秸秆焚烧影响南京空气质量的成因探讨

综合利用卫星遥感的火点和云覆盖信息,结合气团后向轨迹分析,探讨了由秸秆焚烧造成的空气污染物的区域尺度输送和本地源对城市空气质量的影响.结果表明,在一定气象条件下,污染物可以发生区域尺度的输送,上风火点与下风城市的污染有明显的相关,将空气污染分为局地型(如,2006年5月31日、2009年11月8日)、区域型(如,2008年10月28日),以及局地区域相结合型(如,2006年6月14日、2007年6月5日、2008年6月2日)3种.应用本文的方法,在有云时,可以通过部分火点和气团后向轨迹分析推测污染物源地.空气污染气象条件分析表明,秸秆焚烧若伴随高空(500hPa)有槽(或位于槽前),低空存在弱切变,气流由周边向中心辐合;同时,若在均压场控制下,等压线稀疏,风速较小或静风,污染物则易积聚而不易输送;逆温层的形成将污染物禁锢在混合层以下,不利于垂直扩散;再加上较大的相对湿度,有利于霾的形成,造成严重空气污染.     

一体式膜-生物反应器长期运行中的膜污染控制

考察一体式膜－生物反应器运行过程中的膜污染情况,探讨造成膜污染的原因和膜污染的控制方法．结果表明,膜内表面微生物的滋生和膜外表面污泥层的附着是造成本试验膜污染的重要因素．采用２％ ～５％ 的次氯酸钠溶液进行在线药洗可以有效地去除膜内表面滋生的微生物,使膜过滤压差下降７．７～５２ｋＰａ;停止进出水,加大曝气量进行空曝气是去除膜外表面附着污泥层的重要手段,可以使膜过滤压差下降３．８～１０．８ｋＰａ;采用处理出水进行反冲洗虽然有时可以使膜过滤压差出现较大程度的降低,但随之会出现出水水质恶化,膜过滤压差急剧升高的现象．     

南京市夏季大气气溶胶新粒子生成事件分析

研究了南京市夏季大气气溶胶数浓度的基本特征和气溶胶新粒子生成事件的形成条件及其影响因子.应用宽范围颗粒粒径谱仪(WPS)和双光路差分吸收光谱仪(DOAS)对南京市2010年7月大气气溶胶数浓度谱分布和污染气体(O3、SO2和NO2)进行了观测,并结合气象要素观测数据和后向轨迹模式模拟,探讨了南京市夏季大气气溶胶新粒子生成的条件及其影响因子.结果表明,南京市夏季10～500nm气溶胶平均数浓度为1.7×104cm-3,与北美和欧洲的一些典型城市观测值相近;10～25 nm气溶胶粒子数浓度占总数浓度的比例为25%.观测期间共出现6次新粒子生成事件,通过分析发现比较稳定的风速风向、较强的太阳辐射有利于南京夏季新粒子的形成.南京夏季新粒子生成事件的相对湿度条件在50%～70%,通过后向轨迹模式模拟的结果发现偏东风或偏南风带来的海洋性洁净气团有利于新粒子的生成.南京夏季新粒子生成事件发生时,10～25 nm气溶胶数浓度与SO2的浓度呈正相关,与O3的浓度呈负相关,而与NO2的浓度相关性较差.     

低浓度石油类测定过程中的问题探讨

分析了影响低浓度石油类测定的一些因素,通过合理的方法克服这些影响因素之后,测定结果才能准确可靠。试验测得1000ml水样直接萃取法测定石油类的方法检出限为0.01mg/L,证明用该方法可以定量测定石油类浓度在0.05mg/L附近的低浓度水样。     

在降雨量极少的条件下日本琵琶湖北湖主要环境因子的动态变化和机理的研究(Ⅰ)

琵琶湖是日本第一大淡水湖,20世纪60年代以来,由于经济的发展,湖水水质逐步变坏.1977年湖的北部出现赤潮,1983年湖的南部出现了湖泊富营养化的产物微囊藻.多年来,在深水区湖水温度分层情况下,叶绿素α或浮游植物主要分布在湖的表层.但在1 994年夏季降雨量极少的情况下,在深水区叶绿素α或浮游植物主要分布在温跃层的附近,这种现象在琵琶湖是罕见的.分析发现叶绿素的峰值在湖水温度分层时出现在温跃层的上部,而且底边界层同时出现了低溶氧和高浊度的现象.叶绿素α和溶氧、浊度的对应关系表明温跃层是一光合成活跃的区间.本文通过流体力学方程计算,结果表明随着温度的降低,粘滞力就会增加,在温跃层出现了随水深增加,粘滞力急剧增大的情况.由此可见颗粒物在温跃层顶的上部沉降速度比温跃层内快,因此颗粒物高浓度出现在温跃层内.计算结果同时发现,在水深10～20 m(对应于温跃层),分子扩散系数最小,一旦颗粒物进入这一区间就不易扩散出去.由于温跃层是一分子扩散系数小、粘滞力高的区间,所以温跃层是颗粒物和营养盐的富集区,出现了藻类和叶绿素浓度的峰值.     

在降雨量极少的条件下日本琵琶湖北湖主要环境因子的动态变化和机理的研究(Ⅰ)(英文)

琵琶湖是日本第一大淡水湖,20世纪60年代以来,由于经济的发展,湖水水质逐步变坏。1977年湖的北部出现赤潮,1 983年湖的南部出现了湖泊富营养化的产物微囊藻。多年来,在深水区湖水温度分层情况下,叶绿素α或浮游植物主要分布在湖的表层。但在1 994年夏季降雨量极少的情况下,在深水区叶绿素α或浮游植物主要分布在温跃层的附近,这种现象在琵琶湖是罕见的。分析发现叶绿素的峰值在湖水温度分层时出现在温跃层的上部,而且底边界层同时出现了低溶氧和高浊度的现象。叶绿素α和溶氧、浊度的对应关系表明温跃层是一光合成活跃的区间。本文通过流体力学方程计算,结果表明随着温度的降低,粘滞力就会增加,在温跃层出现了随水深增加,粘滞力急剧增大的情况。由此可见颗粒物在温跃层顶的上部沉降速度比温跃层内快,因此颗粒物高浓度出现在温跃层内。计算结果同时发现,在水深10～20 m(对应于温跃层),分子扩散系数最小,一旦颗粒物进入这一区间就不易扩散出去。由于温跃层是一分子扩散系数小、粘滞力高的区间,所以温跃层是颗粒物和营养盐的富集区,出现了藻类和叶绿素浓度的峰值。     

原状黄土的反压饱和法试验研究

含水量是黄土液化特性研究中的一个至关重要的参数,对原状黄土进行充分饱和是饱和黄土动三轴试验中一个不可回避的课题。以WF公司生产的WF12440型空心圆柱扭剪仪为实验平台,运用反压饱和法,对室内原状黄土进行了饱和试验研究。该仪器提供3种不同加压方式增加围压和反压(孔压),即手动加压、自动加压和线性持续加压,通过检测孔隙压力系数B值是否达到0.95以上来判断黄土是否完全饱和。试验表明,即便是初始饱和度较低的原状黄土,也可以采用反压饱和法,在较短的时间内使孔压系数B值达到0.95以上,实现完全饱和,具体可以采用线性连续加压方式;初始压力差,即围压和反压之差一般可设为10 kPa,起始围压也设为10 kPa,太大或太小都会对试样造成破坏;如果孔压在1分钟内的变化值小于围压和反压之间压力差的5%,则认为孔压稳定,即可进行B值检测。     

冲孔废料回升的产生与防止三例

结合3个典型实例,对零件在冲孔时废料回升的现象进行了分析,讨论了采用不同厚度的材料、不同的孔形、不同的冲裁间隙所产生的不同情况,介绍了在生产现场解决问题的方法和防止废料回升的一般措施.根据对具体实例的分析,总结出了控制废料回升的要点.     

横向极板电收尘器收尘极板的研究

系统地研究了不同形状、尺寸的收尘极板电流密度分布及背风面涡流结构,其结果表明:板型、板宽及回风沟槽高度对电流密度分布具有很大的影响;板宽对背风面涡流结构具有明显的影响;而板型及回风沟槽高度对背风面涡流几乎没有影响.通过比较分析,选出了一种比较理想的极板形状和尺寸.     

Short-term Model of the Production of Construction Aggregates in Taiwan Based on Artificial Neural Networks

BACKGROUND: Taiwan's geography and limited stock of sandstone have caused sandstone resources to gradually decline to the point of exhaustion after long-term excavation. Moreover, the Taiwanese government has continuously increased the amount of land area near rivers that cannot be excavated to facilitate riverbed remediation and promote conservation of water resources. Accordingly, predicting and managing the annual production of construction aggregates in future construction projects, and dealing appropriately with some thorny problems, for instance, demand that excess supply, excessive excavation, unregulated excavation, and the consequent environmental damage, will significantly affect the efficient use of natural resources in a manner that accords with the national policy of Sustainable Development (SD). METHODS:. This study establishes an empirical model for forecasting the annual production of future construction aggregates using Artificial Neural Networks (ANN), based on 15 relevant socio-economic indicators, such as indicator of annual consumption of cement. A sensitivity analysis is then performed on these indicators. RESULTS AND DISCUSSION: This work applies ANN to estimate the annual production of construction aggregates; the estimates, the verification of the model and the sensitivity analysis are all acceptable. Furthermore, sensitivity analysis results indicate that the annual consumption of cement is the indicator that most strongly influences the production of construction aggregates, as well as whether construction waste can be recycled and steel structures can be used in buildings, helping to reduce the future production of construction aggregates in Taiwan. CONCLUSIONS: The elaborate prediction methodology presented in this study avoids some of the weaknesses or limitations of conventional linear statistics, linear programming or system dynamics. Additionally, the results not only provide a short-term prediction of the production of construction aggregates in Taiwan, but also provide a viable and flexible means of verifying quality certification of the production data of construction aggregates in the future by incorporating those relevant socio-economic indicators. RECOMMENDATIONS AND OUTLOOK: The continuity and quality of the database of relevant indicators used in this study should be closely scrutinized in order to ensure the SD means of exploiting resources.