天津地区表层土壤多环芳烃含量的中尺度空间结构特征

应用地统计学技术对全天津地区表层土壤中 16种优控多环芳烃含量和土壤理化参数进行了空间结构分析 .结果显示 ,各组分浓度均存在中尺度的空间自相关性 .多环芳烃浓度的空间结构存在明显的各向异性 .大气运移和土壤TOC含量可能是影响土壤多环芳烃浓度空间结构特征的重要环境因素 .     

厌氧水解改善富马酸废水的可生化性研究

炼油厂产生的难于生物降解的富马酸废水 ,其BOD5/CODcr均值 (比值平均值 )仅为 0 .2 83。采用厌氧水解对其进行处理 ,实验研究表明 :通过厌氧水解 ,其BOD5/CODcr可提高至 0 .433 ,废水的可生化性显著提高 ,为后续好氧处理创造了有利条件。     

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。     

低中放废物处置场核素经地下水迁移对环境影响预测

研究了我国某民用低中放固体废物处置场核素迁移的途径，对核素在地下水中的迁移进行了详细分析与计算，假定正常释放或一次降水量达到６００ｍｍ，处置场底浸泡一个月，存在６ｍ的包气带时，对该处置场处置的７种核素进行预测，结果表明，包气带是延迟核素迁移的主要屏障，在５００年内，可以使＾６０Ｃｏ＾１３７Ｃｓ＾９０Ｓｒ、＾６３Ｎｉ等核素延迟，其中＾２３９Ｐｕ降低６个月数量级，但不能延迟＾３Ｈ和＾１４Ｃ的迁移，穿过     

滇池二维分层水质模拟研究

将三维问题“二维化”的分层迭代计算方法引入滇池水质模拟中，建立了湖泊二维分层水质模型，对滇池流场和总氮浓度场分两层进行了模拟计算，计算结果表明，该模型应用于滇池是成功的。     

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     

水中天然有机物的臭氧强化光催化降解研究

研究了饮用水源中大分子天然有机物（NOM）的臭氧强化光催化降解,考察了臭氧投加量、反应时间和HCO3^-浓度对NOM降解速率的影响;分析了臭氧强化光催化过程中NOM相对分子质量的变化,并比较不同相对分子质量大小NOM的降解速率.研究结果表明,臭氧强化光催化比单独臭氧氧化、光催化能更有效地降解NOM,同时增加臭氧投加量和反应时间才能有效提高臭氧强化光催化对TOC的去除率,而单独增加臭氧投加量可显著提高生物可降解性;HCO3^-显著降低光催化的降解效果,臭氧强化光催化能有效地减弱HCO3^-的不利影响;臭氧强化光催化过程中大分子NOM分解为小分子,SUVA值迅速下降,且相对分子质量越大矿化速度越快.     

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.     

北京市机动车行驶周期的建立方法研究

提出了一种北京市机动车行驶周期的建立方法。行驶周期的确定是建立在准确的行驶工况数据之上的，通过结合使用GPS与OEM两种先进的技术，收集机动车行驶工况数据，为北京市行驶周期的建立提供了新的方法。并通过初步的实路测量试验得到了一个北京市的简易机动车行驶周期，最后与国外的一些著名行驶周期作了对比。