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关键词： 环境健康   空气污染   知信行   防护干预  

摘要： 目的 探索重庆市居民空气污染相关环境健康知识、态度、行为的现状及影响因素。方法 于2022年采用立意抽样的方法,通过新媒体微信公众平台发布自我设计的《空气污染居民环健康知信行现状调查问卷》,面向重庆市18~60岁常驻居民开展重污染天气公众知信行调查。运用卡方检验、多因素Logistic回归方法分析居民空气污染相关环境健康知识、态度、行为水平差异及影响因素。结果 共调查重庆市的巴南区、北碚区、九龙坡区等15个市辖区居民2 300名,回收问卷2 300份,其中有效问卷2 264份,20.01%的被调查者问卷评分超过70分;不同年龄、不同文化程度、不同职业人群之间的环境健康知信行水平存在差异(χ^(2)分别为177.47、210.26和29.1,P<0.001)。其中文化程度和年龄是影响人群环境健康知信行水平的重要因素。以文化程度为小学及以下的居民为参照,文化程度为初高中、大专及以上的居民具备环境健康知信行水平的OR值分别为3.06和7.28(P<0.001);以年龄≤20岁的居民为参照,年龄在21~30岁和31~45岁的居民环境健康知信行水平的OR值分别为8.97和6.14。结论 2020年重庆市居民空气污染相关环境健康知信行水平有待提高,文化程度和年龄是影响人群环境健康知信行水平的重要因素。

关键词： 污水处理厂   工业废水   工艺调控   总氮   氨氮  

摘要： 珠海某污水处理公司下属三座污水处理厂均接收部分工业废水,由于工业废水水质复杂,导致三厂均存在一些特定的生产问题。通过创新管网监控方法以及工艺检测手段,采取科学有效的调控措施,较好地解决了进水COD、总氮及氨氮异常及时控制,进水余氯偏高应急生产调控、生物池DO异常偏低原因排查,二沉池藻类和青苔生长抑制,MBBR工艺填料挂膜性能科学监测评估等问题,确保出水水质长期稳定达标。

关键词： 生活饮用水   原子荧光法   不确定度   曲线拟合   砷含量  

摘要： 依据相关技术规程,建立氢化物原子荧光法测定生活饮用水中砷含量的不确定度评定方法。从标准溶液、标准溶液配制、测量重复性、标准曲线拟合等方面分析和计算不确定度分量,对各分量进行合成和扩展,得出测量不确定度评定结果。结果表明,生活饮用水中砷含量测定结果为(2.432±0.210)μg·L^(-1)(k=2);影响测量结果的主要因素是标准曲线拟合。

关键词： 噪声污染   职责分工   协调机制  

摘要： 噪声污染防治压力持续增大,特别是新法新政已施行,各行政部门也在噪声污染防治工作中暴露出了各类问题,如何实现职能分工与合作尤为严重,本文探讨在现行管理政策的体制下,建立噪声污染防治协调联动工作体系的建议,从而确保异议处理有方、案件办理高效,并与基层自治形成良性互动,以高水平保护保障生态环境高质量发展。

关键词： 浮游植物群落   水环境监测   生物指标   污染评估   优化方法  

摘要： 浮游植物群落是自然环境中的重要组成部分,对水环境质量变化具有敏感响应。因此,本研究以浮游植物群落为示踪对象,研究其作为水环境监测中的生物指标的应用方法,对水环境污染评估和优化方法进行深入探讨。通过采样对比,构建浮游植物群落的物种组成、数量分布以及生态指数,分析其对水质改变的响应模式,从而推导水体污染的程度和规律。研究结果显示,浮游植物种类和数量分布等信息可以清晰地反映当前水体环境的状态,提供精准的数据支撑。同时,结合现代生态技术对这些数据进行处理,能进一步优化污染评估方法,提出更符合实际的环境改善措施。此项研究不仅提升了水环境质量监测的科学性和有效性,也有助于政策制定者根据可靠的科学证据作出判断和决策,从而实现更好的水环境管理和保护。此研究结果可为水环境监测以及环境评估与优化提供有利的理论参考和技术支持。

关键词： 空气质量预测   长短期神经网络   多头自注意力机制   时间序列预测   卷积-长短期神经网络  

摘要： 为解决环境保护管理和决策滞后的问题，本研究提出了卷积神经网络-长短期记忆-多头注意力(convolutional neural network- long short term memory- multi head mechanisms， CNN-LSTM-Multi-Head Mechanisms)模型，以提高空气质量预测精度。首先，利用卷积神经网络(convolutional neural network，CNN）的高效特征提取功能来提取数据特征。然后将特征向量构建成序列形式，并将其传输给长短期神经网络（long short-term memory，LSTM）。LSTM 层学习空气质量数据的变化规律，从而预测未来数据。Multi-Head Mechanisms层进行多次加权计算提升整体模型的精度。基于北京空气质量数据集对模型进行验，卷积神经网络-长短期记忆-多头注意力模型的预测结果与长短期记忆 (LSTM) 和未加入注意力机制的组合模型（convolutional neural network- long short term memory，CNN-LSTM）和加入注意力机制的组合模型（convolutional neural network- long short term memory- attention mechanism，CNN-LSTM-ATT）的预测结果进行了比较。结果表明，与其它预测模型相比，CNN-LSTM-Multi-Head Mechanisms的预测准确率最高，后者是一个时间序列组合模型，CNN-LSTM-Multi-Head Mechanisms模型的各项指标都得到了很好的改善。CNN-LSTM-Multi-Head Mechanisms的平均绝对误差（mean absolute percentage error ，MAPE）和均方根误差（root mean square error ，RMSE）分别降低了 28% 和 44.27%，决定系数（R-square，R2）提高了 11.96%。

关键词： 大气污染   环境监测   治理技术   应用措施  

摘要： 大气污染已成为生态环境面临的严峻挑战,其除了深刻影响着自然界的平衡,还对人类健康构成了潜在威胁。所以,把先进的环境监测与治理技术融入大气污染防控体系,是不可或缺的。这些技术的运用,能够为环境管理部门提供详实的数据支撑,实现对污染事件的全面追踪与精准监控,从而有效遏制污染源,减轻大气污染带来的负面效应。对此,本文聚焦于大气污染的现状剖析与环境监测的核心任务,深入分析了适用于大气污染场景的环境监测与治理策略。在此前提下,进一步提出了强化环境监测治理技术在应对大气污染中运用的实施路径,旨在通过具体措施的探讨,为有关领域的研究人员带来有价值的帮助。

关键词： 眼疾病   空气污染   颗粒物   环境暴露  

摘要： PM_(2.5)是空气动力学当量直径小于等于2.5μm的细颗粒物,是引发雾霾的首要污染物。近年来,众多研究结果显示,PM_(2.5)与多种眼科疾病存在关联且致病机制复杂。它能破坏泪膜稳态和睑板腺功能,引发干眼;增加过敏性及其他结膜炎的患病风险;可能导致睑缘炎;影响角膜上皮稳态,推动角膜病发展;与白内障的相关性存在争议;与青光眼的发病风险相关;与年龄相关性黄斑变性有关联;还可能间接促进糖尿病视网膜病变。防控措施包括控制PM_(2.5)水平、加强宣教与筛查、减少外出并佩戴护目镜等。PM_(2.5)与眼科疾病密切相关,但其具体致病机制仍需更多研究加以探究。

关键词： 高锰酸盐指数   消解时间   高原地区   计算公式   自动分析仪  

摘要： 在高原地区进行高锰酸盐指数测定时,受高海拔因素的影响,高锰酸盐指数测试的结果往往偏低,甚至失真。以标准方法《GB11892—89高锰酸盐指数的测定》中的水浴消解时间和计算公式为切入点,调整水浴消解时间,优化计算公式后,以高锰酸盐指数自动分析仪进行试验,可以在高原地区准确测定高锰酸盐指数,并提高高锰酸盐指数测定的准确性。

关键词： 喉癌患者   放射性损伤   空气污染   食疗方   病毒感染   遗传易感性   恶性肿瘤   耳鼻喉科  

摘要： 喉癌是原发于喉部的恶性肿瘤,以功能受损为最常见的早发症状。喉癌占耳鼻喉科恶性肿瘤的第三位。喉癌的真正病因尚未明确,可能与多种因素有关,包括吸烟、饮酒、空气污染、局部慢性炎症、病毒感染、放射性损伤,并涉及遗传易感性。