【摘 要】
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人类活动和社会经济迅速发展导致大量化学品排放进入地表水环境,对水生生态系统和人类健康产生诸多不利影响,如何从众多的化学品中筛选识别出具有潜在危害的优先污染物是水污染治理和管控的关键.本研究基于污染物环境暴露水平、持久性、生物累积性、生态风险和人体健康风险5个评价参数,构建多指标综合评分法定量筛选识别地表水环境优先污染物类别,并应用于涨渡湖水体中优先污染物清单的建立.污染物环境暴露水平基于靶向分析综合考虑了污染物环境实测浓度和检出频率.目标污染物持久性和生物累积性毒害性参数分别采用生物降解系数和正辛醇-水分
【机 构】
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中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室,南京210008;中国科学院大学,北京100049;中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室,南京210008;中国环境科学研究院
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人类活动和社会经济迅速发展导致大量化学品排放进入地表水环境,对水生生态系统和人类健康产生诸多不利影响,如何从众多的化学品中筛选识别出具有潜在危害的优先污染物是水污染治理和管控的关键.本研究基于污染物环境暴露水平、持久性、生物累积性、生态风险和人体健康风险5个评价参数,构建多指标综合评分法定量筛选识别地表水环境优先污染物类别,并应用于涨渡湖水体中优先污染物清单的建立.污染物环境暴露水平基于靶向分析综合考虑了污染物环境实测浓度和检出频率.目标污染物持久性和生物累积性毒害性参数分别采用生物降解系数和正辛醇-水分配系数来表征.此外在物种敏感度分布法和评估因子法的基础上计算生态风险熵以定量表征生态风险,人体健康风险则由终生致癌风险指数或危害指数来表征.基于该多指标综合评分法可于涨渡湖水体7类151种特征污染物中筛查出41种优先污染物,主要包括11种多氯联苯、8种有机氯农药、6种多环芳烃、4种邻苯二甲酸酯、4种挥发性有机物和8种金属元素.鉴于不同地表水环境污染状况不同,通过多指标综合评分法可建立因地制宜的优先污染物清单,从而有利于形成以保护水生生物和人类健康为最终目标的优先污染物水质基准,为地表水环境污染物管控及治理提供方法学支撑和科学依据.
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研究大型核电设备的故障预警方法,对于故障的及时排除、降低安全风险、减少非必要成本以及提高发电效率具有深远的意义.传统的核电设备预警,大多是实时监控报警系统,预警效果有待提升,也未充分利用数据价值.文中提出了一种基于贝叶斯BiLSTM的故障预警方法,通过神经网络预测时间节点理论健康值,与实际值比较从而识别异常.首先提取实时数据库中健康的历史运行数据,然后对其进行一系列预处理,最后作为训练数据建立贝叶斯BiLSTM预测模型.采用交叉验证方法留出测试集,使用拟合优度、均方误差以及文中提出的贝叶斯假设检验方法对模
为探究湖泊水体悬浮颗粒物和沉积物有机碳、氮来源及水质指示意义,分析了2013-2014年洱海悬浮颗粒物和表层沉积物有机碳同位素(δ13C)、氮同位素(δ15N)和C/N比值时空变化特征及与水质的关系.结果 表明:①洱海悬浮颗粒物δ13C、C/N、δ15N在旱、雨季差异显著(P<0.05),旱季变化范围分别为-31.75%‰~-18.21‰(均值-25.34‰±4.14‰)、9.1~16.9(均值13.3±2.7)、4.9‰ ~ 7.4‰(均值6.4‰±1.3‰),雨季变化范围分别为-14.7‰~-23.8
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