气相色谱-串联质谱法测定沉积物中多环芳烃

采用ASE法提取沉积物中16种多环芳烃,以固相萃取法净化提取液,用气相色谱-串联质谱法测定。通过优化测定条件,使方法在5.00μg/L~1 600μg/L范围内线性良好,方法检出限为0.15μg/kg~0.66μg/kg。空白石英砂的加标回收率为61.9%~121%,7次测定结果的RSD为2.6%~11.1%。     

空气质量多模式预报系统在中山市的应用

介绍了中山市空气质量多模式预报系统。对2015年3月—2016年2月的预报效果评估表明:系统可以较好地反映污染物的变化趋势但仍存在系统性偏差。通过对排放源清单的调整优化及对模式干沉降模块的改进使模式系统的偏差显著减小。总结并建立中山市污染天气案例库,发现在典型污染天气形势下,除O3-8 h外,其他污染物均值均能达到空气质量二级标准。未来将从2个方面提高中山市空气质量预报预警系统的实用性,包括逐步实现污染源排放清单的动态及时更新和提高极端气象条件下O3污染预报能力。     

基于微型无人机遥感数据的城市水环境信息提取初探

近年来,黑臭水体整治已经成为各级政府的重要工作内容。为更好地开展黑臭水体筛查和监管工作,提出基于多旋翼无人机搭载多光谱相机的遥感监测方案,尝试采用影像特征变换结合面向对象分类方法提取黑臭水体的遥感信息。结果表明:(1)无人机影像上地物具有更加丰富的色彩和纹理;(2)与主成分变换和纹理分析方法相比,光谱指数对典型地物具有较好的判别能力;(3)采用标准最邻近分类法提取城市水环境信息,能够获得较高分类精度。     

灌河口表层土壤多环芳烃污染调查

为了解灌河口工业区表层土壤中多环芳烃的污染水平及健康风险。于2017年4月份在灌河口化工园区、火力发电厂和钢铁工业园区采集30个表层土壤样品,利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对16种优控ω(PAH)进行了检测。结果表明,30个采样点16种PAH的ω(T-PAHs)总为1 212.8~12 264.5 ng/g,平均值为3 504.8 ng/g。其中单体PAH以Fl为主,平均比例高达19.4%,其次为Pyr(16.7%)和B[a]P(9.6%)。单体PAH相关性分析表明了污染物来源的一致性,主要来源于本地工业区原油、生物质和煤的燃烧过程。根据加拿大土壤环境质量标准,灌河口工业区87%的土壤PAHs污染超过了安全值,存在潜在的生态风险。     

珠江口表层水中多环芳烃的分布特征及健康风险评估

分别于2015年2、5、8、11月在珠江八大入海口采集表层水体样品,应用固相萃取富集法对该区域表层水体中16种USEPA优控多环芳烃(PAHs)的时空分布特征进行分析,并利用终生致癌风险增量模型(ILCR)对该区域的饮水健康风险进行评价。结果表明:珠江口4个季度所采集的水样中,∑15PAHs的浓度范围为18.0~50.3 ng/L,含量处于中等水平。其中7种强致癌性∑7PAHs的浓度范围为1.53~3.73 ng/L,占∑15PAHs的5.89%~11.1%,∑15PAHs和∑7PAHs在枯水期(2、11月)样品中明显高于丰水期(5、8月)。就组成特征而言,各采样点PAHs以3、4环为主。珠江口表层水中非致癌类PAHs的危害商数值为0.99×10~(-5)~2.73×10~(-5),远低于USEPA规定的阈值(1);致癌类PAHs产生的健康风险为6.50×10~(-8)~2.37×10~(-7),其中Ba P导致的饮水途径健康风险最高,所有点位致癌类PAHs的健康风险均低于USEPA推荐的对致癌物质最大可接受风险水平(10~(-6)),表明珠江口表层水中PAHs尚不具备严重的致癌风险,但是仍然存在潜在的健康风险,需要重点控制和管理。     

高原环境对直升机旋翼性能的影响分析

针对高原环境直升机旋翼性能的估算,建立了一个基于自由涡理论的旋翼尾迹模型,并推导了旋翼拉力和功率的计算方法。以UH-60黑鹰直升机为算例,分别计算了其在海平面及高原环境的旋翼性能,探讨了海拔高度对直升机旋翼性能的影响规律。计算结果表明,高原环境的气候条件对直升机旋翼性能有显著影响,旋翼拉力较海平面环境减小约30%。     

多输入多输出(MIMO)振动试验技术

多输入多输出(MIMO)振动试验由于可以更好的模拟产品的真实工作环境,是振动试验的一个发展方向。本文分析了其产生需求的根本原因,同时介绍了国内外的发展现状及其应用情况,之后对MIMO试验系统进行了分类,介绍了试验控制器和控制方法,并探讨了其工程实施所存在困难。最后针对我国MIMO试验技术的发展提出了建议,并对前景进行了展望。     

基于BP神经网络的多壁碳纳米管复合CdS-TiO_2光催化剂优化合成研究

基于CdS-TiO2/多壁碳纳米管(MWCNTs)光催化剂降解甲苯的正交实验数据,采用反向传播(BP)神经网络训练并建立了光催化剂合成条件设计的神经网络模型。以正交实验确定的4个主要影响因素作为输入层参数,以甲苯降解率作为输出层参数,将全部实验数据分为训练样本集和预测样本集。运行网络,系统误差为0.000 724,网络预测值与实验数据值相关系数达到0.989,说明该网络具有较好的训练精度及泛化能力。并利用训练好的神经网络预测得到CdS-TiO2/MWCNTs光催化剂的最佳合成条件:焙烧温度为460℃,MWCNTs复合量为1.5%(质量分数),活性组元摩尔比(TiO2/CdS)=80∶1,水加入量为12%(体积分数)。     

基于支持向量机的地下水质量综合评价

提出基于支持向量机(SVM)机器学习算法的地下水质量评价模型。首先给出了训练样本生成和数据规范化处理的具体方法,然后采用支持向量机的多分类算法构建模型,并使用k折交叉核实方法对参数进行验证优化。最后通过实证分析,并与单因子指数法、模糊综合评价法和BP神经网络法的评价结果对比分析可知,该方法简便易行,评价结果客观且准确度较高,具有很强的实用性。     

云南极端旱灾应急管理模式构建研究

本文对极端干旱应急管理模式构建及应急水资源配置等问题进行了理论探讨。简要分析了极端干旱灾害的定义和内涵,整理了近年来干旱灾害管理研究进展;以云南特大干旱为例,讨论了极端干旱灾害的形成及影响,并从组织结构、制度规范等方面阐述了云南极端干旱灾害应急管理现状和存在问题;在此基础上,强调多元主体抗旱能力的积极作用,引入风险管理概念,提出基于多主体合作的极端旱灾应急管理模式;从水资源管理的角度,构建考虑预支付策略下的极端旱灾应急水资源合作储备模型,将其均衡解作为初始值,置入之后的应急水资源优化调度模型,组成极端旱灾应急水资源优化配置系统;从时间效率的角度,依据极端旱灾多主体合作应急管理模式,重构灾害应急响应流程,增设底层响应协调主体,设计并发式信息报送结构,建立极端旱灾应急响应工作流模型;并初步检验了上述模型的有效性,证明该模式具备一定可行性。最后针对云南极端干旱灾害应急管理实践,提供了一些政策建议。