典型氯代烃污染场地地下水化学氧化修复实验分析

以某在产电子加工厂场地内地下水为研究对象,通过实验分析,分析了Fenton试剂、过硫酸盐在不同添加比及不同反应时间条件下对氯代烃污染地下水的修复效果。结果表明,地下水中氯乙烯和顺-1,2-二氯乙烯浓度超出修复目标值;Fenton试剂对地下水中污染物的去除效果优于过硫酸盐,但稳定性较过硫酸盐差,实际原位化学氧化修复过程中可能在未能渗透覆盖到整片污染羽时已经分解;而针对过硫酸盐,通过延长反应时间能将地下水污染物浓度降低至修复目标值以下。因此,在实际原位化学氧化修复过程中,建议采用过硫酸盐作为氧化剂。     

合肥台CTS-1分析系统网络组建

本文阐述了利用UNIX和WIN98/2000互联的局域网技术,对CTS-1系统进行优化配置,组建CTS-1网络分析系统,实现CTS-1系统数据共享,提高地震分析的效率,确保数据备份。利用代理软件用一个MODEM让各个子机同时上网,同时充分利用台站现有的计算机设备,最大限度的实现地震监控、速报、分析以及地震研究的同时开展。     

徐州市道路交通噪声污染趋势预测与分析

根据道路交通现状与规划情况，通过分析，简化运用FHWA和灰色GM(1，1)模型，对徐州市2005年的道路交通噪声污染情况进行定量预测，并对两种模型的预测结果进行了分析和比较，为徐州市声环境质量保护目标的制定提供依据，也为其它城镇预测交通噪声提供方法和参考。     

C1O2治理医院污水性能参数的研究

研究了C1O2作为消毒剂在去除医院污水中总大肠菌群数(CFU)时的性能参数。实验结果表明，C1O2加入量为5—8mg／L、温度为20—30℃、接触时间为30—60min、pH为7．8—8．5、填科为组合型，是C1O2去除CFU的最优参数，可使污水中CFU降至500个/L，达到国家一级排放标准(GB8978—1996)。同时，分析了各参数对CFU去除率的影响。     

雌酮在铁(Ⅲ)-草酸盐配合物体系中的光降解

以125 W高压汞灯为光源,研究了水中雌酮(E1)在铁(Ⅲ)-草酸盐体系中的光降解;考察了初始pH值、铁(Ⅲ)/草酸盐配比、E1初始浓度对E1光降解的影响.结果表明,铁(Ⅲ)/草酸盐体系能引发E1的光降解.在pH=3.5,Fe(Ⅲ)/Ox配比为10/120μmol/L时,2 mg/L E1光照160 min可以降解59%.在pH 3～6范围内,pH为3～4时E1降解效率最高;在2～10 mg/L范围内,光降解效率随水溶液中E1初始浓度的增加而降低.     

GM（1,1）模型在排污收费中的应用

排污收费是环境管理的一项重要工作,也是环境管理水平在一定意义上的综合反映。它既与当地的经济发展水平有关,也与技术水平、管理措施、环境污染、社会等诸多因素有关。要准确定量地描述这些因素与排污收费的相关模型是极其困难的。因此,排污收费系统从本质上看是一个本征性灰色系统,排污收费额是系统的灰色量。笔者根据灰色系统理论建立排污收费预测模型,获得满意效果。     

Mn2O3/γ-Al2O3在超临界水氧化中催化活性的研究

采用浸渍法制备了Mn2O3/γ-Al2O3催化剂,在超临界水中催化氧化降解1,5-萘二磺酸,探索了催化剂Mn2O3活性组分负载量、催化剂空速和反应溶液pH对Mn2O3/γ-Al2O3催化剂活性的影响。结果表明：Mn2O3/γ-Al2O3的催化活性在一定范围内随Mn2O3活性组分负载量的增加而提高;在一定范围内,Mn2O3/γ-Al2O3空速越小,模拟废水的COD去除率越高;Mn2O3/γ-Al2O3催化活性在反应溶液呈酸性情况下比碱性时高。     

山西省CO2排放影响因素研究及情景分析

山西作为我国的能源大省,其碳排放强度更是持续位于全国最高水平,分析山西省CO₂排放影响因素,探究其发展模式,对于山西省的低碳发展意义重大.基于STIRPAT模型,将山西省能源CO₂排放的影响因素确定为人口、城镇化率、人均GDP、第二产业占GDP比重、能源强度.在岭回归拟合分析的基础上,利用灰色GM（1,1）模型对山西省CO₂排放驱动因素值进行预测,以提高能源CO₂排放预测的准确性,并结合情景分析方法,为山西省的CO₂减排设计了10种不同的发展情景.结果表明:①人口对山西省CO₂排放影响最大,其次是城镇化率和第二产业占GDP比重.②在当前经济发展阶段,能源强度和人均GDP等因素对山西省的CO₂排放影响不大,但能源强度对CO₂排放的抑制作用不可忽略.③山西省CO₂减排最佳的情景方案为适当控制人口数量和城镇化进程、加快产业结构的转型和技术的革新、降低第二产业占GDP比重和能源强度,并且大力推广新能源和清洁可再生能源的开发使用以优化能源消费结构.在该情景下,山西省2020年的CO₂排放量可以控制在5.16×108 t.      

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.