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。     

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。     

Synergistic effects of Cu species and acidity of Cu-ZSM-5 on catalytic performance for selective catalytic oxidation of n-butylamine

In this work, a series of Cu-ZSM-5 catalysts with different SiO₂/Al₂O₃ ratios (25, 50, 100 and 200) were synthesized and investigated in n-butylamine catalytic degradation. The n-butylamine can be completely catalytic degradation at 350°C over all Cu-ZSM-5 catalysts. Moreover, Cu-ZSM-5 (25) exhibited the highest selectivity to N₂, exceeding 90% at 350°C. These samples were investigated in detail by several characterizations to illuminate the dependence of the catalytic performance on redox properties, Cu species, and acidity. The characterization results proved that the redox properties and chemisorption oxygen primarily affect n-butylamine conversion. N₂ selectivity was impacted by the Brønsted acidity and the isolated Cu²⁺ species. Meanwhile, the surface acid sites over Cu-ZSM-5 catalysts could influence the formation of Cu species. Furthermore, in situ diffuse reflectance infrared Fourier transform spectra was adopted to explore the reaction mechanism. The Cu-ZSM-5 catalysts are the most prospective catalysts for nitrogen-containing volatile organic compounds removal, and the results in this study could provide new insights into catalysts design for VOC catalytic oxidation.     

基于边介数的省域生态廊道构建方法优化

我国城市建设和生态保护工作均对土地资源有大量需求,二者之间的矛盾在经济优先发展区表现尤为明显.为了有效地改善生态环境,管控土地利用并引导其变化发展,需要建设具备不可替代特征的省域生态廊道.最小累积阻力模型（minimum cumulative resistance,MCR）是识别生态廊道最常用、有效的模型,但在应用于省域尺度时,MCR模型识别的潜在廊道路由存在冗余的问题.因此,通过引入网络科学中的边介数指数（edge-betweenness）对MCR模型进行优化,计算潜在廊道路由的边介数指数值,选取出其中最为重要和简明的结构来连通生态源地,即提取潜在路由中的骨干路由（backbone route）和关键战略点（key strategic point）作为不可替代的结构来指导省域生态廊道建设.将优化后的MCR模型应用于广东省,构建了全长5 493 km的省域生态廊道,其中包含生态源地20处,关键战略点11个,骨干生态廊道29条.骨干路由与关键战略点构成的不可替代省域生态廊道（irreplaceable provincial corridor）能够实现"廊道数量和占地面积最少、连通性基本不变"的目标.研究显示,边介数能够对潜在路由进行优化筛选,识别出维护省域生态安全的关键结构;不可替代生态廊道能够指导省域生态规划和土地空间的发展利用,并为更高水平的生态安全环境提供了演进的基础;同时也为土地资源紧张的地区提供了建设生态廊道的参考与依据.      

基于野外原位抽注试验和同位素技术的含水层反硝化速率研究

反硝化作用是地下水硝酸盐污染去除最重要的过程.由于水文地质条件和水文地球化学环境的复杂性和不确定性,精准测定含水层反硝化速率是反硝化过程的研究难点.选取潮白河冲洪积扇中部中国环境科学研究院地下水创新野外基地作为研究区,基于野外原位试验和15N同位素示踪法提出一种含水层反硝化速率的测定方法.该方法综合体现了研究区实际水文地质条件和水文地球化学环境对反硝化作用的影响,并充分考虑了硝酸盐在含水层中稀释弥散作用对计算结果的影响.结果表明:①潮白河冲洪积扇中部某地地下26~28 m处于还原环境,含水介质以粉细砂为主,ρ（NO₃-N）平均值为2.77 mg/L.②地下26~28 m反硝化速率在349.52~562.99 μg/（kg·d）（以N计,下同）之间,平均值为450.31 μg/（kg·d）.通过与研究区含水介质、采样深度和硝酸盐背景值相似的国内外案例对比研究,初步评估结果处于合理区间.③测试结果具有一定不确定性,主要来自忽略中间产物NO₂-和NO的计算方法、扰动采样方法、N₂O的操作规范程度及采样频率等方面.研究方法为测定含水层硝酸盐速率研究提供了新的思路,研究结果可为地下水中硝酸盐转化过程机理研究、地下水硝酸盐污染修复及风险管控提供关键的理论支撑数据.      

武当山夏季颗粒物数浓度谱分布特征及气团来源影响研究

为研究大气边界层中上层大气颗粒物的数浓度谱分布特征及气团来源的影响,于2018年6月利用3080型SMPS粒径谱仪对武当山14.6~660 nm颗粒物数浓度谱进行观测,分析和探讨了其数浓度谱分布及日变化特征,并结合后向轨迹、潜在源贡献因子法（PSCF）与浓度权重轨迹分析法（CWT）探讨对武当山颗粒物数浓度影响较大的外源输送路径和贡献源区.结果表明:①武当山大气颗粒物主要以爱根模态为主,平均数浓度为2 500个/cm3,积聚模态、核膜态平均数浓度分别为2 265、359个/cm3,3种模态数浓度分别占总数浓度的48.79%、44.21%、7.01%.②在新粒子生成日,核膜态数浓度于10:00开始上升,11:00—17:00的核膜态数浓度相对较高,约2 000个/cm3.新粒子生成日ρ（SO₂）与ρ（O₃）的日变化趋势均与核模态数浓度较为相似,表明SO₂和O₃参与光化学反应后的产物（硫酸及有机物）有利于新粒子的生成与增长.新粒子生成日风速、温度均大于非新粒子生成日,但相对湿度较低.③在东部及局地气团影响下大气颗粒物主要以积聚模态为主,数浓度分别为2 311和2 596个/cm3;核模态、爱根模态数浓度在受西北气团影响时最大,数浓度分别为806和3 078个/cm3.④潜在源区分析表明,影响武当山积聚模态数浓度的主要源区为十堰市本地及襄阳市,二者贡献值在840个/cm3以上.研究显示,武当山颗粒物主要以爱根模态为主,颗粒物数浓度日变化主要受大气边界层发展及山谷风的影响,较高的ρ（SO₂）与ρ（O₃）以及高温、低湿及较大的风速均有利于新粒子的生成,周边城市的区域性传输对武当山颗粒物的影响较大.      

新冠肺炎疫情期间我国居民佩戴口罩防护行为研究

口罩作为阻隔病毒传染的物理方式之一,其能阻断病原体经飞沫传播,同时具有双向隔离保护作用.佩戴口罩对于公众防范新型冠状病毒（2019-nCoV）感染的风险和维持人体基本健康具有重要意义.为了解新型冠状病毒肺炎（COVID-19,简称“新冠肺炎”）疫情期间我国居民佩戴口罩的行为模式特征,基于新冠肺炎疫情期间我国人群环境暴露行为模式调查,分析全国31个省（自治区、直辖市）居民在新冠肺炎疫情期间佩戴口罩的行为特征,并探讨不同潜在风险人群佩戴口罩行为模式的差异性.结果表明:①在新冠肺炎疫情期间,我国人群外出佩戴口罩的比例在99%以上,显著高于非疫情期间的口罩佩戴率（16.05%）,其中,医务人员以及与人群广泛接触群体的口罩佩戴率最高（100%）.②居民以仅佩戴医用外科口罩、仅佩戴一次性使用医用口罩以及佩戴医用外科口罩和一次性使用医用口罩3种模式为主,占31种口罩佩戴模式的60%以上.③新冠肺炎疫情期间,不同职业人群、不同所属人群以及不同疫情地区人群佩戴口罩的比例均存在显著差异.④新冠肺炎疫情期间,我国居民佩戴口罩的更换频次多为累计使用时长4 h更换一次和累计使用时长24 h更换一次.⑤人群外出佩戴口罩的比例随新冠肺炎疫情严重程度的升高而增加.尽管新冠肺炎疫情分布特征和管控措施存在差异,但居民佩戴口罩行为均表现良好,其中居住地不存在疑似病例的人群比居住地存在疑似病例的人群的口罩佩戴率更高,说明人群佩戴口罩行为与疫情的发展可能存在一定的相互作用.研究显示,新冠肺炎疫情期间我国人群佩戴口罩这一防护行为总体执行较好.      

新冠肺炎疫情期间我国居民洗手行为研究

直接接触和飞沫传播等方式是新型冠状病毒传播的主要途径,合理的洗手行为是切断暴露途径和降低病毒感染风险的有效防控措施,对于新型冠状病毒肺炎（COVID-19,简称“新冠肺炎”）疫情的防控具有重要的作用.该研究于2020年2月25日—3月14日,采用电子问卷的方式调查了覆盖我国31个省（自治区、直辖市）1 728个县（区）18岁及以上的居民,收集共计8 330名成人的洗手情形及洗手时长等信息,分析不同暴露情景下的洗手行为及其影响因素.结果表明:女性、城市地区居民在洗手比例和洗手时长上均分别高于男性、农村地区居民.人群在一般暴露情景下的洗手比例较高,而对于病毒感染风险较高的暴露情景（如咳嗽或打喷嚏后、接触他人后等）的洗手率（分别为73.6%和83.9%）排名靠后,说明人群对病毒的传播途径和防护措施有待深入理解;在洗手时间上,根据WHO规定的洗手时长标准（20 s）,仅有41.7%的人群洗手时长合格（大于20 s）,城区居民洗手时长的合格率（42.0%）显著高于农村地区（39.7%）;总体上,具有外出经历的人群洗手比例较未曾外出的人群高,新冠肺炎疫情期间居住地是否存在新冠肺炎疑似和确诊病例显著影响居民的洗手行为,但是疫情最严重的地区居民的洗手时长合格率（37.2%）最低,反而疫情最轻的地区居民的洗手时长合格率（43.6%）最高,说明居民的洗手行为可能受疫情等多方面的影响.研究显示,相比于非疫情期间而言,疫情期间我国居民洗手行为发生率提高,洗手时长合格率提高,但是仍然水平偏低.应提高居民洗手行为意识,科学地执行洗手这一防护措施,相关政策制定以及个人防护应当进一步关注和重视洗手行为的防疫作用.      

2006-2017年四川盆地MODIS气溶胶光学厚度时空变化特征

四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD（气溶胶光学厚度）产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD（MODIS数据反演的气溶胶光学厚度）与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值（AOD值>1.0）中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度.