人体热应变预测方法标准在热安全评价中的应用

工业生产中存在着大量的高温工作环境,如高温生产车间或夏季露天作业环境等。高温工作环境可能导致人体体温升高、出汗脱水,对人体安全造成危害。建立人体热生理响应模型,通过计算得出人体生理指标变化,从而判断人体安全状态,是有效的人体安全评价方法。ISO 7933是人体热应变计算方法的国际标准。在考虑了环境和人体的多种情况下,给出人体相关生理参数的计算方法。基于此方法,与人体热安全阈值相结合,建立人体热安全评价方法,并给出了典型热环境下的算例。该方法也可用于评价热防护服的有效性。     

一种毒气事故避难所效果评估方法

目前我国针对公众防护只有疏散这一单一方法,现实情况下往往疏散不利导致大量人员伤亡,而同时避难策略由于缺乏理论和评估依据,往往难以推广。为了更好的全面保障毒气泄漏事故周边居民的生命安全,提出一套避难场所的效果评估方法。该方法主要包括房屋气密性测试、屋外浓度场计算、屋内浓度场计算分析、屋内致死概率分析。并举出实际应用案例,展现该方法的多种数据支撑作用。最终给出该方法对于制定避难策略过程中关键影响因素。该方法的提出为高含硫气田、化工园区周边公众防护策略的实施,提高其周边居民安全具有重要意义。     

2种毒性评估方法对PAHs污染场地人体健康风险的比较研究

毒性评估是人体健康风险评价的重要部分,目前主要存在2种方法,一种基于PAHs相对于苯并[a]芘(BaP)的毒性当量因子,采用Ba P致癌斜率因子参数(方法 1),另一种直接采用各PAHs致癌斜率因子和非致癌参考剂量等参数(方法 2)。然而2种毒性评估方法得到的风险及修复量是否存在差异以及引起差异的原因等问题鲜有讨论。针对苏南某焦化厂PAHs污染土壤,采用分层土壤健康风险评价模型,对比了2种毒性评估方法确定的PAHs风险、修复目标污染物及土方量的差异,并对引起差异的关键因素进行探讨。结果表明:对于0.0~1.0 m表层土壤,方法 1和方法 2确定的致癌风险最大值分别1.48E-05和1.32E-05,均超过可接受致癌风险,修复土方量分别为27 846 m~3和28 667 m3,修复目标污染物均为Ba P和二苊烃(Acy)。对于1.0~3.0 m深层土壤,方法 1确定的致癌风险最大值为3.36E-08,低于可接受致癌风险,不需要修复;而方法 2确定的致癌风险最大值为3.73E-04,非致癌危害指数最大值为6.96E+01,分别超过可接受致癌风险和非致癌危害商,需要修复,修复目标污染物为萘(NaP),修复土方量为35 944 m~3。最终,方法 2确定的总修复土方量(64 611 m~3)为方法 1确定土方量(27 846 m~3)的2.45倍,而这种差异主要是由于方法 1低估了深层土壤中高挥发性PAH单体尤其是NaP的风险所致。因此,从保守角度建议采用方法 2进行PAHs风险评价。     

环境雌激素双酚A暴露现状及其雄性生殖毒性研究概况

双酚A(bisphenol A,BPA)作为典型的环境雌激素,在环境中广泛存在,具有接触机会频繁、剂量累积、潜伏期长等特点,是对生殖系统危害极大的一类污染物。研究表明BPA可在地表水、野生动物体内检测出,甚至在健康人群的体液中存在,尤其在婴儿体内含量较高。BPA进入机体后可通过I相和II相代谢酶分解,其分解产物的毒性目前仍不清楚。BPA在体内发挥雌激素样作用,与雌二醇竞争性地结合到雌激素受体上,阻碍雄激素受体的活性,促进促黄体生成素与催乳素的合成,最终抑制雄性激素的合成。BPA可破坏血睾屏障,直接刺激睾丸细胞的凋亡并导致精子质量下降,其中主要通过影响下丘脑-垂体-性腺轴(HPG)上促性腺激素释放激素受体(Gn RHR)、促黄体生成素受体(LHRβ)和促卵泡雌激素(Fshb)的表达和直接刺激睾丸和附睾细胞,降低睾酮合成酶的表达及活性,抑制与精子生成相关蛋白的表达,从而影响生殖能力。同时,BPA代谢过程中消耗大量的抗氧化酶,产生氧自由基,其氧化产物可能会对睾丸和附睾的损伤形成二次打击。总之,双酚A造成雄性生殖损伤障碍主要是损伤HPG轴正负反馈调节的平衡以及影响调节激素相关基因的表达和直接损伤睾丸细胞和精子质量。     

Sequence of the main geochemical controls on the Cu and Zn fractions in the Yangtze River estuarine sediments

Metal speciation can provide sufficient information for environmental and geochemical researches. In this study, based on the speciation determination of Cu and Zn in the Yangtze Estuary sediments, roles of eight geochemical controls (i.e., total organic carbon (TOC), clay, Fe/Mn in five chemical fractions and salinity) are fully investigated and sequenced with correlation analysis (CA) and principal components analysis (PCA). Results show that TOC, clay and Fe/Mn oxides are key geochemical factors affecting the chemical speciation distributions of Cu and Zn in sediments, while the role of salinity appears to be more indirect effect. The influencing sequence generally follows the order: TOC>clay>Mn oxides>Fe oxides>salinity. Among the different fractions of Fe/Mn oxides, residual and total Fe content, and exchangeable and carbonate Mn exert the greatest influences, while exchangeable Fe and residual Mn show the poorest influences.     

两阶段评估体系筛选水源突发污染应急最优技术方案

为预判突发污染对水源的威胁程度,进而筛选适宜污染情景的最优应急处置技术,本研究构建了包含10个评价指标的水源突发污染威胁度判别指标体系,依据威胁度等级判定,确定与不同威胁度对应的应急处置技术评估指标体系的指标权重.同时,为合理体现群决策过程中专家差异对权重的影响,提出了基于循环修正的群组G1指标赋权法.以Spearman等级相关系数作为检验标准,应用平均值法、Board法、Copeland法3种组合评价方法对单一专家评价结果进行循环迭代修正,最终得到评价指标的一致性排序和各位专家的权重,使各项指标的权重赋值更为准确.将综合评估模型应用于2012年广西龙江镉污染事故中,成功筛选出“调水稀释—絮凝沉降—水厂强化混凝”的组合应急技术方案,同实际情况吻合,验证了评估模型的可行性.     

基于自适应遗传小波神经网络的水质评价建模

水环境污染过程的非确定性和非线性,使得传统的水质评价方法存在局限性。为了提高水质评价的准确性,提出了一种基于改进小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的水质评价模型。采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对小波神经网络的初始权值进行优化,再通过小波神经网络算法对网络进行训练,最后对训练好的网络展开测试。仿真结果表明,自适应遗传算法和小波神经网络的结合提高了网络的训练效率,该方法可以用于水质评价建模,并且评价结果具有较高的精度和准确性。     

乐安河-鄱阳湖湿地植物群落分布及其环境影响因子

于2012年平水期(4月)、丰水期(8月)和枯水期(11月)对乐安河自上游至下游及入鄱阳湖区域内湿地植物群落分布和水土环境因子进行调查,分析乐安河不同水期湿地植物群落的分布特征,通过DCCA(detrended canonical correspondence analysis,除趋势典范对应分析)探讨不同水期植物群落分布特征与环境因子间的定量关系. 结果表明:3个水期内共观测到湿地植物167种,不同水期植物种类及组成结构均具有显著差异. 其中平水期湿地植物102种,分属于33科75属;枯水期71种,分属于27科53属;丰水期种类最少,为55种,分属于20科42属. 乐安河上游处于未受矿山开采影响的对照区域内,水生植物群落分布主要受河流自然环境因素的影响. 对于受重金属酸性污染影响较严重的区域,DCCA排序结果显示,水土环境中pH和Cu、Pb、Cd等重金属含量是影响植物群落分布的重要因素. 其中,上游湿地植物群落分布主要受Cu含量和pH的影响;中、下游主要受水、土环境中重金属Pb、Cd的复合污染以及pH的影响. 乐安河湿地植物群落分布与环境因子间具有明显的对应关系,DCCA法能准确识别影响湿地植物群落分布的关键环境因子.      

考虑pH值和挥发性脂肪酸影响的填埋城市固废厌氧降解模型

建立了描述填埋城市固体废弃物降解过程和行为的2阶段厌氧降解机理模型.模型考虑了含水率、挥发性脂肪酸(VFA)和pH值等主要环境因素的作用.为了适用于不同渗滤液酸化水平下的降解,单独考虑了pH值和分子态VFA对甲烷菌繁殖的影响.建立了气相高CO2分压下的渗滤液pH值计算方程,并给出了降解环境中CO2分压的计算方法.通过对一固废降解试验的模拟验证了模型的有效性.最后,采用所建立的pH值计算方程揭示了填埋环境下高CO2分压对渗滤液pH值影响显著,渗滤液pH值与VFA间缺乏不同酸化水平下的一致对应关系和高酸化水平下pH值对VFA浓度变化不敏感、分子态VFA抑制作用明显等规律.     

太子河河岸带土地利用类型与硅藻群落结构的关系

为了评价河岸带土地利用对河流硅藻群落的影响,于2012年5月对太子河河岸带4种主要土地利用类型(森林用地、森林耕作用地、耕地、城镇建设用地)下38个采样点的硅藻群落和水环境特征进行采样分析. 结果表明:森林用地的指示种为膨大桥弯藻(Cymbella turgida)、优美桥弯藻(C. delicatula)、弧形峨眉藻(Ceratoneis arcus)、Gomphonema trancatum等寡污指示种;耕地的指示种为颗粒直链藻(M. granulate)、库津小环藻(Cyclotella kuetzingiana)、线形菱形藻(N. linearis)、尖布纹藻(Gyrosigma acuminatum)等污染指示种. 聚类分析结果显示,相同土地利用类型区域内,硅藻群落结构特征较为相似. 典范对应分析显示,ρ(COD_Mn)、ρ(SS)(SS为悬浮物)和ρ(TDS)(TDS为总溶解固体)是影响硅藻群落结构特征的主要水环境因子. 不同土地利用类型区域内硅藻群落结构特征差异显著,其中,森林用地内硅藻生物指数(17.98)和硅藻属数量(17.33个)最高,Shannon-Wiener多样性指数(2.22)和Pielou均匀度指数(0.54)最低;耕地内Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数平均值最高,分别为3.37和0.82;城镇建设用地内物种丰富度(11.00)、硅藻生物指数(9.20)和硅藻平均密度(0.71×104 L-1)最低. 研究显示,不同土地利用类型通过对水环境因子的影响进而影响硅藻群落的变化,其中城镇建设用地面积所占比例较高的河流水环境质量和硅藻群落状况最差;太子河河岸带土地利用类型对河流硅藻群落结构影响显著,并表现出明显的空间异质性.