天津市地表水中新型优先污染物筛选与管控对策

新型污染物在地表水中频繁检出,威胁区域水生生态系统及人体健康.因其种类复杂且风险、毒性差异较大,目前基于新型污染物污染特性综合评估,进而确定新型优先污染物的相关研究仍不完善.以41种新型污染物为研究对象,采用污染物环境暴露水平、持久性、生物累积性、生态风险和健康风险这5个指标,建立以保护水生生物和人体健康为目标的综合评分方法,筛选识别天津市地表水环境中新型污染物,划分优先等级,构建优控清单,评价清单中污染物水环境生态风险和人体健康风险.结果表明,41种新型污染物在研究区域内均有检出,磺胺类抗生素（SAs）和其他类药物（others）浓度平均值最大,分别为200.04 ng·L^-1和176.30 ng·L^-1;其次是全氟化合物（PFASs,57.98 ng·L^-1）.以污染物类别计,高优先级以PFASs （占比50%）为主;中级优先级仍以PFASs （占比26.32%）为主,比重有所下降;低优先级以SAs （占比31.25%）为主.高优先级污染物全氟辛基磺酸（PFOS）、全氟辛酸（PFOA）、卡马西平（CBZ）、咖啡因（CAF）、全氟己基磺酸（PFHxA）和克拉霉素（CLA）列为优控清单;与其它污染物相比,PFOS和PFOA的持久性、生物累积性和健康风险得分较高,CBZ和CAF的生态风险得分较高.CAF的风险商（RQ）平均值为4.8,具有相对较高的生态风险.健康风险表明,PFOA （风险商平均值HQ为0.018）累积效应带来的潜在风险不可忽视.针对优控清单,CAF在污水处理厂的处理率高,应加强管网和高植被盖度的河岸带建设,减轻未处理污水排放和降雨径流对地表水的影响;处理率较低的污染物应运用多技术组合工艺提高对其去除效率;此外,应加快行业替代工作,减少全氟类化合物（PFOS、PFOA和PFHxA）的排放.     

基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型*

为解决煤矿瓦斯浓度预测问题,提出基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型。模型首先对煤矿多源监测数据进行数据融合、缺失值处理;其次通过特征衍生、有监督化、无量纲化,融合各环境因素特征和时序数据的时间性特征,且衍生出更多交叉项特征和高次项特征;然后利用经验法和逐步试错法确定隐藏层维度;最后进行模型训练和测试。研究结果表明:基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型的RMSE仅为0.021,MAE为0.01,比单因素LSTM模型、RNN模型预测效果好。因此,基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型可更精准地进行瓦斯浓度多步预测,促进煤矿安全生产。     

浅谈兴安盟公路建设导致的生态环境问题及相关保护措施

随着我国经济的高速发展,道路交通成了一个地区经济发展的主要制约因素,直接关系到地方经济发展水平,在地区之间相互联通、促进经济发展和社会进步方面发挥着重要作用。为了加快发展实现经济振兴,兴安盟公路建设也步入了快车道,取得了很好的成绩。本文根据兴安盟公路发展现状及趋势,兴安盟现有生态环境现状,以及公路建设可能引发的环境问题,从公路设计、施工建设、运营管理等方面提出减轻或减少公路建设过程中产生的生态环境影响的建议。