层次分析模型在室内空气质量评价中的应用研究

当前评价方法没有考虑室内空气质量界线的模糊性,不能真实反映室内空气品质,导致评价结果不准确.提出基于层次分析模型的室内空气质量评价方法,建立室内空气质量评价目标层、准则层和措施层三层递阶的层次结构模型,构造判断矩阵,计算特征向量,得到各自的层次总排序结果,结合室内空气质量评价各指标权重,计算空气各污染物的隶属函数,求导室内空气质量最终评价值.实验结果表明,所提方法获得的室内空气质量评价值与实际调查监测值一致,能够真实反映室内空气质量状况,具有较高的可靠性.     

水质化验分析中的质量控制措施分析

水质分析化验是指针对水体的质量进行检验和分析,是确保环境质量以及人们生产生活用水安全的基础性工作。而在水质化验分析中,存在着许多影响分析结果准确性的因素,应该得到足够的重视。本文主要针对水质化验分析中的质量控制措施进行了研究和阐述,希望能够为水质检验工作提供一些参考。     

三种观测标准的霾日与空气污染日对比分析

目前气象观测业务和空气污染分析中存在对霾日统计的分歧,甚至出现空气污染日无霾的现象,对霾观测标准的科学划分,显得非常重要和紧迫。利用2013—2015年廊坊市气象观测站能见度、相对湿度、霾人工观测资料和廊坊市环保局AQI、PM25浓度等气象环保资料,对目前观测业务和空气污染分析中常用的三种霾观测、统计方法进行了对比分析。分析发现:目前廊坊气象观测站所依据的记录霾天气现象的标准,与实际大气污染相趋甚远,不能反映实际的空气污染状况,建议国家及省级相关部门及早根据实际情况,更新霾观测标准,更好地为当前大气污染的防治工作提供客观依据。     

基于FTA-AHP模型的动车组列车火灾风险分析

采用事故树分析(FTA)与层次分析(AHP)相结合的方法对动车组列车火灾风险进行分析,并求得各指标层对目标层的影响权重,同时还将单独的FTA方法与FTA-AHP方法进行了比较,总结出FTA-AHP方法的优点,解决了在动车组列车火灾风险分析中的什么是重点的问题。结果表明:对动车组列车火灾风险影响较大的因素依次为,列车材料耐火等级、火灾报警系统、防火巡查、电气系统的安全状况、消防设施的维护等,必须首先从这些因素入手来控制动车组列车火灾风险。     

工业X射线探伤室探伤放射防护标准对比及辐射监测方案制定与实施

针对工业X射线探伤室探伤放射防护的现行标准《工业X射线探伤放射防护要求》(GBZ 117-2015)与废止标准《工业X射线探伤放射卫生防护标准》(GBZ 117-2006)进行对比解读,同时分析工业X射线探伤室探伤辐射监测方案与实施现场监测的过程,最后对某个探伤室探伤项目的监测结果进行分析和评价。     

川东北低山丘陵区细颗粒物主要相关因素和季节变化分析——以南充主城区为例

基于中国空气质量在线监测分析平台和全球天气精准预报网的大气质量和气象数据,以四川盆地东北低山丘陵区典型城市南充市主城区为例,检验了细颗粒物(PM_(2.5))浓度的概率密度分布,发现其接近对数正态分布,由相关分析确定了PM_(2.5)浓度的主要相关因素为CO、NO_2(相关系数r分别为0.76、0.55,P0.01),再通过对2014年1月—2016年6月的日数据的逐步回归筛选出最优的回归指标和模拟方程(决定系数R_(adj)~2为0.68,P0.05),2016年7月—2017年6月的数据验证表明模拟效果较好(拟合优度为0.64,相对误差15.48%);最后根据时序插值、浓度和IAQI(PM_(2.5))的时段均值发现PM_(2.5)浓度在年际上有降低趋势;在季节上由高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季;PM_(2.5)浓度在1月和6月分别呈现出年内的峰值和谷值,5、10月出现了阶段性峰值,尤其是5月;IAQI(PM_(2.5))的季节变化与浓度变化规律相似;且PM_(2.5)与PM_(10)比值的均值为0.67,表明现阶段南充市主城区大气污染物中细颗粒物占有较大比重。     

阿哈水库叶绿素a时空分布特征及其与藻类、环境因子的关系

为了解阿哈水库叶绿素a(Chl-a)时空分布特征及其与藻类、环境因子的关系,于2012年枯水期至2013年平水期、丰水期对藻类与理化指标进行分层采样.结果表明Chl-a季节变化明显,与藻类生物量季节变化较为一致,而与丰度差别较大,平水期发生甲藻水华,浓度最高(91μg·L~(-1)),枯水期与丰水期相对较低,分别为8μg·L~(-1)与16μg·L~(-1).枯水期与丰水期水体表层Chl-a浓度略高于中、底层,表层光照、溶解氧相对充足,利于藻类生长;平水期表层Chl-a浓度远高于中、底层,易在表层聚集的甲藻水华是主要原因.大坝Chl-a浓度高于库中,这可能是大坝位于金钟河入库口,营养盐高于库中的缘故.相关性分析得出Chl-a与甲藻门呈极显著正相关(R=0.798,P0.01);Chl-a与TP、DO、pH呈极显著正相关(R=0.762,P0.01;R=0.792,P0.01;R=0.658,P0.01),与TN显著正相关(R=0.388,P0.05)与N/P、NO_3~--N显著负相关(R=-0.37,P0.05;R=-0.435,P0.05).逐步回归分析得出DO、TP、N/P为影响阿哈水库Chl-a分布的主要因子.此外热分层以及水温对Chl-a的影响也不容忽视.     

镧-铅复合污染下AM真菌对玉米生长和镧、铅吸收的影响

采用温室盆栽试验的方法,模拟不同程度的镧-铅复合污染土壤(50、200、800 mg·kg~(-1)),研究接种丛枝菌根(arbuscular mycorrhizal,AM)、真菌Claroideoglomus etunicatum(CE)和Rhizophagus intraradices(RI)对玉米(Zea mays L.)菌根侵染率、生物量、矿质营养元素吸收、C∶N∶P生态化学计量比、稀土镧(La)和重金属铅(Pb)吸收、转运的影响,旨在为稀土-重金属复合污染土壤的治理和修复提供科学依据.结果表明,AM真菌CE和RI均与玉米建立了共生关系,平均菌根侵染率为26.7%~95.8%;随着La-Pb复合污染含量的增加,玉米植株菌根侵染率、地上部和根部生物量以及N、P、K、Ca、Mg这5种矿质营养元素含量显著降低,而玉米植株C∶P和N∶P以及地上部和根部La、Pb含量显著增加.接种2种AM真菌使玉米植株生物量显著提高了17.8%~158.9%,地上部和根部P含量显著提高了24.5%~153.8%,降低了C∶P和N∶P,符合生长速率假设.在3种程度La-Pb复合污染含量土壤上,AM真菌使玉米植株根部Pb含量显著增加了51.3%~67.7%,地上部Pb含量显著降低了16.0%~67.7%,Pb从玉米根部向地上部的转运率降低了31.5%~54.7%;同时,接种AM真菌显著增加了轻度LaPb复合污染土壤上玉米植株的La含量,在中度La-Pb复合污染土壤上却显著减少了玉米地上部的La含量,增加了玉米根部的La含量,抑制了La从根部向地上部的转运,重度La-Pb复合污染土壤上均没有显著影响.试验结果初步证明,AM真菌具有促进稀土-重金属复合污染土壤植物修复的潜力,对于稀土-重金属复合污染土壤生态系统的植被恢复具有潜在应用价值.     

废弃尾矿库15种植物对重金属Pb、Zn的积累和养分吸收

在废弃的铅锌尾矿库进行人工植被恢复试验.对3年生15种植物重金属积累和养分吸收特性的研究表明,植物对土壤重金属和养分的吸收积累因植物种类、部位、金属种类和种植时间的不同而有显著差异.树木不同器官Pb质量浓度高低的总趋势为根〉叶〉茎,部分树种Zn质量浓度表现为叶〉根和茎;在15种参试植物中,加拿大紫荆根系Pb和Zn质量浓度均处于最高水平（分别为1 803 mg.kg-1和2 120 mg.kg-1）,盐肤木具有最高的茎枝Pb、叶片Pb和Zn质量浓度（分别为280、546和1 507 mg.kg-1）,旱柳具有最高的茎枝Zn质量浓度（729 mg.kg-1）和较高的叶片Zn质量浓度（1 153 mg.kg-1）.枫香、紫花苜蓿对Pb,旱柳、盐肤木、紫花苜蓿对Zn的转移系数TF值均〉1.植物Pb的富集系数BCF值均小于0.17,旱柳、盐肤木、紫花苜蓿Zn的BCF值达0.37～0.43.固氮植物体内N含量显著高于其它植物,火炬树、臭椿对P和夹竹桃对K的吸收积累能力强.随着种植时间的增加,植株体内有重金属质量浓度增加、营养元素含量下降的趋势.盐肤木、旱柳等重金属积累树种及紫穗槐、紫花苜蓿、截叶胡枝子、桤木等固氮植物在铅锌尾矿治理中具有应用前景.     

自然型氨基酸及其钾盐的 CO2吸收和再生特性

在CO2吸收过程中,选择具有不挥发和不发生氧化降解特性的氨基酸盐吸收剂有助于降低吸收剂损失和减轻环境污染风险,故本研究以CO2吸收速率和再生速率为指标,对L-精氨酸和精氨酸钾（PA）吸收剂的CO2吸收性能和常压下热再生性能进行了实验分析,并研究了吸收剂质量分数、反应温度及吸收-再生循环次数对CO2吸收特性的影响,同时还与乙醇胺（MEA）、二乙醇胺（DEA）和三乙醇胺（TEA）进行了对比分析.结果表明,在实验的质量分数范围内,PA具有最高的CO2吸收速率和吸收能力,分别为24.5×10-3mol.（L.min）-1和1.99 mol.mol-1,比相同质量分数的MEA高2.1%和290.2%.温度影响结果表明,40℃时PA和MEA的CO2吸收速率均高于其他实验温度.相同再生条件下,PA的贫液CO2负荷要略高于MEA,但PA的再生程度可达72.8%,比MEA高19%.同时,3次＂吸收-再生＂循环之后,10%PA的CO2吸收能力仍可保持在1.03mol.mol-1,比10%MEA高255.2%.实验结果也表明,L-精氨酸具有较强的CO2吸收能力,其CO2吸收速率与同质量分数的DEA可比.