吉林生态省建设规划背景评价的生态足迹分析

生态足迹理论在应用于区域层次时,因为区域进出口数据的不健全,在计算净消费量的过程中往往误差较大,因此,很难真实反映区域环境的压力负荷.所以,本文以区域生产量取代消费量,并用生产性生态足迹作为区域可持续发展的评价指标,对吉林省2002年的生产性生态足迹进行了计算分析.结果表明,吉林省2002年的生物生产发展模式处于一种不可持续的状态,并简要分析了存在生产性生态赤字的原因和消除生态赤字的途径和方法,将为更好的实施生态省建设规划提供一定的科学指导性意见.     

从废水中回收磷的主要方法和常见工艺

磷污染是引起水体富营养化的重要原因,磷资源紧缺是我们即将面对的事实,同时解决这两方面问题的办法就是必须从含磷废水中回收磷。文章叙述从废水中回收磷的主要方法和原理,并介绍常见工艺流程。     

环境空气氟化物测定(LTP法)的不确定度评估

评估用电极法测定环境空气中氟化物的不确定度在环境监测分析中是一个复杂和繁琐的事.本文通过建立电极法测定环境空气氟化物的数学模型,以一个LTP法实例详述如何分析和计算得出测量扩展不确定度的结果,对于实际工作有很好的参考作用.     

水污染造成的环境经济损失分析

立足于我国水资源现状，对造成水污染损失的主要影响因素进行分析。探讨适合于我国国情的水污染损失的计算方法。以南方某市为例，计算该市水污染损失，得到了一些有益的结论．给政府部门提供了一个较为准确的损失数据。通过政府的干预或经济法律手段，加大水资源保护管理工作的力度。     

兴山县三峡库区地质灾害防治工程管理成效分析

湖北省兴山县顺利完成了17处崩滑体、3处长2 939.07 m库岸防护的二期地质灾害的防治工作,为135 m、139 m水库蓄水创造了条件.在兴山县二期地质灾害防治中,紧紧围绕＂挡（抗滑支挡）、排（表里排水）、削（削坡减荷）、护（防冲护坡）和绕（防御绕避）＂的五字方针,在一套行之有效的管理体制下,治理项目达到了设计要求,取得了预期的效果.     

白腐菌氧化—混凝工艺处理纸浆漂白废水试验研究

报告用白腐真菌氧化—混凝工艺处理纸浆厂四段漂白混合废水的试验情况 ,在最佳工艺条件下 ,混凝处理出水CODCr、OD4 6 5分别为 1 85 .1mg/L、0 .0 0 4 2 ,去除率分别为 86 .5 %、99.4% ,实验结果表明 :白腐真菌氧化—混凝工艺对于纸浆漂白废水是一种有实用价值的处理工艺。     

用SPME测定珠江河口水体中的PCBs

报道了利用SPME技术结合电子捕获检测气相色谱 (ECD)测定珠江入海河口水体中PCBs有机污染物的含量 ,并讨论了SPME装置萃取PCBs的主要影响因素。结果表明 :在选取一定的萃取纤维头 (10 0 μmPDMS)后 ,影响萃取效果的主要因素是萃取时间的长短 ,其次为萃取的温度和pH值。在各个影响因素及不同水平处理中 ,以萃取时间 30min、萃取温度 35℃、pH值 7.2、搅拌速度 10 0 0r/min为最理想。在该种条件下测定了珠江入海四大口门虎门、横门、蕉门和斗门河口水体中PCBs含量分别为 2 .70 1、0 .999、2 .82 8和 1.16 1ng/L。     

环保电子政务系统建设方案的研究

对环保电子政务进行了系统的研究，依靠现有的环境信息和软硬件基础，在分析环保总局政务管理现状和系统需求的基础上，提出了环保电子政务系统的总体建设方案，完成了系统分析，设计以及实施方案。     

加强中小学生环境素质教育

加强中、小学生环境素质教育，首先要加强领域必教师的环境意识，其次要有一系列的规划和措施，最终达到加强环境素质教育。     

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.