基于BP神经网络的藻类水华预测模型研究

以宁波大学校内池塘2009年3—10月间30周的监测数据为基础,运用BP人工神经网络方法构建预测模型,探求颤藻生物量与总氮、总磷、透明度等6项环境因子之间的关系,选出最佳预测模型,并对模型进行敏感度分析。结果显示:①BP神经网络模型对颤藻生物量预测值与实测值之间拟合程度良好,相关系数达到了0.984,说明BP神经网络模型可以用于水体中藻类水华的短期预测。②通过对构建的BP神经网络模型进行敏感度分析,阐明了宁波大学校内池塘藻类水华的主要驱动因素,并指出控制水体的pH是宁波大学校内池塘藻类水华防治工作的重点。     

北京市区居民区2007年至2009年春节期间燃放鞭炮噪声数据对比分析

利用北京市环境噪声自动监测系统数据对2007年~2009年春节期间北京市城八区居民区声环境质量进行分析,明确了节日期间鞭炮集中燃放时段,分析了该期间市区居民区噪声值的总体变化趋势;根据监测点周围环境特点将监测点分成4种居民区类型,进而分析了不同类型居民区所受鞭炮噪声的不同特征;通过噪声事件频谱图及事件录音回放,分析了鞭炮及烟花的不同频谱特性。     

基于光学遥测技术的合肥市气溶胶参数观测

为了解合肥市气溶胶光学特性参数,采用太阳光度计CE318对雾霾期间气溶胶进行监测并分析了气溶胶光学厚度(AOD)、Angstorm波长指数(α)、体积谱函数等气溶胶光学特性参数。同时采用多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)反演了雾霾期间二次气溶胶前体物NO2柱浓度并和固定点测量的颗粒物(PM)浓度进行了对比。分析表明,雾霾期间的气溶胶光学厚度比晴天高,且随波长的增加而减少。Angstorm波长指数在雾霾天气时平均值较高,表明合肥雾霾天气期间气溶胶粒子以细粒子为主。气溶胶前体物NO2浓度变化与雾霾天气空气中颗粒物含量(PM10、PM2.5等)变化一致性较好,表明二次气溶胶可能对气溶胶颗粒浓度有一定影响。     

高温高饵料密度对萼花臂尾轮虫实验种群休眠卵动态的影响

探讨了在较高温度和饵料密度下实验室小批量培养萼花臂尾轮虫（Brachionuscalyciflorus）休眠卵产生的时间及变动规律.结果表明,在本实验条件下,该轮虫高温较低温时休眠卵产生得早;未见饵料密度对休眼卵的产生时间有影响;前期培养于适宜温度和饵料密度条件下的轮虫种群,产生休眠卵的数时大．     

羟基化石墨烯氧化NO脱硝反应机理研究

石墨烯氧化物(GO)通常是羟基化石墨烯(Hy G)和羧基化石墨烯(Cy G)负载金属或金属氧化物,作为催化剂可以有效地催化烟气脱硝,对环境保护具有重要意义.本文采用密度泛函理论(DFT)计算来评估Hy G与NO之间的相互作用,以揭示Hy G的氧化活性.首先基于5×5×1、6×6×1、7×7×1、8×8×1和9×9×1周期性石墨烯超晶胞中的碳空位能和OH—结合能来优选Hy G模型,并对优化后的Hy G的电子特性(包括前沿轨道、状态密度)进行研究.进而通过NO和Hy G之间的相互作用,揭示Hy G氧化NO的反应机理,并利用过渡态理论估算关键步骤的速率常数,进行动力学建模以确定羟基化石墨烯氧化NO脱硝反应特性.研究结果表明,无缺陷的羟基化石墨烯氧化NO的活性高于有缺陷的羟基化石墨烯,这为GO基催化材料的设计提供了理论指导.     

制药行业高浓度有机废水的综合治理及资源利用研究

制药行业中的皂素生产废水,是酸性高浓度有机废水,富含淀粉水解产生的大量糖类,采用酸解和酒精生产工艺相结合的方法,从皂素废水中提取酒精,使废水中的有用资源得到再利用,不仅有良好的环境效益,亦产生明显的经济效益      

洗毛废水的原水浓度对絮凝效果的影响

对ＰＡＣ、ＰＡＭ复合使用于洗毛废水时原水浓度与投药量关系进行了小试和中试。实验表明，ＰＡＣ与废水形成２０～３０μｍ的小絮粒，ＰＡＭ连接小絮粒形成矾花。以原水ＣＯＤ１００００ｍｇ／Ｌ为界，呈自由絮凝和拥挤絮凝两种状态。在自由絮凝时，原水ＣＯＤ：ＰＡＣ：ＰＡＭ呈７５：１：００１３，ＣＯＤ、ＳＳ去除率分别达８５％，９５％以上。拥挤絮凝时ＰＡＣ、ＰＡＭ的投量激剧增加。建议洗毛废水在自由絮凝状态下处理。     

基于人工神经网络的Ni-ZrO2纳米镀层耐腐蚀性能预测

目的 对Ni-ZrO2纳米镀层的耐腐蚀性能进行预测,优化电镀工艺参数.方法 采用磁力搅拌辅助电沉积法,在钴镍基模型合金试样表面制备Ni-ZrO2纳米镀层,针对电镀工艺条件,设置正交实验,对每组实验镀层进行电化学测试,分析不同工艺条件下镀层的耐蚀性能.将ZrO2粒子浓度、电镀液温度和电镀电流密度作为神经网络的输入层,将自腐蚀电流密度作为输出层,运用GRNN神经网络和BP神经网络模型,对Ni-ZrO2纳米镀层进行耐腐蚀性能的预测研究.结果 当ZrO2粒子质量浓度为6 g/L、电镀液温度为60℃、电镀电流密度为5 A/dm2时,Ni-ZrO2纳米镀层的性能良好,表现出较小的自腐蚀电流密度.影响Ni-ZrO2镀层自腐蚀电流密度的因素满足ZrO2粒子浓度>电镀液温度>电镀电流密度.运用GRNN神经网络和BP神经网络对4组非正交实验预测的平均相对误差分别为5.30％与10.74％.结论 运用神经模型可以有效地预测不同工艺参数下镀层的耐腐蚀性能,从而优化工艺参数,提高实验效率.在训练样本较少的情况下,GRNN神经网络的预测性能更加精确.     

废水同步生物处理与生物燃料电池发电研究

利用厌氧活性污泥作为接种体成功地启动了空气阴极生物燃料电池(ACMFC),110h的接种产生了0.24V的电压;以乙酸钠和葡萄糖作底物分别产生了0.38V和0.41V电压(外电阻1 000Ω),最大功率密度分别达到146.56 mW/m²和192.04mW/m²,表明有机废水可以用来发电;同时,乙酸钠和葡萄糖的去除率分别为99%和87%,表明燃料电池可以处理废水.二者的电子回收率均在10%左右,主要是由于阴极对氧气分子的透过作用引起的微生物好氧呼吸导致电子损失.     

黄河下游灌区土壤碳储量及碳密度分布

土壤碳（C）,特别是土壤有机碳（SOC）,对于提高作物产量和减少温室气体排放具有重要影响,深入理解 SOC 空间分布特征对于未来区域生态环境和农业的可持续发展也具有重要作用。黄河下游引黄灌区是我国重要的粮、棉生产基地,具有50年以上的引黄灌溉历史,长期引黄灌溉对区域土壤C储量和分布的改变毋庸置疑。以往关于土壤C的估算多集中于较大尺度,受采样数据量和大区域环境因素复杂变异影响,结果经常出现较大差异,并且对于大型水利灌溉对土壤 C 分布的长期影响研究较少,尤其对于我国黄河下游引黄灌区土壤 C 分布的研究稀缺。本文通过收集黄河下游鲁、豫灌区相关统计资料,灌区土壤、水文资料等,分7层（0～5 cm、5～10 cm、10～20 cm、20～40 cm、40～60 cm、60～80 cm、80～100 cm）采集0～1 m剖面土壤样品,利用GIS空间差值、空间统计方法,分析不同土层、土地利用、土壤类型碳储量和碳密度（CD）空间分布特征,为研究区长期引黄灌溉条件下生态农业的发展提供依据。结果表明研究区（面积54153 km2）1 m土层总碳（TC）储量为1045.13 Tg,SOC储量达815.76 Tg,其0～20 cm,20～40 cm,40～60 cm,60～80 cm和80～100 cm分别占23.44%,20.06%,18.95%,18.83%,18.72%。估算1 m土层耕地和荒地SOC储量分别约为610 Tg和18.99 Tg,而草地和林地仅为25.97 Tg和16.41 Tg;不同土壤成土类型之间,半水成土所占的比例最大（约77.82%）,初育土最小（约5.49%）。1 m土层平均总碳密度（TCD）为（19.37±1.48） kg·m^-2,而平均有机碳密度（SCD）为（15.12±1.14） kg·m^-2,其变化范围从荒地的（14.98±0.91） kg·m^-2到林地的（16±1.15） kg·m^-2,同一或不同土地利用类型各层储量变化略有不同,主要是受人类活动、植被凋落物输入以及地下水环境等影响。不同的土壤类型间SCD则介于?