臭氧作用改善膜-生物反应器混合液膜过滤性

提出了利用臭氧作为调控膜-生物反应器中活性污泥混合液的方法,采用小膜过滤装置测定臭氧作用后混合液的膜过滤性变化,并通过测定混合液MLSS、胞外多聚物(EPS)含量、絮体粒径、上清液胶体有机物浓度、黏度的变化,探讨了混合液膜过滤性变化的原因.结果表明,当臭氧投加量低于8.5mg/L条件下,混合液的膜过滤性得到改善.臭氧对混合液的主要作用是氧化污泥絮体表面的部分EPS,使污泥絮体表面性质发生改变,引起絮体再絮凝,絮体粒径增大,上清液胶体有机物浓度和黏度减少,从而改善混合液的膜过滤性质.     

利用具有热值的工业固废生产固体燃料的探讨

工业企业每年产生大量的固体废物,如果把企业排放的具有热值的废弃物(废塑料覆膜、水处理浮渣)充分利用,研究、开发、生产配合型RDF固体燃料,仅汕头市澄海区每年将可生产相当于约50000t煤热量的固体燃料。它具有减容量90%以上,可实现资源化和能量回收的优点,二次污染问题又能得到有效的控制,在减少环境污染的同时,其经济效益、社会环境效益都具有很强的吸引力,值得探讨。     

核废物的安全和环境影响

本论述了核废物特性,核废物安全管理原则,核废物的安全处理、处置技术、废放射源的安全管理、乏燃料的安全管理和核废物的环境影响等6方面问题。特别强调了废物管理9条原则,核废物最少化,豁免和清洁解控,核废物处理、处置技术的发展动向,我国核废物管理40字方针,国际社会关注的废放射源和乏燃料安全处理和处置等,并以我国大亚湾和秦山核电站为例,说明核废物可以被安全地控制和管理,保证环境的安全。     

考虑区域特点和车型差异的氢燃料电池汽车全生命周期减碳预测分析

发展氢燃料电池汽车是我国实现“双碳”战略的重要路径之一,目前我国多个区域正在推广应用包括乘用车、客车以及重卡在内的氢燃料电池汽车,如何量化研究未来不同车型和不同区域的氢燃料电池汽车减碳潜力成为如今的研究热点之一.基于全生命周期的评价方法,考虑了未来的汽车燃油经济性、电力碳排放因子、氢能碳排放因子和氢燃料电池汽车推广规模及制氢方式的区域差异,量化评价了不同类型的氢燃料电池汽车（FCV）、传统燃油汽车（ICEV）和纯电动汽车（BEV）的全生命周期碳排放量（以CO₂当量计）,对比分析了氢燃料电池汽车在不同时间及不同区域的减碳潜力,并对百公里氢耗量进行了不确定性分析.结果发现,到2025年氢燃料电池客车的全生命周期碳排放比传统燃油客车降低36.0%,而氢燃料电池重卡相较于传统燃油重卡并没有减碳效益.随着未来我国氢能来源结构的不断优化,到2035年氢燃料电池重卡的全生命周期碳排放比传统燃油重卡降低36.5%,相较于乘用车和客车两种车型,其减碳效益是最明显的.以2035年京津冀示范群为例,随着百公里氢耗量降低20%,FCV乘用车、客车和重卡的减碳规模分别增加了7.29%、9.93%和19.57%.因此建议氢燃料电池汽车推广应短期以客车为主,长期以重卡为主,乘用车推广作为补充.分区域和分阶段推广氢燃料电池汽车更有助于推进我国汽车领域的低碳化进程.     

一种基于聚类分析的由林分因子估算地表可燃物载量的方法

地表可燃物载量的确定,是实现森林地表火蔓延预测的前提。已有火蔓延模型中,假定同一林分中可燃物分布是均匀的,不能准确描述可燃物载量的复杂空间分布。基于聚类分析方法,建立了一种根据易获取的几种林分因子来估算地表可燃物载量的方法。首先,对大兴安岭地区35块兴安落叶松林样地和21块樟子松林样地的树龄、郁闭度、胸径、树高等林分因子采用重心法进行系统聚类分析,分别将兴安落叶松林和樟子松林分为5类和7类。然后,计算得出每类可燃物的类中心,并以每类包含所有样地的可燃物载量的平均值来表示该类中心的载量,并由此建立可燃物载量与林分因子的对应关系。对聚类分析与线性回归预测模型从平均绝对误差AAD、标准误差SEE、模型预测稳定性指标SIF三方面进行对比,结果表明聚类分析模型要优于线性回归分析模型。     

脱硫类水滑石衍生复合氧化物不同方法的制备与表征

采用尿素水解法和共沉淀法制备了MgAl类水滑石,高温焙烧获得衍生复合氧化物.采用X射线衍射(XRD)、热重分析(TG-DTG)、扫描电镜(SEM)、N2-吸附/脱附和CO2程序升温脱附(CO2-TPD)等手段对所制备的复合氧化物结构特征进行表征,并研究其对SO2脱除性能的差异.结果表明,共沉淀法制备的MgAlO复合氧化物比尿素法具有更大的比表面积(148.1m2·g-1)和更多碱性位,这些特点可能促使该方法制备的复合氧化物具有更高的SO2储存容量和反应速率.采用尿素法和共沉淀法制备的MgAl水滑石复合氧化物在700℃温度下SO2吸附容量分别可达0.55g·g-1和0.79 g·g-1.     

复合氧化物催化剂用于汽车尾气净化的研究

研制了一系列非贵金属复合氧化物催化剂,测定这些催化剂净化汽车尾气的活性和抗硫、磷、铅及析碳中毒等性能,排出了它们的活性和抗硫中毒的顺序。实验表明,ASC(Re-Mn-Pb-Cu-Cr-A-O_x/Al_2O_3,A助剂)催化剂具有较高的活性及较好的抗硫磷、铅及析碳中毒性能,具有较好的应用前景。     

基于矢栅混合数据模型的土地适宜性评价研究

土地适宜性评价一般为单独基于栅格数据模型或者单独基于矢量数据模型。单一的数据类型在进行土地适宜性评价时对信息的表达难免存在不足。结合面向对象的思想,以土地评价的对象个体为评价单元,利用矢量数据的评价单元边界来分割各类因子作用分值数据,并将评价单元对象内数据统计分析后的结果通过栅格图斑标号对象的联接,入库作为评价单元该因子的作用分值,再根据确定的各因子权重,计算因子的综合评价分值来建立矢量栅格混合数据模型。在此基础上实现了算法,并以浙江省标准农田建设为例,在标准农田立地条件评价中进行了试验。试验结果表明,提出的矢栅混合数据模型能够较为全面地反映地块的各方面要素信息,保证了土地适宜性评价的准确性,并为土地适宜性评价的数据混合提供了一种新的思路。     

Clean energy,clean water,and quality education: Prospects of achieving Sustainable Development Goals (SDGs) in Sri Lanka

The Sustainable Development Goal (SDG) 7 targets universal access to affordable, reliable, and modern energy services by 2030. Modern or clean energy is perceived to be the golden thread that connects economic growth, human development, and environmental sustainability. However, one third of the world's population still uses solid fuels for cooking, endangering human health, and the environment. This paper, therefore, analyses demographic, socio-economic, and housing characteristics that affect the fuel choice for cooking. Further, it identifies how SDG 4 (quality education) and SDG 6 (clean water) create synergies with SDG 7 (clean energy). The data are obtained from the four waves of the Sri Lankan Households Income and Expenditure Survey, covering more than 79,000 households. The random-effects panel multinomial logit results reveal that household income, wealth, marital status and education of the head, age and education of the spouse, household size, number of children, housing characteristics, and residential sector are vital in selecting clean fuel for cooking. Furthermore, advanced sustainability analysis shows SDG 4 and 6 have a strong synergistic effect on SDG 7. Policymakers can use the findings to prioritise educational, water, and sanitation programmes in national policies aimed at enhancing the use of clean cooking fuel and technologies to meet SDG 7 by 2030.     

Characterizing the trophy hunting debate on Twitter

Social media is an arena of debate for contentious political and social topics. One conservation topic debated online is the acceptability of trophy hunting, a debate that has implications for national and international policy. We used a mixed-methods approach (grounded theory and quantitative clustering) to identify themes in the trophy hunting debate on Twitter. We examined commonly co-occurring categories that describe people's stances on trophy hunting. We identified 12 categories and 4 preliminary archetypes opposing trophy hunting—activism, scientific, condemning, and objecting—whose opposition derived from different moral reasoning. Few tweets (22) in our sample of 500 supported trophy hunting, whereas 350 opposed it. The debate was hostile; 7% of tweets in our sample were categorized as abusive. Online debates can be unproductive, and our findings may be important for stakeholders wishing to effectively engage in the trophy hunting debate on Twitter. More generally, we contend that because social media is increasingly influential, it is important to formally contextualize public responses to contentious conservation topics in order to aid communication of conservation evidence and to integrate diverse public perspectives in conservation practice.