大气污染物排放调查监测研究进展

系统总结了当前大气污染物排放调查监测的主要方法及其在全球、区域、局地等不同尺度的典型应用,分析了地面监测、模型模拟与遥感反演3种方法受排放源多样、成分复杂、时空变异显著等因素影响,在尺度效应、成分解析等方面存在的问题。从优化监测方法、改进监测模式、融合监测技术等角度,提出了构建现代化大气污染物排放调查监测网络、开展污染物在不同排放阶段的变化解析研究及在不同圈层间的迁移全过程研究等建议。     

碳组分不同监测分析技术的比较

采用在线监测和实验室分析方法,分别在热光透射法(TOT)NIOSH 5040、870升温协议和热光反射法(TOR)IMPROVE-A升温协议下测定PM_2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC),并将各测定结果做比对分析。结果表明,在线监测(NIOSH 5040)与实验室分析(IMPROVE-A)结果的相关系数R>0.8,总体相关性较好,EC值差异略大;在线监测与实验室分析在NIOSH 870协议下TC测定值总体相近,OC与EC测定值略有差异;在线监测中NIOSH 5040协议下的OC测定值略低于870协议,EC测定值略高于870协议,日常监测中两种温度协议均可选择。     

环境DNA技术在环境监测与动物生产管理中的应用进展

概述了环境DNA技术目前的研究方向和分析原理,介绍了该技术在水生、土壤和植物生态系统中的应用进展,以及在监测畜舍环境、促进畜禽粪污无害化处理、检测动物营养与健康状况、调查动物群体遗传多样性、监测和预防畜禽疾病等动物生产管理中的应用前景。分析了环境DNA技术的优势与局限,并在此基础上提出了建立标准操作流程、提高检测精确度、积极推广应用环境DNA技术等建议。     

泸州市降水监测布点优化研究

在泸州市2016—2020年大气降水监测数据的基础上,借助聚类分析、多元方差分析等统计分析手段,对原有降水监测点位进行优化研究,并验证优化结果。在遵循《酸沉降监测技术规范》(HJ/T 165—2004)点位布设要求的前提下,建立了降水监测点位评价体系,从原有7个降水监测点位中优化筛选出3个。优化后的点位对监测结果的影响显著性均>0.05,表明优化前后全市降水数据无显著性差异,该优化方案不会影响区域整体代表性。     

环境监测现代化建设体系中的实验室管理

阐述了重点实验室建设的主要目标,以及重点实验室的主要研究内容和发展方向,提出对重点实验室实行开放运行的管理机制,规范管理制度,争取重大科研项目,注重人才培养,加强国际合作与交流,加强质量控制和质量管理,坚持持续改进。     

易燃液体仓库安全监控系统研究

通过对易燃液体仓库的潜在危险的分析和研究,以及火灾爆炸危险性分析,说明安全监控技术的重要性。在对监测参数进行分析的基础上,给出了对监测易燃液体仓库的安全监控系统和监测点的布置以及采用合适的探测器。     

基于工业以太网的瓦斯监控系统设计

以具有工业以太网接口的井下监控分站为核心,搭建从监控计算机到井下监控分站间完全基于工业以太网的瓦斯监控系统。监控系统硬件选用两台数据采集计算机通过双机冗余方式专门采集数据,存入数据库服务器供其余监控计算机调用。监控系统软件由专门数据采集软件KingOPCServer、工业实时数据库KingHistorian、工控软件Kingview6.53组成了完全基于以太网网络的软件体系。新型矿井瓦斯监控系统可以以最小成本实现对各类早期瓦斯监控系统的升级,将原瓦斯监控系统传输速率提升到100Mbps以上,更便于与IP视频电话系统、工业电视系统、人员安全检测系统、人员定位等系统的综合布设。     

便携式GC-MS在石油污染土壤应急监测中的应用

针对石油污染土壤中VOCs含量的应急监测,便携式气相色谱-质谱联用仪适用于土壤中甲苯、乙苯、二甲苯、三氯苯等13种苯系物的快速定量检测,通过对某废弃炼油厂土壤样品测定,该方法在快速定性的同时,定量测定5~20411μg/kg土壤样品具有很高的可靠性。     

Long‐Term Trends of Nutrients and Sediment from the Nontidal Chesapeake Watershed: An Assessment of Progress by River and Season

To assess historical loads of nitrogen (N), phosphorus (P), and suspended sediment (SS) from the nontidal Chesapeake Bay watershed (NTCBW), we analyzed decadal seasonal trends of flow‐normalized loads at the fall‐line of nine major rivers that account for >90% of NTCBW flow. Evaluations of loads by season revealed N, P, and SS load magnitudes have been highest in January‐March and lowest in July‐September, but the temporal trends have followed similar decadal‐scale patterns in all seasons, with notable exceptions. Generally, total N (TN) load has dropped since the late 1980s, but particulate nutrients and SS have risen since the mid‐1990s. The majority of these rises were from Susquehanna River and relate to diminished net trapping at the Conowingo Reservoir. Substantial rises in SS were also observed, however, in other rivers. Moreover, the summed rise in particulate P load from other rivers is of similar magnitude as from Susquehanna. Dissolved nutrient loads have dropped in the upland (Piedmont and above) rivers, but risen in two small rivers in the Coastal Plain affected by lagged groundwater input. In addition, analysis of fractional contributions revealed consistent N trends across the upland watersheds. Finally, total N:total P ratios have declined in most rivers, suggesting the potential for changes in nutrient limitation. Overall, this integrated study of historical data highlights the value of maintaining long‐term monitoring at multiple watershed locations.     

结构应力逆向推演模型及其不确定度定量分析

目的 针对现有结构安全在线监测与评估方法存在的短板,结合人工智能方法探索新的解决方案。提出一种基于有限测点应力逆向推演整体结构应力分布的方法,以数据驱动的模式,基于神经网络技术搭建算法模型。方法 以结构有限元仿真数据为基础,运用相关性分析方法,获取代表结构响应特征的有限个测点,利用神经网络方法构建基于有限测点应力推演结构全场应力分布的算法模型。结果 以科学试验平台的连接器结构为对象,开展该算法模型的应用研究,并且对该应用实例下的算法模型开展不确定度分析,推演结果的相对不确定度u95rel为8.6%。结论 该算法模型的推演结果正确反映了结构总体响应特征。从建模过程角度分析,该算法模型的不确定度来源主要包括相关性分析方法、神经网络建模以及模型收敛条件3个方面。