响应面法和神经网络优化Acinetobactersp．DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp．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、K：HPO。）进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39．494g／L，豆饼粉25．638g／L和K。HPO。3．265g／L时，预测发酵活菌最大生物量为7．079×10^8CFU／mL，实测量为7．194×10^8CFU／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39．650g／L，豆饼粉为25．500g／L，K2HPO4为2．624g／L时，预测最大值为7．199×10^8CFU／mL，实测量为7．244×10。CFU／mL；最终确定培养基配方：玉米粉为39．650g／L，豆饼粉为25．500g／L，K2HPO4为2．624g／L，CaCO3为3．000g／L，MgSO4·7H2O和NaCl均为0．200g／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。     

ABR处理硫酸盐有机废水的BP神经网络建模

通过厌氧折流板反应器(ABR)处理硫酸盐有机废水的实验数据对BP神经网络进行训练,建立了ABR处理硫酸盐有机废水的BPNN模型,通过测试对比,找出了较优训练函数为traingda,较优训练次数为1 900.利用分割连接权值法(PCW)对影响出水SO42-和COD的主要因素进行分析,结果显示进水COD、SO42-、pH、COD/SO42-和HRT对出水SO42-和COD均产生一定影响,其中进水pH对出水SO42-和COD的影响最大,相对重要性(RI)指数分别为30.79％和23.44％;并通过样本试验数据分别建立了对SO42-和COD去除率的限制因子仿真模型,为预测硫酸盐有机废水的厌氧处理过程提供指导.     

大气细粒子(PM2.5)监测技术进展

大气细粒子(PM2.5)的污染对人和生态环境等影响巨大,迫切需要进行PM2.5质量浓度的监测;本文介绍了PM2.5国内外监测研究进展、监测网络应用情况以及监测技术;重点介绍了几种先进的技术:β射线法、振荡天平法和光散射法,并详细描述了各种监测设备的原理及结构,提出最好采用PM2.5在线监测仪进行日常监测。     

城市合流制管网降雨径流污染特征分析

对北京市老城区合流制管网排除系统下游干管进行降雨径流监测,分析降雨径流和生活污水混合后的水质变化特征,以便为合流制管网污染控制提供数据依据。结果表明北京市合流制管网污染程度较高,其污染过程受降雨过程、管道汇流过程、地表径流污染特征和管道沉积物冲刷等综合影响。     

基于轴-辐理论的皖江城市带物流网络空间构建

大力发展现代物流业和皖江城市带承接产业转移示范区建设是两大重要国家级战略。首先对轴-辐理论的国内外研究现状进行了总结和归纳，分析了轴-辐网络的结构及其优劣势。其次，设计了物流中心性指数的评价指标体系，运用主成分分析法对皖江城市带的9个地级城市进行物流节点等级划分，根据分析结果的总得分和区位特征确定合肥、芜湖、安庆3个一级物流节点，形成轴三角。分析了各级物流节点间的干线及支线物流通道，构建了皖江城市带轴-辐物流网络空间。     

新疆环境监测网络的建设及发展对策

新疆环境监测网络建立三十多年来,已经初步形成了水环境、环境空气、声环境、生态环境和污染源等监测网络,较好地承担了各环境要素例行监测、突发性环境污染事故应急监测和环境科研等监测任务,为各级环保决策提供了有效的技术支持。然而,随着环境管理工作的不断深入,新疆环境监测网络所呈现的一些新老问题已成为不适应环境管理需求的制约因素,本文通过分析新疆环境监测网络中存在的问题,提出了发展对策。     

Simultaneous determination of three herbicides by differential pulse voltammetry and chemometrics

A novel differential pulse voltammetry method (DPV) was researched and developed for the simultaneous determination of Pendimethalin, Dinoseb and sodium 5-nitroguaiacolate (5NG) with the aid of chemometrics. The voltammograms of these three compounds overlapped significantly, and to facilitate the simultaneous determination of the three analytes, chemometrics methods were applied. These included classical least squares (CLS), principal component regression (PCR), partial least squares (PLS) and radial basis function-artificial neural networks (RBF-ANN). A separately prepared verification data set was used to confirm the calibrations, which were built from the original and first derivative data matrices of the voltammograms. On the basis relative prediction errors and recoveries of the analytes, the RBF-ANN and the DPLS (D – first derivative spectra) models performed best and are particularly recommended for application. The DPLS calibration model was applied satisfactorily for the prediction of the three analytes from market vegetables and lake water samples.     

浅议福岛核事故后我国的辐射环境监测

概述了日本福岛发生核事故后，日本及我国辐射环境应急监测及结果，分析了我国辐射应急监测中的问题，提出完善辐射环境监测网络，加强辐射自动监测站及开展针对性辐射监测能力建设，科学规范应急预案，提升快速监测技术，加强辐射监测全过程质量管理体系建设的建议与方法。     

基于产业链的区域环境污染物排放的产业贡献

区域经济增长与环境质量之间的关系研究是目前学者们探讨的重要学术议题之一.其中较多的是对EKC曲线的验证,近几年部分学者从国民经济各部门中的产业自身特征、产业结构、技术进步、FDI效应等方面考察产业发展对污染物排放的影响.然而以上研究议题中学者均没有讨论污染物的发生主体-各产业部门与排污的直接关系.故本文将从宏观尺度下的综合水平测度区域经济发展与环境质量关系、中观尺度下的产业属性特征与排污关系的研究视角转移至分析具体产业部门的污染物排放效应,同时将产业置于产业链的结构形式中,研究产业链上产业发展与污染物排放的关系.发现:第一,通过借助复杂网络思想的社区划分方法,将山东省39个产业部门分为3个社团.其中社团I主要由制造业部门组成,共有18个产业部门,社团II包括了15个部门,主要是第三产业,杜团III由6个产业部门组成且内部异质性高.第二,选择其中以制造业为主的社团I,并在社团I内识别出一条彼此间联系最为紧密的产业链,包括农林牧渔业、食品制造及烟草加工业、化学工业、纺织工业、服装皮革羽绒及其制品业、通用/专用设备制造业和交通运输设备制造业.以一种定量的方法获取了通过价值流传递而串在一起的产业链条.该产业链的经济规模、污染物规模在山东省均有重要地位.第三,采用岭回归分析方法,构建了6个制造业与产业链工业废水、固体废弃物排放的关系模型,6个制造业中对工业废水、固体废弃物排放相对贡献度最大的部门分别为服装皮革羽绒及其制品业、食品制造及烟草加工业.这是由于上游产业排污的链式传递效应与产业自身污染物排放效应的共同叠加作用.     

基于ARIMA和BP神经网络组合模型的我国碳排放强度预测

预测我国碳排放强度的长期变动趋势, 对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性，并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型，将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分，对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10 a我国碳排放强度总体是逐步下降的，但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%，比我国政府提出碳排放强度下降40%~45%的目标还有一定的差距。因此，要在2020年实现我国碳排放强度目标，必须要调整宏观经济政策，采取各种政策措施以实现目标