基于贝叶斯的苯并(α)芘PBPK模型优化与健康风险评估应用

应用基于生理的药代动力学(PBPK)模型预测苯并(α)芘(BaP)暴露的人体内部剂量,基于贝叶斯的马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC)方法对模型参数进行校准和优化,最后运用已优化的模型对BaP内暴露基准值进行推导.研究发现,基于贝叶斯的MCMC方法对模型后验参数校准后,模型精度明显提高,两个数据集验证结果显示残差平方和分别降低了72%和94%.PBPK模型以BaP和子代谢物3-羟基苯并(α)芘(3-OHBaP)的体内动力学过程为结构基础,模拟BaP体内浓度分布大小为脂肪>肾脏>皮肤>缓慢灌注组织>快速灌注组织>静脉血>肝脏;3-OHBaP体内浓度分布大小为肾脏>快速灌注组织>脂肪>肺>静脉血>缓慢灌注组织>肝脏>皮肤.敏感性分析显示,快速灌注组织-血分配系数对模型输出影响最大,灵敏度系数超过了200%;排泄系数影响最小,只有肾小球过滤率K_BR的灵敏度系数超过了1%.以美国国家环境保护局推荐的参考浓度2.0×10^-6mg/m³为外暴露安全基准值,基于PBPK模型推导了职业暴露的BaP生物监测当量(BE),结果显示BE值为0.405pmol/mol肌酐(尿液3-OHBaP平均浓度),为基于人体内暴露剂量水平进行定量健康风险评估奠定了基础.     

未来RCP4.5情景下黄海DMS浓度变化模拟与分析

使用CORDEX-EA过去气候态(2000-2009年)与RCP4.5情景下近未来气候态(2041-2050年)大气强迫结果驱动中国东部陆架海域耦合DMS模块生态模型,模拟了黄海过去及近未来表层DMS浓度(C_DMS),探究了黄海近未来C_DMS时空分布的变化及其影响因素.结果表明:近未来黄海C_DMS的年循环发生变化,北黄海C_DMS极高值出现月份由5、9月转变为4、10月,南黄海由4、9月转变为4、8月;局部C_DMS高值区也发生变化,春季山东半岛附近海域、夏季苏北浅滩、南黄海中东部、秋季南黄海东部C_DMS高值区加强,夏季山东半岛附近C_DMS高值区减弱.近未来热通量、风应力对山东半岛、南黄海中东部海域C_DMS影响较大;降水量、云量对西朝鲜湾C_DMS的影响占优;苏北浅滩C_DMS受多个气候因子共同作用.     

人为排放及气象因素对空气质量影响的定量分析——以疫情期间邢台市为例

选择河北省邢台市作为研究对象,将2020疫情作为一个极限管控措施下的极限减排实验情景,把2021疫情作为未来常态化疫情防控实验分析情景.与疫情前期对比,两次疫情期间臭氧浓度均有提升且2021疫情时期颗粒物浓度同样有提高,2020疫情时期其他污染物浓度均有不同程度的改善,而与2019历史同期相比,两次疫情期间臭氧浓度同样有升高现象,除此以外,2021疫情时期污染物改善较好.利用长短期记忆网络（LSTM）算法和空气质量预报模式系统（WRF-CMAQ）量化了两次疫情时期气象因素对于污染物浓度变化的影响,根据空气质量模拟法反推了不同污染物受人为影响的浓度变化.实验结果表明,LSTM算法在两次疫情期间的模拟均显示人为影响对污染物产生了负影响（降低了污染物浓度）且在总变化影响中占比较高,而CMAQ模式模拟结果中的气象因素影响占比远高于LSTM算法.CMAQ模式在两次疫情模拟中表现出了不同的结果,在2020疫情中人为影响占据了主导,而在2021疫情中,相比较2020疫情时期,除NO₂外,人类活动对其他污染物的影响均为正值（促进了污染物浓度升高）.     

因子回归和交互联合探索区域植被覆盖度的影响因素——以三江源地区为例

利用SPOT VEGETATION数据获取的归一化植被指数（NDVI）,分析三江源地区植被覆盖度（FVC）的空间异质性,围绕自然和人类活动因素,基于因子回归与交互作用联合探索自然因素和人为因素对三江源地区植被覆盖的影响.结果表明：（1）三江源地区植被覆盖度整体呈现明显的空间异质性;（2）总体上FVC空间分布的影响因素表现为自然环境因素>人类活动因素;（3）降水是影响三江源地区FVC的主要驱动因子,解释力达0.777;（4）因子交互发现：驱动解释系统呈现双因子增强,说明从系统的角度来看不存在独立起作用的因子,年降水量与其他因子的交互作用最强;（5）降水梯度影响了三江源地区FVC空间异质性的解释程度.随着降水增加,因子解释力趋稳,在降水量较多的三江源东部地区,FVC趋向于更易受高程和气温的影响;（6）数据结果亦验证了因子独立的全局最优筛选仅仅是模拟因变量特征的最优函数,其解释效果与因变量的驱动解释不能完全等同.     

三峡水库水动力分区及总磷标准研究

采用EFDC模型计算2010~2018年三峡水库流域水龄.结果表明,三峡水库水龄由上游库尾至下游库首愈来愈大,尤其坝前水龄高达100余天,湖泊属性增强,坝前支流受库区影响大,大坝调度对水龄影响较大,高水位运行期水龄将增长至2~4倍.基于水龄空间分布将三峡水库及其17条主要支流划分为河流型、河湖过渡型和湖泊型.水龄影响因素定量分析表明,水龄与水位呈正相关,与流量呈负相关,泄水期变化速率较蓄水期明显,单位流量与水位内水龄变化幅度高达6~7d,变化区间介于30~100d之间.最后,提出基于水龄权重法的河湖过渡区总磷评价标准,该标准可揭示库区水体总磷的时空变化特征.     

成渝城市群碳排放时空特征及其影响因素

利用2008~2018年成渝城市群内16个城市的面板数据,运用空间自相关和时空地理加权回归模型,探究了城市群碳排放的时空演变格局,揭示了碳排放影响因素的时空异质性.结果表明,成渝城市群碳排放整体呈增长态势,总量由5亿t增加到6.6亿t,增速约为1500t/a,地均碳排放量和人均碳排放量也存在波动上涨趋势.碳排放总量热点区域集中在成都和重庆,分别占总量约20%和25%,冷点区域为雅安市.碳排放总量和地均碳排放均存在显著的空间差异,人均碳排放的莫兰指数为正,呈现明显的空间聚集格局.整体上,人均碳排放表现出东北低-西南高的空间结构特征,南充,遂宁,广安是低低聚集区域.城市群中各个城市的影响因素显示出时空异质性,能源强度、经济发展水平、人口规模对城市的碳排放都有明显正向作用,在成渝中西部城市作用强度大;而城市化水平的正向影响较弱,对成渝东部城市影响较强.     

基于InVEST-PLUS模型的碳储量空间关联性及预测——以广东省为例

构建土地利用碳储量数据库,基于InVEST模型Carbon模块,得到广东省1990~2020年碳储量时空分布情况.用Moran’s I指数和Getis-Ord Gi^*分析格网尺度下碳储量时空分布特征,用Anselin Local Moran’s I得到LISA集聚图.然后运用PLUS模型和14个土地利用驱动因子预测2050年土地利用及其碳储量分布.结果表明,土地利用变化直接影响区域碳储量高低,林地、草地等具有生态服务功能地类碳密度最高,分别是188.44,329.34Mg/hm².碳储量空间格局整体呈现出中部低、北部高、东西中等的特点.碳储量空间分布特征与土地利用特征一致,碳储量显著高值集聚区域分布在建设用地少、生态用地多且连片的粤北地区,显著低值区域分布在国土开发强度和生态用地破碎化程度高的珠三角地带.在自然发展情景下,到2050年广东省土地利用碳储量将减少4327.21万Mg,随着国土空间进一步开发,环珠江口沿岸城市碳储量持续下降.增加植被生态系统碳储量,是实现碳中和的重要手段之一.要继续维持粤北山区生态保护屏障的重要地位,减缓珠三角城市土地开发强度,提高建设用地集约节约能力,形成平衡协调的土地利用和碳储量格局.     

天山北坡经济带土壤重金属来源及污染评价

为定量识别与评价天山北坡经济带中奇台、吉木萨尔、阜康等地区土壤重金属来源与生态风险,对该区域171个表层土壤中Zn、Cu、Cr、Pb、Hg、As和Cd7种常见重金属的含量进行测定.运用统计学方法、主成分分析、正定矩阵因子分解（PMF）与潜在生态风险指数进行重金属污染程度评价以及来源分析.结果表明,研究区土壤Zn、Cu与Cr之外,Pb、Hg、As和Cd分别超过了新疆土壤背景值4.1、2.0、8.0和48.0倍;与国家土壤重金属风险筛选值相比,Zn、Cr和Hg浓度在安全范围内,Cu与Pb有少部分样点污染较严重,超出筛选值,As与Cd平均值分别超出筛选值的3.09倍与19.17倍.污染来源分析结果显示研究区土壤中的重金属元素主要来自于燃煤源、交通运输、大气降尘、农工业排放和自然因素.生态风险评价结果分析表明,Zn、Cu、Cr和Pb处于轻微风险状态;Cd处于极高风险水平;73.68%的Hg处于中等风险,18.71%处于高风险;43.86%的As生态风险处于中等风险,51.46%处于高风险.综合潜在生态指数介于472~2575.69,Cd对综合潜在生态指数贡献率达到了89.24%,其次是As与Hg,表明研究区Cd对土壤生态环境危害很大,As与Hg也需要特别引起重视.     

碱处理对污泥产甲烷与中间产物氨基酸的影响及两者相关性研究

以剩余污泥为底物,研究了碱处理pH对污泥有机物溶出,水解产生的氨基酸种类和构型以及厌氧消化产甲烷的影响。分别采用2种动力学模型对产甲烷过程进行拟合,并利用Spearman分析考察了氨基酸与产甲烷之间相关性。结果显示：碱处理pH为11时COD溶出率最大,最终累积产甲烷量较空白组提高了1.4倍。改进Gompertz模型对产甲烷过程拟合效果较好,拟合系数均在0.989以上,误差范围在3.9%以内。碱处理可提高水解产物氨基酸含量和种类,溶出的氨基酸同时具有L型和D型,其中L、D-Cys含量最高。L型氨基酸含量高于其对映体(Thr除外),Thr的外消旋化程度(D/(D+L))最高(54.0%),其次为Cys (45.5%)和Ala (44.0%)。氨基酸中D-Leu、D-Asp、L-Thr和L-Cys含量与甲烷产量之间有较强的相关性,其Spearman系数分别为0.894、0.9、0.9和0.9(P<0.05)。这为后续研究氨基酸及其构型对厌氧消化产甲烷的影响提供理论参考,为调控厌氧消化提供新的思路。     

基于遥感数据估算近地面PM2.5浓度的研究进展

卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)具有广泛的空间覆盖度和相对较高的时空分辨率. 基于AOD与PM_2.5的相关关系来估算PM_2.5浓度已成为监测近地面PM_2.5的有效途径,其估算结果较可靠,能够为治理PM_2.5污染提供数据基础和科学依据. 从反演AOD数据集和PM_2.5浓度估算模型2个方面进行梳理归纳,从卫星轨道运行类型角度分析各类传感器的产品特征,并对缺失AOD的插补方法进行分类评价;对PM_2.5浓度的估算模型进行比较分析,指出不同模型的优缺点和适应性. 结果表明:①各类卫星传感器均具有特定功能及优缺点,其中地球同步轨道(GEO)卫星的快速发展,使其在估算PM_2.5浓度的应用上越来越广泛. ②插补后的AOD比AOD初始产品具有更连续的时空分布和更高的准确性,基于模型的多变量估算不仅可以实现数据的全面覆盖,还可以获得更好的估算精度. ③组合模型成为估算PM_2.5浓度的重要方法,机器学习模型的加入能够有效提高PM_2.5浓度的估算精度. 研究显示,利用AOD估算近地面PM_2.5浓度不仅弥补了地面PM_2.5监测的空间不连续性,更有助于解析PM_2.5浓度的时空分布特征及污染来源.