基于神经网络的城市夜间环境监控与预测

因夜间天空亮度分布具有非线性变化特点,故引入神经网络算法,建立基于时间序列的夜天空亮度预测模型,夜天空亮度预测模型可为城市光污染防治提供评价依据.文章对神经网络的原理进行了论述,建立了基于时间序列预测模型.以测试数据为训练样本集,基于MATLAB(矩阵实验室,Matrix Laboratory的简称),采用改进的BP算法(误差反向传播算法)对网络进行学习训练,并对存在的误差进行了分析.基于时间序列BP神经网络的夜天空预测模型,当隐含层神经元数目为5,训练函数为L-M优化算法(trainlm)时,最大绝对误差可达到0.003 6 cd/m2,最大相对误差达到2.361 4%.结果表明,模型的运行结果与试验数据比较吻合,输出与目标矢量之间相关性也较好.     

基于Monte-Carlo法的瑶寨隧道岩体结构性质评价

本文以瑶寨隧道为研究对象,结合现场地质分析与结构面统计,以Monte-Carlo法为基础,对该隧道各测线不同等级围岩分别进行结构面网络模拟,评价遂道岩体的结构性质,并进行工程岩体分类,估算其力学参数,以为采取合适的围岩支护方式提供依据。     

地市级环保数据网络的安全现状与对策

从地市级环保数据网络的安全现状展开调查,分析网络各个应用可能存在的安全漏洞和安全风险,并分析其解决方法,研究结果将对中国地市级进行环境信息系统的安全运行具有借鉴作用。     

Pollutants removal and simulation model of combined membrane process for wastewater treatment and reuse in submarine cabin for long voyage

A laboratory scale test was conducted in a combined membrane process (CMP) with a capacity of 2.91 m3/d for 240 d to treat the mixed wastewater of humidity condensate, hygiene wastewater and urine in submarine cabin during prolonged voyage. Removal performance of chemical oxygen demand (COD), ammonia nitrogen (NH4 +-N), turbidity and anionic surfactants (LAS) was investigated under di erent conditions. It was observed that the e uent COD, NH4 +-N, turbidity and LAS flocculated in ranges of 0.19–0.85 mg/L, 0.03–0.18 mg/L, 0.0–0.15 NTU and 0.0–0.05 mg/L, respectively in spite of considerable fluctuation in corresponding influent of 2120–5350 mg/L, 79.5–129.3 mg/L, 110–181.1NTU and 4.9–5.4 mg/L. The e uent quality of the CMP could meet the requirements of mechanical water and hygiene water according to the class I water quality standards in China (GB3838-2002). The removal rates of COD, NH4 +-N, turbidity and LAS removed in the MBR were more than 90%, which indicated that biodegradation is indispensable and plays a major role in the wastewater treatment and reuse. A model, built on the back propagation neural network (BPNN) theory, was developed for the simulation of CMP and produced high reliability. The average error of COD and NH4 +-N was 5.14% and 6.20%, respectively, and the root mean squared error of turbidity and LAS was 2.76% and 1.41%, respectively. The results indicated that the model well fitted the laboratory data, and was able to simulate the removal of COD, NH4 +-N, turbidity and LAS. It also suggested that the model proposed could reflect and manage the operation of CMP for the treatment of the mixed wastewaters in submarine.     

虚拟专用网络在江苏环境自动监测领域的应用

通过研究虚拟专用网络（VPN）在环境监测领域中的使用现状,结合江苏省自动站直联中国环境监测总站集成项目的设计方案与多个环境自动监控数据采集平台的运用,阐明了VPN网络在环境监测领域应用的优、缺点,同时为完善虚拟专业网络在环境监测领域的应用提出了对策和建议。     

自然资源与环境安全研究进展

跟踪研究自然资源的演化、开发利用过程调控机理一直是中国科学院地理科学与资源研究所(以下简称我所)资源环境研究领域的重要研究任务和研究方向。论文总结了1950年以来我所自然资源与环境安全研究领域取得的成果与进展,在1950—1978年期间,我所自然资源与环境安全研究以大规模的自然资源调查与综合科学考察为主,丰硕的考察成果对中国的资源开发和区域发展提供了重要科学支持,做出了不可磨灭的贡献,而且在系统地积累科学资料和开拓资源科学方面也发挥了积极作用,它为了解我国资源环境、建立资源科学体系奠定了坚实的基础;1978—2000年期间,我所自然资源与环境安全研究转向了区域资源综合科学考察与资源科学研究并重的格局,完成的一系列考察报告为区域发展指明了路径,为全面认识中国自然资源和开展自然资源综合研究奠定了数据基础。2000年以来,我所自然资源与环境安全研究更加注重学科体系建设,促进了资源科学的学科体系建立;更加注重世界资源研究,将自然资源考察地域拓展到全球范围;更加注重机理过程研究,在资源环境承载力、资源流动、资源安全、生态服务功能等领域进行了理论开拓;更加注重资源开发利用技术研究,在环境修复的理论和技术方面取得了一系列成果。展望未来,我所资源与环境领域研究将会继续以国家重大战略需求为导向,以水资源、土地资源、生物资源、能源及矿产资源等关键资源为主要对象,在以下5个方面开展系统深入的研究,推动资源学科的建设与发展:①区域综合科学考察与资源科学综合研究;②水土资源可持续利用及其复杂性;③自然资源流动过程及其生态环境效应;④世界自然资源态势与国家战略性资源安全;⑤环境修复机理与废弃物资源化利用。     

石油企业建立安全环保督察部门的探索与实践

介绍了石油企业安全环保督察部门的组织机构及制度、安全环保督察部门开展安全环保督察工作的程序及采取的措施,以期为石油企业开展安全环保督察工作指供指导.     

国外自然环境试验站网管理现状分析

介绍了国外自然环境试验站网及其管理技术概况,分析了国外军用和民用自然环境试验站网的共同点和差异。结果表明,国外的自然环境试验站网近几年有不断扩大的趋势,同时重点在我国周边布局;国防自然环境试验被发达国家看成军队乃至国家的宝贵财富,通过财政和政策等手段给予支持,同时鼓励军民两用。站网管理的主要手段有认证认可、优化配置、充分利用软硬件、注重标准化、加强宣传、开展合作等。     

基于神经网络的闸阀模糊可靠度计算

为提高闸阀可靠度计算准确性,将模糊准则引入闸阀可靠性设计,将闸阀应力与阀体通径、内压之间隐式关系显式化,并基于神经网络构建地震工况下闸阀数学模型;利用蒙特卡洛法,计算闸阀在常规方法下的可靠度;利用正态型隶属函数描述闸阀强度的模糊性,计算闸阀在考虑模糊强度时的可靠度;对比强度的模糊性对可靠度计算结果的影响,分析不同隶属函数下的闸阀模糊可靠度。与传统随机可靠度计算方法相比,该方法对不确定性描述更合理,理论上对可靠度的计算更加准确。     

基于PCA-FPP-BP神经网络的高层建筑火灾安全评价

为解决高层建筑构造复杂、人员密度大、火灾触发因素繁多而造成高层建筑火灾安全评价困难的问题,本文提出基于PCA-FPP-BP神经网络的高层建筑火灾安全评价模型。首先运用主成分分析(PCA)对构建的高层建筑火灾安全评价指标降维处理,筛选主要信息;接着基于三角模糊数构建模糊评判矩阵,利用模糊优先规划(FPP)求解指标的权重值,减少主观的影响;最后考虑到指标间关系错综复杂彼此交叉和反馈的特性,选择BP神经网络对高层建筑火灾安全进行评价。通过工程案例证明该评价模型的实用性以及可靠性。