固定污染源污水排放口及监测点位规范设置技术

为规范我国固定污染源污水排放口及监测点位设置,以保障污水样品采集和流量监测的准确性与代表性,在调研与查阅国内外技术文献的基础上,总结了我国现有固定污染源污水排放口和监测点位设置中存在的主要问题,探讨了国内外相关标准规定的缺陷和不足;基于保障实际监测工作需要和便于监督管理的原则,兼顾流量监测的准确性、样品采集的代表性与监测人员采样安全考虑,探讨了排污单位污水排放口与监测点位数量、位置设置技术。结果表明：排污单位不得通过暗管排放污水,应在厂界10 m以内设置1个污水总排放口和1个雨水总排放口及监测点位,排放第1类污染物及其他有毒有害或需优先控制的污染物指标时需同时在车间或车间处理设施出口设置排放口和监测点位;污水日排放量超过50 t·d⁻¹的排放口应按国家标准规范要求选择修建或安装适宜的标准化量水堰槽;其他排放口应修建满足污水采样监测和流量监测、长度不少于3 m的顺直排水明渠及高度不少于0.1 m的垂直跌水落差;通过压力管道排放污水时,应修建长度不少于15倍管径且需时刻满管的直管段,以安装管道流量计和取样阀门。排污单位须设置污水排放口环境保护图形标志与监测点位信息标志,制定污水排放口和监测点位的保障监测安全的防护措施及日常维护和管理的规定。污水排放口和监测点位的有关构筑物及相关设施应作为环境保护设施的组成部分,与主体工程“同时设计、同时施工、同时投产和使用”,且应作为建设项目竣工环境保护验收的必要条件。相关研究结果可为污水排放口和监测点位规范化整治提供技术依据,并为保证污水采样、监测与监管的安全有效实施提供技术保障。     

基于Monte Carlo的海洋平台圆柱落物落点分析及危险区快速评价*

为实现海洋平台落物风险快速精确评价,针对传统推荐性规范经验化、过于简化、平面化及未体现工程随机性等问题,以圆柱落物为研究对象开展先导研究,基于3D运动理论模型,提出1种采用Monte Carlo方法表征工程随机性以实现危险区快速精确评价的方法,自主开发形成海洋平台圆柱落物危险区快速评价工具（MREDP）,着重分析落点分布规律和危险区等级划分。结果表明:落点分布整体呈现“倒工字圆弧型”、两端“一密一疏”、关于X轴对称特点;MREDP快速评价结果可信,评价周期大幅降低;MREDP快速评价危险区相对较大、存在多峰值点,DNVGL-RP-F107推荐危险区相对保守、存在单峰值点。     

除尘风机工况调节的实践

对常用的几种风机工况点调节方法进行了概述,并结合自身的实践论述了它的优点和缺点。     

单桩负摩阻力计算方法比较分析

桩基工程中桩侧负摩阻力所产生的作用于桩体上的下拽力,可能引起桩体破坏、桩基不均匀沉降等诸多工程灾害。为此,工程师们建立了许多单桩负摩阻力计算公式,但是由于这些公式各自的适用性和局限性,计算结果差别较大。首先介绍了目前国内外用于计算单桩负摩阻力及确定中性点位置的几种常用方法:极限分析法、荷载传递法、弹性或弹塑性理论法、剪切位移法和数值分析法;再结合具体工程实例,对以上几种方法进行比较,指出各自的适用条件、优缺点等,为工程设计提供参考。     

图象火灾监控中一个新颖的火灾判据

“边缘抖动”是早期火灾火焰的重要特性。本文基于这个特征，利用图象分析的方法，提出了一种崭新的火灾判据－尖角判据。尖角判据减少了误报和漏报，大大提高了火灾判别的可靠性及准确性。     

基于生态安全格局的国土空间生态保护修复关键区域诊断与识别——以烟台市为例

山水林田湖草系统生态保护修复是维护国家生态安全的重要保障。当前国土空间生态保护修复研究缺乏从生态系统的完整性和结构连通性角度对国土空间生态保护修复关键区域进行诊断和识别。烟台市作为我国典型滨海城市,湿地退化,生境类型单一造成景观稳定性差,国土空间生态保护修复刻不容缓。为全面识别烟台市国土空间生态保护修复关键区域,利用生境质量模型、生境风险评估模型、粒度反推法、最小累积阻力模型和电路理论,通过构建区域生态安全格局,诊断生态"夹点"、生态障碍点、生态断裂点等,识别和确定研究区域的国土空间生态保护修复关键区域。研究发现:(1)烟台市生态源地共计668.85 km²,主要为林地、水域,源间廊道共计1548.36 km,呈现"两横两纵"的空间特征;(2)基于生态安全格局识别烟台生态保护修复关键区域,包括13处生态"夹点"区域、8处生态障碍点区域、39处生态断裂点区域、破碎生态空间1308.66 km²;(3)结合各类生态保护修复关键区域的空间分布特征、土地利用现状,分别提出修复提升方向。研究可为国土空间生态保护修复关键区域识别、生态系统整体修复提升提供...     

基于激光雷达技术的粉尘污染源监测

针对粉尘污染点源数量多、夜间偷排偷放监测难等问题,环保监测迫切需要发展新一代遥感监测技术,为环境保护提供技术支撑。激光雷达具有远距离、全天时监测的优势,可实现对污染源的客观、全天时监测。为了验证激光雷达主动遥感技术监测粉尘污染源排放的可行性,在河北省组织了一次粉尘污染源的Lidar监测实验,在进行距离校正的基础上,发展了Lidar点源污染监测指数因子方法。结果表明:烟尘排放浓度与Lidar指数因子具有较好的一致性,校正决定系数可达0.94。在稳定排污的情况下研究Lidar指数因子的限值,结果显示,将指数因子的限值设为2.3时,与在线监测的一致性可以达到99%以上。     

适用于移动平台的河流突发污染溯源算法研究

提出了一种适用于小型移动水质检测平台的一维均一地表水单点源污染物溯源新算法,即通过计算污染物在时间域和空间域的质量浓度导数来反推污染物初始排放点的位置、排放时间及污染物总量.首先,通过算例仿真研究表明,此方法具有较高的溯源精度(与理论距离偏差在10％以内).其次,结合目前移动检测的实际限制(平台长度、取样时间等),对算法中涉及的采样时间、距离等因素的选择进行分析,对移动平台的溯源操作给出了优化建议,以确保有较高的溯源精度.最后,通过实验室水槽缩尺模型试验验证了算法有较高溯源精度(最大偏差在30％以内),从而在原理上证明了该算法适用于特定流域下的移动水质污染溯源.     

MNLR and ANN structural group contribution methods for predicting the flash point temperature of pure compounds in the transportation fuels range

A QSPR method is presented for predicting the flash point temperature (FPT) of pure compounds in the transportation fuels range. A structural group contribution method is used to determine the flash point temperature using two techniques: multivariable nonlinear regression and artificial neural networks. The method was used to probe the structural groups that have significant contribution to the overall FPT of pure compounds and arrive at the set of 37 atom-type structural groups that can best represent the flash point for about 375 substances. The input parameters to the model are the number of occurrence of each of the 37 structural groups in each molecule. The neural network method was the better of the two techniques and can predict the flash point of pure compounds merely from the knowledge of the molecular structure with an overall correlation coefficient of 0.996 and overall average and maximum errors of 1.12% and 6.62%, respectively. The results are compared to the more traditional approach of the SGC method along with other methods in the literature.     

Rapid declines of large mammal populations after the collapse of the Soviet Union

Anecdotal evidence suggests that socioeconomic shocks strongly affect wildlife populations, but quantitative evidence is sparse. The collapse of socialism in Russia in 1991 caused a major socioeconomic shock, including a sharp increase in poverty. We analyzed population trends of 8 large mammals in Russia from 1981 to 2010 (i.e., before and after the collapse). We hypothesized that the collapse would first cause population declines, primarily due to overexploitation, and then population increases due to adaptation of wildlife to new environments following the collapse. The long‐term Database of the Russian Federal Agency of Game Mammal Monitoring, consisting of up to 50,000 transects that are monitored annually, provided an exceptional data set for investigating these population trends. Three species showed strong declines in population growth rates in the decade following the collapse, while grey wolf (Canis lupus) increased by more than 150%. After 2000 some trends reversed. For example, roe deer (Capreolus spp.) abundance in 2010 was the highest of any period in our study. Likely reasons for the population declines in the 1990s include poaching and the erosion of wildlife protection enforcement. The rapid increase of the grey wolf populations is likely due to the cessation of governmental population control. In general, the widespread declines in wildlife populations after the collapse of the Soviet Union highlight the magnitude of the effects that socioeconomic shocks can have on wildlife populations and the possible need for special conservation efforts during such times. Declinación Rápida de las Poblaciones de Mamíferos Mayores después del Colapso de la Unión Soviética