Prediction of the concentration of chlorophyll-α for Liuhai urban lakes in Beijing City

Introduction The eutrophication of fresh w ater has becom e a m ain w ater environm ental problem in the w orld. The m ain negative im pacts of fresh w ater eutrophication are w ater quality deterioration and the decrease of hydrophytes and aquatic specie…     

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.     

开式冷挤压成形深小锥孔件时极限变形程度的理论研究

给出了深小锥孔件开式冷挤压成形时极限变形程度的定义,建立了变形区非稳态连续速度场;利用上限原理得到了极限变形程度的理论判据。分析了各主要参数对极限变形程度的影响规律,对指导制定深小锥孔件开式冷挤压成形工艺具有重要意义。     

新型炉窑烟气湿式脱硫除尘技术

针对炉窑烟气净化问题 ,开发研制新型湿式脱硫除尘系列装置。实验表明 ,该技术除尘效率达 98.5 % ,脱硫效率为 80 % ,具有实用价值。     

抚仙湖水环境地理信息系统的设计

以抚仙湖水环境地理信息系统为例,论述了GIS技术在水环境保护方面的具体应用,着重对系统的总体设计、系统的功能模块、系统的数据库设计以及系统建立的技术策略进行了详细的描述与论证。说明了利用GIS技术对湖泊环境管理工作带来的巨大便利。系统的建立对保护抚仙湖湖区环境,促进沿湖周边县市乃至整个云南省的经济发展都具有重要的现实意义。     

MAGIC模型及其应用进展

介绍MAGIC模型及其在预测土壤和地表水酸化趋势及确定酸沉降临界负荷中的应用,提出了该模型的应用展望。     

纳米TiO_2光催化降解酸性红B的实验研究

采用偶联剂法在聚丙烯多面球表面负载化纳米TiO2,在高压汞灯照射下,以酸性红B染料为研究对象,采用光催化氧化法进行降解处理;研究了溶液初始浓度、H2O2和Fe3+投加量、pH以及光照强度等因素对酸性红B染料降解效果的影响。     

耕种对沙地土壤全磷空间变异性的影响

利用经典统计学和地统计学相结合的方法,以科尔沁沙地东南缘的丘间低地为例,分析了农业耕种对沙地土壤全磷空间变异性的影响.结果表明,草地开垦8年后的耕地同未开垦的草地相比,表层和亚表层土壤全磷量均有明显增加(P<0.05);两层土壤全磷贮量增加7.64%,约增加25.71kg/hm2.耕地同草地相比,土壤全磷空间结构和格局存在明显差异.耕地表层表现为一种随机上下波动的空间分布格局,而草地表现为相对均一的空间分布格局.亚表层耕地同草地相比,基台值、结构方差和变程明显偏大,结构异质性和空间依赖性较强,而随机性较弱的空间分布格局.分数维进一步说明耕地与草地土壤全磷空间变异性的差异.克立格制图直观地反映2种土地利用方式下土壤全磷的空间结构特征.为此,认为耕种易导致沙地土壤退化,退耕还草有利于维持脆弱沙地生态系统的稳定性.     

垃圾焚烧飞灰物理化学性质的实验研究

应用激光粒度粒形分析仪、灰熔融性测定仪、原子吸收光谱仪和XRD等仪器手段对国内2种垃圾焚烧飞灰的密度、颗粒特性、熔点、成分和晶相结构等物理化学性质进行了详细的研究。研究发现，2种灰样颗粒直径的数量积分分布非常接近，其中基本没有超过40／μm的颗粒。由于垃圾焚烧飞灰在化学成分上存在的差异导致了其熔点有很大的不同。此外，XRD结果显示不同来源的飞灰其晶相结构存在较大的差别，这可能与垃圾的来源和焚烧工艺以及烟气处理方法有关。实验结果为飞灰无害化低温烧结工艺的选择和运行参数的制定提供了依据。     

饮用水反硝化脱氮方法研究

为去除饮用水中的硝酸盐氮(NO3ˉ-N)，采用上流式厌氧污泥床(UASB)反应器和固定化微生物进行异养反硝化；自制固定化反硝化菌涂层电极和生物电化学脱氮装置，并用于自养反硝化。试验结果表明。若以甲醇为碳源。当碳氮比(C／N)≥1．o时，室温下经UASB处理4h，NO3ˉ-N去除率为97．7％；若以乙酸为碳源。当C／N≥1．0时，30C下经固定化微生物处理6h，N03ˉ-N去除率为98．6％；在无外加碳源的条件下处理东湖现场水样，30C下经60h后。N03ˉ-N去除率达93．5％。生物电化学脱氮装置可迅速建立自养反硝化菌所需的厌氧环境，水样在室温下经72h处理，脱氮率达96．3％。