基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。     

黑麦草、丛枝菌根对番茄Cd吸收、土壤Cd形态的影响

采用大田试验研究了在重金属Cd(5.943 mg·kg~(-1)污染下,黑麦草和丛枝菌根对2个品种番茄("德福mm-8"和"洛贝琪")生长、Cd含量以及对土壤微生物、酶活性、p H和Cd形态的影响.结果表明,黑麦草和丛枝菌根单一或复合处理显著提高了2个品种番茄果实、根、茎、叶和植株总干重,增幅分别为14.1%~38.4%和4.2%~18.3%、20.9%~31.5%和8.4%~10.3%、13.0%~16.8%和3.0%~9.5%、10.7%~16.8%和2.7%~7.6%、14.3%~36.6%和4.5%~16.8%.黑麦草和丛枝菌根单一或复合处理增加了土壤中细菌、真菌、放线菌数量及土壤脲酶、转化酶、磷酸酶、过氧化氢酶活性,且土壤微生物数量及土壤酶活性在不同品种和处理间的差异达到显著性水平(P0.05).与番茄套种黑麦草或接种丛枝菌根提高了土壤p H值,降低了土壤中可交换态(EXC-Cd)、碳酸盐态(CAB-Cd)和铁锰氧化态(Fe-Mn-Cd)和土壤中Cd总量,土壤中Cd总量降幅为16.9%~27.8%.2个番茄品种果实、叶、茎和根中的Cd含量分别显著下降了6.9%~40.9%、5.7%~40.1%、4.6%~34.7%和9.8%~42.4%.Cd主要积累在番茄的叶、根和茎中,果实积累较少.比较供试的2个番茄品种,果实Cd含量和积累量及植株Cd总积累量以"洛贝琪""德福mm-8".     

典型行业再利用土壤重金属含量分布、来源解析及生态风险评价

为深入探究典型行业再利用土壤重金属污染特征及生态风险状况,基于上海市嘉定区49个地块315个不同深度剖面土壤样品数据,采用地累积指数和潜在生态风险指数评估Cd、Pb、Cu、Zn、Ni、Hg和As这7种重金属含量特征和潜在生态风险程度,并利用源解析受体模型（APCS-MLR）和正定矩阵因子分解模型（PMF）解析其污染来源.结果表明：①研究区土壤中除As外,其余重金属均不同程度超过上海市土壤背景值,表层土壤中Cd、Pb、Cu、Zn、Ni和Hg含量分别是背景值的3.54、2.34、2.91、1.20、3.75和4.40倍;7种重金属含量随着土壤垂直剖面深度的增加逐渐降低,重金属在表层土壤中存在一定程度的富集,人类活动影响了重金属在土壤中的分布规律.②研究区内APCS-MLR和PMF两种受体模型均识别出土壤重金属4种主要来源,源1（Cu、Zn和Pb）为金属制品和汽车制造混合源,源2（Ni和Cd）为电镀企业来源,源3（Hg）主要为化工企业来源,源4（As）为自然源,两种受体模型结合运用,进一步提高源解析的精准度和可信度.③地累积指数由大到小表现为：Hg（1.54）>Ni（1.32）>Cd（1.21）>Cu（0.96）>Pb（0.64）>Zn（-0.33）>As（-1.02）;潜在生态风险指数结果显示,研究区综合潜在生态风险指数RI值在32.50~4 910.97,均值为321.40,整体呈现较强潜在生态风险,再开发利用工业场地土壤中重金属Hg、Ni和Cd的污染值得进一步关注.     

高浓度有机废水厌氧膜生物工艺处理的中试研究

高浓度有机废水ADUF工艺处理的中试研究结果表明 ,(1)厌氧池污泥SRT为 5 0d时 ,不仅COD去除率高 ,膜水通量也更稳定 ;(2 ) pH值宜采用在线控制为 7 0 ,温度则应在材质允许范围内尽可能高些 (本实验中为 39℃ ) ;(3)污泥负荷在1 0— 3 5kg/ (kg·d)之间时 ,污泥负荷对ADUF工艺的运行效果没有影响     

非农就业与土地流转对农户耕地撂荒行为的影响——以闽赣湘山区为例

耕地撂荒是世界各国长期普遍存在的一种土地利用变化现象。基于闽赣湘山区640户农户调查数据,运用Tobit和IV-Tobit模型回归分析得出：农户家庭非农就业每提升10%,耕地撂荒占比会增加1.11%;小规模农户土地转入会提升其耕地撂荒规模,此时扩大经营规模对耕地撂荒的减缓作用甚微,而土地转出会降低非农就业对耕地撂荒的正向影响。此外,农户的劳动力、土地与农业机械等要素投入,以及灌溉条件和地块数等均稳健影响其耕地撂荒行为。农业机械化和土地流转是缓解山区耕地撂荒的重要举措,政府在推动经营规模扩大的同时,应着重提高地块规模,鼓励留村务农劳动力换工,并提升农机社会化服务水平,以及拓宽农户家庭多元化的收入机会。     

天津市工业源污染物排放标准的优选

环境标准作为改善环境质量行之有效的手段,是实施污染减排的重要途径。针对天津市地方污染物排放标准的现状及问题,以天津市工业污染源为研究对象,从大气和水两方面入手,采用系统的数据分析方法,甄选出大气、水污染物中贡献率较大的行业以及特征污染因子的典型污染行业,从而提出天津市地方污染物排放标准制定的方向。     

植物提取液对城市垃圾中转站恶臭物质的处理效果

对某2种商品植物除臭剂（代号A和C）进行了NH3和H2S的去除效果实验,确定了其最佳的使用条件;并实验了植物提取液对城市垃圾中转站渗滤液和实际中转站中恶臭气体的处理效果。结果显示,终浓度为0.85 g/m3的植物提取液A对NH3和H2S的去除率最高可达39.9%和92.31%;在城市垃圾中转站试验中,1.02 g/m3的植物提取液A结合超声波雾化装置对NH3和H2S的去除率可达66.67%和96.67%。研究表明利用植物提取液可以有效降低城市垃圾中转站恶臭污染物浓度,而采用超声波雾化装置效果更好。     

抗生素及其抗性基因在环境中的污染、降解和去除研究进展

随着抗生素及其抗菌产品的广泛应用,自然和人工环境中的抗生素残留带来的危害引起人们关注.本文基于最新文献,综述了国内外抗生素及其抗性基因的污染水平和来源、它们之间的关系和传播机理以及这类污染物的降解和去除技术.现有研究表明,抗生素及其抗性基因的污染已遍布水、土壤、大气等介质,而在以污水处理厂和固废填埋场为代表的人工环境中,其污染水平更高.抗生素残留诱导产生抗性基因,其在环境中传播扩散与水平基因转移(Horizontal Gene Transfer,HGT)和微生物群落结构组成有关.抗生素和抗性基因在环境中自然降解过程受基质类型、光照、温度和微生物种群等因素的影响,其中光照是影响其降解的重要因子;而在人工处理系统中,紫外消毒和生化降解对抗生素及其抗性基因有较好的去除效果,但并非全部有效.建议今后加强对特定环境中抗生素和抗生素抗性基因的扩散规律和高效降解去除等方面的机理和工艺研究,进而有效控制其环境含量,降低其污染水平.     

青岛近海及黄渤海大气气溶胶中不同形态氮磷质量浓度及组成特征

于2016年6~7月采集了青岛近岸以及黄渤海大气气溶胶样品,并于8月6~15日连续采集了青岛近岸气溶胶昼夜样品,分别测定了不同形态的氮磷(溶解无机氮、溶解无机磷、溶解态总氮、溶解态总磷、总氮和总磷)质量浓度,并分析了气溶胶中这些不同形态氮磷的组成特征.结果表明,青岛近岸大气气溶胶中不同形态氮磷的浓度明显高于同时期黄渤海气溶胶中氮磷浓度.青岛近岸气溶胶总氮中溶解态占比为56%,溶解态与不溶态差别不大;黄渤海气溶胶总氮中溶解态为主要部分,所占比例达72%.青岛以及黄渤海气溶胶中,无机氮是溶解态总氮的主要贡献者,分别占溶解总氮的67%和75%.青岛以及黄渤海气溶胶总磷中,溶解态与不溶态磷的贡献相近,溶解态分别占总磷的49%和58%;气溶胶溶解总磷中无机磷的贡献略高于有机磷,青岛以及黄渤海占比分别为56%和59%.气团来源对青岛以及黄渤海气溶胶中不同形态氮磷的浓度和组成特征有一定程度的影响,南方气团来源气溶胶中溶解无机氮(DIN)、溶解有机氮(DON)、总氮(TN)、溶解无机磷(DIP)和溶解有机磷(DOP)的浓度均高于北方和海上气团来源.青岛近岸气溶胶中溶解有机氮浓度昼夜差别不大,而溶解无机氮和总氮浓度则白天相对较高.白天和夜间气溶胶总氮中溶解态氮占主要部分,所占比例达到79%,且无昼夜变化;无机氮是溶解总氮的主要贡献者,且晚上无机氮所占比例(61%)较白天(70%)略有降低.青岛近岸气溶胶中的溶解无机磷和有机磷昼夜浓度差别不大,而总磷浓度则白天明显高于晚上.昼夜气溶胶样品中不溶态磷是总磷的主要组成部分,占比分别为83%、62%,夜间气溶胶中溶解态磷的贡献远高于白天;不论昼夜,无机磷均是溶解总磷的主要部分,所占比例在71%~77%.     

成都双流夏秋季环境空气中VOCs污染特征

为了解成都市大气污染重点防治区域——双流地区的环境大气中挥发性有机物(VOCs)的污染特征和来源,2016年8月30日~2016年10月7日,VOCs外场观测在成都市双流区展开.结果表明,在线观测期间,采样站点总的大气挥发性有机物(TVOCs)的平均体积分数为(45. 15±43. 74)×10-9,其中烷烃的贡献最大(29%),其次是芳香烃(22%)、卤代烃(17%)、含氧挥发性有机物(OVOCs,15%)、烯烃(9%)、乙炔(7%)、乙腈(1%);优势物种为丙酮、二氯甲烷、乙炔、乙烯、苯、甲苯、间/对-二甲苯、丙烷、1,2-二氯乙烷以及丁酮.通过比较VOCs的化学反应消耗速率发现,反应活性最大的为芳香烃,其次是烯烃;反应活性最强的物种为苯乙烯、间/对-二甲苯、异戊二烯、乙烯等.整个观测期间,有两次明显的生物质燃烧活动.国庆假日期间,TVOCs浓度相比之前明显上升,平均体积分数达57. 65×10-9,其中,短链烯烃、卤代烃以及OVOCs浓度上升最为显著.分析某些关键的非甲烷总烃(NMHCs)和OVOCs的日变化特征发现,其变化规律反映了双流地区不同源排放特点.双流区环境空气中VOCs受本地工业源排放影响较大.