基于加权叠加模型的高原湖泊流域重要生态用地识别——以星云湖流域为例

生态用地在维持区域生态平衡和保障区域生态安全具有重要意义。以云南星云湖流域为研究区,运用层次分析法和GIS技术,从水土保持、地质灾害规避与防护、生物多样性保护和水资源安全4个方面,构建了流域重要生态用地识别指标及其识别方法,并识别出流域重要生态用地空间分布。结果表明:(1)加权叠加模型更适用于高原湖泊流域重要生态用地识别;(2)根据生态用地重要性分为核心型、辅助型、过渡型和非重要生态用地,面积分别为75.98 km~2、105.05 km~2、89.47 km~2和65.11 km~2,分别占流域生态用地总面积的22.64%、31.30%、26.66%和19.40%。识别结果能较好地反映重要生态用地维护流域的生态安全。以星云湖流域作为高原湖泊流域的典型,为高原湖泊生态保护提供科学方向,以期协调流域经济发展与生态保护的矛盾,促进可持续发展。     

质子化壳聚糖的除磷性能

壳聚糖是一类无毒无害的天然高分子絮凝剂,为了提高壳聚糖在污水处理中的除磷性能,采用硫酸溶液对壳聚糖进行质子化改性;考察了质子化度(硫酸溶液pH值)、吸附时间以及原水pH值对除磷效率的影响。研究结果表明,质子化度越大,总磷去除效率越高;在吸附时间为40～50 min的范围内,总磷去除率最大;原水pH值对质子化壳聚糖的总磷去除效率有明显影响,在质子化度较低时(硫酸溶液pH值≥3),随着原水pH值的增加,总磷去除率降低,在质子化度较高时(硫酸溶液pH值=2),在原水pH=6时,总磷去除率最大;质子化壳聚糖的吸附过程较好地遵循Lagergren准二级动力学模型和Langmuir吸附等温方程,吸附热力学参数ΔH<0,ΔG<0,ΔS<0,吸附过程表现为放热、自发的单分子层化学吸附过程。     

重庆市道路交通空气监测现状及控制对策

分析重庆市道路交通空气质量自动监测站的各项参数监测数据的变化趋势,并对机动车尾气对大气环境的影响进行了分析与评估。同时结合一些先进的预防、控制和处理汽车尾气污染的方法,提出了一些意见和建议来防止机动车尾气污染进一步蔓延。     

氰化物测定中异烟酸吡唑啉酮的保存方法与时间的探讨

在ＣＮ－的常规监测中,我们常选用异烟酸吡唑啉酮光度法,该方法要求临用前将异烟酸吡唑啉酮按（５＋１）混合,该混合液在常温状态下最多不能超过３ｄ,再需使用时,必须弃之重配。在连续监测ＣＮ－时增加了配试剂的工作量。我们通过实验发现,在冰箱中冷藏保存该显色剂能够延长其使用时间达２２ｄ左右,从而提高了试剂使用效率。１　实验部分实验方法及所用仪器与试剂均同文献［１］。实验安排：配制一份异烟酸吡唑啉酮存放于冰箱冷藏（以下称显色剂冷存）;现配显色剂（以下称显色剂现配）,当显色剂冰存达到５、１２、１８、２２、２４…     

大气氟化物对橡胶树的伤害实验研究

通过熏气模拟试验研究氟化氢气体对橡胶盆栽幼苗的影响。结果表明 :熏气后 ,橡胶苗出现典型受害症状 ,熏气浓度越高 ,受害越严重 ,叶片氟的积累量也越高。幼叶总是先于老叶受害 ,老叶对于氟的累积量高于幼叶 ;随着熏气浓度升高 ,电导率明显增加 ;熏气后 ,气孔发生变形 ,而且熏气浓度越高 ,变形越厉害 ;随叶片受害程度加大 ,叶片失绿 ,叶绿素含量降低。     

CN-测定中显色剂配制方法的选择与保存时间

对2种氰化物显色剂配制方法进行了对比,发现用无水乙醇配制的显色剂具有方便,经济,实用,无毒且显色剂保存期长等优势。     

重庆市环境质量自动监测(控)系统网络集成设计

针对目前重庆市环境空气质量自动监测现状,结合自动监控系统设计先进技术和国内部分省市已建成的环境信息监控网络的先进经验,对重庆市环境空气自动监测监控系统的建设进行设计,并介绍了环境空气质量自动监测监控系统的组成和实现的功能.现有的自动监测系统存在不同类型设备、通讯方式落后等问题,建设重庆市环境质量自动监控系统的思路是采用GPRS/CDMA/ADSL为主的数据通信传输技术,建立通信控制和信息集成系统,把重庆市环境空气、水、噪声自动监测系统进行系统化的集成,设计成一个完善的环境信息自动化动态监控平台.     

液相色谱-质谱法测定土壤中四溴双酚A和六溴环十二烷

文章建立了液相色谱-串联四级杆质谱仪同时测定土壤中四溴双酚A及3种六溴环十二烷同分异构体的分析方法。土壤样品经快速溶剂仪萃取,全自动凝胶净化系统净化后,使用液相色谱-串联四级杆质谱仪,负离子电喷雾多反应监测模式监测,内标法定量分析。结果表明,土壤中四溴双酚A、α-六溴环十二烷、β-六溴环十二烷和γ-六溴环十二烷的检出限为0.1~1.2 pg/g,加标回收率为81.8%~113%,相对标准偏差小于10%。该方法分析时间短,灵敏度高,操作简单,对电子固废拆解场地中的179个土壤样品进行分析,取得满意结果。     

基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L^-1)预测方面的效果.结果表明：(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于...     

地质灾害预警预报及信息管理系统应用研究

根据调查,江西省地质灾害的诱发因素主要是降雨,因此,通过总结前人关于地质灾害预报预警的研究,提出了一套应用降雨资料对地质灾害进行预报预警的预警流程,并建立预警及信息管理系统。该系统采用空间数据库引擎技术管理海量滑坡、地质、地貌、降雨等数据及地质灾害的文档等资料。系统基于WebGIS技术,实现了地质灾害预报预警图的发布、信息查询、空间定位、空间叠加和地质灾害预警预报信息反馈等功能。