基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区（水源地）为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM（长短期记忆神经网络）3种时间序列模型在藻华（日平均叶绿素a大于15 μg?L^-1）预测方面的效果.结果表明：①时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;②基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;③输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据 无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于LSTM模型实现总叶绿素a浓度的短期预测,可为九龙江河流库区藻华早期预警和供水安全保障提供技术支撑.     

地下水人工补给过程介质堵塞及控制研究进展

人工补给作为解决地下水超采及其环境负效应的有效措施,在全球得到广泛应用.但人工补给过程中的介质堵塞问题对补给效率、运行成本及工程寿命有着显著不利影响.在收集整理已有研究资料的基础上,对人工补给类型,过程中介质堵塞机理、预测、控制和治理方法进行了详细归纳和总结.分析表明,介质堵塞受到介质、水源物化特征和水文地球化学条件等因素影响;堵塞预测方法有水质指标法、经验公式法、数学模型法;堵塞的预防目前以水质控制为主;堵塞的治理需综合物理和化学方法.尽管有关人工补给的多种技术已日益成熟,但结合介质空间差异特征和水源条件复杂性开展的人工补给促渗技术还需进一步研究.     

高盐废水人工湿地处理中耐盐植物的筛选

天津塘沽作为滨海新区核心区,是目前天津发展最快的地区之一。由于本区盐碱土壤等自然条件,污水中盐分含量较高,制约了废水的回用。本文通过模拟人工湿地实验,比较了芦苇（Phragmites australis）、盐地碱篷（Suaeda salsa）、碱蒿（Artemisia anethifo原lia）、黄花鸢尾（Iris wilsonii）、盐角草（Salicornia europaea）和大米草（Spartina anglica）等耐盐植物对轻污染水体中高浓度氯离子的去除能力,筛选出去除能力较强的植物,并确定植物对盐分去除率达到最大时的生态系统条件。结果表明,适合人工湿地的耐盐碱植物对氯离子的去除效果依次为：芦苇＆gt;盐地碱篷＆gt;碱蒿＆gt;黄花鸢尾＆gt;盐角草＆gt;大米草,停留时间一般在第4d时可达到平衡。该研究为利用人工湿地处理高盐废水提供了科学依据。     

人工神经网络在化学和环境科学中应用的若干问题

讨论了人工神经网络中最常用的多层前馈网络 ( BP网络 )及误差反向传播算法应用于化学和环境科学时要考虑的几个问题 :网络的输入与数据的归一化 ;隐含层数、隐含层节数和学习速率 ;训练集与监控集 ;网络误差 ;初始权重     

毛竹林各组分能量估算模型的研究

在建瓯设置40块毛竹林标准地，分别测定了毛竹单株各部分干重与能量，建立了各部分生物量模型，并在此基础上，运用人工神经网络方法对毛竹林各组分能量进行估测.结果表明毛竹林各组分秆、枝叶和地下部分的平均能量依次为4.23225×10     

人工神经网络方法在拟建小区域环境质量评价中的应用

人工神经网络的评价方法用于小区域环境质量评价中,根据本地区特点因地制宜地选择环境质量参数,代入模型中进行环境质量评价及预测,对用于环境质量评价的BP人工神经网络模型进行了改进,即对网络模型的训练样本进行了扩充,从而提高了模型的抗干扰能力和准确性.将改进了的BP人工神经网络模型应用于四川省资阳市沱江二桥拟建项目小区域的大气、地表水环境质量评价中, 对该市小区域大气、地表水环境质量状况进行评价,评价结果表明,BP人工神经网络模型用于环境质量评价是可行的,且评价结论客观,评价模型普遍适用.     

响应面法和神经网络优化Acinetobacter sp. DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。     

船舶区域溢油风险程度甄别的人工神经网络方法

利用误差反向传播 (BP)人工神经网络 ,建立了海域船舶溢油风险程度甄别的评价模型。该模型能够反映出研究海域各区域发生船舶溢油事件的风险等级差别 ,具有一定的客观性和实用性。     

黑尾近红鲌人工繁殖研究

报道了2001~2003年对长江上游特有鱼类黑尾近红鲌开展人工繁殖试验的结果。黑尾近红鲌亲鱼来源于四川泸州长江上游一级支流龙溪河。催产剂为促黄体素释放激素类似物(LRH A)，绒毛膜促性腺激素(HCG) 与鲤鱼脑垂体(PG)。采用一次注射法，并用干法进行人工授精。共进行了23次人工催产，催产成功的占16次，有效的占3次，失败的占4次；共注射雌鱼70尾，其中46尾雌鱼排卵，平均催产率65.71%，受精率8.33%~100.0%，孵化率0.50%~94.71%，获得仔鱼29.3万尾。对亲鱼选择、催产方法、孵化与苗种培育等技术细节进行了讨论。     

“固化赤泥-人工膜”复合防渗材料研究

赤泥本身具有良好的防渗性能,加入石灰作为激发剂,更可提高其防渗性。根据《土工合成材料测试手册》和GB/T 50123—1999《土工试验方法标准》进行渗透试验,结果表明:室内试验在赤泥中加入8%石灰,并夹一层人工防渗膜形成的复合防渗材料,在固化28 d后,其渗透系数可达(7.3～7.4)×10-9 cm/s。在工业试验中,夹入不同厚度和质地的人工防渗膜的石灰(8%)固化赤泥,渗透系数可达到6.32×10-9～1.89×10-7 cm/s。研究成果在中原某铝厂赤泥堆场防渗工程中得到了应用。