四川省高速公路网规划调整方案生态敏感性分析

公路网的规划实施会占用大片土地,消耗大量的资源,对整个规划区域的生态环境造成不可忽视的影响。生态环境影响评价是公路网规划环境影响评价的主体内容之一,是生态环评的重点。本文在充分分析了四川省高速公路网规划调整方案的特点之后,有针对性的提出生态敏感性的评价方法。通过对路网中各个路段的生态敏感性指数的计算,定量的分析不同路段对生态环境的影响程度。为相关部门对公路网的规划提供决策依据。     

北运河下游典型河网区水体中氮磷分布与富营养化评价

选择北运河下游典型河网区(闸坝多、水流慢和湖库化)为研究对象,通过为期1 a的水质监控,阐述了河网区氮、磷的时空变化特征,并利用对数型幂函数普适指数公式对其水体营养状态进行了评价.结果表明,河网区水体中TN平均质量浓度为12.50 mg.L-1(NH4+-N占67.41%),TP为1.45 mg.L-1(SRP占80.81%).河网区水体中氮、磷的时空分布特征明显,TN和NO 3--N质量浓度随季节变化特征趋于一致,NH 4+-N稍有不同;TP和SRP质量浓度随季节变化特征基本一致.从河网区进水带至出水带,水体中氮、磷质量浓度均呈逐渐下降趋势,其中TN、NH4+-N和NO3--N平均质量浓度分别从19.30、13.22和2.19mg.L-1降至7.98、4.45和1.50 mg.L-1;TP和SRP分别从1.95和1.59 mg.L-1降至1.11和0.91 mg.L-1.富营养化评价综合指数表明,河网区水体在时空尺度上均处于"极富"营养状态.     

城市道路机动车尾气污染物扩散模型研究概况

介绍了国外几个主要城市道路机动车尾气污染物扩散模型,以及模型的分类、特点和发展过程。同时,简要介绍了国内学者利用主要扩散模型对于城市道路机动车污染物的研究。     

辽河保护区治理与保护能力建设研究

辽河保护区治理与保护能力的建设,通过界碑、围栏、标示牌、宣传牌等设施建设,重点区域的水质、生态监测站点建设,保护区综合管理平台建设,应急保障体系建设,形成保护区完善的综合监控网络体系,全面提高保护区基础设施与监控能力。同时,应使全民参与对＂母亲河＂的保护。     

中国与印度典型城市道路街尘中多环芳烃与黑碳的对比研究

为探讨城市道路街尘中多环芳烃(PAHs)和黑碳(BC)的分布特征,2007年12月～2009年2月,分别在中国的北京、上海、广州和武汉以及印度的加尔各答采集了城市主干道的街尘.样品处理后分别用GC-MS和元素分析仪进行测定.结果表明,中国主要城市道路街尘中PAHs的含量范围为2.30～22.2μg.g-1,主要是以荧蒽、菲、芘、、苯并(b)荧蒽和苯并(ghi)苝为主要的多环芳烃化合物.印度加尔各答PAHs的含量范围为4.85～30.5μg.g-1,呈现出以2环的萘为主要的PAHs化合物.BC在中国主要城市道路街尘中的含量值高于印度的加尔各答,说明了2个国家可能的不同能源结构和能源消耗.相关分析表明,PAHs与BC在不同的城市显示出不同的特点,可能指示了不同的来源.特征比值法表明城市街尘中的PAHs主要来源于机动车排放,其次来源于燃煤.     

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.     

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.     

Anaerobic tapered fluidized bed reactor for starch wastewater treatment and modeling using multilayer perceptron neural network

Anaerobic treatability of synthetic sago wastewater was investigated in a laboratory anaerobic tapered fluidized bed reactor(ATFBR) with a mesoporous granular activated carbon(GAC)as a support material.The experimental protocol was defined to examine the effect of the maximum organic loading rate(OLR),hydraulic retention time(HRT),the efficiency of the reactor and to report on its steady- state performance.The reactor was subjected to a steady-state operation over a range of OLR up to 85.44 kg COD/(m~3.d).The COD removal efficiency was found to be 92% in the reactor while the biogas produced in the digester reached 25.38 m~3/(m~3·d) of the reactor. With the increase of OLR from 83.7 kg COD/(m~3.d),the COD removal efficiency decreased.Also an artificial neural network(ANN) model using multilayer perceptron(MLP)has been developed for a system of two input variable and five output dependent variables. For the training of the input-output data,the experimental values obtained have been used.The output parameters predicted have been found to be much closer to the corresponding experimental ones and the model was validated for 30% of the untrained data.The mean square error(MSE)was found to be only 0.0146.     

基于BP神经网络的上市公司CEO报酬实证研究

近年来的研究表明,CEO报酬不仅受公司业绩的影响,还受到其他诸多因素的影响,而且,CEO报酬与其决定因素之间往往存在着非线性关系。本文以2003-2005年沪深股市的A股上市公司为样本,采用BP神经网络对CEO总报酬、CEO年薪、CEO持股价值及其决定因素分别进行训练和学习,结果表明：（1）网络训练输出值与实际值的拟合度分别达到91.09%、97.23%和78.44%;（2）网络的预测能力相对于传统的线性回归模型分别提高了92.72%、92.08%和53.89%。因此,本文认为在分析和确定CEO报酬水平时引入神经网络模型是可行的。     

苏州、无锡和南通城市地表灰尘中的有机氯农药

2009年7月在江苏省南部城市苏州,无锡和南通采集了58个城市地表灰尘样品, 使用加速溶剂萃取、气相色谱质谱法测定了样品中的22种有机氯农药(OCPs).结果表明,样品中有19种OCPs被检出,总OCPs含量为76.6mg/kg.六氯苯(HCB)、总滴滴涕(DDTs)和氯丹是样品中检测出的主要OCPs,检出率分别为100%、100%和82.8%,含量分别为26.8mg/kg(0.432~348mg/kg)、39.6mg/kg(1.95~559mg/kg)和6.17mg/kg(ND~145mg/kg).城市地表灰尘样品与中国城市大气样品中检测出OCPs的种类基本一致,而各化合物之间的比例不同.与郊区农田土比较,地表灰尘中检测出的OCPs种类多且含量高.样品中(DDD+DDE)/DDTs的比值显示地表灰尘中的DDT大部分已经降解.城市地表灰尘中的HCB含量较高,工业污染来源可能性较大,工业污染源释放的HCB已经通过大气传输影响到了城区.城市地表灰尘中的反式-氯丹与顺式-氯丹的比值平均为1.94,表明城市中仍有新近使用氯丹的现象.