科技期刊常用量的符号、名称及释义

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油风化对吸油毡吸附量影响的研究

选取天然羽毛压缩物和复合聚酯纤维两种吸油毡,取4种油(2种原油和2种燃料油)进行短期风化,测量2种吸油毡对不同风化程度油的吸附量。分析结果发现,随着油风化程度的增强,天然羽毛对其中3种油的吸附量稍有增加,而对其中较轻原油的吸附量减小明显;复合聚酯纤维吸油毡对4种油的吸附量都增加,且增加幅度大于天然羽毛。原因是天然羽毛孔隙大材质厚,主要靠孔隙吸油,而聚酯纤维孔隙小且薄,表面粘附油的比重较大。对高密度油而言,风化程度越大,吸油毡越难靠孔隙对其渗透吸收,而表面粘附油占总吸附量的比重增加。可见,在应对不同风化程度油时,选取吸油毡须有针对性,才能最大限度地清除油污。     

彝族农户引入生物质炉CDM减排量估算与效益分析

以四川省凉山彝族自治州高效低排生物质炉推广项目为例,利用联合国清洁发展机制(CDM)项目方法学AMS.II.G估算了该项目的温室气体(GHG)减排量,并对其效益进行分析。凉山州农户安装使用了37 992台高效低排生物质炉。项目基准线调查结果表明,基准线情景下农户薪柴年使用量Bold值为5.6 t,主要用于炊事与取暖;非可再生生物质比例fNRB,y值为86%。37 992台生物质炉的年减排量为165 966 t CO2e,每年的减排收益为952.6万元。一定程度上改善了彝族农户生活质量,减少室内空气污染物排放;每年可节约157 494 t薪柴,占凉山州各类林地年薪柴供应量的3.3%,有利于森林资源的保护。     

重金属抗性解磷细菌的磷溶解特性研究

从湖南省湘西州花垣县的铅锌矿表层土壤中,筛选出两株具有重金属抗性和解磷特性的细菌T PSB1和T PSB2.通过16S rRNA基因序列比对,分别鉴定为嗜麦芽寡养单胞菌(Stenotrophomonas maltophilia)和唐菖蒲伯克霍尔德菌(Burkholderia gladioli).T PSB1和T PSB2在含有难溶性无机磷液体培养基中,其上清液的可溶性磷含量最高分别达到了402.9 mg·L-1和589.9 mg·L-1;在难溶性有机磷固体和液体培养基中,固体平板上均出现解磷圈,而液体培养基上清液中,可溶性磷含量也分别达到了2.97 mg·L-1和4.69 mg·L-1.另外,两株细菌对重金属Zn2+的抗性最高,在其浓度为2000 mg·L-1固体和液体培养基条件下均可以生长,磷溶解浓度分别为114.8 mg·L-1和125.1 mg·L-1.而在含铬和铅的浓度为1 000 mg·L-1的液体培养基中,两株细菌同样表现出重金属抗性.在Pb2+浓度为1000 mg·L-1的液体培养基中,磷溶解浓度分别达到了57.9 mg·L-1和71.7 mg·L-1;而在Cr2+浓度为1000 mg·L-1的培养基中磷溶解浓度分别为60.1 mg·L-1和98.4 mg·L-1.     

重庆主城区降水中重金属的分布特征及其沉降量

于2011年12月~2012年11月,在重庆主城区设置了3个采样点,利用湿沉降自动采样器收集降水样品,用ICP-MS对样品中13种重金属进行分析,并通过引入富集因子,研究了重庆主城区降水中重金属含量分布特征、污染水平及沉降量.结果表明,重庆主城区降水中大部分重金属元素的含量水平和年沉降量高于国内其他城市和国外一些地区,其中,Cd、Pb、As含量和沉降量分别为0.55μg·L-1和0.44 mg·(m2·a)-1、37.94μg·L-1和30.25 mg·(m2·a)-1、5.65μg·L-1和4.50mg·(m2·a)-1,相对较高.另外,重庆主城区降水中重金属含量和沉降量空间差异不大,但都有明显的季节差异,含量在秋季和冬季出现较大值,而沉降量在春季和夏季出现较大值.富集因子计算结果显示,多种重金属元素的富集因子相对较高,其中Cd和Se的富集因子分别为1 740和4 133,污染较为严重.     

L形和U形三维钝体结构绕流的数值模拟研究

采用大涡模型对L形和U形三维钝体建筑物的绕流特性和风压分布特性进行数值研究.考虑平均和脉动速度入口边界,在雷诺数为1.5×105～7×105条件下,对2种钝体的9种分析工况进行瞬态动力分析,并将计算结果与已有研究进行对比.研究表明,钝体绕流对周围流场影响的强弱程度依次为尾流区、屋顶区、来流区,影响大小随着流场与钝体之间...     

基于控制单元划分的大辽河流域污染物空间分布及来源解析

为明确大辽河流域污染物特征及污染物来源,建立“流域—控制单元—行政区”空间拓扑关系,对2019年大辽河流域国控断面水质情况、各控制单元内污染物入河量及空间分布特征进行分析。结果表明：1)大辽河流域28个水质监测断面中,逐月水质均能达到《水污染防治行动计划》中考核目标的占29%,超标污染物以COD、NH₃-N为主,超标断面中,COD、NH₃-N主要来源为城镇生活源、农村生活源和分散式畜禽养殖,TP主要来源于不同土地利用类型污染源和城镇生活源;2)2019年COD、NH₃-N、TN、TP污染物入河量分别为59 195.5、3 115.5、18 229.7、538.3 t/a,从污染源贡献上看,总体呈现为城镇生活源>农村生活源>分散式畜禽养殖污染源>不同土地利用类型(含林地、草地、耕地、城镇用地)污染源>工业源>规模化畜禽养殖污染源;3)污染物入河量空间分布均呈现中部>西南部>东北部,其中控制单元C3、C6、C8、C11、C13、C15、C17是重点管控单元,以上重点管控单元中,COD...