海南东环铁路（海口段）运行噪声预测研究

本文对海南东环铁路海口城区的南海大道附近的敏感点列车开通的近期（2020年）和远期（2030年）的噪声进行预测：根据噪声暴露声级与等效声级的关系公式,对列车加密后南海大道距离轨道30m处的噪声进行预测,发现当小时列车数达到14车次时,其昼问等效声级将超过70dBA的标准,为城区段控制小时列车次数提供参考。     

基于生态足迹改进模型的生态安全及其预测研究

由William Rees提出的生态足迹模型已经成为近年来生态可持续发展的重要的度量工具,但是该模型仅考虑了土地的基本生产功能,忽视了土地生态系统的服务功能。文章借鉴生态系统服务功能理论改进了传统的生态足迹模型,将生态系统服务功能价值当量因子引入生态足迹模型均衡因子和产量因子的计算中,改进后的模型体现了生态系统功能的完整性;同时,文章以江苏省2010年的统计数据为基础,应用改进模型计算了其2010年生态压力指数,结果表明,江苏省生态压力指数达到1.495,其安全状况已经超过了极不安全边界,处于极不安全状态;最后利用灰色理论GM(1,1)模型对其2011-2015年的生态安全状况进行了预测,发现江苏省未来5年生态压力指数快速增大,年平均增长速度为6.89%,表明江苏省未来5年生态安全状况将继续恶化,这将严重影响其生态可持续发展和经济可持续发展。     

SEA中非突发性大气环境健康风险分析

建立了一种基于指示性污染物的非突发性环境健康风险评价模式。根据研究区域的能源类型及气候条件选择对该区域人群健康产生明显影响的指示性污染物,并根据多个城市及地区的历史数据确定指示性污染物与常住人口死亡率之间的定量对应关系,将大气预测模型和GIS系统进行集成开发,再将指示性污染物浓度与区域常住人口死亡率之间的定量对应关系嵌入与GIS集成后的大气预测模型中．．通过将区域气象数据及规划中关于指示性污染物连续排放的源强数据输入上述模型进行模拟预测,得出区域不同级别大气环境健康风险范围分布。     

镜泊湖水质分析及水质预测研究

湖泊蓄水是中国重要的淡水资源之一,是人民生活不可缺少的宝贵资源。近年来,湖泊污染致使湖泊水质恶化、水体鱼类种类下降,对湖泊区域经济发展造成了威胁,尤其严重阻碍了旅游业的发展。本文通过对镜泊湖水环境现状分析以及时水质进行预测、评价,分析镜泊湖水污染特征,并为解决镜泊湖水环境问题提供依据。     

以淮安市为例研究中小城市噪声污染现状及趋势

收集2006-2010年淮安市各功能区环境噪声、交通噪声和区域环境噪声监测数据,分析中小城市环境噪声的污染状况,结果表明中小城市的噪声环境质量都有不同程度的好转,与大城市环境噪声比较,各类噪声都明显低于大城市的噪声污染,但随着城市和交通的改造与发展,第4类城市功能区夜间环境噪声有增加趋势。     

用H-Kappa方法反演龙门山断裂带及其邻区的莫霍面深度及波速比分布

利用龙门山断裂带及其邻近地区地震台站的远震波形记录,采用时间域迭代反褶积技术求取接收函数,并用多次反射波能量扫描求极大值和波形叠加反演的方法(H-Kappa方法)计算出台站下方的莫霍面深度和波速比。结果显示:莫霍面位于扬子地台西缘部分向西侧倾斜缓降,深度在40～48 km变化,地壳平均波速比值为1.81;都江堰、汶川、耿达一带处在龙门山推覆体范围之内的莫霍面起伏变化不大,深度在45 km左右,地壳平均波速比值为1.707 5;龙门山断裂带西侧的松潘—甘孜地块的平均地壳波速比为1.76,莫霍面深度南面部分比北面深约10 km,呈南深北浅状。     

新疆部分城市可吸入颗粒物的浓度及粒径分布

采用TH-β10大气颗粒物浓度监测仪,从2011年4-5月在乌鲁木齐、奎屯、阿克苏、库尔勒、喀什、和田市环境监测站采集大气可吸入颗粒物PM2.5、PM5和PM10样品,分析了不同采样点大气颗粒物的质量浓度变化范围及与TSP的相应比值。结果表明,不论是PM2.5、PM5还是PM10,阿克苏市可吸入颗粒物的质量浓度变化幅度较大,其次是库尔勒市,其余采样点在采样期间的浓度变化幅度不大,并且库尔勒、喀什、奎屯、阿克苏四个城市PM5/TSP和PM2.5/TSP的比例大,除喀什、阿克苏的PM10/TSP的比例接近于1之外,其余可吸入颗粒物的浓度均小于TSP;采用显微镜观测成像技术结合血球计数板方法,利用粒径分布函数分析对六个城市的PM10和5个城市的PM2.5颗粒物在不同粒径的分布进行了分析。结果表明,对于PM10而言,阿克苏在dp<0.5的粒径范围内分布函数高达79%、喀什在dp=0.5~0.6μm之间为44%、和田则在dp=1.2~2.2μm出现20%的最大粒径分布函数。就PM2.5而言,库尔勒在dp<0.5、dp=0.5~0.6、0.6~1.2μm区间内的分布函数均为最大值,其值分为79%、50%、50%,可以说明在采样期间,库尔勒市区的颗粒物在粒径小于1.2μm出现的几率更大些,即颗粒物以积聚模态为主。     

基于多线程技术的中国海风暴潮数值预报可视化程序开发

首先简要介绍了中国海的风暴潮及灾害情况,对杭州湾一带的风暴潮进行了重点阐述。在风暴潮二维数值模型FBM的基础上开发了具有可视化界面的数值计算程序,能直观的显示风暴潮发展时历,包括风暴潮最大增水、台风风向和移速。采用了多线程技术,可节省时间,程序具有Windows风格的人机交互界面,操作方便。通过几个算例测试,本程序计算结果符合工程预报需要,可为同类研究做一些参考,具有推广意义。     

Population dynamics and regulation in the cave salamander <Emphasis Type="Italic">Speleomantes strinatii</Emphasis>

Time series analysis has been used to evaluate the mechanisms regulating population dynamics of mammals and insects, but has been rarely applied to amphibian populations. In this study, the influence of endogenous (density-dependent) and exogenous (density-independent) factors regulating population dynamics of the terrestrial plethodontid salamander Speleomantes strinatii was analysed by means of time series and multiple regression analyses. During the period 1993–2005, S. strinatii population abundance, estimated by a standardised temporary removal method, displayed relatively low fluctuations, and the autocorrelation function (ACF) analysis showed that the time series had a noncyclic structure. The partial rate correlation function (PRCF) indicated that a strong first-order negative feedback dominated the endogenous dynamics. Stepwise multiple regression analysis showed that the only climatic factor influencing population growth rate was the minimum winter temperature. Thus, at least during the study period, endogenous, density-dependent negative feedback was the main factor affecting the growth rate of the salamander population, whereas stochastic environmental variables, such as temperature and rainfall, seemed to play a minor role in regulation. These results stress the importance of considering both exogenous and endogenous factors when analysing amphibian long-term population dynamics.     

基于BP神经网络的煤层自燃预测

在全面分析影响煤层自燃因素的基础上,建立了煤层自燃预测的人工神经网络模型.应用该模型对某煤田的多个煤层样本进行了训练和预测,网络经过10次训练后,误差达到设定的最小值,6次预测测试中最大误差仅为0.027 8,最小的为0.000 1.研究表明,该模型精度较高,可用于预测煤层自燃的实际应用.