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...     

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.     

氮磷比对湖泊富营养化模型参数敏感性的影响

运用Morris方法研究了蓝藻暴发期不同氮磷比条件下,巢湖富营养化模型中蓝藻、溶解有机碳、营养物和溶解氧的参数敏感性.结果表明：蓝藻的敏感参数随氮磷比不同有显著差异;氮缺乏情况下,蓝藻对氮转化过程相关参数较敏感;磷缺乏情况下则反之.在任何氮磷比条件下,溶解有机碳、营养物和溶解氧等非生物变量都是对直接参与其自身转化过程的参数最为敏感,它们在不同氮磷比情况下的敏感参数差异较小.相比较蓝藻生长过程的参数,基础代谢过程的参数对所有变量的影响都更强.此外,各个参数的敏感性与它们的相互作用强度呈显著正相关,且这种相关性在极端氮或磷缺乏情况下尤为显著.本研究的结果有助于深入理解湖泊富营养化现象、改善富营养化模型模拟效果和精度.     

基于卷积神经网络的幼儿园户外环境安全评价

幼儿园户外环境是幼儿日常游戏的主要场所,其环境的安全与否影响到幼儿身心健康.幼儿户外环境的安全评价可以查找安全隐患,进而采取针对性的改进措施.传统的环境安全评价方法为访谈法、观察法、问卷法和案例法,具有较强的滞后性和主观性.为此,研究提出了基于卷积神经网络的幼儿园户外环境安全评价方法(S EB CNN).该方法以幼儿在运动环境中的影像为基础,利用卷积神经网络准确生成幼儿户外运动状态的大数据,进而利用算法处理后的大数据对运动环境进行安全性分析和风险预测.经对南方某幼儿园实验验证,该方法具有数据颗粒度高、数据准确完备及鲁棒性高的特性,为幼儿园户外环境安全性分析和预测提供了新的路径.     

三江源区生态资源非使用价值评价

采用权变评价法评估了青海三江源区生态资源的非使用价值,并分析了其影响因素.结果表明,三江源区生态资源的非使用价值为453.06亿元/年,其中存在价值为236.36亿元/年,遗产价值为125.91亿元/年,选择价值为90.79亿元/年,人均支付意愿为76.30元/年.Logit模型和Tobit模型分析表明,对该区的了解程度、关注程度、重视程度、年龄、个人收入、教育程度等因素均影响其非使用价值评价.     

气升式反应器中微生物对H2S的脱除研究

筛选驯化得到具有高效脱硫性能的菌群,在气升式反应器中进行了H2S脱除实验研究. 在温度为28 ℃、初始pH 8.0的条件下考察了不同通气量对反应体系中H2S脱除能力、脱除效率的影响以及H2S进气负荷和通气量对SO2-4生成率的影响. 结果表明,最佳通气量为0.2 L/min.在此通气量下,当H2S进气负荷为5.76 kg m-3 d-1时,脱除负荷可达5.62 kg m-3 d-1,而脱除率可以保持在97.8%以上;当H2S负荷为4.37～4.93 kg m-3 d-1时, H2S去除率可达到99%以上,且主要副产物为单质硫.通过增大进气负荷、降低通气量可以获得较高的单质硫回收率.图3表2参15     

外来入侵杂草黄顶菊的化学防除

黄顶菊[Flaveria bidentis(L.) Kuntze]是一种外来入侵杂草,具有很强的生存竞争能力,严重的危害了生态环境的多样性,对经济、社会和环境造成了巨大的影响.为了有效的控制黄顶菊的发生,本论文对防治黄顶菊高效、低毒、环境友好的除草剂进行了筛选;在保证防效的同时,为了尽可能减少向环境中投放农药而保护生态环境,考察了4种桶混助剂(机油乳油、甲酯化大豆油、有机硅表面活性剂、Quad7)对所筛选除草剂的增效作用.对供试的11种除草剂的田间药效试验结果表明:毒莠定、三氯吡氧乙酸、2甲4氯钠盐对防治黄顶菊有特效,对非靶标植物影响小.4种桶混助剂分别与毒莠定混用,机油乳油、甲酯化大豆油、有机硅表面活性剂分别与三氯吡氧乙酸混用,甲酯化大豆油、Quad7分别与2甲4氯钠盐混用,均可提高防效而降低除草剂正常用量的50%,所以推荐所筛选除草剂与桶混助剂混用防治黄顶菊.