基于模型预测的喹乙醇生态风险评估

兽药和饲料添加剂在养殖业的大量使用,使其成为造成生态环境污染和人体健康损害的一个重要因素.发达国家已经开始采用生态风险评估技术对兽药进行有效的环境管理,而我国在兽药的环境风险管理方面依然处于盲区.喹乙醇是我国畜禽和水产养殖中应用最广泛的一种兽药添加剂.采用欧盟经典的兽药生态风险评估模型与方法,对其进行生态风险评估.结果显示,喹乙醇在土壤、地表水、地下水中的预测暴露浓度分别为0.313～2.68 mg·kg-1、0.928～10.2mg· L-1和0.281 ～3.10 mg·L-1,预测无效应浓度分别为＞200 mg·kg-1、0.5 mg·L-1和0.5 mg·L-1,预测生态风险分别为＜ 1.34×10-2、1.856～20.4和0.562 ～ 6.20.可见,对于喹乙醇的风险管理要将重点放在降低其水生生态风险上.因此,兽药的生态风险评估技术可以为兽药的环境管理提供有效的技术支持.     

乙虫腈及其代谢产物在稻田中的残留消减动态研究

采用加速溶剂萃取提取、florisil固相萃取小柱净化、气相色谱（电子捕获检测器）测定的方法,研究了江苏南京、江西南昌和福建永泰3地稻田施用乙虫腈农药后,乙虫腈农药及其代谢产物在水稻植株、田水和土壤中的残留消减动力学规律,以及在水稻植株、土壤、稻壳和糙米中最终残留情况。结果表明,乙虫腈母体在南京、南昌和永泰3地水稻植株、土壤、和稻田水中的消减半衰期分别为3．0、4．1和8．3d,9．2、16．9和9．9d,2．8、6．9和10．9d;母体和代谢产物总量在南京、南昌和永泰3地水稻植株、土壤、和稻田水中的消减半衰期分别为8．5、8．2和4．0d,37．1、58．2和20．2d,4．4、8．2和10．8d。在稻田中按照最高推荐剂量和最高推荐剂量1．5倍施用乙虫腈,施药1~2次时,在收获的糙米中乙虫腈的均未检出。     

基于改进极端学习机的混沌时间序列瓦斯涌出量预测

为更准确地预测瓦斯涌出量,预防瓦斯灾害,有必要建立和应用基于改进极端学习机(IELM)的混沌时间序列预测模型。首先,对瓦斯涌出量监测数据构成的多变量时间序列进行相空间重构,采用互信息法与虚假邻点法得到每一变量的延迟时间和最佳嵌入维数;然后,通过最小二乘方法和误差反馈原理计算出最优的网络输入层到隐含层的学习参数,对极端学习机(ELM)进行改进;最后,借助IELM建立瓦斯混沌时间序列的预测模型。通过仿真试验,运用该预测模型预测的最大相对误差为3.290 2%,最小相对误差为0.898 2%,平均相对误差为1.952 8%。     

小震震源机制P轴取向的预报应用

采用Snoke的振幅比方法,利用江苏台网和山东台网记录到的数字化波形资料,计算了发生在江苏及其附近地区的33个地震的震源机制解,并由此计算了其相应的P轴取向。结果表明:南黄海北部凹陷地区M_L5.1地震发生前2个月内、长江口地区显著小震群发生之前2个月内,在震中所在区域的附近地区有震源P轴取向小于100°的异常地震发生;盐城附近及其近海海域在本文研究的时段内未曾出现震源P轴取向小于100°的地震,该区域也没有发生中强地震或显著小震群事件。由此说明震源P轴取向具有一定的短临前兆意义,但这种情况与大地震事件所表现出来的规律并不完全相同。茅山断裂附近地区出现的2次震源P轴取向小于100°的事件与该地区重力异常结果是一致的,说明2002年前后茅山断裂曾活动过。     

城镇居住体系的构建--以昆山市为例

首先阐述了目前我国城镇住区所面临的几个主要问题,针对这些问题提出了城镇居住体系构建内容及其原则,并且以昆山市城镇居住体系构建为例,划分了昆山市主要居住片区并对其做了适宜度分析,同时提出各片区社区的设计及指标体系,探索昆山市和谐发展的住区环境,寻求一个健康、可持续发展的人居环境道路。     

南京市地表水中18种类固醇激素的检测分析

采用HLB固相萃取柱和超高效液相色谱-串联质谱法(UPLC-MS/MS),在多反应监测(MRM)模式下建立了水环境中18种类固醇激素的快速测定方法.应用本文所建立的测试方法,对南京市8个主要湖泊及河流水样中的类固醇激素进行检测.所测水样中18种类固醇激素均有不同程度检出,孕酮(PGT)、六甲强龙(MTA)、泼尼松(PRE)和安宫黄体酮(MET)检出率为100%,诺龙(NT)、雄烯二酮(ADD)、甲基睾酮(MTTR)和倍他米松(BET)检出率在80%以上,安宫黄体酮(MET)最大检测量为52.03 ng·L-1,说明类固醇激素广泛存在于南京地表水中.NJ02监测位点位于人口稠密地区,水样中类固醇激素总量最高,达到131.97 ng·L-1,表明地表水中类固醇激素含量在很大程度上受人类活动的影响.     

太湖重污染湖区和水源地水质概况及藻毒素污染环境风险

近年来太湖流域局部水质状况有所改善,但太湖藻型生境条件还未根本改变,水污染防治任务依然艰巨。确保太湖湖体水质稳定达标,尤其是加强对太湖重点湖区和水源地重点污染物的调查研究十分重要。在此背景下,本文调研了太湖重点湖区和水源地水质概况、藻毒素污染时空分布特征、环境影响因子和迁移转化规律,并总结了藻毒素的环境和健康风险研究的最新进展,指出了太湖西部湖区和饮用水源地的主要环境风险,以及未来太湖藻毒素污染相关研究需解决的关键技术问题,以期为促进太湖流域重点污染物的控制和治理,确保太湖饮用水源地安全提供有益借鉴。     

过硫酸钠-过氧化钙修复多环芳烃污染土壤

采用过硫酸钠-过氧化钙双氧化体系修复多环芳烃(PAHs)污染土壤.通过单因素实验考察了过硫酸钠浓度、过氧化钙质量分数和n(柠檬酸):n(硫酸亚铁)等对土壤中PAHs降解率的影响.通过响应面分析确定,在过氧化钙质量分数为2.7％、过硫酸钠浓度为0.62 mol/L、n(柠檬酸):n(硫酸亚铁)=1:1时,PAHs降解率最...     

太湖水体Chl-a预测模型ARIMA的构建及应用优化

叶绿素a（Chl-a）是湖泊浮游植物生物量的重要指标,其含量能反映水中浮游植物的丰度和变化规律.以1999年12月~2019年8月太湖水体Chl-a和环境因子的逐月监测数据为基础,运用主成分分析方法探讨了Chl-a与环境因子的关系,据此建立了Chl-a与主要环境因素之间的多元线性逐步回归模型及自回归综合移动平均模型（ARIMA）.结果表明：①太湖Chl-a浓度存在着明显的季节变化,且总体处于上升趋势.总磷（TP）、高锰酸盐指数、月均气温（MAT）和月度降雨量（MR）与Chl-a浓度存在较好的变化同步性,总氮（TN）和氨氮（NH₄⁺-N）则表现出明显的滞后性.②主成分分析结果表明,太湖水体藻类暴发条件不仅仅是基于N和P等限制性因素,而是发展为TN、NH₄⁺-N、TP和高锰酸盐指数、MR和MAT等多元因素的综合影响.③两种模型经验证比较,基于1999~2019年逐月资料建立的Chl-a浓度的ARIMA模型模拟效果和预测精度明显优于所建立的多元线性逐步回归模型,特别是在考虑主要环境因素作为自变量及优化自变量取值情况下其预测效果得到进一步提升.建立的ARIMA（0,1,1）（0,1,1）模型将有助于太湖藻类暴发的预报和预警,并为及时有效地安排水资源调度及调控等水环境管理措施提供依据.     

农药对地表水污染状况研究概述

重点介绍了美国地质调查局(United States Geological Survey,USGS)实施的国家水质评价计划(National Water-Quality Assessment Program,NAWQA).该项计划中有关农药对地表水污染状况研究的主要内容包括:于1992-2001年对美国地表水(河流和湖泊)中农药的污染状况做了全面调查和研究;在研究这些调查数据的基础上,总结出地表水中检出农药的品种和浓度及其地理分布布特征以及农药浓度的季节性变化规律,认为这些规律主要与农药使用强度密切相关,同时也受气候、农药本身的理化性质及当地的水文系统特征等因素的综合影响;根据美国制定的水质评价基准,NAWQA提出了地表水中农药残留的风险评估方法.简要介绍了欧洲国家地表水中检出农药的品种和浓度以及农药浓度的季节性变化规律.分析了中国水质标准体系制定中存在的不足.基于上述研究,提出应根据中国农药的主要使用品种进行选择性监测,依据农药浓度的季节性变化规律和作物种植类型总结出中国地表水中农药的时空分布特点,并逐步推进中国的水质评价基准制订工作,建立中国地表水中农药残留的风险评估方法,以便对中国水体中农药污染进行全面管理和控制.