基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究

以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法（RF）对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络（LSTM）的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差（MAE）分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据.     

稻壳与聚氯乙烯共热解的特性及动力学

在热重分析仪中进行了稻壳和聚氯乙烯（PVC）的共热解实验,结果显示:在共热解时稻壳开始剧烈热解的温度相比单独热解时大幅度降低,由350℃降至300℃,表明掺入PVC降低了稻壳的热解温度。在升温速率为20℃/min,稻壳和PVC比例为2∶1（质量比）时,混合热解协同效应最明显。3种动力学分析方法均证明共热解现象的存在。利用Coats-Redfern法进行动力学分析,发现共热解活化能普遍较单独热解时低,表明PVC与稻壳共热解有明显的相互作用。利用Ozawa法进行分析,发现转化率为20%~60%阶段下共热解平均活化能值为37.60 kJ/mol,低于稻壳单独热解的平均活化能41.45 kJ/mol。Friedman法分析结果显示对应转化率下共热解活化能均低于稻壳单独热解活化能。稻壳和PVC共热解倾向于反应动力学控制。     

石墨烯/聚苯胺修饰阴极对反硝化MFC性能影响

反硝化生物阴极微生物燃料电池（MFC）以电极为电子供体,在自养条件下完成硝酸盐去除过程.本研究以碳布（CC）为基底材料,分别制备获得还原氧化石墨烯修饰（rGO-CC）,聚苯胺修饰（PANI-CC）及二者复合修饰的CC电极（rGO/PANI-CC）,并考察其作为阴极材料对反硝化生物阴极MFC产电脱氮性能的影响.扫描电镜结果显示,rGO-CC和PANI-CC的碳纤维分别被片层状rGO和网状PANI覆盖,而rGO/PANI-CC表面呈现PANI在附着rGO的碳纤维上团聚的形貌,均增大了碳布的比表面积.循环伏安测试显示,rGO/PANI-CC具有最高的电化学活性.以rGO-CC,PANI-CC和rGO/PANI-CC为阴极构建MFC的产电能力分别提高了82%,24%和41%,其阴极对NO₃^--N的去除能力增强了23%,9%和13%.16S rDNA测序结果揭示修饰后电极表面微生物的多样性下降,Stappia和Pacacoccus属微生物的丰度增加.     

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。     

基于全过程治理的环境规制减排机制研究——来自长江经济带数据的实证检验

基于2007~2017年长江经济带11个省市的面板数据,利用中介效应模型探究全过程治理视域下政府主导型和市场激励型2类环境规制的减排机制.研究发现,政府主导型环境规制和市场激励型环境规制对SO₂排放均具有显著的抑制作用,其影响系数分别为-0.154和-0.209.其中政府主导型环境规制在源头防控、过程控制和末端治理的全过程都起到显著的减排效应,而市场激励型环境规制只通过末端治理实现减排.因此,尽管市场激励型环境规制具有低成本、高效率的优点,但考虑到源头防控和过程控制在生态环境保护中发挥的根本性作用,对于经济结构和经济发展方式较为落后的地区和行业,仍要重视以政府为主导的环境规制,通过因地制宜、合理科学地运用环境规制工具以实现高效的全过程污染治理.     

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。     

Performance of different macrophytes in the decontamination of and electricity generation from swine wastewater via an integrated constructed wetland-microbial fuel cell process

Plants constitute a major element of constructed wetlands(CWs).In this study,a coupled system comprising an integrated vertical flow CW(IVCW) and a microbial fuel cell(MFC) for swine wastewater tre atment was developed to research the effects of macrophytes commonly employed in CWs,Canna indica,Acorus calamus,and Ipomoea aquatica,on decontamination and electricity production in the system.Because of the different root types and amounts of oxygen released by the roots,the rates of chemical oxygen demand(COD) and ammonium nitrogen(NH_4~+-N) removal from the swine wastewater differed as well.In the unplanted,Canna indica,Acorus calamus,and Ipomoea aquatica systems,the COD removal rates were 80.20%,88.07%,84.70%,and 82.20%,respectively,and the NH_4~+-N removal rates were 49.96%,75.02%,70.25%,and 68.47%,respectively.The decontamination capability of the Canna indica system was better than those of the other systems.The average output voltages were 520±42,715±20,660±27,and 752±26 mV for the unplanted,Canna indica,Acorus calamus,and Ipomoea aquatica systems,respectively,and the maximum power densities were 0.2230,0.4136,0.3614,and0.4964 W/m~3,respectively.Ipomoea aquatica had the largest effect on bioelectricity generation promotion.In addition,electrochemically active bacteria,Geobacter and Desulfuromonas,were detected in the anodic biofilm by high-throughput sequencing analysis,and Comamonas(Proteobacteria),which is widely found in MFCs,was also detected in the anodic biofilm.These results confirmed the important role of plants in IVCW-MFCs.     

杭州湾北岸36种挥发性有机物污染特征及来源解析

为研究杭州湾北岸VOCs（挥发性有机物）的浓度水平、组成特征、反应活性和潜在来源,采用GC-FID在线监测系统对杭州湾北岸环境大气中的36种VOCs开展了为期1 a（2017年12月-2018年11月）的连续观测,采用LOH（VOCs的·OH消耗速率）和OFP（O₃生成潜势）2种方法估算了大气VOCs的反应活性,并利用PMF（正定矩阵因子分解）和CPF（条件概率函数）模型分析其来源.结果表明:①φ（VOCs）小时平均值在冬季（26.47×10-9）最高,夏季（9.76×10-9）最低;全年φ（VOCs）小时平均值为21.24×10-9,其中烷烃、烯烃+炔烃、芳香烃、卤代烃的贡献率分别为33.24%、34.13%、15.63%、17.00%;φ（烷烃）、φ（芳香烃）和φ（卤代烃）呈较明显的昼夜变化特征,φ（烯烃）和φ（炔烃）无明显昼夜变化趋势.②大气VOCs的总LOH和OFP分别为9.39 s-1和220.57 μg/m3,KOH（·OH反应速率常数）和MIR（最大增量反应活性）系数的平均值分别为17.34×10-12 cm3/（molecule·s）和3.31;KOH和MIR系数的平均值分别与间/对-二甲苯的KOH和乙苯的MIR系数接近,表明大气VOCs的化学反应活性较强;VOCs关键活性物种为异戊二烯、乙烯、丙烯、甲苯、二甲苯和顺-2-丁烯.③特征物种相关性分析表明,杭州湾北岸大气存在老化现象,异戊烷和正戊烷受煤燃烧源影响较大,二甲苯和乙苯受溶剂排放源影响较大,甲苯和苯除受机动车尾气影响外,还受其他排放源影响.④PMF和CPF模型来源分析表明,大气VOCs主要来自石化工业源、燃料挥发源、生物质燃烧和煤燃烧源、机动车排放源和溶剂使用源,其中,机动车排放源主要来自西北方向,其他源主要来自西北、西和西南方向.研究显示,杭州湾北岸大气VOCs来源复杂,受周边工业区的影响较大.      

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.