我国土壤中重金属铜的生物配体模型的建立与应用

关于重金属污染的风险评价及其预测模型日益成为环境领域的研究热点。近年来,一种用于预测和评价环境中重金属生物毒性的机理性模型一生物配体模型(BLM)被广泛应用于水体及陆地生态系统。本研究以我国土壤的陆地生物配体模型(TBLM)建构为目标,以土壤溶液系统为媒介,通过17种土壤上重金属铜离子与大麦根长的相互作用关系,发现了土壤中Cu-TBLM的主要影响因素为Cu~(2+)、CuOH~+、Mg~(2+)以及铜离子与大麦根系表面的专性结合能力。基于模型大麦根长预测值与实测值之间的相关关系,通过数学拟合功能求得TBLM中各参数值为logK_(CuBL)=4.87、logK_(CuOH)+=7.62、logK_(MgBL)=1.91、f~(50%)=0.103、β=1.09。本研究所得到的TBLM模型能很好地预测我国土壤中铜对大麦根长的毒害程度,预测值与实测值的相关性达到了90%。本研究结果不仅可以为我们降低重金属离子生物有效性提供有力的理论借鉴,更对我国土壤环境质量保护和长期良性可持续发展具有重要意义。文160余篇。     

滑坡灾害空间预测结果的评价方法

介绍了目前对滑坡灾害空间预测结果进行定量评价的3种方法,并对每种方法进行了分析和比较。基于将预测结果与历史滑坡相对比的评价思路,引入了"滑坡比"的概念,定义其为:相应易滑度指标值的邻域所包含的预测单元中,曾发生滑坡的单元所占比例;并指出,好的预测结果应满足:易滑度指标值越大,滑坡比越大,且指标值相对较大时,相应滑坡比应较接近于1。在此基础上,提出采用预测率函数曲线所围面积之比,即"面积比"评价指标来对预测结果进行评价,并通过理论分析和实例,证明了该评价方法较现有方法确有改进。     

基于EEG频谱特征的驾驶员疲劳监测研究

研究表明疲劳驾驶是引发交通伤亡事故的重要原因之一,因此有必要采取相应的预防措施。脑电是公认的睡眠(疲劳)金指标,因此论文提出了基于脑电频谱特征的驾驶员疲劳预测方法。采用了驾驶模拟实验中记录的三路驾驶员脑电信号,并利用驾驶员自评与专家评定两种方式相结合的方法将驾驶数据分为疲劳和清醒。针对脑电中眼电噪声很强的特点,对记录的脑电进行了自适应滤波消噪处理,结果显示可有效滤除眼电伪迹;然后根据脑电的频域特征比较突出且与疲劳相关的特点,从去噪后的脑电中提取出了的75个频谱特征;最后利用这些频谱特征,采用朴素贝叶斯分类的方法建立了驾驶员疲劳监测模型。实验结果表明,该方法能监测出驾驶员84%的疲劳状态。     

尾矿高浓度排放技术的发展概况及展望

对于尾矿传统湿排技术来说,不仅坝体的稳定性差,对环境也有极大的影响,然而高浓度排放技术有效地缓解或解决了这些问题。文章从尾矿脱水、料浆输送和尾矿沉积等多方面,介绍了高浓度排放国内外发展情况,如多段式到一段式脱水和脱水设备的发展、泵压输送中泵送设备的类型,以及尾矿沉积中排放口的布置方式等。介绍了边坡角预测理论,主要包括Blight和Bentel边坡角预测模型、Kupper提出的边坡角经验公式,以及Sofra和Boger提出的边坡角经验公式。指出了高浓度排放技术存在的问题,如膏体的定义不清晰、高浓度排放的适用条件、沉积裂缝和边坡角预测模型不精确。最后总结了高浓度排放的发展趋势,如膏体排放模式、排放口的中央式布置和设备选型,如高浓度底流和处理量的脱水设备,以及高压高效率的泵送设备等。     

基于Arrhenius模型和Peck模型的分段非线性加速模型

目的 解决Arrhenius模型无法估计湿度应力敏感产品和Peck模型试验时间较长的问题。方法 考虑温度应力和湿度应力对产品贮存寿命的综合影响,在产品激活能不变的假设下,将Arrhenius模型对产品激活能的估计和Peck模型对湿度应力参数的估计相结合,建立Arrhenius&Peck分段非线性加速寿命估计模型。基于此模型,在双应力恒加试验条件下,得到产品的寿命估计方程。结果 以弹上电子产品的恒定应力加速贮存试验为例,进行仿真分析,得到产品寿命的估计,并对比产品实际寿命。Arrhenius&Peck模型的寿命误差和失效率误差均控制在5%以内,准确度高于Arrhenius模型和Peck模型。结论 构建的Arrhenius&Peck分段非线性加速寿命模型可以充分利用温度和湿度条件下的试验数据,对温湿敏感产品的寿命估计有较好的应用效果,为导弹产品的寿命估计提供一种可选方法。     

基于信息扩散模型的沣东新城区土壤重金属潜在生态风险评估

我国目前大规模的新区建设导致严峻的区域土壤重金属污染形势.以沣东新城为研究靶区,进行重金属含量特征描述性统计及克里金插值分析,进一步结合潜在生态风险指数与信息扩散理论,构建基于风险评估的信息扩散模型,探讨了Pb、Cu、Cd和Hg的污染程度、污染风险及风险发生概率.结果表明,研究区内4种土壤重金属的含量均值远超土壤重金属背景值,分别是背景值的1.943（Pb）、1.419（Cu）、3.074（Cd）和3.567（Hg）倍,且重金属分布受人为干扰较大呈强变异性（CV>65%）.其中,Pb和Cu污染分布主要受到工业生产与建设用地开发的影响,工业活动、农业活动及交通运输是主要的Cd污染源,而工业建设是造成Hg污染的主要因素.重金属潜在生态风险指数平均值分别为9.716（Pb）、7.095（Cu）、92.292（Cd）和142.469（Hg）,区域综合潜在生态风险指数（RI）均值为251.573,表明区域整体处于较高的潜在生态风险状态.区域Pb和Cu整体处于轻度潜在生态风险,而Cd和Hg以中风险与较高风险为主,表明Cd和Hg是区域重金属污染的主导因素.信息扩散潜在生态风险模型评估结果显示,区域综合潜在生态风险各等级的概率排序为：较高（38.98%）>中度（38.55%）>高（5.89%）>轻微（5.15%）>极高（3.56%）,Cd、Hg元素各潜在生态风险等级的超越概率远大于Pb和Cu,Hg元素各污染等级的超越概率分别为轻微（94.89%）、中度（66.85%）、较高（23.62%）、高（3.9%）和极高（2%）,其中仅轻微等级的超越概率小于Cd.潜在生态风险等级的污染概率预测误差均小于5%,体现了基于风险评估的信息扩散模型的可靠性.研究结果可为样本受限地区的土壤重金属潜在生态风险监测与管控提供技术借鉴与支持.     

不同曝气方式对人工湿地细菌多样性、代谢活性及功能的影响

细菌在人工湿地去除污染物过程中起着非常关键的作用.基于DNA和RNA高通量测序技术探讨了不同曝气强化方式影响下的人工湿地单元内细菌多样性、代谢活性和功能.结果发现:①养殖废水和人工湿地处理组共检测到细菌4 042个操作分类单元(OTUs),其中α-变形菌、γ-变形菌和拟杆菌为多样性最高的类群,且人工湿地曝气强化方式会在...     

企事业单位震害预测 人—机对话辅助决策系统QSDWZHYC—1

本文简要地介绍了QSDWZHYC—1智能辅助决策系统结构、功能以及所采用的技术途径。应用QSDWZHYC—1系统可预测企事业单位现有房屋的震害,评估经济损失和人员伤亡,优化抗震加固方案,识别高危害房屋类别,找出单位建(构)筑物地震危害的薄弱环节。为企事业单位抗震减灾对策进行辅助决策。     

松花江下游沿江湿地土地利用变化对土壤细菌群落多样性的影响

本研究旨在明确生境质量变化对土壤细菌群落的影响,为松花江退化湿地选择科学的修复方法提供参考依据.于2018年使用Illumina MiSeq PE300第二代高通量测序平台对松花江下游的5种土地利用类型湿地（天然湿地、稻田地、玉米田、采砂迹地及恢复湿地）土壤细菌16S rDNA进行测序,分析不同土地利用类型土壤细菌群落多样性和功能的差异.结果表明：沿江湿地开垦为玉米田造成土壤细菌的Ace、Chao1和Shannon指数显著降低（P<0.05）,采砂迹地的仿湿地修复使土壤细菌的Ace、Chao1和Shannon指数显著提高（P<0.05）.天然湿地、稻田、玉米田和采砂迹地的土壤细菌群落结构差异显著（P<0.05）,采砂迹地与恢复湿地的土壤细菌群落结构相似.沿江湿地土壤细菌划分为40门、105纲、258目、421科、802属和1673种,变形菌门、放线菌门、酸杆菌门、绿弯菌门、拟杆菌门、疣微菌门、厚壁菌门和芽单胞菌门为各样地共有的优势菌门（相对丰度>1%）.相比之下,拟杆菌门偏好稻田土壤环境,变形菌门和芽单胞菌门偏好玉米田土壤环境,放线菌门偏好采砂迹地土壤环境.湿地土壤细菌具有新陈代谢、环境信息处理、遗传信息处理、细胞过程、人类疾病和有机系统这6类一级代谢通路、46类二级代谢通路和19类主要二级代谢通路（相对丰度>1%）.土壤pH、含水量、碱解氮和碳氮比是沿江湿地土壤细菌群落多样性的主要影响因子.由此可见,改变沿江湿地土地用途降低了土壤生态系统稳定性,增加了湿地退化的潜在生态风险.     

基于空间拟合和神经网络的机场噪声预测集成模型

将集成学习方法引入到机场噪声预测中,提出一种基于空间拟合和神经网络的机场噪声预测集成模型.该模型采用空间拟合算法和BP神经网络算法构建基学习器,然后通过所提出的基于观察学习的异构集成算法将基学习器集成起来,获得集成的机场噪声预测结果.该模型通过集成多个异构机场噪声预测基学习器,能够有效提升预测准确率.实验结果表明,本文所提出的基于观察学习的异构集成算法,较之其他异构集成算法,在解决机场噪声预测问题上准确性更高、容错性更强.