岸线码头密度对河道水动力和污染物输移影响分析——以武汉河段为例

为研究岸线码头密度对河流水动力变化及污染物输移的影响,以武汉河段为例,基于Mike21模型建立了适用于该河段的平面二维水动力-水质模型,计算了长为9.6 km的岸线范围内布置不同密度码头群后引起的附近区域内水位、流速变化以及突发水污染事故后的自净能力变化,从空间差异性、最大变幅等角度对比了三者的差异,并归纳了码头密度与水动力条件、污染物浓度变幅之间的关系.结果 表明:(1)随着码头密度增加,工程区上游水位变化较流速更敏感,工程区及下游局部位置水位变幅较小,而流速变化较为敏感,表现为前沿主流区流速增大,近岸区流速减小;当码头密度大于1.25～2.5座/km的临界范围后,水动力条件随码头密度的变幅逐渐减缓.(2)修建码头后,受水动力变化影响,工程区河段上游污染物浓度变化呈"峰前减、峰后增",但工程区下游呈"峰前增、峰后减"的特征;工程区间内表现为主流区浓度增大、近岸带浓度减小、高浓度滞留时间总体增加的变化特点.(3)受码头工程群影响,无论是区间整体上,还是局部范围内,污染物浓度相对水动力条件变幅更大,对河段内水源地的取水可能造成不利影响.以上认识对于河流岸线开发利用规模选取和效应评估具有参考意义.     

鄂西长江小流域土地利用方式对土壤团聚体稳定性的影响

探究土地利用方式对长江中游小流域土壤团聚体稳定性的影响,为鄂西地区土地合理利用与管理以及土壤结构改良提供借鉴.以下牢溪小流域5种不同土地利用方式(柏树林、蔬菜地、石坎农田、撂荒地、天然林)土壤为研究对象,对比分析各土地利用方式间土壤团聚体粒径组成及稳定性差异.结果 表明:(1)柏树林、石坎农田、撂荒地和天然林土壤团聚体以＞2 mm为优势粒级,平均为57.66％,蔬菜地以＜0.25 mm微粒径团聚体为主,均值为60.86％;(2)林地(柏树林和天然林)土壤稳定性和抗蚀性要优于农用地(石坎农田和蔬菜地),耕地撂荒提升团聚体稳定性;(3)分形维数D与破坏率PAD、可蚀性K呈正相关,与团聚体直径(MWD和GMD)和水稳性大团聚体WR0.25呈负相关,分形维数较好反映小流域土壤团聚体的稳定性和抗侵蚀性.对流域内林区的封育是提升土壤结构稳定性的最优管理方式.     

武汉地区夏季和秋冬季大气污染的天气概念模型

利用2013～2019年武汉市生态环境局监测数据、L波段雷达探空资料、NCEP/NCAR逐日再分析资料,对夏季和秋冬季武汉地区污染日的大气污染特征、边界层结构、环流形势、物理量场进行研究,建立了武汉地区大气污染的天气概念模型.主要结论如下:(1)武汉市空气质量具有季节性变化特征,大气污染程度四季分布表现为冬＞秋＞春＞夏.夏季首要污染物是臭氧,冬季首要污染物是PM2.5.(2)比较挑选出的夏季清洁日和污染日的气象要素特征,污染日逆温的平均强度约为清洁日的一倍,逆温底高一般在600 m以下,空气质量一般为轻度-中度污染;静风频率(37.1％)明显高于清洁日的静风频率(2.9％);污染日平均风速小(0.8 m/s),边界层内相对湿度较低.同样比较秋冬季两类天气的气象要素特征,污染日逆温底高低、厚度小,不及清洁日的一半,不利于污染物的扩散,易出现重度污染天气.静风频率(20％)高于清洁日的静风频率(7.5％),风速小(1.6 m/s),污染日边界层内呈明显上千下湿的格局.(3)建立了夏季大气污染的天气概念模型,污染日副高偏弱位置偏东,长江流域易少雨干旱;地面我国东部大范围地区处于均压场中,武汉地区为偏东北异常小风,不利于大气污染物的扩散.(4)建立了秋冬季大气污染的天气概念模型,长江流域环流平直少波动,配合地面弱低压的天气形势和较强的逆温使得大气污染物聚集在近地面.蒙古冷高压强度偏弱,使得入侵我国的冷空气强度偏弱;武汉地区为偏北小风,对雾霾的移除和稀释扩散作用差.该研究结论可供大气污染预测预警研究和环境管理部门大气污染的联防联控参考.     

AI-based runoff simulation based on remote sensing observations: A case study of two river basins in the United States and Canada

Data-driven techniques are used extensively for hydrologic time-series prediction. We created various data-driven models (DDMs) based on machine learning: long short-term memory (LSTM), support vector regression (SVR), extreme learning machines, and an artificial neural network with backpropagation, to define the optimal approach to predicting streamflow time series in the Carson River (California, USA) and Montmorency (Canada) catchments. The moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) snow-coverage dataset was applied to improve the streamflow estimate. In addition to the DDMs, the conceptual snowmelt runoff model was applied to simulate and forecast daily streamflow. The four main predictor variables, namely snow-coverage (S-C), precipitation (P), maximum temperature (T_max), and minimum temperature (T_min), and their corresponding values for each river basin, were obtained from National Climatic Data Center and National Snow and Ice Data Center to develop the model. The most relevant predictor variable was chosen using the support vector machine-recursive feature elimination feature selection approach. The results show that incorporating the MODIS snow-coverage dataset improves the models' prediction accuracies in the snowmelt-dominated basin. SVR and LSTM exhibited the best performances (root mean square error = 8.63 and 9.80) using monthly and daily snowmelt time series, respectively. In summary, machine learning is a reliable method to forecast runoff as it can be employed in global climate forecasts that require high-volume data processing.     

手机定位人口数据在应急救援中的应用

随着智能手机的普及,基于手机定位的人口数据在突发性灾害应急救援领域发挥着日益重要的作用。以近几年地震灾区为主要研究对象,选择灾区中有代表性的旅游景区、县城及乡镇,获取这些区域手机定位的人口数据,同时采用传统方法估算区域内人口数量,并进行差异性对比。研究结果表明:差异性最大的是旅游景区、其次是县城和乡镇;在人口年度变化上,旅游景区的人口在7、8月份达到高峰,乡镇人口高值区出现在2月份,县城人口年度差异无明显规律。     

创新价值链视角下企业创新效率差异及影响因素分析——基于江苏省国家高新区企业的验证

中国经济新常态背景下,高新区企业创新增效提质是增强高新区创新能力的内生动力.从创新价值链视角出发,将企业创新过程分为技术开发阶段和经济转化阶段,运用两阶段DEA模型分别对2016年江苏省12个国家高新区、11个技术领域以及各高新区内不同技术类型企业的整体和分阶段创新效率进行测度,并构建Tobit回归模型探究每个阶段企业创新效率的影响因素.研究表明:(1)江苏省国家高新区整体创新效率有较大提升空间,其中技术开发效率表现优于经济转化效率.(2)高创新效率的技术领域集中在电子与信息、新材料等,生物医药、环境保护和光机电一体化等技术领域整体创新效率处于较低水平.(3)以各阶段创新效率均值为分界,划分创新资源利用的四种模式,大部分高新区企业处于高开发-低转化和低开发-高转化型模式,存在技术创新与经济转化联系不够紧密的现象.(4)资本投入水平、劳动力的“质”和“量”、政府支持力度对企业创新效率的影响存在明显的阶段差异性.最后,根据研究结果,从强化知识交流网络、集聚多元化人才、调整资源投入产出评估方式及采取扬优补短式效率提升路径四个方面给出提升高新区企业创新效率的政策建议.     

含氮生物降解促进剂对土壤吸附正十六烷的影响

选用正十六烷模拟润滑油,通过振荡平衡实验,考察了两种含氮脂肪酸型生物降解促进剂（甲基二乙醇胺油酸酯（MDEAO）和油酸二乙醇酰胺（ODEA））对水土体系中正十六烷吸附行为的影响。实验结果表明：正十六烷在水土体系中的有机质标化分配系数与土壤种类无关,与生物降解促进剂种类有关;土壤对正十六烷的吸附过程更符合Freundlich等温吸附模型;MDEAO的临界胶束浓度为2.0 mg/L,对土壤吸附正十六烷有一定的促进作用,ODEA的临界胶束浓度为0.7 mg/L,形成的胶束对正十六烷的增溶效果明显,促进了正十六烷在土壤中的解吸。     

望虞河西岸九里河中四种除草剂的污染现状

基于气相色谱-质谱联用(GC-MS)法结合固相萃取(SPE)前处理技术,建立了水中4种除草剂氯草定、阿特拉津、乙草胺和异丙甲草胺残留的分析方法,于2018年春(4、5月)、秋(9、10月)和冬(1、3月)季对太湖流域望虞河西岸九里河水体中4种除草剂的污染现状进行调查分析。结果表明,4种除草剂的加标回收率为71. 2%～108%,RSD均10%,方法检出限为3. 5～6. 0 ng/L。九里河水体中氯草定、阿特拉津、乙草胺和异丙甲草胺4种除草剂质量浓度分别为未检出～0. 025 7,0. 019 1～1. 19,未检出～0. 026 0和未检出～0. 094 3μg/L。4种除草剂中阿特拉津最高值接近《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)限值,其他3种其值较低,氯草定首次在太湖流域水体中检出。     

2016—2017年武汉市城区大气PM2.5污染特征及来源解析

利用2016年1月至2017年9月湖北省环境监测中心站大气复合污染自动监测站的在线监测数据，对武汉市城区PM_2.5的污染特征及主要来源进行解析。结果表明，武汉市城区PM_2.5质量浓度呈现出明显的季节差异，季节变化规律为冬季>春季>秋季>夏季。水溶性离子的主要成分SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺占总离子质量浓度的82.0%。PM_2.5中阴离子相对阳离子较为亏损，颗粒整体呈碱性。夏季气态污染物的氧化程度较高且SO₂较NO₂氧化程度高。后向轨迹分析结果表明，区域传输是武汉市PM_2.5的一个重要来源，在4个典型重污染阶段，武汉市分别受到局地、东北、西北及西南方向气团传输的影响。PMF模型解析出武汉市PM_2.5五大主要来源及平均贡献率：扬尘22.0%、机动车排放27.7%、二次气溶胶21.6%、重油燃烧14.9%和生物质燃烧13.8%。     

Probabilistic health risk assessment of nitrosamines in drinking water of Shaoxing,Zhejiang, China

Environmental Science and Pollution Research - Nitrosamines (NAms) are potent genotoxic and carcinogenic but widely detected in drinking water. This study aimed to investigate the occurrence of...