双酚A暴露对斑马鱼胚胎期代谢作用的影响

运用基于GC/MS的代谢组学方法,以受精卵在双酚A(BPA)中暴露4d后的斑马鱼胚胎为对象,研究了其体内挥发性和半挥发性代谢组分变化.暴露浓度设定为0,0.5,1.5,4.5mg/L,包括US EPA假定的“安全水平”(1.5mg/L).结果表明,1.5mg/L BPA暴露能使斑马鱼体内花生四烯酸和胆固醇的相对百分含量极显著降低,饱和脂肪酸、氨基酸、葡萄糖和肌糖的相对百分含量显著升高.因此,1.5mg/L BPA能干扰斑马鱼胚胎期的正常代谢.     

河北省实施排污权交易的实践与思考

通过对河北省排污权交易实践的考察,分析现阶段排污权交易中存在的问题,有针对性地提出了促进和完善河北省排污权交易的发展对策。     

河北省生态环境状况及“十三五”面临的挑战和机遇

通过整理分析2009—2013年河北省自然地理、资源能源等自然概况以及大气环境、水环境、土壤环境等生态环境保护状况,发现河北省发展中不平衡、不协调、不可持续的问题依然突出,扭转严峻的环境保护形势仍然面临着巨大的困难:环境质量改善的责任和任务更加艰巨,环境风险防范难度越来越大,生态建设工作亟需加强。但政府和公众对环境保护工作的高度重视,京津冀协同发展和经济新常态战略的提出又为河北省环境保护工作带来了重大机遇。总之,河北的环境保护工作,机遇与挑战并存,机遇大于挑战。     

侧柏和垂柳释放有益BVOCs组分生长季动态变化特征研究

选取北京地区典型常绿树种侧柏（Platycladus orientalis）和落叶树种垂柳（Salix babylonica）,以生长健康、树龄（8年）相同树种为试材,开展植物释放有益挥发性有机物（BVOCs）动态变化特征研究实验。采用自动热脱附-气相色谱/质谱联用法（Thermal desorption Cold Trap-Gas Chromagraphy/Mass Spectrum,TCT/GC/MS）进行植物BVOCs成分测定,筛选出集景观美化、清新空气、康体保健于一体的园林景观树种,从景观生态学视角为城市绿地植物配置、生态康养森林群落营造提供必要理论依据。针对TCT/GC/MS分析获得的BVOCs原始数据-总离子流图（Total ion current,TIC）,其各峰对应化学物质信息利用TurboMass Ver 5.4.2软件、质谱数据库（Nist 2008 Library）检索,经过人工校对和解析后,最终确定各BVOCs成分。结果表明,侧柏在生长季共释放烯烃类、酯类、醛类、酮类、醇类、有机酸类和其他类共7类45种有益挥发物。垂柳较之少一类有机酸,为6类43种;侧柏释放总有...     

北京西山国家森林公园中空气负离子浓度与气象因子的相关性研究

空气负离子(Negative air ions,NAI)是城市空气质量的重要指标之一,揭示城市森林释放NAI的影响机制,有助于充分利用NAI的净化作用及保健作用,并判断空气质量.利用北京西山国家森林公园2017年9月—2018年8月的NAI和气象数据,深入探究不同季节条件下和典型天气下影响空气负离子浓度(NAIC)的气...     

菜地土壤中磺胺类和四环素类抗生素污染特征研究

利用超声波提取固相萃取高效液相色谱紫外检测器,分析了广州、深圳等地菜地土壤中3种四环素类(TCs)和6种磺胺类(SAs)抗生素的污染特征.结果表明,四环素类单个化合物检出率为19.35%～96.77%,平均含量为9.6～44.1 μg/kg,总含量(∑TCs)在ND～242.6 μg/kg之间,平均为84.8 μg/kg,以四环素为主;磺胺类单个化合物检出率为25.81%～93.50%,平均含量为4.9～51.4 μg/kg,总含量(∑SAs)在33.3～321.4 μg/kg之间,平均为121 μg/kg,以磺胺甲唑、磺胺5甲氧嘧啶、磺胺二甲嘧啶为主.菜地土壤中抗生素的含量与国外的相当,但检出率较高.不同蔬菜基地土壤中∑TCs和∑SAs的高低次序均为养殖场菜地>无公害蔬菜基地>普通蔬菜基地>绿色蔬菜基地.同一蔬菜基地种植不同蔬菜的土壤中抗生素的种类与含量有较大差异.菜地土壤的抗生素污染问题应引起关注.     

联合Transformer注意力机制的PM2.5浓度预测网络研究

应用深度学习技术进行PM_2.5浓度预测方法的研究，提出联合Transformer注意力机制的循环预测网络。模型的核心是多头注意力-长短期记忆网络(MH-LSTM),通过构建统一记忆单元捕捉时空特征关联。MH-LSTM单元使用LSTM联合Transformer注意力机制对时间变化和全局空间特征统一建模形成记忆信息。记忆信息“之”字流向跨越堆叠的MH-LSTM模块，高层记忆信息辅助下一时刻低层记忆信息的获取。应用该模型结合河北省生态环境监测中心提供的PM_2.5浓度数据开展预报试验，结果表明，相对于卷积LSTM网络(ConvLSTM)、预测循环神经网络(PredRNN)、双重记忆网络(MIM),该模型预测的平均绝对误差分别减小了18.13%、10.23%、9.62%,实现了同时捕捉PM_2.5浓度的时空相关性，具有更优预测性能。     

张家港市危化品安全风险系统化防控模式探索

<正>危化品行业存在系统性风险,具有聚集性、复杂性、多样性、不确定性、无法由单一机构管理、容易社会性放大等几个显著特征。这是由于危化品行业发展带来的多维度安全风险,不是某个企业生产安全事故的孤立表现。在危化品安全专项整治工作中,江苏省苏州市张家港市按照"央地合作、源头管控、系统治理、激发内力"的工作思路,与张家港市应急管理局和中国海洋石油集团有限公司下属专业技术服务机构中海油安全技术服务有限公司开展安全监管技术合作。