南水北调东线山东段干渠突发水质污染事故快速预测

突发水污染事件快速预测是突发事故发生后及时采取有效应急控制和处置措施的基础。该文在对南水北调山东段干渠典型突发水污染事故仿真模拟的基础上,依据污染输移转化规律经验公式,建立了突发水质污染事故快速预测模型。利用南水北调山东段干渠典型突发水污染事故的仿真模拟结果对快速预测模型进行了参数率定与检验,通过与利用计算机数值模拟结果比较分析,该预测方法预测的影响时间与影响范围的相对误差分别在0.52%~4.83%和0.23%~7.15%,均低于10%,满足精度要求。该方法对于提供长距离调水工程极端情况的输水安全保障具有重要意义。     

岩溶农业区典型土地利用土壤磷素空间分布与成因

为了查明岩溶农业区不同土地利用下磷素在垂直和平面上的分布情况,分析岩溶农业区土壤中磷素的迁移特征及其影响因素,采集了凯掌水库周边草地、河滨带、水田及旱地等典型土地利用下的9个土壤剖面共计56个样品,分别测定各个土壤剖面的含水率、pH、有机质、交换性酸、全磷、有效磷、各无机磷形态等。结果表明：研究区全磷、有效磷含量分别在420.73~1669.53 mg/kg和2.50~64.14 mg/kg之间,土壤磷活化系数在0.34%~5.96%之间。农业用地表层土壤有效磷含量均超过15 mg/kg,需减少磷肥的施用以避免浪费,同时坝后农业区旱地表层土壤（有效磷平均含量64.14 mg/kg）中的磷存在向下淋溶进入地下水的风险。水田、旱地剖面土壤无机磷形态以Fe-P、Al-P为主,草地、河滨带剖面无机磷形态以Fe-P和O-P为主。土壤pH与有效磷、Fe-P和Al-P呈显著负相关,土壤有机质与全磷、有效磷、Al-P、Fe-P显著正相关。本研究阐明了岩溶农业区磷素及其形态的空间分布规律,可为磷的农业面源污染防控提供依据。研究区农业用地土壤磷素含量普遍高于非农业用地,不同土地利用类型对磷素分布具有显著影响。     

四种南美白对虾常见病原微流控芯片联检方法的测试

为评估微流控芯片法在虾肝肠胞虫(EHP)、致急性肝胰腺坏死病副溶血性弧菌(VpAHPND)、十足目虹彩病毒1(DIV1)和白斑综合征病毒(WSSV)4种南美白对虾常见病原联检中的各项性能，设计针对上述4种病原扩增反应的引物，对已有芯片进行新的功能划分，同时优化该基因芯片的反应体系及恒温扩增条件。结果表明，优化的联检方法可同时检测上述4种病原，特异性好，30 min反应时间即可给出病原联检结果。EHP、 DIV1、WSSV、VpAHPND指标检出限分别为1μl 0.57拷贝、0.43拷贝、2.12拷贝、3.18拷贝，已达到甚至超过了环介导等温扩增技术(LAMP)检测的灵敏性。本次测试中的南美白对虾4种病原微流控芯片联检方法所用的检测试剂盒具有操作简便、检测灵敏、特异性强、检测时间短、设备要求简单等特点，适合整个养殖过程中对南美白对虾EHP、VpAHPND、DIV1和WSSV的监测与筛查工作。     

脊尾白虾“僵尸病”的初探

为确定2018年冬季以来江苏省沿海地区养殖脊尾白虾患“僵尸病”的病原及流行病学特点，实验采用LB培养基和PDA培养基从病虾血淋巴中分离得到直径为1~3 mm、边缘整齐、米黄色隆起菌落；人工回感实验结果显示，回感后的脊尾白虾表现出与自然患病脊尾白虾相同的症状，并在回感脊尾白虾体内也分离出了相同的菌株，符合科赫氏法则。对该菌株进行形态观察结合18S rRNA序列对比及系统发育分析，发现分离菌株MQ2101具有酵母的典型形态，且与二尖梅奇酵母相似度达99.82%，结果表明菌株MQ2101为二尖梅奇酵母。致病性结果初步分析显示，MQ2101对脊尾白虾的半致死浓度 (LD₅₀)为1.39×10⁷ CFU/尾。病理学观察发现，患病脊尾白虾鳃、肌肉和肝胰腺均发生不同程度的病变，其中肝胰腺病变最为严重，肝小管呈现空泡化，管腔体积变大；在鳃和肝胰腺组织中均存在大量定殖的菌体。流行病学调查结果显示，每年2—5月发病迅速，发病率为5%~30%，死亡率为3%~10%。本研究确定了二尖梅奇酵母为江苏沿海地区脊尾白虾“僵尸病”的病原，其对脊尾白虾具有较强致病性，主要侵染组织为肝胰腺和鳃。以上研究结果为脊尾白虾“僵尸病”的防控提供了相关科学依据。     

基于IPSO-ELM模型的调水工程输水损失预测方法研究

输水损失对调水工程的效益有重要影响，是调度计划制定的关键参数，准确预测输水损失对制定精细化调水方案，优化调度运行有重要意义。针对输水损失预测方法存在的局限性，提出一种计算精度优、构建效率高、适用范围广的输水损失预测方法：利用相关分析法和主成分分析法进行输水损失影响因素筛选，通过相关分析删除反映信息重复的指标，通过主成分分析筛选出重要性高的指标；基于筛选出的指标体系构建改进粒子群算法优化的极限学习机（IPSOELM）输水损失预测模型。以南水北调东线梁济运河段为例；经筛选，水深、流量、气温和风速为主要影响因素，建立IPSO-ELM输水损失预测模型；使用经过实测资料训练、验证后的预测模型，对不同情境下的数据进行日输水损失预测，并分别与极限学习机（ELM）模型和多元非线性回归（MNR）模型的预测结果对比分析。结果表明：IPSO-ELM输水损失预测模型计算的输水损失量和实际输水损失量十分接近，确定系数为0.962 5，平均绝对百分比误差为1.322%，较MNR模型和ELM模型分别降低了52.89%和51.06%；预测误差主要分布在[-0.25,0.30]万m3内，误差分布范围小于另外两个模型。即...