基于PCA-SOM的北京市平谷区地下水污染溯源

为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO₃2-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO₃-Ca型为主,其次为HCO₃-Mg型.NH₄+、SO₄2-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO₂指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH₄+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH₄+、NO₃-、NO₂三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析.      

基于机器视觉的生化池监测技术

生化池的在线监测对污水处理厂的稳定运行具有重要意义。现有生化池监测依赖流量计、传感器以及人工巡查和综合判断。为降低生化池人工巡检的工作量,提升监测的连续性和准确性,提出基于机器视觉的监测方案,并以曝气量预测为目标,考察了该技术方案的可行性。以曝气量1,2,3,4,5 L/min的小试规模生化池为预测对象,通过采集生化池的曝气图像、构建数据库、使用卷积神经网络提取特征、建立模型的监测框架,实现了污水处理过程中曝气量变化的自动感知。模型分析表明,测试集的预测精度达到99%,且模型预测精度稳定性较高,满足自动监测的需求。进一步考察机器视觉技术从小试装置迁移到中试规模生化池的可行性,证明了该方法在不同生化池中均具有可行性,表现出良好的应用潜力。该研究利用硬件（摄像头）和软件（机器学习模型）,实现生化池运行关键信息的在线监测和异常识别,可实现对人工巡视的部分替代,可为污水处理厂的智慧化运行提供可行思路。     

中国场地修复产业发展阶段识别与动力机制研究

本研究结合互联网开源数据和问卷调查等系统化的社会学研究工具,收集了场地土壤修复产业发展的基本数据,基于G-K模型对场地修复产业的发展阶段和时空分布规律进行了识别和分析,并通过随机森林机器学习模型对影响场地修复从业企业空间分布的特征因素进行了权重分析。此外,还利用钻石体系和层次分析对影响场地修复产业发展的动力指标进行了对比。本研究成果揭示了我国场地土壤修复产业发展的规律和动力机制,为场地修复行业在我国向系统化、机理化和可持续发展提供建议。     

通风及营养元素对多环芳烃污染土壤修复影响

文章在无外源接种体的条件下,评估了强制通风(通风量为1.51 L/min)与营养元素对土壤中多环芳烃(PAHs)降解的交互作用。结果表明:仅靠合适的营养液配方和长时间通风可以刺激污染土壤中的土著微生物生长,并影响微生物菌群的形成。通风同时添加营养液有利于好氧菌生长、加快PAHs的降解;与通风相比,添加营养元素是影响PAHs降解的主要因素。通风和添加营养元素对3环PAHs降解影响不显著,但可促进4环、5环和6环PAHs污染物降解。60 d内,仅通风、仅添加营养元素、同时通风和添加营养元素处理的PAHs分别降解了52%、59%、67%。     

基于自组织神经网络和K-means的场地地下水污染特征分析与分区管控研究

该研究基于自组织神经网络(SOM)和K-means方法,以华中地区某铬渣污染场地为研究对象,探讨了SOM+K-means方法应用于场地地下水污染分区管控的可能性。通过监测数据的描述性统计分析场地地下水污染特征,发现Cr (Ⅵ)、COD_Mn、SO₄2-、TDS、NO₃-、NH₃-N、Mn为研究区的主要污染物。基于SOM+K-means分析挖掘,并基于空间插值方法,将研究区地下水分为4类区域,并识别出每类区域需重点关注的污染指标。结果显示:类别Ⅰ需关注NO₃-;类别Ⅱ需关注Cr (Ⅵ)、COD_Mn、NO₃、TDS、NH₃--N;类别Ⅲ需关注SO₄2-;类别Ⅳ需关注Mn。该方法可较好地应用于地下水污染分区管控,对场地地下水污染防治具有指导意义。     

部分国家农用地土壤环境质量标准体系研究

中国、德国、加拿大、英国、日本和荷兰等国家已有较为完整的农用地土壤环境质量标准体系。笔者在分析这些国家农用地土壤环境质量标准体系的基础上,梳理了各国制定农用地土壤环境质量标准的方法、考虑因素以及标准的含义,比较得出各国农用地土壤环境质量标准的异同,以期为我国农用地土壤风险管控标准的优化提供参考和借鉴。参考各国农用地土壤环境质量标准体系的特点,基于我国现行标准的不足,本研究提出以下建议：我国可以开展农用地土壤环境基准研究;将人体健康风险纳入考虑范围内,加强背景值的调查和使用,考虑土壤、作物及地域差异,建立土壤-作物点位数据库,增加污染物项目。     

一种基于污染风险的地下水监测井网多目标优化方法

地下水具有重要的生态服务功能.地下水监测可为管理和维护地下水生态安全提供必要的信息.如何以最低的监测成本获取最丰富的地下水信息一直是科学家和管理者关注的热点问题之一.在模拟退火算法的基础上,利用随机森林算法筛选出对地下水质量演化指示性最强的监测指标,并结合水文地质分析法,考虑地下水污染风险性,以监测成本最低、精度最高和...     

日本废弃物管理经验对我国的启示

近年来,我国固体废物产生量逐年增加,废弃物的安全处置已成为当前重要的环境议题之一。日本废弃物管理起步较早,管理体系较为完善。根据废物来源,日本将废弃物分为产业废弃物和一般废弃物。本文研究了日本产业废弃物和一般废弃物的产生及处置现状、废弃物管理法律体系、废弃物管理制度及废弃物处置技术标准,通过对比我国固体废物的管理现状,提出加强危险废物自行利用处置设施管理、提高环境违法案件违法成本、完善我国固体废物管理标准体系等固体废物管理的建议。     

生态环境科技转化与产业发展融合之路探索

生态环境科技成果转化是深入贯彻落实党的十九大精神和国务院部署任务的抓手,是实现二氧化碳排放2030年达峰、2060年碳中和目标的重要举措,是落实绿色发展战略、实现我国可持续发展的关键之举。本文通过对我国生态环境科技成果转化现状进行分析,指出现阶段国内生态环境科技成果由于存在“不愿用”“不易用”“不实用”等问题导致转化率仅为10%左右。同时,在构建国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的要求下,文章结合以5G和物联网技术为代表的新科技浪潮发展趋势,提出以习近平总书记“四个面向”“三个导向”要求为原则指导生态环境科技成果转化,从促进生态环境科技与生态环境保护产业协调发展、强化产品生态友好设计、注重多学科交叉等多方面,推进生态环境科技转化更好地与产业发展相融合。