长江口岛屿湿地的底栖动物资源研究

调查了长江口3个岛屿湿地的底栖动物资源及其生态特征和环境功能。经鉴定底栖无脊椎动物有41种,优势种为河蚬(Corbiculafluminea)、焦河蓝蛤(Potamocorbulaustulata)、缢蛏(Sinonovaculaconstricta)、麂眼螺(Rissoinasp.)、光滑狭口螺(Stenothyraglabra)、谭氏泥蟹(Ilyrplaxdeschampsi)、无齿相手蟹(Sesarmadenaani)和天津厚蟹(Helicetridenstientsinensis)。讨论了底栖动物资源的主要生态学特征及其环境功能,提出了对底栖动物资源合理利用与保护的建议。     

阜新市城区大气环境容量核算结果及其应用

根据大量模式化参数，通过核算，得出了阜新市城区普通空气污染物的环境容量，给出了城区各分区及每个网格的分解量，应用这些成果，将对老污染源及新工业项目的环境管理，发挥极其重要的作用，对阜新市的可持续发展战略有着重要意义。     

渤海海冰Modis影像中"伪海冰像元"消除方法的探讨

"伪海冰像元"对渤海海冰范围分布信息的提取产生影响,消除伪海冰像元需要得到一些传感器、大气状况等参数,但往往很难全部得到满足.本文研究了在不知道传感器、大气状况等参数的条件下,通过对数字影像进行实验分析,提取传感器、大气状况引起的脉冲响应函数,并利用该函数结合频域逆滤波和维纳滤波器求解消除非理想脉冲响应的反卷积函数,在空域利用反卷积函数对图像进行逆处理的"伪海冰像元"消除方法.试验结果表明,该方法能够达到降低"伪海冰像元"与其邻域海水像元之间分离度的目的,从而较好的在渤海海区Modis影像中实现分离出"伪海冰像元"的效果.     

BP神经网络在降水酸度预测中的应用

本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型，结果表明：BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系，而且预测精度也高于多元回归等模型。     

基于人工神经网络的行业无害化生产能力评价模型研究

利用BP前向人工神经网络方法 ,建立了一种全新的基于人工神经网络的行业无害化生产能力评价模型 ,该模型采用动量梯度下降反向传播和学习速率自适应调整相结合的训练学习算法。最后 ,以造纸及纸制品业为例 ,对中国各省市造纸行业的无害化生产能力进行评价 ;并进一步分析中国各省造纸行业无害化生产能力的时空分布规律 ,为我国行业规划、布局决策提供科学依据。     

BP网络应用于大气环境监测点的优选

为了对大气环境监测点进行优化选择 ,以大气质量分级标准为训练样本 ,构造BP网络进行训练 ,用训练好的BP网络对某地的大气环境监测采样点进行了优选 ,并与物元分析法优选结果进行比较。结果表明 ,BP网络用于环境测点优选具有较好的客观性和应用性     

应用BP神经网络预测嵌岩桩竖向承载力的研究

利用BP神经网络,建立了嵌岩桩竖向承载力预测的BP神经网络模型,采用嵌岩桩竖向承载力的实验数据对网络进行了训练,并以此训练好的BP神经网络对嵌岩桩承载力进行了预测。预测结果表明,该模型具有很高的预测精度,为预测嵌岩桩承载力提供了一种新的方法。     

煤沥青烟气对大鼠肺损伤及免疫功能的影响

采用自然吸入的暴露方法，通过分析肺灌洗液成分及脾脏淋巴细胞的转化功能，观察碳素厂冷压车间空气对大鼠肺损伤及免疫功能的影响，结果表明，在自然吸入染毒期间，引起大鼠肺灌洗液中乳酸氢酶、酸性磷酸酶和唾液含量或高，肺巨噬细胞及其Ｆｃ受体数降低，并且还引起脾脏淋巴细胞的转化能力下降。     

人工神经网络在湖泊富营养化评价中的应用研究

运用人工神经网络技术评价湖泊富营养化程度。详细阐述了神经网络的结构设计，样本生成及学习算法，给出了通过训练得出的网络权和阈值，最后将此神经网络用于１２个湖泊的富营养化评价，取得了较好的评价结果。     

湖泊水质富营养化评价的多准则神经网络法

提出了基于误差平方和准则与模糊熵准则下的多准则神经网络湖泊水质营养化评价模型，并将其应用于我国五大湖泊水质营养化的评价。结果表明，多准则神经网络用于湖泊水质营养化评价，具有简便，实用，客观和广泛的通用性