生物物种信息平台建设进展研究

信息技术的突飞猛进和互联网的迅速扩张,为生物多样性信息的收集、存储、提交、检索、分析、传播和使用带来了革命性的发展。生物多样性数据和信息服务的内容逐步从单一的名录数据库建设转向为多学科交叉的综合信息服务平台。本文结合国家生物多样性保护专项,在介绍国内外主流生物多样性信息平台建设现状的基础上,分析了我国现有平台存在的问题,并对下一步如何完善和推进平台应用进行探讨。     

化学消毒的中和剂对水中内毒素活性检测的影响

本研究选取化学消毒的常用6种中和剂组氨酸、甘氨酸、抗坏血酸、吐温80、亚硫酸钠和硫代硫酸钠,采用动态浊度鲎试验定量检测样品中内毒素活性,研究中和剂在不同浓度范围内单独使用对内毒素活性检测的影响,旨在优选出适于鲎法检测细菌内毒素的中和剂种类,确定合适的浓度范围.结果表明在0~1.0%浓度范围内,除了甘氨酸和硫代硫酸钠之外,组氨酸、抗坏血酸、吐温80、亚硫酸钠(碱性和中性)均对鲎试验结果有不同程度的干扰,都不能在鲎试验之前作为化学消毒的中和剂.虽然0~1.0%浓度的甘氨酸对鲎试验结果基本无明显影响,但是甘氨酸和戊二醛的中和产物显黄色,所以不适于在光度法鲎试验中用作戊二醛的中和剂.0~1.0%浓度的硫代硫酸钠对鲎试验结果基本无明显干扰,但是当浓度升高至1.0%~5.0%时会对鲎试验结果有一定的抑制作用.与组氨酸、甘氨酸、抗坏血酸、吐温80和亚硫酸钠相比,硫代硫酸钠更适于在内毒素活性检测之前用作消毒剂的中和剂,但是浓度应控制在0.5%范围以内.     

基于神经网络的温度预测

室内温度与诸多影响因素之间的非线性、复杂性等关系 ,给建模、预测带来了难度 ,引入了人工神经网络 ;利用人工神经网络的非线性、并行计算和自学习特性进行建模 ,实现了对温度模拟     

盐效萃取法从电子产品清洗废液中回收异丙醇

用盐效萃取法从电子产品清洗废液中回收片丙醇，考察了碳酸钾水溶液与该清洗废液的质量比对脱水率的影响，测定了异丙醇-水-碳酸钾体系存40℃时的液液相平衡数据，用Pitzer理论和NRTL方程对液液相平衡数据进行了理论计算。结果表明：当质量分数为60．00％的碳酸钾水溶液与该废液的质晕比为2．00时，脱水率高达90．00％；将有机相进行精馏可得到质量分数为99．50％的异丙醇；计算值与实测值接近，水相和有机相的绝对平均偏差分别为0．62％和0．46％。     

煤矿危险源辨识与多层评价分级研究

根据煤炭系统生产的复杂特点,提出了采用系统科学的方法,对煤炭生产进行系统的单元划分,采用安全系统科学辨识的方法对危险源进行辨识.在此基础上,提出利用层次分析法和模糊动态评判的方法对危险源进行初次分级,根据危险源的耦合特性,提出二次动态分级的方法,对初次分级进行调整,确定危险源科学、合理的级别,并提出了进一步现实性评价的建议.     

应用概率物种敏感度分布法研究太湖重金属水生生物水质基准

目前广泛使用的水质基准推导方法—物种敏感度分布法存在曲线拟合模型不确定、曲线拟合效果不佳、种内差异欠考虑、基准值不准确等诸多问题,概率物种敏感度分布法可有效解决上述问题。应用概率物种敏感度分布法构建了太湖水体中5种重金属Ag、Pb、Cd、Hg和Zn的概率物种敏感度分布曲线,在此基础上得到了保护水生生物的急性水质基准分别为1.079μg·L~(-1)、637.973μg·L~(-1)、19.465μg·L~(-1)、8.729μg·L~(-1)和105.506μg·L~(-1),慢性水质基准分别为0.108μg·L~(-1)、63.797μg·L~(-1)、1.947μg·L~(-1)、2.340μg·L~(-1)和52.753μg·L~(-1);不同类群间生物对重金属的敏感度存在差异,不同重金属对同一类群生物的毒性也存在差异;通过与国内外已有的重金属水质基准值比较,发现水质基准具有明显的区域性,目前基于国外水质基准或我国整体水域特点来制定的太湖水质标准,往往造成对太湖水生生物欠保护或过保护的状况。     

北京市PM_(2.5)主要化学组分浓度水平研究与特征分析

为研究北京市大气环境PM_(2.5)中主要化学组分特征,于2012年8月—2013年7月期间,在北京市定陵、车公庄、东四、石景山、通州、房山、亦庄和榆垡等8个点位开展为期1年的样品采集,共计采集472组样品,分析每组样品中OC、EC、水溶性离子和18种无机元素等组分.研究结果表明,本次研究的组分重建后和实际PM_(2.5)浓度相关性显著,相关系数为0.94,所测组分平均占PM_(2.5)总量的90%;各点位不同季节PM_(2.5)中主要的组分均为OC、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+,呈南高北低的趋势,冬季OC是夏季的1.7倍,NO_3~-和SO2--4在四季呈交替状态,除榆垡点位的SO_4~(2-)NO_3~-外,其他点位均是NO_3~-SO_4~(2-),4种主要的组分质量浓度分别为(23.1±21.4)、(20.3±23.4)、(19.4±22.2)、(13.6±15.2)μg·m-3,占PM_(2.5)总含量的18.5%、16.3%、15.6%、10.9%;研究水溶性离子发现,8个点位全年SNA/PM_(2.5)比例为42.8%,其中,夏季最高(49.9%),秋季较低(31.1%),NO_3~-/SO_4~(2-)比值平均为1.05,相对往年研究结果 NO_3~-/SO_4~(2-)比值有增加的趋势.     

Adsorption of three pharmaceuticals on two magnetic ion-exchange resins

The presence of pharmaceuticals in aquatic environments poses potential risks to the ecology and human health. This study investigated the removal of three widely detected and abundant pharmaceuticals, namely, ibuprofen (IBU), diclofenac (DC), and sulfadiazine (SDZ), by two magnetic ion-exchange resins. The adsorption kinetics of the three adsorbates onto both resins was relatively fast and followed pseudo-second-order kinetics. Despite the different pore structures of the two resins, similar adsorption patterns of DC and SDZ were observed, implying the existence of an ion-exchange mechanism. IBU demonstrated a combination of interactions during the adsorption process. These interactionswere dependent on the specific surface area and functional groups of the resin. The adsorption isothermfittings verified the differences in the behavior of the three pharmaceuticals on the two magnetic ion-exchange resins. The presence of Cl^- and SO₄^2- suppressed the adsorption amount, butwith different inhibition levels for different adsorbates. This work facilitates the understanding of the adsorption behavior andmechanismof pharmaceuticals onmagnetic ion-exchange resins. The results will expand the application of magnetic ion-exchange resins to the removal of pharmaceuticals in waters.     

基于BP神经网络的鄱阳湖水位模拟

考虑到鄱阳湖水位受流域五河与长江来水等多因素的共同作用而表现出高度非线性响应,采用典型的三层BPNN神经网络模型来模拟鄱阳湖水位与其主控因子之间的响应关系。分别将湖口、星子、都昌、棠荫和康山水位作为目标变量进行BPNN模型构建和适用性评估。结果显示：综合考虑流域五河及长江来水（汉口或九江）的BPNN水位模型,空间站点水位模拟精度（R2和Ens）可达090以上,各站点的均方根误差（RMSE）变化范围约050～10 m,若忽略长江来水的影响作用,仅将流域五河来水作为湖泊水位的主控影响因子,模型训练期与测试期的纳希效率系数（Ens）和确定性系数（R2）显著降低,且低于050,均方根误差（RMSE）也明显增大（124～288 m）,意味着综合考虑流域五河与长江来水是获取结构合理、精度保证的鄱阳湖水位模型的重要前提。同时建议针对鄱阳湖湖盆变化对水位的影响,尽可能选择一致性较好的长序列数据集来训练和测试BPNN模型。所构建的BPNN神经网络模型可进一步结合流域水文模型,用来预测气候变化与人类活动下流域径流变化对湖泊水位的潜在影响,也可作为一种有效的模型工具来回答当前鄱阳湖一些备受关注的热点问题,如定量区分流域五河与长江来水对湖泊洪枯水位的贡献分量,为湖泊洪涝灾害的防治和对策制定提供科学依据