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1.
Xu Peiwei He Xiaoqing He Shengliang Luo Jinbin Chen Qiang Wang Zuoyi Wang Aihong Lu Beibei Wu Lizhi Chen Yuan Xu Dandan Chen Weizhong Chen Zhijian Wang Xiaofeng Lou Xiaoming 《Environmental science and pollution research international》2021,28(6):6691-6699
Environmental Science and Pollution Research - To better understand the cardiopulmonary alterations associated with personal exposed PM2.5-bound heavy meals, we conducted a cross-sectional study in... 相似文献
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.
4.
Yuqing Xu Zedong Lu Wenjun Sun Xiaohui Zhang 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2021,15(6):131
5.
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
6.
Gomez Mario Alberto Ma Xu Chen Yiwen Wang Shaofeng Pollastri Simone Aquilanti Giuliana Cui Yubo Yao Shuhua Xiao Tangfu 《Environmental Chemistry Letters》2023,21(5):2519-2523
Environmental Chemistry Letters - Wastewater from the uranium mining industry contains toxic arsenate (AsO43–), selenate (SeO42–), and molybdate (MoO42–) that can be removed by... 相似文献
8.
Xueqi Fan Jie Gao Wenchao Li Jun Huang Gang Yu 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2020,14(1):8
9.
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
10.