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1.
Caihong Huang Zhurui Tang Beidou Xi Wenbing Tan Wei Guo Weixia Wu Caiyun Ma 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2021,15(6):127
2.
Huang Ying Jiang Qiongji Yu Xubiao Gan Huihui Zhu Xia Fan Siyi Su Yan Xu Zhirui He Cunrui 《Environmental science and pollution research international》2021,28(37):51251-51264
Environmental Science and Pollution Research - Trace copper ion (Cu(II)) in water and wastewater can trigger peroxymonosulfate (PMS) activation to oxidize organic compounds, but it only works under... 相似文献
3.
Peiman Parisouj Hadi Mohammadzadeh Khani Md Feroz Islam Changhyun Jun Sayed M. Bateni Dongkyun Kim 《Journal of the American Water Resources Association》2023,59(2):299-316
Data-driven techniques are used extensively for hydrologic time-series prediction. We created various data-driven models (DDMs) based on machine learning: long short-term memory (LSTM), support vector regression (SVR), extreme learning machines, and an artificial neural network with backpropagation, to define the optimal approach to predicting streamflow time series in the Carson River (California, USA) and Montmorency (Canada) catchments. The moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) snow-coverage dataset was applied to improve the streamflow estimate. In addition to the DDMs, the conceptual snowmelt runoff model was applied to simulate and forecast daily streamflow. The four main predictor variables, namely snow-coverage (S-C), precipitation (P), maximum temperature (Tmax), and minimum temperature (Tmin), and their corresponding values for each river basin, were obtained from National Climatic Data Center and National Snow and Ice Data Center to develop the model. The most relevant predictor variable was chosen using the support vector machine-recursive feature elimination feature selection approach. The results show that incorporating the MODIS snow-coverage dataset improves the models' prediction accuracies in the snowmelt-dominated basin. SVR and LSTM exhibited the best performances (root mean square error = 8.63 and 9.80) using monthly and daily snowmelt time series, respectively. In summary, machine learning is a reliable method to forecast runoff as it can be employed in global climate forecasts that require high-volume data processing. 相似文献
4.
Environmental Chemistry Letters - Microplastic pollution is a recently discovered threat to ecosystems requiring the development of new analytical methods. Here, we review classical and advanced... 相似文献
6.
Xueqi Fan Jie Gao Wenchao Li Jun Huang Gang Yu 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2020,14(1):8
7.
Zhen Bi Deqing Wanyan Xiang Li Yong Huang 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2020,14(3):38
8.
采用电化学再生法对吸附处理染料废水产生的饱和粉末活性炭(PAC)进行再生,以NaCl为电解质,考察了电源类型、pH、再生时间、电压和NaCl浓度对活性炭再生率的影响,并对活性炭表面酸性含氧官能团进行测定。结果表明:(1)在pH=1、直流电压为6V、NaCl为6g/L、再生90min的最佳条件下,采用单室反应器,饱和PAC再生率达到59.09%。(2)电极循环伏安曲线结果表明,饱和PAC电极表面发生氧化反应,与主电极直接和间接氧化共同作用,使活性炭表面吸附的污染物降解。活性炭表面酸性含氧官能团滴定和红外光谱测试结果进一步表明,电化学再生法使活性炭表面基团得到恢复。 相似文献
9.
2016—2017年对射阳湖开展浮游动物群落结构和水质指标逐月监测。结果表明,射阳湖共鉴定出浮游动物61种,其中原生动物、轮虫、枝角类和桡足类分别为25种、24种、7种和5种。浮游动物种类数呈现春夏季多于秋冬季的变化趋势。浮游动物优势种数量较多、分布广,群落结构相对复杂且稳定。运用Shannon-Wiener指数、均匀度指数和B/T指数对射阳湖水质作评价,结果表明,该湖处于轻度—中度污染状态,生物学指标评价法与常规水质评价结果一致。浮游动物群落结构与水质指标相关性分析表明,水温、透明度、Chl-a和DO是影响射阳湖浮游动物群落结构的主要水质指标。 相似文献
10.
喀斯特生态环境治理下土壤保持功能对石漠化的响应机制 总被引:1,自引:0,他引:1
喀斯特地区土壤保持功能是衡量石漠化生态治理成效的重要手段之一,基于InVEST模型,利用"3S"技术对2005、2010、2015年的关岭-贞丰花江示范区的石漠化进行解译,研究石漠化与土壤保持量两者的响应机制。结果表明:(1)2005~2015年石漠化程度总体减缓,面积由3 773.56 hm~2减少至3 474.23 hm~2,土壤保持总量相继上升,从29.29万t提高至37.29万t,2005~2010年单位面积土壤保持增量集中在6~30 t·hm~(-2)·a~(-1),后五年增量在0~6 t·hm~(-2)·a~(-1)。(2)由于土地利用方式、坡度、土层厚度等差异,土壤保持功能并未呈现简单式下降,而是表现为强度中度、轻度潜在、非喀斯特无石漠化。其中轻度与潜在差值最大,可达5.53 t·hm~(-2)·a~(-1),说明了潜在石漠化是今后治理的重点。(3)2005~2010年石漠化恢复型土壤保持增量为10.27 t·hm~(-2)·a~(-1),由于土地利用方式的转变以及治理时效性在2010~2015年降低为3.01 t·hm~(-2)·a~(-1)。稳定型石漠化变化土壤保持变化最为平稳,强度石漠化减缓区土壤保持功能上升快,轻度最为平缓,表明了治理期长且需循序渐进。因而,在治理过程中需考虑不同等级石漠化具有的土壤保持功能特性及其恢复的时效性。 相似文献