嘉陵江河口段枯水期水质分析

对嘉陵江河口段2010年2,3,4月枯水期选取总磷（TP）、叶绿素a（Cha）含量、pH值、溶氧量等作为指标进行水质检测分析。结果表明：随着降雨量的持续减少、气温的回升、蒸发的加快、水位的下降等使得干旱期嘉陵江富营养化有加重的趋势。4月份嘉陵江降雨增加、旱情有所缓解,各项指标出现一个相对稳定的下降,同时在温度上升、营养盐输入等大环境的影响下各富营养指标会有一个相对稳定的上升。三峡大坝建成后富营养化成为水环境突出问题之一,特别是对干旱期内嘉陵江富营养化应引起足够重视,加强监督保护嘉陵江生态相对稳定。     

稀释度参数法在恶臭环境影响评价预测中的初探

创建一种可直接依据“臭气浓度”源强、较易预测操作的“稀释度参数法”,对目前在恶臭环境影响评价预测中普遍采用的“臭气强度法”及“类比法”进行补充。以具体案例对“稀释度参数法”预测结果与现状监测结果进行对比,经对比分析,“稀释度参数法”可客观反映现实情况。     

直接大红4BE染料吸附脱色真菌的分离及特性研究

通过梯度富集培养,筛选到一株偶氮染料直接大红4BE吸附脱色真菌HS-DY08,该菌在基础培养基中,30℃、150r/min条件下,24h内对浓度为30mg/L的直接大红4BE的吸附脱色率达92%。脱色液动态扫描结果显示,随着HS-DY08菌株对染料的吸附脱色降解,直接大红4BE的吸收峰(526nm)明显降低,中间产物(325nm)的吸收峰逐渐升高,且染料吸附过程中菌体生长量增加,表明菌株对染料的吸附脱色过程中伴随着对染料的生物降解和利用。不同的共基质底物对直接大红4BE吸附脱色能力的促进作用依次为:PDB>葡萄糖>蛋白胨>NH4Cl。结合形态特征及显微观察结果,初步鉴定HS-DY08为青霉属(Pemnicillium sp.)。     

不同底物氧化亚铁硫杆菌生长特性研究

氧化亚铁硫杆菌是脱硫领域的重要微生物之一。文章研究了氧化亚铁硫杆菌对不同含硫底物的利用情况,并用单质硫对其进行驯化培养,将分别以亚铁和单质硫为底物的氧化亚铁硫杆菌的生长特性进行对比分析。结果表明,氧化亚铁硫杆菌对所选的三种含硫底物的利用难易程度依次为Na2S2O3最易利用,单质S其次,而Na2SO3的利用情况最差;氧化亚铁硫杆菌经单质S驯化后,其氧化单质S的能力显著增强,且细菌细胞的形态、结构等与以Fe2+为能源物质相比发生了变化。     

气候变化对植物及植被分布的影响研究进展

准确预测气候变化对植物及植被分布的影响趋势对于科学认识气候变化对生物多样性的影响和对策制定具有重要的意义。近年来,气候变化对植物及植被分布影响研究在我国广泛展开。文章对这些研究所采用的气候情景、预测方法和气候变化等对植物及植被分布的影响趋势进行了总结分析,对存在的问题进行了讨论,对未来的趋势提出了若干展望。总体上,目前所用气候情景比较单一、不同预测方法比较研究不够,对土壤和生物因素考虑不充分、涉及植物种类太少。气候变化将使一些植物分布范围减少、甚至消失,而使另一些植物分布范围则会扩大。未来研究应加强气候情景改进和不同方法的比较研究,充分考虑土壤和生物等因子、加强预测方法检验,同时开展植物物种多样性和丰富度对气候变化响应方面的研究。     

三维地质建模及可视化在危机矿山找矿中的应用研究——以沂南金矿为例

随着21世纪工业的快速发展,人们对矿产资源的需求日益扩大,然而我国一大批矿山却面临着严重的资源危机,解决危机矿山的根本是加大矿山周边和矿山深部的找矿工作。同时,随着地学研究和勘查工作的不断深入,积累了海量的地学数据,矿产勘查己进入信息找矿的新时代。矿山三维地质建模与可视化技术研究,是"数字矿山"的核心组成部分,是现代矿山信息化研究的热点和重点。本文从三维地质建模的概念出发,探讨了基于钻孔数据的矿山三维地质建模及可视化的一般过程,包括地质数据库的建立,实体模型、品位块体模型的创建等,通过在沂南金矿成矿预测研究中的具体应用,探讨了三维地质建模及可视化应用于危机矿山成矿地质条件分析及大比例尺成矿预测中的过程和方法,为矿区成矿规律的研究和危机矿山的成矿预测提供了有效的技术手段,大大地提高矿产勘查的效率,促进了我国矿山信息化的建设。     

锑矿区酸性岩排水产生潜力预测研究

酸性岩排水(ARD)潜力预测研究对于预防、控制和治理金属矿山环境污染问题具有重要意义。本文应用酸碱估算法(ABA)和净产酸测试法(NAG),对贵州独山半坡锑矿区的19个代表性样品进行了产酸潜力评价,并应用各种分类标准对样品进行产酸能力分类。研究结果表明,所有的(废)矿石样品都具有产酸潜力(PAF),需要对(废)矿石进行有效的防控,以阻止酸性岩排水的产生。围岩样品的产酸潜力取决于采样点,尾矿样品没有产酸潜力(NAF)。ABA和NAG测试结果表明NAPP和NAGpH分类评价法适用于本研究区内样品ARD的预测评估。     

基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用

为了寻求有效控制和改善环境质量的相应措施,选用了英国伦敦Bloomsbury监测站的PM10小时平均浓度监测资料,采用“提前终止法”泛化改进的BP神经网络模型,预测PM1024 h内的小时平均浓度。结果表明：采用BP神经网络法对大气污染物浓度进行预测,预测相对误差在2%-48%之间,且绝大部分在2%-17%之间,预测精度较高,泛化能力较好,为大气污染物浓度预测提供了一种全新的思路和方法。     

汶川地震的异常及地震预测问题

汶川MS8.0级地震造成了巨大的灾害.我国对这个巨震未能作出预测,于是国内外各界对地震预测问题议论纷纷.笔者经过地震现场的调查与深入思考,认为汶川地震前是有异常的,之所以未能作出预测,根本上是因为地震预测的科学难关尚未突破,但还有与我国目前地震监测与预测工作上存在多方面的不足与问题有关;同时还认为,汶川地震的预测失败并不意味着地震不能预测,因为我国有规模宏大的地震监测台网,积累了大量的震例,取得了一定成功预测的经验,因此对未来的某些地震仍可作出成功预测并取得显著的减灾实效.     

光照与磷对铜绿微囊藻生长的交互作用

采用单种分批培养的方法研究了光照与磷对铜绿微囊藻比生长速率、细胞叶绿素a和P含量的交互作用。通过光照强度和培养基P浓度的双因素试验设计,设置了4种培养基P浓度,每种P浓度下又设置了6种光照强度。结果显示:铜绿微囊藻生长的饱和光照强度为40～100μmol(/m·2s),培养基P浓度对其生长速率的影响符合Monod方程;随着光照增强,细胞叶绿素a含量呈下降趋势;提高P浓度,细胞叶绿素a含量会升高,但在较低P浓度下,铜绿微囊藻也能维持一定的细胞叶绿素a含量;细胞P含量的变化趋势与比生长速率的变化趋势相似。因此,光照和P浓度对铜绿微囊藻的生长、细胞叶绿素a和P含量均存在交互作用,且微囊藻生长变化与另外两种特征变化存在一定的关联。