南京市城区气溶胶粒度分布特征

以九段串级式撞击采样器对南京市气溶胶进行采样测定。经统计分析发现，气溶胶呈双峰分布，粒度分布规律明显，峰值粒径在0.37μm-0.65μm和4．3μm-5.6μm之间，气溶胶浓度季节变化显著，秋季＞夏秋，秋季颗粒物中细粒子质量百分比较夏季的多，两季质量中位位直径分别为6．5μm,4,4μm，说明与季节变化密切相关。     

森林平均覆盖率与公路水毁因子的关系

通过对公路水毁因子数据和森林平均覆盖率数据的分析 ,研究公路水毁因子和森林平均覆盖率的相关关系 ,求出公路水毁因子和森林平均覆盖率的回归方程 ,从而为公路建设、养护、营运中的问题提供了定量分析的理论依据     

Fe(Ⅲ,Ⅱ)/H2O2体系中Fe(Ⅲ)水解特征的对比

利用Fe Ferron逐时络合比色法对类Fenton与Fenton体系中Fe(Ⅲ )水解形态的转化规律进行了比较 .结果表明 ,水解度越高 ,两体系中Fe(Ⅲ )的水解速度也越快 ,但水解度相同时 ,与Fenton体系相比 ,类Fenton反应生成的Fe(Ⅲ )的水解速率要低 ,且Feb 所占比例也较少 .与Fenton体系一致 ,类Fenton体系中的Fe(Ⅲ )水解速率随H2 O2 浓度的增加而减缓     

天津地区表层土壤多环芳烃含量的中尺度空间结构特征

应用地统计学技术对全天津地区表层土壤中 16种优控多环芳烃含量和土壤理化参数进行了空间结构分析 .结果显示 ,各组分浓度均存在中尺度的空间自相关性 .多环芳烃浓度的空间结构存在明显的各向异性 .大气运移和土壤TOC含量可能是影响土壤多环芳烃浓度空间结构特征的重要环境因素 .     

魔芋葡甘聚糖在污水处理中的应用

该文就魔芋葡甘聚糖的发展研究状况作了概述，并探讨其与蛋白质共混胶应用于水处理的可能性。     

滇池二维分层水质模拟研究

将三维问题“二维化”的分层迭代计算方法引入滇池水质模拟中，建立了湖泊二维分层水质模型，对滇池流场和总氮浓度场分两层进行了模拟计算，计算结果表明，该模型应用于滇池是成功的。     

长江常熟段排污口布置方案数值模拟论证研究

为合理确定常熟氟化工项目排污口布置方案 ,本文在分析长江常热段水环境特征的基础上 ,针对其复杂的水下地形和水流流场 ,建立了较为准确和实用的平面二维水流水质耦合数学模型 ,预测计算了三套方案污水对重点保护水域影响程度和范围 ,并从水流流场、水质影响评价、技术经济多角度对方案进行了比较论证 ,最终推荐污水江中排放的方案 ,为项目的工程设计和环境管理提供了科学依据。     

Fenton法处理线路板生产废水中有机物质

比较传统Fenton法和电解Fenton法对线路板生产中高浓度有机废水的处理效果。根据模拟实际生产情况，确定健鼎公司电解Fenton法的最佳处理条件。     

含硫酸盐高浓度有机废水预处理的试验研究

在含硫酸盐高浓度有机废水浸泡铁刨花的静态试验的基础上，进行了“铁床”处理高浓度糖厂生产废水的动态试验。通过稳定工况之后，“铁床”CODcr平均下降41．3％，SO4^2-平均下降56．2％，有利于后续厌氧生物处理，并达到以废治废的目的。     

Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.