建筑垃圾堆放点样本集构建与优化研究

为更好地解决手工制作的建筑垃圾堆放点样本集效率低、数据量少,难以支撑基于深度学习的遥感图像目标检测算法训练需求的问题,采用基于像素的遥感分类方法构建建筑垃圾堆放点样本集,在此基础上结合直方图均衡化,CS-LBP算子约束以及迁移学习的方法对Wasserstein生成对抗模型（WGAN）进行优化,实现了样本集扩充。研究结果表明:相对于纯手工制作的样本集,基于像素的遥感分类方法可以显著提升样本集制作的效率;同时,经过WGAN优化后,生成样本模拟了原始数据的颜色与纹理特征分布规律,增加了原始数据的多样性,满足了扩充样本集的需求。     

Effects of SO2 and H2O on low-temperature NO conversion over F-V2O5-WO3/TiO2 catalysts

F-V_2 O_5-WO3/Ti02 catalysts were prepared by the impregnation method.As the content of F ions increased from 0.00 to 0.35 wt.%,the NO conversion of F-V_2 O_5-WO_3/TiO_2 catalysts initially increased and then decreased.The 0.2 F-V_2 O_5-WO_3/TiO_2 catalyst(0.2 wt.% F ion)exhibited the best denitration(De-NOx) performance,with more than 95% NO conversion in the temperature range 160-360℃,and 99.0% N2 selectivity between 110 and 280℃.The addition of an appropriate amount of F ions eroded the surface morphology of the catalyst and reduced its grain size,thus enhancing the NO conversion at low temperature as well as the sulfur and water resistance of the V_2 O_5-WO3/Ti02 catalyst.After selective catalytic reduction(SCR) reaction in a gas flow containing SO_2 and H_2 O,the number of NH3 adsorption sites,active component content,specific surface area and pore volume decreased to different degrees.Ammonium sulfate species deposited on the catalyst surface,which blocked part of the active sites and reduced the NO conversion performance of the catalyst.On-line thermal regeneration could not completely recover the catalyst activity,although it prolonged the cumulative life of the catalyst.In addition,a mechanism for the effects of S02 and H_2 O on catalyst NO conversion was proposed.     

精神活性物质在北京市某污水处理厂中的污染特征与生态风险

为了解污水处理厂对精神活性物质的去除特征及总出水对受纳水体的生态风险,采用固相萃取-高效液相色谱-串联质谱法调查了北京市某污水处理厂中13种精神活性物质的浓度水平与负荷量变化,并运用RQ（risk quotient,风险熵）对总出水中精神活性物质进行风险评估.结果表明:①13种精神活性物质在总进水与总出水中均能检出,总质量浓度平均值分别为2 395.10和63.59 ng/L,其中ρ（EPH）（EPH表示麻黄碱）占比分别为93.9%和67.9%,其次为COD（可待因）与METH（甲基苯丙胺）.污水处理厂上游地表水中ρ（EPH）、ρ（METH）与ρ（KET）（KET为氯胺酮）均高于总出水及其下游地表水,说明上游沿河可能有新的污染源输入.②污水处理厂对NK（去甲氯胺酮）、BE（苯甲酰爱康宁）和MTD（美沙酮）均呈负去除,其他精神活性物质的去除主要发生在二级生物处理与三级处理（超滤膜与UV消毒）阶段.③污水处理厂服务区域内精神活性物质的周内负荷量存在一定波动,AMP（苯丙胺）、METH、MDA（3,4-亚甲二氧基苯丙胺）、MDMA（3,4-亚甲二氧基甲基苯丙胺）、KET与HER（海洛因）的负荷量均在周末升高.④污水处理厂总出水中精神活性物质的生态风险均较低（RQ < 0.10）.研究显示,污水处理厂不能完全去除污水中的精神活性物质,总出水中残留精神活性物质对受纳河流生态系统产生的长期混合效应不容忽视.      

中温期和高温期污泥堆肥物料中典型氟喹诺酮类抗生素去除的影响因素

污泥处理后土地利用是氟喹诺酮类抗生素（fluoroquinolones,FQs）进入土壤环境的主要途径之一。好氧堆肥具有高效去除FQs、削减其环境风险的潜力,但目前对于堆肥过程中各阶段物料FQs去除影响因素的研究仍较少。该研究在制备典型城市污泥好氧堆肥获取其中温期、高温期物料的基础上,向堆肥中添加2种典型的FQs（ofloxacin,OFL;norfloxacin,NOR）,在不同FQs初始浓度（0,2.5,5.0 mg/kg）、含水率（50%、60%、70%）和通风量（0,15 mL/min）条件下,进行56 d的抗生素去除试验,控制各堆肥物料在其对应堆肥阶段温度（中温期物料,35℃;高温期物料,55℃）。结果表明:2种物料中FQs去除率均随着初始浓度上升而逐步下降,中温期物料最佳初始FQs浓度分别为5.0 mg/kg（OFL）、2.5 mg/kg（NOR）,对于高温期物料两者均为2.5 mg/kg;中温期物料中,FQs去除率随含水率增加先上升后下降,最佳含水率均为60%,高温期物料中,FQs去除率随含水率升高而逐步增加;2种物料中,通风量15 mL/min下的FQs去除率均明显高于未通风处理。与中温期物料对比,高温期物料中FQs去除过程需要较低的初始浓度和较高的含水率;在2种物料中,充分通风下FQs的去除率均明显高于未通风处理。     

纳米零价铁的制备技术及其应用研究进展

纳米零价铁（nZVI）因具有还原性强、粒径小、比表面积大等特性,对重金属及含卤有机污染物等具有良好的吸附特性和反应活性,在环境修复方面表现出较好的应用前景。但nZVI易氧化、团聚和机械强度低等不利因素限制了其大规模应用。系统比较了机械法、气体冷凝法及还原法制备nZVI技术的特点,重点总结表面改性、金属改性、载体负载和基质封装等手段制备改性nZVI的研究进展,及其在水体及土壤环境修复方面的应用。     

以牺牲阳极强化的电化学联用方法修复铬污染土壤

为解决重金属污染土在电动法修复过程中存在的聚焦效应问题,提出了牺牲铁阳极的电化学联用修复技术。在传统电动修复方法基础上增加电解液净化循环装置,优化Cr（Ⅵ）还原及沉淀所需技术参数,并与传统电动修复技术进行对比,探讨其修复效果及适用性。结果表明:迁出的Cr（Ⅵ）可在Fe2+作用下被还原为Cr（Ⅲ）并沉淀,pH、电压梯度、电流密度、电极面积均会影响其反应速率,电极距离对反应速率无直接影响,主要影响电解功率。Cr（Ⅵ）还原-沉淀反应的最佳技术参数为:pH值5~6.5,电压梯度0.8 V/cm,电流密度>6.67 mA/cm2,电极面积90 cm2,电极距离15 cm;较传统电动修复技术,以牺牲阳极强化铬污染土的电化学联用修复技术中,土壤室不同点位的去除率波动范围在10%,最高点位的去除率提高近24%,达93.4%。靠近阳极附近土体中Cr（Ⅵ）去除率从0.24%提高到80.38%。以牺牲阳极强化污染土的电化学联用修复方法不仅有效解决了重金属迁移的聚焦问题,而且有助于促进土中重金属污染物的整体性迁出。     

江西定南县离子型稀土尾矿周边水体氮污染状况与分布特征

为探究"稀土王国"江西省赣南地区离子型稀土矿对周边水体环境的影响,以离子型稀土矿分布密集区定南县濂江月子河流域和龙迳河龙头流域为研究对象,综合分析研究区特征污染物ρ（NH₄+-N）空间分布特征,采用相关性分析和主成分分析揭示其主要污染来源及影响因素.结果表明:①离子型稀土矿停产整顿半年后,濂江月子河流域和龙迳河龙头流域ρ（NH₄+-N）超过1.00和2.00 mg/L的采样点分别达72%和68%;pH范围为2.95~7.66,平均值分别为6.23和5.53,水体总体上偏酸性;ρ（TN）、ρ（NH₄+-N）、EC与ρ（NO₃--N）变异系数较大,均介于0.80~1.50之间.②相关性分析结果显示,ρ（NH₄+-N）与ρ（TN）、EC均呈极显著正相关（P < 0.01）;ρ（NH₄+-N）与pH呈显著负相关（P < 0.05）.③流经稀土尾矿区的水体中ρ（NH₄+-N）随距离增加呈现明显的空间梯度分布特征,即距稀土矿区边界200 m处水体中ρ（NH₄+-N）最高（12.20~200.00 mg/L）,其次为1.15 km内（3.69~11.80 mg/L）及3.5 km以上水体（0.80~1.51 mg/L）,矿区周边未受到采矿活动影响的水体中ρ（NH₄+-N）最低（0.03~0.15 mg/L）.④PCA结果表明,2条河流的主要环境影响因子为ρ（TN）、ρ（NH₄+-N）、pH和EC,主要受到周边稀土矿山尾矿的强烈影响.研究显示,离子型稀土矿原位浸矿开采停产半年后,重点小流域水体中ρ（NH₄+-N）高概率超标的现状仍然存在,受稀土开采活动影响较大.建议进一步开展重点小流域NH₄+-N剩余"库容"精算和矿山周边地表水定期监测.      

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

基于FLUS模型的湖北省生态空间多情景模拟预测

改革开放以来,中国经济在飞速发展的同时,生态环境问题日益严峻。为保障国家和地区的生态安全,对未来生态空间进行模拟预测十分必要。在长江大保护和长江经济带绿色发展背景下,以湖北省为研究区,利用FLUS模型基于湖北省2010年、2015年土地利用数据及包含自然和人文因素的15种驱动因子数据,对2035年的湖北省生态空间进行模拟预测。结果表明：利用2010年土地利用现状模拟出的2015年湖北省土地利用变化情况,总体精度达到0.976,Kappa系数达到0.961,模拟精度较高。设置的生产空间优先、生活空间优先、生态空间优先以及综合空间优化4种不同情景,基本满足未来湖北省不同发展导向的需求。从地貌单元角度来看,在不同情景下,湖北省生态空间主要分布于湖北省边陲四大山区,中部江汉平原生态空间零星分布。从数量规模上来看,不同情景下各个用地类型数量规模差异较为明显,生产空间优先情景下耕地面积增加1216 km²,生活空间优先情景下城镇用地规模增加5959 km²,生态空间优先情景下生态空间用地增长722 km²,综合空间优化情景下生态空间用地规模变化更趋于平缓。从生态空间变化分布来看,四大山区的生态空间变化不大,但中部江汉平原生态空间变化较为明显,其中从行政区划上来看,变化范围主要分布于武汉城市圈、襄阳市、宜昌市中西部地区及随州市中部地区。总而言之,FLUS模型对于湖北省生态空间模拟的适用性较好,多情景模拟结果可为湖北省未来国土空间规划及未来生态空间管控提供多角度、多方向的政策决策参考。     

祁连山七一冰川物质平衡的时空变化特征

基于2011-2016年七一冰川的野外观测资料,结合气象站数据及1975-2015年的遥感影像,分析了冰川末端变化、物质平衡时空变化特征及其对气候变化的敏感性,结果表明：1975年以来,七一冰川末端持续退缩235 m,平均退缩速率为5.9 m/a,冰川面积减少0.13 km²（4.5%）。2011-2016年,七一冰川的平均物质平衡为-476 mm w.e.,平均ELA为4941 m a.s.l.,物质平衡梯度为2.9 mm/m。从季节变化看,受风吹雪和冰面升华影响,11月至次年3月冰川呈负平衡;4月和9月物质平衡受降水控制,随海拔变化呈现降水效应;强消融期（6-8月）物质平衡随海拔升高线性增加;消融期末由9月初延后至9月底。敏感性分析结果表明,物质平衡对气温变化的敏感性为-178.7 mm w.e. °C^-1 a^-1,对降水变化的敏感性为+2.93 mm w.e. mm^-1 a^-1。即61 mm的降水增加才能弥补暖季气温升高1 °C引起的冰川净物质损失。