Cd(Ⅱ)-邻菲咯啉络合物极谱吸附波测定水中微量镉

在ＰＨ＝４．７４的０．２ｍｏｌ／ＨＡｃ－ＮａＡｃ缓冲体系中,Ｃｄ（Ⅱ）－邻菲咯啉络合物在单扫描波极谱仪上于－０．７９Ｖ处产生一灵敏的吸附还原波,其二次微分极谱波灵敏度高,波形好。     

菌株NKS-3对溴氨酸脱色特性探讨

从受溴氨酸污染地筛选出菌株ＮＫＳ－ ３ ,它对溴氨酸有脱色作用。菌株生长随碳源浓度增加而旺盛,溴氨酸能刺激菌株生长。溴氨酸浓度即使达到１０００ ｍｇ／Ｌ 也能被菌株基本脱色。研究发现,盐度抑制菌生长,在含盐培养液中溴氨酸的脱色过程被抑制     

苯甲酸生产废水的处理与资源化

为有效地回收甲苯液相氧化法生产苯甲酸的工业废水中的苯甲酸和乙酸,并配合废水生物降解的末端处理技术,研究了20%,30%和50%磷酸三丁酯(TBP)/煤油的混合溶剂、正辛醇和甲苯萃取苯甲酸稀溶液特性,以及对工业废水处理的实验.结果表明,TBP对苯甲酸稀溶液具有良好的萃取作用,而纯溶剂体系与溶剂的极性有关,正辛醇的萃取能力与30%TBP相当;残液中的COD_Cr值由萃取剂在水中的溶解和苯甲酸自身的COD_Cr值组成,其中残液中溶剂溶解导致的COD_Cr值随其中苯甲酸浓度变化不明显,且COD_Cr值的大小为:50%TBP≈30%TBP>正辛醇>20%TBP>甲苯.针对工业废水中主要含有苯甲酸和乙酸的工况,提出了废水资源化的处理工艺流程,即首先采用甲苯进行废水中苯甲酸的回收,之后,再利用三烷基氧磷/煤油为萃取剂回收废水中的醋酸,进一步生产绿色化学品乙酸钙镁盐.     

青海玉树7.1级地震震害特点分析及启示

根据2010年4月14日玉树7.1级地震震害现场调查资料,对其震害特点进行了全面的分析总结,阐述了震区环境及其地质构造背景,对断层效应及场地效应等也进行了分析,并归纳总结了防震减灾的经验与启示。     

Ce/Zr系列催化剂上碳颗粒物燃烧行为

分别在TG和TPO上考察了CeO₂,ZrO₂及不同Ce/Zr比的CexZr1-xO₂固溶体催化剂上soot的燃烧性能,同时考察了反应气氛对活性的影响.结果表明:Ce基催化剂能明显降低soot的起燃温度,Ce/Zr比的不同导致Ce_xZr_1-xO₂催化剂性能的差异.反应的速度控制步骤随O₂浓度的不同而改变;H₂O对Ce_0.5Zr_0.5O₂上soot的氧化活性基本没有影响;由于NO氧化产生的NO₂具有更强的的氧化能力,因此NO对soot的燃烧具有促进作用,起燃温度降低了30℃.催化剂上的β氧种参与了soot燃烧过程.     

大同矿区煤的导热系数灰色关联分析及预测

为分析煤质指标及密度对导热系数的影响作用,选取了山西大同矿区的不同煤质煤样,进行导热系数测定实验,应用灰色系统理论对导热系数与影响因素进行灰色关联分析,建立导热系数与主要影响因素的GM(1,4)灰色预测模型,进行导热系数预测。结果表明:固定碳、密度和水分是影响煤导热系数的主要因素;根据得出的主要影响因素建立的GM(1,4)预测模型平均相对误差为4.5%,预测精度较高,能够用于导热系数的预测。     

中国区域HCFC-142b排放量模式反演研究

利用拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART结合上甸子区域本底站在线观测HCFC-142b数据,采取自上而下的反演方法,估算了2009和2010年中国HCFC-142b的排放量分别为10.82kt/a和15.42kt/a,分别占全球HCFC-142b排放量的29.7%和45.8%.反演HCFC-142b排放量的空间分布结果显示其排放源主要集中在京津冀、四川、山东西部以及长江中下游地区,与相关研究中自下而上方法获得的排放量分布一致.模式反演源较先验源更接近观测数据,2009年相关系数从0.38提高到0.47,2010年相关系数则从0.60提高到0.65.     

两阶段评估体系筛选水源突发污染应急最优技术方案

为预判突发污染对水源的威胁程度,进而筛选适宜污染情景的最优应急处置技术,本研究构建了包含10个评价指标的水源突发污染威胁度判别指标体系,依据威胁度等级判定,确定与不同威胁度对应的应急处置技术评估指标体系的指标权重.同时,为合理体现群决策过程中专家差异对权重的影响,提出了基于循环修正的群组G1指标赋权法.以Spearman等级相关系数作为检验标准,应用平均值法、Board法、Copeland法3种组合评价方法对单一专家评价结果进行循环迭代修正,最终得到评价指标的一致性排序和各位专家的权重,使各项指标的权重赋值更为准确.将综合评估模型应用于2012年广西龙江镉污染事故中,成功筛选出“调水稀释—絮凝沉降—水厂强化混凝”的组合应急技术方案,同实际情况吻合,验证了评估模型的可行性.     

基于G1法的高危作业疲劳风险模糊综合评判

疲劳严重威胁作业安全,许多事故都直接或间接由疲劳引发。针对高危作业疲劳风险评价问题,考虑作业疲劳致因,综合运用G1法,提出高危作业疲劳风险的模糊综合评判方法。首先,根据疲劳的表现,系统分析影响高危作业疲劳的因素,以管理因素、岗位因素、作业环境、生理、心理等5个因素为准则,构建作业疲劳风险的评价指标体系。然后,应用G1法,确定指标权重,建立高危作业疲劳风险多级模糊综合评价模型,评判疲劳状况。最后,通过一个案例验证了模型方法的可行性与有效性,为综合评判高危作业疲劳发生可能性提供了一个新视角与方法。     

Mapping Change in Human Pressure Globally on Land and within Protected Areas

It is widely accepted that the main driver of the observed decline in biological diversity is increasing human pressure on Earth's ecosystems. However, the spatial patterns of change in human pressure and their relation to conservation efforts are less well known. We developed a spatially and temporally explicit map of global change in human pressure over 2 decades between 1990 and 2010 at a resolution of 10 km². We evaluated 22 spatial data sets representing different components of human pressure and used them to compile a temporal human pressure index (THPI) based on 3 data sets: human population density, land transformation, and electrical power infrastructure. We investigated how the THPI within protected areas was correlated to International Union for Conservation of Nature (IUCN) management categories and the human development index (HDI) and how the THPI was correlated to cumulative pressure on the basis of the original human footprint index. Since the early 1990s, human pressure increased 64% of the terrestrial areas; the largest increases were in Southeast Asia. Protected areas also exhibited overall increases in human pressure, the degree of which varied with location and IUCN management category. Only wilderness areas and natural monuments (management categories Ib and III) exhibited decreases in pressure. Protected areas not assigned any category exhibited the greatest increases. High HDI values correlated with greater reductions in pressure across protected areas, while increasing age of the protected area correlated with increases in pressure. Our analysis is an initial step toward mapping changes in human pressure on the natural world over time. That only 3 data sets could be included in our spatio‐temporal global pressure map highlights the challenge to measuring pressure changes over time. Mapeo del Cambio en la Presión Humana Global en Tierra y Dentro de Áreas Protegidas