重庆市主城区二次有机碳气溶胶污染特征研究

为研究重庆市大气PM_(2.5)中二次有机气溶胶污染特征,于2013年1—12月运用URG-3000ABC型中流量颗粒物采样仪连续同步采集重庆市主城区大气PM_(2.5)样品,选取OC/EC比值对PM_(2.5)中的SOC污染进行估算,结果表明,该市主城区PM_(2.5)中SOC年平均质量浓度为12.5μg/m3,占OC质量浓度的50.0%,占PM_(2.5)质量浓度的10.1%,SOC质量浓度为冬季秋季夏季春季。机动车排放是SOC前体物的主要来源。     

溴化衍生-三重四极杆气质联用法测定地表水中丙烯酰胺

采用溴化衍生-液液萃取法处理地表水,用三重四极杆气相色谱质谱联用仪测定样品中α,β-二溴丙烯酰胺,再换算成丙烯酰胺的质量浓度,该方法在20.0μg/L~500μg/L范围内线性良好,相关系数r为0.998,方法检出限为0.08μg/L。实际水样2个质量浓度水平的平均加标回收率分别为87.5%和92.2%,7次测定结果的RSD分别为9.1%和6.1%。用该方法测定黄河兰州段的黄河水和实验室自来水,结果均未检出。     

避雷器放电计数器校验仪校准方法的研究探讨

基于对避雷器放电计数器校验仪工作原理、功能和计量特性的分析，提出了一种针对避雷器放电计数器校验仪的校准方法。本文通过采用直接测量法测量雷击动作计数功能的相关参数，采用标准源法测量“毫安表校验”功能的相关参数，试验结果表明雷击动作计数功能的主要技术指标是不小于100 A、8/20μs的冲击电流信号，“毫安表校验”的量程（有效值）为工频电流30mA，试验验证了校准方法的可行性和适用性，为避雷器放电计数器校验仪的校准提供一种新的技术途径以及制定规程规范的参考依据。     

1987—2016年太湖总氮浓度变化趋势分析

基于可获取的太湖国控监测点位总氮监测数据，分析了1987—2016年太湖总氮浓度变化趋势。结果表明，近30年来，太湖湖体总氮浓度年均值在1.74~3.88 mg/L之间，总体呈先上升、后下降的波动变化趋势，1996年浓度达历史峰值；其变化具体可分为上升期、波动期、下降期三个阶段，约以10年为一个阶段。分湖区分析，西部湖区、北部湖区2000—2016年总氮年均浓度与全湖总氮浓度呈明显的正相关，为影响湖体总氮浓度的主要湖区。总氮多年月均值浓度变化显示，2000—2016年湖体总氮多年月均值年内呈较明显的季节变化规律，月均最大值、最小值分别出现在3月和9月。空间变化分析表明，西部湖区的宜武片区及南部湖区的湖州长兴片区为湖体总氮的两个污染扩散核心。湖体总氮主要受15条主要入湖河流汇入影响，这些河流总氮年均浓度整体高于湖体，是太湖总氮治理的重点。     

平原河网区水源地异味物质应急监测案例分析

平原河网区河流纵横交错，污染物质的迁移途径复杂多变，其内水源地突发性污染事故的应急监测难度大。以江苏省近期发生的一起水源地污染事故为典型案例，分析了污染物浓度沿程的变化特征以及典型断面污染物浓度的变化特征，总结事件处置的经验，为同类事件的处理提供借鉴。     

大坝变形GA-LSTM组合预测模型研究

为监测大坝运行过程中的异常状态，防范化解大坝溃坝等重大风险，基于大坝变形大样本、非线性监测数据，引入长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)神经网络模型对大坝变形趋势进行预测，以测试样本的均方根误差最小为适应度函数，采用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化LSTM模型参数，建立大坝变形GA-LSTM组合预测模型。以福建水口水电站大坝为例进行验证分析，并与LSTM模型和门控循环神经网络(Gated Recurrent Unit, GRU)模型预测结果进行对比分析。分析结果表明，GA-LSTM模型的预测效果和性能更佳，且相较于LSTM模型和GRU模型各测点预测误差均有减小，平均绝对误差减小量最高达6.92%。