The role of digital data entry in participatory environmental monitoring

Many argue that monitoring conducted exclusively by scientists is insufficient to address ongoing environmental challenges. One solution entails the use of mobile digital devices in participatory monitoring (PM) programs. But how digital data entry affects programs with varying levels of stakeholder participation, from nonscientists collecting field data to nonscientists administering every step of a monitoring program, remains unclear. We reviewed the successes, in terms of management interventions and sustainability, of 107 monitoring programs described in the literature (hereafter programs) and compared these with case studies from our PM experiences in Australia, Canada, Ethiopia, Ghana, Greenland, and Vietnam (hereafter cases). Our literature review showed that participatory programs were less likely to use digital devices, and 2 of our 3 more participatory cases were also slow to adopt digital data entry. Programs that were participatory and used digital devices were more likely to report management actions, which was consistent with cases in Ethiopia, Greenland, and Australia. Programs engaging volunteers were more frequently reported as ongoing, but those involving digital data entry were less often sustained when data collectors were volunteers. For the Vietnamese and Canadian cases, sustainability was undermined by a mismatch in stakeholder objectives. In the Ghanaian case, complex field protocols diminished monitoring sustainability. Innovative technologies attract interest, but the foundation of effective participatory adaptive monitoring depends more on collaboratively defined questions, objectives, conceptual models, and monitoring approaches. When this foundation is built through effective partnerships, digital data entry can enable the collection of more data of higher quality. Without this foundation, or when implemented ineffectively or unnecessarily, digital data entry can be an additional expense that distracts from core monitoring objectives and undermines project sustainability. The appropriate role of digital data entry in PM likely depends more on the context in which it is used and less on the technology itself.     

长江口海域底栖生态环境质量评价——AMBI和M-AMBI法

AMBI(AZTI’s Marine Biotic Index)和M-AMBI(Multivariate-AMBI)指数可以有效地评价河口和近岸海域软底质海洋大型底栖动物群落对人为和自然扰动的响应.本研究根据2009年4月在长江口采集的大型底栖动物资料,首次在长江口海域同时运用栖息密度和生物量计算AMBI(BAMBI)和M-AMBI(M-BAMBI),对其进行底栖生态质量评价.结果表明,长江口底栖生态环境皆受到不同程度的干扰,其中受干扰最严重的区域集中在杭州湾、舟山及长江口门区附近海域,与该海域的陆源排污、富营养化以及大量的海岸工程建设等有密切的关系.单因素方差分析表明,运用栖息密度和生物量计算出的两个指数值,评价结果无明显的差异.与AMBI相比,M-AMBI与本研究生物群落结构参数以及环境因子的匹配度更高,能够更有效地评价长江口底栖生态环境质量.Pearson相关分析和一元线性回归分析表明,M-AMBI与底层水体的富营养化指数之间存在线性显著负相关关系,而与表层水体的呈非线性显著负相关;AMBI与富营养化指数之间却无显著相关关系,说明M-AMBI更适合指示长江口水域的富营养化压力.     

中国低中放近地表处置场环境评价方法研究

放射性废物的处置是对其管理的最终步骤.放射性废物处置的基本安全目标是保护人类和环境免受电离辐射的有害影响.开展处置场环境影响评价可以量化它对人体健康和环境潜在影响.通过与IAEA近十几年的最新研究成果相比较,分析了中国低中放近地表处置场现行评价方法的不足,提出了改进方式,并对中国近地表处置场环境影响评价技术研究下一步应开展的工作进行了探讨.     

太湖流域污水处理厂低温生物脱氮运行模式研究

以苏州工业园区第二污水厂在冬季低温下的实际运行为例,重点分析了低温生物脱氮的影响因子,并探讨影响低温生物脱氮的因素.根据污水处理厂冬季水温特征和低温脱氮影响规律,结合污水厂运行经验和数据分析提出太湖流域污水厂低温生物脱氮的适合措施,以达到低温下保证运行效果使出水达标,并结合冬季低温下太湖流域污水厂的特点,为保证总氮出水达标提出来了相应的解决方案和措施.     

福建省工业CO2排放效率评价研究

运用基于非期望产出、非径向、非角度的SBM-DEA模型,对2005年-2014年福建省工业35个行业CO2排放效率进行评价,然后通过行业效率值动态聚类深入揭示福建省工业行业CO2排放特质,最后提出福建省工业低碳发展的建议.研究表明:福建省工业存在较大的节能减排空间,高效率行业具有技术进步显著的优势,中效率行业效率值受贸易结构影响,低效率行业普遍存在产能过剩的问题.因此,福建省工业低碳转型需要调整能源消费结构、推进低碳技术进步、优化贸易结构、消化过剩产能.     

低中放处置场环境评价参数灵敏度分析

选取90Sr、239Pu和14C为代表核素,采用单参数变分法对某低中水平放射性固体废物处置场环境影响评价中与核素迁移相关的主要评价参数开展了参数灵敏度分析.分析结果表明:对于低中放处置场而言,环境影响评价模式中主要评价参数的选择对最终评价结果的影响很大,因此在环境影响评价中开展不确定度及敏感度分析是必要的.     

川东北低山丘陵区细颗粒物主要相关因素和季节变化分析——以南充主城区为例

基于中国空气质量在线监测分析平台和全球天气精准预报网的大气质量和气象数据,以四川盆地东北低山丘陵区典型城市南充市主城区为例,检验了细颗粒物(PM_(2.5))浓度的概率密度分布,发现其接近对数正态分布,由相关分析确定了PM_(2.5)浓度的主要相关因素为CO、NO_2(相关系数r分别为0.76、0.55,P0.01),再通过对2014年1月—2016年6月的日数据的逐步回归筛选出最优的回归指标和模拟方程(决定系数R_(adj)~2为0.68,P0.05),2016年7月—2017年6月的数据验证表明模拟效果较好(拟合优度为0.64,相对误差15.48%);最后根据时序插值、浓度和IAQI(PM_(2.5))的时段均值发现PM_(2.5)浓度在年际上有降低趋势;在季节上由高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季;PM_(2.5)浓度在1月和6月分别呈现出年内的峰值和谷值,5、10月出现了阶段性峰值,尤其是5月;IAQI(PM_(2.5))的季节变化与浓度变化规律相似;且PM_(2.5)与PM_(10)比值的均值为0.67,表明现阶段南充市主城区大气污染物中细颗粒物占有较大比重。     

Fe-MnOx-CeO2/ZrO2低温催化还原NO性能研究

以纳米ZrO2为载体,用浸渍法制备出Fe-MnOx-CeO2/ZrO2催化剂,考察了活性组分配比和助剂负载量对催化剂低温NH3选择性催化还原NO活性的影响,并对催化剂进行了XRD、SEM、EDS和BET表征;探讨了温度、H2O和SO2对Fe-MnOx-CeO2/ZrO2催化剂低温下NH3选择性催化还原NO的影响,结果表明,无SO2和H2O条件下,8%Fe-10%MnOx-CeO2/ZrO2催化剂具有良好的催化活性和稳定性.120℃时,催化剂的脱硝效率为85.23%,当温度升至180℃时,脱硝效率可达到92.0%.SO2和H2O共存条件下,催化剂易失活,采用傅立叶变换红外光谱对各反应阶段的催化剂进行了表征,对其失活机制进行深入研究,结果表明,催化剂失活的主要原因是催化剂表面硫酸铵盐的沉积和催化剂本身活性成分的硫酸盐化.     

TiO2/PS/Fe3O4 光催化剂的低温制备及其光催化和磁回收性能

以聚苯乙烯(PS)包覆油酸修饰过的纳米Fe3O4为磁核,在低温(90℃)、中性(pH=7左右)条件下,制备了以PS为惰性隔离层的磁载TiO2光催化剂.用X射线衍射仪(XRD)、透射电子显微镜(TEM)、傅里叶红外分光光度计(FT-IR)、振动样品磁强计(VSM)对催化剂的物相组成、形貌、表面性质、磁学性质进行了表征.以苯酚为模拟污染物,考察了其光催化活性,以自制的磁回收装置,考察其回收特性.结果表明,低温制备的TiO2为锐钛矿结构,平均粒径为2～5 nm,催化剂TiO2/PS/Fe3O4[其中物质的量比为n(TiO2)∶n(St)∶n(Fe3O4)=60∶2.5∶1]具有结构完整的壳/壳/核结构,TiO2在PS/Fe3O4表面负载牢固;光催化降解苯酚遵循一级反应动力学方程,TiO2/PS/Fe3O4[n(TiO2)∶n(St)∶n(Fe3O4)=60∶2.5∶1]的反应速率常数K=0.025 8,与纯TiO2的活性接近(K=0.026 2);循环使用5次后,反应速率常数仅降低0.003 4.所制催化剂具有较强的磁感应强度,平均回收率可达到92%以上.该低温水解法制备的磁载TiO2光催化剂具有良好的应用前景.     

短程深度脱氮中试工艺的低温启动和维持

试验采用有效体积为7.0 m3的SBR中试反应器处理生活污水,考察了低温条件下短程深度脱氮工艺的启动方法及稳定性.利用基于鼓风机频率(BF)和pH的实时控制策略对SBR系统进行实时控制.结果表明,SBR系统在低温条件(11～16℃)和50 d内快速启动短程深度脱氮工艺,亚硝酸盐积累率从19.8%上升到90%.在中低温条件(9～28℃)下短程深度脱氮性能维持长达550 d,亚硝酸盐积累率始终维持在95%左右,出水TN浓度维持在3 mg·L-1,TN去除率维持在95%以上.由此可见,低温下启动SBR短程深度脱氮工艺并长期维持完全可行.