神经网络在海水腐蚀预测中的应用

根据我国材料自然环境腐蚀网站长期以来积累的海水腐蚀数据,采用BP人工神经网络算法,建立了碳钢及低合金钢的海水腐蚀预测模型.该模型以合金成分、环境因素为输入参数,以平均腐蚀速率为输出参数.以碳钢、低合金钢的17种钢种在青岛、厦门、榆林海水腐蚀试验站16年腐蚀数据建模.选定A3钢与10CrCuSiV在以上三地16年的腐蚀数据为验证样本.结果表明该网络具有良好的预测精度,能够正确反映海水环境腐蚀性因素及金属材料腐蚀暴露时间与其腐蚀速率的关系,用于碳钢及低合金钢在海洋全浸环境中的腐蚀预测.     

非点源污染河流的水环境容量估算和分配

通过河流相应集水区内氮磷的各污染源分析(包括农地、畜禽养殖和生活排污等),利用输出系数模型估算各非点源的氮磷投(排)放量和入河量;采用河段氮磷输入-输出平衡关系分析方法,估算河流对氮磷的每月自净量.以此为基础,参照水功能区划所要求的水质目标,提出了水质未超标河段相应集水区的氮磷剩余水环境容量按月估算模型,和水质超标河段相应集水区内氮磷投放削减量的按月估算模型,及其在各污染源之间的分配方案.结果表明,长乐江的总氮和总磷自净量分别达到775.9 t·a^-1和30.9 t·a^-1,自净率分别为28.8%和51.2%.河流对氮磷的自净量不仅受水文生态条件的影响而表现出较大的季节性变化,而且随着污染负荷量本身的增加而提高.按照水功能区划中Ⅲ类水的水质要求,长乐江总氮含量全年超标;各非点源的总氮投(排)放量均须不同程度的削减,削减总量应达到1 581.0　t;氮源削减量分配结果表明,化肥是应削减的最大氮源,要求在河流相应集水区内的化肥氮投放削减量为1 047.4 t·a^-1;而与各种氮源的投排放现状相比,要求削减比例最高的是畜禽养殖的氮排放量,达32.4%.长乐江流域尚有一定的总磷剩余水环境容量(2 335.7 t·a^-1).根据目标水质要求,平水期是各污染源总氮投放需要削减的量最大的时期,丰水期则是总磷剩余水环境容量最小的时期.     

城市空气质量中长期预报的探讨

江苏省环境空气质量预报工作已开展多年,在这几年的预报工作中,发现现在使用的对未来24 h空气质量预报的方式上存在一些问题,从而限制空气质量预报发挥应有的作用.改进预报方式,在现有的空气质量预报的基础上,开展城市空气质量的中长期预报,有利于各级政府及环境管理部门,提前采取必要的措施,减少或控制污染的产生,从而避免城市空气污染事件的发生,以保护城市居民的身体健康.     

磷酸铵镁沉淀法去除垃圾渗滤液中氨氮的实验研究

本试验采用磷酸铵镁沉淀法（MAP）处理垃圾渗滤液中的高浓度氨氮,采用MgCl2.6H2O和Na2HPO4.12H2O为沉淀剂,研究了该方法脱氮的主要影响因素并得出了最佳处理条件,即在室温条件时,pH值为10～10.5、反应摩尔比n（Mg2＋）：n（NH4＋）：n（PO43-）为1.2：1.0：0.9时,对于本试验中的垃圾渗滤液来说,为最佳反应条件,对氨氮的去除率可达到97%以上,达到国家杂用水水质标准中对氨氮的要求。     

城镇环境规划

文章主要探讨了编制小城镇环境规划的理论基础、指标体系、主要内容、城镇环境专题规划及其技术方法,重点对空气污染防治规划、水环境专题规划、噪声污染控制规划和城镇固体废物处理及处置专题规划作了具体分析,论证了正确处理城镇发展与环境保护之间的关系。改善城镇环境质量,促进城镇生态系统的良性循环,实现城镇的可持续发展,已成为各国政府环境保护工作的重点。     

Prediction of effluent concentration in a wastewater treatment plant using machine learning models

Of growing amount of food waste, the integrated food waste and waste water treatment was regarded as one of the efficient modeling method. However, the load of food waste to the conventional waste treatment process might lead to the high concentration of total nitrogen(T-N) impact on the effluent water quality. The objective of this study is to establish two machine learning models—artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs), in order to predict 1-day interval T-N concentration of effluent from a wastewater treatment plant in Ulsan, Korea. Daily water quality data and meteorological data were used and the performance of both models was evaluated in terms of the coefficient of determination(R~2), Nash–Sutcliff efficiency(NSE), relative efficiency criteria(d rel). Additionally, Latin-Hypercube one-factor-at-a-time(LH-OAT) and a pattern search algorithm were applied to sensitivity analysis and model parameter optimization, respectively. Results showed that both models could be effectively applied to the 1-day interval prediction of T-N concentration of effluent. SVM model showed a higher prediction accuracy in the training stage and similar result in the validation stage.However, the sensitivity analysis demonstrated that the ANN model was a superior model for 1-day interval T-N concentration prediction in terms of the cause-and-effect relationship between T-N concentration and modeling input values to integrated food waste and waste water treatment. This study suggested the efficient and robust nonlinear time-series modeling method for an early prediction of the water quality of integrated food waste and waste water treatment process.     

昆明生态农业模式研究及节能减排实效分析

研究了昆明地区推广生态农业模式的自然要素与适宜模式;通过实地调查和验收监测具体案例,实测分析了推广模式的节能减排实效。提出了推广南方"猪—沼—果"生态模式的对策建议。     

进口危险化学品风险评估管理模式研究

剖析了国外化学品风险管理理念,梳理了我国进口危险化学品质量安全状况,对进口危险化学品的风险因素进行评估,并探索建立以风险信息数据库、安全标识备案审核制度、差异化管理等模块组成的管理模式,为推动我国进口危险化学品检验检疫模式改革提供参考。     

广东省气象与源排放因素对PM_(2.5)浓度影响的数值模拟研究

为更好地区分大气污染物浓度变化中气象与源排放因素的影响,使用中尺度气象模型WRF和三维空气质量模型CAMx,通过固定源清单的方法模拟研究了广东省各地区不同时期气象因素对PM_(2.5)浓度变化的影响,并结合实测的PM_(2.5)浓度变化,计算出源排放因素对PM_(2.5)浓度的贡献。结果表明:相对于2014年,2015年广东省夏季的气象条件不利于PM_(2.5)浓度的下降,春季和秋季的气象条件有利于PM_(2.5)浓度的下降,就全年各季度平均而言,珠江口附近地区气象条件较有利于PM_(2.5)浓度的下降;源排放变化对肇庆市、韶关市和揭阳市等城市PM_(2.5)浓度变化有较强的削减作用,可使其浓度下降30%以上,显示这些城市的减排工作较为有效,深圳市、珠海市、东莞市、中山市与顺德区等市(区)PM_(2.5)污染改善主要是由于有利的气象条件的影响,源排放变化对珠海市和湛江市等城市污染起加剧的作用,表明不利的源排放变化抵消了部分有利气象条件对PM_(2.5)污染的改善作用,应加强对这些地区源排放的控制。     

港口罢工对周边空气质量的影响

港口污染物的排放浓度极大地影响着周边的空气质量,以2013年3月28日香港国际集装箱码头发生的罢工事件为契机来探究港口运作短暂的瘫痪对周边空气质量的影响。首先,进行污染物之间的相关性分析确定影响本次罢工事件的污染物主要为NO_2、NO_x、SO_2以及O_3。其次,基于罢工前、罢工期间以及罢工后污染物排放的浓度变化,进行横向对比发现罢工期间的污染物确实有一定程度的减少。再次,利用纵向对比排除四季带来的影响探究不同年份同一阶段污染物浓度的变化情况评估罢工期间的空气质量。最后,以NO_2为例建立预测模型对罢工期间的NO_2浓度进行预测,根据实际值与预测值之间的差异来说明罢工影响了NO_2的预测趋势。这项研究主要强调港口空气质量对整个环境的影响,在一定程度上说明政府实施政策的有效性,为政府提供了决策支持,同时也要注重污染物之间的相互转化作用对环境的影响。