青藏高原持久性有机污染物研究现状与展望

自21世纪以来,对地球上最大、最高的高原——青藏高原上持久性有机污染物的含量、传输途径和归宿的了解已逐步深入,回顾了关于青藏高原持久性有机污染物研究的主要成果。高海拔山区的观测技术和多尺度模型是产出这些成果的关键突破口,而第三极持久性有机污染物观测网填补了青藏高原地区持久性有机污染物数据的空白,为系统阐明南亚持久性有机污染物的排放特征,明确印度季风驱动下持久性有机污染物输入青藏高原的过程与范围以及揭示青藏高原高寒生态系统对部分持久性有机污染物的富集程度提供了基础。植被、土壤和冰川是持久性有机污染物的重要汇。由于青藏高原临近国家是持久性有机污染物的排放源地,使得持久性有机污染物可通过远距离大气传输和“冷捕集”作用在青藏高原环境中富集。因此未来需要开展长期监测,准确量化新型污染物对青藏高原生态环境的影响,阐明气候变化和人类活动共同影响下青藏高原环境变化的趋向。最后,考虑到跨境传输是青藏高原持久性有机污染物污染的主要原因,因此还应在持久性有机污染物排放法规方面积极开展全球/区域合作,以减少持久性有机污染物的迁移及其对青藏高原的不利影响。     

人工神经网络在流域水环境承载力中的应用研究

在分析水环境承载力概念的基础上,建立了基于BP人工神经网络的流域水环境承载力评价模型,并对其进行了实证研究.结果表明,将人工神经网络方法应用于水环境承载力的研究,具有建模方便、操作简单的特点,为流域水环境承载力研究的提供了一种新途径.