Long-Term Changes in the Fauna of Diurnal Lepidopterans (Lepidoptera,Diurna) in the Northern Taiga Subzone of the Western Russian Plain

In the diurnal lepidopteran fauna of the northern taiga subzone in the western Russian Plain, the species inhabiting primary biotopic complexes typical of this subzone currently account for slightly more than 60% of the total species richness and abundance. A large part of the fauna is represented by the species of more southern origin, whose expansion to the northern taiga was caused by anthropogenic transformation of landscapes between the 12th and 20th centuries and recent climate warming.     

碘化阶层孔氧化硅纳米球对水中典型有机氯污染物的吸附性能研究

采用共缩聚法,成功地原位合成了碘改性的阶层多孔氧化硅纳米球（SiO₂-I）,研究了其基于卤键作用对典型有机氯污染物六六六的吸附性能,并考察了改性剂I-硅烷含量和pH值对吸附效果的影响.实验结果表明,该纳米材料对六六六表现出优异的吸附富集性能,吸附速率快,60 min内对六六六的去除率为71.6%,240 min内达到吸附平衡,去除率可达98.3%,最大吸附量为178.6 mg·g^-1;吸附动力学符合拟二级动力学模型;碘物种的加入提高了阶层多孔氧化硅的吸附速率和吸附效率.另外,为了便于纳米吸附材料的分离,本研究对SiO₂-I纳米球进行了磁性化.研究发现,磁性化修饰后,SiO₂-I纳米材料仍然保留对六六六优异的吸附富集性能,240 min时的吸附去除率达90.3%.     

中国工业园区绿色发展政策对比分析及对策研究

为了提升我国工业园区绿色发展水平,对目前我国工业园区发展历程、现状特征进行了分析,对工业园区绿色发展政策进行了梳理和对比,并结合工业园区绿色发展中存在的问题提出了对策建议.研究表明:①我国工业园区经历了快速发展、调整发展和科学发展等阶段,在经济发展、资源与能源优化利用、污染减排等方面成效显著.②我国工业园区绿色发展的相关政策主要体现在国家生态工业示范园区创建、园区循环化改造、国家低碳工业园区试点、绿色园区建设和UNIDO绿色工业园区创建等工作中,这些政策在推动主体、实施路径、侧重方向上各不相同又各有特色,对推动工业园区节能减排绩效明显.③目前,我国工业园区绿色发展存在的问题主要表现在重视程度有待提升、风险防范意识有待加强、创新能力有待提高等方面.为此,提出了我国工业园区绿色发展对策建议:积极践行绿色发展理念,推进园区绿色化、生态化、低碳化建设,实现经济环境双赢;注意环境风险防控,确保环境安全;创新管理机制,强化监督管理.      

保定市大气污染特征和潜在输送源分析

保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）分别为（138±96）（84±66）（29±23）和（50±24）μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ（CO）较2016年下降了14.0%;ρ（O₃）较2016年增长了25.2%.ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ（SO₂）和ρ（CO）未超标.②除ρ（O₃）外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM_2.5污染最为严重,春季PM_2.5~10（粗颗粒物）污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ（PM_2.5）约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团（占比为21.7%~60.0%）远距离传输和正南方向气团（占比为34.8%~50.5%）近距离传输的影响.④PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（浓度权重轨迹分析法）分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM_2.5的主要潜在源区.研究显示,PM_2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输.      

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

区域产业结构转型升级水平与旅游扶贫效率耦合关系——以武陵山片区为例

以武陵山片区42个国家级贫困县（市、区）为案例地,综合运用SBM模型、改进的熵值法与耦合协调模型,揭示产业结构转型升级水平与旅游扶贫效率耦合协调关系的时空演化特征。结果表明:（1）武陵山片区整体及各分片区产业结构转型升级指数均呈波浪式变化,湖北片区、重庆片区以及武陵山片区整体的旅游扶贫效率呈上升态势,而湖南片区和贵州片区略有下降;（2）产业结构转型升级水平与旅游扶贫效率不耦合、不协调的县域单元主要集中在武陵山片区中部,数量逐年减少,实现耦合和协调的县域数量显著增加并向边缘地带形成集聚态势;（3）不耦合失调（类型1）向耦合协调（类型2）转变是核心转变路径,促使类型2的地区数量显著增多,并逐渐在研究区域边缘形成带状分布。研究可为集中连片特困地区产业结构优化升级和跨越贫困陷阱提供参考借鉴。     

铁基质强化新型功能性化粪池高效处理黑水的试验

以铁基质生物载体为核心,将物理、生物和化学方法结合,对化粪池进行功能强化,实现黑水的原位深度处理.探究了溶解氧（DO）和碳氮比（C/N）等因素对黑水中污染物降解的影响,并在最佳运行参数下考察了氮素在系统中的转化机制.结果表明,当C/N为7.3~8.4时,好氧生物铁基质载体池DO为2.3~2.7mg/L时,系统氨氮（NH₄⁺-N）、总氮（TN） 、COD和总磷（TP）的平均去除率分别可达90.74%、85.81%、92.65%和95.78%;当进水C/N降至3.3~4.2时,系统NH₄⁺-N、TN、COD和TP的平均去除率仍可维持在81.16%、76.62%、93.87%和94.75%.铁基质生物载体内电解作用显著强化了化粪池内TN的脱除、COD的氧化和TP的固定.氮素转化机制分析表明,内电解与反硝化菌的耦合强化了反硝化作用,降低了反硝化过程对有机碳源的需求,强化了低C/N条件下TN、TP的脱除.     

Pt负载暴露(001)晶面Bi2WO6催化剂合成及光催化性能

通过水热法制备了暴露（001）晶面的Bi₂WO₆纳米片,利用光还原法将Pt纳米颗粒负载于其表面.选择苯甲醇氧化和罗丹明B（RhB）降解为探针反应,评价了催化剂的光催化性能.在苯甲醇氧化实验中,Pt负载暴露001晶面的Bi₂WO₆样品的苯甲醇转化率为20.7%,约为未负载样品的2倍.在RhB降解实验中,Pt负载样品在光照40min后对RhB的矿化率可达81.1%,而未负载样品RhB矿化率仅为55.8%,表明Pt负载样品具有更优的降解速率和矿化能力.催化剂性能的提升归因于高能晶面暴露和Pt负载的协同作用.Pt纳米颗粒的负载作为助催化剂增加了催化剂表面的活性位点,同时提高了晶面光生电子空穴对的分离和迁移效率.     

Analysis of pollutant levels in central Hong Kong applying neural network method with particle swarm optimization

Air pollution has emerged as an imminent issue in modernsociety. Prediction of pollutant levels is an importantresearch topic in atmospheric environment today. For fulfillingsuch prediction, the use of neural network (NN), and inparticular the multi-layer perceptrons, has presented to be acost-effective technique superior to traditional statisticalmethods. But their training, usually with back-propagation (BP)algorithm or other gradient algorithms, is often with certaindrawbacks, such as: 1) very slow convergence, and 2) easilygetting stuck in a local minimum. In this paper, a newlydeveloped method, particle swarm optimization (PSO) model, isadopted to train perceptrons, to predict pollutant levels, andas a result, a PSO-based neural network approach is presented. The approach is demonstrated to be feasible and effective bypredicting some real air-quality problems.     

固定化微生物处理有机污染物的研究进展

综述了近年来固定化微生物技术用于有机污染物治理中的最新进展，这些有机污染物包括难降解有机污染物（酚类、芳香烃类等）及其它化合物（DMP、甲硫醇恶臭气体、制药废水等）。此外，对藻类固定化技术作了简介，并对固定化技术的应用前景及存在问题进行了评述。