具有LXRα活性效应物质的新型筛查方法研究

为了检测环境中潜在的LXRα效应物质.本研究以LXRα蛋白为例,利用核受体蛋白与小分子亲和结合的原理,构建了pCold-TF-LXRα重组蛋白并优化了重组蛋白的表达条件,建立了特异性捕获活性物质的方法.结果表明：诱导温度为20℃、诱导剂IPTG浓度为0.4mmol/L为重组蛋白的最佳表达条件;同时,利用LXRα激动剂T0901317 4个梯度浓度（0.25,2.5,25,250μg/L）的加标回收率实验测得线性回归曲线为y =0.83604x+0.40763,R²=0.9948,证明方法具有有效性;对比pCold-TF空载体蛋白（6.42%）和重组蛋白（79.83%）对T0901317（250 μg/L）的回收率,说明方法具有特异性.为了验证方法的实用性,将重组蛋白与15种典型的有机磷酸酯类化合物（OPEs）的混合标样进行“捕获”实验,证明了TPHP、BPADP、TCrP、EHDPP、TNBP、RDP、TEHP、TDCIPP具有LXRα的活性效应.最后,用酵母双杂交实验验证了这8种OPEs均为LXRα的拮抗剂.     

游离氯联合湿干比调控启动CRI系统短程硝化研究

短程硝化反硝化工艺为解决人工快渗(CRI)系统脱氮效率低的弊端提供了新思路,通过适宜的调控方法启动短程硝化是实现该工艺的关键。为此,考察了游离氯和湿干比对CRI系统内氮素污染物转化的影响,分析了不同阶段的菌群活性和结构特征,探究了游离氯联合湿干比调控启动CRI系统短程硝化的可行性。结果表明,连续添加3 mg/L游离氯23 d后NO2--N积累率稳定在70%左右,亚硝酸氧化菌(NOB)的活性将受到严重抑制且难以在短期内恢复。此时调节湿干比为1∶5,NH_4~+-N平均去除率、NO_2~--N平均积累率分别升高至97.41%、94.80%,成功启动短程硝化。16S rRNA高通量测序结果表明,CRI系统内氨氧化菌(AOB)的主要类型为Nitrosomonas、Nitrosovibrio,NOB的主要类型为Nitrospira。CRI系统短程硝化启动成功后,AOB的相对丰度由启动前的4.21%增加到6.69%,而NOB的相对丰度由4.34%降低到0.17%。因此,游离氯联合湿干比调控能选择性抑制NOB活性和促进AOB增殖,可为CRI系统启动短程硝化提供一种可行的新方法。     

水下生态系统构建技术研究进展及应用现状

现阶段,构建水下生态系统是水体生态净化技术的重要标识。文章基于国内外水下生态系统的发展现状、并结合相应的成功构建案例,综合评述了水下生态系统的构建模式,分析了水下生态系统的环境保护及生态修复思路,并且在此基础上提出了相应的实践建议;同时归纳了不同种类的沉水植物、水生动物的特点、应用范围及其在实际应用中的优缺点。提倡水下生态系统的构建应符合因地制宜、就近取材的大原则,在保护水体生态的基础上符合经济、环保的发展理念。实践证明,在水下生态系统动、植物的协同作用下,系统的成功构建不仅可以改善水质状态、丰富生物多样性,同时还解决快速城市化导致的城市内涝灾害、生态环境恶化等问题,具备显著的经济、社会和生态环境效益。     

居民小区给排水系统强化新冠病毒防范措施探讨

根据新冠肺炎疫情防治要求,分析了新冠病毒颗粒在生活污水中存在形式和传播途径,全面梳理了居民小区给排水系统关键环节和位置。结合我国小区建成现状和近期开展的民生改善工程,在既有设施安全保障基础上提出可强化居民小区给排水系统病毒防范的措施。指出了小区防范强化措施对于调查新冠肺炎流行病和健全公共卫生应急管理体系的重要意义。     

大气污染特征研究及臭氧污染个例分析——以深圳市龙华区为例

根据深圳市龙华区观澜子站空气质量监测数据,对龙华区近年来空气质量状况、主要大气污染物浓度时间变化特征、气象条件和污染物浓度相关性,以及典型臭氧(O_3)污染过程进行了分析。结果表明龙华区空气质量以优良为主,空气质量指数(AQI)超标日中,O_3浓度超标天数最多,其次依次是PM_(2.5)、PM_(10)和二氧化氮(NO_2)。PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2在秋冬季的浓度最高,春季次之,夏季最低;而O_3浓度则在夏秋季最高,春季次之,冬季最低。除O_3(日间浓度高于夜间浓度)以外,PM_(2.5)、PM10和NO_2晚间浓度高于日间浓度。此外,相关性研究表明,颗粒物污染以细颗粒物为主,O_3(8 h)和NO_2与颗粒物浓度均呈正相关性。由于地域差异的存在,O_3(8 h)和颗粒物浓度的相关性在不同地域表现也不同。同时,大气污染物浓度与气象条件和人为排放源的相关性较高。     

基于机器学习的细粒度空气质量时间预测器

针对空气质量状况的预防和治理,提出了基于线性回归的空气质量预测方法。作为时间预测器,更多的是考虑本地的历史数据、过去与未来的状况,挖掘空气质量随时间变化的关系以及变化趋势,为了选取最优的特征,对数据进行分析,找到与空气质量变化关系密切且存在线性关系的特征,以此特征来建立线性回归模型,并使用Cross-Validation方法进行评估验证。实验结果表明线性回归方法能够有效地预测到空气质量的变化趋势,效果良好,具有较强的实用性。