微囊藻毒素的提取纯化方法比较

研究了从天然蓝藻水华藻粉中提微囊藻毒素,以及对提取物纯化的方法.通过对比不同提取剂的提取效果,发现浓度为80%的甲醇溶液提取效率最高,但采用乙醇作为替代提取剂也有较好的效率,且方法更为安全.对于提取物的纯化,可通过调节溶剂的pH至等电点以除去对反相填料具有负作用的藻胆蛋白.研究结果为更高效地纯化微囊藻毒素提供了依据.     

浅谈富营养化水体的藻华防治方法

富营养化是一种严重的水体污染,对富营养化的成因及防治的研究一直是热点问题。就目前国内外公认的一些藻型富营养化水体的治理和控制方法进行了总结,并提出了水体富营养化综合治理的发展趋势。     

Bloom Filter在手机垃圾短信过滤中的应用

针对当前手机垃圾短信过滤系统的不足和手机资源紧张的特点,构建了基于独立空间布隆过滤器的手机垃圾短信过滤系统,具体给出了系统结构、工作流程及其算法。实验分析结果表明,在允许一定"假阳性"误报率的条件下,该系统可以有效节省手机资源。     

水体富营养化和水华的控制技术研究现状

针对我国日益严重的水体富营养化现象,从物理化学、生物和水力学三个方面对国内外富营养化和水华控制技术的研究现状进行了综述。结果表明,基于理性的氮磷营养物控制策略仍是水体富营养化控制的优先策略,科学合理的水力调度对库湾水体、城市河道抑制富营养化和控制藻类生长具有重要作用,传统的物理和化学方法及生物技术在小范围水华应急和水质维持较为有效,但一些方法的生态安全性及理论依据仍需加强研究。实际水体修复过程中仍需要不断调整方法以适用不同水体需求。     

基于博弈论的城市褐色土地再开发利益冲突解析

开发价值和污染风险并存是城市褐色土地的两面性,也是导致褐色土地再开发中冲突事件不断发生的主要原因.本文在明确城市褐色土地再开发中的利益相关者类型的基础上,分析了利益主体间的关系及其冲突类型,并引入博弈论对各利益主体间的冲突根源进行讨论,最后指出,从法律、资金、公众、政府等方面构建城市褐色土地再开发管治体系是促进褐色土地成功开发的有效途径.     

磷营养盐对库湾暴发蓝藻水华的实验研究

为了研究三峡库区蓄水后香溪河连续暴发水华进行了室内模拟实验,在实验研究中发现适合铜绿微囊藻生长的磷含量区域为:0.14～0.616 mg/L.通过测量铜绿微囊藻在不同磷含量水体中的生长规律,为预测香溪河是否可能在磷营养盐丰富的条件下暴发铜绿微囊藻水华提供有利的依据.     

2种藻类储磷释磷过程与生长情况对比

在不同氮磷比的培养条件下,利用实验室静态培养试验,通过结合铜绿微囊藻和小球藻生长情况分析对比了铜绿微囊藻和小球藻的储磷能力和营养利用特征.结果表明,在培养环境下,2种藻类都能够在最初的延滞生长期首先将水中全部磷吸收并储存于细胞体内,而后随着生长的需要和环境的变化,适时将体内的磷释放出来供细胞繁殖所用,但铜绿微囊藻和小球藻在不同氮磷比的营养条件下释磷生长的规律表现有所差别.因此,在以磷作为水体是否会发生水华的监测指标时,应注意到对藻类生长而言水中磷的存在具有隐蔽性这一特点,需要使水中的磷质量浓度始终保持较低水平,包括在藻类的低速生长期,这样才能确保减少水华发生的可能性.     

三种机器学习模型在太湖藻华面积预测中的应用

基于2014—2018年太湖气象水文水质数据与卫星遥感数据,分别采用支持向量机(SVM)、长短记忆神经网络(LSTM)、极端梯度提升树(XGBoost)模型模拟全太湖、贡湖、南部沿岸区、中西北湖区的蓝藻水华(简称藻华)面积。结果表明:(a)XGBoost全太湖与分区藻华面积回归模型模拟效果较好,其次是SVM、LSTM回归模型;不同时间尺度下SVM、XGBoost回归模型对全太湖藻华面积模拟结果偏小,但有效模拟了藻华的发展趋势。(b)XGBoost分类模型在全太湖、中西北湖区模拟准确率较高,优于SVM、LSTM分类模型;在贡湖、南部沿岸区,3种分类模型准确率均较高。(c)以当天、提前1 d的气象水文水质因子作为全太湖与分区藻华面积模型输入,XGBoost回归与分类模型模拟精度较高、稳健性较好,预测应用情景较好。     

水花微囊藻多糖复合物的提取

研究了热水和碱提取法在不同溶剂体积、不同时间和不同温度条件下,对水花微囊藻多糖提取率的影响．结果表明：藻干重与水体积之比为 １∶１５、１００ ℃、提取６ ｈ 的条件下多糖提取率最高,为３４５．５ ｍ ｇ／ｇ 干藻,为最佳提取条件．在 ３０ ℃、６０ ℃、１００ ℃下以碱抽提,以 ４％ Ｎａ Ｏ Ｈ 浓度下多糖得率最高,分别为９９．５、２７３．２ ｍ ｇ／ｇ 干藻;热水提取效果好于碱提取．用冷水预浸泡结合等电点沉淀的方法脱蛋白对粗提取物进行纯化,结果使提取液中水溶蛋白除去率达 ６３．０％ ．用最佳提取条件获得的多糖溶液,经氯仿脱蛋白,乙醇沉淀得多糖１４．５％ ．