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.     

云贵高原气溶胶分布的区域与气候特征

云贵高原地形地貌复杂,探讨其气溶胶区域分布的时空差异性,对不同区域科学制定生态文明建设政策具有重要意义。利用2001年以来的MODIS 3 km分辨率气溶胶光学厚度数据,综合运用空间插值、趋势分析等方法探讨了云贵高原2001-2016年气溶胶光学厚度的区域分布和气候特征。结果表明,较高分辨率的3 km气溶胶数据显示出高原气溶胶的不同梯度空间分布和时间变化特征。以乌蒙山脉为界,高原多年平均AOD空间分布呈东高西低的分布特征,其中东部年平均AOD约为0.32,西部约为0.13。年平均AOD高值区(0.6)位于贵州省与四川盆地相邻的北部(包括遵义市、铜仁市)、与广西毗邻的东南部,以及省会城市贵州贵阳和云南昆明;高值区分布主要受人类活动、区域传输和地形所影响。季节平均表明,云贵高原东西部AOD高值的出现季节不完全同步,高原东部春季和冬季最高,高原西部春季最高,冬季最低。从相邻的两个强弱季风年来看,其与常年距平的反相位分布可能反映季风强度对气溶胶年际变化的影响。变化趋势上,高原年平均AOD呈现下降趋势,下降趋势率为-0.021/10a,但其中2001-2011年期间为波动上升,2011-2016年呈现显著下降,下降趋势率为-0.33/10a。高原东西部年AOD下降的速率有较大区别,高原东部的下降幅度明显大于西部,下降趋势率分别为-0.059/10a和-0.003/10a。