不同热力背景对城市降雨(暴雨)的影响(Ⅱ)-降雨时序的混沌分析

首先介绍了研究复杂性系统的混沌分析方法,并利用上海城市降雨的时序资料重构了相空间,计算了一系列表征其混沌系数的特征值,对其混沌特征进行了分析.随后,文章进一步探讨在不同热力背景条件下降雨系统混沌特征.研究发现:从自然、低温到高温热力背景其降雨序列之间的可比性依次增大,而表征系统所需的独立变量数目则是依次减小,平均系统可预报尺度依次减小,最大可预报尺度依次增大.     

长期施用有机和无机肥对黑土nirS型反硝化菌种群结构和丰度的影响

利用末端限制性片段长度多态性(T-RFLP)和实时荧光定量PCR(real-time quantitative PCR,Q-PCR)技术,结合反硝化潜势(DEA)和土壤理化性质的测定,探索了长期施用有机和无机肥对公主岭黑土nirS型反硝化细菌的群落结构和丰度的影响.试验设不施肥(CK)、单施有机肥(OM)、单施无机肥(NPK)以及有机肥和无机肥混施(MNPK)等4个处理.结果表明,长期施用有机肥显著增加了土壤的DEA,其中OM、NPK和MNPK处理分别为CK处理的5.92、1.81和6.03倍,而NPK和CK间无差异.有机肥处理增加了黑土nirS型反硝化细菌的丰度,OM、NPK和MNPK处理中nirS基因的拷贝数分别为CK的2.73、1.30和3.98倍;NPK处理对nirS基因的拷贝数影响不显著.T-RFLP图谱显示施用有机肥改变了nirS反硝化细菌的群落结构;相比于非有机肥处理,有机肥处理中增加了一类79 bp的片段类型,显著降低了84 bp的片段类型,并完全抑制了一类99 bp的片段类型,而有机肥处理间和非有机肥处理间的nirS群落结构分别相似.系统发育分析表明:黑土中nirS型反硝化菌主要由α、β和γ-变形菌纲及一些尚未培养的微生物组成,79 bp的片段类型与γ-变形菌纲的假单胞菌科(Pseudomonadaceae)和β-变形菌纲的伯克氏菌目(Burkholderiales)相似,84 bp片段类型与Burkholderiales和红环菌目(Rhodocyclales)相似.相关性分析表明,pH、全磷(TP)、全氮(TN)、总有机碳(TOC)、硝态氮(NO3--N)和铵态氮(NH4+-N)依次与nirS型反硝化细菌的种群丰度(r为0.724～0.922,P<0.05)和DEA(r为0.453～0.938,P<0.01)显著相关,DEA与nirS型反硝化细菌的种群丰度显著线性正相关(r=0.85,P<0.01);冗余度分析表明,除含水量外,TN、TP、pH、TOC、NH4+-N和NO3--N(r为0.440～0.862,P<0.01)依次与nirS型反硝化细菌群落结构的变化显著相关,DEA的变化和nirS型反硝化细菌群落结构的变化亦显著相关(r=0.863,P<0.01).本研究表明相比于无机肥处理,公主岭黑土中nirS型反硝化菌的群落结构与丰度对有机肥处理有更显著的响应,且其群落结构的改变与种群丰度的增加与DEA的提高显著相关.     

一起商用冷柜火灾残骸物证鉴定研究

为完整地描述火灾事件发生及发展,确保火灾物证鉴定结论与现场勘验相符合,以一起商用冷柜火灾残骸物证鉴定为例,采用划分物证残骸的电气故障区域、利用金相法与电气故障传播时序分析法等方法进行综合鉴定,确定该冷柜的故障点、起火原因,并构建电气火灾发生、发展的蔓延过程。可为火灾物证鉴定技术研究工作提供一定的参考。     

基于主成分分析和FCM聚类的行驶工况研究

在定义了运动学片段的基础上,对典型道路上采集的大量工况试验数据进行划分,从而获得大量运动学片段.用主成分分析法对12个表征道路运行特征的参数(包括加速比例、减速比例、匀速比例、怠速比例、平均速度、平均运行速度、最大速度、平均加速度、最大加速度、最小加速度、速度标准偏差和加速度标准偏差)进行压缩,得到4个主成分.利用模糊C均值聚类技术对所有运动学片段的第一和第二主成分得分进行分类,根据相关系数的大小及各类别的时间长度比选取合适片段,最终拟合出代表性工况.通过对特征参数和速度、加速度联合概率分布的误差分析可知,所提出的构建方法精度较高,拟合工况能综合反映合肥市实际道路的交通状况.      

我国能源消费与环境质量变化的关联分析

本文对我国1990-2004年能源消费与环境质量的变化态势以及二者之间关系的实证分析结果表明：我国能源消费与整体环境质量变化和局部环境质量有着高度的相关性；环境质量的改善不能仅依靠环境保护来实现，还应考虑能源消费的发展变化和影响。     

Succession of bacterial community along with the removal of heavy crude oil pollutants by multiple biostimulation treatments in the Yellow River Delta, China

Multiple biostimulation treatments were applied to enhance the removal of heavy crude oil pollutants in the saline soil of Yellow River Delta. Changes of the soil bacterial community were monitored using the terminal restriction fragment length polymorphism (T-RFLP) and clone library analyses. The 140-day microcosm experiments showed that low C:N:P ratio, high availability of surfactant and addition of bulking agent significantly enhanced the performance, leading to the highest total petroleum hydrocarbon removal. Meanwhile, the bacterial community was remarkably changed by the multiple biostimulation treatments, with the Deltaproteobacteria, Firmicutes, Actinobacteria, Acidobacteria and Planctomycetes being inhibited and the Alpha- and Beta-proteobacteria and some unknown Gammaproteobacteria bacteria being enriched. In addition, different hydrocarbon-degraders came to power in the following turn. At the first stage, the Alcanivorax-veldXed Gammaproteobacteria bacteria dominated in the biostimulated soil and contributed mainly to the biodegradation of easily degradable portion of the heavy crude oil. Then the bacteria belonging to Alphaproteobacteria, followed by bacteria belonging to Candidate division OD1, became the dominant oil-degraders to degrade the remaining recalcitrant constituents of the heavy crude oil.     

GM（1， 1）正弦模型修补气温监测缺失数据的探讨

目的建立预测精度较好的大气温度监测缺失数据修补的方法和模型。方法采用正弦函数对GM(1,1)标准模型进行修正,建立分段的GM(1,1)正弦修正模型对缺失数据进行修补。以万宁试验站某天监测的温度日记时值数据为试验数据,同时建立GM(1,1)标准模型、GM(1,1)时序修正模型和GM(1,1)正弦修正模型,对比分析各模型的修补误差,确立较好的修补模型。结果从模型的拟合效果分析,GM(1,1)标准模型和GM(1,1)正弦修正模型的拟合性最好,GM(1,1)时序修正模型的拟合性相对较差一些;从预测精度上分析,GM(1,1)标准模型和GM(1,1)时序修正模型预测修补效果差,平均相对误差分别达到22.54%和17.70%,而GM(1,1)正弦修正模型预测修补的平均误差仅为3.14%,得到了较大的改进,预测效果好。结论正弦修正模型能很好地修补缺失数据,其修补效果比时序修正模型和标准模型都要好。     

基于XGBoost的内陆河湖浊度反演与长时序分析

浊度是影响水下光场及营养盐循环的关键要素之一,浊度监测可以为河湖水质的污染防控和预警提供科学依据。以长三角示范区的典型河湖为研究区,使用实测数据构建浊度反演模型,并利用1984—2022年Landsat卫星数据分析了研究区河湖浊度的长时序动态变化。对比传统经验模型、半经验模型和机器学习模型,XGBoost机器学习模型精度最高(R²为0.68,RMSE为4.78 NTU)。浊度反演结果表明,近40年河流航道和淀山湖北部非渔场区域浊度上升了10%和12%,而元荡湖和大莲湖浊度下降了19%和27%,并且浊度随着建设用地面积的增加而增大;研究区浊度季节性变化显著,秋冬季平均浊度比春夏季高6 NTU,月平均浊度与月平均降水量负相关,相关系数为-0.61 (p<0.05),但与月平均风速没有显著的相关性。基于XGBoost的Landsat长时序浊度反演能够把握研究区浊度的时空变化趋势,明确水污染管理与治理方向,最终助力长三角一体化发展。     

限制性片段长度多态性分析(ARDRA)方法对重金属污染土壤中细菌群落多样性的研究

限制性片段长度多态性分析(ARDRA)是用限制性内切酶消化扩增后的细菌16S rDNA,通过凝胶电泳分析微生物种群多样性的分子标记技术,该技术在微生物生态学领域有着广泛的应用.实验采用2种途径评价了这种方法应用于研究土壤中细菌种群多样性的可行性.通过对未污染土壤细菌16S rDNA的克隆,获得了经内切酶HaeⅢ消化的不同16S rDNA的ARDRA类型,并对测序的19个克隆子建立了系统发育树.此外,还对不同Cd和Pb污染水平的土壤微生物进行了群落水平上的ARDRA分析.结果表明,5 mg·kg-1 Cd和500 mg·kg-1 Pb污染对微生物群落组成有一定影响,但此范围内的重金属含量对微生物群落多样性没有相关性影响.     

时序数据分析的复杂化工过程异常智能溯源研究

对复杂化工过程异常工况进行智能推理溯源是实现安全关口前移、降低灾难性事故发生的有效途径。提出了一种基于Spearman-Apriori的化工过程异常智能溯源分析方法,旨在研究复杂化工过程异常工况发生的前置原因,并形成一种智能决策模型。针对化工工艺参数之间耦合性强、关联关系分析难度大的特点,引入Spearman相关系数,通过Spearman实时在线分析过程参数间的相关关系,并设置强关联阈值将Spearman相关系数分析与Apriori算法进行关联耦合,利用Apriori算法中的支持度和置信度二维挖掘各参数之间的超强关联规则。将该方法应用于合成氨工艺中合成工段的异常工况智能推溯,并选取氢氮比、管路工艺气流量、给水换热器冷凝剂流量等8个关键监测指标,研究发现氢氮比增大和给水换热器冷凝剂流量升高分别是导致合成塔入口压力超压、合成塔第一床层温度过低两组异常工况的前置原因,该分析结果与实际生产工艺相符,证明该方法可以有效地对化工过程异常原因进行推溯并筛选主要影响因素。研究为使用生产过程大数据实现化工过程异常智能溯源提供了理论基础,为进一步完善过程风险精细化管控提供了新思路。