗粒物特征分析

利用在线单颗粒物气溶胶质谱仪(SPAMS)对2014年1月北京市典型大气重污染过程进行了连续监测,分析了具有正负离子质谱信息的颗粒物共2248225个.同时,利用ART-2a神经网络分类方法并结合Matlab统计分析,将具有质谱信息的颗粒物归为10类,分别为:矿尘类颗粒物(Dust)、元素碳颗粒物(EC)、有机碳颗粒物(OC)、元素碳和有机碳混合颗粒物(ECOC)、钠钾颗粒物(NaK)、富钾颗粒物(K)、含氮有机物(KCN)、高分子有机物(MOC,Macromolecular OC)、多环芳烃类颗粒物(PAHs)和重金属类颗粒物(Metal).结合PM_2.5质量浓度数据和HYSPLIT 4.0后向轨迹模型结果,将观测时间段划分为3个典型污染过程和1个清洁过程.结果显示,重污染期间OC、MOC和PAHs为最主要的颗粒物类型.最后,本文还比对分析了污染过程和清洁期间颗粒物的混合状态,结果表明,污染过程中硫酸盐和硝酸盐较清洁期间更容易与碳质颗粒物结合.