基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究

叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70～1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著.     

企业社会责任:推动可持续发展的第三种力量

可持续发展是企业社会责任的重要领域。企业社会责任在推动可持续发展方面发挥着独特的作用。一定程度上弥补了政府干预和市场调节的缺陷。我国企业承担可持续发展责任需要企业和社会的互动。     

Study on the regional atomized dust suppression technological system based on the measured law of dust concentration distribution in longwall fully mechanized mining faces

Environment, Development and Sustainability - In order to reveal the distribution and migration law of downwind and upwind coal cutting, total dust (TD) and respirable dust (RD) concentration...     

Gauging the environmental efficiency with ecological compensation in presence of missing data using data envelopment analysis

Environment, Development and Sustainability - The ecological compensation mechanism is regarded as the direction for the future management of the ecological environment of the river basin, which...     

Sustainable development of China's regions from the perspective of ecological welfare performance: analysis based on GM(1,1) and the malmquist index

Environment, Development and Sustainability - Ecological welfare performance is a measure of the relationship between input ecological resources and output welfare, and it reflects the sustainable...     

Study on cooperative strategies of rural water environment governance PPP project between companies and farmers from the perspective of evolutionary game

Environment, Development and Sustainability - The PPP mode of rural water environment governance was conducive to attracting social capital for giving full play to the decisive role of the market...     

华北区域点冬季二次有机气溶胶特征与影响因素

为探明二次有机气溶胶(SOA)的污染特征和影响因素,本研究于2018年11月—2019年1月对华北区域点(德州市郊区点)细颗粒物(PM_(2.5))的化学组成进行了在线测量,并分析了PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子组分的污染特征及PM_(2.5)与气象要素之间的相关性.结果表明,观测期间德州PM_(2.5)污染严重,平均质量浓度为(115.6±24.6)μg·m~(-3);其中,有机碳和元素碳是PM_(2.5)的主要成分,平均质量浓度分别为(8.2±5.8)μg·m~(-3)和(2.6±2.2)μg·m~(-3),占PM_(2.5)总质量的7.1%和2.2%;PM_(2.5)与风速呈负相关,与相对湿度呈正相关,与气温的相关性较差,偏北风对PM_(2.5)浓度影响较大.同时,本研究利用EC示踪OC/EC比值法对PM_(2.5)中的二次有机碳(SOC)进行了估算,通过估算得到的SOC结果表明,华北区域点冬季SOC是OC的重要组成部分,平均浓度为(4.0±2.9)μg·m~(-3),占OC的45.7%,SOC在白天占比较高(62.7%),早晚由于有局地生物质燃烧影响,SOC占比降低,约占OC的42.7%.本研究还分析了SOC生成的影响因素,分析了德州市冬季O_3、含水量、酸度与SOC的相关性.结果表明,SOC受臭氧浓度影响,但在白天和夜晚表现出不同的相关关系,可能存在不同的生成机制.最后,利用ISORROPIA模型估算了颗粒物的含水量和酸度,发现SOC在高含水量和低含水量下存在不同的关系,高含水量更能促进SOC生成;在高含水量下SOC与H~+具有显著相关性,但在低含水量下则不相关,表明颗粒物含水量较高、H~+浓度较高情况下液相酸催化反应可能对SOC具有重要贡献.     

金属表面涂装行业VOCs排放特征及排放系数

对比了浙江省2014和2018年金属表面涂装企业的有机废气排放及治理情况,分析了该行业涂料及稀释剂的使用、主要污染因子,测算了溶剂型、水性涂料的挥发性有机物（VOCs）产生系数和排放系数.结果表明：2018年VOCs治理水平明显高于2014年,水性涂料使用企业比例由18%上升至36%,纯溶剂型企业由82%下降至64%;金属表面涂装行业的主要排放污染物为二甲苯、丁醇、乙酸乙酯、乙酸丁酯、甲苯、丙二醇、乙苯、苯乙烯等8种有机物.溶剂型和水性涂料的VOCs产生系数分别为0.72和0.31kg/kg;溶剂型和水性涂料2014年VOCs排放系数为0.64和0.29kg/kg,2018年为0.48和0.21kg/kg.     

金属改性对SAPO-34低温还原NO性能的影响

采用浸渍法制备金属改性SAPO-34分子筛催化剂,分析比较了不同单金属（Cu或Co）及不同比例双金属（Cu：Co=1：1、3：1、5：1,质量比）改性催化剂对NO的催化还原性能,评价了不同催化剂的N₂选择性,并采用扫描电子显微镜（SEM）、比表面积测试、X射线衍射分析（XRD）、NH₃-程序升温脱附（NH₃-TPD）等表征手段对催化剂的物化性能进行了分析.结果表明,单金属Cu改性催化剂具有较宽的温度区间,在250~450℃范围内NO的转化率始终保持在100%;双金属改性使NO转化率保持为100%的最低温度下降了25~50℃,显著拓宽了低温段窗口,其中,Cu₃Co₁/SAPO-34催化剂的低温催化还原性能最好,200℃即可实现100%的NO转化率,175℃下的转化率也高达80%以上.Cu-Co双金属改性SAPO-34分子筛催化剂具有优异的低温催化还原NO性能,具有在机动车尾气、工业废气的低温脱硝治理领域应用的潜力.     

中国近岸海域优势藻种吸收利用磷的过程

通过现场采样和室内培养实验分析了藻类植物的生长状况和细胞结合态磷对磷酸盐浓度的响应.现场调查结果发现,在水华区域藻类植物的细胞磷库分布特点与非水华区域明显不同.室内培养结果发现,中肋骨条藻和东海原甲藻的最大磷酸盐吸收速率为7.71,2.39μmol/（L·d）,最大比生长率分别为0.517,0.262d^-1,磷酸盐吸收同化率为5.9×10^-8,4.7×10^-7μmol/cell,前者具有更快的磷酸盐吸收能力,更高的比生长率和较低的磷酸盐吸收同化率.2种藻细胞内结合态磷通常占细胞总磷库的50%以上,是细胞磷库主要存在形式.中肋骨条藻种群可以通过藻细胞数量增长来吸收环境中的磷源,而东海原甲藻则会优先满足细胞自身的磷储存后进行细胞增殖.在高浓度磷环境中,东海原甲藻种群的细胞不同结合态磷的质量浓度会达到饱和.磷匮乏时,中肋骨条藻和东海原甲藻的细胞内结合态磷的质量浓度与零时刻相比分别降低了45%和66%,前者明显低于后者.培养过程中,中肋骨条藻单个细胞的细胞表面吸附态磷库（95%）比细胞内磷库（50%）的降低幅度更大,东海原甲藻则与之相反.