内陆水环境风险分析的理论与方法研究

本文对内陆水环境中风险的概念、分类及风险分析的目的作了较为全面的阐述，主要综述了关于水环境风险分析的理论与方法并做了一定的展望，为内陆水环境中风险分析研究工作的进一步展开作了一些基础性的工作。     

核电厂安全文化与发展

核电厂的安全问题必须得到应有的重视.核电厂的安全文化由以下两个方面组成:第1是体制,由单位的政策和管理者的活动所确定;第2是每个人的响应,这些人在上述体制中工作,并从中受益.提出了核安全文化的起源、特性和发展,以及核安全文化的建设与提高.     

4月1日起531项国家标准开始实施

记者从中国标准出版社获悉,2009年4月1日起,共有531项国家标准开始实施,实验方法国家标准在这批标准中占有很大的比例。这些国家标准涉及的产品领域主要包括塑料、电缆和光缆、起重机、钨铁、钢铁、金属材料、麻花钻、核电厂安全、水煤浆、防伪材料等。     

核电厂的安全特性及其在能源和环境保护中的作用

简要回顾了核电发展的历史和现状，对核电厂的安全特性进行了评述，强调核电是一种安全、可靠和清洁的能源，对缓解能源需求和环境保护可以起到重要作用。     

等压隔离在阀门密封性试验中的应用

介绍了核电厂止回阀密封性试验中遇到的问题,通过对止回阀的结构进行研究,提出了"等压隔离"概念,通过不同气路保持"等压隔离"装置双密封圈间空间的压力与阀体压力等压,形成"虚拟隔离",从而实现对隔离阀泄漏率的准确测量。重点阐述了等压隔离的结构原理,等压隔离装置的开发及其在隔离阀密封性试验中的应用。通过止回阀的实验室试验,进一步验证了试验方法可靠,测试结果准确。     

ENN精粹

绿色建筑节能400亿美元ENN环境新闻网新闻2013年4月30日办公室、商店、医院、学校的灯光照明、交流电、恒温控制器、锅炉和风扇……,你能想象得到吗?这些地方里面会藏着400亿美元这一大笔钱!据统计,2010年美国经济消耗的所有能源中,商业楼宇占据了大约20%。而美国联邦政府估计,若商业建筑每年节能20%,到2020年就能节省下来这笔巨资。为达成这一目标,2011年奥巴马政府推出了     

西宁盆地总有机碳同位素记录的～39 Ma亚洲内陆急剧干旱事件

始新世亚洲内陆干旱环境演化(简称干旱化)的研究比较匮乏,驱动机制存在争议。位于青藏高原东北缘的西宁盆地含有连续的始新世地层沉积序列,是研究上述科学问题的理想材料。通过西宁盆地中央西宁东和水湾平行剖面(古地磁年代均为～ 43 Ma — ～ 35 Ma)详细的总有机碳同位素记录,对始新世的干旱生态环境变化进行了研究,结果显示:上述两个平行剖面总有机碳同位素平均值均在～39 Ma发生了急剧的～2.5‰变正(分别从-27.5‰和-28.4‰变正为-25.0‰和-26.0‰),结合盆地内耐旱植物麻黄属和白刺属孢粉的百分含量急剧升高,共同指示该时期的西宁盆地发生了急剧干旱化。副特提斯海退却导致的水汽输送的减少可能是驱动西宁盆地始新世干旱生态环境变化的主要原因,全球长期变冷可能起到了背景叠加作用。     

内陆城市热岛与湖风环流耦合特性研究

为探究湖泊等大型水体对内陆城市大气环境的影响,本文运用数值模拟的方法,引入KRB坐标变换,建立内陆城市热岛与湖风环流的模型,对比水箱实验验证数值模型的精确性,探究不同内陆城市湖泊面积和城-湖中心距大小对城市热岛影响,模拟结果表明：湖泊面积越大,近地面城市热岛羽流的偏移量越大,而当城-湖中心距增大的时候,近地面城市热岛羽流的偏移量则减小.在湖泊靠近城市时,湖风与城市气流协同作用产生较强的环流,对城市热岛羽流产生偏转作用;在湖泊远离城市时,湖风与城市上空气流发生对抗作用,并绕过城市热岛羽流顶部,与城市上空的分散流协同,在背风面产生增益效果.     

基于临近台站气象数据的参考作物蒸散量估算方法

参考作物蒸散量（ET₀）是评估区域植被耗水进而指导水资源优化管理所需的主要参数之一,但我国大部分地区标准化气象台站稀疏、部分研究点的气象资料通常难以获取,给ET₀的计算带来了很大困难。以地处内陆旱区的内蒙古河套灌区为例,利用该区4个标准气象站1981-2006年的气象资料,讨论了研究点在没有历史气象数据且现有气象数据不完备的情况下,采用临近台站气象数据估算ET₀的可靠性。估算方法分别为估算未知气象数据的FAO56 Penman-Monteith方程（PM56）、基于临近台站气象数据校正的经验公式以及利用临近台站气象数据训练的人工神经网络模型。结果表明：（1）在完全没有气象数据的条件下,可采用临近站点的气象数据估算研究点的ET₀,平均绝对误差（MAE）为0.43~0.52 mm d^-1,均方根误差（RMSE）为0.56~0.63 mm d^-1;估算精度与台站间的距离有关,利用维度信息校正太阳辐射值可提高估算精度。（2）仅有最高和最低气温数据时,估算气象数据的PM56方程计算误差较大,且站点之间表现不稳定,人工神经网络模型的估算精度最高,MAE和RMSE分别为0.14~0.22 mm d^-1和0.17~0.29 mm d^-1;校正后的Hargreaves公式的估算效果次之,MAE和RMSE分别为0.23~0.26 mm d^-1和0.30~0.31 mm d^-1。（3）在已知温度和辐射数据时,利用临近台站气象数据训练的人工神经网络模型依然表现最好,MAE和RMSE分别为0.13~0.19 mm d^-1和0.17~0.25 mm d^-1,其他两种方法误差较大。在内陆干旱条件下,利用研究点的气温数据结合临近台站的历史气象信息可有效估算参考作物蒸散发。