典型铅锌矿化区不同土地利用类型土壤重金属污染特征与评价

选取云南者海典型铅锌矿区周边冶炼区（A）、粮食主产区（B）、保护区（C）三个区域土壤为研究对象,分析三个区域内林地（LD）和耕地（GD）土壤pH、总碳（TC）、总氮（TN）、总磷（TP）和5种重金属（Hg、Cd、Pb、Zn、Cu）含量,利用典范对应分析（CCA）研究不同土地利用类型下它们之间的关系,基于系统熵值与重金属生物毒性改进灰色聚类评价法对研究区重金属污染程度进行评价。结果表明,A、B、C三区土壤的5种重金属均超过云南省土壤背景值,且含量A区 > B区 > C区,所有土壤样品Hg、Cd、Pb、Zn、Cu平均含量分别为7.24、1.53、1 794、2 892、210 mg/kg;LD土壤重金属含量普遍高于GD。研究区土壤pH总体呈弱酸性,但A区土壤受矿业活动影响呈弱碱性。TC、TN含量和C/N值均表现出LD大于GD,但TP含量表现为GD显著大于LD （P<0.05）。CCA分析表明LD和GD土壤pH与Cd和Cu呈负相关,与Zn和Pb呈正相关,且pH对重金属含量的影响最大;TC、TP与重金属Cd和Cu在LD土壤中呈正相关,在GD土壤中呈负相关。改进灰色聚类评价结果表明重金属污染程度均表现为LD大于GD;A区污染最严重且均呈重度污染,B区次之,C区污染程度最轻。经比较本文改进的灰色聚类评价法在准确性和灵敏度方面优于传统方法。     

基于环境保护大数据的监测与智能诊断研究

为了提高环境保护的智能监测能力,采用大数据分析方法进行环境监测和诊断分析,提出一种基于环保大数据关联特征挖掘的环境保护智能监测与诊断技术。构建环境监测的约束参量模型,以土壤监测数据、空间污染排放量以及水资源监测数据为原始统计数据,采用关联规则特征提取方法进行环保大数据的有用信息挖掘,结合模糊C均值聚类算法实现对环保大数据的分类处理,根据分类结果进行环保监测和智能诊断分析。仿真结果表明,采用该方法进行环保大数据挖掘的准确性较好,对各种污染信息的分类精度较高,提高了环保监测和诊断的有效性与实时性。     

废水中硝基苯类化合物测定方法的探讨及新方法研究

探讨了废水中硝基苯类化合物的气相色谱法测定方法中的水样预处理操作繁琐,实验耗时长,且萃取时使用易挥发有毒有害的有机物二氯甲烷。另一种常见的测定方法还原-偶氮分光光度法,而染料、印染制革等工业废水的颜色较深,对测定造成干扰,通常通过蒸馏预处理消除水样颜色带来的干扰,而在蒸馏过程中因硝基苯类沸点较高不能将水样中的硝基苯类化合物全部蒸出,导致检测结果偏低。提出了一种经聚己内酰胺脱色,简单又快捷地消除水样中颜色的干扰,又避免了硝基苯类化合物蒸馏不完全的问题,再利用还原-偶氮分光光度法准确测定废水中硝基苯类化合物的方法。     

α,α''''--连吡啶固相萃取光度法测定饮用水中的铁

研究了α,a'-连吡啶与铁的显色反应,在pH为4.5的盐酸-六次甲基四氨缓冲介质中,α,a'-连吡啶与铁反应生成3:1稳定络合物,该络合物可被C18固相萃取小柱萃取,小柱上富集的络合物用乙醇洗脱后用光度法测定,体系λmax=520nm,ε=8.60×103L·mol-1·cm-1.铁含量在0-5 mg/L内符合比耳定律,方法用于饮用水中铁含量的测定,结果令人满意.     

离子交换树脂光度法测定微量铁的研究

研究了以阳离子交换树脂为显色载体，利用直接吸附在树脂上有色络合物－Fe(II)邻二氮菲的吸光度，借以检测水和火腿肠中铁的新方法，本法具有比原子吸收法更高的灵敏度，稳定性和选择性，并对成络及树脂吸附条件作了较详细研究。     

表面活性剂存在下铁-邻菲罗啉-曙红分光光度法的研究

研究了表面活性剂(乳化剂OP)存在下,铁、邻菲罗啉、曙红的显色反应.该离子缔合物的最大吸收波长为545 nm,摩尔吸光系数为9.4×104 L·mol-1·cm-1,铁含量在0-0.4 mg/L内符合比耳定律.以自来水为基体进行铁的回收实验,回收率在99%以上.     

石墨炉原子吸收光谱法测定氟化物中的铁

用石墨炉原子吸收光谱法测定氟化物中的铁，以Ｎｉ（ＮＯ３）２作基本改进剂测定，结果表明Ｎｉ（ＮＯ３）２对于氟化物中铁有强抗干扰、强增感效应。     

指标变权聚类分析法在区域大气环境质量评价中的应用——以南充市2004年为例

根据南充市2004年大气环境质量监测结果，应用灰色理论中灰色聚类分析法对该区域大气环境质量进行评价，其评价结果与环境质量报告书上所采用的大气环境质量综合评价方法分析的结果是完全吻合的，从而为今后的区域大气环境质量评价工作提供一个新的方法．     

CODMn重新稀释取样体积的推定

对原CODMn法测地表水二次取样体积进行了推导，建立了实际适用取样体积公式，具有一定的适用性。