科技创新 让生活更精彩

如果建筑节能,装修节能,家电节能,那么天空一定是纯净的,城市一定是清新的。在去郑州轻工业学院采访的路上,我们就天马行空地满世界想象着将要采访的几个节能减排的创新项目：家庭中水回用装置,水费省下了;高效节能多功能集成家电,电费省下了;高档聚乙烯醇环保包装膜,塑料袋实现了真正可降解。简直完美得不得了,这些项目就是为老百姓量身定做的。     

科技局长就应该让人们科技致富

清丰,这个位于河南省东北部,冀鲁豫三省交界处的小县城,从未像现在一样急于用科技让这个县城沸腾起来。领导干部走村驻户,专家教授亲临指导,农民变成了科技强将,一颗颗燃烧着希望、期盼着收获的心在这方热土上激烈地跳动。     

风险评价在危险化学品从业单位安全标准化中的应用

通过确定评价准则、评价范围与目标、危害辨识、风险评价等内容,阐述了风险评价在安全标准化中的应用情况,并结合实际,指出了目前危险化学品从业单位在具体实施“风险管理”要素时存在的一些问题,并提出应注意的事项。     

太湖沉积物好氧细菌空间分布与氮磷来源及风险

沉积物中氮磷释放到湖水中会加剧湖泊的富营养化,危害生态安全和人类健康.微生物在氮磷转换中不可或缺,准确分析沉积物中氮磷分布特征和来源以及与微生物的关系是湖泊富营养化管控的重要前提.以太湖为研究区,采集30个表层沉积物样品,测定并分析了粒度、pH、有机质（OM）、溶解性有机碳（DOC）、全磷（TP）、全氮（TN）、硝态氮（NO₃^--N）和溶解性有机氮（DON）等指标含量及空间分布特征,同时利用营养琼脂（NA）培养基以平板计数法测定好氧细菌（AB）数量.结合主成分分析（PCA）和Pearson相关分析探究了太湖沉积物和AB空间分布特征和来源.采用综合污染指数法和有机污染指数法研究了太湖沉积物污染特征.结果表明,太湖表层沉积物指标平均值如下：AB为9.25×10⁴ CFU ·g^-1,平均粒径（M_Z）为17.59 μm,pH为7.62,ω（OM）为15.05g ·kg^-1,ω（DOC）为71.60mg ·kg^-1,ω（TP）为598.13mg ·kg^-1,ω（TN）为1113.92 mg ·kg^-1,ω（NO₃^--N）为3.22mg ·kg^-1,ω（DON）为22.60mg ·kg^-1.综合污染指数（FF）显示太湖中的点位13%为中度污染,87%为重度污染.TN除在湖心区、南部湖区和东太湖西部的部分湖区为轻度污染外,其余区域为中重度污染.除竺山湾为重度污染外,太湖中TP整体上为轻中度污染.有机污染指数（OI）表明,太湖沉积物有机污染较轻,主要与有机氮（ON）污染有关.太湖中DOC、DON、TN和OM主要来源于水生植物的影响,TP和AB主要来源于河流外源输入的影响.研究将为湖泊富营养化治理提供理论支撑,也为进一步研究AB去除沉积物中氮磷污染提供新思路.     

巢湖流域非点源污染来源、影响及控制研究

巢湖是我国五大淡水湖之一,其生态环境安全问题十分突出。随着流域内工业废水和城市污水等点源污染改善的同时,来自农业活动、生活垃圾等的非点源污染成为巢湖水环境污染、湖泊富营养化的重要影响因素。本文分析了,巢湖流域非点源污染的主要来源及其对生态环境所造成的影响,在此基础上进一步概括当前控制巢湖流域非点源污染的主要管理措施。     

基于可解释性机器学习的纳滤膜去除有机微污染物研究

纳滤膜对微污染物去除效率受膜特性、微污染物性质和实验条件等因素影响,优化这些影响因素对纳滤工艺的成功应用至关重要,然而实验优化过程不能同时兼顾多因素对去除效能的交互影响.为此,基于线性、非线性和集成学习算法,开发了4种纳滤膜对有机微污染物去除效率的预测模型,并验证了模型的预测性能和可行性.在拟合程度、稳健性和外部预测能力等方面对开发的模型进行了对比分析研究,结果表明,用集成学习算法开发的XGBoost模型能够准确识别影响膜分离过程中的关键因素,在预测纳滤膜对微污染物的去除效率方面表现出强大的潜力(R_adj²=0.977,Q_ext²=0.877,Q_LOO²=0.875).此外,利用SHAP解释方法定量解析了各驱动因素对纳滤膜去除微污染物效率的贡献,证明纳滤膜的截留分子量、膜表面接触角和污染物的尺寸是微污染物去除过程中重要的影响因素.首次将模型解释方法应用于特征变量的选择过程,使集成算法(XGBoost)模型的性能得到进一步优化.所开发的机器学习模型,有利于优...     

多维复合空间视角下的黄河生态带构建——以黄河流域内蒙古段为例

黄河生态带建设是各地落实国家黄河战略开展的重要行动。本文以正面临林地、草地、湿地衰退,沙漠化、水土流失、盐碱化、生物栖息受影响等七大复合性生态问题的黄河流域内蒙古段为例,从整体性、系统性、独特性三方面提出了多维复合空间视角下黄河生态带构建的理论框架和实现途径。在流域层面,将林地、草地、湿地三类生态空间的环境质量评价结果和沙漠化、水土流失、盐碱化、生物四种生态过程的安全性评价结果叠加,构建低、中、高安全水平的流域综合生态安全格局。在河流层面,研判出黄河干流大堤外10 km和一级支流两侧2 km岸边带内低安全水平区域面积占比最高,由此判别出黄河生态带的构成和空间范围。进一步结合不同地域景观特征划定其保护修复与治理区划。     

中国臭氧时空分异及热点城市群气象关联特征

基于2018～2020年臭氧的日最大8h滑动平均值(O₃-8h),采用空间自相关分析、暴露风险评估和多元线性回归等方法,研究了全国337个城市O₃的时空分异及其人口加权的暴露风险特征,识别了热点城市群并解析了热点城市群O₃的气象关联特征.结果表明:O₃具有显著的空间聚集特征,其中浓度高于160μg/m³(国家二级浓度限值,GB3095-2012)、超标率高于20%和人口加权暴露风险等级为高的区域主要集中在京津冀城市群(BTH-UA)、中原城市群(CP-UA)和长江三角州城市群(YRD-UA).其次,2018～2020年月均O₃-8h变化呈“M型”分布,各年最高值分别出现在6月、9月和5月,月均ρ(PM_2.5),ρ(NO₂),ρ(SO₂)和ρ(CO-95)均呈现“W型”分布,并且在12月和1月达到最高值,与O₃均呈现明显的负相关关系;月均ρ(PM_2.5     

基于随机森林模型的中国PM2.5浓度影响因素分析

选取气溶胶光学厚度、海拔、年降水量、年均气温、年均风速、人口密度、GDP密度和NDVI作为影响因子,基于随机森林模型、特征重要性排序和偏依赖图技术,研究中国PM_(2.5)浓度空间分布的影响因素及其区域差异.结果表明:①与多元回归、广义可加模型和BP神经网络相比,随机森林模型估算的PM_(2.5)浓度精度最高,可用于PM_(2.5)污染的影响因素研究.②PM_(2.5)浓度随气溶胶光学厚度、人口密度和GDP密度的增加呈先上升后平稳的趋势,随降水、风速和NDVI的增加呈先下降后平稳的趋势,随海拔和气温的增加呈下降→上升→下降的趋势.③气溶胶光学厚度对PM_(2.5)浓度空间分布的影响最大,可解释37.96%的PM_(2.5)浓度空间分异;年降水量对PM_(2.5)浓度空间分布的影响最小,解释率仅为5.75%.④影响因子与PM_(2.5)浓度的关系存在空间异质性,同一影响因子对不同地理分区的PM_(2.5)浓度的影响程度有所不同.气溶胶光学厚度对华南地区PM_(2.5)浓度的空间分布影响最大,对东北地区影响最小.     

基于MGWR模型的中国城市PM2.5影响因素空间异质性

基于全国297个地级市2018年PM_2.5浓度数据、自然与社会经济数据,采用多尺度地理加权回归（MGWR）模型分析了各影响因素对PM_2.5浓度的作用尺度与影响效果的空间异质性.结果表明,MGWR模型适用于中国地级市PM_2.5浓度影响因素研究.在作用尺度上,人均GDP、技术支持水平作用尺度最大,其次是相对湿度、居民地比重、人口密度与风速,降水量、第二产业比重、植被覆盖状况、温度与能源消费强度作用尺度最为局限.在影响效果上,相对湿度、人口密度与居民地比重全部为正向作用;第二产业比重和能源消费强度主要为正向作用,分别占总样本的70.71%与64.98%;风速、温度既存在正向作用也存在负向作用,空间上呈两极分化,其中正向作用分别占总样本的49.83%与57.91%;降水量、植被覆盖状况主要为负向作用,分别占总样本的91.58%与69.70%;人均GDP、技术支持水平全部为负向作用.研究结果表明各因素对于中国城市PM_2.5浓度的影响均存在着不同程度的空间异质性.