pUCD-recA重组发光菌构建及对遗传毒性污染物响应作用

基因重组发光菌在水质毒性的评价中具有重要的作用,本研究从分析污染物毒性损伤的机制出发,构建新型pUCD-recA基因重组发光菌. 用PCR法从大肠杆菌W3110中扩增recA基因,将其与pGEM-T easy载体连接后测序.测序正确的recA片段及pUCD615载体均用BamHⅠ、EcoRⅠ双酶切,连接后电转化导入宿主菌JM109.挑取克隆,提取质粒用PCR鉴定,阳性克隆再进行测序.将构建成功的pUCD-recA载体转化入大肠杆菌RFM443,加入相应的遗传毒性污染物,观察发光响应作用.结果表明,recA基因PCR扩增出的片段为293　bp,测序结果与GenBank中的recA序列进行BLAST比对,同源性为99％,表明扩增序列正确.与pUCD615载体连接后的测序结果表明,recA基因已正确地插入到pUCD615的多克隆位点,方向和读码框正确,重组发光菌载体构建成功.将构建好的重组载体转化入RFM443宿主菌,加入遗传毒性污染物观察响应效果.丝裂霉素C（MMC）对pUCDrecA重组发光菌诱导效果最好,0.01 mg/L即可有很好的响应曲线;N′-甲基N′-硝基亚硝基胍（MNNG）则在50～100 mg/L时可发挥最佳响应作用.     

复杂电磁环境下野战气象装备保障探析

从野战气象装备保障的实际出发,简要、定性地分析了野战气象装备当前所面临的电磁环境,提出了野战气象保障分队必须强化野战气象装备指挥、维修、器材供应及防护等＂四个能力＂。在此基础上,进一步阐明了野战气象装备保障建设和准备需把握的问题。     

基于大数据分析与认知技术的空气质量预报预警平台

为深入认识区域大气污染现象规律,完善并提高城市空气质量预报预警能力,提高大气污染治理决策支持能力,开展城市污染成因分析与空气质量预报预警研究是十分必要的。本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于大数据分析与认知技术的专业先进的大气环境业务应用系统体系。该体系基于底层统一的数据资源中心,融合各类不同类型的空气质量监测、不同预报系统的产品数据以及基础辅助数据,建立数据汇交、共享、质控管理机制,通过上层预报预警、综合分析、案例分析、应急决策支持四大子系统,从多模式集合预报结合专家调优支撑高性能预报会商应用,从大数据融合时空关联分析深度挖掘大气复合污染特征与污染成因,从多维度历史污染过程和天气形势全自动化认知分析支撑重污染过程研判,从业务化仿真情景方案与污染溯源助力专业应急决策。最后,通过在北京市环境保护监测中心的系统实现证明体系的高性能、稳定性和实用性。     

基于GIS的太湖蓝藻预警系统研究

蓝藻爆发恶化了太湖水质,严重降低了太湖的使用功能。文章分析太湖蓝藻爆发的影响因素,结合预警模型和GIS技术,描述了太湖蓝藻预警系统的设计与实现流程,为太湖蓝藻预警提供科学、合理的辅助决策支持。     

基于多核LS-SVM的河涌水质预测模型

研究了多变量非线性河涌水质预测问题,提出了多核最小二乘支持向量机河涌水质预测模型。模型采用协同结构的非线性函数将水质时序样本映射到高维特征空间,进行多元线性回归。然后将该回归问题转化成半无限线性规划问题,运用交换集法求解。文章利用东江流域河涌水质数据进行了拟合预测实验,结果表明,与单核最小二乘支持向量机河涌水质预测模型相比,多核模型的预测误差减小了23%以上,它较单核模型具有更高的预测精度和更好的泛化推广性能。     

基于改进的PSO优化LSSVM参数的松花江哈尔滨段悬浮物的遥感反演

悬浮物是松花江水质和水环境评价的重要参数之一.利用在松花江哈尔滨段江面上29个采样点的实测高光谱和悬浮物浓度数据,用20个采样点数据为训练集,9个采样点数据为测试集.将机器学习和全局优化智能计算方法引入,应用改进的粒子群(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,以均方根误差RMSE为适应度函数,根据迭代得到LSSVM最优参数值,用700 nm和750 nm光谱反射率比值(R700/R750)为特征变量,悬浮物数据为目标变量,用训练集数据训练得到反演模型,使用测试集数据进行验证.结果表明,此模型收敛速度快,精度高,得到预测值的均方根误差RMSE为10.11 mg·L-1,平均绝对百分误差MAPE为10.72%,模型决定系数R2为0.952,该方法可用来对其它水质参数反演预测提供参照.     

Prediction of effluent concentration in a wastewater treatment plant using machine learning models

Of growing amount of food waste, the integrated food waste and waste water treatment was regarded as one of the efficient modeling method. However, the load of food waste to the conventional waste treatment process might lead to the high concentration of total nitrogen (T-N) impact on the effluent water quality. The objective of this study is to establish two machine learning models—artificial neural networks (ANNs) and support vector machines (SVMs), in order to predict 1-day interval T-N concentration of effluent from a wastewater treatment plant in Ulsan, Korea. Daily water quality data and meteorological data were used and the performance of both models was evaluated in terms of the coefficient of determination (R²), Nash–Sutcliff efficiency (NSE), relative efficiency criteria (d_rel). Additionally, Latin-Hypercube one-factor-at-a-time (LH-OAT) and a pattern search algorithm were applied to sensitivity analysis and model parameter optimization, respectively. Results showed that both models could be effectively applied to the 1-day interval prediction of T-N concentration of effluent. SVM model showed a higher prediction accuracy in the training stage and similar result in the validation stage. However, the sensitivity analysis demonstrated that the ANN model was a superior model for 1-day interval T-N concentration prediction in terms of the cause-and-effect relationship between T-N concentration and modeling input values to integrated food waste and waste water treatment. This study suggested the efficient and robust nonlinear time-series modeling method for an early prediction of the water quality of integrated food waste and waste water treatment process.     

复杂电磁环境下装备保障训练效果评估研究

介绍了复杂电磁环境下装备保障训练效果评估的主要内容,建立了复杂电磁环境下装备保障训练效果评估指标体系。基于模糊综合评判方法,建立了复杂电磁环境下装备保障训练效果评估模型,并给出了具体计算步骤。该模型可为部队开展复杂电磁环境下装备保障训练效果评估提供方法支持。     

海上舰船装备维修保障建设探讨

在信息化海战的条件下,对舰船装备的破坏性、毁灭性打击的力度不断增大,对海军舰船装备维修保障能力提出了新的要求.在分析了海上舰船装备维修保障使命任务的基础上,明确了加强海上舰船装备维修保障体系建设的具体内容,并提出了具体措施,大大增强了我海军舰艇装备的可靠性和可维修性,提高了舰艇部队的整体作战能力.     

城市生态系统协调发展仿真研究——以武汉市为例

以武汉市为例,通过定性和定量方法建立了一套相对完整的评价指标体系.以主成分分析和协调发展度模型计量得到的武汉市1988～2004年协调发展度值作为输出,以偏最小二乘法筛选出协调发展度的重要影响因子作为输入,尝试采用支持向量机对武汉市总体规划期间(2005～2020年)的协调发展状况进行了模拟研究,研究结果表明,1988～2004年武汉市经济、社会、资源环境的耦合状态由严重失调逐渐趋向勉强协调,这期间工业固体废物排放量和基尼系数是协凋发展最重要影响因子.根据预测结果,武汉市在总体规划期间城市发展呈现出良好的协调发展态势,但2010和2020年的协调发展度值均小于总体规划目标值;即按照目前的状态发展下去,武汉市到2010和2020年不能达到规划既定的目标.针对仿真结果,提出了武汉城市生态系统协调发展的对策与建议.