全球海域风能资源评估及等级区划

利用1988年1月至2009年12月具有高精度、长时间序列的CCMP(Cross-Calibrated, Multi-Platform)风场,对全球海域的风能资源进行评估。综合考虑风能密度大小、能级频率、大风频率、有效风速、风能密度的稳定性等各方面,对风能资源进行系统性研究,并对全球海域的风能资源进行区划,为海上风力发电等风能资源的开发利用提供科学依据。研究发现全球海域蕴藏着丰富的风能资源,大部分海域为风能资源的富集区,尤其富集在南北半球西风带,风能资源的贫乏区主要分布于赤道附近和两极零星海域,可利用区和较丰富区主要分布于低纬度海域、太平洋东部中低纬近岸海域、两极大部分海域。     

巢湖底泥磷的释放模拟实验研究

在实验室条件下，模拟了DO控制、pH值调节、温度调节、水动力条件等，进行了底泥释磷实验。实验表明：（1）厌氧条件下，底泥中的磷向水体释放，且释放强度随pH值的升高而升高。好氧条件下，底泥非但没有向水体释放磷，反而从水体中吸附磷，呈“负释放”状态；且pH值越低，“负释放强度”越大。（2）温度升高有利于底泥中磷的释放，最大释放强度随温度的升高而提前。（3）搅动条件下的底泥磷释放量大于静置条件下的底泥磷释放量。（4）微生物对磷释放有明显的影响。从本次模拟实验结果看，体系温度升高、减少溶解氧、提高pH以及施以水动力作用，均可使底泥中的磷释放量增加，在常温（25℃）、厌氧、pH=7.5条件下，底泥中磷向水体的释放量将增加17％左右。     

黄土丘陵沟壑区小流域土壤侵蚀情景模拟——以静宁县清水沟流域为例

基于遥感融合影像和GIS技术,借助通用土壤流失方程计算土壤侵蚀量,采用情景分析法,评价黄土丘陵沟壑区清水沟流域实施不同水土保持和退耕还林（草）措施对土壤侵蚀的影响。结果表明：水土保持措施减少土壤侵蚀的效益显著,相对而言,生物措施减少土壤侵蚀的效益强于工程措施,不同退耕还林（草）方案对流域总体土壤侵蚀影响差异较大。组合情景对土壤侵蚀影响很大,部分组合情景的土壤侵蚀甚至可低于土壤侵蚀背景值。     

广州城市污泥中重金属形态特征及其生态风险评价

分析了广州市4个不同来源的城市污水处理污泥中重金属含量,考察了污泥样品中重金属形态分布和生物可利用性,并分别利用风险评价指数(RAC)和固废重金属毒性浸出方法评价了污泥中重金属生态危害风险和浸出毒性风险.结果表明,污泥样品中Cu、Cr、Pb和Zn含量较高,不同来源污水处理污泥中重金属含量差别较大.污泥样品中重金属绝大部分以非稳定态存在,酸性污泥中可迁移的酸溶态重金属比例较高.由单一萃取结果,1 mol·L-1NaOAc溶液(pH 5.0)和0.02 mol·L-1EDTA+0.5 mol·L-1NH4OAc溶液(pH 4.6)分别对酸性和碱性污泥中生物可利用态重金属具有较好的萃取能力.污泥酸性越强,其中生物可利用态重金属比例越大.污泥中重金属的迁移能力使其处于高生态危害风险程度;重金属的生物可利用性使酸性污泥大多处于极高危害风险程度,而使碱性污泥大多处于中等危害风险水平.除城市污水处理污泥外,污泥样品中重金属具有高的浸出毒性风险,萃取重金属生物可利用态后,污泥仍具有高浸出毒性风险,但由于浸出毒性风险降低使部分污泥可进行填埋处置.     

酸雨与镧对大豆幼苗生长的复合伤害效应研究

为探索酸雨与稀土镧对大豆幼苗生长的复合影响及其内在机制,以重要油粮作物大豆(Glycine max)为材料,研究在模拟酸雨pH分别为3.0、3.5、4.5与稀土镧La(Ⅲ)浓度分别为60、100和300mg·L-1处理下大豆幼苗生长及光合作用的变化.结果表明,相对单一酸雨与镧处理,酸雨与La(Ⅲ)复合处理组中大豆幼苗的生长受抑制程度增大,两者呈协同效应,且pH越低,La(Ⅲ)浓度越高,抑制效应越明显.光合参数的变化规律与生长指标近同,相同处理组各光合参数的降幅不一致,其中最大荧光(Fv/Fm)和叶绿素含量(Chl)的降幅范围分别为9.53%～22.75%和9.14%～24.53%,较净光合速率Pn(22.78%～84.7%)、希尔(Hill)反应速率(15.52%～73.38%)和Mg2+-ATPase活性(14.51%～71.54%)小,表明各光合参数对2个胁迫因子的敏感程度存在差异.进一步相关性分析发现,Pn变化主要受Hill反应速率与Mg2+-ATPase活性的影响,而Chl、Fv/Fm次之.表明酸雨与La(Ⅲ)对植物光合过程各环节的作用机制不同,光合作用受阻是影响植物生长的重要因素之一.     

湖滨带氧化还原环境的时空变化及其环境效应

在太湖梅梁湾,沿开阔水体至湖滨带方向,对植被型湖滨带(A区)、裸露型湖滨带(B区)和开阔水体(D区)水体中DO和水/沉积物Eh进行为期1a的现场观测.结果发现,梅梁湾水体DO时空变化明显.B区和D区水体中DO常年饱和,而A区DO浓度较低(年均(5.5±1.7)mg·L-1).在植物生长季,从开阔水体至湖滨植被区溶解氧浓度从12.7 mg·L-1降到4.5 mg·L-1;在非植物生长季则从9.7 mg·L-1降到6.2mg·L-1.湖滨带水体Eh在150 mV左右波动,空间变化趋势与溶解氧变化同步.沉积物Eh也表现出明显的时空变化,在植物生长季,各区沉积物均处于较强的还原状态(-158～-101 mV);而在非植物生长季,由开阔水体向植被型湖滨带Eh逐渐升高.在沉积物的垂直剖面上,开阔水体Eh自表层沉积物向下逐渐降低,而在A区的植被覆盖区则是先降低,大概在5 cm深处开始逐渐升高,于20 cm深左右达到峰值.根据上述植被型湖滨带氧化还原环境的特点,可以推知进行湖滨带生态修复,有利于去除湖泊氮污染.     

基于BP神经网络的作业场所风险预警模型研究

在全面分析作业场所职业危害风险影响因素的基础上,从人、物、环境、管理、安全技术、法制监管和社会经济利益等方面进行分析,建立了作业场所风险预警指标体系,建立了作业场所风险预警的BP神经网络模型.应用该模型分析多个企业作业场所职业危害的样本,对作业场所风险预警进行实证研究.结果表明,该模型精度较高,具有实用性和可行性,可用于作业场所职业危害风险预警.     

基于深度学习的工程结构损伤识别研究进展

为避免或减轻工程结构在建造和运营期间因结构振动产生不同程度损伤,造成安全隐患危及人们生命财产安全,针对结构振动损伤识别技术展开研究,探讨不同深度学习方法发展情况及其利弊,寻找更具可行性的损伤识别方法,并对其最新研究及应用现状进行全面综述。研究结果表明:应用深度学习开发新的结构损伤识别技术,无需冗余的数据预处理以及手工提取损伤特征,实现以较高精度实现损伤识别任务;一维卷积神经网络（1D-CNN）以其独特的应用优势,在数据样本有限条件下较二维卷积神经网络（2D-CNN）表现更为出色。研究结果可为数据驱动的结构损伤识别问题提供新思路,进一步完善土木结构健康监测研究体系。     

粒子群优化的RBF瓦斯涌出量预测

瓦斯涌出量是煤矿瓦斯灾害的主要来源,它直接影响煤矿安全生产和经济技术指标。瓦斯涌出量的传统预测方法是将其影响因素线性化后提出的,具有一定的局限性。本文基于群体智能理论,提出了一种基于粒子群算法优化的RBF神经网络瓦斯涌出量预测模型。研究表明RBF神经网络预测精度与网络权值和RBF参数初始值有很大关系,因此本文采用粒子群算法优化RBF网络权值和其他参数,形成PSO-RBF预测模型。该模型通过计算种群粒子的适应度,确定全局最优值,寻找网络参数的最优值。实验结果表明PSO-RBF优于传统的RBF预测模型,训练速度和预测精度显著提高。     

持续淹水和干湿交替预培养对2种水稻土中Cd形态分配及高丹草Cd吸收的影响

采用盆栽试验的方法,研究了前期持续淹水和干湿交替预培养对2种水稻土———太湖地区黄泥土、江西鹰潭红壤性水稻土中外源Cd形态分配及高丹草吸收Cd的影响.结果表明,在5mg·kg^-1和10mg·kg^-1外源Cd处理下,与干湿交替预培养比较,持续淹水预培养后黄泥土中MgCl₂提取态Cd分别由21.8%、28.5%下降为8.0%、16.9%,而NH₂OH.HCl提取态Cd由17.7%、17.3%升高为28.1%、37.5%;红壤性水稻土NaAc提取态Cd由20.8%、29.6%下降为11.6%、12.6%.回归分析表明,MgCl₂提取态Cd与高丹草Cd吸收量呈显著负相关关系.长期淹水预培养显著降低高丹草对黄泥土Cd的吸收.