洗选处理对大气有害微量元素的脱除效果研究

通过实验室试验和实际选煤厂收集的数据 ,研究了洗选处理对燃煤中大气有害物质 (HAPM )分布赋存特征的影响作用。测试数据表明HAPM倾向在煤样无机矿物质中富集。从实际选煤厂采集的数据也表明 :选矿工艺流程可显著降低煤中HAPM的丰度。降低煤样粒度上限可使无机矿物质解离更充分 ,结合相应先进分选工艺可使HAPM脱除率显著提高 ,成本低、技术成熟的洗选工艺可行之有效地脱除燃煤中HAPM物质。     

中国南方主要防火树种的防火特性及开发利用研究

本文采用多目标决策法对我国南方的主要防火树种进行初步筛选。在此基础上,以易燃的杉木（Ｃｕｎｎｉｎｇｈａｍｉａｌａｎｃｅｏｌａｔａ）、马尾松（Ｐｉｎｕｓｍａｓｓｏｎｉａｎａ）为对照,对其代表性树种---木荷（Ｓｃｈｉｍａｓｕｐｅｒｂａ）、火力楠（Ｍｉｃｈｅｌｉａｍａｃｃｌｕｒｅｉ）、细柄阿丁枫（Ａｌｔｉｎｇｉａｇｒａｃｉｌｉｐｅｓ）等的防火特性进行比较研究。结果表明,防火树种具有着火温度高、水分含量高,且析出速率快、活化能高、挥发分发热量低等特点。主成分分析表明,树叶的着火温度、含水率、水分析出速率、活化能及挥发分发热量等可作为判断树种防火性能优劣的主要指标,而苯-乙醇抽取物和粗灰分含量等可作为辅助性判断指标。文章最后提出了主要防火树种的开发利用途径和对策。     

斑马鱼基因组随机扩增DNA多态性研究

采用随机扩增DNA多态性（RAPD）技术，对毒性试验的模式生物斑马鱼（Danio rerio）基因组进行了分析。结果显示，在Amersham Pharmacia公司随机扩增引物系列中，分别在01号引物的829bp、534bp，02号引物的572bp，及06号引物的495pb，各出现1条稳定条带，而环磷酰胺作用后的斑马鱼基因组DAN随机扩增产物中，缺少了部分稳定条带。这可以明确判定受试斑马鱼的基因发生了改变，为水环境遗传毒性效尖的研究提供了初步的数据基础。     

农药杀虫单的稻田流失规律研究

通过测坑、人工降雨等手段，对水溶性农药杀虫单的稻田消解动态、渗漏流失和径流流失等进行了研究。结果表明，(1)无水稻时，杀虫单在稻田水中消解的半衰期为0．76d；分蘖初期，杀虫单在稻田水中降解的半衰期为1．02d；平均为0．89d。(2)杀虫单的渗漏流失量在用药后8d内可达总用药量的7％—10％，平均为8．48％。(3)极端情况下，用药当天如果遇暴雨(50mm雨量)，杀虫单的径流流失量将达到用药量的30％左右。杀虫单的渗漏损失不可避免，故其流失控制应从径流损失着手，尽量避免在可能有暴雨的当天或雨前1—2d用药。     

聚硅氯化铝铁(PSAFC)絮凝剂的形态分析

通过对聚硅氯化铝铁水解共聚物的合成制备及水解共聚过程 pH变化的研究 ,对铝铁共聚物的化学形态、二氧化硅的加入和碱化度B对铝铁共聚物的影响进行了研究和讨论 ;并应用Ferron配合逐时比色法对聚合物中铁的形态进行了表征。为深入研究聚硅氯化铝铁奠定了理论基础。     

液化石油气储罐火灾爆炸事故分析

应用基于可能性分布的模糊事故树分析法，对引发液化石油气储罐发生火灾爆炸事故的可能因素进行了定量分析。     

煤矿区表层土壤中芳香烃组成、分布特征及标志化合物研究

采用GC-MS技术分析了平顶山市石龙区土壤样品中多环芳烃(PAHs)污染物的化学组成及分布特征,共鉴定出78种代表性化合物,包括11种US EPA优控PAHs.结果表明,总体上土壤样品中单体烃菲、荧蒽、芴、芘含量比较高.在不同功能区域芳烃含量差别较大,采矿区及焦化厂区土壤中芳烃含量明显高于污灌区和农业区,而煤矸石山附近土壤中芳烃含量最高.采矿区、焦化厂区和污灌区土壤中低环数PAHs的比例远大于高环数PAHs,农业区反之.通过对(ρ)MP/(ρ)P、MPI1、(ρ)P/(ρ)A、(ρ)FL/(ρ)PY等参数值的分析认为,煤尘、烟灰沉降是石龙区土壤中PAHs积累的主要影响因素.由单体烃与PAHs的相关性分析得知,苊和蒽可作为煤矿区域表层土壤中PAHs的标志性污染物.     

一个研究街道峡谷流场及浓度场特征的三维数值模式

目前，研究街道峡谷内流场及机动车排放污染物的扩散行为特征所采用的主要方法为：采用野外测试法和物理模拟法，而采用三维数值模拟方法研究此问题的工作很少。本文创建了一个研究微尺度街道峡谷内流场及机动车排放污染物扩散特征的三维数值模式，即首次采用伪不定常方法，利用K——E闭合方案，建立了一个模拟城市街道峡谷内流场及污染物扩散特征与街道峡谷风场、街道几何结构及两侧建筑物高度对称性之间的复杂关系的三维数值模式。经过与实际监测资料及风洞实验对比，结果表明此三维模式具有较好的模拟精度，能够很好模拟峡谷内的风场及街谷几何结构对街道峡谷内流场及浓度场特征的影响，有很强的实用性。     

INCORPORATING NATURAL VARIABILITY,UNCERTAINTY, AND RISK INTO WATER QUALITY EVALUATIONS USING DURATION CURVES1

ABSTRACT: Quantifying natural variability, uncertainty, and risk with minimal data is one of the greatest challenges facing those engaged in water quality evaluations, such as development of total maximum daily loads (TMDL), because of regulatory, natural, and analytical constraints. Quantification of uncertainty and variability in natural systems is illustrated using duration curves (DCs), plots that illustrate the percent of time that a particular flow rate (FDC), concentration (CDC), or load rate (LDC; “TMDL”) is exceeded, and are constructed using simple derived distributions. Duration curves require different construction methods and interpretations, depending on whether there is a statistically significant correlation between concentration (C) and flow (Q), and on the sign of the C‐Q regression slope (positive or negative). Flow DCs computed from annual runoff data vary compared with an FDC developed using all data. Percent exceedance for DCs can correspond to risk; however, DCs are not composed of independent quantities. Confidence intervals of data about a regression line can be used to develop confidence limits for the CDC and LDC. An alternate expression to a fixed TMDL is suggested as the risk of a load rate being exceeded and lying between confidence limits. Averages over partial ranges of DCs are also suggested as an alternative expression of TMDLs. DCs can be used to quantify watershed response in terms of changes in exceedances, concentrations, and load rates after implementation of best management practices.