1978年长江中下游地区夏季大旱及其影响

本文利用相对距平和Z—指数为指标分析了1978年长江中下游地区的夏季大旱,并着重研究了干旱对该地区水资源和农业生产的影响。     

《大气污染防治行动计划》对郑州市冬季PM2.5浓度及化学组成影响

基于《大气污染防治行动计划》实施前后,在污染严重的冬季（2013年和2018年12月同期）,采集郑州市监测站的PM_2.5样品,分析PM_2.5化学组成,通过对比分析PM_2.5中的EC、OC、水溶性离子和金属元素的浓度变化来评估PM_2.5浓度及化学组成的变化,同时选取不同阶段重污染过程,探究PM_2.5浓度及组成的变化. 结果表明：①郑州市冬季ρ（PM_2.5）平均值由2013年的（215.38 ±107.28） μg·m^-3 下降至2018年的（77.45 ±49.81） μg·m^-3,下降率高达64%. ②PM_2.5中EC、K⁺、SO₄^2-和Cl^-,分别下降了85%、80%、78%和72%;OC、NH₄⁺和NO₃^-下降幅度较小,分别为50%、41%和32%. ③与2013年冬季相比,2018年冬季OC/EC的值升高了2.6倍,二次有机碳在OC中占比升高至57%;同时,硫氧化率和氮氧化率的值分别升高了1.5倍和1.0倍,表明郑州市二次污染较为严重,二次转化程度升高. ④NO₃^-/SO₄^2-（质量比）由2013年的0.8 ±0.2升高至2018年2.5 ±1.0,表明郑州市移动源贡献上升并且超过固定源成为冬季大气污染的主要来源. ⑤不同阶段重污染过程对比结果显示,与2013年相比,2018年重污染过程中PM_2.5浓度下降显著,峰值浓度下降了61%,主要化学组成由OC、NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺变为OC、NO₃^-和NH₄⁺. 研究结果表明郑州市一次排放源管控取得了显著的成效,但二次生成对PM_2.5贡献呈现升高趋势,因此未来需要关注二次生成的影响.     

聚天冬氨酸对土壤吸附、解吸汞的机制研究

为揭示土壤中添加聚天冬氨酸(PASP)后其对汞的吸附、解吸过程,探究了不同PASP用量对土壤吸附解吸汞的机制及有机质、pH、汞初始浓度等因素的影响.结果 表明,PASP可显著抑制土壤对汞的吸附,促进土壤对汞的解吸,在PASP用量为300 mg时,其吸附量、解吸量分别是未添加PASP时的0.68、27倍;有机质与PASP...     

低中放废物处置FEPs清单的构建——以飞凤山处置场为例

识别所有影响其长期安全的有关因素,即特征(Features)、事件(Events)和过程(Processes) (FEPs),是放射性废物处置场安全全过程系统分析的关键过程之一.我国目前低中放固体废物处置环境影响评价中未开展FEPs识别和景象开发.拟以飞凤山处置场为例,选择自下而土方法的构建方法,对如何建立我国的低中放...     

提高畜禽粪便沼气发酵产气量的研究进展

随着畜禽养殖规模的不断扩大,合理处理畜禽粪便是目前刻不容缓的问题.目前,沼气发酵是解决畜禽养殖场粪污处理和资源化利用的主要方式之一,且通过提高畜禽粪便沼气发酵产气量可以实现将粪便变废为宝的目的和达到资源利用最大化效果.综述了畜禽粪便沼气发酵产气的内在影响因素和外在影响因素对产气量的影响,为提高畜禽粪便的利用率和沼气发酵...     

文丘里洗涤过滤型FCVS性能评价述评及建议

通过调研对国内外文丘里洗涤过滤型FCVS性能评价进展进行了阐述与比较,指出国内开展文丘里洗涤过滤型FCVS出厂性能评价不全面,需进一步开展相关性能评价技术研究;FCVS在现场的安装质量如何,随着时间的推移性能变化如何,并未开展试验验证,结合法规要求等,建议开展FCVS现场试验评价技术的研究.     

日本食品废物不同资源化技术下的碳排放比较研究

应用生命周期评价法(LCA),采用日本农林水产省和环境省的调查数据和统计数据,对不同资源化技术处理食品废物碳排放进行评价.10种资源化技术相比于3种非资源化(主要是焚烧)技术的结果表明,食品废物生命周期各阶段碳排放最多的是预处理+处理阶段,约占85％;最少的是回收阶段,可抵消部分排放.此外,全生命周期总排放,甲烷化(循...     

城市地下空间开发中的弃土管理和处置对策

城市地下空间的大规模开发利用将产生大量弃土。简要分析了弃土对环境的影响,介绍了弃土管理和处置的现状以及存在的问题,提出了加强立法和管理、优化施工方法和技术、对弃土进行资源化利用、妥善处置已污染的弃土等对策。     

基于链式多重插补的WOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型

为了提高缺失数据下煤与瓦斯突出预测准确率,提出1种基于链式支持向量机多重插补(MICE＿SVM)的鲸鱼优化算法(WOA)-极限学习机(ELM)预测模型,以淮南朱集矿区为例,选取5个煤与瓦斯突出影响指标作为模型特征,采用提出的MICE＿SVM算法插补突出事故数据中缺失值,利用WOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,构建煤与瓦斯突出预测模型,将插补后数据用于WOA-ELM模型的训练与测试,并与其他模型的预测效果对比。研究结果表明：MICE＿SVM插补前、后的有突出数据预测准确率分别为83.02%,90.41%,MICE＿SVM显著提高了有突出预测准确率,对无突出和整体的预测准确率提高不明显;数据插补后WOA优化ELM对无突出、有突出和整体的预测准确率分别为97.94%,96.25%,96.48%,较优化前分别提高了5.79%,5.84%,5.55%,数据插补后WOA-ELM为最佳预测模型。     

电力设备火灾危险性分析与防控技术

为研究电网及电力设备火灾危险性以及电力设备防火灭火技术,梳理归纳典型电力设备火灾机理与特性以及电力设备火灾风险、火灾相关的多灾种风险评估研究现状,介绍目前先进的电力设备火灾监控技术及典型电力设备防火灭火技术现状及发展趋势,并对电力设备火灾风险评估及防控未来发展趋势进行分析。研究结果表明：需进一步定量化和系统化进行风险分析与评估研究,智能化与全方位进行电力火灾监控,提高并完善灭火技术。研究结果可为电力设备火灾相关安全研究提供参考。