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环境水体中病原微生物与指示微生物的相关性研究
被引量:
5
1
作者
陈胜蓝
尹红果
+5 位作者
陈梦清
陈松
郑圆圆
Randy A Dehlgren
张明华
商栩
《浙江农业科学》
2015年第4期448-452,537,共6页
对夏、冬两季温瑞塘河水体中病原微生物与常用指示微生物粪大肠杆菌和大肠埃希菌的关系进行了研究,针对水环境中伤寒沙门氏菌建立了环介导等温扩增技术的快速检测方法。结果显示,温瑞塘河水体中微生物污染较严重,粪大肠菌群数量高达1.10...
对夏、冬两季温瑞塘河水体中病原微生物与常用指示微生物粪大肠杆菌和大肠埃希菌的关系进行了研究,针对水环境中伤寒沙门氏菌建立了环介导等温扩增技术的快速检测方法。结果显示,温瑞塘河水体中微生物污染较严重,粪大肠菌群数量高达1.10×10^3~1.40×10^7m L-1,超过60%的站位微生物污染程度超过地表水V类水质标准。大肠埃希菌浓度为1.00×10^4~5.08×10^6m L-1,且这2种常用的指示微生物间表现出较高的相关性。不同污染程度的水体中伤寒沙门氏菌的检出率差异显著,且夏季的检出率要高于冬季。在粪大肠杆菌浓度低于10^4m L-1的水样中,未能检出伤寒沙门氏菌;但水样中粪大肠杆菌浓度高于10^4m L-1时,伤寒沙门氏菌的检出率随粪大肠杆菌浓度上升而上升;当水体中粪大肠杆菌浓度超过10^6m L-1时,伤寒沙门氏菌的检出率达100%。本研究结果表明,常用的水环境指示微生物能够在一定程度上反映水体病原微生物的污染情况,但在具体应用中需考虑到污染源及水体理化条件等差异。
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关键词
环境水体
病原微生物
指示微生物
相关性
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职称材料
郑州市PM_(2.5)浓度时空分布特征及预测模型研究
被引量:
22
2
作者
陈强
梅琨
+2 位作者
朱慧敏
蔡贤雷
张明华
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期105-112,共8页
利用统计学原理和GIS技术,对郑州市2013年8月17—12月31日期间PM2.5浓度时空分布特征进行分析,同时结合气象资料与前一日污染数据,建立人工神经网络反向传播算法模型(BP-ANN)和多元线性回归模型用于该市细颗粒物污染的短期预测。结果表...
利用统计学原理和GIS技术,对郑州市2013年8月17—12月31日期间PM2.5浓度时空分布特征进行分析,同时结合气象资料与前一日污染数据,建立人工神经网络反向传播算法模型(BP-ANN)和多元线性回归模型用于该市细颗粒物污染的短期预测。结果表明,郑州市PM2.5浓度日变化呈单峰模式,随逆温现象的发生和交通的密集于上午11:00达到峰值,午后逐步下降。在工作日、周末与国庆节的对比中,国庆节期间颗粒物污染浓度高出平日32.8%,表明人为活动的加剧影响PM2.5的排放;周末与工作日期间无显著差异。在空间分布上,金水区、管城回族区污染最为严重,工业燃煤、地铁施工等源排放是造成污染的主要原因;位于远郊的岗里水库,受秸秆焚烧和市区污染输送等影响,PM2.5浓度亦维持较高水平。最后,研究将所构建的BP-ANN预测模型和多元线性回归模型对比,结果发现两模型在建模阶段预测值与真实值的拟合一致性指标分别为0.944、0.918,均方根误差分别为59.788、70.611;验证阶段拟合一致性指标分别为0.854、0.794,平均绝对误差分别为25.298、32.775,表明BP-ANN模型在预测郑州市PM2.5污染过程中更具优势。
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关键词
PM2.5
预测模拟
BP—ANN模型
多元线性回归模型
GIS
郑州地区
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职称材料
题名
环境水体中病原微生物与指示微生物的相关性研究
被引量:
5
1
作者
陈胜蓝
尹红果
陈梦清
陈松
郑圆圆
Randy A Dehlgren
张明华
商栩
机构
温州医科大学水环境应用技术研究所
湖南
环境
生物职业
技术
学院护理学院
美国加州
大学
戴维斯分校土壤大气与
水
资源系
出处
《浙江农业科学》
2015年第4期448-452,537,共6页
基金
浙江省自然科学基金项目(Y5110069)
温州市科技计划重点项目(H20100052)
+1 种基金
浙江省大学生科技创新活动计划(2012R413025)
温州市科技计划项目(S20100036)
文摘
对夏、冬两季温瑞塘河水体中病原微生物与常用指示微生物粪大肠杆菌和大肠埃希菌的关系进行了研究,针对水环境中伤寒沙门氏菌建立了环介导等温扩增技术的快速检测方法。结果显示,温瑞塘河水体中微生物污染较严重,粪大肠菌群数量高达1.10×10^3~1.40×10^7m L-1,超过60%的站位微生物污染程度超过地表水V类水质标准。大肠埃希菌浓度为1.00×10^4~5.08×10^6m L-1,且这2种常用的指示微生物间表现出较高的相关性。不同污染程度的水体中伤寒沙门氏菌的检出率差异显著,且夏季的检出率要高于冬季。在粪大肠杆菌浓度低于10^4m L-1的水样中,未能检出伤寒沙门氏菌;但水样中粪大肠杆菌浓度高于10^4m L-1时,伤寒沙门氏菌的检出率随粪大肠杆菌浓度上升而上升;当水体中粪大肠杆菌浓度超过10^6m L-1时,伤寒沙门氏菌的检出率达100%。本研究结果表明,常用的水环境指示微生物能够在一定程度上反映水体病原微生物的污染情况,但在具体应用中需考虑到污染源及水体理化条件等差异。
关键词
环境水体
病原微生物
指示微生物
相关性
分类号
X172 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
郑州市PM_(2.5)浓度时空分布特征及预测模型研究
被引量:
22
2
作者
陈强
梅琨
朱慧敏
蔡贤雷
张明华
机构
温州医科大学水环境应用技术研究所
加州
大学
戴维斯分校陆地大气与
水
资源系
出处
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期105-112,共8页
文摘
利用统计学原理和GIS技术,对郑州市2013年8月17—12月31日期间PM2.5浓度时空分布特征进行分析,同时结合气象资料与前一日污染数据,建立人工神经网络反向传播算法模型(BP-ANN)和多元线性回归模型用于该市细颗粒物污染的短期预测。结果表明,郑州市PM2.5浓度日变化呈单峰模式,随逆温现象的发生和交通的密集于上午11:00达到峰值,午后逐步下降。在工作日、周末与国庆节的对比中,国庆节期间颗粒物污染浓度高出平日32.8%,表明人为活动的加剧影响PM2.5的排放;周末与工作日期间无显著差异。在空间分布上,金水区、管城回族区污染最为严重,工业燃煤、地铁施工等源排放是造成污染的主要原因;位于远郊的岗里水库,受秸秆焚烧和市区污染输送等影响,PM2.5浓度亦维持较高水平。最后,研究将所构建的BP-ANN预测模型和多元线性回归模型对比,结果发现两模型在建模阶段预测值与真实值的拟合一致性指标分别为0.944、0.918,均方根误差分别为59.788、70.611;验证阶段拟合一致性指标分别为0.854、0.794,平均绝对误差分别为25.298、32.775,表明BP-ANN模型在预测郑州市PM2.5污染过程中更具优势。
关键词
PM2.5
预测模拟
BP—ANN模型
多元线性回归模型
GIS
郑州地区
Keywords
PM2. 5
prediction model
BP-ANN model
multiple linear regression model
GIS
Zhengzhou
分类号
X823 [环境科学与工程—环境工程]
X830.3 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
环境水体中病原微生物与指示微生物的相关性研究
陈胜蓝
尹红果
陈梦清
陈松
郑圆圆
Randy A Dehlgren
张明华
商栩
《浙江农业科学》
2015
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
郑州市PM_(2.5)浓度时空分布特征及预测模型研究
陈强
梅琨
朱慧敏
蔡贤雷
张明华
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2015
22
在线阅读
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职称材料
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