淀山湖沉积物的污染特征及其风险评价

对上海淀山湖代表性表层沉积物中的重金属、磷、PAHs及OCPs等典型污染物质进行了分析和风险评价。其中总磷含量范围为1 072~1 229 mg/kg,以无机磷为主,生物可利用磷含量较高,对水体富营养化具有潜在的威胁。重金属Cu、Cr、Zn、Pb的平均含量分别为25.5、34.1、244.5、32.2 mg/kg,污染程度大小依次为ZnPbCuCr,潜在生态风险程度依次为PbCuZnCr。∑PAHs、∑OCPs含量范围分别为617.1~843.2 ng/g以及22.03~28.94 ng/g,风险结果表明PAHs和大部分OCPs均未超出ERL值,生态风险水平低。     

CFCs生产企业废水及产品成分快速检测分析

采用车载GC-MS技术,建立了顶空-GC-MS方法对CFCs产品组分及排污废水中三氯一氟甲烷、二氯二氟甲烷、四氯化碳等成分进行监测分析,实现了快速鉴定企业是否违规生产CFCs相关产品,对于判定企业是否违规提供技术依据。同时,采用顶空-GC/ECD方法对废水中的四氯化碳进行定量分析,以排查企业是否超标排污。     

基于数值模式的环境空气质量预报影响因素和改进方法

数值预报是各地开展环境空气质量业务预报的主流预报方法之一。模式预报产品、基础输入资料、外部技术支持、主客观预报偏差和预报命中概率等诸多因素均会不同程度地影响数值模式预报效果,研究探讨了上述因素对数值模式预报效果的影响及其针对性的改进方法,以期降低预报偏差,改善业务预报整体效果,为各地提高业务预报质量提供方法思路和技术参考。     

基于LSTM-GCN的PM2.5浓度预测模型

应用机器学习算法开展空气质量预测已成为当前研究热点之一,空气质量监测数据具有显著的时空特征,即具有时间维度时序特征和空间维度传输演化特征。面向空气质量监测数据,联合LSTM提取的时间特征和GCN提取的空间特征,提出预测PM_2.5浓度的LSTM-GCN组合模型。以北京市35个空气质量监测站2018—2020年监测数据进行仿真实验,并将LSTM-GCN模型与LSTM模型、GCN模型以及时空地理加权回归模型(GTWR)进行对比,结果显示:LSTM-GCN模型相较于LSTM模型均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)分别降低了11.68%、7.34%;相较于GCN模型RMSE、MAE分别降低了40.22%、36.37%;相较于GTWR模型RMSE、MAE分别降低了17.52%、23.69%,表明所提出LSTM-GCN模型在准确率上有所提升。用LSTM-GCN模型预测2021年1—7月PM_2.5浓度,结果显示预测效果较好。     

气相色谱法测定固定污染源废气中氯甲基甲醚和二氯甲基醚的研究

氯甲基甲醚(CMME)和二氯甲基醚(BCME)属于确认人类致癌物,因此,建立精准、绿色的CMME和BCME检测分析方法十分必要。基于2,4,6-三氯苯酚+乙醇钠+乙醇衍生化体系,利用气相色谱法(电子捕获检测器)测定了固定污染源废气中的CMME和BCME,并且系统地优化了采样条件、衍生化条件,确定了衍生化产物的结构及衍生比率。结果表明：工作曲线相关系数均大于0.990;当采样量为10 L时,检出限均为0.003 mg/m³;当实际样品加标量分别为0.010、0.100、1.00 mg/m³时,测定结果的相对标准偏差分别为15%～16%、8.9%～13%、10%～11%,加标回收率分别为89.2%～90.8%、75.3%～78.6%、76.5%～77.2%。     

融合拓扑信息与气象信息的空气质量预测网络

通过空气质量监测数据对正在形成或即将到来的空气污染进行预测是一项具有重要意义的工作,而空气质量监测站只能检测其周围一定范围内的空气污染情况。为了衡量整个城市的空气污染情况,获取任意时间、任意位置的空气质量信息,结合交叉注意力机制,提出了一种融合拓扑信息与气象信息的空气质量预测网络(CGMIM)。将西安市空气质量监测数据与气象数据转换为图像拼接起来,作为输入信息。在高阶非线性时空动态神经网络(MIM)的基础上引入注意力机制,并增加拓扑图编码器模块,提高模型提取能力以及对空气质量监测数据中的空间特征的利用率。最后,使用时空损失函数替代传统的均方误差损失函数,提高模型对空间关系的关注。结果表明：CGMIM网络模型能够在准确预测的同时,对位置区域合理填充,能够有效提升空气质量监测数据的空间分辨率。     

广东省电磁辐射环境污染监管现状及对策建议

结合广东省电磁辐射环境污染防治工作调研结果和"十三五"电磁辐射环境污染防治工作实施成果,从监管能力、监测网络、法规标准、监管制度建设和信访投诉处理等方面梳理了广东省电磁辐射污染防治工作的现状,总结经验,查找不足,并提出解决的对策建议。     

Effects of nicotinamide and riboflavin on the biodesulfurization activity of dibenzothiophene by Rhodococcus erythropolis USTB-03

Rhodococcus erythropolis USTB-03 is a promising bacterial strain for the biodesulfurization of dibenzothiophene (DBT) via a sulfurspecific pathway in which DBT is converted to 2-hydroxybiphenyl (2HBP) as an end product. The effects of nicotinamide and riboflavin on the sulfur specific activity (SA) of DBT biodesulfurization by R. erythropolis USTB-03 were investigated. Both nicotinamide and riboflavin were found to enhance the expression of SA, which was not previously reported. When R. erythropolis USTB-03 was grown on a medium containing nicotinamide of 10. 0 mmol or riboflavin of 50. 0 μnol, SA was raised from 68. 0 or so to more than 130 mmol 2HBP/(kg dry cells. h). When R. erythropolis USTB-03 was grown in the presence of both nicotinamide of 5. 0 mmol and riboflavin of 25. 0 μmol, SA was further increased to 159. 0 mmol 2HBP/(kg dry cells. h). It is suggested that the biological synthesis of reduced form of flavin mononucleotide (FMNH2), an essential coenzyme for the activities of biodesulfurization enzyme Dsz C and A, might be enhanced by nicotinamide and riboflavin, which was responsible for the increased SA of R. erythropolis USTB-03.     

原煤二氯甲烷浸取液中多环芳烃分布特征

本文用色谱／质谱／红外联用系统研究了原煤二氯甲烷浸取液中多环芳烃的种类、数量、含量及其分布特征。为进一步研究煤燃烧排放飞灰、烟气、炉渣中多环芳烃分布打下良好基础。     

GC-PID联用直接测定大气中痕量烃类化合物

作者把气相色谱仪(GC)与自行研制的光离子化检测器(PID)联用,实现了大气中痕量烃类化合物的直接测定,给出了仪器的构成和性能指标及测量结果.