水中本底成分对O3/H2O2氧化降解2,4-D的影响

重点考察了水中本底成分对O3/H2O2高级氧化工艺去除水中微量农药2,4-D的影响规律.实验结果表明,自来水本底比蒸馏水本底更有利于水中2,4-D的去除;自由基捕获剂叔丁醇对于2,4-D的催化臭氧化反应具有比较明显的抑制作用,但是HCO3-却对水中2,4-D的氧化降解有一定的促进作用;一定浓度的腐殖酸对于2,4-D的催化臭氧化反应具有比较明显的促进作用,较高浓度的腐殖酸对于2,4-D的催化臭氧化反应具有明显的抑制作用;水中的Na 、K 、Mg2 、Ca2 、Cu2 、Zn2 在较低浓度时对2,4-D的降解没有明显影响,在高浓度时有一定的抑制作用;Co2 、Ni2 、Ca2 、Cr3 在较低浓度时对2,4-D的氧化降解有促进作用,高浓度时候有一定的抑制作用.     

培养基对菌产微生物絮凝剂的影响研究

研究了培养基成分种类及其用量对菌产微生物絮凝剂的影响。结果表明，较高的C／N比对菌产絮凝剂有利，碳源中的蔗糖是菌株Aeromonns sp．N11产絮凝剂的良好碳源，氮源以采用复合氮源为佳。培养基中加入酵母膏有利于絮凝剂的产生。NaCl能够促进所产絮凝剂的絮凝活性，碳源蔗糖和氮源脲对菌产絮凝剂的影响最大。利用正交实验得出产絮凝剂培养基的最佳配比为：蔗糖20g／L，酵母膏0．8g／L，脲0．5g／L，硫酸胺0．5g／L，NaCl7g／L。     

固定化微生物菌种的筛选与鉴定

以菲、芘作为降解对象，对多种菌株进行筛选，从中挑选出降解率最高的两株菌，细菌和真菌各一株，并对其生长曲线进行测定，为菌种的固定化提供了一定的依据。同时对菌种进一步鉴定，细菌为动胶杆菌(Zoogloea sp．)，在72h内对菲、芘的降解率为87．82％和49．22％；真菌为镰刀菌(Fuarium sp．)，在216h内对菲、芘的降解率为93．32％和96．29％。     

BOD快速测定仪

中国科学院长春应用化学研究所研制成功“在线生物化学需氧量(BOD)监测仪”，经中国科学院专家鉴定，该BOD快速测定仪具有自主知识产权，达到国际先进水平。     

糖蜜酒精蒸馏废液色素研究

采用凝胶渗透色谱方法测定从甘蔗糖蜜酒精废液中提纯的色素的分子量。通过吸收光谱、原子吸收光谱、氨基酸分析、溶剂析出等方法，确定色素的成分。结果表明，该色素具有三个不同分子量的组分，重均分子量分别为21889、987和439Da。主要有酚类色素、焦糖色素和美拉德色素等3种色素，其质量分数分别为20%、67.7%和12.3%。色素中铁质量分数为0.12%，水解氨基酸质量分数为5.23%。     

煤矸石瓷质砖研制与开发通过鉴定

中国是煤矸石排放大国，全国有较大的煤矸石山1500多座，侵占大量土地，并污染水体、土壤和大气环境。中国地质大学（武汉）环境学院承担的863项目：“煤矸石瓷质砖研制与开发”通过鉴定。他们以煤矸石为原料制造出白色-灰色-黄色-红色-紫色系列瓷质砖，性能全部达到国家标准，制备技术可行，成本优势明显，产品附加值高，为煤矸石污染治理和综合利用提供了新途径。而且为煤炭行业和资源型城市调整产业结构、盘活煤炭资源枯竭的老企业、解决下岗职工再就业作出贡献。该成果已产生广泛的影响，前景看好。     

生态系统的移动监管系统研制成功

福建厦门环境信息中心与北京大学空间信息工程中心合作，研制成功生态系统的移动监管系统，并通过了专家鉴定。专家认定该系统达到国际先进水平，它将RS、GIS、GPS技术同移动通信和办公管理相结合，使得外出作业人员能方便地把作业数据、定位数据和数码照片记录储存，并定时传递到指挥中心数据库，指挥中心可通过该系统查看收到的调查数据，并跟踪每一个外出作业人员的位置移动，向其发出指令。     

空肠弯曲菌的快速检测方法研究与应用

为提高空肠弯曲菌的检测效率和检出率，应用免疫磁珠技术自行制备弯曲菌免疫磁珠，用以直接捕获受检样品中的空肠弯曲菌，不需要增菌培养；设计了检测空肠弯曲菌鞭毛蛋白A（flaA）基因的引物与荧光标记探针，首次建立了空肠弯曲菌的磁捕获-荧光聚合酶链式反应快速检测及鉴定方法．应用于实物检测的结果表明，该方法具有灵敏度高、选择性好、简便等特点，可在24h内完成检测，提高了环境样品及食品中空肠弯曲菌的检出率．图4表1参9     

福州市生活垃圾产量及物理成分预测

城市生活垃圾一直是城市环境保护中的棘手问题。对垃圾产量及成分的预测,可为垃圾治理系统的规划和设计提供科学依据。文章以福州市为例,着重考虑影响垃圾质和量的内在因素和社会因素,探讨城市生活垃圾产量及成分的预测。通过关联度分析主要的内在影响因素,进而建立灰色模型GM(1,n)对垃圾产量进行预测,再考虑以社会因素为主的外部影响因素,对预测结果进行调整;对垃圾的物理成分的预测,则基于GM(1,1)预测结果,采用与其他国家或地区(城市)类比法,得出本区域的预测结果。     

基于PCA-RBF的高校学生宿舍火灾安全评价及应用

为减少我国高校学生宿舍火灾隐患,采用PCA-RBF神经网络模型进行高校学生宿舍火灾安全评价.首先,获取高校学生宿舍火灾发生的主要影响因素,建立火灾安全评价指标体系.进而引入智能化评价方法,构建了基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF)的高校学生宿舍火灾安全评价模型.同时,为避免评价指标的冗余性和神经网络评价中维数爆炸的局限性,引入主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对指标体系进行降维处理.最后,通过实例分析验证该评价模型的可行性和有效性.结果表明,引入主成分分析方法有效解决了 RBF神经网络在高校学生宿舍火灾安全评价上存在的多种局限性问题.