模糊聚类分析洁在哈密市环境噪声质量评价中的应用

采用模糊聚类分析方法．对哈密市多年来城市环境噪声监测数据，进行了质量评价。结果表明，该市受到噪声中污染的Ⅳ级水平，提出了相应建议。     

灰色聚类法在噪声功能区划分中的应用

1 一类及二类混合区域的划定在噪声功能区划中,一类及二类混合区的划定是“区划”中的难点.即不能为了方便管理或者迁就现状人为地降低标准,也不能将标准限制过严,以至在相当长的时间内难以达标,给管理和经济造成困难.而一类混合区与二类混合区的界线属于灰色系统的范筹.若划分不好,很可能将原本灰色的现象人为地白化了,从而使判定结果过多地烙上了人为的痕迹.根据灰色系统理论,通过聚类分析加以划定,可以避免掺杂过多的人为因素,从而使判定结果与实际相吻合.     

红外光度法测定土壤中的石油类

以CCl4为萃取剂,以Na2SO4(无水硫酸钠)或一水合硫酸镁MgSO4·H2O为干燥剂,用红外光度法(GB/T16488-1996)来测定土壤中的石油类。     

论灰色聚类在环境质量评价中的应用

结合评价应用实例，论述了利用灰色聚类进行环境质量评价的可行性。     

银川城区地表灰尘中邻苯二甲酸酯污染特征及人群健康风险评价

采集银川市城区不同功能区的40个地表灰尘样品,采用气相色谱质谱联用的检测方法,测定了美国环保局（EPA）优先控制的6种PAEs化合物的含量,并对其污染特征、污染分布和人体暴露的健康风险进行了评价.结果表明,6种邻苯二甲酸酯化合物在地表灰尘样品中均被检测出,Σ₆PAEs的含量为0.096~24.952 mg·kg^-1,平均值和中位数分别为3.452 mg·kg^-1和1.905 mg·kg^-1.各功能区地表灰尘中Σ₆PAEs平均含量由高到低依次为住宅区、文教区、公园、工业区、商业区和交通区.各功能区地表灰尘中的主要PAEs单体为邻苯二甲酸（2-乙基）己酯（DEHP）和邻苯二甲酸二丁酯（DnBP）,二者占到Σ₆PAEs的97.07%.对人体健康风险评价表明,研究区6种优先控制化合物对人体产生的非致癌风险均小于1,未超过EPA推荐的非致癌水平,邻苯二甲酸丁基苄基酯（BBP）的致癌风险在可接受的标准范围内,有2个样点的DEHP致癌风险超过EPA推荐的致癌水平,应引起一定的重视.     

饲料级硫酸铜中二英类多氯联苯的污染特征及其来源研究

近年来,持久性有机污染物（POPs）对人体和环境带来的危害在世界范围内引起了广泛关注.饲料添加剂已成为畜禽动物养殖过程中必不可少的原料,为探明典型动物饲料添加剂饲料级硫酸铜（CuSO₄）中POPs的来源,本研究分析了饲料级CuSO₄、铜盐产品、蚀刻废液（包括酸性蚀刻废液、碱性蚀刻废液及微蚀废液）、蚀刻液（包括盐酸（HCl）和氧化剂）、硫酸（H₂SO₄）共计79个样品中二英类多氯联苯（DL-PCBs）的污染特征.结果发现,饲料级CuSO₄和铜盐产品中DL-PCBs均以PCB-77、PCB-169和PCB-126为主要检出单体,与其生产原料酸性蚀刻废液中具有完全一致的指纹分布特征,表明其来源的一致性;对于蚀刻液,DL-PCBs仅在工业HCl中有不同程度检出,然而指纹特征（单体组成以PCB-118、PCB-77和PCB-126为主）与其他样品中有所区别.通过主成分分析（PCA）进一步确认表明,工业HCl是蚀刻废液中DL-PCBs的一个重要来源,但亦可能存在其他未知来源.相关研究为去除和控制微量元素饲料添加剂尤其是铜盐产品中DL-PCBs提供了重要的科学依据.     

基于GIS的生物制药企业VOCs扩散风险评估

以上海市某发酵类生物制药企业为研究对象,对其排放的苯、甲苯、二甲苯、苯酚、甲醇、甲醛6种VOCs的扩散规律进行模拟,采用最大增量反应（MIR）与风险评估四步法分别对VOCs的臭氧生成潜势与健康风险进行评估,并使用ArcGIS软件实现人体健康风险的可视化.结果表明：生物发酵制药企业排放的甲苯与二甲苯对臭氧生成的贡献度较高,分别占47%和29%;通过呼吸途径产生的居民致癌风险为7.04×10^-7,低于美国环保署（USEPA）推荐的可接受风险水平（1×10^-6）;非致癌物质引起的健康风险较小,远低于USEPA推荐的最大可接受风险水平（1）.因此,本研究中发酵类生物制药企业排放的VOCs不会对人体造成潜在的健康危害,但需考虑对臭氧生成的贡献,并应控制企业甲苯和二甲苯的排放量.     

城市安全生产画像构建与应用探讨

为使城市安全生产监管部门及时掌控安全生产状态,实现监管资源的合理调配与工作部署,本文针对城市安全生产领域监管系统多、数据量庞大、数据分析不深入等问题,利用城市安全生产画像的表现形式,对城市安全生产画像构建的各个环节进行针对性探讨;以某地安全监管部门为例,整合该地下属8个区域的执法检查和处罚数据,构建辅助当地安全生产监管力量部署的多维画像,并通过脸谱聚类图这种可视化形式来表征此地区监管力量的局部与总体特征。结果表明:城市安全生产画像,是一种有效的大数据分析手段,有助于监管部门迅速掌握城市整体及局部安全状况,预判安全趋势,合理部署监管资源,降低事故风险概率,显著提高城市安全生产管理水平。