醇酚类化合物毒性的QSAR研究

化合物毒性与描述符通常呈现为非线性关系,量子化学计算的化合物分子描述符中包含诸多无关特征与冗余特征.最大相关最小冗余(m RMR)是应用较广泛的特征选择方法,但当前的m RMR对连续型因变量不适用,且存在相关性测度与冗余性测度不可比的缺陷.定量构效关系(QSAR)研究中因变量(毒性)与自变量(描述符)多为连续型变量,本文以非线性的距离相关系数(d Cor)取代线性的Pearson相关系数(R),在非线性条件下实现了相关性测度与冗余性测度可比,由此提出了新的特征选择方法 m RMR-d Cor.3个醇酚类化合物毒性QSAR数据集的分析表明,基于m RMR-d Cor选择特征的支持向量回归(SVR)模型独立预测Q2分别为0.954、0.941、0.981,明显优于参比模型与文献报道,m RMR-d Cor选择的多数保留分子描述符得到文献报道支持.m RMR-d Cor在化合物QSAR、定量构质关系等研究中有广泛应用前景.     

铁路水害特征与致灾概率预测模型研究

我国铁路水害频发且损失巨大,如何有效防范,已成业界难题,更为运营部门汛期工作重点。但铁路水害泛指由降水或其他水源造成断道、限速事故的灾害,预测预报缺乏针对性。鉴于此,首先,借鉴水利学水害概念,丰富了铁路水害的机理内涵,再结合铁路调研,明确了预测目标的外延;其次,基于京广线湖(南)广(东)区段水害气象、地质与设施条件统计,分析了铁路水害的时空分布特征,建立了致灾因子指标体系;最后,针对降水这一关键诱发因子,筛选出1 h与日降雨量两个相关性最强的计算参数,建立了logistic概率预测模型。模型检验表明:其统计学检验通过,且对于灾害实际情况预测效果较好,可为铁路水害风险管理及防范措施的制定提供参考。     

黄河中游致洪暴雨的特征分析

本文通过对黄河中游地区解放以来所发生的几个降水强度大、范围广、洪涝灾害严重的典型暴雨个例分析，揭示该地区发生暴雨的一般气候特征。同时，结合暴雨发生前后的环流背景、影响系统和本区的地形条件，对暴雨成因进行了探讨和分析。     

陕西雷暴灾害及时空分布特征

利用1971～2000年30年陕西93个气象站的逐日气象观测资料,对陕西雷暴的时间、空间分布特点和变化特征进行了分析,并对其影响进行了论述.分析结果表明:陕西雷暴天气30年来呈减少趋势,雷暴日数关中中部最少,陕北北部府谷最多.雷暴集中发生在5～8月.陕北、关中、陕南雷暴日变化规律基本相同,集中发生在午后14～22时.     

青藏高原东北侧突发性暴雨特征综合分析

对1970-2007年发生在青藏高原东北侧陕西的突发性暴雨研究发现,其夜间降水特点明显,对流层中层较强的偏南气流是突发性暴雨水汽输送贡献最大者和低层辐合的主要动力来源。偏南气流北伸的位置决定突发性暴雨落区偏南或偏北,300hPa一致的纬向12～20m·s-1强风速带为突发性暴雨提供高层抽吸作用。上述两点对突发性暴雨落区有一定的预报指示意义。云图分析显示,突发性暴雨多有中尺度云团配合,上升运动最大值的高度层与突发性暴雨落区地域位置有关。     

二维多箱模型预测大气环境方法的研究

采用二维多箱模型对石家庄市区大气污染物ＳＯ２进行了计算,分别计算了４个风向的各子箱污染物浓度,然后按其风向频率加权取和得到平均浓度。把计算结果与地面监测值和１９９４－０１中国环境科学研究院的高空航测值进行了比较分析后发现。多箱模型预测大气环境比单箱模型和其它预测方法产生的误差要小。     

重庆市大气污染特征及其影响因素分析

该文通过对2002-2007年重庆市环境空气质量资料做统计分析,评价了近几年重庆市区的大气环境污染状况,并分析了重庆市大气污染的主要特征及其影响因素,得出了相应的结论并提出了一些具体的建议。     

兰州市空气污染物的变化规律与特征

论述了兰州市 1 993～ 1 996年间 ,室内外空气污染物 ,特别是一些非常规监测指标 ,如 PM1 0 、PM2 .5～ 1 0 和 PM2 .5 的污染规律和分布特征。结果表明兰州市仍以尘污染为主 ,PM1 0 在 TSP中平均占 3 3 %左右 ,而 PM2 .5 占了 PM1 0 的大部分     

Characterization of humic substances of different origin by means of mass spectrometry and neural networks

Mass spectrometry fingerprinting of humic acids extracted from different soils has been carried out using laser desorption/ionization mass spectrometry (LDI-TOF MS). LDI-TOF MS provides characteristic mass spectra fingerprints for the humic acids of different origin. The information given in the fingerprints was evaluated for natural grouping trends in the samples by neural networks computing tools, such as self-organizing feature map (SOFM). This approach is efficient for recognizing patterns in the humic acids samples independently of their characteristic variability; variability characterizing natural products such as humic substances. The use of multi-layer perceptron artificial neural networks gave a successful classification of the samples.     

建设体现我院环保特色的生态绿化校园

我院校园绿化存在规划不足、养护不够等问题。我院应该体现生态环保的特点，统一规划，加强特色，强调生态效益，建设体现环保特色的生态绿化校园。