天津沿岸海水中创伤弧菌的PCR检测和定量

采用普通PCR方法和SYBR Green实时定量PCR方法,根据创伤弧菌16S rDNA和23S rDNA基因间隔序列(internal transcribed spacer,ITS)设计引物,对渤海湾天津沿岸海水中的创伤弧菌进行了定性和定量检测.8个样品采集自天津市汉沽区沿岸海水,采集时间分别为2008年7月、10月和2009年3月、5月.PCR检测结果表明,这些样品都能扩增出276 bp的ITS序列,这些序列和GenBank上的同源序列(DQ462478)的相似性为96%～98%.用SYBR Green实时定量PCR方法测定了8个海水样品,样品中创伤弧菌的浓度为7.12×10~3～8.40×10~5 个/L,表明天津沿岸海水存在严重的创伤弧菌污染.     

基于BP神经网络方法的引滦入津工程黎河段水质预测研究

根据引滦入津工程黎河段前毛庄断面水质监测数据,采用BP神经网络与非线性时间序列相结合的方法,建立BP网络非线性时间序列水质模型.应用该模型对氯化物和氨氮水质指标进行预测.结果表明,模型预测精度较好.通过预测结果验证了模型的可靠性.与机理性模型相比,提出了该模型的应用条件及优缺点.     

探秘:智能监控技术全面实现安防自动化

智能监控归纳起来,无外乎以下两个层面:一是从图像中获得更多的信息,实现系统的预警功能;一是系统具有更高的友好性和可操作性,以适应日益增大的系统规模。两者的实质都是要改变传统视频监控系统对图像信息的处理方式。     

2010环境绩效指数——政策制定者概要

报告摘要 环境可持续性已经成为全世界关注的关键政策.人们越来越迫切要求政府使用定量计量方法来解释自己在污染控制范围和自然资源管理方面的绩效表现.还有一个更加关注数据和经验主义的环境保护方法,这个方法能够更快速更简单地发现问题,跟踪趋势,关注政策的成功与失误,明确最佳实践并优化环境保护投资的收益.     

双壳类壳体时间序列的建立方法及存在的问题

利用双壳类壳体提取古气候古环境信息是生物碳酸盐研究的热点,而壳体定年一直是研究中的难点。相关研究主要观点是先找到一些时间控制点,再按照线性内插法来确定壳体的时间序列。本文综述了国内外目前双壳类壳体定年的常用方法,根据时间控制点的获得将这些方法归为以下几类:壳体日生长层法、壳体氧同位素法、数字图像技术法和微量元素法,介绍并讨论了每种方法的应用和存在的不足。研究者应该根据具体研究的生物和环境选择适合的方法。     

一株蒽降解菌的分离鉴定及其降解特性研究

从石油污染土壤中筛选出一株蒽的高效降解菌株JUST-1,JUST-1可在以蒽为唯一碳源的培养基中生长,能利用蒽的最高浓度为70mg/L左右。经形态学观察并进行ITS序列分析,初步判断菌株JUST-1属于尖镰孢菌(Fusarium oxysporum)或该菌的一个株系。JUST-1的菌丝呈白色或粉红色,并存在三类孢子,分别为小型分生孢子(microconidia)、大型分生孢子(macroconidia)和厚垣孢子(chlamydospores),但大孢子分隔数较少,隔膜1～2个。JUST-1菌株为好氧菌。投菌量、初始蒽浓度、pH和H_2O_2浓度是影响蒽降解效率的因素。JUST-1菌株对蒽的最适宜降解条件为:蒽浓度40mg/L,投菌量10%～20%,pH7.0～8.0。在此条件下,摇床培养5d后,葸去除率可达70%以上。     

关于华南前震旦纪浅变质岩区地质填图中某些问题的思考

华南前震旦纪浅变质岩是一种岩性单调、变形强烈，既不同于中深变质岩又有别于沉积岩的特殊岩类。这种岩类区的填图单位与构造样式的确立不能彼此独立，而是互为前提、互相依存的。因此，选择什么样的填图方法已成为建全区域地层序列、构造格架的关键。由于对这种特殊性缺乏充分的认识，在利用常规填图方法完成的多比例尺地质图编制1：25万地质图时应予以慎重对待。实践证明，华南前震旦纪至少存在2－3个世代的叠加褶皱，这是现今区调中应当引起注意的问题。本文对“构造岩带”、“韧性剪切带”、“非史密斯”以及有关前震旦纪基础地质问题的研究思路进行了探讨。     

静态应力降与动态应力降比值方法在东北地区震后趋势判定中的应用

计算静态应力降与动态应力降之比Y值,根据Y值的大小初步判定地震类型,是震后趋势判定的一种新方法,对震后趋势快速判定有一定意义。通过计算我省历年有影响地震的Y值,发现2005年以来黑龙江省及其周边地区中强地震静态应力降与动态应力降之比(Y值)在0.3~0.6之间,总体来说Y值较大,其地震类型以孤立型地震为主,吉林省前郭县地震Y值为0.37,与我省其他中强地震相比,Y值相对较低,初步判定为震群型地震。     

基于Informer的PM2.5浓度预测

针对现有PM_2.5浓度时序预测模型预测精度不高的问题,基于Informer建立了1个Seq2Seq的单站点PM_2.5浓度多步时序预测模型,以历史污染物数据和气象数据为输入,实现对未来一段时间PM_2.5浓度的预测。所构建模型基于ProbSparse (概率稀疏)自注意力机制提取所输入的序列信息,能够广泛地捕获输入序列的长期依赖信息,并对影响因子之间复杂的非线性关系进行建模,从而提高预测准确度。采用北京市2015-2019年逐小时空气污染物数据与气象数据进行模型训练、验证和测试,建立与循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)的对比实验并与其他现有研究方法进行比较,结果表明:对未来1~6 h的PM_2.5浓度时序预测,Informer的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和可决系数(R2)指标均为最好,实现了较为准确的预测。     

空间分辨率与精度协同改进的卫星AOD产品降尺度模型

针对现有卫星气溶胶光学厚度(AOD)产品空间分辨率和精度往往难以满足大气污染精细治理实际需求,提出了一种耦合偏差校正的统计降尺度改进模型(SDBC).该模型基于“空间尺度不变性假设”引入相关驱动因子的额外空间信息实现AOD降尺度,并在此基础上通过偏差校正进一步提升降尺度产品的精度.以1km分辨率MAIAC AOD产品为例,在北京、大湾区、台湾岛3个典型地区开展模型验证.结果表明:(1)DEM、NDVI、人口数量和土地覆盖是影响AOD变化的细节因子,在SDBC空间降尺度过程中引入可将AOD产品的空间分辨率有效提升至500m,且降尺度产品验证R2最高可达0.88;(2)顾及卫星观测几何、质量标识、大气水蒸气柱、气溶胶模式等因子的偏差校正则可进一步提升降尺度AOD产品的精度,3个地区的验证R2均在0.85以上,最高可达0.93;(3)信息熵评估结果显示SDBC模型生成的500m AOD产品提高了原始MAIAC AOD产品的空间信息量.在保留了公里级产品AOD的空间分布格局的基础上,SDBC产品也增强了细节和纹理特征、改善了边界现象和马赛克效应.研究结果证实SDBC模型能有效协同改进现有卫星A...