某货车侧翻水污染事件的环境损害评估方法探索

随着我国进入突发水污染事件高发期,面临的水环境形势日益严峻.为了震慑环境污染行为,保证受损的环境资源得到恢复和补偿,量化突发性水污染事件造成的经济损失显得至关重要.本文以重庆市某货车侧翻污染事件为例,构建了一套突发水污染事件环境损害的量化评估方法,并用该方法从财产损害、生态环境资源损害、应急处置行政事务投入费用和调查评估费用这4个方面量化了该事件造成的环境污染损害.     

基于环境因子和邻近信息的土壤属性空间分布预测

为探索乡镇尺度上土壤属性空间分布预测的最佳方法,以江西省万年县齐埠镇为例,借助四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子（地形因子和植被覆盖指数）和邻近信息[w（有机质）与w（速效钾）],构建OK法（普通克里金法）、RK1法（仅基于环境因子的回归克里金法）以及RK2法（基于环境因子和邻近信息的回归克里金法）对齐埠镇耕地表层（0~20 cm）土壤w（有机质）、w（速效钾）空间分布进行预测.结果表明:齐埠镇土壤w（有机质）平均值为35.03 g/kg,w（速效钾）平均值为96.73 mg/kg,均为中等空间变异性.对62个样点进行建模,16个测试样点进行独立验证的误差分析表明,RK2法对土壤w（有机质）、w（速效钾）预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差较OK法分别降低了18.05%、18.01%、21.77%和7.25%、9.49%、9.84%;较RK1法分别降低了22.48%、20.91%、22.02%和9.27%、12.61%、13.52%.研究显示,RK2法明显提高了土壤w（有机质）、w（速效钾）空间分布模拟精度,并且存在改进和提高的空间.      

碳排放影响因子与碳足迹文献综述:基于研究方法视角

从研究方法的角度出发,对近年来国内外碳排放影响因子及碳足迹的相关研究进行文献综述。根据碳排放影响因子的研究方法—情景分析法、因素分解法中的指数分解法以及其他计量模型,介绍了国内外关于碳排放影响因子的研究现状,最后对方法进行归类和对比。根据碳足迹研究方法—投入产出法、生命周期评价法、IPCC法以及其他模型,分析了国内外关于碳足迹的研究进展。最后通过总结,对碳排放和碳足迹的未来研究方向进行了展望。     

基于主成分分析法的陕北地区可持续发展对比研究

基于可持续发展基本理论,选取60项指标建立陕北地区可持续发展评价指标体系,采用软件SPSS(19.0)进行主成分分析,分别对延安市、榆林市2000—2014年的可持续发展水平、可持续发展潜力和可持续发展协调度进行动态对比分析。结果表明延安市、榆林市发展基本趋于一致:可持续发展水平较高,但可持续发展潜力明显不足,可持续发展协调度较低;制约其可持续发展的主要因素在于资源发展动力不足、产业结构单一、环境的恶化及治理的低效。     

小城镇产业集群主要污染源筛查与影响分析

以郫县安德镇川菜产业园为研究对象,采用等标污染负荷法对污染影响进行了标准化评价。结果发现:川菜产业园主要的工业污染行业为豆制品加工行业,排污量为2 919.94 t/a,占总排污量的96.46%,等标污染负荷为9.83,占总污染负荷的92.83%,其中有6家企业为主要控制对象。对比分析发现,环境污染受企业规模、末端处理方式、废水排放量等多方面因素共同影响。所有污染因子中,BOD对环境的实质污染影响较大。该研究成果将为优化小城镇产业集群的规划、管理和污染物总量控制提供有价值的参考。     

不同污水处理工艺N_2O减排方法研究进展

污水处理过程中产生强温室气体N_2O的问题已经受到广泛关注,如何在保证处理效率的同时实现N_2O有效减排成为水处理领域面临的重要问题。综述了传统生物脱氮除磷工艺和同步硝化反硝化、反硝化除磷、厌氧氨氧化等新型污水处理工艺运行过程中N_2O的产生机理、减排方法和减排量,为相关领域的研究人员提供参考。     

一种简便高效的土壤石油烃提取方法的建立

通过开展单因子实验与正交实验,考察不同参数下超声萃取法对土壤中总石油烃(TPH)的提取效率,并对比了超声萃取法、超声-索氏萃取法及传统索氏萃取法对不同原油污染土壤的提取效果。结果表明:超声萃取法的最优工作参数为20 m L二氯甲烷,超声10 min,4000 r/min离心10 min,萃取4次。3种提取方法中,超声萃取法对石油烃平均回收率最高,为100.95%,而传统的索氏萃取法最低,仅为94.54%。可见,超声萃取法操作简单,效率高,可广泛用于土壤中总石油烃含量的提取测定。     

β射线法与重量法监测环境空气PM_(2.5)的应用比较

重量法是测量PM_(2.5)的传统手工经典方法,而β射线法加动态加热系统联用光散射法作为自动在线监测技术的常用方法被广泛使用。将5030-SHARP型β射线法加动态加热系统联用光散射法PM_(2.5)自动监测设备监测结果与手工法测量结果进行比对、分析,结果表明:β射线法与重量法监测结果具有一致性,测量结果不存在显著性差异;β射线法与重量法相对偏差值与温度、相对湿度、风速等气象因子的相关性不明显;β射线法与重量法监测结果的差异性与PM_(2.5)质量浓度、季节等条件有关;随着PM_(2.5)质量浓度逐渐升高,β射线法与重量法相对偏差的绝对值|RD|也随之增大,不同季节的|RD|平均值差异较大,春季、冬季的|RD|平均值大于夏季、秋季。     

Determination of 15 phthalate esters in air by gas-phase and particle-phase simultaneous sampling

Based on previous research, the sampling and analysis methods for phthalate esters (PAEs) were improved by increasing the sampling flow of indoor air from 1 to 4 L/min, shortening the sampling duration from 8 to 2 hr. Meanwhile, through the optimization of chromatographic conditions, the concentrations of 9 additional PAE pollutants in indoor air were measured. The optimized chromatographic conditions required a similar amount of time for analysis as before, but gave high responsivity, the capability of simultaneously distinguishing 15 kinds of PAEs, and a high level of discrimination between individual sample peaks, as well as stable peak generation. The recovery rate of all gas-phase and particle-phase samples of the 15 kinds of PAEs ranged from 91.26% to 109.42%, meeting the quantitative analysis requirements for indoor and outdoor air sampling and analysis. For the first time, investigation of the concentration levels as well as characteristics of 15 kinds of PAEs in the indoor air from four different traffic micro-environments (private vehicles, busses, taxis and subways) was carried out, along with validation of the optimized sampling and analytical method. The results show that all the 9 additional PAEs could be detected at relatively high pollution levels in the indoor air from the four traffic micro-environments. As none of the pollution levels of the 15 kinds of PAEs in the indoor air from the 4 traffic micro-environments should be neglected, it is of great significance to increase the types of PAEs able to be detected in indoor air.     

电晕放电辐射信号的特征提取和模式识别方法研究

目的研究电晕放电辐射信号的特征提取和模式识别方法。方法在分析信号特征提取方法的基础上,对实测的电晕放电辐射信号特征提取,利用概率神经网络开展电晕放电辐射信号目标识别,检验特征提取的有效性。结果以奇异值作为输入特征量的PNN在整体上效果更优,稳定性好,对两类不同放电辐射信号的正确识别率均可达到80%以上,并且当输入特征量个数达到10个时,对实测样本的正确识别率均达到了最高值。电晕放电的正确识别率为96.7%,火花放电的正确识别率为93.3%。结论该方法能基本满足实际放电信号的识别应用。