基于BP神经网络的北京城区公园土壤PAHs含量预测

城市公园是城市生态环境的重要组成部分,其环境质量与人类健康息息相关.选择北京市121个城区公园,采集公园土壤样品并分析其中7种多环芳烃（PAHs）含量,评价城区公园土壤中PAHs的含量水平,并基于BP神经网络预测了2020年和2023年土壤PAHs含量.结果表明:北京城区公园土壤中w（PAHs）（7种PAHs总含量）范围为0.033~4.182 mg/kg,低于GB 36600—2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准（试行）》土壤污染风险筛选值,且7种PAHs的毒性当量浓度（TEQ）均低于世界卫生组织标准值（1 mg/kg）,对人体健康的毒性风险较小.将14个影响指标（8个社会经济因子与6个公园特征因子）作为输入层、土壤w（PAHs）作为输出层,建立BP神经网络的拟合优度达0.845.预测结果显示,2020年和2023年北京城区公园土壤中w（PAHs）范围分别为0.008~0.969 mg/kg和0.022~1.988 mg/kg,整体均低于GB 36600—2018土壤污染风险筛选值,但随时间推移呈上升趋势,尤其朝阳区和海淀区将有大幅增长.研究显示:城市化发展因素对土壤w（PAHs）的增加有明显影响,城市发展进程影响不容忽视;至2023年,北京城区公园土壤若不加管理,其w（PAHs）将持续增长.      

F/M对活性污泥微生物生态网络的影响

为深入理解有机负荷率(F/M)对活性污泥(AS)微生物群落的影响,以F/M(以BOD/MLVSS计,下同)设计建议范围0.2～0.5 kg·(kg·d)-1为依据,将采集的AS样品分为3组,运用基于随机矩阵理论(RMT)的网络分析方法,解析了不同F/M条件下的AS微生物生态网络拓扑性质及结构特征.结果表明,较低的F/M...     

在Pt/Al2O3催化剂上甲醇深度氧化的稳态及非稳态动力学

用玻璃外循环无梯度反应器研究了在Pt/Al_2O_3催化剂上甲醇深度氧化稳态动力学,甲醇深度氧化稳态动力学服从L-H机理模型。用正交设计法估计了动力学方程中的参数。用脉冲法测定了甲醇、氧及CO_2的吸附热。用脉冲法研究了甲醇在催化剂上吸附量与停留时间的关系,实验中观察到在Pt/Al_2O_3催化剂上甲醇深度氧化的振荡现象。     

滇东主要断裂带温泉CO_2成因浅析

通过对滇东主要断裂带上典型温泉的地质背景、环境条件、水化学及碳、氦稳定同位素分析,探讨这些温泉CO2释放的一般规律。分析表明滇东主要断裂带温泉具有特殊的碳来源,其CO2释放与沿小江断裂混杂第三纪煤层(褐煤)有关。     

Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission

Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters.     

不同土地利用方式对土壤细菌分子生态网络的影响

利用16S rDNA基因Illumina MiSeq高通量测序技术结合分子生态网络方法,测定了4种利用类型土地中的细菌群落组成,并分别构建了可视化的细菌网络.结果表明,旱田和水田土壤细菌网络的平均路径长度与模块性较小,而节点数、连接数、平均连通度和聚类系数较高;4个细菌网络均以正相关关系占优,天然林地负相关比例较高;酸杆菌门、厚壁菌门和变形菌门中的部分菌群在土壤细菌网络中起着重要的连接作用;4个细菌网络的部分关键节点所属的菌群相对丰度较低(1%),并非本研究区域的主体细菌;旱田土壤菌群主要受TP显著影响(P0.05);水田土壤菌群主要受黏粒、粉粒和含水量显著影响(P0.05);天然林地和城市绿地土壤菌群主要受C/N显著影响(P0.05).以上研究结果表明,旱田土壤细菌网络规模更大,物种间关系更加复杂,不同利用类型土地中的细菌均以协同合作关系为主,天然林地土壤细菌之间存在更强的竞争作用.水田和旱田土壤细菌对外界环境因子的扰动更加敏感,响应迅速,群落结构更易发生变化;部分细菌在网络间存在角色转化现象,低丰度菌群在构建土壤细菌网络中具有重要作用.     

基于神经网络的喀斯特石漠化预警分析模型研究——以广西都安为例

阐述了人工神经网络的基本工作原理,分析BP算法在神经网络中的应用,并具体介绍了BP算法过程。在此基础上,以都安石漠化预警分析为例,提出了基于神经网络的石漠化预警模型的结构。人工神经网络模型实现了石漠化预警分析,确定石漠化危险性指数,并把分析的结果以专题图的形式来表现,从而验证石漠化预警分析模型的可靠性和可行性。     

基于BP神经网络的垃圾焚烧过程故障诊断

应用BP神经网络方法,建立了垃圾焚烧过程故障诊断的模型.该方法采用梯度下降法训练网络权值,利用最优停止法对网络进行了优化,避免了过拟合现象.提高了BP神经网络的训练速度和泛化能力.并以实际焚烧过程工况数据进行性能检验,检验结果表明了该BP网络具有较高的诊断精度.     

流量调节因子在非稳态河网水质计算中的应用

对平原河网水流流向不定引起的非稳态水质变化问题,引入流量调节因子加以校正,对调节因子在不同流向的形式进行了分析,在水质显格式离散方程中建立对应的水质模型,利用研究区河网枯水期实测的水质资料进行相应验证,结果表明校正的水质模型有较高的精度,具有一定的实用性。为非稳态情况下河网水质问题的决策分析提供了可行计算途径。     

完善应急监测网络提高环境管理能力

阐述了建立广东省环境应急监测网络的重要性,以及加大对环境应急监测网络建设投入、配套信息系统及公告制度建设的要求、方法、程序,并从完善应急监测网络,建立应急监测法规体系,加强应急监测队伍建设等方面对广东省环境应急监测体系的发展方向进行了探讨。