珍惜生命，保护水资源

水是生命之源。本文报道了由于地球上水资源有限,并且人为的活动加剧了水体污染,面临着水资源短缺形势,给人类生存造成严重威胁。为此,告诫人们要保护水资源,加强水的回收利用,节约用水,缺水并非是危言耸听的宣传。     

基于PCA-相对熵模型的海上中转引航平台选址研究

随着宁波舟山港进出港船舶流量日益增大,引航工作的安全性也愈发重要.为了在保障安全的前提下提高港口生产效率,引航工作采取中转平台等候登船模式.海上中转平台可降低引航员工作强度,及时处理登船点紧急突发情况.针对海上中转平台选址问题,引入主成分分析法(Prin-cipal Component Analysis,PCA)利用原始指标信息,通过数学模型计算求得指标权重.利用相对熵的概念对所得评价体系进行排序,求得最佳方案.研究为船舶引航工作开辟了新模式,对引航工作的开展具有一定的指导意义.     

氰化物污染土壤的化学氧化修复方法初步研究

利用漂白粉(Ca(ClO)2)、H2O2、二氧化氯消毒剂(ClO2)作为氧化剂,处理氰化物污染的土壤,使其分解成低毒物或无毒物,据此建立了二氧化氯消毒剂(ClO2)处理含氰土壤的新方法.结果表明,漂白粉大大提高了土壤的pH值,改变了土壤原有的理化性质,H2O2有较好的处理效果但是氧化效率低,综合考虑,选择低浓度ClO2强氧化剂来修复氰化物污染的土壤.同时研究了温度、反应时问、ClO2浓度对反应的影响.结果显示,常温下,0.1%的ClO2为氧化剂,反应时间为45 min时,去除率可以达到55.57%;当ClO2浓度仍为0.1%,将温度升高为65℃.反应时间为30min时,去除率即能够达到98.85%.研究结果表明,该方法对氰化物污染的土壤处理是一种可行的和有效的选择,具有实用意义.     

浅层地下水污染敏感性评价——以泰安市为例

为了更好地量化地下水的污染敏感性,区别不同区段地下水对污染的敏感程度,根据泰安市区钻孔和地下水长期观测系列资料,利用GMS技术平台,建立了泰安市区三维水文地质结构实体模型;依据研究区实际条件,构建了DRATMIC模型,提出了研究区浅层地下水敏感性评价指标和评分值,并对研究区地下水进行了敏感性分区,绘制出研究区浅层地下水污染敏感性分区图,从而为研究区浅层地下水的利用与环境保护提供了科学依据.     

远安大堰自然保护区马尾松天然种群分布格局

采用相邻格子样方法设立并行条形样地,以胸径分组研究远安大堰自然保护区马尾松天然种群结构,并采用6个离散分布模型和3个聚集强度指数研究格局分布型及强度,利用双向轨迹方差(TTLQV)分析马尾松种群格局规模变化.结果表明:种群内马尾松个体径级较大,古树级个体占比较大;V_(pi)为25.44%,由于缺乏更新层,种群为衰退型;马尾松种群为典型Poisson分布,聚集强度不高,格局斑块规模分别为10 m～15 m和35 m～40 m.种群的更新与保护应施加人工正向干扰,使马尾松林复层化、异龄化和混交化.     

基于SPSS的PCA-MRA回采工作面瓦斯涌出量预测

为克服自变量之间的多重共线问题,增强多元回归模型预测的精确性,将主成分分析(PCA)与多元回归分析(MRA)相结合提出了PCA-MRA模型,并将该模型用于实际瓦斯涌出量预测。结果表明,采用SPSS软件直接对影响回采工作面瓦斯涌出量的因素进行主成分回归分析,避免了复杂的推导计算以及繁琐编程,预测精度较高。     

煤与瓦斯突出预测的Fisher判别分析法及应用

在综合分析煤与瓦斯突出多种影响因素的基础上,将Fisher判别分析应用到煤与瓦斯突出预测中,结合我国典型煤与瓦斯突出煤矿17个突出实例,建立了煤与瓦斯突出预测的Fisher判别分析模型,模型回代预测的误差率为0。应用该模型对云南恩洪煤矿8个突出实例进行预测,并与单项指标法、综合指标法、BP网络进行比较。结果表明,Fisher判别分析模型具有较高的可靠性和精确性,能对煤与瓦斯突出进行有效预测。     

基于颗粒级配均匀设计的尾矿坝中毛细水上升规律研究

堆积型尾矿坝坝体颗粒级配情况因尾砂排放和堆积的形式而千变万化,因此仅仅采用海森经验公式估算其毛细水上升情况会造成很大的偏差。为此,以湖南某尾矿坝坝体尾砂为原料,采用均匀设计方案设计并配比了8种尾矿砂,随后对该8种尾矿砂中的毛细水上升情况进行了长达10个月的监测,系统地研究了颗粒级配的差异对毛细水上升过程的影响。研究表明,毛细水初期阶段上升速度与尾矿砂中粗粒颗粒含量成正比,其最终上升高度则由细粒含量所决定。进一步地,还得出了由颗粒级配估算毛细水上升高度的方法,为毛细水上升高度计算理论提供了一种新思路和新方法。     

位移反分析的PSA-ANFIS方法研究

地下工程中,通常采用位移反分析方法来确定围岩的力学参数,而现有的位移反分析方法均存在诸多不足之处,为此,采用模式搜索算法、自适应神经模糊推理系统以及正交试验设计方法,建立了位移反分析的PSA-ANFIS方法;同时还对一标准弹塑性问题进行了解析计算,得到了相应的训练数据对、检测数据对和预测数据对;最后采用此方法对该弹塑性问题的力学参数进行了反演。反演结果表明,所建立的位移反分析的PSA-ANFIS方法除了能够充分发挥ANFIS的各种优点外,还能有效地减少模型建立和参数调节过程中的人为干预,因此是一种优异的位移反分析方法。     

一稻两鸭共作对稻田土壤养分动态的影响

鸭稻共作是有效减少化肥和农药施用的重要技术,对稻田土壤养分消耗具有一定的缓冲和调控作用。但在鸭稻共作有机生产模式中,外源性化肥投入的缺乏常常成为水稻高产的限制因素。为更好地解决有机种植中土壤养分供应的问题,对常规鸭稻共作进行了调整,建立了2种＂一稻两鸭＂共作生态农业模式。通过田间试验对常规稻作、常规鸭稻共作、一稻两鸭轮养及一稻两鸭套养4种种植模式下的土壤养分进行定位监测。结果表明：相对于常规稻作,3种鸭稻共作模式均能在一定程度上提高土壤全钾、全氮的含量,同时减小碱解氮的消耗。与比生产前期相比,生产结束后常规水稻种植模式下土壤有机质含量有所下降,而3种鸭稻共作模式下土壤有机质含量比生产前期均有不同程度的增加。4种种植模式下土壤全磷含量在生产结束后均有不同程度的下降,然而一稻两鸭套养和一稻两鸭轮养模式下土壤全磷含量的降低程度低于常规稻作。早稻生产结束后,一稻两鸭套养和一稻两鸭轮养模式下的土壤全磷含量比常规稻作分别高出13.53%和11.01%。与常规鸭稻共作模式相比,一稻两鸭轮养和套养模式增加了全氮以及全钾有机物的积累,同时减缓了碱解氮、速效磷、速效钾含量的下降。晚稻生产结束后,一稻两鸭套养模式下土壤碱解氮、速效磷和速效钾的含量分别比常规鸭稻共作模式高出3.7%,10.39%和7.59%。产量测定结果表明,早稻时期一稻两鸭套养模式下的水稻产量比常规鸭稻共作模式高12.90%,晚稻时期则比常规鸭稻共作高12.19%。一稻两鸭共作模式中,由于两批鸭子的存在,其排便和中耕作用几乎贯穿于水稻的整个生长发育过程,因此培肥效果与常规鸭稻共作相比有了进一步的提高,对系统内的养分循环利用起到了更好的促进作用。