人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

县(市、区)级生态环境监测机构改革的发展现状与对策研究

本文以县(市、区)级生态环境监测机构为研究对象,分析其发展历程和各阶段的特征,以生态环境监测监察执法垂直改革为背景,阐述推动县(市、区)级生态环境监测机构改革的现实意义,剖析改革过程中存在的主要问题,并从完善组织管理制度、加强硬件基础设施建设、提升监测技术水平、提高人才队伍专业素质、强化对生态环境监测的监督、加强不同层级生态环境监测机构的帮扶等方面提出政策建议。     

基于SVR的长江经济带水环境承载力评价

基于DPSIRM模型构建区域水环境承载力评价指标体系,并基于SVR模型构建了区域水环境承载力评价模型,利用交叉验证法对SVR模型参数进行优化选择,进一步提高模型预测精度.运用该模型研究了长江经济带2009~2018年的水环境承载力演变趋势及空间差异,结果表明：长江经济带水环境承载力等级整体呈现升高趋势,其中上游城市群承载等级由II级（超载）提升到了IV级（弱可承载）;中游城市群承载等级由II级（超载）提升到了IV级（弱可承载）;下游长三角区域承载等级由I级（重超载）提升到了IV级（弱可承载）.将评价结果与熵权-TOPSIS法的评价结果相比较,相同率达到91.7%,说明SVR模型评价区域水环境承载力可行,评价结果可靠.以下游区域为例,分别对其6个子系统的承载力进行剖析,并运用单因素轮换OAT法对各子系统内的评价指标进行敏感性分析,便于决策者识别指标敏感性.     

有机垃圾厌氧消化泡沫产生机理及控制方法

为了分析厌氧消化泡沫的产生机理和控制方法有助于解决有机垃圾厌氧消化起泡问题,本文调研了近年来报道的厌氧消化系统起泡现象,并从底物特性、反应器构造及运行条件和消化过程相关特性3方面分析了不同底物、工艺和环境条件下厌氧消化反应器的起泡机理;讨论了丝状菌指数、表面张力、粘度、有机负荷、起泡趋势和泡沫稳定性等参数作为起泡风险评价指标的合理性;介绍和比较了4类消泡方法（物理法、机械法、生物法和化学法）的消泡原理及优缺点.目前,除污泥厌氧消化系统外,其他有机垃圾厌氧消化系统起泡的主要因素尚不明确,而这也限制了泡沫控制方法的开发.后期探索关键起泡微生物或研究生物表面活性物质与起泡的相关性,将有助于从新的角度揭示起泡机理,并开发出针对性更强的泡沫控制方法.     

油脂对红壤结构性质与水流运动特征的影响

本文通过室内灌水入渗试验,研究了灌溉水油脂浓度（0,1.0,3.0和10.0g/L）、灌水频率（1d1次,2d1次,4d1次）和灌溉模式（纯清水灌溉,纯含油脂灌溉水灌溉,含油脂灌溉水-清水交替灌溉）对受灌土壤结构性质与水流运动特征的影响.结果显示,随灌水进入到受灌土壤中的油脂主要集中在优先流通道中快速运动,优先流湿润锋处的土壤油脂浓度较高且不受灌溉水中油脂浓度的影响,表明即便是采用较低油脂浓度的灌溉水灌溉,依然对地下水系统存在较高的污染风险;高频率、低定额的含油脂灌溉水灌溉有利于进入到受灌土壤中的油脂向深层土壤运动,使得斥水性土层厚度增大,从而导致入渗水流运动的不确定性及地下水系统的污染风险均增大;油脂对受灌土壤团聚体的再团聚作用只有在其浓度较高时才能形成,含油脂灌溉水-清水交替灌溉因降低了受灌土壤的油脂浓度反而导致土壤团聚体分散和破碎.研究成果对再生水和原污水农田灌溉制度设计具有参考价值.     

基于流域的深圳市现状及未来污染负荷分析

文章研究采用时间序列分析法、最小二乘法、综合方法等分析了深圳市各流域现状污染和水环境容量,并预测了各流域未来污染和水环境容量。结果表明深圳市9个流域中,废污水排放量密度和污染负荷密度呈现出西部流域高、东部流域低的趋势,深圳河流域最大、大亚湾流域最小。深圳河流域现状年和2035年污水排放量密度分别为212.32和282.85万t/(km~2·a),大亚湾流域分别为7.68和10.46万t/(km~2·a);深圳河流域现状年和2035年COD污染负荷密度分别为141.83和79.34 t/(km~2·a),氨氮分别为14.93和1.40 t/(km~2·a),总磷分别为1.96和1.10 t/(km~2·a),总氮分别为24.88和2.33 t/(km~2·a);大亚湾流域现状年和2035年COD污染负荷密度分别为8.93和4.86 t/(km~2·a),氨氮分别为0.93和0.06 t/(km~2·a),总磷分别为0.13和0.07 t/(km~2·a),总氮分别为1.55和0.14 t/(km~2·a)。现状年按照各流域需要达到地表水Ⅴ类水计算,雨季1个流域和旱季6个流域即使不排放污水,COD、氨氮、总磷仍超过水环境容量;2035年按照各流域需要达到地表水Ⅳ类水计算,雨季1个流域和旱季7个流域即使不排放污水,COD、氨氮、总磷仍超过水环境容量。未来污水排放量密度增加的情况下,通过雨污100%分流和污水排放标准达到地表水Ⅳ类水等能使污染负荷密度大幅降低,但是旱季污染负荷仍大于水环境容量,未来需要继续提高污水排放标准或者实施河流补水。研究可为深圳市打造高品质的水环境提供科学依据和战略预判。     

安徽省八里河流域水质污染时空变化研究

为掌握八里河流域污染成因、污染集中期和重污染地带,在八里河流域设置了7个河道监测断面及33个地下水监测点位,连续1年监测了地表水COD、氨氮、TP和地下水氨氮、硝酸盐、亚硝酸盐,分析了八里河流域水质时空变化趋势,提出了相应的污染控制措施。结果表明:受淀粉加工污染影响,各项指标在10～12月迅速上升,COD在第二年4月以后逐渐降低恢复至正常值,氨氮和TP难以达标;地表水污染以柳沟最为严重,五里湖沟次之,第三湖沟水质相对最好;淀粉废水还会通过淋滤进入浅层地下水,造成地下水氨氮污染;氨氮污染最初主要集中在流域西南方,逐渐向全流域扩散。针对当地突出的红薯淀粉加工废水污染问题,建议推广低污染的淀粉生产技术,制定适用于八里河流域的规范化与标准化农业面源污染控制技术,构建小流域农业面源污染控制系统与管理模式。