昆明市移动通信基站环保管理现状研究

对昆明市当前移动通信基站环保管理工作现状进行了研究,分析了目前基站建设中存在的问题以及环保管理上面临的难点。在此基础上,从推进基站规划环评、加强属地监管、严格基站选址等方面,提出对策和建议。     

荷兰畜禽养殖污染防治监管经验及启发

通过分析荷兰在畜禽养殖污染防治监管方面的做法,结合我国畜禽养殖污染防治监管现状,分析了我国在这方面存在的问题,提出完善畜禽养殖污染防治立法工作,突出畜禽养殖全过程管理控制,制定畜禽养殖污染防治奖惩政策,优化总量减排理念及技术方法等建议。     

垃圾渗滤液对压实黏土工程特性的影响规律及微观机理

为研究垃圾填埋场渗滤液对压实黏土的影响,开展了垃圾渗滤液侵蚀作用下黏土的含水率、比重、剪切和渗透试验,研究渗滤液浓度及侵蚀时间对黏土工程性质的影响规律,分析渗滤液污染黏土的工程特性。通过SEM试验研究渗滤液对底部压实黏土衬垫的侵蚀机理。研究结果表明:渗滤液侵蚀对黏土的各项工程性质有较大的影响,随着渗滤液浓度及浸泡时间的增加,浸泡后的黏土渗透性、比重和剪切强度均减小,而含水率增大。渗滤液对黏土的侵蚀主要来自其化学成分的吸附、粘结及水化学作用。压实黏土强度的变化会给填埋场的稳定性带来安全隐患。该成果可为垃圾填埋场的安全设计提供理论和数据支持。     

基于多通道长短期记忆网络的PM2.5小时浓度预报

PM_2.5作为主要的大气污染物之一,严重影响空气质量和人体健康. 基于深度学习的PM_2.5小时预报研究中,不同输入要素的历史时间序列对PM_2.5预报结果的响应情况存在差异. 因此,基于太原市2019—2020年空气质量监测站、气象观测站的数据,提出一种多通道长短期记忆网络(Multi-Channels Long Short Term Memory,MULTI-LSTM)模型对PM_2.5浓度进行预报. 首先使用独立的长短期记忆网络(LSTM)学习每个输入要素,然后将每个模型的学习结果进行融合,最终获得未来多小时的PM_2.5浓度预报结果. 将单通道LSTM模型(BASE-LSTM)和LSTM扩展模型(LSTME)作为对照模型,与MULTI-LSTM模型的预报精度进行对比. 结果表明:不同观测窗与预报时效下,MULTI-LSTM模型在测试集上的预报精度明显高于其他2个对照模型. 其中,MULTI-LSTM模型在8 h观测窗和6 h预报时效组合下,均方根误差(RMSE)、平均绝对百分误差(MAPE)以及拟合指数(IA)分别为20.26 μg/m3、51%、0.91. 对未来逐6 h的预报中,观测窗宽度从8 h增至32 h,MULTI-LSTM模型的预报精度无明显变化,观测窗宽度为40和48 h时,RMSE比8 h观测窗下分别下降了2%和3%. 此外,增加LSTM层深度不会提升模型的预报精度. 研究显示,利用MULTI-LSTM模型作为PM_2.5浓度小时预报模型,通过选取合适的观测窗宽度与气象要素,可获得精度较高的预报结果.      

半胱胺对鸡血液中IgA含量的影响研究

在灌喂两种剂量半胱胺的基础上应用新城疫弱毒疫苗对鸡进行消化道粘膜免疫,采用ELISA双夹心法测定了鸡血液中IgA的含量,结果表明:结果表明首免后第三周和第四周两种剂量半胱胺组的血液中IgA含量与新城疫免疫组的相比分别呈极显著增加(P<0.01)和显著增加(P<0.05);提示血液中IgA含量受SS影响较大,饲喂半胱胺降低SS水平后,应用新城疫弱毒疫苗进行消化道粘膜免疫,可以提高血液中IgA的含量,增强机体的系统免疫力.图1,参8.     

苏州市初夏臭氧污染成因及年际变化

以2017~2021年的5~6月苏州市城区站点的大气污染物浓度为研究对象,分析了臭氧（O₃）、氮氧化物（NO_x）、总氧化剂（O_x）、一氧化碳（CO）和挥发性有机物（VOCs）等污染物的变化特征,利用基于观测的模型（OBM）研究了O₃污染成因及其年际变化,解析了环境空气VOCs的主要来源及其变化趋势.结果表明：①近年来苏州O_x平均体积分数以及NO_x和CO平均浓度整体呈下降趋势,但VOCs的体积分数整体呈上升趋势;O₃污染天光化学反应前体物浓度水平仍较高,且显著高于优良天.②近年来苏州O₃生成处于VOCs控制区;苏州市VOCs和NO_x长期减排比例应不低于5∶1,在VOCs控制方面应注重对芳香烃和烯烃的减排.③源解析结果显示,工业排放、汽油车尾气和柴油机尾气是苏州市VOCs的主要排放源;近年来工业排放源和溶剂使用源有所下降,但汽油车尾气源和油气挥发源贡献率上升明显,且上述两类污染源排放VOCs的O₃生成潜势较高.④综合分析各排放源对O₃生成潜势的贡献发现,溶剂使用源和汽油车尾气源的VOCs排放是影响苏州市O₃生成的关键因素.     

苏州市一次PM_(2.5)污染过程分析及其来源解析

利用TEOM1405F型PM_(2.5)测量仪、MARGA水溶性离子在线分析仪和激光雷达对苏州市2016年8月24日—9月6日PM_(2.5)、水溶性离子和气溶胶垂直分布进行了观测,结合气象数据分析了水溶性离子的变化规律及其主要来源。结果表明,观测期间PM_(2.5)平均值为43.4μg/m3,与2014和2015年同期相比下降了42.9%和40.3%。总水溶性无机离子平均值为24.18μg/m~3,约占ρ(PM_(2.5))55.7%,其中ρ(SO_4~(2-))、ρ(NH_4~+)和ρ(NO_3~-)分别占ρ(总离子)的46.0%、25.8%、21.0%。夜间边界层降低,大气垂直扩散条件较差,是造成ρ(PM_(2.5))及ρ(水溶性离子)显著升高的主要原因。ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))为0.056~1.939,平均值为0.432,表明固定源(燃煤源)仍然是PM_(2.5)的主要来源;PCA方法表明苏州水溶性离子的主要来源于二次污染和燃烧源、海盐和土壤源以及地面扬尘、建筑尘。     

利用质控数据评定AFS法测定水中汞的测量不确定度

根据连续5天的质控数据,采用中国合格评定国家认可委员会(CNAS)的《利用质控数据评定化学检测领域测量不确定度》方法来评定原子荧光光度仪(AFS)法测定水中汞的不确定度。经过计算评定,在95%概率下AFS法测定水中汞的扩展不确定度为0.82μg/L。与传统的A、B类不确定度进行对比,利用质控数据评定测量不确定度法更适用于操作过程复杂、不确定度分量难确定的化学分析及无标准品的情况。