调引太湖水改善苏州市水动力条件研究

基于苏州地区独特的地理位置,简述引水改善该地区水环境的必要性,拟定了3种调水方案,利用感湖河网数学模型,对3种方案调水后主要河道的水动力条件进行预测,分析了各河道调水后的水动力变化趋势,提出了利用太湖水自流引水改善苏州市水环境的最佳方案.     

洱海水质分析及综合评价

本文择取整理了１９８０－１９９０年洱海水质监测资料，选用ＰＨ值，溶解氧、ＢＯＤ５高锰酸盐指数、ＴＮ和ＴＰ６个项目，分析和综合评价洱海水质在枯，丰，平不同水文期的质量及变化规律。洱海水质在平水期属Ⅰ类，丰水期属Ⅱ类，枯水期属Ⅲ类。     

青藏高原土地开发潜力与对策

青藏高原土地辽阔 ,地势高寒 ,农林牧各类土地资源的质量与数量很不平衡 ,开发潜力不一。提高现有耕地的单产水平 ;加强草场建设 ,提高畜产商品率 ;禁伐和保护天然林,积极发展经济果木与林下资源的生产 ,乃是高原土地合理开发 ,农业持续发展的重要对策     

流域环境规划的可视化技术

介绍了应用于流域环境规划中的图形图片方式、多媒体影像方式、地理信息可视化以及虚拟现实4种类型的可视化技术,并对流域环境规划的不同阶段、不同内容的可视化应用进行了阐述。     

江西鄱阳湖区ZK01钻孔孢粉记录及其古环境信息

通过对鄱阳湖ZK01钻孔的近7300~50 a BP孢粉记录进行研究,根据岩芯中孢粉主要种属类型及含量变化特征共划分出9个孢粉组合带。同时根据孢粉记录尝试恢复了鄱阳湖流域的古植被和鄱阳湖区的水域面积变迁特征,以及地区气候冷暖变化。其中利用亚热带乔木花粉和山地针叶林植物花粉之间百分比含量差值的变化特征,对鄱阳湖流域近2760 a BP以来的冷暖气候变化进行较为详细的探讨。     

洞庭湖浮游植物调查与水质评价

报道了1995年至1997年洞庭湖浮游植物群落的调查结果，共鉴定出浮游植物7门50属82种，并结合水化学指标，对洞庭湖水质作了初步评价。     

太湖水中降解苯酚细菌的分布与降解能力研究

太湖水中降解苯酚的细菌有3个属，分别是假单胞菌属、微球菌属和芽孢杆菌属。芽孢杆菌属和假单胞菌属是降解苯酚的主要细菌。未驯化细菌对1mg/L苯酚的降解率介于70％～85％。驯化细菌对苯酚的降解能力有了很大提高，对60mg／L苯酚的降解率达到了60％，86％。CS1培养基适宜测试未驯化细菌对苯酚的降解能力，测试驯化细菌则要用CS2培养基。     

湖泊富营养化的防治对策与展望

由于工业化的发展和人类生产活动的加剧,大量有机污染物不断排入湖泊并在其中积累,致使湖泊产生了富营养化现象,已成为日益突出的环境问题.文中论述了湖泊富营养化的现状及危害,分析了产生的原因,并概括和比较了现有的国内外的防治措施,指出生态修复是治理的最佳出路.结合国内外湖泊的治理经验,并对今后的发展方向进行了展望.     

滇池二维分层水质模拟研究

将三维问题“二维化”的分层迭代计算方法引入滇池水质模拟中，建立了湖泊二维分层水质模型，对滇池流场和总氮浓度场分两层进行了模拟计算，计算结果表明，该模型应用于滇池是成功的。     

Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.