基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究

叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70～1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著.     

矿热炉炉壳安装作业危险性分析

为减少事故损失,必须对矿热炉安装施工危险源进行分析。基于此,对矿热炉安装工序中最重要工序炉壳安装应用作业危险性分析进行分析。将炉壳安装作业分成3大部分,用鱼刺图分析方法进行分析,总结出矿热炉炉壳安装中事故发生的主要原因并提出对策措施,以预防和减少事故的发生。     

我国进城农民工的居住问题及其解决思路

解决好农民工的就业和居住问题是农民工融入城市社会，完成农民向市民转化的关键一步，也是新时期我国各个城市面临的挑战。在本文中，作者认为目前我国庞大的进城农民工群体逐渐出现了分化的现象，根据农民工对居住的需求和最终归宿，我国的农民工可分为永久迁移型（或定居型）和非永久迁移型（非定居型）两种类型。永久迁移型（或定居型）农民工希望举家迁移到城市并成为城市的永久性居民，而非永久迁移型（非定居型}农民工希望改善在城市的居住条件，同时尽可能降低在打工期间的居住成本，他们最终会回流农村地区，而不会在城市购房或定居在城市。本文在分析两种不同类型农民工居住需求的特征和面临问题的基础上，提出解决我国进城农民工居住问题的思路和对策。     

浙江木材产业可持续发展分析

浙江是一个森林资源稀缺的区域,在面临森林资源稀缺的条件下,浙江木材产业发展却位居全国前列.论文首先从产业规模、产业组织和产业集聚三方面总续了浙江木材产业发展现状及特点;在此基础上,总结了浙江木材产业快速发展过程中面临的主要问题,诸如木材资源供给的不可持续性、木材产业经营成本不断上涨、国际市场与国内市场分割等.问题分析表明,木材资源的短缺已成为浙江木材产业发展的瓶颈,经营成本的上涨影响了浙江木材产业发展的动力,国内外市场分割限制了浙江木材产业的竞争范围,这直接影响到浙江木材产业的可持续发展.现代市场经济发展表明,产业可持续发展需要企业、行业协会以及政府的通力合作.最后,论文分别从企业、行业协会和政府三个层面提出了促进浙江木材产业可持续发展的对策建议.     

Evolution and reconstruction of settlement space in tourist islands: a case study of Dachangshan Island,Changhai County

Environment, Development and Sustainability - This study analyzes the evolution of the land use structure, demographic reconstruction, and social reconstruction of Dachangshan Island, Changhai...     

供水管网生物膜有机物的二氯乙腈与二氯乙酰胺生成特性

在饮用水输配系统中,来源于管壁生物膜的有机物可能耗氯并生成消毒副产物(DBPs),包括二氯乙腈(DCAN)与二氯乙酰胺(DCAcAm)等高毒性含氮DBPs(N-DBPs).研究考察管网常见的细菌与其胞外聚合物(EPS)以及模拟管壁生物膜氯化与氯胺化后DCAN与DCAcAm的生成,并与天然有机物(NOM)和水源水有机物进行比较.结果显示,铜绿假单胞菌、恶臭假单胞菌与藤黄微球菌与氯反应生成的DCAN、DCAcAm浓度分别为1.48～2.02、0.21～0.38μg·mg~(-1)(mg~(-1)以TOC计),高于同反应条件下NOM的生成量;相比于氯化反应,3株细菌细胞氯胺化生成的DCAN与DCAcAm浓度明显更低.3株菌的EPS也是氯与氯胺化反应生成DCAN与DCAcAm的前体物,且其氯胺化反应生成的DCAcAm浓度高于氯化反应生成的.与NOM、水源水相比,模拟管壁生物膜氯化后生成的N-DBPs与三氯甲烷(TCM)浓度比更高,表明生物膜有机物比NOM与水源水有机物更倾向生成DCAN与DCAcAm类N-DBPs,且模拟管壁生物膜氯胺化的DCAcAm生成量高于氯化反应的,说明管壁生物膜有机物是供水管网系统中DCAN与DCAcAm类N-DBPs的重要前体物.     

北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

京津冀大气污染的时空分布与人口暴露

经济的快速发展和城市化导致京津冀地区的空气质量不断恶化,已经引起学术界广泛的关注.为了揭示近年来京津冀地区大气污染状况,本研究基于中国空气质量在线监测分析平台发布的PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2和O_3_8 h_max长期监测数据,采用统计学的方法分析了2014—2018年京津冀13个市这6种污染物的时空变化特征,结合各城市人口数据,评估了在此背景下该地区PM_(2.5)和O_3_8 h_max的人口暴露风险.结果表明:京津冀地区PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2近年来整体上呈下降趋势,而O_3_8 h_max则呈上升趋势.总体而言,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2表现为冬季最高、春秋季次之、夏季最低的特征,而O_3_8 h_max则表现为夏季春季秋季冬季的特点,并在月变化上呈倒"V"型,从1月份开始逐渐上升,在6月份达到峰值,而后又逐渐下降.空间上,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2呈现南高北低的分布特征,而O_3_8 h_max在2014—2016年呈现北高南低的分布特征,但在2017—2018年则呈现南高北低的分布特点.此外,京津冀北部地区PM_(2.5)的来源主要是一次气溶胶,而二次气溶胶是中部地区PM_(2.5)的主要来源.除秦皇岛、承德和张家口外,其他城市细粒子在颗粒物中占的比重较大.随着近年来PM_(2.5)浓度的降低,暴露于高浓度的PM_(2.5)中的人口比例逐年减少,但距离年平均浓度限值还相差很远.除2014年外,暴露在O_3浓度超标情况下的人口在2015—2017年逐渐上升.     

乙醇汽油与普通汽油非常规污染物排放特性对比研究

在一台满足国Ⅴ排放标准的双喷射(气口喷射+缸内直喷)汽油机上开展了燃用E10乙醇汽油(乙醇体积比为10%)对发动机非常规排放特性影响的试验研究.使用傅里叶变换红外分析仪(FTIR)测量了饱和烃、不饱和烃、芳香烃及醇、醛等非常规污染物排放量,对比分析了双喷射模式时各工况下E0和E10两种燃料的非常规排放水平.结果表明,双喷射模式下,加入乙醇有效降低了乙烯、1,3-丁二烯、苯和甲苯的排放量,但会导致乙醛排放升高.双喷射模式下,随着负荷增加,两种燃料下的1,3-丁二烯和甲苯排放呈现先升高后降低的趋势,乙烯、甲醛和苯排放则先降低后升高.乙醇能抑制1,3-丁二烯、乙烯生成,抑制效果为PFI模式优于双喷射模式,GDI模式抑制量最低.PFI和GDI模式下E10的甲醛排放均显著升高,但双喷射模式有效抑制了甲醛排放的增加.     

水质监测频率与极端气候对高原湖泊入湖河流氮磷通量估算的影响

河流是流域氮磷营养盐的主要输出途径之一,准确掌握其通量变化和驱动因素对流域营养盐管理具有重要意义.本研究以滇池主要入湖河流宝象河为例,基于周水质观测数据和逐日水量数据,构建了河流氮磷通量LOADSET模型.估算了宝象河不同时间尺度（日、季、年）TN和TP的通量,评估了4种低频水质采样和极端气候指数对河流氮磷通量计算的影响.结果表明：①2018年宝象河的TN和TP年通量分别为270.49 t和11.19 t,存在显著的年内差异,夏季是通量最高的季节,分别占TN和TP年通量的40.78%和41.96%.②基于LOADEST模型的低频水质采样的氮磷估算结果与高频采样差异较小,宝象河TN、TP通量估算受采样频率影响较小.③宝象河的TN和TP通量变化受连续5日最大降水量、平均最低气温、平均最高气温、最低气温、最低气温极大值、最高气温极小值和平均温差7种极端气候指数的显著影响.