应用遗传算法建立云杉针叶表面PCDD/Fs光解半衰期的预测模型

采用量子化学PM3算法计算PCDD/Fs的量子化学参数,应用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)对所建模型中的变量进行筛选,建立了能预测吸附到云杉[Picea abies (L.) Karst.]针叶表面的PCDD/Fs光解半衰期(t_1/2)的定量结构-性质关系(QSPR)模型,认为影响PCDD/Fs光解速率的主要因素是分子最高占据轨道能(E_HOMO)、前线分子轨道能量差(E_LUMO-E_HOMO)和平均极化率(α).随着EHOMO和α的增大;其lg t_1/2值增大,PCDD/Fs的lg t_1/2值与其(E_LUMO-E_HOMO)值呈抛物线关系,当E_LUMO-E_HOMO＝7.847时,lg t_1/2有最小值;当E_LUMO-E_HOMO≤7.847时,lg t_1/2值随着E_LUMO-E_HOMO的增大而减小;当E_LUMO-E_HOMO≥7.847时,lg t_1/2值随着E_LUMO-E_HOMO的增大而增大.     

水环境中溴化1-烷基-3-甲基咪唑类离子液体与胸腺嘧啶相互作用体系的计算研究

溴化咪唑类离子液体的生物小分子作用机制亟待探索.本文采用M06-2X/6-311++G（2d,p）/PCM/water理论方法计算了研究胸腺嘧啶（T）与溴化1-烷基-3-甲基咪唑类离子液体（[C_nmim]Br,n=2、4、6、8、10）相互作用形成的T-[C_nmim]⁺、T-Br^-、T-[C_nmim]Br和T-2[C_nmim]Br体系的结构和能量学特征.结果表明T与阴阳离子间形成典型构型的稳定顺序是：共面 < 垂直 < 堆积（T-[C_nmim]⁺）,top < front（T-Br^-）,T-[C_nmim]⁺ < T-Br^- < T-[C_nmim]Br < T-2[C_nmim]Br.T与Br^-之间的氢键作用与咪唑阳离子伴随弱氢键的堆积环境更有利,阳离子烷基链长影响不明显.在堆积构型中胸腺嘧啶与咪唑阳离子以π-π⁺色散吸引为主,并伴随C-H…O和C-H…π弱氢键作用,部分碱基电子转移至阳离子（π→π⁺）,其NBO分析显示稳定化能主要来自π→π^+*（ΣE_π→π+*²）轨道作用的贡献;T与Br^-之间以静电吸引为主,溴离子向胸腺嘧啶转移电子,稳定化能源于lp_Br→σ_N-H^*.     

氯代芳香族化合物结构-电化学还原电位定量关系的贝叶斯规整化BP神经网络模型

将贝叶斯规整化误差反向传播神经网络(BRBPNN)应用于环境领域的 QSPR模型.采用ChemOffice2004内置的MOPAC 2000计算了6种量子化学参数(分子最高占据能EHOMO、分子最低占据能ELUMO、分子生成热HF、分子偶极矩DIP、分子的电子能量EE和分子的核核排斥能CCR)以及氯原子数(Cl)和分子量(MW),建立了87种氯代芳香族化合物结构与电化学还原电位定量关系的BRBPNN模型.最优网络模型结构为6-20-1,其电化学还原电位的拟合及预测能力明显优于逐步线性回归模型,其训练集和预测集的相关系数平方和均方根误差(MSE)分别达到0.999和0.000105,0.965和 0.00159.最优模型输入节点到隐含层权重平方和的分布规律揭示出各种描述符对还原电位的影响大小依次为: E_LUMO>E_HOMO>HF>CCR>EE>DIP.由散点图揭示出影响为正有EE;影响为负有E_LUMO,HF,DIP;影响无明显正负性的有E_LUMO,CCR.结果表明,贝叶斯规整化大大方便了网络规整化参数选择,保证了网络的优良概括能力和稳健性.本研究对氯代芳香族化合物采用电化学处理的适用性以及分析相应电化学降解机理提供了依据.     

基于生物光学模型的二类水体光学活性物质估算：以晋江下游河段为例

水体中各组分对光谱的吸收和散射构成了水体的固有光学特性,是生物光学模型的重要参数,是建立水质遥感半分析模型的基础.目前该方法多应用于湖泊水质监测,很少用于河流.因此, 本研究以福建晋江下游河段为例, 探讨水面下反射率R(0^-)与光学活性物质之间的关系,并建立了光学活性物质的估算模型.结果表明,利用R(0^-)₇₅₃与总悬浮物浓度、R(0^-)₇₀₂/R(0^-)₆₈₀与浮游植物色素浓度、R(0^-)₆₇₀/R(0^-)₄₂₃与CDOM吸收系数分别建立的估算模型能取得理想的效果,其决定系数分别是0.953、 0.820 5和0.621 3,对应的相对误差分别是6.1%、 21.87%和22.18%.三者中以悬浮物浓度的反演精度最高,然后依次为浮游植物色素浓度和CDOM.主要原因在于浮游植物色素的浓度相对较低,光谱信号较弱;CDOM的特征光谱波段很窄,而且该波段内的R(0^-)受到其它２种物质存在的影响.     

人工智能助力臭氧催化剂SrFexZr1-xO3的开发

将人工智能应用于催化臭氧氧化催化剂SrFe_xZr_1-xO₃的开发过程,采用共沉淀法制备了50种不同配方的催化剂,考察聚乙二醇（PEG）投加量、煅烧时间、老化时间、氨水投加量和铁掺杂量对SrFe_xZr_1-xO₃催化剂催化臭氧降解间甲酚反应活性的影响.同时,利用人工神经网络（ANN）和响应面（RSM）对催化剂合成条件与TOC去除率和间甲酚转化率的关系进行拟合,训练集中ANN的R²值分别为0.91和0.97,高于RSM的R²值0.35和0.41;在4组测试集上ANN的均方误差（MSE）分别为9.87和17.67,远小于RSM的23.89和28.87.结果表明,ANN模型对催化剂制备过程的复杂体系具有更好的拟合和泛化能力.在ANN训练好的模型中通过枚举法寻找最优合成条件为：PEG投加量为19.00%,煅烧时间为1.25 h,老化时间为26.50 h,氨水投加量为6.21 mL,铁掺杂量为3.37%,所得催化剂为SrFe_0.13Zr_0.87O₃-B.最佳反应条件下,间甲酚转化率和TOC去除率分别达到98.52%和17.21%,优于空白组的73.46%和1.86%.     

Photocatalytic degradation of perfluorooctanoic acid with β-Ga2O3 in anoxic aqueous solution

Perfluorooctanoic acid (PFOA) is a new-found hazardous persistent organic pollutant, and it is resistant to decomposition by hydroxyl radical (HO·) due to its stable chemical structure and the high electronegativity of fluorine. Photocatalytic reduction of PFOA with β-Ga₂O₃ in anoxic aqueous solution was investigated for the first time, and the results showed that the photoinduced electron (e_cb^-) coming from the β-Ga₂O₃ conduction band was the major degradation substance for PFOA, and shorter-chain perfluorinated carboxylic acids (PFCAs, C_nF_2n+1COOH, 1 ≤ n ≤ 6) were the dominant products. Furthermore, the concentration of F^- was measured by the IC technique and defluorination efficiency was calculated. After 3 hr, the photocatalytic degradation efficiency was 98.8% and defluorination efficiency was 31.6% in the presence of thiosulfate and bubbling N₂. The degradation reaction followed first-order kinetics (k = 0.0239 min^-1, t_1/2 = 0.48 hr). PFCAs (C_nF_2n+1COOH, 1 ≤ n ≤ 7) were detected and measured by LC-MS and LC-MS/MS methods. It was deduced that the probable photocatalytic degradation mechanism involves e_cb^- attacking the carboxyl of C_nF_2n+1COOH, resulting in decarboxylation and the generation of C_nF_2n+1·. The produced C_nF_2n+1· reacted with H2O, forming C_nF_2n+1OH, then C_nF_2n+1OH underwent HF loss and hydrolysis to form C_nF_2n+1COOH.     

不同铁源对剩余污泥厌氧系统中蓝铁石生成的影响

以污水处理厂剩余污泥为研究对象,污泥经酸/碱预处理（pH=3.0/pH=10.0）后,分别以FeOOH、FeCl₃及Fe₂O₃为外加铁源,进行厌氧发酵,探究铁源对厌氧系统中蓝铁石晶体生成的影响.结果表明：FeCl₃和FeOOH可以高效地被还原为Fe²⁺,其铁还原效率（E_Fe）最高为56.24%~80.10%,且酸处理效果优于碱处理（3.00%~13.31%）,而Fe₂O₃的E_Fe相对较低,最高分别为31.94%（pH=3.0）和50.1%（pH=10.0）.FeOOH和Fe₂O₃的投加,可促进胞外聚合物（EPS）中蛋白质含量的提升,增强胞外电子传递能力,但Fe₂O₃因其结晶度高,阻碍了铁还原微生物对铁源的利用,导致铁还原效率低.上清液PO₄^3-浓度、污泥Fe-P比例与E_Fe呈负相关,E_Fe越高则PO₄^3-浓度、Fe-P比例越低.FeOOH组上清液PO₄^3-浓度下降幅度最大,反应第9 d PO₄^3-浓度最低,仅为对照组的10.30%（pH=3.0）和17.20%（pH=10.0）,其次是FeCl₃组（22.83%/27.87%）,Fe₂O₃组最终剩余较多PO₄^3-（65.02%/56.33%）;FeOOH、FeCl₃和Fe₂O₃酸/碱组的Fe-P比例分别为32.19%/21.20%、34.41%/23.09%和20.92%/11.99%.铁源的添加提高了污泥的磷回收率（R_p）,并且酸预处理效果优于碱处理,其中FeCl₃组R_p最高,是对照组的2.91倍,其次是FeOOH组（2.63倍）和Fe₂O₃组（2.12倍）.XRD分析表明,FeOOH和FeCl₃酸/碱预处理组均生成了蓝铁石晶体.     

喀斯特地区端元样品中溶解有机质的多维特征与源辨析研究

由于喀斯特地区水生生态系统中碳循环的复杂性,给溶解有机质（Dissolved organic matter,DOM）的来源解析带来了巨大的挑战和困难.本研究应用C/N比值、δ¹³C组成、紫外-可见吸收光谱与三维荧光光谱等表征技术,综合对比了西南喀斯特地区典型土壤与水生植物样品DOM的多维特征,探讨了示踪喀斯特地区DOM来源的可靠方法与指标.结果表明：水生植物的C/N比值波动范围较大,石灰土的C/N比值偏低,水生植物与土壤样品的C/N比值及δ¹³C组成有所重叠,难以区分DOM的来源.多种紫外吸收系数（a₂₅₄、a₂₈₀、a₃₀₀与a₃₅₀）侧面反映了不同DOM样品中芳香族化合物的相对丰度,SUVA₂₅₄、E2/E3、E4/E6与腐殖化指数（HIX、HIX_ohno）指示了样品之间腐殖化程度的差异,特别是HIX、荧光指数（FI）、S_R较好区分了浮游藻类与土壤DOM.修正荧光指数（YFI）还揭示了不同DOM样品的化学组成,与三维荧光光谱的平行因子分析相吻合.此外,黄壤因较低的pH值会使土壤有机质酸解为含氮组分,导致HIX、FI和S_R的匹配性不好.除浮游藻类外,HIX表明水生植物DOM均为内源,S_R却显示其主要为外源,而FI指示兼有内源和外源.因此,在进行喀斯特地区DOM来源解析时,光谱技术相比C/N比值和δ¹³C分析更加简便、有效,同时应注意不同土壤类型的异质性与水生生态系统的复杂性.     

基于UV-vis和EEMs解析白洋淀冬季冰封期间隙水DOM的光谱特征及来源

基于三维荧光光谱（EEMs）技术结合平行因子分析法（PARAFAC）以及紫外-可见光谱技术（UV-vis）,对雄安新区-白洋淀冬季冰封期不同特征区域间隙水溶解性有机物（DOM）的光谱特征以及来源进行解析.结果表明：冬季冰封期白洋淀不同特征淀区间隙水DOM的相对浓度差异显著,养殖区的最高、旅游区的最低;冰封期白洋淀大部分区域间隙水DOM的E₃/E₄均大于3.5,说明DOM以低腐殖质成分为主;三维荧光通过PARAFAC解析出3种组分,分别为类酪氨酸（C1）、类色氨酸（C2）和陆源腐殖质（C3）;对3个组分进行相关性分析,结果显示C1与C2之间的相关系数达到0.99（p<0.001）;白洋淀各个特征区域间的DOM总荧光强度和各荧光组分相对丰度呈现显著的差异（p<0.05）;DOM的总荧光强度以及各组分的荧光强度均呈现出唐河入淀口高的特征,C1+C2是DOM的主要成分呈现养殖区多、自然区少的特点,养殖区达到79.30%~92.04%,自然区达到26.60%~38.55%;冰封期白洋淀间隙水水体的DOM荧光指数FI为（2.58±0.23）>1.8,生物源指数（BIX）为1.20±0.25,表明白洋淀DOM来源于生物活动并且以自生源为主,与腐殖程度指标（HIX）的结果相吻合;a₂₅₄与硝氮、溶解性总磷和A₂₅₄/A₂₀₄,a₃₅₅与S_350~400;a₄₄₀与S_275~295、S_350~400、E₂/E₄、E₂/E₆和E₄/E₆,C1以及C2与Fn₂₈₀,C3与硝氮和Fn₃₅₅相关性很好（p<0.05）.综上,通过对冬季冰封期白洋淀各个典型淀区间隙水水体DOM光谱特征进行研究,可以为分析白洋淀水体有机物污染特征和白洋淀的水质管理提供技术支持.     

一种改进的高级氧化工艺降解微囊藻毒素动力学模型

试验利用UV/H₂Ｏ₂和臭氧2种高级氧化工艺降解太湖水中粗提取的微囊藻毒素,研究了光强、初始藻毒素浓度、H₂Ｏ₂投加量、臭氧投加量、pH值及阴离子对其去除率的影响,并探讨了包括pH,碳酸根浓度等水质参数在反应过程中的变化情况.在准一级反应动力学的基础上提出了一种简捷的适合实际水质的高级氧化技术降解数学模型.结果表明,UV/H₂Ｏ₂（包括单独UV）体系中,准一级动力学和准二级动力学相关系数R² 的平均值分别为0.927和0.827;在臭氧工艺中,准一级和准二级动力学相关系数R² 的平均值分别为0.911和0.925;而采用改进的一级动力学模型拟合的精确性有较大提高,UV/H₂Ｏ₂（包括单独UV）和臭氧2种体系中拟合相关系数R² 的平均值分别提高到0.982和0.985;而且通过模型分析还可以得出：在光强、双氧水浓度和臭氧浓度不变的情况下,pH值和碳酸根（碳酸氢根）离子浓度是影响反应最大的因素.     

基于神经网络集成的单个飞行事件噪声预测模型

通过分析影响单个飞行事件噪声的各种因素,构建了BP神经网络回归预测模型,并通过自适应遗传算法优选出参与集成的个体神经网络,提出了预测单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型.为了有效保证差异性,设置不同隐藏神经元个数和Bagging算法来构建和训练单个网络.实验结果表明,单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型相对单个BP神经网络模型泛化能力更强,稳定性能更好.本文方法在测试集上误差在3dB以内的平均比率为96.9%,比单个网络高6.8%.     

基于NARX神经网络的PM2.5/10浓度值预测模型——以咸阳市两寺渡监测站为例

PM_2.5和PM₁₀（记为PM_2.5/10）对空气质量和人类健康有着严重威胁,日益引起国内外的关注,并成为大气污染控制工程中最重要的部分。基于陕西省咸阳市两寺渡监测站的污染物（PM_2.5、PM₁₀、NO₂、NO、NO_x、CO）和相关气象参数的监测数据,建立起基于非线性有源自回归神经网络的预测模型,并分别针对不同预测时间段确定最优网络结构,从而实现了对未来6小时、12小时以及24小时PM_2.5/10浓度的有效预测。实验结果表明：（1）NARX神经网络模型可对未来24小时内的PM_2.5/10污染物浓度进行较为准确的预测;（2）对于PM_2.5/10未来6小时的预测能力优于对12小时、24小时的预测;（3）预测值偏高或偏低的结果与前后时间段内的气象因素及其他污染物浓度变化情况也具有相关性。     

33年来中国铁路运输行业的大气污染物排放

铁路是中国重要的交通运输方式,但中国至今尚无铁路运输行业大气污染物排放的报道.根据中国铁路部门逐年统计数据,采用基于燃料消耗量的排放因子法,估算了1975～2007年中国铁路机车大气污染物排放量,并分析了大气污染物排放强度及其变化.结果表明,33年来中国铁路机车烟尘、SO2、CO和CnHm排放量逐年降低,分别由1975...     

UV/H2O2降解美罗培南的影响因素及毒性研究

利用波长为254 nm的紫外灯活化过氧化氢(H_2O_2)氧化降解美罗培南(MPN),考察了H_2O_2投加量、初始pH值、水中常见共存阴离子(Cl~-、HCO~-_3、NO~-_3)和天然有机化合物(NOM)等重要影响因素对MPN降解的影响.结果表明,紫外光功率为4 W,初始pH为7.0,n(H_2O_2)/n(MPN)=20∶1时,反应20 min后,MPN的降解率达到97.8%.H_2O_2投加量的增加会加快MPN的降解速率,Cl~-和HCO~-_3对UV/H_2O_2体系中MPN去除效果的影响较小,极少量的NO~-_3会促进MPN的降解,当NO~-_3的浓度≥10 mg·L~(-1)时,MPN的降解受到抑制,且离子浓度越高,抑制程度表现越明显.NOM的存在对MPN的降解有抑制作用.与纯水相比,MPN在实际水体中的去除受到抑制,归因于水体基质的影响.大肠杆菌的急性毒性实验研究表明,MPN的中间转化产物保留了一些抗菌性能,但光解的最终产物无抗菌性能.     

基于远程在线监控车载终端的柴油车NOx排放等级诊断研究

远程在线监控车载终端集成了远程通讯模块、卫星定位模块、发动机OBD信息解析模块,能够实时读取车辆排放相关运行信息,但无法直接判断车辆NO_x排放情况.为了快速、准确地评估车辆排放情况,诊断和监测NO_x高排放车,同时为了克服有些重型柴油车监测数据中缺失进气流量、燃油流量、车速等重要的实时信息,无法计算出车辆NO_x排放因子的问题.本文提出了由NO_x浓度分布特征驱动的高排放重型柴油车识别算法,通过远程在线监控车载终端设备获取车辆的发动机信息和SCR系统运行信息,运用NO_x浓度分布计算车辆每天NO_x排放浓度占比,通过系统聚类法对车辆NO_x排放浓度占比进行聚类,结果聚为优、良、中、差4类.利用车辆NO_x排放浓度区间分布及其聚类结果分别作为训练集的输入和输出,选择BP神经网络作为训练算法,训练获得的模型分类准确率为90%,利用训练好的模型判断在用柴油车NO_x排放等级,从而识别及监测NO_x高排放车辆.研究结果可为柴油车NO_x高排放诊断及监测提供依据,有助于监管部门能够快速识别NO_x高排放车辆.     

基于地统计模型的上海大气污染物多建模方法的比较

地统计模型被广泛应用于环境空气污染物暴露模拟,但不同建模方法及其模拟结果之间的对比研究较少.基于上海2016~2019年55个环境空气监测点位的NO₂和PM_2.5观测数据,以及交通路网、排放源兴趣点和卫星数据等地统计变量,应用偏最小二乘回归（PLS）、监督学习线性回归（SLR）和机器学习随机森林（RF）这3种建模方法创建年暴露模型,并进一步应用普通克里金插值（OK）法分析模型残差,构建复合模型.应用交叉验证对模型的模拟效果进行检验,选取每一种建模方法的最优模型结构（是否应用OK）作为最终模型.结果表明,NO₂模型中表现最好的是RF-OK （R_mse²为0.70~0.82）和PLS-OK模型（R_mse²为0.78~0.84）;PM_2.5模型中PLS模型（R_mse²为0.62~0.71）优于SLR-OK （R_mse²为0.40~0.79）和RF-OK （R_mse²：0.31~0.56）模型.应用3种建模方法对上海1 km网格开展年暴露模拟和对比,NO₂模型间模拟结果的相关性（r为0.82~0.91）高于PM_2.5模拟结果的相关性（r为0.66~0.96）.基于3种模型2019年的模拟结果,评估了上海NO₂和PM_2.5的人群暴露水平.     

H_2O_2诱导拟南芥NIT2基因甲基化特征与转录水平改变

用外源H2O2处理拟南芥植株,亚硫酸氢盐修饰后测序法分析胁迫生理中NIT2基因启动子区甲基化特征变化,RT-PCR检测该基因的转录水平.结果显示:用100#mol·L-1的H2O2处理3 h后,NIT2启动子区胞嘧啶总甲基化水平与对照差异不大,但对照组CHG(H为C、A或T)和CG位点甲基化水平分别为35.0%和93.3%,H2O2处理组CHG和CG位点甲基化水平分别为50.0%和96.9%;H2O2处理组CHH位点则表现为甲基化水平升高、降低或去甲基化;H2O2胁迫组拟南芥地上组织中NIT2基因转录水平提高.研究结果表明:NIT2基因的转录应答和DNA甲基化修饰参与了植株的逆境生理过程;氧化胁迫与DNA甲基化改变、基因转录上调同时发生,说明胁迫诱发的活性氧增高可能参与胞嘧啶甲基化修饰和基因转录的调节.     

H2O2和NO互作调控SO2诱导的胡杨细胞死亡

二氧化硫(SO_2)是一种常见的大气污染物,目前关于SO_2对木本植物的毒害作用及相关机制并不清楚.本文以木本植物胡杨的愈伤细胞为材料,研究SO_2衍生物对胡杨细胞的致死效应,以及过氧化氢(H_2O_2)与一氧化氮(NO)在SO_2诱导胡杨细胞死亡中的信号调节作用.研究发现:SO_2衍生物处理(1~5 mmol·L-1)可诱发胡杨细胞死亡,且SO_2衍生物浓度越大、处理时间越长,细胞死亡率越高.2 mmol·L-1SO_2衍生物处理胡杨细胞后,胞内H_2O_2和NO水平显著升高,且H_2O_2水平的升高先于NO.一定浓度的外源H_2O_2或NO供体SNP能够提高SO_2胁迫下胡杨细胞的死亡率;而使用H_2O_2清除剂CAT和ASA、NO清除剂c PTIO、NO合成抑制剂钨酸钠后,SO_2诱导的细胞死亡率明显降低.进一步实验发现,外源H_2O_2可以提高SO_2胁迫下胡杨细胞的硝酸还原酶(NR)活性,促进胞内NO产生;而利用CAT和ASA清除H_2O_2后,细胞NR活性和NO产生均受到明显抑制.此外,SO_2胁迫下,外源SNP能够抑制抗氧化酶(CAT和APX)活性,增加胡杨细胞内的H_2O_2水平,而一定浓度的c PTIO和钨酸钠均可提高CAT和APX活性,降低胞内H_2O_2水平.结果表明:SO_2胁迫下,胡杨细胞快速产生的H_2O_2能够激活硝酸还原酶活性,促进NO生成,同时NO能够通过抑制抗氧化酶活性而提高H_2O_2水平.H_2O_2与NO互作调控SO_2诱导的胡杨细胞死亡.