高架源大气SO2水平扩散参数的遥测研究

应用加拿大ＣＯＳＰＥＶ Ｖ型相关光谱仪遥测高架源烟羽ＳＯ２浓度剖面，测定烟羽高度处的风向，对Ｅｕｌｅｒｉａｎ平均剖面数据处理及计算σｙ进行了探讨，并用以验证Ｂｒｉｇｇｓ模式，为实测大气扩散参数提供了新的科学方法。     

最小化聚丙烯制品沉降斑的注塑工艺优化

基于CAE,通过Taguchi实验分析注塑工艺参数对PP制品沉降斑的影响,找出其中影响较大的因素作为重点关注参数,实现了注塑工艺的优化,改善了制品表面沉降斑,从而明显提高了制品的表面质量。     

稳定和提高IC反应器COD去除率的探讨

结合实际的柠檬酸废水处理工程,对影响IC反应器稳定运行的pH值范围、温度条件、有毒有害物质、预酸化度等因素进行了分析,并做了详细的探讨.严格按照IC反应器的进水要求及优化的工艺参数运行IC反应器,COD的月平均去除率均达到90%以上.     

无色硫细菌处理含硫废水的试验研究

在升流式填料塔中,通过污泥训化产生大量的硫杆菌,从而形成稳定生物膜.采用循环单因素实验研究和分析硫化物容积负荷与溶解氧(DO)共同作用下硫化物(S2-)的去除规律、硫酸盐的生成规律以及单质硫的生成率,并对建立的模拟方程进行验证.结果表明,DO是影响反应器顺利启动和稳定运行的主要因素;同时pH值对处理效果的影响也比较大;高浓度S2-有利于其本身的去除;有机物负荷对生物除硫效果影响不大;在水力停留时间(HRT)大于30min时,除硫效果基本没有很大变化.     

基于鱼群算法优化的空号质量评价普适模型

在设定各项空气污染物的明显危害浓度"参照值"基础上,提出一个适用于多项污染物的幂函数加和型空气质量评价综合指数公式,该公式的特例也可作为单项指标的空气质量评价.采用鱼群算法优化公式中的参数,得出优化后适用于多项污染物的空气质量综合评价普适指数公式.公式被应用于多个实例分析计算,并与其他若干评价方法评价结果相比较,结果表明:该公式不受污染物种类和数目多少的限制,形式简便,计算快速,使用方便,具有通用性、可比性和实用性.     

紫叶李叶片色素含量及叶绿素荧光动力学参数对SO2胁迫的响应

以盆栽紫叶李的2年生嫁接苗为试材,采用人工静态熏气装置分析了不同浓度SO2(0～22.8 mg·m-3)胁迫条件下(16d)紫叶李叶片光合色素含量及荧光动力学参数的变化情况.研究结果显示:在SO2浓度为5.7Mg·m-3的胁迫下,叶绿素a(Chla)、叶绿素b(Chlb)、Chla/Chlb、总叶绿素和类胡萝卜素(Car)含量均比对照增加,在其它浓度处理下均减小,且与对照间差异显著(11.4mg-3m胁迫下叶绿素a和类胡萝卜素除外).在SO2浓度小于11.4mg·m-3时,紫叶李叶片花青苷和类黄酮含量随着胁迫强度的增强而增加(与对照间差异显著,P<0.01);而在SO2浓度大于11.4rag·m-3时则随着胁迫强度的增强而降低(与对照间差异显著,P<0.01).荧光动力学参数中,PSⅡ原初光能转化效率Fv/Fm随着胁迫强度的增强呈现先增加后降低的变化趋势,PSlI潜在活性Fv/F.、光化学淬灭效率qP随着胁迫强度的增强而减小,而荧光非光化学淬灭效率gN 却随着胁迫强度的增强而增加.研究结果表明,紫叶李苗木在低浓度SO2 (小于11.4mg·m-3)胁迫下通过自身较强的保护系统使机体免受伤害;而在高浓度SO2(大于11.4rag·m-3)胁迫下通过增加qN耗散过剩的光能和提高qbPSⅡ消耗多余能量来保护光合器官免受损伤,但叶片的光合色素含量和其它荧光参数均受到不同程度的影响,紫叶李叶片受到伤害与PsⅡ反应中心失活有关.     

基于改进遗传算法率定水质参数的研究

提出一种新的优化准则函数,结合改进的加速遗传算法,能够求得全局最优的水质参数。实例计算结果表明,新算法具有较高的精确度和良好的优化性能。     

酸性矿井水运移的动力学预测模型及模型参数分析

分析了酸性矿井水在含水层中运移的规律,充分考虑了地下水密度变化对浓度分布的影响,提出了酸性矿井水迁移转化的动力学环境预测耦合模型,采用Galerkin有限元方法和Picard迭代法相结合对耦合模型进行了离散,并对酸性矿井水迁移问题进行了模拟分析,通过室内土柱实验求得了基本参数,探讨了模型参数的变化对酸性矿井水运移的影响,为定量研究土壤中酸性矿井水在土壤-水环境中分配与去向提供理论依据。     

DEM格网尺度对AnnAGNPS预测山地小流域径流和物质输出的影响

为了解流域地形空间参数和其它参数的精度对农业非点源污染模型AnnAGNPS预测准确性的影响,利用三峡库区黑河小流域观测资料校准了AnnAGNPS模型,分析了1.5-12.5m格网尺度DEM对地形参数和模型负载输出的影响.结果表明,1.5～12.5m格网尺度DEM对流域径流量、洪峰流量、总N输出影响不显著,但对泥沙、总P、有机碳输出影响显著.三峡库区类似小流域宜采用5m格网尺度DEM,AnnAGNPS模型较不适合于尺度较小、坡度较大的小流域泥沙负载预测.     

Assessment of physically-based and data-driven models to predict microbial water quality in open channels

In the present study,a physically-based hydraulic modeling tool and a data-driven approach using artificial neural networks (ANNs) were evaluated for their ability to simulate the fate and transport of microorganisms in a water system.To produce reliable data,a pipe network was constructed and a series of experiments using a fecal coliform indicator (Escherichia coli 15597) was conducted.For the physically-based model,morphological (pipe size,link length,slope,etc.) and hydraulic (flow rate) conditions were used as input variables,and for ANNs,water quality parameters (conductivity,pH,and turbidity) were used.Both approaches accurately described the fate and transport of microorganisms (physically-based model: correlation coefficient (R) in the range of 0.914 – 0.977 and ANNs: R in the range of 0.949 – 0.980),with the exception of one case at a low flow rate (q = 31.56 cm 3 /sec).This study also indicated that these approaches could be complementarily utilized to assess the vulnerability of water facilities and to establish emergency plans based on hypothetical scenarios.