区域水资源最优配置的研究：以汉中盆地为例

本文通过对水资源优化系统的分析，指出了该系统一些易被人们忽视的特征：①水资源优化系统只是整个资源优化大系统的一个子系统，它具有大型性、整体最优性、等级层次性、相对独立性等诸多特征，因此我们必须将其置于资源优化系统中去考察。②该系统也是一个复杂的动态系统，所以必须应用动态规划法去处理它。③水资源优化系统中的多目标间存在各种冲突，显然协调冲突在水资源优化配置研究中是至关重要的，文中提出三种冲突－协调方     

再制造技术是实现资源再生的一种有效保证

资源优化和环境污染问题已经引起了广泛的重视，目前全球的产业结构调整正呈现出新的绿色战略趋势，产品的环保性将成为企业竞争力的重要因素之一。再制造技术是先进制造技术21世纪发展的一个重要组成部分和发展方向，再制造产业已成为一种极具潜力的新型产业，通过对回收的产品进行再制造，会大大减少对环境不利的影响，例如，可以减少废弃物，而且可以更合理地利用资源，减少制造中能源和资源的消耗，再制造生产是指对回收的废旧产器进行拆卸和清洗，对某些零件采用高新表面工程技术及其它加工技术进行翻新和再装配，使零部件的尺寸、形状和性能等得以恢复和重新利用的过程，再制造生产统筹考虑产品全寿命周期内的再制造策略，以资源和环境为核心概念，优先考虑产品的可回收性、可拆卸性、可再制造性等环境属性的同时，保证产品的基本目标（优质、高效、节能、节材等），从而使退役产品在对环境的负面影响最小、资源利用率最高的情况下重新达到最佳的性能，并实现企业经济效益和社会效益协调优化，再制造产业实现重新利用资源、节约能源和材料、减少环境污染的目的，无疑昌实现资源优化配置和资源再生的一种有效保证，从环境角度来估计，再制造一产品所需能源是生产一新产品所需能源的1/5至1/4[1]。     

获取日均值的大气监测时段选择

利用数理统计方法，以污染物瞬时监测数据为基础数据，选用控制在一定置信度下最大允许误差的统计公式确定出样本容量，并采用模糊集合集──优化组合选择法，确定出获取日均值的最佳监测时段。     

城市游憩空间结构优化研究——以大连市为例

鉴于我国城市化的快速发展．城市居民游憩需求与供给的矛盾日益突出。本文选择城市游憩空间结构作为研究对象．综合分析现有的城市游憩空间结构和典型游憩功能区的研究成果，探讨了城市游憩需求的空间结构特征、游憩供给的空间结构特征．分析了城市游憩需求和供给空间结构特征的形成因素,提出理想的城市游憩空间结构模式。通过调研大连市主城区游憩场所的分布情况、使用情况以及大连城市游憩者的游憩需求特征,分析了大连市游憩供给和需求之间的矛盾及城市游憩空间的等级结构和整体结构。     

基于边介数的省域生态廊道构建方法优化

我国城市建设和生态保护工作均对土地资源有大量需求,二者之间的矛盾在经济优先发展区表现尤为明显.为了有效地改善生态环境,管控土地利用并引导其变化发展,需要建设具备不可替代特征的省域生态廊道.最小累积阻力模型（minimum cumulative resistance,MCR）是识别生态廊道最常用、有效的模型,但在应用于省域尺度时,MCR模型识别的潜在廊道路由存在冗余的问题.因此,通过引入网络科学中的边介数指数（edge-betweenness）对MCR模型进行优化,计算潜在廊道路由的边介数指数值,选取出其中最为重要和简明的结构来连通生态源地,即提取潜在路由中的骨干路由（backbone route）和关键战略点（key strategic point）作为不可替代的结构来指导省域生态廊道建设.将优化后的MCR模型应用于广东省,构建了全长5 493 km的省域生态廊道,其中包含生态源地20处,关键战略点11个,骨干生态廊道29条.骨干路由与关键战略点构成的不可替代省域生态廊道（irreplaceable provincial corridor）能够实现"廊道数量和占地面积最少、连通性基本不变"的目标.研究显示,边介数能够对潜在路由进行优化筛选,识别出维护省域生态安全的关键结构;不可替代生态廊道能够指导省域生态规划和土地空间的发展利用,并为更高水平的生态安全环境提供了演进的基础;同时也为土地资源紧张的地区提供了建设生态廊道的参考与依据.      

污水处理过程专家系统的结构特点与应用研究进展

综述了专家系统在污水处理领域的结构和特点、针对的工艺以及应用现状方面取得的研究成果。重点介绍了专家系统中知识的获取和表示、规则的建立以及与故障树和其他人工智能技术的结合情况,并对专家系统在污水处理工艺选择、运行控制以及故障诊断3个阶段的研究现状进行了细致分析。在此基础上,提出了尚需解决的问题以及进一步研究与发展的方向。     

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.      

云南喀斯特山区国土空间优化分区与管控

国土空间的协调发展是区域可持续发展的前提,如何优化国土空间结构并构建合理的管控模式成为亟需解决的重要问题之一。以云南喀斯特典型山区文山市为例,探讨基于“双评价”的国土空间优化方法及冲突区的修正规则,对喀斯特山区国土空间进行优化分区,并提出国土空间分区及石漠化分区的管控模式。研究发现：（1）云南喀斯特山区国土空间优化后可划分为城镇开发边界区、城镇预留区、永久基本农田区、一般农业区、生态保护红线区和一般生态区六种类型,其中,生态保护红线区面积最大,城镇开发边界区面积最小;（2）城镇开发边界区和城镇预留区主要分布于东部和东南部,永久基本农田区和一般农业区主要分布于北部和南部,一般生态区主要分布于西北部和西南部,生态保护红线区主要分布于西部、南部、东部和东北部,其中东部和东北部主要为石漠化区;（3）从各国土空间类型的发展潜力和趋势对国土空间分区提出了管控措施和模式;从轻度石漠化区、中度石漠化区以及重度石漠化区角度对城镇、农业和生态三类空间,提出了石漠化区开发和保护的路径和方法。研究结果可为云南喀斯特山区国土空间的合理发展和石漠化的治理提供决策支持,研究方法和思路为国土空间优化和管控提供参考。