卡林型金矿找矿新进展及其意义

在我国 ,卡林型金矿曾被当作典型层控矿床。但近年来在美国卡林型金矿带的一系列找矿新进展说明 ,地层对于成矿的意义不如构造和深源的成矿流体。对于第三纪热点活动、岩浆作用及卡林型金矿形成之间相互关系的新认识 ,为卡林型金矿的找矿突破提供了重要的理论依据。我国滇黔桂、陕甘川等卡林型金矿集中区在许多方面可与美国卡林型金矿对比 ,在找矿方面也应打破单一沿层找矿的旧框框 ,开拓新思路 ,注意在有利的构造部位及有岩浆或深源热液活动的部位找矿。     

用加氢工艺生产新型低毒溶剂

针对目前市场上苯类溶剂毒性大，危害人体健康及污染环境，而其他代用品溶解能力差的问题。用加氢工艺开发出了环保型溶剂。其毒性低，溶解性好，使用国产催化剂及原料，有成本低的特点，取得了较好的结果。     

基于ARIMA与LS-SVM组合模型的飞行事故征候预测

应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的组合模型,对某航空公司的月度事故征候万时率进行了预测分析。对2008—2016年某航空公司的事故征候、飞行小时、航空器数量等历史数据建立ARIMA模型,应用SPSS软件进行模型拟合,获得事故征候万时率的线性部分;随后利用LS-SVM分析ARIMA模型的残差,获取非线性部分,最终通过二者之和获得ARIMA+LSSVM组合模型。对2017年1—3月的月度事故征候万时率进行了预测,并用实际数据验证。结果表明:ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12模型较好地拟合了事故征候万时率的历史序列,LS-SVM模型对残差的拟合获得了较好的精度;组合模型的短期(3个月)预测值与航空公司事故征候万时率的趋势完全一致,且预测精确度可接受。     

煤尘润湿接触角的BP神经网络估算方法研究

通过采集和测定35个矿区煤样品的化学组成、结构参数和润湿接触角,构建了以13个影响因子为输入参数和以接触角为输出目标的3层BP人工神经网络,并利用该模型估算煤尘润湿接触角。结果表明,隐含层节点数为19时,接触角估算值与实测值的决定系数R2=0.957,平均相对误差为4.59%,表明基于BP神经网络建立的煤尘润湿接触角估算模型具有很高的精度。     

Streamflow Forecasting Using Singular Value Decomposition and Support Vector Machine for the Upper Rio Grande River Basin

The current study improves streamflow forecast lead‐time by coupling climate information in a data‐driven modeling framework. The spatial–temporal correlation between streamflow and oceanic–atmospheric variability represented by sea surface temperature (SST), 500‐mbar geopotential height (Z₅₀₀), 500‐mbar specific humidity (SH₅₀₀), and 500‐mbar east–west wind (U₅₀₀) of the Pacific and the Atlantic Ocean is obtained through singular value decomposition (SVD). SVD significant regions are weighted using a nonparametric method and utilized as input in a support vector machine (SVM) framework. The Upper Rio Grande River Basin (URGRB) is selected to test the applicability of the proposed model for the period of 1965–2014. The April–August streamflow volume is forecasted using previous year climate variability, creating a lagged relationship of 1–13 months. SVD results showed the streamflow variability was better explained by SST and U₅₀₀ as compared to Z₅₀₀ and SH₅₀₀. The SVM model showed satisfactory forecasting ability with best results achieved using a one‐month lead to forecast the following four‐month period. Overall, the SVM results showed excellent predictive ability with average correlation coefficient of 0.89 and Nash–Sutcliffe efficiency of 0.79. This study contributes toward identifying new SVD significant regions and improving streamflow forecast lead‐time of the URGRB.     

淮海经济区城乡空间融合格局及形成机制

城乡融合发展是解决城乡差距过大、城乡不平衡不协调问题的关键举措,也是城乡动态均衡的发展过程。聚落镶嵌、交通可达、发展均衡是城乡融合发展的空间表象。基于空间视角构建城乡融合发展的评价指标体系,综合运用景观分析、可达性分析和耦合协调分析等方法揭示淮海经济区城乡空间融合发展的要素格局特征,并结合回归模型探究其形成机制。结论如下：（1）城乡空间融合是城乡结构优化的进程,可以从城乡聚落连通性、城乡交通便捷性和城乡发展均衡性等方面研判城乡空间融合发展的综合水平。（2）淮海经济区城乡空间融合发展的各要素指标存在较大差异,综合水平指标由中心向外围递减,可划分为协调融合型、协调关联型和欠协调分割型三种地域类型。（3）经济发展水平、城乡规模、产业关联是影响该区域城乡空间融合的关键动力因素,而传统农业和工业的推动作用不显著。镇域和村域尺度城乡融合发展的理论和实证研究是后续工作的重要方向。     

Characteristics of sewer biofilms in aerobic rural small diameter gravity sewers

Small diameter gravity sewers(SDGS) are extensively used to collect rural sewage as they are low in cost and quick to construct.However,the characteristics of biofilms in rural SDGS are still not clear.In this study,biofilms characteristics of aerobic rural SDGS were investigated using simulations in a lab under different flow conditions and slopes.Results indic ated that the average thickness of aerobic rural SDGS biofilms was in the range of 350-650 μm,decreasing at locations with variable flow and high slopes.Protein was the most abundant substance in extracellular polymeric substance of SDGS biofilms.The most abundant bacteria,Proteobacteria,Actinobacteria,and Bacteroidetes,and functional bacteria showed different distributions when analyzed through Illumina HiSeq sequencing of 16 S rRNA.The relative abundances of denitrifying bacteria,nitrite-oxidizing bacteria,and sulfate-reducing bacteria(SRB) were lower during variable flow than during stable flow.High slopes(15‰) decreased SRB presence,which could be used to mitigate H_2 S accumulation in aerobic SDGS.Overall,this study describes the characteristics of aerobic rural SDGS biofilms and provides valuable suggestions for the optimal design of SDGS based on these characteristics.     

不同干扰强度下三江平原湿地土壤温室气体排放对冻融作用的响应

为评估季节性冻融作用对不同干扰强度湿地温室气体产生机制的影响,采用静态箱/气相色谱法,原位观测三江平原洪河国家自然保护区内未受干扰的常年积水的小叶章湿地(undisturbed Deyeuxia angustifolia wetland,UDAW)、保护区外受人类活动干扰导致湿地含水量减少的季节性积水的小叶章湿地(disturbed Deyeuxia angustifolia wetland,DDAW)以及由小叶章湿地开垦10年以上的水稻田(rice paddy,RP)的温室气体排放通量,分析季节性冻融作用对3种湿地温室气体排放的影响特征.结果表明:3种湿地在冻融期均有CO₂和CH₄排放,且在春季冻融初期CO₂和CH₄均出现短期的高排放现象,随着冻融温度升高,温室气体排放通量均逐渐增加.其中,CO₂排放通量表现为UDAW > DDAW > RP,CH₄排放通量却表现为DDAW > RP > UDAW;DDAW的CH₄排放速率与冻融温度的相关性最高(P < 0.01,R2=0.647 5),UDAW中二者的相关性最低(P < 0.01,R2=0.424 7).相关性分析显示,DDAW和RP土壤中CO₂与CH₄的排放通量均呈正相关(P均小于0.01,R2分别为0.749 1、0.574 4),而UDAW土壤中CO₂与CH₄的排放通量表现为弱相关(P < 0.05,R2=0.303 8),可见冻融温度会影响CO₂和CH₄的排放通量.季节性冻融作用影响了3种湿地土壤N₂O的排放通量,秋季冻融期UDAW和DDAW表现为N₂O的汇,而在春季冻融期3种湿地均表现为N₂O的源,表明不同干扰湿地N₂O的排放通量对冻融作用的响应不同,但均随土壤温度的升高其排放通量不断增加.研究显示,三江平原的冻融作用降低了湿地温室气体排放,干扰强度越大,冻融作用影响越小,且秋季冻融作用大于春季.      

基于小波分解和SVM的大气污染物浓度预测模型研究

针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM_2.5和O_{3-8 h}的浓度预测.结果表明：①在其他参数不变的条件下,该模型在平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）、一致性水平（IA）和相关系数（R）指标上均优于未经小波分解的预测模型;②在考虑其他污染物对PM_2.5浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了5.57%、9.91%和3.44%,有着更小的误差;③在考虑气象因素对O_{3-8 h}浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了1.59%、3.54%和0.82%,同样也有更小的误差.由此可以看出,本文所提模型能够有效预测大气污染物浓度,为相关研究提供了方法参考.     

造纸废水处理过程的高斯过程回归软测量建模

针对造纸废水处理系统的时变性、非线性和复杂性等特点,本文提出一种基于高斯过程回归的软测量模型.基于平方指数协方差、线性协方差和周期性协方差函数组合构建了7种高斯过程回归模型,分别对出水化学需氧量和出水悬浮固形物浓度进行回归预测.此外,还对比了多元线性回归模型、主成分回归模型、偏最小二乘模型、人工神经网络模型和高斯回归模型的预测效果.对比计算结果表明无论是对输出变量的训练拟合还是预测,高斯过程回归模型的拟合效果均优于非高斯过程回归模型.高斯过程回归模型的预测结果表明：对于出水化学需氧量,线性协方差函数与周期性协方差函数的组合模型可以取得最好的预测结果;对于出水悬浮固形物,平方指数协方差函数与线性协方差函数组合模型可以取得最好的预测结果.