2015～2020年中国城市PM2.5-O3复合污染时空演变特征

基于2015～2020年中国333个城市PM_2.5和O₃浓度监测数据,利用空间聚类、趋势分析和地理重力模型等方法,定量分析我国主要城市的PM_2.5-O₃复合污染特征和时空演变格局.结果表明：(1) PM_2.5和O₃浓度存在协同变化规律,当ρ(PM_2.5＿mean)≤85μg·m^-3时,ρ(PM_2.5＿mean)和ρ(O₃＿perc90)存在同步增长的现象;当ρ(PM_2.5＿mean)处于国家Ⅱ级限值(35±10)μg·m^-3时,ρ(O₃＿perc90)平均值的峰值增速最快;当ρ(PM_2.5＿mean)>85μg·m^-3时,ρ(O₃＿perc90)平均值出现显著下降趋势.(2)我国城市PM_2.5和O₃     

臭氧/活性炭协同降解有机物的初步研究

研究了活性炭对3种与臭氧反应速率相差较大的有机物（苯甲酸、对氯苯甲酸和乙酸钠）的臭氧化降解的影响．结果表明,活性炭能提高这3种有机物的臭氧化降解速率,但是活性炭的影响作用与有机物种类有关,对与臭氧反应速率越小的有机物其作用越显著;三者之中,乙酸钠的相对速率提高最大;是单独臭氧化速率的5倍     

含氮杂环化合物吡啶缺氧降解过程中硝酸还原酶活性研究

在实验室中，采用摇床试验，在保证缺氧的条件下。研究了含氮杂环化合物吡啶缺氧反硝化降解过程中，硝酸还原酶的适宜作用条件、吡啶降解过程中硝酸还原酶活性变化情况及吡啶和硝态氮等的降解情况。结果表明，C／N对吡啶缺氧反硝化降解具有重要意义，pH和温度均对硝黧还原酶活性具有一定影响。硝酸还原酶的适宜作用条件为：温度25—30℃，pH7．5。吡啶降解过程中，硝酸还原酶活性由低到高逐渐提高，最后达到一个相对稳定的数值。在适宜的碳氮比条件下，吡啶起始浓度越高，硝酸还原酶最后稳定活性越高。     

固相微萃取-气相色谱-质谱法测定饮用水中土嗅素和2-甲基异茨醇

采用固相微萃取法富集,气相色谱-质谱联用法定性和定量测定饮用水中致嗅物质土嗅素和2-甲基异茨醇。研究并讨论优化了纤维头的类型、盐的种类和浓度、温度、萃取时间等因素对异味化合物萃取量的影响。土嗅素和2-甲基异茨醇的检出限分别为1.02、2.13 ng/L,相对标准偏差分别为4.96%、7.74%。2种异味化合物在5~1 000 ng/L的范围内线性关系良好,相关系数均大于0.985。因此,用该方法能够很好地分析水中痕量的异味化合物。     

泰安市大气臭氧污染特征及敏感性分析

2018年5～7月对泰安市城区站点的臭氧及前体物进行在线监测,并基于特征比值法和光化学模型分析了臭氧及前体物的污染特征及臭氧生成对前体物的敏感性.结果表明,观测期间泰安市正遭受较为严重的臭氧(O₃)污染,臭氧浓度的日变化呈典型的单峰型变化,15:00左右出现最高值,氮氧化物(NO_x)和VOCs的日变化趋势整体呈现夜间高白天低的变化特征.由O₃生成效率(OPE)、VOCs/NO_x和H₂O₂/NO_z特征比值法及基于EKMA曲线的方法均得出观测期间泰安市大气O₃光化学生成偏向于NO_x敏感区及过渡区,削减NO_x和VOCs均对O₃生成具有控制作用.同时基于EKMA曲线的方法还得出在O₃前体物浓度减排时按照丙烯等效浓度(PE)与NO_x浓度比值为8∶3进行VOCs(PE)和NO_x削减可以达到O     

水质评价中模糊-集对分析法的改进

针对水环境的不确定性和模糊性,基于集对分析法和模糊理论相结合的评价模型已被广泛运用到水质评价当中。传统的评价模型在确定水质等级的复合算法中虽引入了权值的概念,但仍会出现指标浓度重复计算、信息丢失和指标权值的影响得不到体现等缺陷,具有局限性。针对这些缺陷,将基于加权后的内梅罗指数法思想应用于传统模糊-集对分析法中的复合算法上,考虑到加权内梅罗指数法兼顾极值的特性及计权性,通过取平均值和极值替代累加的方法来实现减小指标浓度重复计算的影响,同时加强复合算法中权值所占比重使得权值的作用得到充分体现。实验表明,改进的复合算法使得评价结果更为精确、客观。     

基于IGA-BP网络的水质预测方法

针对水质预测中传统BP神经网络模型收敛速度慢,对隐层结点选取缺乏有效的手段等问题,引入了遗传算法优化BP网络的结构和隐层神经元阈值和连接权值,通过设计灵活的实数编码方案和新型交叉算子等,对实数编码遗传算法进行改进,在此基础上,提出了一种基于改进的实数编码遗传算法优化BP神经网络(IGA-BP)的水质预测新模型,并以安徽蚌埠蚌埠闸逐周水质监测的PH值数据为例,进行水质预测,通过与传统的GA-BP神经网络以及BP神经网络的水质预测模型对比,结果表明,这种预测方法训练的BP神经网络收敛速度快,样本逼近精度高且泛化能力强。     

纳米铜及三氯生对污泥硝化作用的影响

金属纳米颗粒 (NPs) 与药品及个人护理品 (PPCPs) 的广泛使用,使其不可避免地释放至污水中,进入污水处理系统对污水生物处理产生潜在危害。由于硝化菌极易受到有毒有害物质的影响,选取纳米铜(CuNPs) 和三氯生 (TCS) 作为目标污染物,研究其对污泥硝化过程中COD去除、硝化效果、污泥理化性质等方面的影响。结果表明,目标污染物的暴露初期对硝化效果产生不同程度的抑制,TCS、CuNPs及二者复合暴露时硝化效率分别下降8.7%、34%和31.7%,但随着暴露时间的增加,硝化效率逐渐恢复至正常水平。然而尽管硝化反应结束后对NH+4-N的去除率无明显差异,但CuNPs及二者同时暴露时对硝化速率及污泥的同化作用有显著抑制,而单独的TCS无明显影响。进一步研究发现CuNPs及二者复合暴露时对污泥的表面结构有一定的破损影响,且污泥的沉淀性能变差。     

基于人工神经网络的夜光藻密度预测模型

利用人工神经网络 BP算法 ,对各种理化因子与赤潮中夜光藻密度建立了人工神经网络预报模型 ,并利用该模型对各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应规律进行了研究。结果表明 ,模型较好地反映了存在的对应规律     

砷测定方法的机理

理论研究是做好实验的基础。只有从理论给予说明,才能充分发挥主观能动作用,以有效地排除实验中的异常现象,从而获得理想的实验结果。本文从实验方法、操作技巧等方面剖析了砷测定方法的机理。