人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究

深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。     

生态足迹研究现状及基于净初级生产力的计算方法初探

生态足迹是一种有效的再生资源更新能力的定量测度方法，其主要用于评估给定年，给定技术条件下生物圈的再生能力能否满足人类消费需求。本研究对国内外生态足迹模型的理论假设、生态足迹、生物承载力、生态盈余、生态赤字进行了简要介绍；在对国际组织发布的生态足迹报告以及生态足迹文献发表情况进行统计的基础上，回顾了国内外的生态足迹计算方法——基于净初级生产力的计算方法，并与现有的基于全球农业生态区的计算方法进行了比较，探讨了两种方法的优缺点；最后对生态足迹今后的研究重点提出了一些看法和展望。     

基于模糊层次综合法的炼铁厂评价模型及应用研究

运用模糊层次综合评价法建立炼铁厂安全评价的模型,该模型能有机地将炼铁厂的安全管理、设备设施、人员和环境等因素结合起来,依据各因素对系统安全影响的大小,决策者可对其采取相应的改进措施以有效地控制事故的发生。通过对炼铁厂安全性的分析,其评价结果和现实情况基本相符,能较为全面反映整个系统的安全性和各因素对系统安全性的影响大小,为炼铁厂的安全评价提供了一种有效的综合评价方法。     

论新形势下煤炭行业环保工作的难点及对策

本文论述了在我国建立社会主义市场经济新形势下，煤炭行业环境保护工作面临的难点，并提出了克服这些难点的对策与建议。     

敞口,大面积,低流速,低浓度尘排放源的测定

本文针对敞口大面积、低流速、低浓度这类特殊尘排放源的特点，用质量守衡的方法导出在出口附近，烟气的夹卷作用仅出现在这类排气筒所排烟流的边缘。这一现象通过实测烟气参数的各种实验得以证实。以此基础上提出了这类排放源烟尘的测试方法。     

三江平原地貌因子及其主要环境地质问题

地貌因子有其不可替代的作用和功能,是决定环境的主要因子,是生态地质环境中最积极最活跃的主导支力条件;是生态平衡的重中之重;是生态地质环境的基础,并影响其它因子或成份.如地貌因子或成份发生了变化,其它因子或成份就会发生一系列连锁反应;地貌因子发生变化或失去平衡,其它因子也会发生变化或失去平衡.文本论述了三江平原地貌特征,详细地分析了地貌的作用,阐明了有关地貌的主要环境地质问题.     

黄河流域技术创新对PM_(2.5)的影响及其空间溢出效应北大核心CSCDCSSCI

黄河流域是推进空气质量改善和经济社会高质量发展的核心区域,技术创新是破解流域PM_(2.5)污染防治难题的关键手段。该研究以2004—2019年黄河流域79个地级市PM_(2.5)污染数据为样本,利用核密度估计、空间自相关等方法探究PM_(2.5)在空间上的异质性和关联性特征,并将以技术创新为核心的社会经济因素和气温、降水等自然解释要素纳入同一空间面板杜宾模型,分析各因素对黄河流域PM_(2.5)的效应及其空间溢出效应,系统识别和甄别技术创新要素在这一过程中的贡献程度和溢出效应,解析技术创新对PM_(2.5)的作用机制与影响路径。研究发现:①黄河流域PM_(2.5)在空间上呈现显著的异质性和相关性,浓度值较高的地市主要集中于漯河、濮阳等黄河流域下游地区,全局Moran’s I指数均大于0.80且显著为正,空间关联以高高集聚和低低集聚类型为主;②专利授权量的增加通过排放源管控治理、移动源消减治理等路径对本地区PM_(2.5)防治具有正向推动作用,但由于绿色技术标准、绿色补贴等绿色技术壁垒的存在加剧了邻近地区污染治理难度,表现为负向空间溢出效应;③流域城市人均创新指数的提升通过营造良好的创新氛围、激发技术创新内生动力等机制同样促进了本地PM_(2.5)浓度下降,但空间溢出效应并不显著,未能对周边地区产生辐射带动作用。研究基于技术创新对PM_(2.5)防治的影响和空间溢出效应提出适应性对策建议,突出技术创新在空气污染防治中的关键作用,搭建和完善跨区域绿色技术创新体系,加强流域间联防联控机制与竞争合作机制,助推黄河流域空气质量改善、生态保护和高质量发展。     

亚热带稻田土壤碳氮磷生态化学计量学特征

为了解稻田土壤中是否存在稳定的土壤有机碳(C)、氮(N)和磷(P)比值,基于亚热带区110个水稻土剖面和587个发生层的土壤调查数据库,在区域尺度上分析了典型水稻土C∶N∶P比值的生态化学计量学特征,并应用相关分析和冗余分析,研究水稻土C∶N∶P比值与土壤-环境因子(地形和母质、土壤发生层、土壤类型和土壤理化性质)的关系.结果显示,亚热带区稻田土壤C∶N、C∶P和N∶P的剖面加权平均值分别为12. 6、49和3. 9,C∶N∶P为38∶3. 2∶1.不同母质起源、不同土壤亚类和不同发生层的水稻土C∶N变异相对较小;但C∶P和N∶P的变异很大,两者均值也远低于全球(186和13. 1)和中国土壤(136和9. 3)的C∶P和N∶P的平均水平.尽管稻田土壤剖面的C∶N∶P相对不稳定,但由于稻田表土生物与环境相互作用强烈,表土C∶N相对稳定(14. 2).这反映长期水耕熟化作用下,稻田表土中C和N仍存在紧密的耦合作用.然而,在稻田土壤剖面上,C∶P和N∶P并不稳定,SOC与全P含量、全N与全P含量也无显著相关性,表明环境变化可能导致土壤C∶N∶P解耦.地形、土壤质地、氧化铁和容重是调控稻田土壤剖面C∶N∶P的关键土壤环境因子.