大气二氧化硫污染预测模型初探

考虑了影响大气扩散的主要气象因素及其它因素,提出了一个大气SO_2污染预测模型,并运用加权实时最小二乘算法对模型进行实时辨识。这一模型尤其适用于城市及城市中SO_2日均浓度的分区预测,给出了该模型在上海地区应用的结果。     

灰色系统理论在建筑物沉降和倾斜预测中的应用

建筑物的地基不均匀沉降导致建筑物倾斜是严重的建筑工程灾害,对其进行定量的观测研究和预报是防止灾害扩大的必要前提。本文利用灰色预测模型对建筑物倾斜和基础沉降进行模拟和预测,结果表明:模型精度高,预测结果令人满意。     

形态分析中铬的价态变化及其有效态预测

为了判定连续浸提法的准确度和重金属污染评价的可信性,选择铬元素为目标重金属,以Tessier连续浸提法中的第三步和第四步使用的浸提剂盐酸羟胺(NH_2OH·HCl)和双氧水(H_2O_2)分别作为还原剂和氧化剂,研究铬的形态分析中三价铬(Cr3+)和六价铬(Cr~(6+))相互转化的可能性与可进行程度。此外,以铬渣为原料,考察pH值、温度和振荡时间对铬渣中铬有效态浸出量的影响。结果表明,NH_2OH·HCl在pH值为2~6时均可将Cr~(6+)还原为Cr3+,还原度达90%以上,由此会低估Cr~(6+)的潜在危害。pH值小于7时,Cr3+仅作为催化剂加快H_2O_2的分解,Cr3+含量几乎不变。将pH值、温度和振荡时间对铬离子的浸出影响关联为单因素和双因素数学模型,可预测不同条件下铬渣中Cr~(6+)和总铬(TCr)的浸出量。     

泥石流危险范围的流域背景预测法

本研究通过对大量泥石流堆积扇平面形态的统计分析,总结出三种不同类型的平面概化模式,由此推导了它们的通用求积公式。并通过对泥石流沟流域背景因素的比较分析,选择了流域面积、流域相对高差、主沟长度和主沟平均坡度作为预测泥石流危险范围的定量指标。采用多元和逐步回归分析的数学方法,得出了泥石流最大堆积长度、最大堆积宽度和最大堆积幅角的计算公式,建立了半理论半经验性的泥石流危险范围的预测模型。通过模型的检验及其应用实践,证明本研究提出的泥石流危险范围的流域背景预测法适用于我国暴雨泥石流危险范围的预测预报。     

矿井瓦斯涌出量的预测模型

本文在分析永定矿务局瓦窑坪矿矿井瓦斯来源、涌出量的影响因素的基础上,应用数理统计方法建立了瓦窑坪矿瓦斯涌出量的预测模型。结果表明,所建模型能预测矿井不同开采水平的瓦斯涌出量。这对改善井下环境质量、保障工人的身体健康具有现实意义。     

Cd对我国不同类型土壤硝化活性影响的主控因子研究

硝化作用是土壤中存在的一个重要生物学过程,其对环境条件的变化表现出极高的敏感性,其中包括重金属污染.本文选取我国10种不同类型土壤,采用室内模拟方法,研究硝化活性对不同Cd污染程度的响应特征以及影响Cd毒性的主要控制因素.结果表明:除红壤和黑土外,土壤硝化活性随外源Cd的增加而降低,采用Logistic模型和完全抑制模型可很好的表征两者之间的关系;通过Logistic模型获得的不同土壤ED25和ED50值分别为2.44~363.03 mg·kg~(-1)、10.99~553.64 mg·kg~(-1),由完全抑制模型拟合结果表明Cd对硝化活性的作用机理为完全抑制作用;基于土壤性质和ED50值建立的多元回归预测模型表明,pH和阳离子交换量(CEC)共同解释了回归模型变异的95.6%.综上表明在一定范围内土壤硝化活性可表征土壤Cd污染程度,土壤CEC和p H是影响Cd毒性的主控因素,可较好地预测土壤中外源Cd对硝化活性的毒性阈值.     

基于关联向量机回归的水质预测模型

提出了一种基于关联向量机回归的水质时间序列预测模型,并以该模型对氢离子浓度指数(p H值)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)和氨氮(NH3-N)4种重要水质指标进行预测.首先采用国家环保部发布的四川攀枝花龙洞水质自动监测数据进行实验,对该模型的有效性进行了验证;然后将关联向量机回归预测模型与支持向量机回归预测模型进行比较.为了比较不同核函数的预测效果,实验中预测模型的核函数分别采用了线性函数和高斯函数.实验结果表明,关联向量机回归模型的预测效果不亚于支持向量机回归模型;且在给出预测值时,还能同时给出预测结果的可信程度.     

一种紫外-可见光谱检测水质COD预测模型优化方法

针对紫外-可见光谱法检测水质COD预测模型的精度低和收敛速度慢等问题,研究了一种基于粒子群算法联合最小二乘支持向量机(PSO_LSSVM)的水质检测COD预测模型优化方法,并引入主元分析(PCA)算法对模型输入光谱数据进行降维预处理,借以提高模型的收敛速度.结果表明,利用粒子群(PSO)算法收敛速度快和全局优化能力,优化了最小二乘支持向量机(LSSVM)模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性,克服了传统LSSVM预测模型的精度较低、稳健性较差等缺点.通过以收敛时间、预测平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)为评价标准进行评估,输入样本经过PCA降维预处理的PSO_LSSVM模型的预测能力和输入样本未经过降维预处理的LSSVM模型与PSO_LSSVM模型进行了比较分析,输入样本经过PCA降维预处理的PSO_LSSVM模型预测效果最优,且此算法使用C语言实现,易于移植,这为紫外-可见光谱水质COD在线、实时性检测奠定了基础.     

垃圾渗滤液有机物浓度预测模型的建立及应用

在分析垃圾渗滤液有机物浓度变化规律的基础上,建立垃圾渗滤液有机物浓度预测模型,并通过模拟填埋实验求出模型参数.该模型预测值与实测值之间具有接近90%的相关性,表明模型预测值基本上反映了实测值的变化规律.同时,将此模型应用到广西南宁市城南垃圾填埋场坝下区,对坝下区垃圾渗滤液有机物浓度变化规律进行预测.结果表明,坝下区垃圾...     

灰色系统模型在高锰酸盐指数预测中的应用

以某地地表水中高锰酸盐指数年平均浓度变化为依据 ,应用灰色系统中 GM(1 ,1 )模型 ,对高锰酸盐指数浓度进行预测分析。