金属铜原子氧效应研究

目的获取金属铜空间原子氧环境适应性数据,提升材料空间环境适应性设计水平。方法将金属铜样品置于射频源原子氧辐照面积内开展原子氧辐照试验,束流密度为2.5×1016/(cm2·s),最长辐照时间为300 min。研究随辐照时间增加样品表面成分、形貌以及性能的变化。结果原子氧辐照后,金属铜表面变得粗糙,300 min辐照样品出现了氧化层脱落现象;随辐照时间增加,样品质量呈增加趋势,300 min辐照样品质量增加0.035 mg;试验后样品太阳吸收比升高最大值达0.07,光谱反射系数下降;原子氧作用导致金属铜表面疏水性能提高,摩擦磨损性能下降。结论得到了金属铜原子氧环境效应数据,可为航天器空间环境效应防护设计提供技术支撑。     

溶解氧变化对底泥酶活性及微生物多样性的影响

采用室内静态实验考察了溶解氧变化对底泥酶活性影响,同时采用BIOLOG ECO微平板构造了不同溶解氧水平下底泥微生物多样性指数。结果表明:高溶解氧条件下,底泥多酚氧化酶及过氧化物酶活性显著高于缺氧条件及厌氧条件(P<0.01),脱氢酶活性高于背景值;厌氧条件下脱氢酶、脲酶及碱性磷酸酶活性显著高于高溶解氧组、缺氧组及背景值(P<0.05);缺氧条件下硝酸盐还原酶活性显著高于高溶解氧组及厌氧组(P<0.05);蛋白酶活性受溶解氧水平变化的影响较小。BIOLOG ECO微平板法分析表明,溶解氧变化对底泥微生物多样性有不同程度的负面影响,微生物多样性的降低程度从大到小依次为高溶解氧组>厌氧组>缺氧组。主成分分析结果表明:缺氧条件及厌氧条件下,底泥微生物对大分子有机物的利用出现不同程度的降低,相对地,高溶解氧条件下微生物对大分子有机物的利用程度呈现先下降后上升的趋势;高溶解氧组及缺氧组底泥微生物对碳水化合物利用程度升高,厌氧组对碳水化合物利用程度降低。总之,高溶解氧条件更有利于形成底泥有机物完整的代谢循环,提高大分子有机物的利用程度。     

五大连池药泉湖水质评价

采用主成分分析法在2010年平水期对五大连池药泉湖6个采样点的8个水质指标进行分析,同时研究药泉湖水体污染的空间分布特征。结果表明:高锰酸盐指数是影响药泉湖水质的首要因子,即有机污染对水体污染的贡献最大;瀑布出水口采样点污染最严重,该出水口为药泉湖观光景区入口,因此要密切关注药泉湖人为点源污染,加大景区环境管制力度。     

小城镇生活垃圾产量及成份分析——以江苏省巴城镇为例

小城镇是一种比农村社区更高一层次的社会综合实体,具有基层人口相对集中,基层政治、经济、文化教育和科学技术中心的特点。随着社会变革与经济建设的快速发展,小城镇建设进程日益加快。隶属于昆山市的巴城镇,一个典型的经济快速发展中的城乡结合小城镇,作为研究对象,这为了解镇社会、经济概况,镇生活垃圾产量及成份,以求获取小城镇生活垃圾污染状况的基础信息,为日后达到城镇生活垃圾无害化处理提供基础资料。     

主成分分析法在深圳大气环境质量时空特征研究中的应用

根据2006-2010年深圳市8个环境监测点大气污染物SO2、NO2、PM10和O3的监测资料,利用主成分分析技术综合评价了深圳市大气环境质量,分析了大气环境质量的时空分布特征,探讨了其发展变化趋势.结果表明,近5年来,深圳市大气环境质量在逐步改善,各种污染物浓度均具有一定程度的下降.通过主成分分析法发现,盐田区和龙岗区监测点的大气环境质量较差,而华侨城的大气环境质量较好,2006-2010年大气环境环境质量在时空分布上呈现出持续改善的趋蛰.     

鄱阳湖生态经济区经济与环境的协调性研究

对经济与环境协调性关系的分析是可持续发展的研究核心。文章根据鄱阳湖生态经济区经济和环境的发展状况,选取了7个经济指标和7个环境指标,采用主成分分析法及协调性发展指数评价方法,对2006-2010年鄱阳湖生态经济区的经济系统与环境系统的协调性进行了定量分析,通过研究提出需要进一步加大鄱阳湖生态经济区环境保护力度、加快发展循环经济和构建环境友好型产业体系等政策建议。     

云南省九大高原湖泊营养状态综合对比评价分析

基于主成分分析理论和SPSS统计软件,建立湖泊富营养综合评价模型,以云南省九大高原湖泊为例,对滇池等九大高原湖泊营养状态进行综合评价,并与指数评价法评价结果作对比分析。结果表明：基于主成分分析法的湖库营养状态综合评价能较好地反映云南省九大高原湖泊营养状态,综合评价结果优于指数法。     

主成分分析法在煤矿事故统计分析中的应用

为了研究我国煤矿各类事故之间的相互关系,运用主成分分析法对我国煤矿事故数据进行了统计分析,计算得到煤矿事故类型的第一主成分和第二主成分,并进一步分析了煤矿事故的主要类型以及各类事故之间的相互联系,对制定相应的煤矿事故预防措施具有一定的指导作用。     

Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission

Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters.     

云贵高原湖区湖泊营养物生态分区技术方法研究

提出一种基于主成分分析、聚类分析、判别分析和空间自相关的分区模型,用于对云贵高原湖区湖泊营养物生态分区的研究.首先运用主成分分析方法对众多指标进行了降维综合处理,产生彼此互补相关又能综合反映湖区情况的4个新指标,累计贡献率达到93.69%,具有充分的代表性,构建了云贵高原湖区湖泊营养物生态分区指标体系.在此基础上,根据各区域新指标值,结合聚类模型初步将湖泊流域分为5类,再利用判别分析完成非湖泊流域的类别判别,最后运用空间自相关分析方法,按聚类结果进行全局自相关分析,Moran’sI为0.320,且检验值Z值为68.2,远大于临界值(显著水平1%所对应的临界值2.58),表明聚类结果与空间位置具有显著相关性,之后运用局部自相关对区域各因素的主成分综合得分的空间分布格局进行了量化分析,揭示了零散分类区块在空间地域分布上的关联和差异,根据关联结果完成最终的分区.结果表明,利用此分区模型可以尽量避免人为因素,得到更为客观的分区结果,具有良好的适应性和可行性,可为探索适合我国湖泊营养物生态分区的指标体系和分区技术方法,完成全国湖泊营养物生态分区和科学地制定我国湖泊营养物基准和富营养化控制标准提供技术支持.