锑矿区酸性岩排水产生潜力预测研究

酸性岩排水(ARD)潜力预测研究对于预防、控制和治理金属矿山环境污染问题具有重要意义。本文应用酸碱估算法(ABA)和净产酸测试法(NAG),对贵州独山半坡锑矿区的19个代表性样品进行了产酸潜力评价,并应用各种分类标准对样品进行产酸能力分类。研究结果表明,所有的(废)矿石样品都具有产酸潜力(PAF),需要对(废)矿石进行有效的防控,以阻止酸性岩排水的产生。围岩样品的产酸潜力取决于采样点,尾矿样品没有产酸潜力(NAF)。ABA和NAG测试结果表明NAPP和NAGpH分类评价法适用于本研究区内样品ARD的预测评估。     

基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用

为了寻求有效控制和改善环境质量的相应措施,选用了英国伦敦Bloomsbury监测站的PM10小时平均浓度监测资料,采用“提前终止法”泛化改进的BP神经网络模型,预测PM1024 h内的小时平均浓度。结果表明：采用BP神经网络法对大气污染物浓度进行预测,预测相对误差在2%-48%之间,且绝大部分在2%-17%之间,预测精度较高,泛化能力较好,为大气污染物浓度预测提供了一种全新的思路和方法。     

汶川地震的异常及地震预测问题

汶川MS8.0级地震造成了巨大的灾害.我国对这个巨震未能作出预测,于是国内外各界对地震预测问题议论纷纷.笔者经过地震现场的调查与深入思考,认为汶川地震前是有异常的,之所以未能作出预测,根本上是因为地震预测的科学难关尚未突破,但还有与我国目前地震监测与预测工作上存在多方面的不足与问题有关;同时还认为,汶川地震的预测失败并不意味着地震不能预测,因为我国有规模宏大的地震监测台网,积累了大量的震例,取得了一定成功预测的经验,因此对未来的某些地震仍可作出成功预测并取得显著的减灾实效.     

管道防腐行业的粉尘危害及安全评价

在简要介绍管道防腐过程中粉尘的产生及其危害的基础上,采用LEC评价法和马尔柯夫链预测法对粉尘危害进行了安全评价,并提出了具体的防治措施,以保护操作人员的身体健康,确保生产的正常运行。     

基于神经网络的城市夜间环境监控与预测

因夜间天空亮度分布具有非线性变化特点,故引入神经网络算法,建立基于时间序列的夜天空亮度预测模型,夜天空亮度预测模型可为城市光污染防治提供评价依据.文章对神经网络的原理进行了论述,建立了基于时间序列预测模型.以测试数据为训练样本集,基于MATLAB(矩阵实验室,Matrix Laboratory的简称),采用改进的BP算法(误差反向传播算法)对网络进行学习训练,并对存在的误差进行了分析.基于时间序列BP神经网络的夜天空预测模型,当隐含层神经元数目为5,训练函数为L-M优化算法(trainlm)时,最大绝对误差可达到0.003 6 cd/m2,最大相对误差达到2.361 4%.结果表明,模型的运行结果与试验数据比较吻合,输出与目标矢量之间相关性也较好.     

城市垃圾填埋场项目环境影响评价工作探讨

垃圾填埋场作为环保手段的同时,其排放的污染物也对周边环境产生长久的负面影响,在建设前进行环境影响评价,分析论证环保措施的有效性,可以最大限度地将环境影响控制在一定范围内。结合实际案例,从污染源分析、环保措施论证、环境影响预测等几个方面对垃圾填埋场项目环境影响评价的几个重要方面进行论述。     

合成氨厂NH3无组织排放的环境影响及污染防治措施

以某合成氨厂为例,预测分析不同的气象条件下NH3无组织排放所造成的环境影响,并提出了污染防治措施。     

基于灰色预测模型与一元线性回归模型的煤矿瓦斯涌出量预测比较

在介绍灰色预测模型和一元线性回归模型的基础上,结合某煤矿实际,采用两种模型对瓦斯涌出量进行了预测,并对两种模型的预测值进行比较,结果表明:对基本符合线性关系的数据,采用灰色GM(1,1)模型较一元线性回归模型的预测精度要高。     

生态环境影响评价中经济评价方法研究

随着中国生态环境影响评价的开展,中国正在积极推进生态经济评价预测层次上的环评,对其评价方法提出了更高的要求。当前国内外所用生态价值评价方法缺乏环境与经济相联系起来和在决策中体现生态环评结果的方法,缺乏量化评价指标体系及评价方法,没有从系统的角度考虑一个动态的、复杂系统的环境影响因素。在系统分析生态环境影响评价中经济评价方法的基础上,对吉林省三岔子林业局天然林生态系统中保持水土、涵养水源、调节气候、净化大气等生态价值进行生态环境影响经济分析、预测、评价,首先建立该区天然林生态系统服务价值评估指标体系,并结合野外调查测量及实地数据分析,初步对天然林生态系统价值进行测算;其次利用灰色系统预测分析,对2009年-2028年三岔子林业局天然林生态系统价值进行预测,最后计算出天然林生态系统带来的经济效益。     

Forecasting the e ects of EU policy measures on the nitrate pollution of groundwater and surface waters

We used the interdisciplinary model network REGFLUD to predict the actual mean nitrate concentration in percolation water at the scale of the Weser river basin (Germany) using an area di erentiated (100 m 100 m) approach. REGFLUD combines the agro-economic model RAUMIS for estimating nitrogen surpluses and the hydrological models GROWA/DENUZ for assessing the nitrate leaching from the soil. For areas showing predicted nitrate concentrations in percolation water above the European Union (EU) groundwater quality standard of 50 mg NO3-N/L, e ective agri-environmental reduction measures need to be derived and implemented to improve groundwater and surface water quality by 2015. The e ects of already implemented agricultural policy are quantified by a baseline scenario projecting the N-surpluses from agricultural sector to 2015. The REGFLUD model is used to estimate the e ects of this scenario concerning groundwater and surface water pollution by nitrate. From the results of the model analysis the needs for additional measures can be derived in terms of required additional N-surplus reduction and in terms of regional prioritization of measures. Research work will therefore directly support the implementation of the Water Framework Directive of the European Union in the Weser basin.