湖泊蓝藻水华监测与评价探讨

以长期的湖泊蓝藻监测实践工作为基础,提出了湖泊蓝藻水华监测的点位布设、采样（频次、层次、采集量等）、分析鉴定等技术方法,以太湖为例,在对近几年蓝藻水华暴发情况进行统计分析基础上,制定了蓝藻水华状况的定性描述、蓝藻水华暴发的等级划分标准。     

近十年京杭运河苏州段底泥重金属生态风险分析

采用Hakonson生态风险指数法对京杭运河苏州段近十年来底泥重金属污染进行评价,对其空间分布和时间分布规律进行了分析。结果表明,京杭运河苏州段重金属为低生态风险等级,汞和镉为主要的生态风险因子,城区老运河段重金属生态风险指数最高。近十年来,京杭运河苏州段底泥重金属潜在生态风险指数呈下降趋势,重金属污染得到有效的控制。     

太湖蓝藻水华预警监测与风速风向的关系研究

太湖蓝藻水华预警监测的启动问题基本解决,但监测响应日期和周期却一直难以确定。统计分析了太湖2007-2009年蓝藻预警监测、现场观测的历史资料,研究蓝藻水华在水体中的分布与风速风向之间的关联规律,从环境监测部门蓝藻预警监测工作的实际出发,划分出了蓝藻水华预警监测的响应级别,提出具体的监测要求,较好解决了预警监测的响应周期问题。为环太湖地区相关部门更好地开展蓝藻预警监测工作提供了科学依据。     

京杭运河(苏州段)水质急性综合毒性研究

从2009年3月至2010年10月对京杭运河(苏州段)的4个监测断面进行了水质急性综合毒性和地表水主要理化项目的调查,结果表明:京杭运河(苏州段)水质急性综合毒性基本处在低毒水平,各断面基本呈现水质急性毒性水平枯水期>平水期>丰水期的规律,水质急性综合毒性测定结果基本与同步理化监测结果一致。     

太湖蓝藻预警采样点位布设与采样层次的研究

蓝藻水华的聚集和分布与气象条件有着密切的关系.根据近几年蓝藻预警监测及科研的实践,分析了风向对蓝藻迁移的影响,以及不同深度的藻密度变化情况.以此为依据,对太湖蓝藻监测时采样点位布设与采样层次选择的方案进行了比较研究,并提出了优化方案,为环太湖地区的相关部门更好地开展蓝藻预警监测工作提供了科学依据.     

太湖蓝藻水华预警监测技术体系的探讨

太湖蓝藻水华已经成为一个社会和政府共同关注的环境问题.为确保太湖地区饮水安全,提高政府应对蓝藻水华的能力,对太湖水源地蓝藻进行预警监测是判断蓝藻水华发展趋势以及制定相应的对策的重要手段.文章分析了蓝藻水华暴发的过程和蓝藻水华的监测技术,结合政府部门的实际,提出了太湖引用水源地蓝藻水华预警监测体系,对整个太湖地区乃至全国富营养化水体的水质预警具有重要的参考价值.     

浅水型湖泊蓝藻水华预警监测工作的思考

浅水型湖泊的富营养化进程不断加快,呈现出蓝藻水华暴发现象是逐年增加的。太湖作为长江中下游地区典型的浅水型湖泊更因近年来蓝藻水华频发的态势引起了政府和社会的广泛关注。为确保太湖地区饮水安全,提高政府应对蓝藻水华的能力,对太湖蓝藻水华进行预警监测是判断其发展趋势以及制定相应对策的重要手段。着力分析和总结了太湖蓝藻水华预警监测工作的主要内容,从预警监测工作的统筹、预警监测体系的建立、技术分析、预警监测的启动、分级与评价、预警信息的发布、预警监测的终止到预警监测的保障机制等,以利于同行们更好地应对浅水型湖泊蓝藻水华的发生。     

β环糊精改性聚氨酯基涂料的火安全性与热解动力学分析

为提高膨胀型防火涂料的阻燃性能,以聚氨酯树脂为基料,以聚磷酸铵、尿素为阻燃体系,通过加入不同掺量的钛酸酯偶联剂改性β-环糊精(β-CD),提高阻燃效果。通过红外光谱仪(FT-IR)、锥形量热仪(CONE)、热重分析仪(TG)、差热扫描量热仪(DSC)等,研究改性β-CD的含量对膨胀型防火涂料的火安全性的影响,使用Coats-Redfern积分法计算涂料的热解动力学。研究结果表明：改性β-CD能有效地提高涂料的阻燃性能,当β-CD为1wt%时拥有最佳阻燃性能,1wt%改性β-CD能够提高涂层的蓄热能力,延缓APP的分解和抑制碳质材料的分解,进而提高涂料的阻燃性能。通过热解动力学拟合曲线得出,1wt%的样品能在253℃以后显著提高反应的活化能,提高涂层的阻燃性。     

基于改进YOLOv7-x的多场景火灾识别算法

为解决发生火灾时传统的火灾报警器易受环境和空间的限制,出现检测精度下降的问题,提出1种基于改进YOLOv7-x的多场景火灾识别算法。首先,对火灾数据集进行多样化扩展,使其对任务场景更具适应性,再将扩展好的数据集进行数据增强以提升模型的鲁棒性;其次,在算法头部嵌入Coordinate Attention注意力机制,用来增强算法对火灾的专注力,并在算法主干引入ConvNeXtBlock结构,提升算法的精度;最后,使用Merge-NMS算法代替传统的NMS算法用来提升预测框位置的精准度。研究结果表明：改进YOLOv7-x算法相比于改进前的均值平均精确度mAP提高7.8个百分点,改进后的算法性能更优,可满足复杂场景下火灾精准检测的要求。研究结果可为智能化检测火灾提供技术支持。     

环境空气中细菌总数和霉菌总数监测方法的研究

分别对环境空气中细菌和霉菌监测的不同采样仪器、采样方式、培养条件的结果进行对比分析,并进行差异显著性检验.结果表明,FA-1型和FA-2型采样器的采样结果无显著性差异;细菌和霉菌监测的采样时间以5min为最佳;细菌的培养以48h、37℃±1℃为优,霉菌的培养为96h、28℃±1℃为宜;对实验结果进行精密度检验,均达到了质量控制的要求.