• 轻工业中多氯丁二烯和氯化苯的环境排放、传输及暴露风险

  在现代工业快速发展的背景下，污染物的来源及其在不同环境介质中的迁移和转化成为环境科学研究的重要议题。本文围绕多氯丁二烯（polyCBDs）和氯苯类化合物（CBs）的污染特征，深入探讨了它们在轻工业区域中的分布规律、迁移路径以及对人体健康的潜在风险。这些化合物因其持久性、生物累积性、长距离迁移能力和高毒性，被列为《斯德哥尔摩公约》中的持久性有机污染物（POPs），对生态环境和人类健康构成严重威胁。研究通过采集多种环境介质样本，结合多种分析手段，揭示了轻工业区域中这些污染物的主要来源及其在环境中的行为特征，为环境管理和健康防护提供了重要的科学依据。### 一、研究背景与意义多氯丁二烯是一类由丁二烯

  来源：Environmental Nanotechnology, Monitoring & Management

  时间：2025-11-19

• 贵州桐江河一氧化二氮排放的时空分布模式：废水排放与生态修复的相互作用

  **解读：城市河流中氮氧化物排放及其生态修复的影响**随着全球城市化进程的加快，城市河流已成为温室气体排放的重要来源之一。其中，氮氧化物（N₂O）作为一种具有强温室效应的气体，其排放量的增加对全球变暖产生了深远影响。本研究聚焦于中国湖南省的橘子园河（GTR），这是一条受到城市污水排放和生态修复措施双重影响的城市河流。研究旨在探讨生态修复项目是否能够抵消污水排放带来的影响，从而有效降低城市河流中的N₂O排放。通过分析夏季和冬季的N₂O浓度、饱和度和通量的变化，以及环境因素对这些变化的影响，本研究为城市河流的管理和温室气体排放的评估提供了重要的参考依据。### N₂O排放的季节性变化与环境驱动因素

  来源：Environmental Nanotechnology, Monitoring & Management

  时间：2025-11-19

• 健康人中枢神经系统及血脑屏障中微塑料和纳米塑料的定性定量分析及其传输效率——一项初步研究

  微塑料（MPs）和纳米塑料（NPs）已成为全球重要的环境污染物，它们的广泛使用给生态环境和人类健康带来了巨大压力。MPs和NPs几乎存在于所有生态环境中，因此所有生物体都可能暴露于这些污染物之中。人类可能通过饮用水、食物、空气以及身体接触等多种途径吸收MPs/NPs。此外，由于MPs具有小尺寸和较大的表面积，它们能够作为有机污染物或添加剂的载体，从而间接影响人类健康。近年来，多项研究表明，MPs/NPs可以在人体的组织或体液中积累，包括心脏活检组织、血栓、动脉斑块以及血液样本。一项后续研究还指出，MPs/NPs在颈动脉斑块中的存在增加了心血管事件的风险，表明长期暴露于MPs/NPs可能对人类疾

  来源：Environmental Pollution

  时间：2025-11-19

• 在台湾东北部一个动态的沿海生态系统中，基底驱动的微生物多样性以及塑料生物膜的功能潜力

  这项研究聚焦于海洋中塑料污染所带来的微生物生态变化，特别是塑料微粒、自然木材碎片以及海面水体中微生物群落的结构和功能差异。研究团队来自台湾的国立海洋生物研究所，他们选择了台湾东北部的宜兰湾作为研究区域，这一区域受到黑潮（Kuroshio Current）的影响，是观察塑料污染及其生态影响的理想地点。通过采用全长度16S rRNA基因测序技术，研究人员对塑料微粒、木材碎片和海面水体中的微生物群落进行了深入分析，揭示了塑料微粒在海洋生态系统中扮演的独特角色。海洋塑料污染已经成为全球性环境问题之一。联合国环境大会估计，每年有480万到1270万吨塑料废弃物进入世界海洋，构成了海洋垃圾的主要部分。这些

  来源：Environmental Pollution

  时间：2025-11-19

• 高灰分煤泥的增值利用：镧改性的多孔陶瓷材料在高效去除磷酸盐方面的应用及其作用机制研究

  本研究聚焦于高灰煤泥（HACS）的资源化利用，探索其作为主要原料制备多孔陶瓷材料的可能性。高灰煤泥是煤炭洗选与加工过程中不可避免的副产物，通常具有较高的水分含量、粘稠性以及灰分比例，这使得其传统处理方式面临诸多挑战。目前，最常见的处理方法是露天堆放，但这种方式不仅造成资源浪费，还可能引发粉尘扩散、重金属离子渗入地下水等环境问题。因此，寻找一种既能有效利用高灰煤泥，又能实现环保目标的创新技术显得尤为重要。随着工业和农业活动的不断扩展，水体中磷的过量积累问题日益严重，导致水体富营养化，进而对生态系统构成威胁。面对这一挑战，开发高效且经济的磷去除技术成为当务之急。在众多材料中，多孔陶瓷因其独特的结构

  来源：Environmental Research

  时间：2025-11-19

• 可持续建筑骨料的发展：利用红泥与多种固体废弃物协同处理技术制备烧结人工轻质骨料及其环境安全性评估

  红泥是一种在铝土矿提取氧化铝过程中产生的典型工业固体废弃物。每生产1千克氧化铝，大约会产生1.2至1.5千克的红泥，这种高碱性的废弃物不仅含有大量细颗粒，还富含重金属元素，如铅、镉、砷等。全球范围内，每年约有1.8亿吨红泥被排放，累计堆积量已超过40亿吨。红泥的主要来源地包括中国（占比28.2%）、大洋洲（22.4%）、美洲（33.4%）和欧洲（12.9%）。其中，中国是红泥的主要生产国，2023年红泥年产量超过1亿吨，累计堆积量也已突破20亿吨。然而，目前红泥的综合利用率不足4%，大量堆积不仅占用了大量土地资源，还对生态环境和人类健康构成威胁。红泥的强碱性（pH > 12）会导致周围土壤盐碱

  来源：Environmental Research

  时间：2025-11-19

• 从底物亲和力的角度解释在主流废水条件下完全氧化铵细菌与典型亚硝酸盐氧化细菌的共存现象

  本研究聚焦于一种名为comammox的硝化细菌，特别是其在污水处理系统中的作用与特性。comammox细菌的发现彻底改变了我们对生物脱氮过程的理解，因为它们能够独立完成整个硝化过程，而无需依赖其他微生物群体。传统的硝化过程通常被分为两个步骤，第一步由氨氧化细菌（AOB）或氨氧化古菌（AOA）将氨（NH₄⁺）氧化为亚硝酸盐（NO₂⁻），第二步则由亚硝酸盐氧化细菌（NOB）将亚硝酸盐进一步氧化为硝酸盐（NO₃⁻）。然而，comammox细菌因其拥有完整的基因组，能够编码氨单氧酶（AMO）、羟胺氧化还原酶（HAO）以及亚硝酸盐氧化还原酶（NXR），从而具备了将氨直接转化为硝酸盐的能力，避免了中间产物

  来源：Environmental Pollution and Management

  时间：2025-11-19

• 毫米波高频5G（26 GHz）电磁场不会调节人脑的电活动

  随着5G技术的快速发展，其在现代社会中的广泛应用也引发了关于潜在健康影响的广泛讨论。5G网络利用了更高频率的电磁波，其中26 GHz频段因其在数据传输速度和网络延迟方面的显著优势而备受关注。然而，这一频段的电磁波是否会对人体神经系统产生影响，尤其是对大脑电活动的潜在干扰，仍然是一个悬而未决的问题。为此，科学家们进行了多项研究，以评估5G电磁波在特定暴露条件下对人类大脑功能的潜在影响。在当前的研究中，研究人员通过一项随机、三盲交叉实验，对31名健康的年轻成年人（18名男性，14名女性，平均年龄26.1±5.2岁）进行了评估。实验过程中，参与者接受了两种暴露条件：真实的26 GHz电磁场暴露和假暴

  来源：Environmental Research

  时间：2025-11-19

• SOFT CUBE的开发：基于CFD模拟和城市建成环境的流量与温度综合分析

  随着全球城市化进程的加速，越来越多的人口和基础设施集中于城市区域，使得城市在面对极端天气事件时更加脆弱。例如，热浪、干旱和强风等现象对城市环境和居民健康产生了深远影响。因此，迫切需要在城市尺度上获得高分辨率的气象和环境信息，以便更精确地进行城市气候模拟和环境评估。然而，目前的城市气候建模方法在空间分辨率和计算效率之间存在根本性的权衡，这限制了其在实时预报或大规模规划中的应用。为了解决这一问题，研究人员提出了一种新的方法——SOFT CUBE（基于CFD模拟和城市建筑环境的流场与温度合成）。该方法通过构建基于CFD的预计算场景数据库，并将其与LDAPS（局部数据同化与预测系统）的预报相结合，以生

  来源：Environmental Modelling & Software

  时间：2025-11-19

• 用于评估大规模基准数据库中洪水淹没预测的框架

  ### 研究背景与重要性洪水淹没图（Flood Inundation Map, FIM）是用于预测和评估洪水灾害的重要工具。FIM能够提供关于洪水淹没范围、危险区域划分、洪水深度以及水流路径等关键信息，对灾害管理机构制定应急行动计划具有重要意义。传统的方法通常基于像素级别的比较，这种方法虽然直观，但往往耗时且容易出错。为了解决这些问题，研究者们开发了FIMeval这一开源工具集，用于大规模FIM的评估。FIMeval与一个基准数据库相连，该数据库包括美国大陆地区的高质量FIM基准，这些基准来源于遥感技术和高保真模型预测数据。通过引入FIMeval，研究者们能够更有效地评估模型预测的FIM与基准

  来源：Environmental Modelling & Software

  时间：2025-11-19

• 一个公开、可复制的每日二氧化碳（CO₂）预测模型基准测试，该模型适用于温室气体（GHG）监测

  本研究探讨了如何利用先进的建模方法对大气二氧化碳（CO₂）浓度进行准确预测，特别是在不同生态系统和气候条件下的表现。研究团队由来自西班牙瓦伦西亚大学的六位科学家组成，他们提出了一个可复现的建模框架，整合了统计学、机器学习（ML）、深度学习（DL）以及混合模型，用于每日尺度的CO₂预测。该研究利用了来自28个ICOS（集成碳观测系统）大气站的高频数据，这些站点分布在欧洲多样化的生态系统和气候区，评估了模型在不同环境下的性能表现。所有模型均采用Python实现，并基于开源库，代码和处理后的数据集均可公开获取。在气候变化背景下，大气CO₂浓度的持续上升对植物生态系统产生了深远的影响。植物生态系统不仅

  来源：Environmental Modelling & Software

  时间：2025-11-19

• 基于多模态直接前向机器学习模型对污染源和水力传导性的同时识别

  地下水污染源识别（GCSI）是水资源管理中的关键环节，对于污染治理、风险评估和责任认定具有重要意义。然而，污染源识别的准确性高度依赖于对含水层参数的精确表征，特别是水力传导度（K）。水力传导度是地下水流动和溶质迁移过程中的核心参数，它直接影响污染源识别的精度。由于地下水的隐蔽性和缓慢迁移特性，污染源的及时识别面临巨大挑战，可能带来严重的环境和健康影响。因此，过去四十年来，对污染源的准确表征研究日益受到重视。在传统方法中，GCSI通常被视为一个逆问题，通过污染浓度的观测数据来重建污染源的空间和时间特征，如数量、位置和释放历史。一些研究者将GCSI方法分为三类：数学方法、随机方法和优化方法。数学方

  来源：Environmental Modelling & Software

  时间：2025-11-19

• 一种用于锡斯坦盆地沙尘暴预报和归因的双流时空图神经网络

  该研究聚焦于一个特殊的环境问题——伊朗与阿富汗边境的锡斯坦盆地的尘暴现象。该区域作为跨境热点，是全球最强烈和持续的尘暴来源之一，对公共健康和社会稳定产生了深远影响。尘暴不仅对气候系统造成干扰，还直接威胁到当地居民的生计，甚至影响到社区的韧性。因此，如何准确预测尘暴的发生并识别其驱动因素，成为该领域研究的重要课题。随着深度学习技术的发展，许多研究者尝试利用这一方法来提高尘暴预测的准确性。然而，传统的深度学习模型往往将尘暴预测视为一个时间序列问题，忽略了尘暴在空间和时间上的复杂动态。这种简化虽然在一定程度上提高了计算效率，但也导致了模型在实际应用中存在一定的局限性。特别是，这些模型通常无法提供对尘

  来源：Environmental Modelling & Software

  时间：2025-11-19

• 将因果推断与可解释的自动化机器学习相结合，以识别中国东部近地表臭氧浓度的驱动因素

  近年来，中国东部地区近地面臭氧（O₃）污染问题日益严峻，呈现出高浓度、频繁发生以及显著的时空异质性等特征。这种污染趋势不仅对人类健康构成威胁，还对生态环境产生深远影响。因此，深入理解O₃污染的驱动机制，对于制定有效的区域空气质量管理政策具有重要意义。然而，由于影响O₃形成的多种因素之间存在复杂的非线性相互作用，传统的统计方法或单一的机器学习模型在揭示其形成机制方面存在局限性。为此，本研究构建了一个集成的分析框架，结合了“自动化建模–特征解释–因果推断”三个关键步骤，以系统识别中国东部地区2022–2023年O₃浓度变化的主要驱动因素。臭氧是一种重要的大气成分，约90%的臭氧存在于平流层，主要功

  来源：Environmental Modelling & Software

  时间：2025-11-19

• 知识图谱嵌入在生命周期清单数据外推中的应用：一种填补环境影响评估数据空白的新方法

  这项研究聚焦于生命周期评估（LCA）中一个关键的挑战，即生命周期库存（LCI）数据的不完整性和稀缺性。LCI数据构成了LCA研究的核心部分，其质量直接影响到对产品系统在整个生命周期中环境影响的准确评估。然而，现有的LCI数据库往往无法覆盖所有可能的生产活动，尤其是在新技术和新服务出现的情况下，数据的缺失问题愈发严重。为了解决这一问题，本文提出了一种基于知识图谱（Knowledge Graph, KG）和统计关系学习（Statistical Relational Learning, SRL）的计算框架，用于预测和补充缺失的LCI数据，特别是针对机械加工活动。在机械加工领域，生产活动种类繁多，每种

  来源：Environmental Impact Assessment Review

  时间：2025-11-19

• 不同气候对中国湿地春季物候的影响

  近年来，全球气候变化对湿地生态系统的影响日益显著，这不仅改变了温度和水文条件，还对植被物候产生了深远的影响。湿地作为生态系统的重要组成部分，其春季物候（SOS）的变化反映了气候变化对生态过程的调控作用，包括生产力、碳循环和水循环等。在中国，湿地资源丰富，分布广泛，涵盖了多种植被类型和环境条件，因此，SOS在不同区域和湿地类型中表现出显著的时空异质性。这种异质性不仅影响了生态系统的稳定性，也对生物多样性和生态服务功能带来了潜在风险。因此，深入研究中国湿地SOS的时空变化及其驱动机制，对于制定适应气候变化的湿地保护与可持续管理策略具有重要意义。本研究通过综合运用多种数据和方法，系统地分析了中国湿地

  来源：Environmental Geotechnics

  时间：2025-11-19

• 个人、家庭和制度因素对Z世代在食物浪费预防方面的行为意向的影响

  在当今社会，随着全球对可持续发展议题的关注日益增加，减少食物浪费成为各国政府和相关机构的重要任务。食物浪费不仅是一个环境问题，更涉及经济、社会和伦理等多个层面。研究发现，食物浪费问题的根源广泛存在于整个供应链中，从生产、运输、储存到消费环节，都可能产生浪费。尤其在消费端，个人的消费习惯和价值观对食物浪费的程度有着直接的影响。因此，如何通过教育、政策和环境干预来改变人们的消费行为，成为减少食物浪费的关键。针对这一议题，研究者们逐渐将目光投向了年轻一代，特别是大学生成为潜在的变革者。作为未来的社会领导者和决策者，大学生在塑造可持续发展观念方面具有独特的优势。然而，目前关于大学生成为减少食物浪费的积

  来源：Environmental Development

  时间：2025-11-19

• 用于评估气候变化背景下森林生态系统生产力恢复力及转型风险的指标框架

  森林生态系统正面临日益严峻的气候变率威胁，这种威胁不仅影响生态系统的功能稳定性，还可能削弱其作为碳汇的能力。随着全球气候变化的加剧，森林生态系统的恢复能力受到挑战，从而引发剧烈的状态转变。这种转变可能破坏森林的碳吸收功能，进一步加剧全球变暖问题，并对生物多样性和社会经济系统造成不利影响。因此，研究森林生态系统生产力恢复力（EPR）的变化及其潜在的转变机制，对于制定有效的生态适应管理策略具有重要意义。生态系统生产力恢复力，即生态系统在受到干扰后维持和恢复其碳固存功能的能力，是生态系统功能恢复力的重要组成部分。以往的研究多关注时间趋势，缺乏对生态系统恢复力状态和转变风险进行空间分析的方法。本文提出

  来源：Ecological Indicators

  时间：2025-11-19

• 蜘蛛和甲虫作为评估河流干涸期生态质量的生物指标：一种多指标方法

  在研究非常年性河流和溪流（即在某些时期缺乏地表水的生态系统）时，科学家们发现这些生态系统在全球范围内广泛存在，并且对于评估其生态状况存在许多研究空白。因此，迫切需要新的工具来考虑干涸期的河流床特征，以便更有效地评估这些间歇性和短暂性河流的生态状况。本研究探讨了陆生蜘蛛和甲虫群落在不同分类学尺度下作为生物指标对河流健康状况的作用，并通过在干涸的河流床和相邻的河岸生态系统中开发多指标指数来验证其适用性。为此，研究人员在西班牙东南部的地中海流域内，使用陷阱收集了24条非常年性河流在干涸期的样本。研究结果显示，蜘蛛和甲虫群落中都存在指示人为干扰的特征物种，但蜘蛛对干扰的敏感性高于甲虫。这两个类群在不同

  来源：Ecological Indicators

  时间：2025-11-19

• 基于空间异质性分析和线性核心区模型构建的光污染评估模型：以天津市（华北地区）为研究案例

  城市化进程的加快和经济发展，使得全球范围内的人工照明的范围和强度显著增加，导致了普遍的光污染现象。光污染已成为对生态环境和人类健康造成威胁的重要问题，不仅影响天文观测，还对生物多样性、动植物的分布和栖息地产生破坏，并加剧气候变化。本研究以天津为案例，通过建立基于空间统计分析和线性共区域化方法（LCM）的光污染评估模型，分析了天津各监测点的光污染程度及其区域间的相关性，并开发了一套综合管理标准，考虑了影响城市光污染的因素。该模型的应用不仅直接评估了天津当前的光污染状况，还揭示了其空间异质性，并精准识别了城市内的高风险区域。研究结果不仅展示了天津光污染的范围，还为其他城市优化夜间照明环境提供了有价

  来源：Ecological Indicators

  时间：2025-11-19

知名企业招聘：