苏15井水位趋势异常特征与江苏中强地震关系初探

在总结井孔水位异常的中长期、短期(临震)、后效不同阶段特征的基础上,提出三项异常指标:1、水位反向,速率(?)≥-20mm/月,V_(max)≥-40mm/月;2、异常幅度,H≥130mm;3、异常时间,T≥3月。井孔的5次水位趋势异常中,与3次江苏省5～6级中强震和1次南京地区3.1级地方震的对应关系较好,映震能力达0.8,不失为单井预测预报中强地震的一种有效方法而具推广价值。     

工业城市生活垃圾的预测量与对策研究

利用灰色理论中的GM(1，1)预测模型对某工业城市生活垃圾产生量进行预测。根据垃圾量的发展趋势。提出在分类收集的基础上采取综合利用、焚烧和卫生填埋的处理方法。并对综合处理方法中的管理与技术问题作了探讨。     

水体悬移质对重金属吸附规律研究——以长江宜昌段为例

随着长江三峡工程的建设 ,上游来水的流速在此减缓 ,随江水而下的大量泥沙在此沉淀 ,将使坝下 (长江中下游 )水中的悬移质浓度降低、粒径改变 ,从而改变水环境容量。利用长江宜昌江段的周年悬移质样及水样 ,研究了悬移质对重金属 (铜、锌、铅、镉及铬 )的吸附特征。结果表明 ,悬移质对上述金属的吸附可用Freundlich型及Langmuir型等温式较好进行拟合 ;当较高浓度的金属污染物排入江水后 ,在吸附及沉淀的共同作用下 ,浓度明显降低 ;单位悬移质的吸附量随悬移质浓度降低而上升 ,但总吸附量降低 ,从而导致水中的金属污染物的平衡浓度升高。所得结果为预测水环境容量提供了依据     

面源污染诱导嘉陵江沉积物中细菌群落结构与功能异变

通过分析嘉陵江沉积物中细菌群落多样性变化,揭示面源污染对嘉陵江水环境的影响,为嘉陵江流域的环境保护与资源利用提供依据.于2020年12月在嘉陵江面源污染型支流的入江口采集非面源污染样品、面源污染样品和面源污染干扰样品这3种类型沉积物.利用高通量测序技术分析嘉陵江不同类型沉积物中细菌群落结构、多样性及功能类型.结果表明：嘉陵江不同类型沉积物的理化性质和细菌群落多样性均存在显著性差异(P<0.05).沉积物细菌的优势菌群为变形菌门,其次为蓝藻菌门、绿弯菌门、放线菌门和酸杆菌门(相对丰度>1%),面源污染导致蓝藻菌门显著减少,促进酸杆菌门显著增加(P<0.05).水解氮、总氮、有机碳和pH值为嘉陵江沉积物细菌群落变化的主要影响因子.沉积物细菌群落主要涉及到了细胞过程、环境信息处理、遗传信息处理和新陈代谢4类一级代谢功能,二级功能在全局及概要图、碳水化合物代谢、氨基酸代谢和能量代谢等18类基因功能方面表现活跃,面源污染诱导了脂质代谢、外源生物降解与代谢、折叠、分类和降解和膜运输等主要二级功能发生异变(P<0.05).综上所述,面源污染造成沉积物细菌群落结构与功能发生变化...     

黑河上游不同植被类型土壤细菌群落多样性、功能及季节动态

土壤微生物群落与植物群落间的作用机制是探究生物地球化学循环过程和维持植被生态系统稳定的关键.黑河上游植被的垂直分布特征明显,选取垫状植被（CV）、灌丛草甸（HM）、森林草原（FS）、山地干草原（MS）和荒漠草原（DG）共5种典型植被样地,运用高通量测序技术分析冬、夏季不同植被类型土壤细菌的群落结构和多样性,基于FAPROTAX数据库进行群落功能预测,运用冗余分析、结构方程模型探讨驱动土壤细菌群落的主要环境因子,并揭示细菌群落变化的作用机制与季节差异.结果表明：①不同植被类型和季节下土壤理化性质差异显著,各指标随土壤深度的变化规律不同,森林草原（FS）的土壤含水率和碳氮养分含量更高;②细菌群落α-多样性指数在季节间的差异（P<0.05）大于植被类型（P>0.05）,冬季群落丰度整体高于夏季,物种多样性在冬季随海拔呈"倒U "型分布,夏季呈" W"型分布;③细菌群落结构和组成在门水平上无显著差异,优势种群为酸杆菌门（Acidobacteria）、变形菌门（Proteobacteria）和放线菌门（Actinobacteria）,但在属水平上随季节有明显不同;④土壤细菌群落的功能随植被类型和季节变化较小,均以化能异养、硝化和氨氧化作用为主;⑤影响细菌群落的关键因子存在季节差异,冬季为土壤温度（ST）、总有机碳（TOC）和pH,夏季为土壤含水率（SWC）、碳氮比（C/N）和pH;⑥土壤细菌群落受彼此关联的环境因子的协同作用,土壤理化性质对细菌群落多样性和功能的影响较植被类型更直接,改善土壤的碳、氮水平有助于提升细菌的物种和功能多样性.研究结果可为探索区域植被退化机制和维持高寒生态系统稳定提供参考.     

基于CNN-GRU的瓦斯浓度预测模型及应用*

为解决传统瓦斯浓度预测方法预测精度低和适用性不强等问题,提出运用卷积神经网络（CNN）提取瓦斯浓度时间序列的变化趋势及局部关联特征,应用门自适应矩估计（Adam）优化的控循环单元神经网络（GRU）,在关联特征基础上进行时序性预测的组合方法,并以铜川玉华煤矿监测数据为样本,对比CNN-GRU组合模型、传统机器学习模型LSTM和GRU模型的预测效果。研究结果表明:CNN-GRU模型的预测精度和收敛速度均优于LSTM和GRU模型;CNN-GRU平均绝对误差和均方根误差分别可降低至0.042,0.006,运行效率分别提高59.15%,35.04%,研究结果可为矿井瓦斯灾害防治提供依据。     

基于GAM模型的四川盆地臭氧时空分布特征及影响因素研究

为研究四川盆地臭氧(O_3)时空分布特征及其气象成因,对四川盆地18个城市2015—2016年国控环境监测站点和气象台站数据进行了研究分析.结果表明:2015—2016年四川盆地O_3污染愈发严重,高值污染区呈扩张态势,污染区主要位于盆地西部成都、德阳、资阳、眉山、内江一带和以广安为中心的周边区域.O_3浓度有明显的季节变化特征:夏季(110.70±41.52)μg·m~(-3)春季(95.24±41.23)μg·m~(-3)秋季(67.58±39.55)μg·m~(-3)冬季(47.17±41.15)μg·m~(-3).基于广义相加模型(GAM)分析发现O_3浓度与气压、气温、相对湿度、风速、日照时数、降水量间均呈非线性关系,其中日照时数、相对湿度以及气温对四川盆地O_3浓度影响较大,而风速、气压以及降水量对O_3浓度影响相对较小.通过构建GAM模型对四川盆地18个城市O_3污染的主导气象因子进行识别,并对2017年O_3浓度进行预测和检验,结果显示GAM模型能较为准确地预测四川盆地各城市O_3浓度的变化趋势.     

海军导弹装备结构件腐蚀寿命预测研究

针对装备腐蚀影响导弹战备值班时间、技术状态完好性等问题,通过分析海军导弹装备结构件腐蚀特点及服役环境特点,基于Wiener-Einstein过程随机理论,研究给出了导弹结构件腐蚀量增长下的退化失效模型,基于腐蚀量数据特点,给出了腐蚀寿命模型参数估计方法,该方法可为海军导弹装备腐蚀寿命预测、岛礁导弹装备维修决策、保障等工作提供技术支持和理论指导。     

基于MRMR-HK-SVM模型的PM2.5浓度预测

以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法（MRMR）提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的输入数据,同时构造混合核函数（HK）对传统的支持向量机模型（SVM）进行改进,最终建立MRMR-HK-SVM模型.实验结果表明,MRMR-HK-SVM模型有着更低的平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）,相较于传统SVM模型,预测结果平均绝对误差下降了26.9%,且能更加准确的追踪到PM_2.5浓度的突变时刻.可见,MRMR-HK-SVM模型具有更好的泛化能力,能够更加精确地预测PM_2.5浓度.