大气污染总量控制规划智能决策支持系统的开发与研究

对大气污染总量控制规划智能决策支持系统的开发步骤和总体结构做了介绍。并描述了该系统中的知识库系统、模型库系统、数据库系统和图形库系统的设计思想,特别是对知识库的构造进行了较详细的叙述。还介绍了神经网络技术在该系统中的应用。指出大气污染总量控制规划智能决策支持系统将为大气污染总量控制提供更科学、更合理、更有效的规划方案。     

北京市垃圾问题的现状及对策

介绍了北京市近年垃圾的产量、成分、热值及其变化情况。并对北京市垃圾处理所遵循的方针以及为处理垃圾做的工作,垃圾处理项目建设的进展情况作了简要介绍。目前北京市垃圾处理率约40%,到2000年可达到60%以上,处理垃圾要逐步达到以焚烧和实现资源化为主,适当发展堆肥处理,尽量减少填埋处理的垃圾量。文中另就垃圾的资源化、产业化发表了意见。为了加快处理垃圾、减轻政府负担,应逐步建立处理垃圾的产业,并逐步实现社会化,为此建议政府应制定相应的优惠政策。      

香港城市固体废物系统管理

本文以大量翔实的数据介绍了香港对城市固体废物的系统管理,即分类、收集、监测分析、处理和预测评价。香港环保署自８０ 年代开始对城市固体废物进行监测并系统管理。在全港设置了３ 个大型策略性填埋场、５ 个垃圾转运站、１ 个垃圾焚烧厂（１９９７ 年５ 月关闭） 和１个化学废物处理中心。目前,香港政府正筹建一个新的、技术先进的焚烧厂。从１９８６ ～１９９７年,这些废物处理设施处理全港废物量为８９６０ ～２４３００ｔ／ｄ,其中城市固体废物比例每年不等,最低为３０ ．７ ％ ,最高为６５ ．５ ％ 。１９９７ 年,这些废物中可循环再利用物接近５０ ％ ,出口部分达１２０ 多万吨,回收资金２０ 多亿港元。根据历年来城市固体废物量与本地生产总值（ＧＤＰ）和人口数量的密切相关性,预测出２０１１ 年城市固体废物人均产率为２ ．５６ｋｇ／ 人·ｄ, 城市固体废物量为１２８１０ ｔ／ｄ。城市固体废物系统管理紧迫而重要,香港的经验是值得我们借鉴的。     

风力发电--中国重要的后续能源

针对中国目前面临的能源短缺和环境污染问题,介绍了中国风能资源的分布及风力发电的特点和现状。提出在中国凤能资源丰富地区大力发展风力发电。目前,风力发电是除水力发电外可再生能源开发利用中技术最成熟、最具规模开发条件和商业化发展前景的发电方式。大力发展风力发电,是解决中国能源和环保问题的重要战略措施之一。     

ISAPEC中知识自动获取的设计与实现

剖析了利用人工神经网络实现大气污染总量控制规划智能决策支持系统（ＩＳＡＰＥＣ）中知识自动获取的必要性，论述了ＩＳＡＰＥＣ中知识的自动获取的设计与实现过程，并用一实例进行了验证。结果表明用人工神经网络实现知识的自动获取与知识的人工获取相比既具有更高的时间效率，又能保证更高的质量。     

高原环境用风力发电电器设备运行情况研究

本文介绍了高原风力场电器设备运行中存在的主要问题,探讨其解决措施。为高原环境用风力发电电器设备标准体系的建设奠定基础。     

再生水消毒副产物的检测、生成与控制

在水资源紧缺的当下,污水再生利用是一项重要的环保战略更是资源战略.消毒能有效杀灭病菌和阻断介水疾病的传播,是保障再生水用水安全的重要手段.然而,消毒剂会不可避免地与水中有机物发生反应形成具有毒害效应的消毒副产物.围绕污水在再生消毒过程中所产生的消毒副产物,针对其检测识别方法、生成条件（前体物、消毒工艺及水质条件对消毒副产物生成的影响）以及控制方法（源头控制、过程控制及末端控制）进行综述.在此基础上,对再生水消毒副产物的未来研究动态进行了探讨,可为保障再生水的安全利用提供依据.     

“双碳”目标下城市形态对碳排放的影响:以长江经济带为例

明晰城市形态对于碳排放的影响机制,是实现城市碳减排的重要前提.以长江经济带为例,在阐述城市形态对于碳排放作用机制的基础上,利用多源数据定量评估城市形态,并分别采用空间计量模型和地理探测器在全局和分区域尺度评估2005~2020年城市形态对于碳排放的影响.结果表明:①2005~2020年,碳排放量由2365.31 Mt上升至4230.67 Mt,但增速呈逐渐放缓的趋势.其在空间上呈现两极分布格局,高值区主要集中在上海和重庆等核心城市,低值区集中在四川和云南西部地区.②建设用地面积在15年间整体扩张,建设用地人口密度呈下降趋势;城市破碎度不断降低且各市之间差异逐渐缩小;城市形状的平均规则程度有所提升,且各市紧凑度显著增加.③城市规模在全局尺度对碳排放有显著的正向作用,城市破碎度在2005年对碳排放有显著负向效应,但在随后年份负效应减弱,城市紧凑度指标在研究时段内与碳排放呈显著负相关性.④斑块类型面积、斑块密度和有效网格大小对上游城市碳排放的影响最为显著;有效网格大小、平均周长面积比和斑块类型面积在中游城市影响程度较高;有效网格大小、同类邻接百分比和最大斑块指数则是促进下游城市碳减排的关键因素.不同区域城市应当综合考虑各城市形态指标对于碳排放的影响,继而优化其城市形态以推动可持续发展.     

The effect of different educational interventions on schoolchildren's knowledge of earthquake protective behaviour in Israel

Knowledge of appropriate behaviour during an earthquake is crucial for prevention of injury and loss of life. The Israeli Home Front Command conducts a yearly earthquake education programme in all Israeli schools, using three types of educational interventions: lectures, drills and a combination of the two. The aim of this study was to evaluate the effectiveness of these interventions in providing students with knowledge. We distributed a questionnaire to 2,648 children from the 5th and 6th grades in 120 schools nationwide. Knowledge scores for both 5th and 6th grades were increased, regardless of type of intervention, compared to the non-exposure group. A combined intervention of lectures and drills resulted in the highest knowledge scores. Our findings suggest that for the age group studied a combination of lectures and drills will likely prepare students best for how to behave in the event of an earthquake.     

Developing shared qualitative models for complex systems

Understanding complex systems is essential to ensure their conservation and effective management. Models commonly support understanding of complex ecological systems and, by extension, their conservation. Modeling, however, is largely a social process constrained by individuals’ mental models (i.e., a small-scale internal model of how a part of the world works based on knowledge, experience, values, beliefs, and assumptions) and system complexity. To account for both system complexity and the diversity of knowledge of complex systems, we devised a novel way to develop a shared qualitative complex system model. We disaggregated a system (carbonate coral reefs) into smaller subsystem modules that each represented a functioning unit, about which an individual is likely to have more comprehensive knowledge. This modular approach allowed us to elicit an individual mental model of a defined subsystem for which the individuals had a higher level of confidence in their knowledge of the relationships between variables. The challenge then was to bring these subsystem models together to form a complete, shared model of the entire system, which we attempted through 4 phases: develop the system framework and subsystem modules; develop the individual mental model elicitation methods; elicit the mental models; and identify and isolate differences for exploration and identify similarities to cocreate a shared qualitative model. The shared qualitative model provides opportunities to develop a quantitative model to understand and predict complex system change.