基于Stacking的地面PM2.5浓度估算

为了解决地面PM_2.5监测网络在空间和时间覆盖受限的问题,提出了基于宽时空覆盖的卫星气溶胶光学厚度AOD,利用Stacking方法建立地面PM_2.5浓度估算模型,将AOD、PM_2.5和各气象参数以及与PM_2.5排放有关的数据进行训练,使用改进网格搜索对模型超参数进行优化,通过对多重共线性分析,建立基于Stacking的最优PM_2.5浓度估算模型。选取2016-01-01-2016-12-31的数据作为实验对象,结果表明:相比于随机森林、GBRT和XGBoost 3种模型,使用岭回归作为元学习器的Stacking模型性能更优,可见Stacking适用于大范围地理区域的大气污染监测。     

雨水管道沉积物中典型无机氮的干期粒径分布

以南京江北新区分流制雨水管道沉积物为研究对象,考察不同粒径沉积物中铵态氮（NH₃-N）和硝态氮（NO₃^--N）干期分布特征,分析其随干期长度的变化关系,并探讨沉积物理化性质及微生物菌群结构对NH₃-N和NO₃^--N干期分布的影响.结果表明：粒径≤0.075mm的沉积物中NH₃-N占比最高（交通区30.8%,商业区36.7%）;交通区粒径≤0.075mm的沉积物中NO₃^--N占比最高（33.0%）,而商业区粒径0.075~0.15mm沉积物中NO₃^--N占比最高（34.4%）;干期长度与交通区0.075~0.15mm粒径段的沉积物中NO₃^--N含量及商业区粒径≥0.3mm的沉积物中NH₃-N含量之间的相关性均最显著;雨水管道沉积物中NH₃-N和NO₃^--N的干期分布与O-H和N-H等官能团、表面极性和亲水性、微观形貌等有一定关联;交通区雨水管道沉积物中Gemmobacter等反硝化优势菌种（相对丰度总和为20.15%）对NO₃^--N干期分布影响更显著.     

排水管道沉积物微生物群落及环境因子分析

选取北京市某区的排水管道沉积物进行取样,采用高通量测序手段分析,结果表明变形菌门、广古菌门、拟杆菌门、厚壁菌门是排水管道沉积物微生物中的优势门类;在纲水平上,δ-变形菌纲、甲烷微菌纲、梭菌纲、拟杆菌纲占相对优势;在属水平上,功能性微生物硫酸盐还原菌（SRB）和产甲烷古菌（MA）普遍存在于各处管道.在所选的6段管段中,管段S3、S4处MA的相对丰度分别为20.6%、40.8%,高于其他管段,厌氧产甲烷的潜能较大,有发生可燃气积累的风险;管段S5、S6处的SRB相对丰度分别为9.14%、8.19%,高于其他管段,硫酸盐还原为硫化物的潜能较大,存在管道腐蚀的风险.RDA分析表明污水的DO、水温、硫酸根、TN与管道沉积物中微生物群落存在相关性.     

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。     

土壤环境中微塑料的污染现状及其影响研究进展

微塑料作为一种持久性污染物,对土壤生态系统具有严重影响,土壤中微塑料的污染已愈加受到国内外学者的广泛关注。当前关于土壤环境中微塑料的研究较少,针对当前土壤中微塑料的来源、分布、降解迁移、生态效应及污染防治等方面进行综述。主要包括以下几个方面:1）概括土壤生态系统中微塑料的来源、分布特点和迁移降解规律,确定了土壤环境中微塑料的赋存状态;2）总结土壤生态系统中微塑料与其他污染物的复合效应;3）分析了微塑料对土壤理化性质、动物、植物、微生物的影响,并揭示了微塑料对于土壤生态系统的影响;4）根据土壤微塑料的分布特点、降解迁移及生态效应提出污染防治措施。最后,对今后土壤微塑料的研究重点进行了展望。     

Acceleration of floc-water separation and floc reduction with magnetic nanoparticles during demulsification of complex waste cutting emulsions

Waste cutting emulsions are difficult to treat efficiently owing to their complex composition and stable emulsified structure. As an important treatment method for emulsions, chemical demulsification is faced with challenges such as low flocs–water separation rates and high sludge production. Hence, in this study, Fe₃O₄ magnetic nanoparticles (MNPs) were used to enhance chemical demulsification performance for treating waste cutting emulsions under a magnetic field. The addition of MNPs significantly decreased the time required to attain sludge–water separation and sludge compression equilibrium, from 210 to 20 min. In addition, the volume percentage of sludge produced at the equilibrium state was reduced from 45% to 10%. This excellent flocculation–separation performance was stable over a pH range of 3–11. The magnetization of the flocculants and oil droplets to form a flocculant–MNP–oil droplet composite, and the magnetic transfer of the composite were two key processes that enhanced the separation of cutting emulsions. Specifically, the interactions among MNPs, flocculants, and oil droplets were important in the magnetization process, which was controlled by the structures and properties of the three components. Under the magnetic field, the magnetized flocculant–MNP–oil droplet composites were considerably accelerated and separated from water, and the sludge was simultaneously compressed. Thus, this study expands the applicability of magnetic separation techniques in the treatment of complex waste cutting emulsions.     

电解锰渣基方沸石的制备及其对Pb2+的吸附性能

以电解锰渣为原料,经过"弱酸除杂-碱融活化-室温陈化-晶化"水热合成反应体系,在分别外加铝源和硅源的条件下制备方沸石ANA-A及ANA-S,运用XRF、XRD、SEM-EDS和BET等表征手段对2种方沸石的化学组成、晶相结构、微观形貌和比表面积进行分析。结果表明:在煅烧温度750℃、合成温度180℃、水热反应时间8 h的条件下,外加铝源和硅源均可合成方沸石。进一步研究2种沸石对水溶液中Pb2+的静态吸附性能,其所合成的电解锰渣基ANA-A及ANA-S方沸石均可以很好地用Langmuir等温模型拟合,属于单分子层吸附,饱和吸附量分别为161.29,185.19 mg/g,对初始浓度为100 mg/L的Pb2+去除率分别为93.69%和95.47%,且均符合Lagergren准二级动力学模型,属于化学吸附;两者中ANA-S的吸附效果更好。     

Investigation to meet China II emission legislation for marine diesel engine with diesel methanol compound combustion technology

In order to reduce the pollutant emission and alleviate the pressure of petroleum resources shortage and greenhouse gas emission at the same time, the use of clean and renewable alternative fuel for marine engines is a promising option. In this study, a marine diesel engine, which was modified to run in diesel methanol compound combustion (DMCC) mode, was investigated. After the diesel injection parameters were calibrated, and combined with a sample after-treatment device DOC (diesel oxidation catalyst), the engine could meet the requirements of China II legislation. The overall MSP (methanol substitute percent) reached 54.1%. The value of each pollutant emission was much lower than that in China II emission legislation, and there was almost no methanol and formaldehyde emissions. When methanol was injected into the inlet manifold, the intake air temperature decreased a lot, as well as the exhaust gas temperature, which were beneficial to increase engine thermal efficiency and improve engine room environment. Compared with the engine running in pure diesel mode, when the engine ran in diesel/methanol dual fuel mode, the combustion phase was advanced, and the combustion duration became shorter. Therefore, the engine thermal efficiency increased, and fuel consumption decreased significantly.     

生态调控后贵州花溪水库浮游植物群落结构的变化特征及影响因素

为了解生态调控后花溪水库浮游植物功能群变化特征与环境因子的关系,基于浮游植物功能群、NMDS（非度量多维尺度分析）、RDA（冗余分析）、Pearson相关性分析方法,于2017年3月-2018年3月逐月对浮游植物群落结构与水环境指标进行采样分析.结果表明:①生态调控前,花溪水库共鉴定浮游植物4门18种,共归类出10个功能群,且功能群H1占绝对优势,其代表藻种为水华束丝藻（Aphanizomenon flosaquae）;生态调控后,共鉴定浮游植物6门66种,共归类出20个功能群,主要优势功能群为B/Lo,其代表藻种为小环藻（Cyclotella sp.）和多甲藻（Peridinium sp.）.②生态调控后,花溪水库优势功能群结构发生了变化,其变化特征为B/Lo（春季）→D/B/Lo/X2/N/P（夏季）→D/B/Lo/N（秋季）→D/MP/B/Lo/W1/W2（冬季）.功能群B的生物量在春季达到峰值（3 056.3 μg/L）,与其对低营养环境有良好的耐受性有关;功能群Lo的生物量在秋季达到峰值（2 900.9 μg/L）,与组成功能群Lo的甲藻特性有关.③RDA结果表明,生态调控前影响浮游植物生长的环境因子为SD（透明度）、ρ（DIN）（DIN为无机氮）;生态调控后影响浮游植物生长的环境因子为WT（水温）、ρ（DO）、ρ（DIN）.研究显示,生态调控后花溪水库功能群结构发生了明显变化,影响功能群变化的主要环境因子为WT和ρ（DO）.      

保定市大气污染特征和潜在输送源分析

保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）分别为（138±96）（84±66）（29±23）和（50±24）μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ（CO）较2016年下降了14.0%;ρ（O₃）较2016年增长了25.2%.ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ（SO₂）和ρ（CO）未超标.②除ρ（O₃）外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM_2.5污染最为严重,春季PM_2.5~10（粗颗粒物）污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ（PM_2.5）约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团（占比为21.7%~60.0%）远距离传输和正南方向气团（占比为34.8%~50.5%）近距离传输的影响.④PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（浓度权重轨迹分析法）分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM_2.5的主要潜在源区.研究显示,PM_2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输.