基于APRIORI-TAN的交通事故伤害分析与预测*

为探究道路交通事故因素和事故伤害的相关性,以2 467起涉及人员伤亡的交通事故为数据集,运用Apriori算法分别挖掘事故伤害关联规则,并结合社会网络分析的可视化和核心-边缘分析构建受伤事故和死亡事故的关联规则网络。结果表明:事故伤害程度与事故时间、道路条件和交通环境等因素关系紧密,尤其死亡事故与碰撞固定物、人行横道事故、高速公路、高速道路、非市区、酒驾和超速存在高相关性。基于树型贝叶斯网络（TAN）构建事故伤害程度的预测模型,预测结果准确率可达87.56%。     

基于一维卷积神经网络的燃气管道泄漏声发射信号识别*

为保障燃气管道系统安全运行,及时诊断管道故障,基于VGG-16模型提出基于一维卷积神经网络的燃气管道故障诊断模型,提取原始声发射信号特征参数,有效诊断燃气管道故障。结果表明:基于一维卷积神经网络的燃气管道故障诊断模型,能够有效解决燃气管道故障诊断过程中数据预处理复杂、特征提取困难以及识别准确率低等问题,可为燃气管道故障诊断提供技术支撑。     

基于WebGIS的包头市环境地理信息系统平台搭建

本文首先综述了包头市环境地理信息系统平台的总体结构、功能模块、数据构成等,然后着重阐述EGIS平台下的环保数据构成、异构异地数据集成的关键技术和空间数据库与多元数据库的关联接口,最后论述了建设该平台的设计方法和平台特点。     

河套地区湿地植被特征及水体净化潜力

农田退水中N、P含量的超标对黄河造成的污染已经日益严重。利用植被处理污水已成为当今社会的热点。本研究在调查河套地区湿地植物资源的基础上,探讨湿地植被生产力和多样性与水质净化功能的关系。结果显示：（1）河套地区湿地植被的物种比较单调,但优势物种的初级生产能力很高;（2）湿地优势群落芦苇的再生性很低,不适合于多次收割利用;（3）春季焚烧处理可以清除植被残茬,促进芦苇的生长和营养物质积累,是一种值得推广的管理方式;（4）通过对湿地植被的合理利用每年可以带走113.46kg/hm2的N和17.08kg/hm2的P,大大减轻河套灌区的污染负荷。     

微波诱导催化剂MnO/MgO的制备及其活性研究

采用均匀沉淀法制备了微波诱导催化剂MnO/MgO,通过实验确定催化剂的制备条件并对催化剂的形貌进行了SEM表征。实验结果表明,在微波功率900 W,微波时间8 min,催化剂投加量0.6 g/L的条件下,利用微波诱导氧化技术处理50 mL浓度为50 mg/L的活性艳蓝,活性艳蓝的脱色率达到了96%,H2O2的加入能提高脱色效率,缩短反应时间。     

离心风机辐射噪声的降噪量预测

本文运用LMS Testlab软件对某风机现场工作时的噪声进行了测试分析,得出风机工作时的噪声频谱特征;运用LMS TestLab Sound Diagnosis模块的声诊断技术对采集到的风机实时信号进行了降噪量预测,为后期的噪声治理提供依据。避免了噪声治理的盲目性,更经济合理。     

自动电位滴定仪测定氯化物的探讨

该实验就自动电位滴定仪测定氯化物的检出限、适用的水样pH范围及对其干扰物质的最大容忍浓度作了实验研究,对分析实际水样有一定的参考作用。     

紫外诱变法提高好氧反硝化菌降解性能的研究

采用紫外诱变方法对从污水处理厂活性污泥中筛得的1株好氧反硝化菌(YS)进行处理,得到1株突变菌株(TB),考察了诱变前后2菌株的理化性能及反硝化能力的变化.结果表明,菌株TB的反硝化能力得到改善.在相同实验条件下,菌株TB对硝酸根的去除能力可从菌株YS的87%提高至93%,培养基中的亚硝酸根浓度从212.48 mg.L-1减少到37.62 mg.L-1,去除率从15%快速提高至85%,表明菌株TB对亚硝酸根的去除能力大幅提高,且传代前后菌株TB对硝酸根和亚硝酸根的去除率变化不大,遗传稳定性较好.对两菌株的反硝化性能影响因素的研究比较发现菌株YS的最适条件为:接种量1.5%左右,pH为6,C/N比为10,碳源为葡萄糖;而菌株TB的最适条件为:接种量1.5%左右,pH为9,C/N比为10,碳源为琥珀酸钠.     

不同龄级南川木波罗幼苗生物量及分配格局

以不同龄级（1~5年生）南川木波罗幼苗为研究对象,研究其生物量及分配,并利用苗高（H）、基径（D）及HD2估测单株木及其器官生物量的适合模型。结果表明：（1）随着苗龄的增加,单株生物量及各器官生物量随之增加,其中枝生物量增加幅度最大;（2）地上部分各器官生物量分配率表现为：干生物量>叶生物量>枝生物量;（3）地下部分各龄级根系生物量分配以主根和粗根为主,表现为：主根>粗根>细根,地上部分生物量分配率高于地下部分,并最后趋于稳定;（4）以基径(D)作为自变量优于利用株高(H)和HD2建立生物量预测模型,并且多以幂函数为最佳,建立的生物量预测模型中,除细根生物量预测模型较差外,其它预测模型效果都较好,相关系数均达到极显著水平,表明利用本文建立的估测南川木波罗各器官生物量模型是可行的     

Impact of Covid-19 partial lockdown on PM2.5, SO2, NO2, O3, and trace elements in PM2.5 in Hanoi,Vietnam

Covid-19 lockdowns have improved the ambient air quality across the world via reduced air pollutant levels. This article aims to investigate the effect of the partial lockdown on the main ambient air pollutants and their elemental concentrations bound to PM_2.5 in Hanoi. In addition to the PM_2.5 samples collected at three urban sites in Hanoi, the daily PM_2.5, NO₂, O₃, and SO₂ levels were collected from the automatic ambient air quality monitoring station at Nguyen Van Cu street to analyze the pollution level before (March 10th–March 31st) and during the partial lockdown (April 1st–April 22nd) with “current” data obtained in 2020 and “historical” data obtained in 2014, 2016, and 2017. The results showed that NO₂, PM_2.5, O₃, and SO₂ concentrations obtained from the automatic ambient air quality monitoring station were reduced by 75.8, 55.9, 21.4, and 60.7%, respectively, compared with historical data. Besides, the concentration of PM_2.5 at sampling sites declined by 41.8% during the partial lockdown. Furthermore, there was a drastic negative relationship between the boundary layer height (BLH) and the daily mean PM_2.5 in Hanoi. The concentrations of Cd, Se, As, Sr, Ba, Cu, Mn, Pb, K, Zn, Ca, Al, and Mg during the partial lockdown were lower than those before the partial lockdown. The results of enrichment factor (EF) values and principal component analysis (PCA) concluded that trace elements in PM_2.5 before the partial lockdown were more affected by industrial activities than those during the partial lockdown.