一种新型复合球填料在低浓度污水再生回用中的应用研究

新型复合球填料为沸石与悬浮球填料的有机组合体,密度约为0.92～0.97g/cm3,比表面积为711～1185m2/m3,表面粗糙,物化性能稳定.在曝气量为20∶1,停留时间为6 h时,装有新型复合球填料的反应柱挂膜容易,成膜时间短,膜不易脱落,且生物相丰富.膜成熟时对生活污水中的氨氮和COD都有很好的去除效果,出水氨氮浓度≤2 mg/L,去除率≥93%;出水COD浓度≤22 mg/L,去除率≥80%.新型复合球反应柱在稳定状态处理低浓度的二级出水时,出水氨氮浓度≤2 mg/L,去除率≥89%,出水COD浓度为10～36 mg/L,去除率为48%～81%.出水水质符合GB50335-2002标准.     

施粪肥土壤中抗生素的提取条件优化及残留特征

为确立高效的土壤抗生素提取条件,揭示施用粪肥土壤中抗生素的残留水平,分别采集江苏省常州市某养猪场新鲜猪粪样品6份、施用粪肥及无机肥水稻土壤样品各13份,对土壤抗生素提取液配比与超声提取时间进行筛选,利用高效液相色谱-串联质谱（HPLC-MS/MS）对生猪粪便和土壤中的四大类（四环素类、磺胺类、喹诺酮类和大环内脂类）15种抗生素含量进行检测分析。结果表明,最优提取条件选择为：提取液配比为甲醇：EDTA=1：1,超声提取时间为10 min,四环素类抗生素的加标回收率为73.2%~93.4%,磺胺类为81.2%~101.1%,喹诺酮类为106.3%~110.8%。该养猪场猪粪与施粪肥土壤中均未检测到大环内脂类抗生素,其余各类抗生素平均残留量从高到低排序分别为：猪粪中四环素类 > 磺胺类 > 喹诺酮类;施粪肥土壤中四环素类 > 喹诺酮类 > 磺胺类,四环素类是最主要的抗生素污染物,残留量分别为猪粪中1.9~12.5 mg·kg-1、施粪肥土壤中23.9~212.4 μg·kg-1;施无机肥土壤中未检测出抗生素,施粪肥土壤中的抗生素来源于生猪粪便。     

夏季海淀公园内PM2.5浓度水平梯度分布规律

于2014年夏季,通过观测海淀公园不同区域沿道路不同宽度处PM2.5浓度,研究PM2.5浓度日变化规律、水平梯度分布规律、净化效益及其影响因素。结果表明,海淀公园内PM2.5浓度日变化规律呈白天低晚上高的趋势,09：00-15：00时PM2.5浓度达到国家标准Ⅱ类功能区浓度质量要求,05：00时PM2.5浓度最高。不同观测区域一定宽度范围内出现PM2.5浓度积聚,之后开始下降。总体上,海淀公园在13：00时对PM2.5浓度净化效益最显著,09：00时净化效益最差。环城高速路区域与城市主干道区域165 m以上宽度处、城市次干道区域60 m以上宽度处为正净化效益,并维持正净化效益。海淀公园内PM2.5浓度与气象因子之间相关关系表明,PM2.5浓度与平均温度、相对湿度呈显著相关,与其他气象因素没有显著相关性。     

Detection of organic pollutants in sandy soils via TDR and eigendecomposition

In this study, organic pollutants in sandy soils are detected using a time domain relectrometry (TDR) probe system and eigendecomposition technique. As a demonstration, four types of organic fluids (motor oil, diesel oil, methanol and ethanol) were examined. Samples were prepared with different combinations of deionized water and organic fluid contents. For each experiment, reflected signals were captured by an oscilloscope, and their characteristics were identified using eigendecomposition technique. Autoregressive modeling and singular value decomposition methods were utilized for calculating the eigenvalues. The most significant eigenvalues were then identified based on their relative magnitude. Experimental results indicated that the presented system is sensitive to both water and pore fluid organic contents. For saturated conditions, signature curves were determined for identification of organic and/or water contents in soil pore fluids.     

Effect of admixture of solid inertant on fire hazard of dust layers oriented at varying degrees of inclination

Unlike metallic dust layers, the layer flammability levels (LFL) of non-metallic dust layers exhibit a wide range from Class 1 (No self-sustained combustion) to Class 6 (explosive combustion). However, determinations of layer flammability have not considered the effect of inclination angle, thereby potentially underestimating fire hazard of combustible dust layers in many industrial situations. In this research, inclined dust layers showed greater fire hazard than did horizontally oriented dust layers. For example, LFL of wood dust jumped from class 3 to class 5 when layers were positioned with an incline. Flame spread rate of PMMA dust layers increased from 1.8 to 3.6 mm/s when the angle of inclination increased from 0 to 40°. Even small amounts of solid inertant significantly decreased surface layer fires. The required amount of inertant to completely inert layer fires was far less than that for smoldering layer fires or dust explosions.     

我国小康生活水平的测量尺度与标准

本文在分析我国经济、社会发展规划、目标和现代化进程的基础上,借鉴国际上的通用标准,并结合我国国情,提出了我国小康生活水平的测量标准,建立了由20个指标构成的小康生活水平指标体系。     

人地协同论：可持续发展模型构建的基础

人地协同论是在陆地系统科学、非线性系统理论基础上建立起来的关于可持续发展的一个数理模型,它以社会与自然的交互作用、交界面性质及其演化规律为研究对象。本文根据系统生态学理论,提出了关于可持续生存的数学定义。     

水动力学法预测三峡工程对洞庭湖洲滩的影响

用水动力学方法，根据三峡建库前后不同的时空边界条件，模拟长江水情要素，并建立长江水位与洞庭湖水位的回归方程，从而预测三峡工程对洞庭湖区洲滩面积的影响。     

典型生活垃圾填埋场堆体安全监测及堆高稳定性分析

为了解生活垃圾填埋场堆体堆高稳定性变化,以南方某典型生活垃圾卫生填埋场为研究对象,开展为期1年的堆体安全监测。通过布设渗沥液水位、堆体表面位移和深层侧向位移等在线监测设备,获取连续稳定的堆体安全特征数据。并使用GeoStudio软件分析填埋高度和渗沥液水位对边坡稳定性的影响。结果表明,填埋场滞水位埋深摆动幅度为0~4 m,主水位降低幅度为1~2 m,渗沥液水位高度、表面位移速率受降雨量和填埋作业影响较为明显;填埋初期,堆体持续向外滑移,日均滑移速率在1~8 mm·d⁻¹;堆体作业区域由于堆体厚度大、堆填速率快,其深层侧向位移速率大于两侧边坡区域,雨季滑移速率大于旱季,1年内表层累计水平位移可达到950 mm。渗沥液水位对填埋堆体稳定性有较大影响,随着渗沥液水位的下降,堆体安全系数逐渐增大,填埋场警戒水位埋深可设为5.0 m。本研究结果可为垃圾填埋场的堆体安全稳定控制提供参考。     

北京市黑臭水体治理的动态遥感监测及影响因素分析

为及时、准确掌握黑臭水体治理进展,基于“北京二号”影像数据和同期的野外综合水体实测数据,采用深度学习算法对黑臭水体进行识别,并引入地理探测器对黑臭水体影响因素进行定量分析。结果表明：基于Faster R-CNN算法的黑臭水体遥感识别,总准确率达到90%左右,短时间内(5~33 h)即可完成北京市建成区黑臭水体的筛查工作;在空间维度上,黑臭水体主要分布在中心城区以外,并在通州区、朝阳区和大兴区较为集中;在时间维度上,专项治理期间(2015—2018年)内,黑臭水体的数量和长度总体趋势都是递减的,但偶尔也有反黑现象;2018年底,在全市建成区范围内,已全面消除黑臭现象;在一年内,第1季度水体环境最好,第2季度次之,第3季度最差,从第4季度开始好转;在北京市大兴区,土壤全氮量(贡献率为32.07%)和周边养殖场排污(贡献率为27.04%)是黑臭水体形成的主要影响因素,高程(贡献率为8%)、土壤类型(贡献率为7.6%)和土地利用类型(贡献率为6.1%)的贡献率较弱。由此可以看出,基于Faster R-CNN算法识别影像中的黑臭水体识别准确率高,可及时、准确地监测城市黑臭水体治理情况,使用地理探测器可定量分析并确定各影响因素的贡献率。本研究成果可为城市黑臭水体的动态监测和治理提供有力的技术支撑。