基于Landsat 8遥感数据的天津市地表温度反演

以Landsat 8遥感数据为数据源,进行天津市地表温度反演研究。首先采用单通道算法反演地表温度,并利用均值标准差法进行温度分级。然后建立不同温度等级面积比例的估算模型。再通过随机样点,从不同温度等级和土地覆盖类型2个角度,分别建立并比较不同类样点的地表温度与各指数的拟合模型。结果表明:次高温区域面积比例与人口密度、人均GDP都具有较高的决定系数;地表温度与NDVI、BAEM的二元线性回归决定系数高于地表温度与单一指数的决定系数;将样点分类后,低温点与MNDBI的决定系数高于其他温度等级样点,水域和植被样点与各种指数的决定系数高于其他地物类型样点。     

Change in avian functional fingerprints of a Neotropical montane forest over 100 years as an indicator of ecosystem integrity

Ecologically relevant traits of organisms in an assemblage determine an ecosystem's functional fingerprint (i.e., the shape, size, and position of multidimensional trait space). Quantifying changes in functional fingerprints can therefore provide information about the effects of diversity loss or gain through time on ecosystem condition and is a promising approach to monitoring ecological integrity. This, however, is seldom possible owing to limitations in historical surveys and a lack of data on organismal traits, particularly in diverse tropical regions. Using data from detailed bird surveys from 4 periods across more than a century, and morphological and ecological traits of 233 species, we quantified changes in the avian functional fingerprint of a tropical montane forest in the Andes of Colombia. We found that 78% of the variation in functional space, regardless of period, was described by 3 major axes summarizing body size, dispersal ability (indexed by wing shape), and habitat breadth. Changes in species composition significantly altered the functional fingerprint of the assemblage and functional richness and dispersion decreased 35–60%. Owing to species extirpations and to novel additions to the assemblage, functional space decreased over time, but at least 11% of its volume in the 2010s extended to areas of functional space that were unoccupied in the 1910s. The assemblage now includes fewer large-sized species, more species with greater dispersal ability, and fewer habitat specialists. Extirpated species had high functional uniqueness and distinctiveness, resulting in large reductions in functional richness and dispersion after their loss, which implies important consequences for ecosystem integrity. Conservation efforts aimed at maintaining ecosystem function must move beyond seeking to sustain species numbers to designing complementary strategies for the maintenance of ecological function by identifying and conserving species with traits conferring high vulnerability such as large body size, poor dispersal ability, and greater habitat specialization. Article impact statement: Changes in functional fingerprints provide a means to quantify the integrity of ecological assemblages affected by diversity loss or gain.     

珠江口表层水中多环芳烃的分布特征及健康风险评估

分别于2015年2、5、8、11月在珠江八大入海口采集表层水体样品,应用固相萃取富集法对该区域表层水体中16种USEPA优控多环芳烃(PAHs)的时空分布特征进行分析,并利用终生致癌风险增量模型(ILCR)对该区域的饮水健康风险进行评价。结果表明:珠江口4个季度所采集的水样中,∑15PAHs的浓度范围为18.0~50.3 ng/L,含量处于中等水平。其中7种强致癌性∑7PAHs的浓度范围为1.53~3.73 ng/L,占∑15PAHs的5.89%~11.1%,∑15PAHs和∑7PAHs在枯水期(2、11月)样品中明显高于丰水期(5、8月)。就组成特征而言,各采样点PAHs以3、4环为主。珠江口表层水中非致癌类PAHs的危害商数值为0.99×10~(-5)~2.73×10~(-5),远低于USEPA规定的阈值(1);致癌类PAHs产生的健康风险为6.50×10~(-8)~2.37×10~(-7),其中Ba P导致的饮水途径健康风险最高,所有点位致癌类PAHs的健康风险均低于USEPA推荐的对致癌物质最大可接受风险水平(10~(-6)),表明珠江口表层水中PAHs尚不具备严重的致癌风险,但是仍然存在潜在的健康风险,需要重点控制和管理。     

人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究

深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。     

基于不同废污泥源的短程反硝化快速启动及稳定性

为探究不同废污泥源快速启动短程反硝化和实现稳定NO_2~--N积累的可行性,在3个完全相同的SBR反应器(S1、S2和S3)分别接种:实验室城市污水反硝化除磷系统排泥、城市污水厂剩余污泥及河涌底泥,比较其短程反硝化启动快慢和NO_2~--N积累特性,考察系统短程反硝化活性和NO_3~--N→NO_2~--N转化性能,并从微生物学角度分析反应器功能菌群特征.结果表明,在乙酸钠为唯一碳源、高碱度和适宜COD/NO_3~--N比进水条件下,3个SBR短程反硝化反应器在短时间内均能够成功启动,系统平均NO_3~--N→NO_2~--N转化率为S1 S2 S3(75. 92% 73. 36% 69. 90%).同时发现持续低温条件下S1和S2呈现不同程度的短程反硝化性能恶化趋势,但S3能够稳定维持良好NO_2~--N积累性能.微生物高通量测序表明,变形菌门和拟杆菌门居PD系统主导地位,3个短程反硝化反应器NO_2~--N积累关键功能菌属Thauera属丰度差异明显:S3 S1 S2(25. 09% 4. 71% 3. 60%),表明S3具备稳定高效的NO_2~--N积累性能,同时高丰度Thauera属可能是维持低温短程反硝化活性的重要原因.     

基于改进遗传算法的河流水污染源反演方法

针对河流水污染应急响应过程中污染源排放历史迟知、未知的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,利用一维河流水质模型和水质监测数据,研究建立了基于改进遗传算法的河流水污染定量源反演方法,实现了对河流污染源排放历史的识别与重构.将该方法应用于美国特拉基河流的3个不同流量下的示踪剂实验中,对示踪剂排放历史进行定量源反演分析.结果表明：IGA算法对高、中、低不同流量下的3次示踪剂实验均可以很好的重构和识别示踪剂排放历史,对于实际河流水污染源反演分析的误差均在可接受范围内.IGA算法在河流水污染源反演分析中具有一定的可靠性和稳定性,可为河流水污染精准溯源与治理提供科学的技术支撑.     

沱江沉积物中有机氯农药分布特征及其与藻类有机质的关系和生态风险评估

使用气相色谱-质谱联用仪分析了长江支流沱江流域48个表层沉积物中有机氯农药（organochlorine pesticides,OCPs）的残留水平,探讨了其分布和组成特征及其与总有机碳（total organic carbon,TOC）、藻类有机质之间的关系,以及评估其生态风险.结果表明沱江流域表层沉积物中OCPs的总含量为3.17~127 ng·g^-1,其中六六六（hexachlorocyclohexane,HCHs）类农药的含量为2.83~86.0 ng·g^-1,滴滴涕（dichlorodiphenyltrichloroethane,DDTs）类农药的含量为0.340~40.9 ng·g^-1.OCPs空间分布特点为：上游 < 中游 < 下游 < 支流.HCHs和DDTs的组成成分分析表明,沱江流域存在林丹输入的现象,主要来自于历史残留,这与绝大多数流域的DDTs的输入状况相似.OCPs含量与TOC、藻类有机质含量之间存在着极显著的正相关性关系,表明藻类有机质在TOC对沉积物中的OCPs分配中起更为重要的作用.生态风险评估表明,沱江流域表层沉积物的有机氯农药存在较大的生态风险,可能对河流的底栖生物及生态环境造成明显的影响.     

氨基改性生物炭负载纳米零价铁去除水中Cr(VI)

以聚乙烯亚胺（PEI）为功能单体,玉米秸秆生物炭为载体,制备了氨基改性生物炭负载型纳米零价铁（nZVI@PEI-HBC）,并利用扫描电镜（SEM）、红外光谱（FTIR）和X射线光电子能谱（XPS）等手段对材料进行了表征,分析了溶液pH、温度、材料投加量等因素对其去除Cr（VI）的影响及其去除机理.结果表明：在投加量为0.5 g·L^-1,温度为20℃,pH值为5,Cr（VI）初始浓度为20 mg·L^-1条件下,各材料对Cr（VI）的去除率大小为nZVI@PEI-HBC > nZVI > PEI-HBC > HBC.SEM显示nZVI颗粒较均匀地分散在生物炭表面,FTIR分析表明PEI改性后材料表面增加了氨基等重金属配位基团,这可能是nZVI@PEI-HBC去除Cr（VI）效果更好的原因.影响因素研究表明,材料具有较好稳定性,老化28 d后其Cr（VI）去除性能变化不大;酸性环境、升温、增大材料投加量均有利于nZVI@PEI-HBC对Cr（VI）的去除.机理研究发现,水中溶解氧加速了nZVI的腐蚀和Fe（II）的释放,促进Cr（VI）还原为Cr（III）,然后通过共沉淀作用和氨基等基团的吸附作用被去除.     

金属表面涂装行业VOCs排放特征及排放系数

对比了浙江省2014和2018年金属表面涂装企业的有机废气排放及治理情况,分析了该行业涂料及稀释剂的使用、主要污染因子,测算了溶剂型、水性涂料的挥发性有机物（VOCs）产生系数和排放系数.结果表明：2018年VOCs治理水平明显高于2014年,水性涂料使用企业比例由18%上升至36%,纯溶剂型企业由82%下降至64%;金属表面涂装行业的主要排放污染物为二甲苯、丁醇、乙酸乙酯、乙酸丁酯、甲苯、丙二醇、乙苯、苯乙烯等8种有机物.溶剂型和水性涂料的VOCs产生系数分别为0.72和0.31kg/kg;溶剂型和水性涂料2014年VOCs排放系数为0.64和0.29kg/kg,2018年为0.48和0.21kg/kg.     

Pt-Sn/Al2O3蜂窝催化剂催化氧化C6烃

采用等体积分浸法制备Pt-Sn/Al₂O₃蜂窝催化剂（Pt含量仅为0.06wt%）.运用X射线衍射（XRD）、透射电镜（TEM）等技术对催化剂理化性质进行表征,并选取4种代表性C₆烃（苯、环己酮、环己烷和正己烷）对催化剂性能进行评价.活性评价试验中,Pt/Sn比为3/1催化效果最佳.此时4种C₆烃转化率达到90%的温度（T₉₀）较Pt催化剂均降低约20℃,其原因在于Sn可将Pt分割为较小的团簇提高Pt分散度.寿命评价试验以环己烷为例同Pt-Sn蜂窝催化剂连续运行720h,催化活性无明显变化,其原因在于,Sn可有效抑制其粒径增长;Pt₃Sn合金降低表面对C₆烃的吸附,减少催化剂表面积炭.