Iron and phosphorus effects on the growth of Cryptomonas sp. (Cryptophyceae) and their availability in sediments from the Pearl River Estuary, China

Based on lab-culture experiments analyzing limitation and combination of iron and phosphorus on the growth of Cryptomonas sp. (Cryptophyceae), and the study of accumulation and release of Fe-bound P in sediment cores collected from the marine region of the Pearl River Estuary, China, reasons for the high frequency of phytoplankton bloom therein are discussed. Results show that the combined effect of Fe and P can obviously accelerate algal development, and the optimum culture conditions maintaining maximum growth rate are 0.05 μM Fe and 50 μM P. Cellular contents of Fe and P is consistent and the P:Fe molar ratio is 159:1. The optimum range of the P:Fe molar ratio in culture experiments for cell incubation is 500–1400. The vertical trends of total Fe and total P variations in sediments are parallel. Fe-bound P is the main species of inorganic sedimentary P. Through continuous leaching with agitation, 34–80% of exchangeable P and 4–23% of exchangeable Fe are concurrently released from the surficial sediments. This is a possible way by which nutrients are made available to phytoplankton. These factors might be responsible for a high frequency of harmful algal blooms in the Pearl River Estuary.     

航空重力测量中FIR低通滤波器的比较

航空重力测量数据中含有大量的噪声,需要采用FIR低通滤波器来提取实际的重力异常信息。结合一组实测的航空重力测量数据,讨论FIR低通数字滤波器截止频率和滤波器长度的确定方法,研究了无效数据的删除方法;通过比较不同窗函数设计的滤波器的数据处理性能,得出了在航空重力测量数据处理中,汉宁窗和海明窗设计FIR低通数字滤波器可以满足重力场信息提取的要求。     

气相色谱-质谱法同时测定河流沉积物中多环芳烃和有机氯农药

建立了用加速溶剂萃取,气相色谱-质谱法同时测定河流沉积物中16种多环芳烃和19种有机氯农药的分析方法,优化了萃取溶剂、萃取温度和时间、凝胶渗透色谱收集时间、固相萃取洗脱溶剂和洗脱体积等条件。16种多环芳烃的方法检出限在0.15~0.59 ng/g,加标回收率为82%~102%,相对标准偏差(RSD,n=5)为1.1%~4.5%。19种有机氯农药的方法检出限在0.14~2.23 ng/g,加标回收率为71%~108%,相对标准偏差(RSD,n=5)为1.0%~4.5%。实际样品的测定结果表明,该方法分离效果较好,能够满足沉积物样品中多环芳烃和有机氯农药的分析要求。     

高效液相色谱法分析地下水和饮用水中苯并(a)芘

采用液-液萃取、高效液相色谱法测定地下水和饮用水中的苯并(a)芘,建立了适用于全国地下水污染调查项目多环芳烃中苯并(a)芘必测组分的检测方法。标准曲线的线性范围为2.00～80.0ng/L,相关系数为0.9999,方法检出限为1.8ng/L,回收率为93.1%～103.2%,相对标准偏差(RSD,n=7)为6.48%。方法检出限低,精密度好。     

地下水中钙和镁的离子色谱法同时测定

改进了离子色谱分析地下水中钙和镁的方法。以IonPac CS12A为分离柱,稀盐酸为淋洗液,电导检测器检测,对地下水中的锂、钾、钠、钙和镁进行同时测定。方法具有较宽的线性范围和较高的灵敏度,钙、镁的浓度分别在0～500mg/L和0～250mg/L内呈良好的线性关系;钙的检出限为1.50μg/L,镁的检出限为0.89μg/L。对不同浓度钙、镁水质标准样品进行分析测定,同时对实际样品进行不同稀释倍数分析验证,方法精密度(RSD,n=8)为0.19%～1.89%,无显著的基体效应影响。方法可满足全国地下水调查评价规范要求,适于地下水样品中锂、钾、钠、钙和镁离子的同时测定。     

气相色谱法测定地下水中有机氯农药和多氯联苯

建立了地下水中常见有机氯农药和多氯联苯的气相色谱分析方法。有机氯农药检出限均小于2.21ng/L,多氯联苯中PCB1检出限为5.20ng/L,其他目标组分检出限在1.30ng/L以下。两大类待测组分回收率均可以达到63.5%～110.2%,各组分精密度(RSD,n=5)在2.2%～17.3%。除异狄氏剂外,有机氯农药基体加标回收率为87.34%～133.76%。方法稳定性和重现性较好,样品前处理操作简便,适用于实验室分析或进一步改进。     

超临界CO2流体萃取土壤中污染物的应用研究进展

CO2在超临界状态下具有许多独特的物理化学性质,作为一种“绿色”溶剂,它具有无毒、无污染、易获取等优点。近年来,有关超临界CO2流体热力学相行为和溶解度性质的研究引起人们广泛的关注,与之密切相关的超临界流体萃取技术已在许多领域得到重视和发展。根据近年国内外运用超临界CO2流体对土壤中多环芳烃、多氯联苯、重金属等污染物的萃取应用,分析了温度、压力、共溶剂等因素对萃取效果的影响,通过与其他土壤修复技术的比较,展望了超临界流体萃取技术应用于土壤修复领域的可行性和研究方向。     

深度学习支持下的宅基地复垦项目真实性智能审查技术研究与应用

全域综合整治背景下的宅基地复垦项目审查是保证复垦项目合法性合规性的有效手段,针对当前宅基地复垦项目审查效率低的问题,本文提出了基于遥感影像的农村宅基地复垦项目立项真实性审查方法。首先以重庆市农村宅基地复垦项目为例,建立宅基地复垦项目立项真实性审查模型,利用改进的U-Net模型准确提取建筑物,然后与复垦红线叠加实现复垦项目真实性的智能审查。试验结果表明,该方法能够快速准确地审查复垦项目真实性,对优化土地结构、促进土地流转、实现乡村振兴具有重要意义,可为全域综合整治背景下宅基地复垦项目真实性审查提供技术参考。     

基于残差神经网络改进的密集人群计数方法

为避免密集人群踩踏事件发生,从监控图像中准确获取密集人群人数信息非常重要。针对密集人群计数难度大、人群目标小、场景尺度变化大等特点,本文提出一种新型神经网络结构VGG-ResNeXt。本网络使用VGG-16的前10层作粗粒度特征提取器,使用改进的残差神经网络作为细粒度特征提取器。利用改进的残差神经网络“多通道,共激活”的特点,使得单列式人群计数神经网络获得了多列式人群计数网络的优点（即从小目标、多尺度的密集人群图像中提取更多人群特征）,同时避免了多列式人群计数网络训练难度大、结构冗余等缺点。实验结果表明本模型在UCF-CC-50数据集、ShangHaiTech B数据集和UCF-QNRF数据集中取得了最高精度,MAE指标分别优于其他同期模型7.5%、18.8%和2.4%,证明了本模型的在计数精度方面的有效性。本研究成果可以有效帮助城市管理,有效缓解公安疏导压力,保障人民生命财产安全。     

基于深度学习的滑坡灾害易发性分析

滑坡灾害成因机理复杂、影响因素众多,深度学习作为当前人工智能领域的热点,能够更好地模拟滑坡灾害的形成并准确预测潜在的斜坡。为了挖掘深度学习在滑坡易发性的应用潜能,本文构建了一维、二维和三维的滑坡数据表达形式,并提出3种基于卷积神经网络模型（Convolutional Neural Networks, CNN）的滑坡易发性分析处理框架：基于CNN分类器、基于CNN与逻辑回归的融合和基于CNN集成,最后以江西省铅山县为研究对象进行验证,结果表明：所有基于CNN的易发性模型都能够获得准确且可靠的滑坡易发性分析结果。其中,基于二维数据的CNN模型在所有单分类器中预测精度最高,为78.95%。此外,二维CNN特征提取能够显著提升逻辑回归的预测精度,其准确率提升7.9%。最后,异质集成策略能够大幅度提升基于CNN分类器的滑坡预测精度,其准确率提升4.35%~8.78%。