我国北方的土地利用与沙漠化

沙漠化已成为我国北方地区一个重大的环境和社会经济问题。土地利用的方式和程度是沙漠化发展或逆转的主导因素。人类经济活动强度的增加和范围的扩大,造成北方地区农牧交错带的逐渐北移,大面积土地利用方式的改变和地表植被覆盖的减少,使得以风沙活动为主导外营力的沙漠化过程得以发展。我国北方地区近５０年来的土地沙漠化面积不断扩展,已达近３５万ｋｍ２,其蔓延的速率呈加快的趋势。据历史资料分析、野外调查和遥感动态监测与评价,对典型沙漠化地区的土地利用与沙漠化过程的发展及其防治开展了深入的研究。     

土霉素废水处理的研究现状和发展趋势

回顾了土霉素废水处理的国内外进展；分析了我国现有土霉素废水处理工艺存在的问题，并在此基础上提出了回收废水中草酸和土霉素，再生化处理的工艺路线。在对工艺路线中采用的方法进行分析后，指出研究高效低耗的土霉素回收工艺是其中的关键。     

2005年闽东沿岸大型底栖生物调查分析

2005年7月对福建东部沿岸底栖生物进行调查采样分析,共发现物种46种,包括软体类、甲壳类、多毛类、棘皮类、腔肠类5种类型,其中软体类的棒锥螺在栖息密度和生物量上都占优势.结果表明福建东部沿岸底栖生物物种多样性丰富,种类较多,分布也较均匀,有利于底栖生物生长.     

环境经济损益分析在矿区环评中的应用

开展环境经济损益分析,将环境影响货币化是环评工作难点之一.结合矿区环评实例,探讨了指数计算法在矿区环境经济损益分析中的应用.结果表明该方法客观全面,简单实用,可较好地应用于矿区环评的环境经济损益分析并对相关建设项目的环境经济损益分析具有借鉴意义.     

稳高压消防水系统的应用

武汉石油化工厂针对原消防水系统存在的问题,投资新建了稳高压消防水系统.本文对系统的内容、试运中存在的问题以及解决办法和测试情况进行了分析、讨论.     

上海合流污水深海排放强化一级预处理的研究

复合式厌氧污泥床反应器是一种改进的厌氧处理工艺 ,可有效去除城市生活污水中的污染物 ,并提高了污水的可生化性 ,是一种较理想的城市污水强化一级处理工艺 ,为上海合流污水深海排放的实施提供了保障。本文对该工艺的装置特点和处理效果进行了分析研究 ,并对其应用前景进行了展望。     

森林平均覆盖率与公路水毁因子的关系

通过对公路水毁因子数据和森林平均覆盖率数据的分析 ,研究公路水毁因子和森林平均覆盖率的相关关系 ,求出公路水毁因子和森林平均覆盖率的回归方程 ,从而为公路建设、养护、营运中的问题提供了定量分析的理论依据     

Production of laccase by Coriolus versicolor and its application in decolorization of dyestuffs : (Ⅰ) Production of laccase by batch and repeated-batch processes

The production of laccase by Coriolus versicolor was studied.The effect of cultivation on laccase production by Coriolus versicolor was examined to obtain optimal medium and cultivation conditions.Both batch and repeated-batch processes were performed for laccase production.In repeated-batch fermentation with self-immobilized mycelia, total of 14 cycles were performed with laccase activity in the range between 3.4 and 14.8U/ml.     

沪蓉国道恩施付家坡滑坡稳定性评价研究

沪蓉国道是我国东西向一条重要的主干线,是国家的重点建设工程之一,对西部开发与经济建设起着重要的作用。该主干线恩施付家坡滑坡与付家坡隧道相邻,对沪蓉国道的施工与安全运营存在着安全与质量隐患。本文采用推力传递系数法和有限元法,对沪蓉国道付家坡滑坡的稳定性进行了综合评价研究,并提出了合理有效的滑坡治理措施。     

Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.