省级尺度大气环境监测优化布点研究

以湖北省大气环境质量监测优化布点分析为例 ,对省级尺度的大气环境监测省控测点的选站原则、省控站位及数目的确定进行了研究探讨 ,提出了省级尺度大气环境监测优化布点的综合分析方法     

环境空气质量综合指数计算方法比选研究

环境空气质量综合指数是进行逐月城市环境空气质量比较和排序的重要方法,提出了4种涵盖SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等6项污染物的综合指数计算方法,基于2013年74个城市逐月污染物浓度数据使用主成分分析方法进行了对比分析。结果表明,综合指数计算方法中污染物统计指标和标准化方法不同对于主要污染物的判定有重要影响,各种计算方法中PM2.5、PM10、O3是出现频率最多的主要污染物;除O3外其他5项污染物逐月统计指标间均有极显著的正相关性,冬季O3统计指标与SO2、NO2、PM10、PM2.5呈显著负相关,夏季则呈显著正相关;主成分分析结果表明,在去除冗余信息后,PM2.5、PM10的权重被相对削弱,SO2、NO2、CO的权重得到相对强化,O3的权重夏季得到强化、冬季被削弱;综合考虑不同方案下主要污染物频率分布情况和PM2.5、PM10、O3权重变化特征,建议计算逐月环境空气质量综合指数时,SO2、NO2、PM10、PM2.5宜以月均值除以年均值标准进行标准化,CO、O3宜以特定百分位数浓度除以日均值标准(或8 h均值标准)进行标准化;该方法可延伸到季、半年和年度的环境空气质量综合指数计算。     

基于智能算法的大气污染防控知识图谱：研究方法、演化路径与应用展望

大气污染防控是保障人民健康与生命安全重要的研究课题，智能算法是大气污染防控及预测预警的重要工具手段。通过Citespace对Web of Science核心数据库中1998—2021年智能算法在大气污染防控中应用的文献进行可视化分析。结果表明：(1)智能算法在大气污染防控应用历经“数理统计-遥感监测-数字模拟-神经网络算法”四个阶段；(2)研究主题集聚为“神经网络模型”“智慧健康检测系统”和“城市空间的大气污染”三个核心聚类演变路径；(3)应用方式包括“大气污染时空分布”“大气污染因素相关性”“大气污染事件预测”“空气质量优劣评估”与“健康韧性城市应用”五个方面。未来智能算法在大气污染防控中的应用趋势，将体现“高精度预测-全周期评估-健康化理念”的特点。     

地表环境汞污染的生物修复技术及展望

汞（Hg）及其化合物是一类重要的全球污染物，环境中高浓度的汞会对生态系统和人类健康造成严重危害。《关于汞的水俣公约》正式生效后，汞生产量、使用量和排放量将得到有效控制。然而历史排放汞导致的污染问题依然会对自然环境造成长期的生态风险，因此在减排的同时也亟需开发、发展有效治理汞污染的方法。本文总结了汞污染生物修复的技术及应用原理，分析了基于生物修复原理运用合成生物学手段改造生物将其运用到汞污染修复的优势和潜力，最后探讨了汞污染合成生物学修复应重点关注的问题和前沿研究方向。