不同水位期汉丰湖和高阳湖上覆水时空分异特征

为研究三峡库区不同水位条件下澎溪河流域永久性回水区高阳湖与城市内湖汉丰湖的水环境差异,确定影响湖库水环境变化的水质指标,于2018年11月~2019年10月,对两湖库上覆水进行逐月样品采集.以水质监测数据为基础,参照三峡水库调度的时间周期,将采样时间划分为蓄水期,消落期和泄水期3个时段,运用多元统计方法,分析了2个湖库的水环境时空分异特征.单因子水质评价结果显示,湖库水质等级具有时空分异性,浮游植物大量生长发育的3,4,5月及雨量充足的7,8月,2个湖大部分处于劣Ⅳ~劣Ⅴ类,而一年中其他时段主要达到地表水Ⅲ类标准.判别分析表明,透明度,溶氧,电导率,pH值,水温,水深（depth）,总有机碳,总氮和氨氮均为两湖库水环境时空显著性差异的指示因子,泄水期,2个湖库水环境差异不大,但蓄水期和消落期,2个湖水环境具有明显的差异性.主成分分析显示,不同水位条件下,引起湖库水环境变化的主导因子不同,消落期水环境主要影响因子为TN,NH₃-N,水深和pH值;泄水期主要是TN,TP和EC;蓄水期主要影响因子为水深,TOC,TN,TP和NH₃-N.水体污染程度来看,汉丰湖：蓄水期 > 消落期 > 泄水期;空间表现为：HF3 < HF1 < HF2 < HF4 < HF5 < HF8 < HF7 < HF6.高阳湖：泄水期 > 消落期 > 蓄水期;空间表现为GY2 < GY3 < GY1 < GY5 < GY6 < GY4.     

PM10可替代源成分谱的建立方法及其应用

对收集到的我国35个城市的PM10有效实测源成分谱进行系统聚类,应用系统聚类和方差分析方法,对源成分谱进行聚类和区域的划分.对聚为一类的各城市源成分谱进行主成分分析,所得主成分得分系数作为权重,加权运算建立可替代源成分谱.利用R、CD以及CMB模型解析所得源贡献值的相对误差,评价所建立的可替代源成分谱的合理性及可行性.得到6种污染源的13个可替代源成分谱,煤烟尘与扬尘各三类,土壤风沙尘、钢铁尘与建筑水泥尘各两类,机动车尾气尘一类.煤烟尘与钢铁尘可以直接进行替代;建筑水泥尘不存在明显区域特征;机动车尾气尘由于数据代表性不足,建议采用实测源成分谱;土壤风沙尘与扬尘的替代标准有待进一步的研究.     

我国科学家完成鲤鱼全基因组序列图谱绘制

在国家“863”计划、“973”计划和国家自然科学基金、公益性行业科研专项等资助下,中国水产科学研究院联合中国科学院、哈佛大学、奥本大学等单位组建的国际合作团队完成了鲤鱼全基因组序列图谱绘制,并揭示其独特的全基因组复制事件,这是国际上首个完成全面解析的异源四倍体硬骨鱼类基因组图谱。     

贵州省典型污染区土壤重金属的污染特征分析

为了解贵州省不同来源典型污染区土壤重金属的污染特征,为重金属污染防治提供科学依据,对贵阳市、六盘水市、毕节市、都匀市等11个研究区耕地土壤进行调查,采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)对189个土壤样品的Cr、Cu、Zn、As、Cd和Pb等6种重金属进行测定,并运用聚类分析和主成分分析等方法对结果进行分析。结果表明:开阳县金中镇土壤污染最轻,综合污染因子为0.897,属于磷质石灰岩地球化学背景下Cd较高的土壤类型;处于轻度污染水平的研究区是贵阳市青岩镇二关村、白云区曹官村、花溪区久安乡和清镇市后午;受污灌影响,贵阳市乌当区土壤已处于中度污染水平,特征污染因子是Cd;水城县倮摩村、赫章县野马川、大湾镇安乐村、幸福村和都匀市坝固村分别受到铅锌矿和煤矿开采的影响,属重度污染区,坝固村由于存在独立镉矿床,镉单项污染因子为77.88,综合污染指数达到56.22。主成分分析结果显示,研究区内重金属Cd和Cu是背景值较高的典型元素,Zn、Pb是铅锌矿区污染较重的元素,而Cr和As是外源叠加较严重的重金属元素。研究区内表层土壤以酸性为主,土壤重金属与pH值没有明显相关性,主要受到污染源强度的影响,以污染源为中心,呈现辐射状递减的分布特征。     

贵州典型酸雨城市降尘中有毒重金属时空分布及来源分析

对2012年贵阳、遵义、安顺市区和背景点降尘样品进行逐月采集,并利用微波消解、ICP-MS对降尘中Cr、As、Cd、Hg、Pb的含量进行测定,分析其来源与贡献。结果表明,降尘五种重金属元素中,Pb含量最高,Hg含量最低。与土壤背景值相比,除Cr外,其它四种重金属元素含量总体明显升高;As、Cd、Hg含量季节性变化明显,Cr、Pb不明显。从降尘中五种重金属元素总量看,安顺夏季最高,市区点降尘总量均高于背景点,遵义和贵阳冬季最高,且在秋冬季背景点含量高于市区点。相关系数和主成分分析表明,贵阳、安顺、遵义降尘中重金属污染均受燃煤影响,其贡献率分别为61%、35%、75%。此外,安顺市交通尘贡献率为50%,遵义市风沙扬尘贡献率为21%。与其他城市相比,研究区城市降尘重金属元素除Cr外,As、Cd、Hg、Pb含量均较高。     

变压器差动保护校验自动计算模块的开发应用

针对主变压器差动保护校验时计算复杂且容易出错的情况,以南瑞RCS-978主变压器差动保护为例,对目前广泛应用的两种典型主变压器差动保护校验方法进行分析,开发了基于EXCEL的主变压器差动保护校验自动计算模块。应用结果表明:该自动计算模块减少了差动保护校验的复杂性,提高了差动保护校验的正确性和效率。     

有机磷酸酯在三峡库区土壤中污染特征

本研究首次检测分析了三峡库区农田和消落带河段土壤样品中12种有机磷酸酯(organophosphate esters,OPEs)单体的含量水平,探讨了其组成特征,通过相关性和主成分分析阐明了其可能的来源.结果表明,Σ12OPEs在三峡库区农田和消落带土壤中的含量(以干重计,下同)范围分别为52.1~680 ng·g~(-1)和156~1 428 ng·g~(-1),均值分别为272 ng·g~(-1)和498ng·g~(-1),处于国内外研究的中等水平;OPEs在农田和消落带土壤中表现出不同的空间分布模式;在各个采样点中,OPEs在消落带土壤中的含量显著高于农田土壤中的含量;TCP和EHDPP是最主要的OPEs单体,两者贡献率超过90%,这可能与工业产品中OPEs不同的单体组成有一定关系,此外TBEP在土壤微生物中降解也不能完全排除;相关性分析结果显示OPEs在农田和消落带土壤中存在显著相关性(P0.05),表明农田和消落带土壤中OPEs具有一部分相似的来源;主成分分析结果显示三峡库区农田土壤中OPEs主要来自建筑装潢材料以及室内源排放,而消落带土壤中OPEs可能是建筑材料以及交通源排放的复合来源.     

钦州湾水质污染时空变化特征及驱动因素

于2015年4月和9月在钦州湾海域进行了2个航次的环境调查,获取了表层海水温度、盐度、pH、DO、COD、Chl a、石油烃、营养盐和重金属等指标数据,应用主成分分析法研究该海湾水质状况,并探讨影响该海区水质的主要驱动因子。通过主成分分析从18项调查指标中筛选提取出前4个主成分,可以解释原始变量信息73.68%的结果。主成分综合得分分析表明,钦州湾2015年4月水质污染比9月严重,空间分布上由内湾向外湾水质污染呈递减趋势,茅尾海水质污染严重。河流输入、鱼虾贝类养殖、浮游植物消长及水动力过程是影响钦州湾水质时空变化的重要因素。相关分析表明,影响钦州湾水质污染的主要驱动因子是氮营养盐、盐度、pH、Cd和Zn。陆源输入和养殖活动是主要污染源,应加强钦江、茅岭江的水环境保护,科学规划内湾养殖规模,进而改善钦州湾水质状况。     

太原市空气颗粒物中正构烷烃分布特征及来源解析

为明确城市空气颗粒物中正构烷烃分布特征及污染来源,采集采暖和非采暖季环境空气PM10样品和典型排放源(高等植物、燃煤和机动车)样品,利用GC-MS测定正构烷烃,选取诊断参数并结合污染源排放特征讨论PM10中正构烷烃分布和来源,采用主成分分析法定量解析源贡献率.结果表明,环境空气PM10中正构烷烃含量呈较强时空变化,采暖和非采暖季浓度分别为213.74~573.32 ng·m-3和22.69~150.82 ng·m-3,前者总浓度最高是后者的18倍;采暖季郊区点位(JY、JCP、XD和SL)浓度均高于市区,以JY最高(577.32 ng·m-3),非采暖季工业区(JS)总烷烃量(150.82 ng·m-3)明显高于其它点位,是SL总量的7倍.采暖季化石燃料来源烷烃(C n≤C24)与总烷烃量相关性优于植物来源烷烃(C n≥C25),非采暖季相反,表明前者化石燃料输入较后者高.CPI和%WNA指示非采暖季植物贡献率较采暖季高,且植物蜡烷烃随环境压力的增大总产率增加;C max和OEP表明非采暖季PM10中有机质成熟度低于采暖季;两季样品TIC图均存在UCM鼓包,机动车尾气是该城市的重要污染源.PCA解析结果表明太原市环境空气PM10中正构烷烃首要排放源为机动车尾气和高等植物,约占51.28%;其次为煤烟尘,贡献率为43.14%.煤烟尘污染控制协同机动车尾气净化措施的完善将成为降低城市空气颗粒物中正构烷烃浓度的有效途径.     

黔川典型白酒多元素组成及其原产地判定研究

采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)分析测试黔川三个不同原产地的19个典型白酒样中的48个元素含量组成。对多元素含量进行多维尺度分析(MDS)、方差分析(ANOVA)、主成分分析(PCA)和判别分析(DA)等多变量统计分析,探讨多元素组成对不同原产地白酒溯源的可行性,筛选出白酒原产地判定的有效指标。结果显示,不同原产地白酒样中多元素含量有其各自的分布特征,其中Ca、Na、Fe、Mn、Be、Sc、V、Cu、Ga、Ge、Y、Cs、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Tm、Yb和Lu等23个元素存在显著差异。多维尺度分析和主成分分析将白酒样分成不同类别,其类别与原产地基本一致。通过逐步判别分析,筛选出6个元素指标可判别白酒样的产地来源,依次为Mn、Ga、Sc、V、Na和Cs,整体正确判别率为94.7%。利用多元素指纹技术对白酒原产地判定是可行的。