物种敏感度分布的非参数核密度估计模型

针对目前物种敏感度分布参数方法建模所存在的缺点,首次提出基于非参数核密度估计方法的物种敏感度分布模型,并提出相应的最优窗宽和检验方法。选用无机汞作为案例研究对象,利用非参数核密度估计方法和3种传统参数模型分别推导了保护我国水生生物的无机汞的急性水质基准值。结果表明,非参数核密度估计方法在推导无机汞水质基准中的稳健性和精确度都大大优于传统参数模型,能够更好地构建物种敏感度分布曲线。该方法的提出丰富了水质基准的理论方法学,为更好地保护水生生物提供了有力的支撑。     

计算森林生态系统蒸散力和蒸散理论公式中参数的确定

森林生态系统蒸散力蒸用是评价森林生态系统水分蒸散与水分平衡的重要指标。分别推导了 森生态系统蒸散力和蒸散的理论计算公式,并重新确定了其中的某些一数,这对研究森林生态有着重要意义。     

低热值垃圾焚烧发电运行中有关参数的监测与控制

研究适合我国国情的城市生活垃圾焚烧发电工艺,着重介绍低热值垃圾发电机组在运行过程中各主要设备的调节参数及燃烧,给水,蒸汽系统的监测与控制方法。     

玛纳斯河水质参数时空变化规律浅析

玛纳斯河近5年水质监测结果统计分析表明,玛纳斯河水质良好,平常各监测项目均不超标。在汛期,因泥沙及有机质的影响,SS超标,高锰酸盐指数也有部分超标。上述2参数年际变化亦较大,且有逐年上升趋势。     

南山铁矿风场及扩散规律风洞模拟研究

以风洞模拟方式研究中性层结条件下南山铁矿凹山采场地域边界层风场特征,并以示踪气体扩散模拟方法给出该地域大气扩散参数的实验结果。     

基于遥感影像的木兰溪水质参数反演

水质监测对水环境评价及污染预防至关重要,但地面监测成本高、监测面积有限等,难以满足实时、大范围监测的要求。为了更好地解决该问题,基于遥感影像的空中监测技术越来越得到研究人员的青睐。以木兰溪为研究区,利用和地面监测数据同步的Landsat-8卫星遥感影像数据,对木兰溪的典型水质参数总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演问题进行研究。首先,根据Landsat-8的水体敏感波段,分别选取总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演特征波段组合为(b1-b2)/(b2+b3),(b1-b2)/(b3-b4),b2/(b1+b4),b1/b2;其次,利用反演特征波段组合分别构建总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数浓度的SVR(Support Vector Regression)反演模型,通过IPSO算法对SVR模型的参数进行优选;然后,将IPSO-SVR反演模型和统计回归反演模型、广义回归神经网络(GRNN)反演模型在验证集上进行评估,以平均绝对误差和均方根误差作为评价指标进行对比分析,结果表明IPSO-SVR反演模型的平均绝对误差和均方根误差最小,说明IPSO-SVR反演模型具有较高的精度和较好的实用性...     

基于BP神经网络的粤北某地区地下水脆弱性评价及其风险管控

针对传统DRASTIC模型在参数权重确定过程中主观性强问题,以粤北某地区浅层地下水为研究对象,利用采集的地下水相关数据和新增土地利用类型参数,在优化BP神经网络算法和构建DRASTICL模型基础上,借助地下水NO^-₃浓度进行模型验证,建立耦合BP神经网络算法的BP-DRASTICL模型,进而根据地下水脆弱性空间分布特点提出了地下水污染风险管控对策。结果表明：训练函数为trainlm、学习率为0.1、隐含层神经元节点数为6时,BP神经网络算法效果最好,相应地获得的最优BP-DRASTICL模型参数权重依次为0.1420(地下水埋深,D)、0.1151(净补给量,R)、0.0791(含水层介质,A)、0.1833(土壤介质,S)、0.0908(地形,T)、0.1574(包气带介质影响,I)、0.0891(渗透系数,C)和0.1433(土地利用类型,L)。D、S、T和L对评价结果的影响最大。与DRASTIC模型、DRASTICL模型相比,BP-DRASTICL模型的Pearson和Spearman相关系数最高,分别达到0.615和0.656,表明硝...     

高炉矿槽布袋除尘器反吹系统改造

唐山国丰钢铁公司高炉矿槽布袋除尘器反吹系统所用液压三通阀液压缸不保压,影响除尘器正常运转,通过技术改造使其投入正常运行。     

WBE型湿式电除尘器在火电厂的运用

介绍了WBE型湿式电除尘器在电厂350MW机组提效改造工程中的应用。采用在脱硫塔与烟囱间新增湿式电除尘器,克服场地受限、烟气流速快、气流分布不均、性能要求高、改造工期短等难点。改造后的湿式电除尘器出口烟尘排放控制在2.05mg/Nm~3,为火电厂超洁净排放做出了贡献。     

中亚热带红壤区不同土地利用土壤田间持水量估测

田间持水量是衡量土壤保水性的重要指标,也是进行农田灌溉、作物水管理和水文模型的重要参数,但其测定繁琐而耗时,迫切需要一种简捷精确的估测方法。采集了50个来自稻田和旱地的1 m深原状土壤剖面样,然后基于土壤基本理化性质,利用多元逐步回归方法对土壤田间持水量进行模型预测。结果显示:(1)对于稻田土壤,田间持水量主要受容重和有机碳影响,而对于旱地则主要受土壤质地影响;(2)构建的田间持水量传递函数,对于稻田土壤预测精确度较高,调整的确定系数达到0.79,对于旱地则相对较弱。研究表明土地利用方式对田间持水量精确估测影响较大,利用土壤传递函数法对田间持水量的快速获取有一定参考价值。