固相萃取-高效液相色谱法测定地表水中的溴氰菊酯

建立了固相萃取-高效液相色谱-二极管阵列扫描测定地表水中溴氰菊酯的方法。溴氰菊酯经C18小柱富集,用6．0mL二氯甲影丙酮（1：1,v／v）洗脱,氮吹转换溶剂为甲醇并定容至1mL后由高效液相色谱仪进行分析,检测波长为270hm,通过保留时间与特征紫外吸收图谱定性,外标法定量。方法检出限1．0ug／L;线性范围1．0～97．0ug,／L,／相关系数0．9999;相对标准偏差7．7％-17．5％（n=6）;回收率在90．6％～111．9％。方法简单,快速,经济环保。     

FS—IV^＋流动注射仪测定地表水中氨氮

铵与碱性酚和次氯酸钠反应生成靛蓝化合物,其色度与铵的浓度成正比,亚硝基氰化物使蓝色增强,在660nm处测量吸光度值;采用Flow Solution-IV^＋（FS-IV^＋）流动注射仪测定地表水中氨氮,检测范围0～10．00mg／L,检出限0．008mg／L,分析速率51个样S／h;对方法精密度、准确度、加标回收进行了实验,结果令人满意。该方法具有自动进样、分析速率快、试剂耗量低等优点,可应用于大批量常规地表水分析。     

河北省地表水环境污染特征及分析

河北省1998年-2005年的水环境质量监测数据分析表明：河北省地表水污染恶化趋势基本得到遏制,但部分地区水污染矛盾仍很突出;水体总体污染减轻,但氨氮污染有加重趋势;主要湖（库）水水质稳定,但普遍呈不同程度的富营养化。在此基础上,分析了地表水污染的原因,并提出了河北省改善地表水环境污染的对策与措施。     

MODIS Biophysical States and NEXRAD Precipitation in a Statistical Evaluation of Antecedent Moisture Condition and Streamflow1

Abstract: The potential of remotely sensed time series of biophysical states of landscape to characterize soil moisture condition antecedent to radar estimates of precipitation is assessed in a statistical prediction model of streamflow in a 1,420 km² watershed in south‐central Texas, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) time series biophysical products offer significant opportunities to characterize and quantify hydrologic state variables such as land surface temperature (LST) and vegetation state and status. Together with Next Generation Weather Radar (NEXRAD) precipitation estimates for the period 2002 through 2005, 16 raw and deseasoned time series of LST (day and night), vegetation indices, infrared reflectances, and water stress indices were linearly regressed against observed watershed streamflow on an eight‐day aggregated time period. Time offsets of 0 (synchronous with streamflow event), 8, and 16 days (leading streamflow event) were assessed for each of the 16 parameters to evaluate antecedent effects. The model results indicated a reasonable correlation (r² = 0.67) when precipitation, daytime LST advanced 16 days, and a deseasoned moisture stress index were regressed against log‐transformed streamflow. The estimation model was applied to a validation period from January 2006 through March 2007, a period of 12 months of regional drought and base‐flow conditions followed by three months of above normal rainfall and a flood event. The model resulted in a Nash‐Sutcliffe estimation efficiency (E) of 0.45 for flow series (in log‐space) for the full 15‐month period, ?0.03 for the 2006 drought condition period, and 0.87 for the 2007 wet condition period. The overall model had a relative volume error of ?32%. The contribution of parameter uncertainties to model discrepancy was evaluated.     

金竹山土朱煤矿开采地表沉降规律与灰色预测模型研究

针对金竹山矿业公司土朱煤矿煤层赋存条件,依据采动理论的裂缝垂直分带模型,分析地表沉降和塌陷的机理;提出在采煤活动阶段应进行地表实际位移观测,经数据处理后得到地面沉降曲线,以确保地面人类活动的安全;在采煤活动后阶段则实施灰色预测地面沉降,即通过采煤活动阶段的地表实际观测数据为历史原始数据序列,建立灰色Logistic模型;并对采煤活动后阶段的地面沉降进行预测。精度检验表明:灰色Logistic模型预测精度高,利用该模型预测地面沉降可减少地面沉降监测经费和实时提供预警信息,以确保开采区域内人们生命财产安全。     

基于正交试验响应面法的烟气层概率分布计算

为计算随机参数下火灾烟气层温度和厚度的概率分布,该文提出了基于正交试验响应面的可靠度计算方法。通过正交试验表确定分析计算参数组,并借助火灾动力学分析软件计算不同参数组下烟气层的温度和厚度响应,进一步拟合出输入参数和输出参数的响应面函数,在此基础上结合验算点法计算烟气层温度和厚度的概率分布,算例分析表明该方法具有计算精度高、计算量小的特点。     

肘部支撑在视频显示终端作业过程中对背部和右手表面肌电影响的Meta分析

本文主要探讨肘部支撑在视频显示终端作业过程中对背部和右手表面肌电的影响。采用Meta分析方法对以往研究资料进行筛检及汇总分析。结果发现：左右侧斜方肌的最大自主收缩百分比（MVC％）分别下降了0．83％（95％CI-1．00％--0．66％）和0．61％（95％CI-0．78％～-0．43％）,对于右手食指伸指肌而言,其影响并不具有显著性。可以认为肘部支撑是一种比较简单而且有效的预防措施。     

A-O工艺污泥疏水比率与污泥活性的关系

通过A-O工艺对印染废水的降解处理,研究了不同污泥活性下微生物疏水比率和COD去除率的变化规律.结果表明,污泥活性指标ATP浓度与微生物疏水性之间存在一定关系,并对COD去除率产生一定的影响.缺氧污泥的活性指标ATP浓度在0.38～0.77 mg/L范围时,污泥微生物的疏水性最好且疏水比率最高值为84％,COD的去除率最高,为70.01％;好氧污泥的活性指标ATP浓度在0.86～2.17 mg/L范围时,污泥微生物的疏水性最好,疏水比率最高值为75％,COD的去除率最高为96.2％.     

响应面法和神经网络优化Acinetobacter sp. DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。