人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

乡村振兴视域下农村土地利用利益相关者分析

乡村振兴的实施使得农村土地利用与管理面临更多的挑战。应用利益相关者分析、博弈均衡分析和实证案例分析,探讨乡村振兴视域下土地利用各利益相关者的关系演变。研究结果显示：（1）1949年至今,农村地区土地利用利益相关者主体数量增加,博弈关系呈现复杂化、多样化和多向化;（2）乡村振兴时期主要有六种博弈关系,并探讨了案例村实施下山脱贫、发展乡村旅游、新型经营主体进驻、城市居民促进农村发展四种博弈决策过程;（3）乡村振兴视域下,农村地区发展应关注基础设施配套、土地利用效率与生态环境协调、农户生计可持续性等问题。乡村振兴中应注重实现土地利用各利益相关者的最优均衡,降低各方风险,保护生态环境并寻求多方利益平衡。     

水动力对沉积物-水界面氧通量产生机制的影响

选取三峡库区支流御临河为研究对象,测量了5个水动力条件（平均流速为0.00,0.03,0.07,0.12,0.20m/s）下沉积物-水界面（SWI）氧通量的变化及水动力条件对SWI氧通量产生机制的影响.结果表明,随着平均流速的升高,SWI氧通量增加,由0.00m/s时的1.197mmol/（m²·h）增加为0.20m/s时的43.981mmol/（m²·h）,溶解氧穿透深度增加,氧进入沉积物更深处并被微生物和还原性物质所利用,沉积物耗氧量上升;当平均流速较低时,沉积物耗氧量以生物耗氧量为主,在0.00m/s与0.03m/s时生物耗氧量为氧通量的85.3%与57.7%;当水体平均流速较高,化学耗氧量与其他耗氧量中的化学过程耗氧量在氧通量中的比重逐步提高.     

A novel state-of-charge-based method for plug-in hybrid vehicle electric distance analysis validated with actual driving data

Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change - Promoting Plug-In Hybrid Vehicles (PHEVs) is viewed as a promising strategy to mitigate the energy consumption and greenhouse gas...