基于BP神经网络的藻类水华预测模型研究

以宁波大学校内池塘2009年3—10月间30周的监测数据为基础,运用BP人工神经网络方法构建预测模型,探求颤藻生物量与总氮、总磷、透明度等6项环境因子之间的关系,选出最佳预测模型,并对模型进行敏感度分析。结果显示:①BP神经网络模型对颤藻生物量预测值与实测值之间拟合程度良好,相关系数达到了0.984,说明BP神经网络模型可以用于水体中藻类水华的短期预测。②通过对构建的BP神经网络模型进行敏感度分析,阐明了宁波大学校内池塘藻类水华的主要驱动因素,并指出控制水体的pH是宁波大学校内池塘藻类水华防治工作的重点。     

朝阳市“十二五”期间主要大气污染物减排潜力分析

通过对朝阳市“十一五”大气污染物减排成果及问题的分析,围绕“十二五”减排目标,从电力行业脱硫设施稳定运行、推进低氮燃烧技术、加快钢铁企业烧结机脱硫、取缔供暖行业燃煤小锅炉、加快在用车淘汰力度及规范油品供应等方面对朝阳市“十二五”期间减排潜力进行了调查和研究。     

雌二醇在土壤/沉积物中的吸附特征及猪粪DOM对吸附的影响

天然类固醇雌激素如17β-雌二醇(E2)在极低质量浓度下(ng.L-1)即可干扰水生生物的生殖功能.为准确预测E2向水体迁移,通过摇床实验研究了E2在中国北方3种不同土壤/沉积物表面的吸附特征,同时探讨了猪粪及其堆肥可溶态有机质(DOM)对E2吸附的影响.结果发现,E2在土壤/沉积物表面吸附符合Freundlich等温吸附方程(R2>0.76),E2在河流沉积物、潮土、黑土皆表现为非线性,其中黑土吸附的非线性最强(n=0.74);吸附系数Kf介于26.2～57.5,并与有机质含量呈显著正相关(P<0.05).猪粪及其堆肥DOM显著抑制E2在土壤/沉积物表面的吸附,其中堆肥DOM的影响尤为显著.研究认为,有机质是土壤/沉积物中吸附E2的主要组分,共存猪粪DOM在较低浓度下可提高E2迁移性,增加E2向地表和地下水的迁移风险.     

铝合金牺牲阳极深海应用性能研究

目的评价铝合金牺牲阳极在深海环境的电化学性能。方法通过利用中国船舶重工集团公司第七二五研究所深海试验技术和装置,原位测量三种铝合金牺牲阳极在南海1200 m深海环境的电化学性能。结果三种阳极在1200 m深海环境下的开路电位均在?1.17 V左右,工作电位在?1.11～?0.91 V范围内。1#和2#阳极的实际电容量小于2400A?h/kg,电流效率约为80%,表面存在明显的优先溶解和晶粒脱落现象,表面腐蚀产物有结壳现象发生。3#阳极的实际电容量约为2500A?h/kg,电流效率大于85%,表面微观溶解形貌相对均匀,但表面存在大面积未溶解区域,且腐蚀产物不易脱落。结论该研究结果为深海工程装备阴极保护设计提供了支撑。     

钢铁行业污染物排放标准执行过程中应注意的几点问题研究

对2012年钢铁行业污染物排放系列新标准颁布以来,在执行过程中遇到的实际问题进行了总结.结合工作实践,对新标准污染物限值排放趋严带来的达标排放监管压力、标准适用范围容易发生混淆的几类情形、以及现场监测布点时存在的操作困难等问题进行了分析,并提出了相应的解决方法和改进建议.为更好地执行钢铁行业新标准,加强钢铁企业污染源监测、环境管理、监督执法,以及标准日后修订、出台配套政策等提供了决策参考.     

硝酸盐对淡水水生生物毒性及水质基准推导

为推导保护淡水水生生物的NO3-水质基准,收集了NO3-的水生生物毒性数据,然后分析了不同水生生物类群的毒性敏感性,并分别采用评价因子法、毒性百分数排序法和物种敏感度分布法进行基准值推导.结果表明,不同生物类群的水生生物对NO3-毒性的敏感性存在明显差异,其敏感性排序为节肢动物门>软体动物门>脊索动物门;甲壳纲>昆虫纲>腹足纲>双壳>两栖纲>辐鳍纲.3种基准计算方法得到的基准值存在一定差异,最终推荐采用毒性百分数排序法得出的87.97mg·L-1和5.17 mg·L-1为现阶段NO3-(以N计)的水质急性毒性和慢性毒性基准值.     

近年来中国边境贸易研究的问题与发展趋势

自古以来,边境贸易是我国对外经济交流的主要方式.近年来对我国边境研究较多,主要集中在我国边境贸易发展的历史总结、政策规范、边境贸易与区域经发展等方面,但对边境贸易与边境安全、边境贸易过程中跨境民族问题和我国边境贸易的优势等方面的研究较少.随着研究的不断深入,针对边境贸易出现了边境地区当地居民参与边境贸易过程、边境贸易与大尺度区域经济发展、"区位论"视角下的边境贸易等新动向.     

BP网络马尔可夫模型的水质预测研究——基于灰色关联分析

根据汾河水质的实际情况,应用BP网络马尔可夫模型对水质进行预测。采用拉依达准则剔除样本集异常数据,结合水质污染的实际情况,以COD为参考序列,应用灰色关联度对常规指标进行分析,确定BP网络的输入节点。在BP网络预测结果的基础上采用马尔可夫链对残差序列进行修正。经过关联度分析,确定氨氮、挥发酚、水温、BOD5及COD自身作为BP网络的输入节点,解决了多变量复杂系统建模过程中BP网络输入节点无法自动寻优的问题,使得BP网络的预测结果更加符合实际。对预测误差较大的样本采用马尔可夫修正误差残值,使得相对误差从-15.43%改善到了-15%,修正值更接近于实测值。BP网络马尔可夫模型,结合了BP网络和马尔可夫的优点,提高了预测的精度。     

多孔陶粒负载水合氧化钛吸磷材料的制备及其性能研究

以粉煤灰为主要原料制备多孔陶粒,并在其上负载水合氧化钛以制备吸磷材料.研究结果表明,陶粒吸磷主要通过其中羟基和磷酸根的离子交换实现.在40℃,pH值为10时对磷酸根有较好的吸附能力,饱和吸附量为7.8 mg/g.吸附等温线符合Lngmiur吸附模型,吸附动力学符合二级吸附动力学模型.吸附后的滤料可在NaOH中再生,经多次“吸附-解吸”后,其吸附容量可达到1.35 mg/g左右.