人工神经网络法预测城市用水量

城市用水量的预测结果,对于城市规划、供水系统的管理及改扩建有着重要的意义,寻求科学合理的预测模型是保障预测结果准确可靠的关键。针对这一问题,利用人工神经网络理论建立了BP（Back—Propagation,反向传播算法）网络预测模型,该模型考虑了反映社会、经济的两个影响因素人口和工业产值对用水量需求的影响,具备系统决策功能。通过实例证明该模型是一种行之有效的用水量预测模型。     

青藏高原SBR工艺动力学分析

提出SBR工艺在充水期、反应期底物降解的动力学方程,并将动力学方程应用于青藏高原处理啤酒废水的SBR工艺中。求出的动力学参数值与工程实际运行能很好地吻合,表明建立的动力学模型的正确性和有效性,同时证明该工程采用的适合青藏高原气候环境特点的强化措施是必要的、可行的。     

基于STIRPAT模型的武汉市环境影响驱动力分析

面对日益严重的环境问题,不仅要了解导致环境问题的各种驱动力,更应建立模型来精确描述环境影响与驱动力之间的关系。以武汉市为例,应用SPSS软件、以STIRPAT模型为依据,建立了描述环境影响与各驱动力之间精确关系的数个模型。模型计算结果表明:人口总量的增长和人类发展指数的上升是最主要的环境影响驱动力,城市化率、人均GDP等因素对环境也有影响;第三产业比重的上升有助于减小环境影响;基尼系数对环境几乎没有影响。以此为据,就如何改变这些影响因素,以减小环境影响提出了建议。除了人口总量等常规指标,还分析了人类发展指数、城市化率、基尼系数等指标,充实了环境影响驱动力指标体系,更客观反映了造成武汉市环境问题的原因。     

生态足迹动态预测模型构建与分析

生态足迹的动态预测能够为区域可持续发展政策的制定提供科学的理论依据,但其研究仍处于探索阶段。以武汉市为例,选取表征社会经济发展的重要指标建立了社会经济系统指标体系,在对武汉市1978~2004年生态足迹时间序列计量的基础上,应用偏最小二乘算法构建了生态足迹动态预测模型,并根据〖WTBX〗VIP〖WTBZ〗值的大小分析了各指标对生态足迹的影响机制。结果表明,武汉市“十一五”规划期间生态足迹呈上升趋势,其中规划期末2010年的人均生态足迹为2810 5 hm2,高于全球生态阈值（人均生态足迹为2200 0 hm2）;根据〖WTBX〗VIP〖WTBZ〗值得出人口、能源消费量和第三产业所占比重为最重要的影响因子,并就如何实现武汉市“十一五”规划目标提出了政策性建议。将科技进步贡献率、能源消费量等重要因子纳入社会经济系统指标体系,弥补了在生态足迹定量测度中忽略社会、经济、科技因素对其影响的不足;另一方面,引入偏最小二乘算法中的〖WTBX〗VIP〖WTBZ〗值更准确地评价了各指标对生态足迹变化的影响,为生态足迹动态预测研究作了进一步地完善与改进。〖     

拉萨市城市生活污水的水质监测分析

拉萨市城市生活污水由居民日常生活废水和企业生产废水组成 ,尚未建城市污水处理厂 ,且城市污水管网不完善 ,对拉萨河造成一定程度的污染 .本文主要对拉萨市城市生活污水中的CODCr,BOD5,NH3 N ,TP ,SS等主要指标进行了监测分析 ,进而为拉萨市城市污水处理厂的建设提供一些基础数据 .1　水样的采集和测定拉萨市的居民生活废水与企业生产废水混合后 ,由一根管道汇总到拉萨市西郊东嘎河桥下面的总排污口 ,与清洁水混合 ,然后排入拉萨河 ,水样采集点即位于该总排污口 .采样分两个阶段 :第一阶段为 2 0 0 3年 3月 2 5日 1 1∶0 0至 3月 2 7…