北京市空气污染物对呼吸系统疾病门诊人数的影响

为评价北京市大气污染对居民呼吸系统疾病门诊人数的影响,采用时间序列半参广义相加模型(GAM),在控制了长期趋势、“星期几效应”及气象因素的影响后,分析2009~2011年北京市空气污染物与呼吸系统疾病门诊人数的暴露-反应关系,并按性别和年龄层建立模型.结果表明,3种污染物有一定的滞后效应,PM10在滞后0~3d(avg03)或0~5d(avg05)的移动平均值,SO2和NO2均在滞后0~2d(avg02)的移动平均值使呼吸系统疾病门诊人数的增加百分比(PI%)值达到最大,其中PM10、SO2和NO2浓度每增加10μg/m3,对应的呼吸系统疾病全人群的PI%分别为1.72%、1.34%和2.57%.年龄365岁的老年人群对北京市空气污染物最为敏感,其次为年龄￡14岁的人群;空气污染对女性的影响较男性明显.     

陕西省榆林地区塌陷地震灾害预测研究

通过对近10 a来榆林地区塌陷地震的时间序列与空间分布规律进行分析,认为该类地震的发生与社会发展规律具有高度的相关性,因此,将塌陷地震作为人为地震来研究,从社会层面剖析其发生原因,选取影响资源型城市发展的社会、经济、资源、环境各方面的34个指标与评价目标地震发生年频次进行相关性分析,然后建立多元线性回归模型,并进行了检验与预测,得出以下结论:(1)榆林地区的塌陷地震均为采空区塌陷地震,属于人为发生地震,与构造地震无关,此类地震的发生特点可以概括为八个字"先塌后震,震而复塌"。(2)榆林地区的采空区塌陷地震具有"频发性、连发性、季发性"的特征,主要分布于榆阳区煤矿区和神府煤矿区,其中神府煤矿区发生尤为频繁。(3)预测模型得出最佳拟合的10个自变量,模型检验效果显著。     

基于时间序列分解的京津冀区域PM2.5和O3空间分布特征

京津冀区域大气污染分布呈现明显的空间差异,厘清不同时间尺度下PM_2.5和O₃浓度分布有助于制定科学有效的污染防控措施.采用STL方法分解PM_2.5和O₃浓度,获取长期分量、季节分量和短期分量,研究其变化趋势与空间分布特征.结果表明,2017~2021年京津冀区域PM_2.5浓度下降幅度高于O₃,春、夏季PM_2.5和O₃浓度呈正相关,秋、冬季呈现负相关,短期分量和季节分量分别对PM_2.5和O₃浓度的贡献最大.PM_2.5的季节分量、短期分量以及O₃的长期分量和短期分量均存在2个主成分,对应河北省中南部和京津冀区域北部,在不同时间尺度上京津冀区域PM_2.5和O₃均存在次区域分布.与原始序列相比,长期分量能够更好地反映PM_2.5和O₃浓度的演变趋势;季节分量和短期分量的标准差可用于衡量各城市PM_2.5和O₃浓度波动情况,太行山前各城市PM_2.5浓度季节分量和短期分量标准差较高,唐山的O₃浓度短期分量的标准差最高.     

Degradation of bisphenol A by microorganisms immobilized on polyvinyl alcohol microspheres

In this study, microorganisms （named B111） were immobilized on polyvinyl alcohol microspheres prepared by the inverse suspension crosslinked method. The biodegradation of bisphenol A （BPA） and 4-hydro- xybenzaldehyde, a degradation product of BPA, by free and immobilized B lll was investigated. The BPA degradation studies were carried out at initial BPA concentrations ranging from 25 to 150 mg·L^-1. The affinity constant Ks and maximum degradation rate Rmax were 98.3 mg·L^-1 and 19.7mg·mg^-1VSS·d^-1 for free B111, as well as 87.2mg·L^-1 and 21.1mg·mg^-1VSS·d^-1 for immobilized B 111, respectively. 16S rDNA gene sequence analyses confirmed that the dominant genera were Pseudomonas and Brevundimonas for BPA biodegradation in microorganisms B 111.     

基于北京市火灾统计数据的时间序列分析

采用Box-Jenkins法分析了城市火灾时间序列上的趋势性规律,通过数据预处理和模型的识别与诊断,最终建立了城市火灾预测模型。对北京市2000—2006年的火灾统计数据进行了平稳性处理,通过城市火灾预测模型的建模方法对北京市火灾发生次数的时间序列进行了ARIMA建模。根据得到的ARIMA(1,1,0)(1,1,1)12模型对北京市2007年的火灾发生次数进行了预测,并将该模型和BP神经网络模型的预测结果与实际情况进行对比分析。结果表明,ARIMA模型特别适用于随机性较大的火灾数据的趋势预测,并且方法简单,算法经济。     

油松叶绿体DNA间隔序列特点及系统学意义

对全国分布区12个天然油松种群进行取样,测定了叶绿体DNAtrnT-trnL、trnS-trnG、trnL-trnF基因间隔序列,分析了序列碱基组成特点及在松科系统分类中的意义.测序结果显示,3个片段碱基序列均富含A/T,长度依次为448bp、636bp和421bp,所测片段在种群水平上十分保守,没有发现具有种内鉴别意义的碱基变异.但此片段适合于松科属间和种间的系统学分析,运用PHYLIP软件构建松科植物的邻接系统树,支持松科分为两个亚科的分类系统,拓扑结构表明松属与银杉属的关系最近.由于叶绿体DNA序列长度适中,扩增和测序较为容易,适合作为研究松科植物系统进化较为理想的分子标记.图2表2参24     

基因枪介导获得转植酸酶基因水稻研究

植酸酶是一类能促进植酸及其盐类水解成肌醇和磷酸的酶的总称.它能提高饲料和食品中磷的利用率,减轻粪便中磷排放所造成的环境污染,清除植酸与金属离子的螯合作用,改善微量元素的吸收和利用.本研究将马铃薯的胞外分泌信号肽(Psec)和大肠杆菌的植酸酶基因(appA2)结合组成融合基因导入粳稻台北309中.PCR检测和Southern杂交表明,植酸酶基因和分泌信号肽序列已经整合到水稻的基因组中.无机磷含量分析表明,含目的基因的转基因水稻种子及茎叶中的无机磷含量均较未转化植株有显著的提高.图6表1参14     

红树林放线菌的分离及其抗菌和抗肿瘤细胞活性

从福建漳州红树林保护区采集土壤样品中分离到163株放线菌,用5种指示菌(Bacillus subtilis, Staphylococcus aureus, Escherichia coli, Candida albicans and Rhizoctonia solani)测定了它们的抗菌活性,结果表明,其中42.3%的放线菌发酵液具有单一或多种抗菌活性.同时测定了它们的发酵液对肝癌细胞BEL7402、肺癌细胞A549和白血病细胞HL60三种肿瘤细胞的毒性,其中37.4%的放线菌发酵液具有单一或多种抗肿瘤细胞毒活性.对这163株放线菌的16S rDNA序列分析表明,它们分属于链霉菌属(89%)、小单孢菌属(6.1%)、糖单孢菌属(0.6%)、马杜拉放线菌属(3.7%)和拟诺卡氏菌属(0.6%).其中, 3株链霉菌与其亲缘关系最近的菌种的16S rDNA相似性低于97%,可能是3个新种.     

采用温度梯度凝胶电泳(TGGE)分析消毒剂对池塘型微宇宙细菌群落结构的影响

构建6个池塘型微宇宙模拟水生态系统,1个设为对照组,试验组连续投加次氯酸钠13 d,投加剂量分别为1.0、2.5、5.0、10.0、20.0 mg/L,停止投加后再观察10 d.试验期间对各微宇宙分别进行8次采样,经37 ℃培养后提取细菌总DNA,进行16S rDNA V3区扩增后,对扩增产物进行TGGE分析.对TGGE图谱中的主要条带进行回收、重新扩增、克隆、建库、测序以及序列分析.结果显示,消毒剂进入环境后会对细菌群落结构产生影响,但不同剂量消毒剂产生的影响有显著差异,存在明显的剂量-效应关系:低剂量消毒剂对细菌群落结构的影响比较小,而且是可逆的,微宇宙系统对消毒剂逐渐适应后其群落结构即可恢复;而高剂最消毒剂对细菌群落结构的破坏比较大,且不可逆转,即使消毒剂停止投加后也不能恢复.说明盲目的过量投加消毒剂会对水体微生态环境造成严重破坏.图4表1参10     

环渤海地区空气质量时空变化特征及动态预测

基于环渤海地区2017—2021年各城市空气质量指数(AQI)、污染物浓度与社会经济数据,利用数理统计、克里金插值法对环渤海地区AQI与污染物浓度的时空变化特征进行分析,运用皮尔逊相关性分析方法探讨AQI与污染物浓度、社会经济因素的相关关系,采用时间序列预测模型对2022年6月—2023年12月空气质量及污染物浓度进行预测。结果表明:环渤海地区AQI及污染物浓度大致呈逐年降低的趋势。AQI的逐月变化呈"W"形,O₃浓度的年内变化呈倒"V"形,其余污染物则呈现与O₃相反的变化趋势。AQI大致呈现西南高、东北低的空间分布特点,而污染物浓度分布具有明显的空间差异。环渤海地区5个代表性城市的AQI类别以良好为主,冬季首要污染物主要为PM_2.5、PM₁₀,夏季首要污染物以O₃为主。人口数量是影响AQI的主要因素,城市园林绿地面积对AQI具有一定影响。预测结果显示,未来环渤海地区AQI、主要污染物浓度(O₃除外)均呈现出随时间的推移逐渐下降的变化趋势。