样本优化核主元分析及其在水质监测中的应用

核主元分析(KPCA)方法通过核变换将输入空间映射到高维特征空间,在特征空间进行主元分析。由于KPCA不适合大样本数据建模与分析,因此建模数据的选取非常重要,合理的数据样本可以简化运算,提高核主元分析的诊断准确度。文章提出一种优化数据样本的KPCA方法,利用相似度函数的方法实现样本优化,再建立核主元分析模型,提取数据特征信息,并将该方法应用到水环境监测的传感器故障诊断中,通过试验分析,验证了该方法的有效性。     

环境雌激素生物效应的作用机制研究进展

环境雌激素(Environmental Estrogens, EEs)种类繁多、来源多样且分布广泛,大量工业添加剂、食品添加剂和农药类物质已被证实具有雌激素活性。EEs对人体生殖、神经、免疫等系统生物毒性,已经引起了公众的普遍关注。近年来的研究表明,EEs不仅可以结合雌激素核受体(nuclear Estrogen Receptor, nER)干扰正常的雌激素基因组信号通路,还能活化雌激素膜受体(membrane Estrogen Receptor, mER)引发快速的雌激素非基因组信号转导途径。本文总结了EEs通过nER、mER介导的多种雌激素基因组和非基因组信号途径及其产生的生物学效应,综述了在其毒理学作用机理基础上发展的环境样品的雌激素活性评估和EEs混合物的联合作用研究,以期为该类污染物的筛查、风险评估和进一步的机制研究提供参考。     

大庆地区主要排水干渠水质和底质遗传生物毒性测试的探索

探讨了用蚕豆根尖细胞微核技术测试大庆地区主要排水干渠水质及底质的遗传毒性。并且通过污染指教PI值来研究水质底质的的综合毒性。结果表明作为一种灵敏度高、成本低廉的生物毒性监测方法，将在环境监测领域中有着广阔的应用前景。     

α-萘酚对小球藻谷胱甘肽及其还原酶的影响

研究了--萘酚对2种小球藻谷胱甘肽-包括还型谷胱甘肽GSH与氧化型谷胱甘肽GSSG-含量及其还原酶-GR-活性的影响.结果表明,低浓度--萘酚对藻细胞的谷胱甘肽水平和GR活性有显著的激发作用,随着--萘酚浓度的升高,普通小球藻和蛋白核小球藻的GSH含量、谷胱甘肽总量及GR活性均有所提高,并分别在5mg/L和10mg/L时达到最大值,而GSSG均不断下降且在相同浓度下-2 mg/L-至最小后开始上升.GSSG/GSH先降后升的变化说明藻细胞在--萘酚胁迫下膜脂过氧化加剧,而GSH、GR在清除活性氧、消除过氧化方面起了重要作用.     

机器人在核与辐射事故应急中的应用展望

随着核能行业的持续发展,核与辐射事故时有发生。由于核与辐射事故所特有的放射性照射,给事故应急带来了极大的困难。因此,在核与辐射事故应急现场有效地使用机器人就显得尤为重要。分析了在核与辐射事故现场使用机器人的必要性和可行性,通过对机器人在福岛核事故中的应用分析,指出了机器人在核与辐射事故应急中存在的不足,并对研制开发适用于核与辐射事故应急的机器人提出了建议。     

中国物流业高质量发展的测度评价:区域差异与动态演进

基于新发展理念,构建物流业高质量发展评价指标体系,评价2011—2019年我国30个省份物流业发展水平,进而分析我国物流业发展水平的地区差异、空间关联模式及时空演变规律,并运用Markov链方法进行“俱乐部趋同”研究。结果表明:①我国物流业发展水平呈稳步增长的发展态势,绿色和协调方面水平更高。②我国物流业发展水平整体上存在着显著的区域差异,东部沿海地区远超其他地区,东北、西北和西南地区明显偏低。③我国物流业发展水平存在显著的空间正相关性,实现高质量发展的省份主要集中在北部和东部沿海地区,而低质量发展区主要集中在西北地区,且存在较强的“俱乐部趋同”现象与空间溢出效应,发展水平较高的省份对周边省份物流业发展具有促进作用。④经济发展水平、人力资本、城镇化和产业结构对我国物流业高质量发展具有促进作用。     

基于规范变换与误差修正的回归支持向量机的环境系统预测

为了建立不同环境系统皆能规范、统一、简洁、实用的回归支持向量机预测模型,针对传统的回归支持向量机预测模型存在结构不能普适、规范和统一及用于大样本、多因子预测会出现学习效率低、求解精度差的局限,提出适用于环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的设计原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子;为提高样本的预测精度,还提出预测样本的模型输出的误差修正法.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,由有m个规范影响因子的每个建模样本生成m个"等效"训练样本,从建模样本中,选择各影响因子的最大规范值组成训练样本集的"参考样本",计算核函数中每个训练样本相对于"参考样本"的范数;并应用优化算法优化模型参数,建立适用于预测量及其影响因子规范值的仅有2个或3个支持向量的两种简单结构的回归支持向量机预测模型.将基于规范变换的两种简单结构的回归支持向量机模型与相似样本误差修正法相结合,用于河津大桥监测断面6个样本的COD月平均值预测,并与多种传统预测模型和方法进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,两种模型的预测值十分接近;此外,两种预测模型用于6个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.09%、2.79%,均远小于传统的投影寻踪回归预测的41.63%、支持向量机预测的40.99%、灰色神经网络预测的25.94%和马尔可夫预测的10.16%;而两种预测模型对异常样本预测的最大的相对误差绝对值分别为5.85%、5.13%,更加远远小于传统的4种预测模型的169.07%、180.45%、68.44%、41.96%.两种基于规范变换的回归支持向量机预测模型简洁、普适、规范和统一,避免了"大样本数困难",提高了学习效率和模型的预测精确度,对其他预测建模法也有借鉴作用.     

铜绿微囊藻与蛋白核小球藻的快速定性研究

铜绿微囊藻和蛋白核小球藻是藻类水华常见的优势藻,二者形状大小较为相似,不易区分,采用浮游植物流式细胞仪,初步研究了铜绿微囊藻和蛋白核小球藻的快速检测和区分技术。通过对比选择具有区分优势的参数指标,即代表细胞内颗粒复杂程度的侧向散射信号(SWS)的均值指标和代表叶绿素含量的红色荧光信号(FL Red)的均值指标,对两藻种进行了多维度的筛选和区分。根据选择的参数指标,导出对应的特征信号图谱,进一步考察其信号图谱的特征性。经研究表明区分藻种的一级指标是信号强度,二级指标是信号光滑度。     

氮磷比对蛋白核小球藻和塔玛亚历山大藻种间竞争的影响

通过单独培养和共同培养的方法,以Na NO3和KH2PO3为氮源和磷源,研究了氮磷比(4、6、9、10、13、16、22、36和91)对蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)和塔玛亚历山大藻(Alexandrium tamarense)生长和种间竞争的影响,并对其作用机制进行了探讨.结果表明:在单独培养模式下,蛋白核小球藻在N/P为4~22时生长适宜,N/P22时生长受抑制,而塔玛亚历山大藻在N/P为4和6时生长适宜,N/P6时生长受抑制;在共同培养模式下,蛋白核小球藻具有竞争优势,而塔玛亚历山大藻的生长受抑制,且N/P为13和16时蛋白核小球藻种群竞争优势最明显;蛋白核小球藻和塔玛亚历山大藻的培养滤液对彼此生长均未产生抑制作用,由此推测,两种微藻的种间竞争主要以资源利用性竞争为主.结果可为开发利用饵料藻进行赤潮生物防控提供一些理论依据.