水中COD的无汞盐快速测定

在C(H2SO4)=56％硫酸介质、重铬酸钾的氧化体系中，以钼酸铵、硫酸铝钾为助催化剂，可减少催化剂硫酸银的用量，消解15min即可测定水中COD。用硝酸银(AgNO3)溶液代替硫酸汞去除水样中氯离子(Cl^-)，避免了汞盐的污染。工业废水加标回收率在97％～101％之间，有较好的准确度。     

基于多智能体和土地转换模型的耕地撂荒模拟研究——以陕西省米脂县为例

多模型耦合已经成为国内外模拟LUCC有效途径之一。论文通过如下步骤阐明宏观耕地撂荒格局和微观主体行为间的互动机理。首先,将微观主体间的相互作用纳入其决策,构建有限理性多智能体决策模型（Multi-Agent System,MAS）;其次,通过SNNS平台的训练学习以及与历史数据对比分析,验证土地转换模型（Land Transformation Model,LTM）模拟研究区宏观撂荒格局的有效性;最后,依据多模型耦合机理,耦合MAS模型与LTM模型,形成耕地撂荒模拟模型（Cropland Abandonment Simulation Model,CASM）,并基于研究区耕地撂荒的实际数据,探讨模型的合理性和可行性。结果表明：与2013年历史土地利用数据对比,CASM模型的PCM（Percent Correct Metric）系数为71%,比单独利用LTM模型的模拟精度提高3%,不仅表明CASM能够较好地模拟分析米脂县耕地撂荒空间格局分布,而且可有效揭示宏观耕地撂荒格局的微观驱动机理;同时,文章指出未来研究中要考虑政策和市场的影响,进一步完善不同层次主体决策对撂荒的影响,以此来提高模型对现实耕地撂荒的解释力。     

北江汛期清远段多环芳烃的污染特征与风险评估

2016年7月于北江清远段采集21个水和表层沉积物样品,采用气相色谱质谱（GC-MS）法测定了样品中的PAHs（多环芳烃）含量,分析了北江水环境中PAHs的污染水平,并对其生态风险进行了评价.结果表明,水中ρ（∑PAHs）介于0.4~110.2 ng/L,表层沉积物中w（∑PAHs）（以干质量计,下同）在54.4~819.8 ng/g之间,平均值分别为41.7 ng/L和424.9 ng/g.与国内水体PAHs污染状况相比,北江清远段水中PAHs污染状况处于中低水平,而表层沉积物污染状况处于中等水平.运用特征比值法对PAHs来源进行分析表明,PAHs主要来源为石油泄漏、化石燃料燃烧.采用商值法对水中PAHs进行生态风险评价,∑PAHs和个别单体的最低风险浓度风险商值大于1.0而最高风险浓度风险商值小于1.0,处于中等污染水平;采用效应区间低、中值法对表层沉积物PAHs进行生态风险评价,仅个别点位表层沉积物中苊烯、蒽和二苯并[a,h]蒽超出生态效应低值,对生态环境潜在负面效应较小.研究显示,北江水和沉积物中PAHs潜在风险处于较低水平.      

基于脆弱性的地下水污染监测网多目标优化方法

区域地下水监测井的优化布设对于区域地下水系统管理有很重要的作用.为了以最少的监测费用最大化地获取区域污染风险和污染现状信息,以监测井数量最小、区域污染监测有效性最大、监测到的区域脆弱性分值最大为目标,建立了基于脆弱性评价的地下水污染监测网多目标优化模型.通过地下水脆弱性评价和溶质运移模型计算得到不同点位地下水脆弱性分值和污染物浓度,针对不同脆弱性等级提出区域监测井初设密度,采用改进非劣支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）基于初设监测网求解该多目标优化模型,结合质量误差分析确定监测网优化方案.结果表明,阿什河漫滩区和樊家沟流域地下水硝酸盐氮污染相对较严重;地下水脆弱性高和较高等级区域分别分布在抽水井群影响范围和河漫滩;结合NSGA-Ⅱ Pareto最优解及质量误差分析结果,得到该区域地下水监测井最优数量（12口）及其最优布设位置.研究显示,该优化监测网与初设监测网插值所得污染羽的质量误差小于15%,满足监测精度要求.      

三段A/O工艺处理发制品产业集聚区综合废水

利用三段A/O工艺作为发制品产业集聚区综合废水生物处理单元,探讨了不同进水流量分配比和污泥回流比下COD、TN、PO₄^3--P的去除性能和微生物群落特征.结果表明,在进水流量分配比60%：25%：15%、污泥回流比75%、缺氧区与好氧区容积比1：1、SRT 20d、HRT 16h条件下,三段A/O工艺处理综合废水后出水TN平均浓度14.85mg/L,COD浓度低于40m/L;此时PO₄^3--P去除率达到最大值,为56.21%.参与处理综合废水的主要门水平微生物Proteobacteria和Bacteroidetes的相对丰度是45.63%~60.13%和16.65%~30.55%.Denitratisoma、Thauera、uncultured-f-Saprospiraceae和Sulfuritalea等优势菌属相对丰度的增加,是三段A/O工艺TN去除率随第一分段进水流量分配比增大或污泥回流比降低而提高的本质体现.     

利用多模式最优集成方法预报上海PM2.5

采用多模式最优集成方法(OCF),对PANDA项目中国和欧洲7个空气质量模式的PM_(2.5)预报结果进行集成释用.2016年6月—2017年5月对上海逐日预报试验结果表明:和最优单模式预报结果相比,OCF预报的PM_(2.5)日均质量浓度的均方根误差降低1.9μg·m-3,相关系数提高0.04,日均质量浓度的精度评分TI提高了2.4,污染TS评分提高了0.28,污染空报率降低了20%,显著提高了PM_(2.5)污染等级预报、趋势预报和精度预报的技巧.对长三角合肥、南京、苏州、杭州、宁波5个城市的预报试验也得到类似的结果,为城市空气质量预报提供了新的方法和思路.但OCF对客观预报的改进幅度在夏季不如冬季显著,在降雨日相对较低.     

异质结型SnO2-TiO2纳米纤维光催化降解柴油机多环芳烃

采用同轴静电纺丝法制备了SnO_2-TiO_2纳米纤维,用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、红外光谱仪(FTIR)和紫外-可见光谱能谱仪(UV-Vis),表征了SnO_2-TiO_2纳米纤维相组成和微观形貌,评价了催化剂表面化学形态和吸光特性,研究了SnO_2含量、光源条件、温度和催化稳定性对降解萘污染物的影响规律.结果表明,催化剂Sn25对萘降解效率最高.在暗光、可见光和紫外光条件下,萘降解效率分别为13.8%、37%和98%.Sn25对萘降解稳定率(标准差率)为0.36%.利用催化剂Sn25对柴油机尾气中多环芳烃(PAHs)排放污染物光催化降解应用发现,Sn25对低苯环PAHs、中苯环PAHs和高苯环PAHs的平均催化降解效率分别为80.2%、75.4%和60.2%.表明SnO_2-TiO_2纳米纤维具有较强光催化降解多环芳烃污染物能力.     

嘉兴市城市河网区多环芳烃污染源解析及生态风险评价

为研究嘉兴市城市河网区水体中多环芳烃的污染水平和来源并进行生态风险评价,采用气相色谱-质谱法（GC-MS）对环境优控多环芳烃（PAHs）进行分析检测.结果表明,枯水期和丰水期分别检测出10种和16种优控PAHs,质量浓度范围分别为77.32~283.76ng ·L^-1和13.05~133.02ng ·L^-1,平均质量浓度分别为143.83ng ·L^-1和73.47ng ·L^-1;枯水期低环（2环和3环）占比79.18%,丰水期低环占比73.60%;嘉兴市河网区水体多环芳烃污染情况与国内外其他地区相比处于较低水平;采用同分异构比值法和主成分分析法进行污染来源分析,结果表明嘉兴市枯水期和丰水期河网水体中多环芳烃污染主要来源为城市面源污染、燃烧源以及交通污染源;Kalf风险熵值法评价结果表明,枯水期：萘（Nap）、苊烯（Acy）、二氢苊（Ace）、芴（Flu）、菲（Phe）、蒽（Ant）、荧蒽（Fla）、芘（Pyr）和苯并［a］蒽（BaA）以及∑PAHs为中等生态风险水平,丰水期：萘（Nap）、苊烯（Acy）、芴（Flu）、菲（Phe）、荧蒽（Fla）、芘（Pyr）、苯并［a］蒽（BaA）、苯并［b］荧蒽（BbF）、苯并［k］荧蒽（BkF）、苯并［a］芘（BaP）、茚苯［1,2,3-cd］芘（InP）和苯并［ghi］苝（BghiP）属于中等生态风险水平,∑PAHs为低生态风险水平;总体而言,嘉兴市河网水体中PAHs生态风险呈中等水平,有关部门需采取措施降低河网水体中PAHs的生态风险.     

基于多孔介质流固耦合计算的浅层流工程危害预测

依据某深海区断块油气藏的地质相关数据,基于地层多孔介质变形机理和多孔介质流固耦合理论,在ADINA软件中通过组合应用Parasoid建模方法,建立三维实体元模型,通过建立固体与流体模型、加载荷载以及选择模型参数,分析地层变形情况,计算不同参数下的井眼流速,从而进行钻遇浅层流时的灾害预测。     

微波无极灯辅助芬顿法深度处理垃圾渗滤液

采用一种新型的微波无极灯(MDEL)-芬顿法处理垃圾渗滤液生物反应出水中的难降解有机物,并与传统芬顿法和紫外光-芬顿法的处理效果进行对比。MDEL-芬顿工艺对难降解有机物有着更优异的去除效果:COD去除率更高,出水COD质量浓度低于100 mg/L;大多数有机物被转化为分子量小于1 000Da的小分子物质;在渗滤液生化处理出水中检测到的多环芳烃化合物,大部分可以被去除。MDEL-Fenton法可为渗滤液生化处理出水提供便捷的处理方法,使出水中难降解有机物浓度满足严格的排放标准。