产毒微囊藻mcyA基因荧光定量PCR方法的建立

针对微囊藻毒素合成酶基因mcyA探索一种适用于自然水样中微囊藻毒素产毒潜能检测的TaqMan实时荧光定量PCR方法.该方法从铜绿微囊藻FACHB-1279中的mcyA基因中扩增出目的基因片段,用TA克隆方法将基因片段插入Allel TA vector (ABP-CETAVEC020)中来制备质粒标准晶.通过不同连续稀释...     

浅谈企业清洁生产审核绩效的量化体现

企业清洁生产审核能够取得绩效是企业接受清洁生产审核的根本原因。绩效的量化是审核成果的集中直观体现。通过对审核绩效量化意义的阐述,进而提出量化应包含内容及量化过程中关键问题的把握。     

镇域生态环境风险定量分析

随着中国城市规模逐步增大,大量高污染的工业由城区迁往郊区,城镇周边的生态环境质量恶化趋势明显;同时,中国目前对于乡镇的环境问题关注不够,缺乏有针对性的城镇生态环境评价方法。本文在总结前人成果的基础上,提出了镇域生态安全风险定量分析的评价指标体系以及GRP-IAHP-R评价模型,然后通过实地收集数据,使用该方法对武汉某郊区进行了定量风险分析。通过理论分析和实地验证表明,该方法不仅对生态环境风险进行评价是可行的、可靠的、客观的,而且能很好地反映生态环境现状,是适合中国城镇进行生态环境风险定量计算与分析的方法。     

太湖主体湖区对梅梁湾藻类影响定量化研究

针对太湖梅梁湾独特的地理位置和富营养化严重的问题,利用太湖水量水质模型和梅梁湾藻类生长模型,在对模型进行了率定、验证的基础下,模拟了在东南风和西北风两种常见风向的条件下,太湖主体湖区对梅梁湾内营养盐浓度和藻类浓度的影响情况,并将其影响定量化。本次模拟较好地反映了太湖主体湖区在两种常见风场的条件下对梅梁湾内水质影响情况。模拟得到以下结果：在不考虑风场和流场的情况下,梅梁湾内部2001年8月藻类平均浓度为43.18 mg/m³,总氮浓度为2.48 mg/L,总磷浓度为0.248 mg/L,只考虑东南风引起流场的情况下,藻类浓度为41.92 mg/m3,总氮浓度为2.07 mg/L,总磷浓度为0.231 mg/L;考虑东南风风场和流场两个因素的情况下,藻类浓度为53.86 mg/m3,总氮浓度为2.06 mg/L,总磷浓度为0.229 mg/L;同期,只考虑西北风风场的情况下,藻类浓度为42.55 mg/m³,总氮浓度为2.19 mg/L,总磷浓度为0.232 mg/L;考虑西北风风场和流场两个因素的情况下,藻类浓度为50.71 mg/m³,总氮浓度为2.17 mg/L,总磷浓度为0.233 mg/L。结果表明,梅梁湾内部的氮、磷等营养盐浓度受到由太湖主体湖区的风场变化引起的湖流扰动的一定影响;太湖主体湖区对梅梁湾内部藻类浓度的影响主要是由藻类漂移引起的,由营养盐浓度改变而引起的藻类浓度变化非常小。     

HSE管理体系量化审核方法浅析

对油田企业各二级单位HSE管理体系审核结果存在的问题及其原因进行了分析,提出对审核方法进行量化改进分析,力求通过量化的审核方式,使HSE管理体系审核结果的一致性和客观性有所提高。     

荧光定量PCR技术在环境监测中的应用研究

实时荧光定量PCR是在PCR基础上发展起来的一种核酸定量技术,此技术灵敏度高,特异性强。目前也已被国内外应用在环境监测方面。如可以用此方法来监测环境中微生物在河流中随季节的变化情况,评价菌的富集情况,快速检测微生物等。随着此技术的不断发展,此方法在环境监测方面将会有广阔的应用前景。     

资源丰度的定量计算

提出了一种通用的定量计算方法,即用规范化指数表示各地区的资源丰度,用“度”作为资源丰度的计量单位。指数表示法计算的资源丰度值实现了资源丰度在可比尺度上的综合评价。它概念明确,简单易行,具有可比性和可传递性,从理论和应用方面来说都具有许多优点。     

应用不同结构参数预测取代苯甲醛类化合物的分配性质

测定了28种取代苯甲醛类化合物的正辛醇/水分配系数（Kow）和水溶解度（Sw）,采用量化参数和分子连接性指数来构建定量结构－性质相关（QSPR）模型．所得模型能较好地预测该类化合物的Kow和Sw．Kow和Sw平均估算误差分别为0.15和0.20个对数单位．模型的统计检验表明,模型中自变量不存在相关关系;残差呈正态分布．     

QSAR models for predicting the toxicity of halogenated phenols to Tetrahymena

Halogenated phenols are industrial pollutants which may cause serious damage to the environment. In this work, a two-dimensional (2D) and two three-dimensional (3D) quantitative structure–activity relationship models for the toxicity prediction of halogenated phenols in Tetrahymena were developed. The structural factors that mainly influence toxicity were explored, agreeing with previously reported data. The results obtained with the 3D model were in agreement with those obtained with the 2D model. According to our findings, several new molecules with different predicted activities were designed.