人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

尕海湿地植被退化过程中有机碳及相关土壤酶活性变化特征

以青藏高原东缘尕海湿地不同植被退化程度样地为研究对象,采用定位研究与室内试验相结合的方法,研究植被退化过程对土壤有机碳和土壤酶活性的影响。结果表明：植被退化显著影响土壤有机碳含量和土壤酶活性,降低了土壤有机碳的含量和酶促反应效率,且这种影响随土层深度变化有所不同。四种植被退化阶段有机碳含量和酶活性均值总体上（0~100 cm）表现为未退化>轻度退化>中度退化>重度退化。不同土层中,20~40 cm土层的有机碳含量中度退化>轻度退化;0~10 cm土层中淀粉酶和纤二糖酶中度退化阶段活性值较高;20~100 cm土层中蔗糖酶重度退化阶段活性值最高,纤二糖酶活性重度退化>中度退化。同一退化程度土壤有机碳含量、蔗糖酶和纤二糖酶活性随土层深度增加显著降低（P<0.05）;淀粉酶和纤维素酶活性在>40 cm土层中活性值有所上升,整体呈波动下降趋势。     

基于土地利用与植被恢复情景的土壤侵蚀演变特征

基于土地利用与植被恢复情景,使用USLE和土壤风蚀方程对坝上地区水蚀和风蚀强度进行估算。结果表明：（1）2015年坝上地区风蚀、水蚀和总侵蚀强度均值分别为8.83±5.15 t·ha^-1·a^-1、4.37±6.62 t·ha^-1·a^-1和13.22±8.18 t·ha^-1·a^-1;风蚀占总侵蚀67%,水蚀占33%。（2）土地利用调整情景下,风蚀、水蚀和总侵蚀强度分别减少4.9%~9.9%、2.9%~8.3%和4.3%~9.3%;土地利用+植被恢复情景下,风蚀、水蚀和总侵蚀强度则分别减少6.3%~13.8%、5.2%~16.2%和5.9%~14.3%。（3）土地调整面积与风蚀强度减少率呈对数关系,与水蚀强度减少率呈指数关系,与总侵蚀强度减少率呈线性关系（P<0.01）。本文结果可以为土壤侵蚀方程计算及区域土壤侵蚀防治提供数据参考。     

三江源植被碳利用率动态变化及其对气候响应

本文基于MODIS GPP/NPP数据估算了三江源植被碳利用率（CUE）,结合气象数据和高程数据采用一元线性回归和相关分析法,探讨了2001~2017年三江源植被CUE的时空变化特征及植被CUE对气温、降水量和蒸散量变化的响应.结果表明：（1）三江源植被CUE年内3~10月表现为先增加后降低的变化趋势,其中6月植被CUE最高.（2）三江源年植被碳利用率位于0.73~1,平均水平为0.85;植被CUE空间上呈现北高南低,西高东低的分布特征.（3）整体上,三江源4~10月植被碳利用率与同期气温、降水量和蒸散量分别呈现正相关、负相关和负相关关系,降水量是影响三江源植被CUE变化的主要影响因素,气温为次要因素,蒸散量影响程度最小.     

中国乘用车塑料的动态物质流分析

结合行业信息并基于动态物质流模型,本文对1950~2050年间中国乘用车塑料流量与存量进行了历史测算与情景分析.历史测算表明：1950~2018年国内乘用车行业累计消耗了以聚丙烯（PP）、聚氨酯（PU）等为主的塑料3278万t,产生了337万t塑料废弃物;报废汽车拆解后的车用废塑料仅28%得到回收利用.针对未来情况,本文设计了乘用车保有量、单车塑料使用量两大关键因素下的不同情景组合.结果显示车用塑料存量及废塑料产生量将大幅增长,到2050年存量将达到0.7~2.7亿t,废塑料产生量将达到500~1600万t,汽车拆解和塑料再生等相关行业对此应充分关注.到2050年车用废塑料回收率若能提升至80%,将减少376万t/a的车用废塑料填埋或焚烧,显著减少环境风险.     

基于地形位置指数的赤水河流域植被时空变化研究

地形因子和植被覆盖是区域灾害评价的关键指标,也是山区型村镇建设生态安全评估的重要内容.为探析山区型村镇建设的生态约束条件,以赤水河流域为研究对象,基于1998—2018年SPOT_VGT NDVI数据,利用地形位置指数（Topographic Position Index,TPI）和坡度位置指数方法,研究了赤水河流域植被生长季NDVI时空变化及地形分异特征.结果表明:①赤水河流域内,1998—2018年植被生长季平均NDVI呈缓慢上升趋势,斜率为0.004 7;NDVI>0.60的集中连片区域主要分布在古蔺县北部、赤水市大部和习水县西北部,占赤水河流域总面积的8.42%;Sen's slope在0.009~0.015区间时,赤水河流域植被生长增强趋势最明显,主要集中分布在赤水河中上游、二道河以及下游的大同河干流地区.②TPI在-39.4~34.3区间的面积最多,为6 221.63 km2,占赤水河流域总面积的34.05%;将赤水河流域坡度类型划分为山脊、上坡、中坡、平坡、下坡、山谷6个坡度位置类型,其中,中坡面积（7 792.02 km2）最大,占流域总面积的42.64%,表明TPI数值较小且坡度大于5°的区域是赤水河流域地形主体.③赤水河流域植被在山脊的平均NDVI最高,为0.747,且山脊平均Sen's slope最高,为0.007 2;山谷平均NDVI最低,为0.709.研究显示,赤水河流域植被分布在118.5~486.9的TPI区间或分布在山脊处时整体生长较好,且生长增强趋势最明显.      

基于在线监测的江河入海径流通量计算方法研究与应用——以辽河口为例

随着入海流量在线监测技术的兴起,本文从流量在线监测技术原理和步骤出发,对入海流量在线监测的主要技术环节进行了梳理,给出了综合、全面的江河入海径流通量流程化计算方案,并将其应用到了辽河入海径流通量计算实例中。本文的研究为江河污染物排海量的准确估算和入海流量在线监测技术的推广提供了支持。     

基于高分1号影像的森林植被信息提取

实时最新森林植被信息的提取是林业航空植保作业的必要前提。论文以安徽省蚌埠市为研究区域,探讨了基于高分1号卫星遥感数据在亚热带农林植被混合地区的森林植被信息提取。根据植被物候信息差异选择了提取森林植被信息的5个关键时期高分影像,采用分区决策树方法监测森林植被的空间分布和面积信息,并与未分区决策树法的提取结果进行比较。结果表明：采用分区决策树法和未分区决策树法对于大中尺度森林植被信息提取的总体精度均优于85%。但分区决策树森林植被提取总体精度达到90.72%,较未分区决策树法提高3.80%、4.65%,Kappa系数达到0.81,较未分区决策树法提高约0.07~0.10,结合植被物候信息的分区决策树森林植被提取法好于未分区决策树法,能够满足林业航空植保作业的精度需求。具有较高空间分辨率、宽覆盖、短重访周期的高分1号影像,对于大区域的林业航空植保当年最新森林植被信息的提取表现出较大的潜力。