DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结果与讨论 图1为En与H 2 O混合比例为0.5:1、1:1、1.5:1、2:1的样品的XRD图。如图1所示，所有ZnSb产物的衍射峰具有相同的峰位和相似峰型，为六方相结构(PDF#18-1040)，其对应主峰的位置分别为28.419˚、28.436˚、28.530˚，28.436˚，主峰峰型尖锐，较窄的半宽高，表明产物具有良好的结晶质量和较小尺寸。而在比例为0.5:1以及1:1时，在42.2˚位置出现的Zn单质(101)的衍射峰，这可能是反应未完全时剩余杂质的体现。当比例为2:1时，可以发现主峰的强度变弱，对应(100)、(300)晶面衍射峰强度增大，因此推测En浓度的增加可能会影响晶体的各向异性生长特性。 为了量化不同En与水浓度比对ZnSb结晶质量和平均尺寸的影响，分析了产物对应的XRD的半高宽，如图2(a)所示。图2(b)为通过谢乐公式计算的三种浓度下对应产物的晶粒尺寸。结合XRD谱图，在 图1. 不同En与水混合比例下合成的ZnSb纳米材料的XRD图像 图2. 不同En与水混合比例的ZnSb纳米材料的(a)半高宽、(b)平均晶粒尺寸 图2(a)中比例为1.5:1产物的半高宽为0.212˚，是四个样品中最窄的，说明该产物的结晶质量最好。图2(b)中通过计算的颗粒尺寸为41 nm，进一步表明该实验条件ZnSb完全反应。由图1可知，比例为0.5:1以及1:1时的主峰强度较低，而此时对应的半高宽分别为0.392˚和0.273˚，计算的晶粒尺寸为30 nm和32 nm，并结合图2(a)中斜率的变化，认为此时ZnSb晶体可能只有部分成核未完全生长，但随着浓度升高结晶质量和晶粒尺寸得到了提升，表明该浓度区间内的En对晶体生长是起增益的作用。而在比例为2:1条件下，半高宽数值增大至最高28.436˚，晶粒的尺寸减少至29 nm，表明过量的En对晶体的生长起到抑制的作用，与XRD中对应的衍射峰强度变化观察较为一致。 为了观察不同En与水混合比例对ZnSb纳米材料形貌的影响，对样品进行了SEM测试。如图3所示，分别展示了在180℃、10 h实验条件下，En与水混合比例分别为0.5:1，1:1，1.5:1以及2:1的SEM图像。如图3(a)所示，当比例为0.5:1时，产物颗粒尺寸不均匀，并出现明显的团簇，观察的平均尺寸约为35 nm，该结果可能归因为ZnSb未完全反应导致的尺寸不均一所致。图3(b)中，随着比例上升至1:1时，产物出现了一维的纳米棒的结构，其长度约为1.4 μm，直径约为170 nm左右，纵横比为1:9。由图3(c)可知，比例上升至1.5:1时产物出现由纳米片组成的花瓣形貌，其中的纳米片约为10 nm左右的厚度，颗粒大小为30~50 nm，与XRD中计算的结果较为一致，表明随着En浓度的增大，晶粒实现进一步生长。而当比例上升至2:1时，在图3(d)中出现了由纳米片团簇的不规则形貌，其原因可能为高浓度比下的En导致纳米花瓣的结构被破坏所致。 为了观察在整个反应过程中的Zn与Sb原子含量变化，对应图3中的样品选区进行了EDS测试，其结果如图4所示。图4(a)中的Zn:Sb = 72.14%:27.86%。表明在En浓度较低时，反应不能完全进行，导致溶液中存在大量Zn原子所致。而在图4(b)中，Zn:Sb = 58.62%:41.38%，Zn原子的含量降低，表明在该实验条件下反应向正向移动。而图4(c)~图3(d)中能谱中原子的比例变化较少，其测试结果接近1:1，认为过量的En不能使原子含量发生进一步的变化，因此使用En为溶液合成ZnSb纳米材料的最适浓度为1.5:1。 如上所述，有机分子En的浓度变化，对ZnSb纳米材料的不同形貌结构的调控起着关键作用。图5为不同形貌结构的ZnSb纳米材料的形成机理示意图。图5所示，反应开始时，Zn单质还原Sb 3+ 离子后与En分子生成[Zn(en) 3 ] 2+ 双齿配体，随后与Sb单质结合成为有机分子络合物 [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] ，在长时间处于高温时由于络合物分子的不稳定性会发生分解，削弱了En分子与Zn 2+ 的相互作用，这种解离导致一维ZnSb纳米棒的形成。当混合比例为1.5:1时，ZnSb为纳米花的形貌，原因为En作为结构导向剂可以通 图3. 在En与水混合比例为(a) 0.5:1，(b) 1:1，(c) 1.5:1和(d)2:1合成的ZnSb纳米结构的SEM图像 图4. 在En与水混合比例为：(a) 0.5:1，(b) 1:1，(c) 1.5:1，(d) 2:1下合成ZnSb纳米结构的EDS能谱 图5. 不同形貌结构的ZnSb纳米材料的形成机理示意图 过调节不同晶面的生长速率，直接影响不同晶面的生长所致 [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] 。因此纳米花状ZnSb形成过程可能涉及两个阶段 [ 31 ] [ 32 ] [ 33 ] [ 34 ] ：初始成核和随后的生长阶段。第一阶段，由反应源相互作用自发的形成ZnSb核。在下一阶段，由Ostwald成熟过程形成花状结构。反应中没有使用任何表面活性剂，由于ZnSb核的不稳定性所以在表面上存在大量的悬挂键，缺陷或陷阱，ZnSb核在扩散力和定向力的作用下生长并优先相互累积，然后受En影响晶核各向异性生长形成ZnSb层状纳米结构。最终，片状花瓣受Ostwald影响聚集形成纳米花状的ZnSb微结构。当继续增加En的浓度时，结构变化较大。因En与ZnSb纳米颗粒表面原子之间的配位键合强度随颗粒尺寸的减小而增大。因此，表面上较强的配位键将作用于花瓣之间较弱的范德华吸引力，导致花瓣的整体生长已经被大幅抑制。此外，由于过量的En产生强烈的位阻效应 [ 35 ] ，因此在过量的En中反应将会减缓，这与XRD中观察到的结果一致，(100)以及(300)的峰衍射峰强度增强，这表明过量的En加速了一维方向生长因此花瓣结构被抑制。
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user: 5. 结论 本文通过使用En溶剂作为分子模板，调节不同En与水的混合比例，合成了不同纳米形貌结构的ZnSb材料。实验结果分析表明，En分子对ZnSb纳米结构的形貌调控起着重要的作用。通过调节En和水的混合比例从0.5:1到2:1，可以控制ZnSb的纳米结构从纳米颗粒，纳米棒，纳米花，以至破坏性的纳米团簇。借助溶剂模板，对纳米材料的形貌结构进行有效调控是个有效而简单的方法，为其他纳米材料的结构控制提供了良好的借鉴。
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user: 摘 要 InP量子点被认为是最有希望替代Cd基量子点的材料。然而对于InP量子点的制备和性质的研究远远小于Cd基量子点的研究，特别是其光学性方面的研究。本文采用一锅法制备了晶格质量良好，光学性能优异的InP/ZnS量子点，通过TEM图像确认制备出了的InP核的尺寸约为3 nm，晶格间距与闪锌矿结构的InP(111)晶面间距一致；通过变功率的光谱测试以及拉曼测试，认定InP/ZnS中存在两个发光来源，高能端的来源于自由激子的跃迁，低能端的来源于界面应力产生的缺陷。 关键词 :光致发光，InP/ZnS，TEM，界面应力 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 胶体量子点被广泛应用在显示 [ 1 ] 、探测 [ 2 ] 、生物荧光标记 [ 3 ] 、LED [ 4 ] 、激光 [ 5 ] 等领域。在众多的半导体材料中，Cd基量子点的研究最为深入，然而重金属的使用，给Cd基量子点的商业化生产带来很大的问题。在所有Cd基量子点的替代材料中，InP量子点被认为是最有希望的替代材料，因为它具有与CdSe相似的带隙，且带隙可调性覆盖整个可见光范围 [ 6 ] 。单纯的InP量子点由于表面的缺陷严重影响了其光学特性，一般采用包覆禁带宽度大的半导体壳层增强其发光，ZnS是InP量子点常用的包覆材料 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。 本文采用一锅法制备了InP/ZnS核壳量子点，不经中间体的分离，直接获得结构复杂的量子点。通过TEM进行了表征；通过室温光致发光光谱认为其存在两个发光来源；通过变激发的光致发光光谱对量子点的发光来源进行了分析；并结合拉曼光谱分析了其缺陷的来源。
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user: 2. 实验 采用一锅法制备InP/Zns量子点，In源为InCl3，P源为三(二甲胺基)磷，S源为TOP-S，Zn源为ZnCl2与Zn。具体合成过程如下：将0.45 mmol (200 mg)的InCl3，2.2 mmol (122 mg)的ZnCl2，5 ml的油酰胺混合。反应混合物在100℃下搅拌0.5 h，之后加热到220℃ (在惰性气体的氛围中进行操作)；在达到220℃时，快速注入0.25 ml的三(二甲胺基)磷；(注入P源后，开始形成InP，在3min时出现成核反应)；在反应3 min时开始缓慢加入0.6 ml饱和的TOP-S(S源) (2.2 mmol S)，17 min，注入1 ml的化学计量的TOP-S (2.2 mmol S)；30 min，注入4 ml含有1 g Zn (硬脂酸盐)的十八烯；60 min，温度升高到240℃，65 min，注入0.7ml的化学计量的TOP-S(2.2 mmol S)；90 min，注入4 ml含有1g Zn (硬脂酸盐)的十八烯；95 min，升温到260℃；150 min，停止反应，缓慢降温。制备出核约3 nm，壳约2 nm的InP/ZnS量子点，发光峰位在648 nm，半高宽为70 nm，量子产率约为45%。 我们对合成的量子点进行了室温下光致发光测试以及TEM表征。通过变激发的光致发光光谱和拉曼光谱，我们确认了InP/ZnS量子点中存在的发光来源。光致发光光谱测试采用448 nm的激光作为激发光源，iHR550光谱仪采集信号。拉曼测试采用的是LAB-RAM Infinity系统。
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user: 3. 结果与讨论 对合成的InP/ZnS量子点进行了TEM测试，如图1所示。TEM图中可以看到明显的具有晶格结构圆形图像，尺寸为3 nm左右，与InP核尺寸一致。插图为其中一个量子点图案的放大，通过对多组晶格 条纹的累计除以间隔数，我们得到晶格条纹的间隙为0.34 nm，这个数值与闪锌矿结构的InP的(111)晶面一致，说明我们合成了InP，且核壳量子点中InP核的晶格结构为闪锌矿结构的(111)晶面。右侧图片为合成的InP/ZnS量子点的结构示意图，通过合成时间的控制以及TEM图像可以得出InP核的尺寸约为3 nm，ZnS壳层的尺寸约为2 nm。 合成的InP/ZnS量子点室温下的光致发光光谱如图2所示，图中可以看出峰型不符合高斯分布，在低能端应该存在一个新的峰，采用分峰的方法对光致发光谱进行处理，发现其能很好的拟合成两条高斯线性。高能端的峰我们命名为A，其中心位于1.907 eV，半高宽为0.193 eV，低能端的峰我们命名为B，其中心位于1.762 eV，半高宽为0.189 eV。为了分析A峰与B峰的来源，我们对InP/ZnS量子点进行了变激发的光致发光测试。 图3为室温下InP/ZnS量子点变激发的光致发光测试，对图中的光谱进行分峰，并对发光峰的积分强度进行分析(如图3所示)。光致发光光谱的积分强度随功率的变化遵从如下公式 [ 10 ] [ 11 ] ： I = η I 0 α (1) 图1. InP/ZnS量子点的TEM图片及其结构示意图 图2. InP/ZnS量子点室温下的光致发光光谱测试及通过高斯拟合得到的曲线 式中I 0 是激光辐射功率，η为辐射效率，α的数值可判断发光的辐射机制。当1 < α < 2，发光来自于自由激子复合；当α < 1时，为杂质或者缺陷产生的发光 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。从图中的拟合结果，我们得出低能端的B峰的α值为0.795(小于1)，说明B峰为杂质或者缺陷产生的发光。A峰的数值为1.159，说明A峰来自于自由激子的复合。A峰随激发功率增大峰位基本没有变化，而B峰峰位随激发功率增大出现蓝移的现象也说明了其发光来源分别为自由激子的复合与局域态或缺陷发光。蓝移是能带填充效应导致的。弱激发时光生载流子数量少且获得能量少，只够填充到较低能级的局域带尾态；随着激发增强，载流子数量增多，大量填充到低能级局域态的电子和空穴来不及复合，就堆积起来逐渐填满基态，出现一定程度的饱和，多余的载流子填充到更高的能级，所以出现蓝移 [ 14 ] 。 为了进一步验证B峰缺陷的来源，我们对InP/ZnS量子点进行了拉曼谱的测试，如图4所示。InP 图3. 室温下，InP/ZnS量子点的变激发的光致发光谱。插图为积分面积随激发功率变化以及采用公式拟合的曲线 图4. InP/ZnS量子点的拉曼谱 体材料的TO与LO峰分别位于304 cm −1 与345 cm −1 ，ZnS体材料的TO与LO峰分别位于280 cm −1 与345 cm −1 [ 15 ] [ 16 ] 。图中的拉曼峰位于316 cm −1 与342 cm −1 ，与体材料相比LO峰无明显变化，而TO峰与体材料出现的差异我们认为是由核壳界面处的应力导致的缺陷产生的 [ 17 ] 。InP晶格常数0.58687，ZnS晶格常数0.5410，晶格失配率为7.8% [ 18 ] ，晶格失配导致核径向和切线方向均收到压应力；壳径向受到压应力，切线方向受到张应力。所以，B峰为界面处的应力带来的晶格失配导致的缺陷发光。
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user: 4. 结论 我们采用一锅法制备了InP/ZnS量子点，通过TEM图像可以看出合成的InP核的晶格质量良好，且排列结构为闪锌矿的(111)晶面。通过变功率的光致发光光谱的测试，结合积分面积随激发功率变化的公式的拟合确认了InP/ZnS量子点中存在两个发光来源，一个为高能端的自由激子发光，另一个来源于缺陷发光。为了进一步验证缺陷的来源，对InP/ZnS量子点进行了拉曼测试，通过拉曼谱中TO峰的移动，可以认定缺陷是由于界面处应力导致的晶格失配产生的。本文详细研究了InP/ZnS量子点的发光来源，对其光学性质的研究具有一定的指导作用。
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user: 摘 要 以贵州大学春季校园主要功能区为研究对象，对不同天气状态下一天中不同时间段进行空气负离子分布特征的研究及空气质量的评价，为学校师生的生活工作学习环境的管理提升提供科学依据。研究表明，空气负离子具有显著的时空分布特征，因时间及空间的不同而存在差异，空气负离子浓度与空气温度呈反比而与空气相对湿度呈正比关系。 关键词 :空气负离子，空气温湿度，贵州大学，春季，空气质量评价 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 负离子被人类称为“空气维生素”和“长寿素”，负离子含量的多少除了影响人的舒适度和健康状况外，还是反应空气质量和大气状况的指标之一。当空气负离子浓度低于20个/cm 3 时，人就会感到困乏和头昏脑胀；当空气负离子浓度为1000~10000个/cm 3 时，人就会感到身心愉悦。世界卫生组织(WHO)规定，清新空气中负离子含量不应低于1000个/cm 3 。对负离子的研究国内有大量报道，研究内容多为各景区 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 、城市 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 负离子时空分布特征并以负离子为指标对空气质量做出评价。目前众多对学校空气质量评价的标准有多方面，包括从空气微生物细菌数量 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 、可吸入颗粒物 [ 13 ] [ 14 ] 、小气候 [ 15 ] 、负离子 [ 16 ] 等，其中微生物含量和可吸入颗粒物作为评价标准的研究居多，涉及我国多个高校，小气候舒适度和负离子浓度的评价标准较少，而小气候和负离子浓度有密切的关系，因此文章以此为切入点，以负离子为空气质量评价指标对贵州大学校园展开研究。本研究对贵州大学校园不同功能区负离子的时空分布特征进行分析并做出相应的空气质量评价，以期为全校师生的工作学习生活及校园环境的改造提供一定的参考依据。
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user: 2. 研究方法 本研究根据师生活动类型将贵州大学校园划分主要功能区，以空气负离子浓度作为校园空气质量评价的指标，通过观测各功能区春季不同天气条件下空气负离子浓度的日变化，从而评价春季贵州大学校园空气质量的时刻规律，为学校师生的生活作息提供科学指导。 2.1. 观测样地概况 本观测以贵州大学新校区为研究对象，将校园划分为“生活区”、“教学学习区”、“运动区”、“休闲景观区”四大功能区，分别以食堂和寝室、教学楼和图书馆、运动场、鼓楼6个典型地点为功能区代表，四个功能区涵盖了学校师生全部的校园生活内容。 2.2. 观测时间及观测项目 以4月为春季代表月，在晴天、阴天两种天气状况下各观测10天的早晨、中午和晚上三个时间段空气负离子及空气温湿特征，选择每日早晨6:00~7:00 (一天中最低气温期间)，中午13:00~14:00 (一天中最高气温期间)，晚上18:00~19:00 (春季日落后温度降低，人群活动频繁期间)。采用KEC-900型负离子测定仪和通风干湿表DHM2型，按照负离子观测规范和国家气象局气象条件观测规范，在距离下垫面1.5 m处对不同功能区进行测定，获得不同功能区的负离子浓度、空气温度和空气相对湿度，通过运用Excel2010统计分析软件工具进行数据处理和图表表达。 2.3. 空气质量评价标准 根据世界卫生组织规定清新空气负离子标准浓度、旅游区空气负离子的临界浓度等常用标准对校园不同生态环境空气质量进行评价，评价标准见表1。
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user: 3. 结果分析 3.1. 空气负离子的时空分布特征 将晴天、阴天两种状态下贵州大学春季校园4大功能区空气负离子浓度时空分布特征表现为图1、图2。 Table 1 The relationship of the negative ions concentration and air qualit 负离子浓度(个/cm 3 ) 等级 空气清新程度 >2100 一级 特别清新 1800~2100 二级 非常清新 1200~1800 三级 清新 900~1200 四级 较清新 500~900 五级 一般 <500 六级 不清新 表1. 负离子浓度与空气质量的对应标准 图1. 晴天状态下贵州大学春季校园各功能区负离子浓度时空特征 图2. 阴天状态下贵州大学春季校园各功能区负离子浓度时空特征 由图1中可以看出6个观测区晴天负离子日变化特征均表现为空气负离子浓度早晨 > 晚上 > 中午的趋势，其中中午和晚上空气负离子浓度差异较小。空气负离子浓度空间特征较复杂，随时间不同而不同。早晨，各观测点负离子的浓度的高低为：教室 > 图书馆 = 鼓楼 > 运动场 > 寝室 > 食堂。中午，各观测区负离子浓度差异较小，变化范围为773~379个/cm 3 ，其中食堂的负离子浓度最低，其余5个观测点的负离子浓度在700个/cm 3 附近。晚上各观测区空气负离子分布特征与中午类似且略高于中午，变化范围为617~1149个/cm 3 ，除鼓楼负离子浓度超过了1000个/cm 3 外，其他5个观测点的负离子浓度约为720个/cm 3 。 从图2可以看出，在阴天天气状况下，除教室外的其他5个观测点的负离子浓度的日变化为早到晚一直呈下降趋势，教室负离子浓度日变化特征则表现为早上 > 中午 > 晚上。阴天空气负离子浓度空间变化相对晴天状态相对明显简单，基本表现为学习休闲区(教室、鼓楼、图书馆) > 运动生活区(运动场、宿舍、食堂)，其中食堂负离子浓度最低。 3.2. 负离子的影响因素 相关研究证明温度、湿度等环境因子对负离子浓度的分布有很大的影响。 3.2.1. 空气温湿度特征 贵州大学校园四大功能区晴、阴天气状况下早、中、晚空气温度、湿度的特征见表2。通过表2可以看出晴天和阴天相比较而言，晴天温度湿度日较差远大于阴天，阴天相对湿度大于晴天。晴天空气温度最大值为20℃左右，最小值为14.1℃，阴天气温最小值为14.2℃，最高温度为18.6℃，晴天气温日较差大于阴天；相对湿度的变化较为复杂，遵循相对湿度与温度呈反比的趋势。 3.2.2. 负离子与温湿度的关系 通过对空气负离子浓度与空气温度、湿度的相关关系分析，空气负离子浓度与温度呈负相关关系，而与湿度呈正相关关系。负离子在空气中以O-2(H2O)n形式相当稳定存在，湿度增大时，空气水分子增多，O-2结合水分子的机会就增大，空气负离子就增加。另外水作为载体可以有效提高空气负离子的浓度，水分增加相对湿度增加，吸附大气的离子，形成凝结核，增加了大气中大离子的浓度，从而增加了空气的负离子浓度。 3.3. 校园不同功能区空气质量评价 按照表1中空气质量评价标准对贵州大学校园不同功能区不同时间段的空气进行评价，空气质量评价结果见表3。食堂负离子浓度最低，空气质量处于五级一般，晴天中午仅379个/cm 3 ，空气质量不清新； Table 2 The characters of temperature and humidity of in different function anions of Guizhou university campus under different weather condition 功能区 温度(℃) 相对湿度(%) 晴天 阴天 晴天 阴天 早 中 晚 早 中 晚 早 中 晚 早 中 晚 寝室 18.8 20.4 20.1 18.3 18.5 17.7 86 73 85 87 78 88 食堂 16.6 19.5 18.7 16 17.2 17.4 89 85 92 89 81 82 运动场 15.3 19.8 20.1 14.4 18.3 16.8 92 76 86 92 79 87 图书馆 15.1 19.3 20.1 14.6 17.4 16.8 91 83 86 91 85 83 教室 17.9 20.5 19.8 16.9 18.6 17.8 87 76 90 85 77 81 鼓楼 14.1 20.1 19.4 14.2 18 16.5 92 88 89 94 79 85 表2. 贵州大学校园各功能区不同天气温湿度特征 Table 3 The air quality assessment in different function anions of Guizhou university campus under different weather condition 功能区 晴天 阴天 早 中 晚 早 中 晚 寝室 三级(清新) 五级(一般) 五级(一般) 三级(清新) 五级(一般) 五级(一般) 食堂 四级(较清新) 六级(不清新) 五级(一般) 五级(一般) 五级(一般) 五级(一般) 运动场 三级(清新) 五级(一般) 五级(一般) 四级(较清新) 五级(一般) 五级(一般) 图书馆 三级(清新) 五级(一般) 五级(一般) 三级(清新) 四级(较清新) 四级(较清新) 教室 一级(特别清新) 五级(一般) 五级(一般) 二级(非常清新) 四级(较清新) 四级(较清新) 鼓楼 三级(清新) 五级(一般) 四级(较清新) 三级(清新) 五级(一般) 五级(一般) 表3. 贵州大学不同功能区晴、阴两种天气状况空气质量评价 其余观测区早晨负离子浓度达到1200个/cm 3 以上，空气质量清新，特别是教室清晨空气负离子浓度达到2153个/cm 3 ，空气质量一级——特别清新；中午空气负离子浓度普遍较低，除阴天时教学学习区和休闲景观区高于900个/cm 3 外，其它均达不到空气质量四级标准，空气质量均一般；晚上空气负离子浓度略高于中午，但空气质量情况与中午类似。
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user: 4. 结论 空气负离子浓度是空气质量优劣的重要指标，并能够影响人体对空气舒适程度的感官。通过以贵州大学春季校园主要功能区为研究对象，对不同天气状态下一天中不同时间段进行空气负离子的测定并分析，得到以下结论： 第一，空气负离子具有典型的时空分布特征，因时间及空间的不同而存在差异。空气负离子浓度时间上的特征主要表现为早晨最大，晚上次之，中午最小；空间上的特征表现为教学学习区(教室和图书馆) > 休闲景观区(鼓楼) > 运动区(运动场) > 生活区(寝室和食堂)；阴天整体上优于晴天。因此，在运动场、寝室、食堂等师生活动频繁区应多增加绿色植被，以增强蒸腾作用从而增大空气湿度，有利于产生空气中负离子。 第二，以空气负离子浓度为评价指标的贵州大学春季校园空气质量评价结果大致表现为：生活功能区(食堂和寝室)空气质量最差，学习区(教室和图书馆)空气质量最好，休闲景观区(鼓楼)和运动区(运动场)空气质量稍逊于学习区。不同的天气状态和时间有所差异，应根据不同功能区空气质量的时空特征进行学习休闲运动活动的调整和环境改善。
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user: 5. 讨论 贵州的日照百分率仅30%，阴天状态在贵州气候状态中占重要的部分，然而众多对负离子的研究报道中鲜见对阴天状态下负离子特征分析及空气质量评价。本研究以校园主要功能区为研究对象分析了空气负离子分布特征，旨在评价贵州大学学习工作环境，然而因未涉及不同类型下垫面对空气负离子的影响，致使对空气负离子浓度的机理研究不深，接下来的研究工作以此为切入点将对如何改善空气负离子状态有重要意义。
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user: 摘 要 微量生物检材是目前检案中经常遇到的疑难生物物证，也是目前法医遗传领域的研究热点和难点之一。在交通事故中，此类微量生物检材由于体积小、微量、不易被识别等特点，往往被当事人忽略。本案例通过事故现场提取的微量检材的脱落细胞DNA检测，成功获得STR分型图谱，从而确定了肇事车辆，并还原了交通事故案件真相。 关键词 :脱落细胞，STR分型 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 案例资料 1.1. 简要案情 2017年06月11日4时许，陈某驾驶小型轿车至某市公交车站路段时，与行人李某相撞，造成交通事故。事故发生后，陈某驾车逃逸。 1.2. 样本 1号检材：李某口腔拭子一份。 2号检材：车辆前挡风玻璃碎屑处提取的可疑生物检材一份(胶带粘取)。 3号检材：车辆前挡风玻璃碎屑处提取的可疑生物检材一份(棉线擦拭转移)。 1.3. 方法 1.3.1. DAN的提取 1号检材采用Chelex-100法提取DNA；2号与3号检材采用QIAamp ® DNA Investigator Kit(50)试剂盒(德国QIAGEN公司)提取DNA。 1.3.2. 扩增与分型 采用PowerPlex ® 21试剂盒(美国Promega公司)进行复合扩增，反应体系10 μL，模板DNA1μL，同时设立灭菌纯水为阴性对照样本，2800 M为阳性对照样本。采用AB3130xL自动遗传分析仪(美国AB公司)，对PCR复合扩增产物进行分析，用AB的GeneMapperID-X1.5软件进行数据处理。 1.4. 结果 上述3份检材用PowerPlex ® 21试剂盒进行PCR复合扩增时，阴性对照未检出特异性扩增产物，阳性对照基因分型正确，3份检材均得到特异性扩增产物。上述3份检材的STR分型图谱见图1、图2和图3；3份检材21个STR基因座分型结果的数据统计分析见表1。 分析上述二十一个STR基因座的检测结果，1号检材的基因分型和2号、3号检材的基因分型完全一致，计算1号检材与2号、3号检材在上述20个常染色体STR基因座的累积随机匹配概率(CPM)为9.3403 × 10 −33 ，似然率(LR)为1.0706 × 1032。对DNA检测结果的分析表明：从可疑车辆前挡风玻璃碎屑上提取的微量检材为李某所留。 图1. 1号检材的STR分型图谱 图2. 2号检材的STR分型图谱
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user: 2. 讨论 通过勘察事故现场，我们从嫌疑肇事车辆上，可以发现和提取到诸如毛发、体液、分泌物、人体组织等常规生物检材，进行DNA检验，以解决肇事车辆认定问题。然而有时，在事故车辆碰撞处，虽然与人体有接触，但是可能找不到肉眼可见的诸如血液、毛发等常规生物检材。如本案中在受撞击的车前挡风玻璃上，未发现明显的生物检材。我们分别用粘取法和擦拭法提取了该车辆前挡风玻璃碎屑表面的可 图3. 3号检材的STR分型图谱 Table 1 3 samples of the results of genotypin 基因座 1号检材 2号检材 3号检材 随机匹配概率 D3S1358 15， 16 15， 16 15， 16 0.2312 D1S1656 11， 12 11， 12 11， 12 0.0071 D6S1043 13， 14 13， 14 13， 14 0.0341 D13S317 11 11 11 0.0588 Penta E 14， 19 14， 19 14， 19 0.0091 D16S539 9， 11 9， 11 9， 11 0.1486 D18S51 16 16 16 0.0182 D2S1338 17， 23 17， 23 17， 23 0.0284 CSF1PO 10， 11 10， 11 10， 11 0.1196 Penta D 11 11 11 0.0147 TH01 6， 7 6， 7 6， 7 0.0524 vWA 16， 20 16， 20 16， 20 0.0058 D21S11 30， 31.2 30， 31.2 30， 31.2 0.0440 D7S820 9， 12 9， 12 9， 12 0.0226 D5S818 12， 13 12， 13 12， 13 0.0613 TPOX 8， 10 8， 10 8， 10 0.0271 D8S1179 10， 15 10， 15 10， 15 0.0413 D12S391 16， 22 16， 22 16， 22 0.0015 D19S433 13， 14.2 13， 14.2 13， 14.2 0.0552 FGA 25， 27 25， 27 25， 27 0.0013 Amelogenin X， Y X， Y X， Y - 表1. 3份检材基因分型结果 疑微量检材，用特异性的DNA纯化试剂盒结合Chelex-100法处理提取DNA，并进行复合扩增，成功获得了STR分型，与李某的口腔拭子样本DNA比对，最终解决了肇事车辆认定问题。 在交通事故中。嫌疑车辆的挡风玻璃、保险杠、汽车轮胎花纹内可能存在着肉眼无法发现的微量生物检材，此类检材由于体积小、微量、不易被识别等特点，往往易被现场勘察人员忽略。因此我们在勘察事故现场时，尤其要重视一些较为关键的重点部位，不能忽略微量检材的提取。在微量检材中含有人体脱落细胞。人体脱落细胞多为角质上皮细胞，细胞核多已退化，但也有尚未完全角化就已经脱落的细胞，从这些细胞中有可能获得未完全降解的核DNA。所以，脱落细胞的富集和DNA提取，是获取完整STR分型图谱的关键 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。根据脱落细胞的载体性质的不同，可以分为渗透性载体(如衣物、鞋帽等纺织类)和非渗透性载体(如门把手等钢制金属类)。针对不同类型的载体，所采用的脱落细胞的富集方法也不同。有文献记载，针对渗透性载体，使用直接剪取法获得的DNA检测量较高；针对非渗透性载体，胶带粘取法和真空吸附法获得的DNA检测量较高 [ 4 ] 。在本案中，受撞击的车前挡风玻璃就属于非渗透性载体，我们采用胶带粘取法和擦拭转移均成功富集到了脱落细胞 [ 5 ] 。另外，从可疑肇事车辆上提取的生物检材，往往容易沾有灰尘、泥土等杂质。为了去除污染物及抑制剂对后续PCR扩增的影响，仅仅采用经典的Chelex-100法进行DNA的抽提是不够的，我们必须采用专业的纯化试剂盒提取DNA，以实现PCR的有效扩增 [ 6 ] 。在本案中，我们采用QIAamp ® DNA Investigator Kit(50)试剂盒，对现场提取的两份微量生物检材都进行了DNA纯化与浓缩，有效提高了微量生物检材的利用率，最终成功获得了STR分型。 脱落细胞的DNA检测成功率普遍不高。如何提高DNA的检出率，使之更好地得到应用，细致的现场勘验收集检材、正确适当的脱落细胞富集、优良的DNA提取方法、稳定的PCR系统的选择以及正确的结果分析均是关键。如何在脱落细胞的检材的检验过程中防止污染也是至关重要的。所以在提取的过程中，一是要注意防止污染；二是要尽量少处理和触摸所擦拭的区域；三是分区域进行检材的提取和检测。脱落细胞大多通过接触转移而遗留在现场载体上，对检验出的结果要正确认识，要考虑到所有接触到该载体的个体，都有可能将细胞遗留在载体上。所以要结合现场勘查、调查走访及案件资料等，对脱落细胞的分型结果进行综合判断，最终确定检材为罪犯遗留的可能性。
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user: 摘 要 根据突发水污染事件特征及相关影响因素，在水动力模型、水质模型的基础上，建立了基于模拟–优化模式的梯级水库群突发水污染事件应急调度优化模型。以清江中下游为例，采用改进的NSGA-II算法，对水布垭–隔河岩–高坝洲梯级水库群应急调度优化模型的决策变量(应急调度函数中的控制变量)进行多目标优化，得到了Pareto最优解集及相应的Pareto前沿，并探讨了水库群联合调度在应对突发性水污染事件的合理性与有效性。结果表明，在水位、库容允许的情况下，优先调用距离污染源较近的或与被污染河段直接相连的水库，启动应急调度最多可使污染物浓度达标时间减少80.4%。根据优化结果分析了应急调度过程中损失的电能与污染物达标所用时间之间的竞争关系，并定量模拟了突发水污染事件中污染物浓度的沿程变化与随时间变化的过程。 关键词 :突发性水污染事件，梯级水库群，应急调度，改进NSGA-II算法，Pareto最优解集 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，随着各类水库水电站的建成和投入使用，我国的水电工程事业已经进入了从建设到水库群联合优化调度的关键转型期 [ 1 ] 。由于不可控因素及各种随机因素的影响，水库群水污染重大突发事故时有发生。1994年带有流域性的淮河大面积污染灾害，其直接经济损失达1.7亿元 [ 2 ] 。水库群重大突发性事故不仅使得水库的工程效益得不到正常的发挥，而且可能严重污染水源，直接威胁人民群众的身体健康，甚至影响下游基础设施和生态与环境安全 [ 3 ] 。 关于水库的突发水污染事件应急调度问题，国内外已展开了一些研究。利用数学模型模拟污染物迁移扩散已成为主流方法 [ 4 ] [ 5 ] 。王庆改等 [ 6 ] 基于MIKE11模型定量模拟了2003年水文条件下不同情况的突发性水污染事件中污染物运移扩散过程。在文献 [ 7 ] [ 8 ] 中，作者分析了突发水污染事件的污染源，利用贝叶斯网格模型计算了水污染事件的风险，并对不同情境下的突发水污染进行了应急处置。练继建等 [ 9 ] 建立了水库突发水污染事件风险评价指标体系，并以丹江口水库为例进行了应用分析。辛小康等 [ 10 ] 通过三峡水库分析了不同调度方式对突发水污染事件的污染物影响时间及污染物浓度的作用。王浩等 [ 11 ] 、丁洪亮等 [ 12 ] 也对突发水污染事故的应急调度提出了建设性的意见。 目前，虽然已经建立了一些能考虑梯级水库群应急优化调度的模型，但相关研究主要采用拟定多组方案进行模拟、优选的方法 [ 13 ] ，利用优化算法对梯级水库群进行应急调度仍然处于初级阶段。所以，研究如何通过水库群联合应急调度，既能达到保证人民群众生命安全的目标，又能尽量降低水污染所造成的损失，具有重大意义。鉴于此，本文以Python为编程语言，以马斯京根流量演算方程与连续方程为水动力模型、以一维对流扩散方程为水质模型，在此基础上建立了针对清江中下游的应急调度计算模型，对突发水污染事件进行动态模拟，根据损失的电能、污染物达标所用时间两项指标，采用改进的NSGA-II算法优选应急调度方案，从而得到一组最优解集。根据优化结果，分析了不同应急调度方案的收益与代价，由此给出应急调度的高效益方案集，并模拟了不同地点处污染物到达的时间和浓度值，对突发性水污染事件的梯级水库群应急调度有一定的指导意义。
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user: 3. 实例研究 清江是长江中游在湖北省境内的第二大支流，全长423公里，全流域可开发装机容量为329万千瓦，相应年电能为105亿千瓦时。清江干流恩施市以下河段分三级开发，自上而下依次为水布垭、隔河岩、高坝洲三座水电站。选择水布垭–隔河岩–高坝洲梯级水库群作为研究案例，由 [ 8 ] [ 9 ] 可知突发水污染事件的污染源有相当一部分来源于交通事故，假定在高坝洲水库下游5 km处岳宜高速发生化工液体运输车翻车事故，10 t苯酚倒入清江形成瞬时点源污染，其中降解系数为2/d，综合扩散系数为50 m 2 ⁄s，污染物浓度标准采用III类水质标准。 3.1. 水动力模型的率定与验证 对于水动力模型，采用渔峡口、长阳站在1984年6月份的实时流量数据进行参数率定，将1984年7~9月份数据进行验证。结果显示，模拟的流量与实测值非常吻合，率定期的纳什系数为0.98，检验期为0.96。整体来说，水动力模型符合要求，可以作为后续水质模型的基础。 3.2. 结果分析 利用改进的NSGA-II算法，可得到Pareto最优解集及相应Pareto前沿(图2)，显然图2的Pareto前沿上每一个点对应着一个调度方案。 为便于分析，在所求Pareto最优解集中选取六个有代表性的Pareto最优解进行分析，具体数据信息见表1。 通过表1的数据分析，方案F是遭遇突发水污染事件时未启动应急调度的数据信息，所选典型方案中达标时间最短则是方案A。如果不启动应急调度方案，污染物达标时间则长达74.6 h，如果不考虑电能损失，污染物最短可在14.6 h后达标，所需时间减少80.4%。这充分说明应急调度稀释了污染物的浓度，验证了模型及算法的有效性。为进一步说明模型的有效性，我们选取方案A、C和F来观察突发水污染事件发生6 h后，不同调度方案中高坝洲水库以下的沿程污染物浓度变化过程(图3)。模拟结果表明，随着下泄流量的增大，经历相同的时长后，污染物浓度峰值降低，运移的位置更远，说明水库释放的水流对污染物起到稀释和加速迁移的作用。事实上，图4的动态模拟结果也显示了应急调度中污染物会随着时间而迁移与稀释。这些图表均验证了模型与算法的有效性。 图2. 优化后的得到的Pareto前沿 Table 1 Scheduling result of emergenc 方案 水布垭 隔河岩 高坝洲 达标时间 损失电能 t 1 Q m t last t 1 Q m t last t 1 Q m t last A 14.6 56.2 0.0 14.6 74.7 0.0 0.0 800.0 6.7 14.6 25.1 B 16.2 56.2 0.0 16.2 74.7 0.0 0.0 784.1 3.2 16.2 17.4 C 25.0 56.2 0.0 25.0 74.7 0.0 0.0 357.4 17.3 25.0 11.0 D 42.3 56.2 0.0 42.3 74.7 0.0 7.3 199.4 28.3 42.3 6.0 E 58.9 56.2 0.0 58.9 74.7 0.0 27.1 153.3 21.7 58.9 2.5 F 74.6 56.2 0.0 74.6 74.7 0.0 74.6 81.0 0.0 74.6 0.0 表1. 应急调度结果 注1：优化结果若表示该水库没有启动调度时， ( t 1 ， Q m ， t l a s t ) 统一用 表示。 注2：时间的单位为小时，电能的单位为万千瓦时，流量单位为立方米每秒。 图3. 污染事件发生6 h后污染物浓度 图4. 清江–长江交汇处污染物浓度变化过程 通过表1的数据分析，发现水布垭、隔河岩两座水库在不同调度方案中均没有加大放水。由经验及逻辑推断，这两座水库未参与应急调度的原因是他们没有与被污染河段直接相连且相距较远。若加大放水，会破坏水库原有的运行方式，降低水能利用效率，但是却不能直接影响污染物的迁移扩散过程，因此在多目标进化计算中，加大水布垭、隔河岩水库放水这种调度方案会作为一个劣解被淘汰。因此，当发生突发性污染事件需要启动应急调度时，在下游水库的水位、库容允许的情况下，优先调用距离污染物较近的或与被污染河段直接相连的水库，而后再考虑水量补偿。 3.3. 应急调度的高效益区间 从不启动应急调度的F方案开始，通过增大水库的放水，达标时间不断减少，同时损失的电能也在增加，但变化速率却不是恒定的。根据列表2的数据，E方案的达标时间比F方案减少15.7小时，电能的损失增加了2.5万千瓦时，说明达标时间每减少一个小时平均多损失1600千瓦时的电能，而A方案的达标时间虽然比B方案只减少了1.6个小时，但电能的损失却多增加了7.7万千瓦时，说明每减少一个小时的达标时间就多损失4.81万千瓦时的电能，两者相差三十倍。 Table 2 Benefits and sacrifice of emergency dispatchin 方案 达标时间 损失电能 达标时间减少量 损失电能增加量 每减少单位达标时间所多增加的电能损失 F 74.6 0.0 E 58.9 2.5 15.7 2.5 0.16 D 42.3 6.0 16.7 3.5 0.21 C 25.0 11.0 17.3 5.0 0.29 B 16.2 17.4 8.8 6.4 0.72 A 14.6 25.1 1.6 7.7 4.81 表2. 应急调度的收益与损失 图5. 应急调度方案集的高效益区间示意图 列表2的数据说明，从方案F递变至方案A，每减少单位达标时间所多增加的电能损失在不断增大。原因是多方面的：一方面，随着水库不断增大放水，由于河流的蓄水增多，释放水量对稀释作用的提升效果在减缓，再者，由于河流横截面积变大，流速增加的速率变慢，因而释放水量对加速迁移作用的提升效果也在减缓；另一方面，随着下泄水量的增多，水库水位不断下降从而导致出力不断降低，水能利用效率不断下降，应急调度的代价加速增长。因此，综合衡量收益与损失，给出应急调度的高效益区间(见图5)。 点P是距离直线AF最远的点，称之为“最经济点”。连接不调度方案F与最大限度调度方案A的斜率代表：按照线性速度，达标时间每减少一个小时所造成的电能损失平均量。P点与A点之间的方案，减少达标时间而造成电能损失的速度比线性速度快，因此成本高；而P点与F点之间的方案，减少达标时间而造成电能损失的速度比线性速度慢，因而是“高效益区间”。因此，若在险情允许的情况下，建议根据实际情况(如控制污染物达标时间的预期)，在点P与点F之间选取合适的应急调度方案，一般不建议选P点与A点之间的方案。
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user: 4. 结论 本文根据水动力模型和一维污染物对流–扩散模型，以污染物达标时间最短和应急调度过程中损失的电能最小为目标，充分发挥梯级水库群的调度作用，将模拟与优化结合起来，建立了基于模拟–优化模式的梯级水库群突发水污染事件应急调度优化模型，并借助改进的NSGA-II算法求解模型。所建模型成功应用于清江流域水布垭–隔河岩–高坝洲梯级水库群突发水污染事件应急调度，得到了一组最优应急调度方案集。优化计算得到的最优应急调度方案在减少电能损失的情况下使得污染物浓度下降明显，突发水污染事件得到控制。该模型对梯级水库群突发水污染事件应急调度具有一定的应用价值。 文中主要考虑了应急调度下造成的电能损失，暂时没有考虑损失水量对后续常态调度的影响，例如因水头降低而导致在常态调度期间带来的发电损失等，这是下一个值得研究的课题。应急调度涉及到来水情况、地形资料与各个水电站资料，不确定因素及各种误差在所难免，因此在模型应用时要根据具体情况注意误差的控制。
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user: 摘 要 通过对西安市境内主要河流基本情况的分析，在给定河流水功能区现状的和规划的水质目标、设计流量、污染物综合衰减系数以及水质背景条件下，采用一维水质模型核算了河流水功能区的纳污能力；在调查分析现状年河流水环境状况和污染物入河量的基础上，预测了规划年生活和工业污染物的排放量和入河量；根据计算的纳污能力和污染物入河量，提出了规划年河流水功能区的污染物入河量控制方案，为西安市河流污染治理和水资源保护提供技术支撑。结果表明：规划年黑河污染物入河削减量任务最轻，COD入河削减量均为0，氨氮入河削减量2020年为1.6 t，2030年为0.6 t。灞河最为繁重，COD入河削减量2020年达到4215.2 t；2030年达到4401.8 t；氨氮2020年入河削减量达到624.5 t；2030年达到696.8 t。 关键词 :纳污能力，污染物总量，控制方案 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 污染物总量控制是近些年国际上使用较为普遍的环境管理措施，其通过限制和削减污染物排放量，达到改善流域和区域环境质量的目的 [ 1 ] 。20世纪60年代末，污染物总量控制的概念由日本首先提出 [ 2 ] [ 3 ] ，随后在日本、美国、英国等发达国家得到广泛的应用，通过对污染物总量控制的研究和管理，已使其国家或局部地区的环境状况大为改观 [ 4 ] 。20世纪80年代初，我国一些省市开始开展污染物总量控制的试点工作，“九五”期间，开始在全国范围实施污染物排放总量控制 [ 5 ] 。“十一五”期间，我国将SO 2 、COD纳入节能减排约束性指标。2015年国务院颁布实施《水污染防治行动计划》，大力推进水生态文明建设和水污染防治力度，实现水资源的可持续利用，保障社会、经济与环境的和谐发展。本文以西安市境内的黑河、沣河、灞河3条河流为研究对象，通过核定河流水功能区纳污能力，提出污染物入河控制方案，为制定各入河排污口的限排量和污染物削减量，实现入河排污口的优化布置和河流整治提供依据，同时为水行政主管部门落实最严格水资源管理制度，保护水资源提供一定的技术支撑。 西安地处八百里秦川腹地，市域跨东经107˚40'~109˚49'，北纬33˚39'~34˚44'，东西长约204 km，南北宽约116 km，土地面积10，108 km 2 。市境内河流除秦岭南部汉江支流湑水河上游132 km 2 、旬河上游25 km 2 分别汇入汉江以及南洛河上游蓝田县境内的14 km 2 直接入黄河外，大部分属黄河一级支流渭河水系，计有渭、泾、灞、浐、沣、潏、涝、黑、石川等50余条河流(集水面积大于50 km 2 以上)，其中发源于市境内，且流域面积在1000 km 2 以上的有黑河、沣河、灞河这3条河流，基本情况详见表1，河流示意图见图1。
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user: 2. 河流水环境现状 据西安市水环境监测中心数据，西安市在黑河、沣河、灞河3条河流上设定了9个水质监测断面。对收集到的2008~2015年各断面水质监测结果进行分析评价，黑河上的3个断面水质历年均达标；沣河上的2个断面，沣峪口断面水质逐年好转，由III类逐步变为II类，马王桥出境断面历年水质较为稳定，维持在IV类；灞河上的4个断面，蓝关镇、马渡王2个断面水质历年均达标，东城大道桥部分年份达标，部分未达标，灞河入渭口 Table 1 Basic situation statistics of research river 河流名称 发源地 流域面积(km 2 ) 河长(km) 河道比降(‰) 多年平均径流量(亿m 3 ) 控制站 全河 黑河 周至县 2258 125.8 8.8 黑峪口(5.6) 7.25 沣河 长安区 1386 78 8.2 秦渡镇(2.48) 4.29 灞河 蓝田县 2581 104.1 6.0 马渡王(5.01) 6.88 表1. 研究河流基本情况统计 图1. 研究河流示意图 断面水质由劣V类逐步转变为V类，但仍未达到IV类水质目标要求。3条河流主要超标污染物是COD和氨氮。 另据统计 [ 6 ] ，2015年黑河干流废污水入河量52.07万t，COD入河量168.4 t，氨氮入河量27.3 t；沣河干流废污水入河量192.3万t，COD入河量575.4 t，氨氮入河量54.64 t；灞河干流废污水入河量6208.9万t，COD入河量6699.7 t，氨氮入河量879.9 t。
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user: 3. 河流纳污能力计算 河流纳污能力是指在设计水文条件下，满足计算水域的水质目标时，该水域所能容纳的某种污染物的最大数值 [ 7 ] 。其大小与水体特征、水质目标及污染物特性等有关，在实际计算中受污染源概化、设计流量和流速、上游污染物浓度、污染物综合降解系数等设计条件和参数的影响。 本次河流纳污能力计算以功能区为单元，其中源头水保护区水质能够达到水质目标要求；开发利用区部分河段由于废污水超标排放，水质较差，本次纳污能力计算主要集中在二级水功能区。 3.1. 计算模型 目前国内外关于水域纳污能力计算方法的研究较为成熟，常见的有解析法 [ 8 ] 、系统分析法 [ 9 ] 、模型试错法 [ 10 ] 等，多是建立在水环境数学模型的基础上，能够较为准确的描述污染物在水环境中变化规律及其影响因素之间的相互关系，由零维、一维稳态模型向二维、三维动态模型发展，而且被模拟的状态变量不断增多与完善 [ 11 ] [ 12 ] 。 根据水环境现状分析，这3条河流大多属有机污染型河流，基本满足以下几个条件：一维均匀稳定流；纵向扩散项远小于平流输送项，从而忽略纵向扩散项；污染源是连续点源，可仅考虑污染物的降解；排污口入河污染物一开始就完全混合。因此采用一维水质模型进行计算，模型表达如下。 W 纳 = 86.4 { C S ( Q 0 + ∑ q i ) − C 0 Q 0 exp ( − k x u ) + ∑ q i C i ( 1 − exp ( − k x i u ) ) } 式中： W 纳 为计算单元纳污能力(kg/d)；C s 为计算单元水质控制目标浓度(mg/l)；C 0 为上断面的水质控制目标浓度(mg/l)；Q 0 为上断面的来水流量(m 3 /s)；C i 为第i个排污口、支流口污染物浓度，排污口为排放标准污染物浓度，支流口为支流口河段功能区要求的水质标准(mg/l)；q i 为第i个排污口、支流口流量(m 3 /s)；k为污染物综合衰减系数(1/d)；x为计算单元上计算断面到下计算断面距离(km)；x i 为第i个排污口、支流口到下计算断面距离(km)；u为设计流量下平均流速(km/d)；86.4为单位换算系数。 3.2. 参数确定 1) 设计流量及流速 现状条件下，一般采用90%保证率最枯月平均流量或近10年最枯月平均流量作为枯水期设计流量。规划年条件下按水资源配置方案对现状条件下的设计流量精选修正和调整作为规划水平年的设计流量。 2) 综合衰减系数(k) 综合衰减系数反映了污染物在水体作用下降解速度的快慢，它与河流的水文条件和河道污染程度均有关，可用实测资料反推或类比分析确定。本次河流纳污能力计算中，参考渭河和泾河的实测和试验研究成果，COD和氨氮的综合衰减系数确定为流量小于10 m 3 /s时分别为0.1736和0.1160，流量大于10 m 3 /s时为0.1389和0.0810。 3.3. 纳污能力计算 利用公式对3条河流各功能区纳污能力进行核算，采用参数及计算结果详见表2。各规划年黑河、沣河及灞河COD的纳污能力分别为456.0 t/a、357.8 t/a和1954.6 t/a；氨氮的纳污能力分别为35.4 t/a、19.3 t/a和113.0 t/a。
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user: 4. 规划年污染物预测 规划水平年污染源产生量、排放量及入河量预测由城镇生活污染源和工业污染源两部分组成。 鉴于用水系统供、用、耗、排之间的平衡关系 [ 13 ] ，在预测废污水产生量时，以各河流所在区县和各流域的综合规划为基础，采用供水量扣除耗水量法进行预测；在预测废污水排放量时，结合区域污染源的现状入河量调查成果，考虑与水中长期供求规划、流域规划等的供水预测成果的协调与衔接，采用供水量乘排水系数法进行预测；在预测废污水入河量时，采用废污水排放量乘入河系数法进行预测。河流水功能区污染物入河量预测结果见表3。 综上，2020年黑河、沣河和灞河废污水入河量分别为398.4万t、141.5万t、6901.7万t，COD入河量分别为196.8 t、539.0 t、6503.6 t，氨氮入河量分别为37.0 t、51.2 t、830.1 t。 2030年黑河、沣河和灞河废污水入河量分别为389.7万t、140.7万t、6866.1万t，COD入河量分别为197.0 t、538.6 t、6356.4 t，氨氮入河量分别为36.0 t、51.4 t、809.8 t。
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user: 6. 结论 1) 采用一维水质模型核算了黑河、沣河和灞河3条河流水功能区的纳污能力。规划年黑河、沣河及灞河COD的纳污能力分别为456.0 t/a、357.8 t/a和1954.6 t/a；氨氮的纳污能力分别为35.4 t/a、19.3 t/a和113.0 t/a。 2) 在分析现状年河流水环境状况和污染物入河量的基础上，预测了规划年生活和工业污染物的排放量和入河量。2020年黑河、沣河和灞河3条河流COD入河量分别为196.8 t、539.0 t、6503.6 t，氨氮入河量分别为37.0 t、51.2 t、830.1 t。2030年黑河、沣河和灞河3条河流COD入河量分别为197.0 t、538.6 t、6356.4 t，氨氮入河量分别为36.0 t、51.4 t、809.8 t。 3) 通过对上述3条河流规划年污染物入河量与相应纳污能力的对比分析，提出了3条河流的污染物入河控制量和入河削减量，其中黑河污染物入河削减量任务最轻，2020年COD入河削减量0，氨氮入河削减量1.6 t；2030年COD入河削减量0；氨氮入河削减量0.6 t。灞河最为繁重，2020年COD入河削减量4215.2 t；氨氮入河削减量624.5 t；2030年COD入河削减量4401.8 t；氨氮入河削减量696.8 t。 4) 除采取新建或扩建污水处理厂，增强污水处理能力，降低污染物排放量和入河量外，还应积极采取非工程措施 [ 14 ] ，如建立统一、高效、协调的水资源保护管理体制，加强流域水资源管理；加强入河排污口设置的管理，规范排污口设置审批工作；加强水资源保护的舆论宣传和监督，注重水资源保护与管理的科学研究等，努力实现水资源的可持续利用，为西安水生态文明城市建设保驾护航。
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user: 摘 要 以成都市金牛区城市绿舟花园小区及附近区域为研究对象，运用SWMM模型模拟了该区域在现状条件和采用低影响开发(LID)措施情景下，遭遇不同重现期设计暴雨时的排水管道出口断面径流过程，分析和评估了基于海绵城市理念的LID措施对城市雨洪的削减效果。结果表明LID措施对城市雨洪具有削减和滞留作用，而且在低重现期暴雨情况下，LID措施对城市雨洪的控制作用更加显著，可为城市雨洪控制提供参考。 关键词 :城市雨洪控制，低影响开发，SWMM Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/