秸秆焚烧对玉溪市大气PM10的影响解析研究

以水溶性钾为示踪元素,解析秋收季节秸秆焚烧对玉溪市大气PM10的贡献.结果表明,2001年秋收季节(10月)水溶性钾浓度(7.68μg/m3)比夏季水溶性钾浓度(2.38μg/m3)高3.2倍,与7月至12月份PM10浓度变化呈显著相关,相关系数为0.810.很显然,秋收季节秸秆焚烧对玉溪市大气PM10有负面影响.     

未来小城镇供排水资源规划

针对小城镇水资源缺乏、水污染严重和供水、排水基础设施落后的具体情况，按照保护环境，节约资金的原则，阐述了适用于小城镇的供水和排水的规划方案，并提出一些简单易行、行之有效的污水处理工艺。     

高蛋白有机废弃物厌氧消化系统稳定性及其耐氨氮机制解析

病死及自然灾害产生的大量畜禽尸体的不恰当处理处置会带来较为严重的环境卫生和公众安全隐患.本研究利用厌氧消化技术对畜禽尸体这类高蛋白有机废弃物的无害化处理进行尝试,旨在探索其适宜的有机负荷条件、系统的稳定性及潜在的氨抑制风险.研究表明高蛋白有机废物(以猪肉作为实验样品)作为厌氧消化基质时,系统稳定运行的有机负荷能够达倒(4.76±0.41)kg·m~(-3)·d~(-1);同时,VS降解率、单位体积沼气产率、单位添加VS沼气产率、单位降解VS沼气产率以及甲烷含量分别能达到95%、(3.72±0.21)L·L~(-1)·d~(-1)、(0.78±0.02)m~3·kg~(-1)、(0.82±0.02)m~3·kg~(-1)以及65%.在该条件下,TAN和FAN的浓度与系统产气性能没有直接线性关系,且在浓度高达5700 mg·L~(-1)和700 mg·L~(-1)时未呈现对系统的明显抑制作用.454高通量焦磷酸测序法对系统内古菌种群相对密度的分析结果表明,系统中氨抑制问题得到一定程度的缓解或者消除的原因可能为甲烷八叠球菌属(Methanosarcina)的优势地位并未受到明显影响,以及整个产甲烷菌种群在系统运行过程所得到的明显驯化.     

非均相高效催化剂在餐厨废油转化生物柴油中的应用

近年来,非均相催化剂在酯化和转酯化催化制备生物柴油中备受关注。综述了固体碱、固体酸、固定化酶等非均相高效催化剂在生物柴油制备中的研究进展,并展望了新型非均相催化剂在餐厨废油转化制备生物柴油的应用前景。     

基于灰色关联度的平顶山市耕地面积变化与经济增长关系分析研究

依据平顶山市1988年－2012年公布的耕地面积与经济增长关系数据,选取平顶山市耕地面积,人均生产总值,第一产业在生产总值中的比重,第二产业在生产总值中的比重,第三产业在生产总值中的比重作为分析因子,将灰色关联度分析方法和综合评价模型相结合,建立灰色关联度分析模型,对平顶山市耕地面积变化与经济增长关系分析。结果显示：第三产业最为影响耕地面积的变化,第二产业次之,第一产业再次之,人均GDP最小。能为区域土地利用的长期战略和短期规划提供依据。     

生态足迹模型的修正及在天津地区的应用探讨

文章介绍了生态足迹模型,指出了存在的缺陷并从四个方面进行了相应的修正:分别计算生产足迹、输入输出足迹以进行生态足迹来源的分析;将淡水资源足迹纳入模型;计算生态承载力时结合资源产出法以克服生态足迹模型的空间互斥性;计算CO2吸收用地的生态承载力。将改进后的模型应用于天津市2003年的生态足迹分析。结果显示:天津市消费足迹大于生产足迹,依赖外部输入资源抵消部分生态赤字,这一点在淡水足迹的输入上尤其明显;另外,生态承载力的计算结果要大于传统算法的结果,一方面因为传统算法中承载力由于空间互斥性被低估,另一方面修正后的模型考虑了CO2吸收用地的承载力。最后,提出了缓解天津市生态压力实现可持续发展的若干建议。     

电力市场管理与负荷分析预测系统的开发应用

针对传统市场管理和分析预测中存在的数据源不完整、预测方法单一、人工汇总分析导致的准确率不高的问题,通过分析对比,采用 B/S 应用模式,J2EE 技术架构和 JAVA 解决方案,开发了电力市场管理与负荷分析预测系统,实现了海量数据的有序整合优化和负荷需求的科学预测。应用结果表明:该系统信息分类及管理完善、负荷预测模型先进、有效提高了预测准确率和工作效率,达到了为电力生产、经营提供辅助决策的预期目标。     

EOS-MODIS资料在森林火灾监测中的应用研究

对用MODIS资料进行火情监测的原理及通道特性进行厂分析,提出了一种用于林火监测的资料处理流程和量化判识指标.     

南方灵芝子实体的化学成分

南方灵芝[Ganoderma australe(Fr.)Pat.,Bull.]为一种常见的生长在阔叶树枯立木、倒木和伐桩上的灵芝属真菌,具有很好的药用和保健价值.采用硅胶、凝胶柱色谱、反相ODS柱和高效液相色谱等方法从野生南方灵芝子实体的乙醇提取物中分离到14个化合物,结合核磁共振(1H-NMR,13C-NMR)、质谱(MS)、红外(IR)、紫外(UV)等波谱技术将其分别鉴定为灵芝烯酸G甲酯(Methyl ganoderenate G,1)、灵芝烯酸G(Ganoderenic acid G,2)、灵芝烯酸A(Ganoderenic acid A,3)、灵芝烯酸A甲酯(Methyl ganoderenate A,4)、灵芝烯酸D(Ganoderenic acid D,5)、灵芝烯酸F(Ganoderenic acid F,6)、灵芝酸AP(Ganoderic acid AP,7)、7β,23α-dihydroxy-3,11,15-trioxolanosta-8,20E(22)-dien-26-oic acid(8)、Elfvingic acid A(9)、3β,5α-dihydroxy-(22E,24R)-ergosta-7,22-dien-6-one(10)、对羟基苯甲酸(p-hydroxybenzoic acid,11)、3-羟基-4-甲氧基苯甲酸(3-hydroxy-4-methoxybenzoic acid,12)、油酸-α-单甘油酯(9-octadecenoic acid-2,3-dihydroxypropyl ester,13)及谷甾醇(β-sitosterol,14).其中,化合物1为新化合物,化合物1-9为从南方灵芝中首次分离得到的羊毛甾烷型三萜化合物.