波兰塔特拉山脉的景观生态学、人类影响及极端侵蚀事件

本文旨在揭示塔特拉山脉在不断加剧的破坏性人为变化方面的重要性，这些变化正在影响着自然环境，重大的地形改变总是与偶然性的水文－气象事件－主要是泥石流－相关联的，但是，自然和人为因素的影响都加剧了块体快速流动的整体地貌后果，人类的强烈影与自80年代以来所观测到的气候的不稳定性一起，降低了自然环境的抗剥蚀能力，对塔特拉地区地生态体系的主要威胁在山脉内部，海拔在森林上限（矮松带）以上的区域表现得最为显著，本文还对1997年6月罕见的骤发洪水作了一般性的描述。     

华东平原地区采煤沉陷对耕地的破坏特征

本文运用开采沉陷学和土壤学的理论与方法，深入探讨了华东平原地区采煤沉陷对耕地景观破坏的规律和特征，并在大量测试与分析的基础上，揭示了采煤沉陷对耕地土壤的破坏特征，从而为这一地区采煤沉陷地的高效，合理复垦奠定理论基础。     

土壤和水体中可溶性铝硅酸盐的形成及其环境意义

本文阐述了土壤环境中铝的释放，水解，单体和聚合体羟基铝，铝硅酸盐复合离子即原始羽毛虫的形成和影响因素及其生态环境效应。     

公路建设的景观美化

公路是一个城市的长线窗口,它在满足畅通这个基本功能的同时,还应该为人们提供舒适优美的环境,才能实现公路建设新突破.     

内电解组合工艺处理重度富营养化水体的初步中试试验

采用催化铁内电解-沸石床-生物活性炭组合工艺进行了处理重度富营养化水的中试试验.通过对进水与出水浊度、TP、CODMn、UV254、总铁、NH3-N、和NO2--N的监测,研究了本组合工艺对重度富营养化水体的处理性能.试验期间,水温约在10℃.初步结果表明,本组合工艺对浊度、TP、CODMn和UV254均有较好的去除作用,平均去除率达到50%以上,出水中铁含量均低于进水.由于水温过低,未观察到氨氮和亚硝酸盐氮的明显变化.     

城镇市政设施投资项目环境影响后评价探讨

城镇市政设施是城镇经济和社会发展的载体,加强其环境影响后评价工作,能为其决策者提供系统、全面、科学的信息反馈,对于促进城镇社会经济与自然环境的持续、协调、稳定发展,具有十分重要的现实意义.在对城镇市政设施投资项目环境影响后评价的概念进行界定的基础上,对城镇市政设施投资项目环境影响后评价的意义及工作程序进行了阐释,并结合城镇市政设施投资项目的具体特点,对其环境影响后评价的内容从大气、水体、噪声、土壤、固体废弃物和生态等六个方面进行了研究探讨.     

用SPME测定珠江河口水体中的PCBs

报道了利用SPME技术结合电子捕获检测气相色谱 (ECD)测定珠江入海河口水体中PCBs有机污染物的含量 ,并讨论了SPME装置萃取PCBs的主要影响因素。结果表明 :在选取一定的萃取纤维头 (10 0 μmPDMS)后 ,影响萃取效果的主要因素是萃取时间的长短 ,其次为萃取的温度和pH值。在各个影响因素及不同水平处理中 ,以萃取时间 30min、萃取温度 35℃、pH值 7.2、搅拌速度 10 0 0r/min为最理想。在该种条件下测定了珠江入海四大口门虎门、横门、蕉门和斗门河口水体中PCBs含量分别为 2 .70 1、0 .999、2 .82 8和 1.16 1ng/L。     

高速公路路域景观绿化美化设计

随着人们对环境保护认识的不断提高和公路建设投入的不断加大 ,对高等级公路的景观再造提出了更高、更新的要求。文中从公路的景观与环境的协调方面探讨了进行公路路域景观绿化美化设计的设计思想和设计方法。     

圣奥古斯丁考古公园

圣奥古斯丁考古公园,位于哥伦比亚西南部的乌伊拉省,距首都圣菲波哥大约450公里。1995年联合国教科文组织将圣奥古斯丁考古公园作为文化遗产,列入《世界遗产名录》。圣奥古斯丁考古公园位于哥伦比亚西南部海拔1800多米的安第斯山区。这里气候温暖,降水丰富,印第安人的一支在这里孕育发展出了相当独特的圣奥古斯丁文化。圣奥古斯丁文化在公元8世纪达到鼎盛,后来同其他美洲文明一样,迅速地衰败、消失了。在方圆大约500公里的范围内,散布着许多圣奥古斯丁文化的墓地、神殿和石像。圣奥古斯丁的艺术家们,用黑曜石制成石斧,在玄武岩上雕刻出了精…     

Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.