新时期城市安全风险防控实践探析——以成都为例

随着我国加快从"乡村社会"迈向"城市社会",城市安全问题成为了新时期亟待解答的"国家命题",分析了城市化与城市风险相关问题,提出了适合成都的安全风险预防指标体系,并以"技术防控"开发建设城市安全监测预警系统,以"标准防控"推动企业和公共领域安全管理标准化,以"群众防控"依托安全社区为载体,构建基层社区公共安全体系,为我国城市安全风险防控体系建设提供了宝贵经验和有益启示。     

MSWNet: A visual deep machine learning method adopting transfer learning based upon ResNet 50 for municipal solid waste sorting

● MSWNet was proposed to classify municipal solid waste. ● Transfer learning could promote the performance of MSWNet. ● Cyclical learning rate was adopted to quickly tune hyperparameters. An intelligent and efficient methodology is needed owning to the continuous increase of global municipal solid waste (MSW). This is because the common methods of manual and semi-mechanical screenings not only consume large amount of manpower and material resources but also accelerate virus community transmission. As the categories of MSW are diverse considering their compositions, chemical reactions, and processing procedures, etc., resulting in low efficiencies in MSW sorting using the traditional methods. Deep machine learning can help MSW sorting becoming into a smarter and more efficient mode. This study for the first time applied MSWNet in MSW sorting, a ResNet-50 with transfer learning. The method of cyclical learning rate was taken to avoid blind finding, and tests were repeated until accidentally encountering a good value. Measures of visualization were also considered to make the MSWNet model more transparent and accountable. Results showed transfer learning enhanced the efficiency of training time (from 741 s to 598.5 s), and improved the accuracy of recognition performance (from 88.50% to 93.50%); MSWNet showed a better performance in MSW classsification in terms of sensitivity (93.50%), precision (93.40%), F1-score (93.40%), accuracy (93.50%) and AUC (92.00%). The findings of this study can be taken as a reference for building the model MSW classification by deep learning, quantifying a suitable learning rate, and changing the data from high dimensions to two dimensions.     

废水处理系统中生物聚集体胞外多聚物研究进展

胞外多聚物(Extracellular polymeric substances,EPS)是废水生物处理系统中生物聚集体(包括絮体污泥、生物膜、颗粒污泥等)的重要组成部分,直接包裹于微生物细胞壁外,其理化性质及所处的特殊位置决定了它在生物聚集体中的重要作用.综述了EPS对废水生物处理系统污泥沉降性能、脱水性以及膜生物反应器膜污染影响的相关研究,分析认为EPS组成与结构特性改变污泥表面电位、疏水性等,进而影响污泥沉降与脱水性能、膜污染程度;以好氧颗粒污泥为典型的生物聚集体代表,总结了EPS组分含量与分布对颗粒污泥的形成与结构稳定性的影响,并在EPS提取方法标准化、现代理化技术与分子生物学技术综合分析等方面进行了展望,进一步的研究有望揭示生物絮凝体形成过程EPS的产生与调控机制.     

不同区域气候条件影响下的纳帕海湿地植物叶绿素荧光特性

采用原位移地技术,研究了不同区域气候条件影响下,纳帕海4种常见湿地植物的株高、茎粗、生物量等生长特性,以及叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素含量、叶绿素a/b值、光化学量子效率（Fv/Fm）、电子传递速率（ETR）、实际光化学量子效率（Phips2）、光化学猝灭系数（qP）、非光化学猝灭系数（NPQ）等生理生化指标,分析探讨了湿地植物对不同区域气候条件的响应差异和适应策略。研究发现气候条件的改变对湿地植物的生长、叶绿素含量及荧光参数产生重要影响。随着温度的上升,水葱Scirpus tabernaemontani和茭草两种广布种Zizania caduciflora均表现出良好的适应性,生物量、叶绿素含量、Fv/Fm、ETR、Phips2、qP值不同程度升高,生长状况良好。刘氏荸荠Heleocharis liouana也表现出较好的适应性,当气温上升到一定程度后,虽然Fv/Fm、ETR、Phips2、qP值降低,但其通过调节叶绿素含量、热耗散来减轻伤害,气候变化对其生长的影响较小。而北温带分布型的黑三棱Rhizoma scirpi yagarae对气候变化的适应性较差,当温度上升到一定程度后, Fv/Fm、ETR、Phips2、qP、NPQ都出现大幅下降,生长停滞,生物量下降,对温度上升极为敏感。可以推测,随着全球变暖,像黑三棱这样的物种,其生存将面临极大的威胁,而高原湿地生态功也将能受到损害。     

东南沿海地区弹药库房温湿度调控措施研究

系统分析了东南沿海地区气候特点以及当地弹药库房的储存情况.实验验证了温度和湿度对弹药储存可靠性的影响,分析了当前对储存环境温湿度检测的现状并提出改进意见.详细阐述了如何通过密闭、通风和其它措施来调控当地库房的温湿度.     

重金属抗性解磷细菌的磷溶解特性研究

从湖南省湘西州花垣县的铅锌矿表层土壤中,筛选出两株具有重金属抗性和解磷特性的细菌T PSB1和T PSB2.通过16S rRNA基因序列比对,分别鉴定为嗜麦芽寡养单胞菌(Stenotrophomonas maltophilia)和唐菖蒲伯克霍尔德菌(Burkholderia gladioli).T PSB1和T PSB2在含有难溶性无机磷液体培养基中,其上清液的可溶性磷含量最高分别达到了402.9 mg·L-1和589.9 mg·L-1;在难溶性有机磷固体和液体培养基中,固体平板上均出现解磷圈,而液体培养基上清液中,可溶性磷含量也分别达到了2.97 mg·L-1和4.69 mg·L-1.另外,两株细菌对重金属Zn2+的抗性最高,在其浓度为2000 mg·L-1固体和液体培养基条件下均可以生长,磷溶解浓度分别为114.8 mg·L-1和125.1 mg·L-1.而在含铬和铅的浓度为1 000 mg·L-1的液体培养基中,两株细菌同样表现出重金属抗性.在Pb2+浓度为1000 mg·L-1的液体培养基中,磷溶解浓度分别达到了57.9 mg·L-1和71.7 mg·L-1;而在Cr2+浓度为1000 mg·L-1的培养基中磷溶解浓度分别为60.1 mg·L-1和98.4 mg·L-1.     

矿区周围稻米重金属积累及健康风险分析

选用杂交稻、常规稻和糯稻3个水稻品系共21个水稻品种在广东大宝山矿区周围重金属污染土壤中进行大田试验,研究Cu、Zn、Pb、As和Cd 5种重金属元素在不同水稻品种(品系)稻米中的积累状况,并进行健康风险评价分析。结果表明,供试水稻稻米中Cd和Pb超标率很高,分别为100%和71.43%;Cu和As超标现象不严重,超标率分别为4.76%和14.29%;Zn含量均不超标。供试水稻品系中常规稻和糯稻稻米对Cu、Zn、Pb、Cd的积累能力较高,杂交稻则较低;但杂交稻稻米对As的积累能力高于其他2个品系。稻米中Cu、Zn、Pb、As和Cd含量与稻谷生物量均呈负相关关系,其中Pb含量与稻谷生物量呈显著负相关。供试水稻稻米对5种重金属的富集能力由高到低排序为Cd>Zn>Cu>As>Pb。本研究表明供试土壤中Cd和Pb对人体健康存在比较严重的潜在威胁,Cu、Zn和As对人体健康的潜在危害较小,应重点关注大宝山矿区稻米Cd和Pb的重金属污染问题及其对人体健康的潜在危害。     

广东省沿岸海域藻华发生的时空特征

本文收集了1980—2017年广东省沿岸藻华发生数据,并进行了系统分析,结果表明藻华发生区域主要集中于珠江口附近、大鹏湾和大亚湾水域,具有明显的时空特征。不同区域的藻华种类差异明显,广东西部多发硅藻藻华,广东中部多发甲藻藻华,广东东部多发金藻藻华。且各地区主要藻华种类的发生也呈现出不同的年际和季节差异,广东沿岸中部地区每年几乎都有藻华出现,其中大鹏湾海域在2000年以后无硅藻藻华发生,大亚湾海域在2002年之前以硅藻藻华为主,2002年以后以甲藻藻华为主;而东部和西部在2000年以前几乎无藻华发生,直到2000年以后才开始频繁出现藻华。西部地区（湛江海域）夏季多发硅藻藻华,中部地区的珠江口春季多发有毒藻华,大鹏湾春季多发夜光藻（Noctiluca scintillans）藻华,大亚湾夏秋季节多发锥状斯氏藻（Scrippsiella trochoidea）藻华,广东东部的球形棕囊藻（Phaeocystis globosa）藻华可在全年出现。综上,广东省藻华原因种类分布具有明显的地域和季节特征,因此需要对不同地区的藻华发生情况和可能诱因进行有针对性的监测和研究,采取区域化的管理,以期能够更合理高效地利用和保护广东省的海洋资源。     

辽河口湿地沉积物硝化细菌及硝化作用研究

2009年6月和8月,采用现场培养和实验室模拟培养相结合的方法对辽河口湿地表层沉积物硝化细菌数量、硝化速率及影响因素进行了研究.结果表明,辽河口湿地表层沉积物氨氧化细菌(ammonia-oxidizing bacteria,AOB)数量6月在0.54×104～5.69×104个.g-1之间,平均值为(2.21±2.32)×104个.g-1,8月在1.90×104～7.90×104个.g-1之间,平均值为(3.61±2.87)×104个.g-1;沉积物潜在硝化速率6月在9.72～16.45 mmol.(m2.h)-1之间,平均值为(12.54±3.14)mmol.(m2.h)-1,8月在14.66～24.62 mmol.(m2.h)-1之间,平均值为(18.71±4.21)mmol.(m2.h)-1;净硝化作用速率6月(S1站)为0.41 mmol.(m2.h)-1,8月在0.20～0.53 mmol.(m2.h)-1之间,平均值为(0.35±0.16)mmol.(m2.h)-1.潜在硝化速率显著高于净硝化速率,AOB数量、净硝化作用速率和潜在硝化作用速率均表现为8月高于6月,芦苇根际效应对硝化作用有促进作用.通过SPSS 13.0软件统计分析,表明影响辽河口湿地表层沉积物硝化作用的主要环境因子有上覆水NH 4+-N浓度和沉积物pH、有机质、总氮(TN)、总磷(TP)、NH 4+-N含量以及AOB数量(p0.05),其中上覆水NH 4+-N浓度和沉积物总磷(TP)、NH 4+-N含量对硝化作用影响较大,是辽河口湿地硝化作用影响的关键因素.根据研究结果估算辽河口湿地沉积物硝化作用每天可以将1.14×105kg的NH 4+-N转化为NO 3--N,对河口湿地氮的循环具有重要意义.     

国际铁矿石定价机制改变与我国铁矿石进口量变化的实证分析

随着我国对外贸易和国内钢铁企业的发展,我国铁矿石进口量大幅上升,已成为全球最大的铁矿石消费国。与此同时,国际铁矿石巨头摒弃长期协议定价机制,单方面推行季度、 指数等定价模式。为了认识国际铁矿石定价机制改变对我国铁矿石进口的影响,论文基于铁矿石进口量、 铁矿石价格、 国内原矿产量等统计指标的月度数据,通过定性分析与Granger因果检验,综合判断国际铁矿石定价机制改变与铁矿石进口量变化之间的关系。结果表明:近两年我国铁矿石进口量的短期波动频繁;国际铁矿石定价机制改变引起的铁矿石价格震荡是导致我国铁矿石进口量波动的主要动因;结合国内外形势判断,未来一段时期内我国铁矿石进口量的短期波动还会持续。