森林保险支付意愿及影响因素分析——基于异质性营林主体视角

基于期望效用函数理论分析了异质性营林主体的森林保险支付意愿及差异,并以传统小林农和新型林业经营主体为研究对象,以福建省382户传统小林农和88户新型林业经营主体的调研数据为基础,综合运用条件估值法、卡方检验及Cox比例风险模型,对异质性营林主体的森林保险支付意愿与差异及支付意愿影响因素进行对比与分析。研究表明：传统小林农和新型林业经营主体的森林保险意愿支付水平存在显著差异,在1000~2500元/亩保障水平下,传统小林农的意愿支付水平分别为1.911元/亩、2.941元/亩、3.532元/亩及3.979元/亩,新型林业经营主体为1.632元/亩、3.971元/亩、5.809元/亩及6.864元/亩;两类营林主体的支付意愿均随保额的提高而提高,但新型林业经营主体的提升幅度远高于小林农。异质性营林主体的森林保险支付意愿影响因素也存在明显差别,这与其在森林保险认知特征、林业生产经营特征、林业灾损特征、森林保险产品评价特征等方面存在显著差异有关。此外,林地面积对两类营林主体支付意愿均具有显著影响,规模化、集约化的林业生产经营可促进林业经营主体的森林保险愿意支付水平。     

基于变量重要性评分-随机森林的溶解氧预测模型——以深圳湾为例

运用Pearson相关性分析,变量重要性评分和随机森林方法构建了溶解氧（DO）实时预测模型,并以深圳湾为例采用浮标资料预测1,3,6和12h的溶解氧.模型预测结果表明,模型最优的输入条件为pH值,水温,叶绿素a,氧化还原电位和蓝绿藻5个水质指标,1h预报的相关系数在0.9以上,6h预报结果一定程度上可以满足工程要求,但对低溶解氧事件的预报必须在3h以内.     

高海拔地区与低海拔地区污水处理系统中微生物群落特征分析对比

从污水处理系统中微生物群落结构特征分析入手,利用高通量基因测序技术对高海拔地区(西藏)与低海拔地区(无锡)生活污水处理厂污泥样品中的微生物群落结构进行分析和对比。结果表明:高海拔地区各样品的Simpson指数(0.993~0.994)和Shannon指数(8.388~8.668)均高于低海拔地区的数值,但实际处理效率却低于低海拔环境。高海拔地区样品中丰度最高的菌属为Haliangium和Ferruginibacter,丰度分别为6.5%~10.3%和5.6%~6.4%,与去除水中的生化需氧量相关,而在低海拔地区样品中丰度最高的菌属为Hyphomicrobium,丰度为7.8%~11.4%,与污水处理的脱氮功能相关。在低海拔地区,具有除磷功能的聚磷假丝酵母菌(Candidatus accumulibacter)的丰度值为1.3%,但是在高海拔地区的样品中却未检测到其存在, 而是由Tetrasphaera(丰度1.2%~1.6%)和黄杆菌(Flavobacterium,丰度0.57%~0.70%)替代。环境条件的主成分分析结果表明,与高海拔地区的菌属种类分布相关性最高的环境因素为TN浓度,其次为TP、NH₄+-N和DO浓度。高海拔环境下,COD和BOD₅对微生物菌落分布的影响明显低于低海拔环境。     

污水处理系统微生物群落时空分布和构建机制研究进展

探索微生物群落时空分布和构建机制一直是环境微生物生态学研究的目标和挑战。近年来,微生物生态学规律和理论逐渐在工程系统中得到应用,分类群-面积关系、分类群-时间关系和距离-衰减效应等规律已在污水处理系统的微生物群落分布中得到验证。随着研究的发展,微生物时空分布研究已从群落分布规律的发现和描述,拓展到驱动群落分布的因素,即群落构建机制的探索。介绍了污水处理系统微生物群落时空分布规律和构建机制的研究进展,并对未来的方向进行了展望,强调了将生态理论和工程实践相结合的重要性。未来应在污水处理系统核心微生物研究、微生物群落的生物多样性、构建机制与污水处理性能的关联、多组学技术在微生物时空分布和构建机制研究中的应用等方面有所突破。     

两级A/O工艺处理焦化废水有机污染物转化特征及细菌群落响应

为探究两级缺氧/好氧(anoxic/oxic, A/O)工艺处理焦化废水有机污染物转化和细菌群落结构之间的关系,以实际运行的焦化废水处理厂为研究对象,采用傅里叶变换红外光谱和三维荧光光谱对废水中有机污染物官能团与溶解性有机物(dissolved organic matter, DOM)进行分析,并采用高通量测序技术,分析两级A/O工艺中细菌群落结构及其功能的沿程变化. 结果表明:①两级A/O工艺对化学需氧量(COD)、氨氮(NH₄+-N)、硫氰酸盐(SCN?)、苯并[a]芘(BaP)、苯酚、挥发酚的去除率均在90%以上. ②各有机污染物的去除与醇类、脂类、醚类、多糖类及羧酸类等物质的C≡N、C—N、C=C、—CO—伸缩振动,以及—NH₂和N—H弯曲振动等官能团运动有关,原水中大部分DOM被去除. ③微生物分析表明,硫杆菌(Thiobacillus)为两级A/O工艺的优势菌属(相对丰度为18.85%~31.06%),Fluviicola和norank_f_JG30-KF-CM45的相对丰度与BaP浓度均呈负相关,Arenimonas的相对丰度与挥发酚、苯酚浓度均呈正相关,Bradyrhizobium、Nakamurella、Nitrospira、norank_f_NS9_marine_group、unclassified_f_Rhizobiaceae的相对丰度与挥发酚、苯酚浓度均呈负相关. ④两级A/O工艺中有机污染物的去除与氟苯甲酸酯降解、多环芳烃降解、苯甲酸酯降解等多种代谢途径有关. 研究显示,经两级A/O工艺处理后,焦化废水中的主要污染物均显著去除,并且有机污染物变化均会影响功能微生物相对丰度的改变.      

不同氮肥策略对汞污染土壤修复效果的影响

为明确不同施氮肥策略对汞污染土壤的改良效果及其对土壤细菌群落的影响作用,该研究选取受汞污染的酸性土壤(G)和碱性土壤(S)为研究对象,分别设置未施肥空白对照（GK、SK）、仅施速效氮肥（GA、SA）、仅施缓释氮肥（GS、SS）以及生物炭配施缓释氮肥（GB、SB）8种实验处理,基于盆栽实验,探究各处理对汞污染土壤的改良作用、微生物群落的影响,并进一步明确对作物安全的作用效果。结果表明,与GK、SK相比,施肥使汞污染土壤中汞含量分别降低了20.47%～81.60%（酸性）与23.38%～75.74%（碱性）;与GA、SA相比,GS、SS处理中,土壤中汞含量分别显著降低了75.96%、69.86%;值得注意的是,生物炭配施处理（GB、SB）对汞污染土壤的改良效果与仅缓释氮肥（GS、SS）处理之间并无显著差异。生物炭配施缓释氮肥处理与其他各处理相比,对原土壤微生物群落结构影响显著,其中,酸性土壤的微生物丰度增加了6.23%,多样性下降11.36%,而碱性土壤中二者均呈下降趋势,分别下降了17.69%、16.81%。对韭菜中汞含量的研究发现,各施氮肥处理中,酸性土壤的可食用部分与根部的汞含量分别下降20.38%～66.46%、20.76%～35.22%;而在碱性土壤中,仅配施处理中作物的可食用部分与根部中的汞含量显著下降,与仅缓释氮肥相比显著下降,分别为45.05%、28.15%。根据Spearman相关性分析金属汞、pH和有机质是影响细菌群落的重要因子。由此可得,施缓释氮肥是降低汞污染土壤的最佳策略,而生物炭配施缓释氮肥在有效改良土壤汞污染（尤其酸性土壤）的同时,显著提高了土壤中细菌的丰度,降低作物中汞含量。该研究在为汞污染土壤改良提供理论依据的同时,探究了缓释氮肥及其与生物炭配施的作用效果。     

2016－2019年夏季长江口海域大型底栖动物群落结构的变化及其原因分析

笔者于2016－2019年夏季对长江口海域进行了4个航次的生态环境调查,分析了大型底栖动物群落结构的现状及变化,并对其变化的原因进行了探讨。结果表明,2016－2019年夏季调查海域大型底栖动物的种类数量、丰度、生物量和多样性指数均呈现一定程度的下降。大型底栖动物的种类由2016年的38种下降为2019年的15种;丰度由189.88 ind/m2下降为81.25 ind/m2;生物量由11.60 g/m2下降为5.33 g/m2;多样性指数由1.72下降为0.72。中蚓虫（Mediomastus sp.）、索沙蚕（Lumbrinereis sp.）等为调查海域的主要优势种,多毛类为主要的优势类群。相关性分析表明,富营养化加重和浮游植物初级生产力的下降,是2016－2019年夏季长江口海域大型底栖动物数量和群落结构发生变化的主要原因,而底层低氧以及沉积物底质的变化也对大型底栖动物的群落结构产生了一定的影响。     

极端梯度提升与随机森林融合的天然气露点预测方法

目的 解决目前水露点数据多为人工采用测量仪器测得,时效性低且成本高昂的问题。方法 建立一种基于极端梯度提升(XGBoost)和随机森林(RF)的天然气水露点预测方法。采用XGBoost方法对所有监测工艺参数进行分析,筛选出主要影响水露点的关键工艺特征参数,以排除无关特征参数对预测的干扰。建立RF预测模型,输入关键特征集参数,实现对水露点的实时预测。以重庆气矿某脱水监测系统监测数据与生产数据为例,对所提预测方法进行对比分析验证。结果 相较于XGBoost、SVM等预测方法,RF模型具有最佳的预测性能,且经过XGBoost特征选择后,RF预测结果的MAE值降低了0.016 9 ℃,RMSE值降低了0.014 6 ℃。结论 基于极端梯度提升与随机森林融合的水露点预测方法具有更优的预测精度与鲁棒性,对指导脱水现场生产具有积极作用。     

基于随机森林的南京市PM2.5和O3对减排的响应

自2013年《大气污染防治行动计划》实施后,南京市大气污染有所改善,但仍面临着细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染问题.为探究污染物浓度对其前体物减排的响应,获得有效的减排策略,常利用大气化学模式进行多组基于排放扰动的敏感性试验,而这需要消耗大量计算时间和计算资源.应用随机森林算法对2015年大气化学传输模式(GEOS-Chem)模拟结果进行机器学习,高效地预测了南京2019年PM_2.5浓度日均值和日最大8 h臭氧(MDA8 O₃)浓度对不同人为源排放控制情景的响应.随机森林结果表明2019年中国人为排放每减少10%,南京ρ(PM_2.5)季节平均值下降2～4μg·m^-3.当2019年中国人为源减排比例高于20%时,南京ρ(PM_2.5)年均值将低于国家二级限值(35μg·m^-3).若仅对中国地区O₃前体物氮氧化物(NO_x)和挥发性有机污染物(VOCs)同比例减排,反而...