泰国克拉地峡东西海岸带红树林变化遥感分析

针对克拉地峡红树林的保护问题,应用多时相的Landsat、HJ-1B数据和SRTM高程数据,采用最大似然法对泰国克拉地峡东西海岸带的红树林变化进行了遥感监测和对比分析。结果表明:（1）在克拉地峡地区,西海岸带红树林分布比较广泛,面积较大,东海岸带分布较少并且分布较集中,面积较小;（2）近40a来红树林面积总体上在减少,东海岸总体减少比例较大,西海岸红树林减少比例较小。东西海岸带红树林的大量减少都集中在1989年到2001年间;（3）克拉地峡东西海岸带的红树林减少的主要影响因素不同。在东海岸,对红树林破坏的最主要因素是养虾池的建立;在西海岸,城市化扩张、海岸带开发是造成红树林减少的主要原因。     

西南典型碳酸盐岩高地质背景区农田重金属化学形态、影响因素及回归模型

土壤重金属化学形态是决定重金属生物活性和生物毒性的重要因素,是科学评价西南碳酸盐岩高地质背景区土壤重金属生态风险的关键.为了探明碳酸盐岩高地质背景区土壤重金属化学形态分布情况,选择贵州省典型碳酸盐岩分布区,以第二次全国土壤普查图斑为采样单元,在农田中采集土壤表层样品309件,利用改进的Tessier七步顺序提取法,分析了As、Cd、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn等7种重金属的水溶态（F1）、离子交换态（F2）、碳酸盐结合态（F3）、弱有机结合态（F4）、铁锰氧化物结合态（F5）、强有机结合态（F6）和残渣态（F7）这7种化学形态.结果发现,土壤中重金属As、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn残渣态比例均超过50%,有效组分（F1~F3）比例均小于5%,潜在生物有效组分（F4~F6）比例低于45%,活性较低,生态风险不高.Cd的有效组分和潜在生物有效组分占比分别为55.49%和29.37%,远高于其他重金属,基于土壤重金属形态的生态风险远小于基于土壤总量的生态风险.逐步回归方程可以有效建立Cd、Cu和Pb生物有效组分与影响因素之间的关系.重金属全量和pH值是影响碳酸盐岩高地质背景区土壤重金属化学形态的重要因子,受研究区长期土法炼锌活动和碳酸盐岩风化成土过程中重金属元素倾向于在残渣态中富集的影响,土壤有机质（OM）和氧化物含量对土壤重金属化学形态影响相对较小.     

PMF模型解析土壤重金属来源的不确定性

正定因子矩阵分解（PMF）是目前污染源解析领域应用最为广泛的受体模型之一,其不确定性研究一直是源解析研究的前沿和热点.利用拔靴法（BS）、替换法（DISP）和拔靴-替换法（BS-DISP）3种不确定性分析方法探讨了PMF模型应用于土壤重金属源解析的不确定性,并以德兴铜矿周边土壤重金属为对象开展案例研究.结果表明,6因子情景是PMF模型最佳运行结果;在6因子情景的源成分谱中,除Cr和Ti外,DISP和BS不确定性区间均处于标识元素基本值的0.6~1.5倍之间,BS-DISP不确定性区间处于基本值的0.6~1.6倍之间;模型结果的不确定性更多源于因子旋转误差.通过这3种不确定性分析方法可以获得PMF模型运算中的随机误差和因子旋转误差.其中,BS-DISP法和BS法得到的结果能够辅助判断因子数是否过拟合,并有助于理解源谱的不确定性,而DISP法能够用于理解旋转的不确定性,可作为评价旋转过程可行性的方法.     

似然度函数对GLUE方法的影响

GLUE方法是不确定性条件下参数识别的重要方法,似然度函数的选择是GLUE方法的关键. 为克服观测误差和模型结构误差对研究结果的影响,利用合成的数据序列,以污染物衰减模型为基础,分析了似然度函数对参数识别和模型预测结果的影响. 从识别结果来看,由于似然度函数的变化改变了参数似然度之间的对比,因此对参数识别及灵敏度分析的结果都产生了影响,甚至能够改变参数全局灵敏度的相对排序. 从预测结果来看,似然度函数的变化影响了模型预测的分布,但即使预测结果的模糊性在减少,精度并没有相应地提高. 因此,似然度函数的恰当选择对分析结果具有重要的影响,应结合研究问题的具体特点和对模拟结果的要求,采用概率论等相关方法选择出尽可能体现参数真实重要性的函数.      

基于EnKF排放清单反演方法的关键影响参数评估与优化

以中国一氧化碳(CO)排放反演为例,利用敏感性分析手段评估了集合数目、局地化半径､膨胀因子、观测站点密度和观测数据时间分辨率对排放清单反演的影响.结果表明:站点密度是影响排放反演的最重要参数.在不同站点密度下,反演的中国CO排放总量差异可达34%.同时,站点密度还会影响排放反演对其他参数的敏感性.随着站点密度的降低,排放反演对局地化半径、集合数目和膨胀因子参数变得更为敏感,但对观测数据时间分辨率的敏感性则有所下降.因此在站点稀疏地区,局地化半径是排放反演的主要影响参数,集合数目和膨胀因子次之;但在观测站点密集地区,局地化半径和观测数据时间分辨率是主要的影响参数,而膨胀因子和集合数目的影响相对较小.该研究能够为不同尺度的排放反演开展参数优化提供借鉴.在中国CO排放反演案例(站点密度为1.55个/10⁴km²)中,建议反演参数设置为:集合数目为50、局地化半径为100km、最大似然估计膨胀方案(MLE)、日均或小时观测数据.     

遵义市湘江河表层沉积物中重金属赋存形态及潜在生态风险

遵义市湘江河流经主城区,沿岸人口密度大,流域内生活污水和工农业活动产生的重金属汇入湘江河,为了解该河段的重金属污染分布特征及评价潜在生态风险,采用改进的BCR连续提取法提取并分析遵义市主城区湘江河8个表层沉积物样本中9种重金属元素的赋存形态,分别使用电感耦合等离子体原子发射光谱法测定w（Cu）、w（Zn）、w（Pb）、w（Cd）、w（Cr）、w（Mn）和w（Ni）,原子荧光光度法测定w（As）和w（Hg）.结果表明:①w（Cu）、w（Zn）、w（Pb）、w（Cd）、w（Cr）、w（Mn）、w（Ni）、w（As）和w（Hg）的平均值分别为64.89、313.75、75.93、1.44、93.95、1507.98、33.74、13.50和0.68 mg/kg,除w（As）外,其他重金属的平均值均高于贵州沉积物重金属背景值.②w（Cu）、w（Zn）、w（Pb）、w（Cd）、w（Mn）和w（Hg）在不同采样点间的变异系数分别为54.91%、93.33%、78.73%、85.00%、106.46%和93.44%,受人为活动的干扰较大.Cu与Cr、Zn与Pb、Cd与Pb之间存在极显著正相关关系（P < 0.01）,其污染来源可能具有同源性.③重金属的赋存形态在不同采样点间的空间分布差异较大,Cu、Pb、Cr、Ni、As和Hg的主要赋存形态为残渣态,占比分别为52.72%、59.31%、84.39%、79.09%、89.14%和99.87%;Mn以酸提取态为主,占比为61.58%;Cd以可氧化态为主,占比为50.19%.次生相与原生相分布比值法（RSP）评价结果显示,Cr、Ni、As和Hg对湘江河水环境产生潜在生态危害的风险较低,Mn和Cd的生态危害风险较高.      

一种融合多波段比值法和随机森林算法的Sentinel-2绿潮信息提取方法

遥感卫星可以高效、大面积地监测海洋绿潮的发生及发展情况,而绿潮的精准识别提取尤为重要,对于维护海洋生态环境安全具有重大意义。本研究提出一种融合多波段比值法和随机森林算法（random forest,RF）的绿潮信息提取方法,基于高分辨率的Sentinel-2遥感影像,以苏北近岸海域为研究区,以绿潮和非绿潮两类地物为识别目标进行精准识别分类,并与最大似然法（maximum likelihood classification,MLC）、RF和支持向量机（support vector machine,SVM）以及融合多波段比值法的MLC和SVM等五种模型进行对比。结果表明：归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）和漂浮藻类指数（floating algae index,FAI）能够有效提高绿潮信息提取的准确性,融合这两种指数的RF模型分类结果 Kappa系数为0.98,总体精度为99.92%,高于其他五种模型。研究结果可为海洋环境生态及生物地球化学循环的相关研究与治理提供理论与技术支撑。     

基于信息扩散模型的沣东新城区土壤重金属潜在生态风险评估

我国目前大规模的新区建设导致严峻的区域土壤重金属污染形势.以沣东新城为研究靶区,进行重金属含量特征描述性统计及克里金插值分析,进一步结合潜在生态风险指数与信息扩散理论,构建基于风险评估的信息扩散模型,探讨了Pb、Cu、Cd和Hg的污染程度、污染风险及风险发生概率.结果表明,研究区内4种土壤重金属的含量均值远超土壤重金属背景值,分别是背景值的1.943（Pb）、1.419（Cu）、3.074（Cd）和3.567（Hg）倍,且重金属分布受人为干扰较大呈强变异性（CV>65%）.其中,Pb和Cu污染分布主要受到工业生产与建设用地开发的影响,工业活动、农业活动及交通运输是主要的Cd污染源,而工业建设是造成Hg污染的主要因素.重金属潜在生态风险指数平均值分别为9.716（Pb）、7.095（Cu）、92.292（Cd）和142.469（Hg）,区域综合潜在生态风险指数（RI）均值为251.573,表明区域整体处于较高的潜在生态风险状态.区域Pb和Cu整体处于轻度潜在生态风险,而Cd和Hg以中风险与较高风险为主,表明Cd和Hg是区域重金属污染的主导因素.信息扩散潜在生态风险模型评估结果显示,区域综合潜在生态风险各等级的概率排序为：较高（38.98%）>中度（38.55%）>高（5.89%）>轻微（5.15%）>极高（3.56%）,Cd、Hg元素各潜在生态风险等级的超越概率远大于Pb和Cu,Hg元素各污染等级的超越概率分别为轻微（94.89%）、中度（66.85%）、较高（23.62%）、高（3.9%）和极高（2%）,其中仅轻微等级的超越概率小于Cd.潜在生态风险等级的污染概率预测误差均小于5%,体现了基于风险评估的信息扩散模型的可靠性.研究结果可为样本受限地区的土壤重金属潜在生态风险监测与管控提供技术借鉴与支持.     

基于文献计量分析的长江经济带农田土壤重金属污染特征

长江经济带是我国重大战略发展区域之一,理清长江经济带农田土壤重金属污染特征与来源对区域土壤重金属污染防控和农业安全生产具有重要意义.在检索文献数据的基础上,结合空间分析和地累积指数法分析了长江经济带农田土壤重金属（Cd、Cr、Hg、As、Pb、Cu、Zn和Ni）的污染特征、环境风险和主要来源.结果表明：①农田土壤Cd、Cu、Pb、Hg、Zn和As超过农用地土壤污染风险筛选值的比例分别为39.8%、18.5%、8.3%、6.9%、6.9%和6.4%,其中土壤Cd的超标比例最高;②不同区域农田土壤重金属空间分异明显,上游土壤Cr、Cu、Zn和Ni含量高于中游和下游地区,中游土壤Cd、As和Pb含量高于上游和下游地区;③研究区8种重金属的地累积指数分别为：Cd （0.42）>Hg （-0.28）>Pb （-0.32）>Zn （-0.39）>Cu （-0.42）>Cr （-0.7）>As （-0.81）>Ni （-0.73）,其中土壤Cd和Hg地累积风险最高;④长江经济带中上游地区农田土壤重金属累积主要受地质高背景和矿山开采等因素影响,中下游地区主要受到快速城镇化、工业生产和高强度农业利用等因素的影响.针对长江经济带农田土壤重金属污染现状及管控需求,建议加强农田土壤重金属的源头防控,根据重金属污染程度、地质背景和农产品质量等进行农田土壤重金属污染的分区分级管控和分类管理,以期实现长江经济带农田土壤环境质量安全和农业绿色可持续生产.     

三峡库区消落带沉积物对鱼体富集汞的影响

水体环境中的汞（Hg）容易被鱼体富集.为了研究三峡库区消落带沉积物对鱼体Hg含量的影响,采用不同Hg含量的消落带沉积物进行了为期90 d的模拟淹水实验.结果表明沉积物淹水后,水体总汞（THg）和甲基汞（MeHg）含量显著增加,鱼体肌肉中THg和MeHg含量不断增加,而内脏和头部中THg和MeHg含量前期不断增加,后期则有轻微减小的趋势.肌肉对Hg的富集量大于内脏和头部,后两者的富集量没有显著性差异.与对照组（无沉积物）相比沉积物的存在明显增加了鱼体富集Hg的量,而且当沉积物中Hg含量较高时,鱼体对Hg的富集量也显著增加.鱼体各部位THg和MeHg含量变化曲线高度相似,各部位对MeHg的富集系数（bioaccumulation factors,BCF）在1.93×10⁵~8.89×10⁵之间,对无机Hg的BCF在1.3×10³~12.8×10³之间,表明鱼体所富集的Hg形态上主要为MeHg.鱼体各部位MeHg和THg含量均为极显著相关,线性回归方程表明,在富集Hg的量中,MeHg占THg比例分别为：肌肉80.1%、内脏79.3%、头部66.7%.消落带沉积物再淹水后会发生一定程度的净甲基化现象产生MeHg,由于扩散作用使水体MeHg浓度在一段时间内升高,这导致了鱼体对Hg的富集量增加.因此对三峡库区大面积消落带可能存在的Hg污染风险不可忽视.     

高效液相色谱三重四级杆串联质谱联用直接进样法测定饮用水水源中的阿特拉津研究

采用高效液相色谱三重质谱联用直接进样法测定地表水中的阿特拉津,样品经0.2μm滤膜过滤后直接上机测定,前处理无需消耗有机溶剂。选用SunFire C18(5μm*4.6 mm*150 mm)色谱柱,流动相为0.1%甲酸乙腈∶0.1%甲酸水=7∶3,流速为0.5 ml/min;质谱条件为电喷雾离子源(ESI+)电离,采用串联质谱多反应监测方式(MRM)检测。该法测定饮用水水源中阿特拉津的最低检出限为0.018μg/L,精密度为0.4%~1.0%,准确度为-0.2%~-6.6%,线性范围为0.5μg/L~100.0μg/L,相关系数为0.999 8,线性良好,能满足环境监测工作的实际应用。     

Bayesian Modeling of Enteric Virus Density in Wastewater Using Left-Censored Data

Stochastic models are used to express pathogen density in environmental samples for performing microbial risk assessment with quantitative uncertainty. However, enteric virus density in water often falls below the quantification limit (non-detect) of the analytical methods employed, and it is always difficult to apply stochastic models to a dataset with a substantially high number of non-detects, i.e., left-censored data. We applied a Bayesian model that is able to model both the detected data (detects) and non-detects to simulated left-censored datasets of enteric virus density in wastewater. One hundred paired datasets were generated for each of the 39 combinations of a sample size and the number of detects, in which three sample sizes (12, 24, and 48) and the number of detects from 1 to 12, 24 and 48 were employed. The simulated observation data were assigned to one of two groups, i.e., detects and non-detects, by setting values on the limit of quantification to obtain the assumed number of detects for creating censored datasets. Then, the Bayesian model was applied to the censored datasets, and the estimated mean and standard deviation were compared to the true values by root mean square deviation. The difference between the true distribution and posterior predictive distribution was evaluated by Kullback–Leibler (KL) divergence, and it was found that the estimation accuracy was strongly affected by the number of detects. It is difficult to describe universal criteria to decide which level of accuracy is enough, but eight or more detects are required to accurately estimate the posterior predictive distributions when the sample size is 12, 24, or 48. The posterior predictive distribution of virus removal efficiency with a wastewater treatment unit process was obtained as the log ratio posterior distributions between the posterior predictive distributions of enteric viruses in untreated wastewater and treated wastewater. The KL divergence between the true distribution and posterior predictive distribution of virus removal efficiency also depends on the number of detects, and eight or more detects in a dataset of treated wastewater are required for its accurate estimation.     

贵州丹寨废弃矿区典型农作物中汞、砷含量的分布特征及差异分析

为摸清废弃矿区重金属汞(Hg)、砷(As)在典型农作物中的含量和空间分布特征,于丹寨金汞矿废弃矿区选取当地主要种植作物-玉米和水稻,采用冷原子荧光光谱法和电感耦合等离子体质谱法分别对农作物Hg、As进行定量分析。结果表明:玉米植株中,茎叶Hg、As出现部分超标点,点位超标率分别为42.11%和5.26%,玉米果实中Hg、As均未超标;玉米Hg、As的空间分布特征表现为距离污染源越远浓度越低。而水稻植株中,茎叶及籽实Hg、As点位超标率和超标倍数均高于玉米,其中水稻茎叶Hg、As点位超标率分别为73.33%和26.67%;水稻中Hg含量随污染源距离的增加而降低,As随污染源距离的增加而增加。相关性研究表明,茎叶Hg和果实Hg不存在显著相关关系,而茎叶As和果实As存在较好的相关性,表明Hg在作物器官中的分布不均匀,而As的分布相对较均匀。玉米和水稻地上部分对Hg、As的生物富集系数均小于0.05,表明玉米和水稻从土壤吸收、并向地上部分转移Hg、As的能力较弱。金属Hg在农作物中的含量及富集系数均低于As,这可能与土壤重金属含量、矿区污染物的释放以及作物本身的耐受性和吸收机制不同有关。     

基于极大似然估计的加速因子计算方法

目的在产品寿命服从参数未知指数分布的情况下,分析定时转换步加试验得到的数据,估算相关的加速因子。方法列出各应力下的寿命分布密度函数形式,通过加速因子建立各分布密度函数之间的联系,以条件概率的方式处理步加试验每一阶段开始时的累积损伤问题,以极大似然估计的方法进行参数估计。结果得出了一种新的估算加速因子的方法,计算获得了产品在所分析应力下加速因子与应力水平之间的关系。结论利用该方法能很好地处理某应力下无失效发生的情况。     

加速寿命试验三参数威布尔分布的极小变异-极大似然估计

目的在加速试验中,对寿命服从三参数威布尔分布的产品进行可靠性评估与寿命预测,解决形状参数小于1时传统方法难以计算的问题。方法利用三参数威布尔分布与指数分布之间的转换关系,以变异系数误差最小为优化目标,在确定最优位置参数估计值的基础上,应用拟极大似然方法估计分布模型中的其余参数,建立极小变异-极大似然估计(MV-MLE)。根据加速寿命试验中失效机理不变的原则,在失效机理等同条件下,将该方法推广至多应力水平下的可靠寿命评估。结果在单一应力与多应力水平下,通过仿真模拟验证了所提方法的有效性。与传统方法相比,在小样本条件下,所提方法可提高形状参数(机理等同性参数)估计精度40%以上。结论所提方法对于三参数威布尔分布的参数估计和寿命评估具有较高精度,能够有效克服传统方法的不足,在加速寿命试验评估中具有良好的应用效果。     

底栖动物完整性指数评价西苕溪溪流健康

根据浙江安吉县西苕溪的64个底栖动物样点数据,对36个生物参数的分布范围、Pearson相关性和判别能力进行分析,确定B-IBI指数由总分类单元数、EPT分类单元数、鞘翅目%、前3位优势分类单元%、(纹石蛾科/毛翅目)%、滤食者%和BI指数构成.用比值法统一参数量纲,采用直接累加、变异系数权重法和熵值权重法分别计算B-IBI值并进行B-IBI健康标准的准确性检验,结果表明,熵值权重法的准确性(92.9%)优于直接累加(85.7%)和变异系数权重法(78.5%).建立了评价西苕溪健康的B-IBI标准:B-IBI＞0.69健康,0.52～0.68亚健康,0.35～0.51一般,0.18～0.34差,B-IBI＜0.17极差.B-IBI指数与栖境指数(r=0.62,p＜0.01)、水温(r=-0.64,p＜0.01)和海拔(r=0.64,p＜0.01)显著相关.     

逆Weibull分布环境因子及其统计分析

首先给出了逆Weibull分布环境因子的定义;然后给出了极大似然估计和Bayes估计方法,针对装备试验数据较少的情况,采用Fisher信息阵确定先验分布;最后对不同的估计方法进行了仿真分析,结果表明Bayes估计方法比极大似然估计有更高的精度和更小的偏差.     

引信步进应力加速寿命试验无失效数据情况贮存寿命评估

目的针对某引信加速寿命试验出现无失效数据情况无评估方法问题,开展贮存寿命评估研究。方法根据某引信特点和样品条件,选取采用步进应力加速寿命试验。因本次样品量过少,不能进行摸底试验来确定合理的应力和步长,加速寿命试验只能采用其预估值,因而试验结果出现了无失效情况。为此提出先对无失效数据按贝叶斯统计方法将零失效比率(失效数/样本数)数据转换为非降序失效比率的失效数据,再按有失效数据的处理方法评估贮存寿命。结果以此方法编制计算程序,对某引信无失效试验数据进行处理,评估其贮存寿命为20.1a。结论采用贝叶斯统计规律处理无失效数据的方法有效可行,解决了引信步进应力加速寿命试验无失效数据情况下的贮存寿命评估难题。     

圆盘式固相萃取HPLC法测定饮用水中微囊藻毒素LR和RR

采用固相微萃取与高效液相色谱联用技术（SPE／HPLC）测定饮用水的微囊藻毒索,并对SPE的萃取条件和HPLC的色谱条件进行了优化,对SPE的多项参数,诸如萃取率、检出限及测定限以及准确度和精密度均作了测试。通过实际水样进行了分析,该方法测定MC—LR（LR型微囊藻毒索）的线性范围为0．5～50ug／L,相关系数为0．9992;测定MC—RR（RR微囊藻毒索）的线性范围为0．5—50ug/L,相关系数为0．9989。SPE法之优于LLE法主要在于分析过程快速,有机溶剂使用量大大减少,方法更适合于大量水样中有机污染物的现场取样处理。     

气相色谱法测定环境空气中的邻二氟苯

采用活性炭采样管可富集环境空气中的邻二氟苯,以二硫化碳作为洗脱剂,使用毛细管柱气相色谱法进行测定,相对偏差小于5%,方法的回收率为97%.相关系数为0.999 4,当采集体积为20 L、进样量为1 μL时,最低检出限为0.01 mg/m3.该法也适合污染源排放邻二氟苯废气的测定.