华北地区1951-2009年气温、降水变化特征

基于华北五省(市)64个基本气象站的1961-2009年逐年逐月气温、降水资料, 利用泰森权重计算了华北地区面平均降水及面平均气温,并建立了7个长序列气象站的气温、降水与面平均值的回归方程,展延了研究区1951-1960年面平均降水和气温资料。对展延后的1951-2009年序列数据,应用Mann-Kendall检验、Mann-Whitney检验、9 a滑动平均等方法进行趋势分析,分析结果显示: 该区59 a间年气温上升了1.5 ℃,年气温序列存在显著上升趋势,年气温序列在1993年前后有一个突变点,年气温距平以1989年为低温期与高温期的分界线,年气温平均每10 a增长2.2%;年降水序列无显著趋势,亦无显著跳跃趋势,年降水距平大致以1976年为多雨期与少雨期的分界线,年降水平均每10 a增长-1.3%。研究成果为深入分析华北地区气候变化规律、未来气候变化影响,以及水资源对气候变化的响应提供了基础。     

响应面法优化复合微生物吸附剂对低浓度Cr3+的吸附

根据已有4种微生物吸附剂的吸附基团存在的差异特征,将其复配成复合吸附剂,借助统计学方法研究其对低ρ(Cr3+)废水的吸附性能.在单因素试验基础上,利用P-B(Plackett-Burman)法筛选出吸附过程4个主要影响因素分别为pH,初始ρ(Cr3+)及微生物吸附剂XB和TQ的投加量,应用最陡爬坡试验接近主要因素最优水平,采用Box-Behnken试验设计和响应面分析得到对低浓度Cr3+吸附过程的二阶模型.结果表明,最优吸附条件为pH 4.0,初始ρ(Cr3+)为4.86mg/L,XB和TQ的投加量分别为0.20和0.13 g/L,实际吸附率达到87.54%,与理论预测值(87.68%)接近,且高出单一吸附剂吸附率7.79%～17.35%.FT-IR扫描显示,复合微生物吸附剂性能提高与表面基团增多有关.通过响应面分析法优化复合微生物吸附,吸附性能明显提高.     

徐州市水资源承载力量化评价与研究

针对徐州市水资源系统构成、供需情况及存在问题,利用灰色关联度分析法与向量模法,构建了徐州市水资源承载力评价指标体系,并对其进行了量化评价.通过对量化评价结果的分析,找到了影响徐州市水资源承载力的主要因素,并提出了提高徐州市水资源承载力的对策与措施.     

主成分分析法在水环境质量评价中的应用进展

对研究水质的一种多元统计方法——主成分分析法做了详细介绍,并对主成分分析法在河流、地下水、矿区、湖泊水质评价中的应用进行了综述,简要分析了主成分分析法在水环境质量评价中尚有不足之处。     

高温状态下受热时间对膨润土物性指标的影响∗

高温状态下膨润土的物性指标变化是高放核废物深地质处置库设计的重要参数之一。通过高温状态下不同受热时间MX80钠基膨润土的比重、液塑限、自由膨胀率试验,研究了受热时间对膨润土基本物性指标的影响规律;并通过热重分析(TGA)、X衍射(XDR)、电镜扫描(SEM)试验,从微观角度对上述变化规律进行了合理解释。研究结果表明:随着受热时间的增加,膨润土的比重、液塑限、自由膨胀率在受热15～30天内急剧下降,降幅分别为2.5%、3.1%和28.3%,之后各值变化量很小;高温状态下,膨润土的矿物成分转化、结合水脱附、微观形貌改变是膨润土物性指标发生变化的根本原因,三者之间相互作用和彼此影响。     

基于弹塑性时程分析的结构地震倒塌时间研究

地震过程中建筑倒塌前的时间段,是人员逃生的重要阶段,研究结构地震倒塌时间规律对人员倒塌逃生避险有重要的意义。针对地震逃生方法研究的需要,基于RC框架结构的典型倒塌模式建立简化结构模型;将60条不同特性的人工地震波输入到8个结构模型得到弹塑性时程分析结果,再以结构损伤指数为1的条件求得结构地震倒塌时刻;利用假设的双重调节模型和回归分析方法,对地震波峰值加速度、特征周期和结构自振周期等因素与倒塌时间的关系进行了研究,结果表明,特征周期和结构自振周期在峰值加速度对倒塌时间的影响中存在双重调节效应;整理已有研究文献的倒塌试验结果与回归模型对比,验证弹塑性时程计算对倒塌时间估算的可行性。     

北京地区大气细颗粒物的个体暴露水平

于2012年12月至2013年4月采用LD6S型微电脑激光粉尘仪在北京地区采取单人逐日跟踪的方式记录了多名个体对大气细颗粒物(PM2.5)的暴露水平,同时收集研究对象的时间-活动日志,计算日平均暴露水平,再进行多人多日合并处理.并于研究时段内同步记录北京市环境保护监测中心发布的空气质量监测数据.结果表明,研究期间北京地区冬季与春季PM2.5的平均浓度分别为127,69μg/m3.个体日均暴露水平中值为54μg/m3,与大气质量浓度的平均比值为0.60.个体室内暴露分量均值达到总暴露量的80%,室外与交通各占约10%.不同人群及季节的暴露水平之间未表现出显著差异.当大气环境质量浓度高于国家空气质量二级标准浓度限值时,室内住宅、办公室和餐厅,室外公交车、街道微环境中的PM2.5质量浓度与大气环境质量浓度存在显著的相关关系.     

响应面法优化厌氧上清液除磷的研究

在用铁盐对厌氧段富磷上清液进行化学磷沉淀以实现磷的回收和达标排放的SBR系统中,为了减少铁盐化学除磷残余物可能对生物处理系统的影响,采用Box-Benhnken中心组合试验原理和响应面分析法,选择Fe:P、混凝搅拌强度、絮凝搅拌强度、搅拌时间等为自变量,残余铁离子为响应值,研究自变量之间的交互作用,以期优化化学除磷条件.通过Design-Expert 8.0软件得到1个二次响应曲面模型.得出最佳除磷条件:Fe:P比为1.40:1,搅拌强度为275r/min,快速搅拌时间为30s,絮凝搅拌强度为60r/min,絮凝时间为18min,沉淀时间为20min.在此条件下,化学混凝后残余铁离子浓度为0.37mg/L,化学除磷率大于97.66%.     

Compositions and sources of organic acids in fine particles (PM2.5) over the Pearl River Delta region, south China

Organic acids as important constituents of organic aerosols not only influence the aerosols' hygroscopic property, but also enhance the formation of new particles and secondary organic aerosols. This study reported organic acids including C14–C32fatty acids, C4–C9dicarboxylic acids and aromatic acids in PM2.5collected during winter 2009 at six typical urban, suburban and rural sites in the Pearl River Delta region. Averaged concentrations of C14–C32fatty acids, aromatic acids and C4– C9 dicarboxylic acids were 157, 72.5 and 50.7 ng/m3, respectively. They totally accounted for 1.7% of measured organic carbon. C20–C32fatty acids mainly deriving from higher plant wax showed the highest concentration at the upwind rural site with more vegetation around, while C14–C18fatty acids were more abundant at urban and suburban sites, and dicarboxylic acids and aromatic acids except 1,4-phthalic acid peaked at the downwind rural site. Succinic and azelaic acid were the most abundant among C4–C9dicarboxylic acids, and 1,2-phthalic and 1,4-phthalic acid were dominant aromatic acids. Dicarboxylic acids and aromatic acids exhibited significant mutual correlations except for 1,4-phthalic acid, which was probably primarily emitted from combustion of solid wastes containing polyethylene terephthalate plastics. Spatial patterns and correlations with typical source tracers suggested that C14–C32fatty acids were mainly primary while dicarboxylic and aromatic acids were largely secondary. Principal component analysis resolved six sources including biomass burning, natural higher plant wax, two mixed anthropogenic and two secondary sources; further multiple linear regression revealed their contributions to individual organic acids. It turned out that more than 70% of C14–C18fatty acids were attributed to anthropogenic sources, about 50%–85% of the C20–C32fatty acids were attributed to natural sources, 80%–95% of dicarboxylic acids and 1,2-phthalic acid were secondary in contrast with that 81% of 1,4-phthalic acid was primary.