基于环境因子和邻近信息的土壤属性空间分布预测

为探索乡镇尺度上土壤属性空间分布预测的最佳方法,以江西省万年县齐埠镇为例,借助四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子（地形因子和植被覆盖指数）和邻近信息[w（有机质）与w（速效钾）],构建OK法（普通克里金法）、RK1法（仅基于环境因子的回归克里金法）以及RK2法（基于环境因子和邻近信息的回归克里金法）对齐埠镇耕地表层（0~20 cm）土壤w（有机质）、w（速效钾）空间分布进行预测.结果表明:齐埠镇土壤w（有机质）平均值为35.03 g/kg,w（速效钾）平均值为96.73 mg/kg,均为中等空间变异性.对62个样点进行建模,16个测试样点进行独立验证的误差分析表明,RK2法对土壤w（有机质）、w（速效钾）预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差较OK法分别降低了18.05%、18.01%、21.77%和7.25%、9.49%、9.84%;较RK1法分别降低了22.48%、20.91%、22.02%和9.27%、12.61%、13.52%.研究显示,RK2法明显提高了土壤w（有机质）、w（速效钾）空间分布模拟精度,并且存在改进和提高的空间.      

Employing the shared socioeconomic pathways to predict CO2 emissions

Predicting CO₂ emissions is of significant interest to policymakers and scholars alike. The following article contributes to earlier work by using the recently released “shared socioeconomic pathways” (SSPs) to empirically model CO₂ emissions in the future. To this end, I employ in-sample and out-of-sample techniques to assess the prediction accuracy of the underlying model, before forecasting countries’ emission rates until 2100. This article makes three central contributions to the literature. First, as one of the first studies, I improve upon the Representative Concentration Pathways (RCPs) by incorporating the SSPs, which did not exist when the RCPs have been released. Second, I calculate predictions and forecasts for a global sample in 1960–2100, which circumvents issues of limited time periods and sample selection bias in previous research. Third, I thoroughly assess the prediction accuracy of the model, which contributes to providing a guideline for prediction exercises in general using in-sample and out-of-sample approaches. This research presents findings that crucially inform scholars and policymakers, especially in light of the prominent 2 °C goal: none of the five SSP scenarios is likely to be linked to emission patterns that would suggest achieving the 2 °C goal is realistic.     

铁路专用线声环境影响评价

针对新建铁路专用线沿线的环境特征，提出了铁路专用线声环境影响评价的程序、内容和方法。在目前缺乏新建铁路噪声预测模式的情况下，提出了应对铁路边界噪声、不同距离处的铁路噪声、敏感点噪声、鸣笛噪声进行预测，并以某铁路专用线声环境影响评价为例，对上述四种噪声进行了预测，通过预测得到铁路两侧的声环境状况，并以此为依据提出了铁路噪声的防治对策，以保证铁路专用线沿线声环境质量。     

基于人工神经网络模型预测ABR反应器处理效率

ABR反应器的处理效率受多方面的因素影响，本文通过BP人工神经网络，利用ABR反应器进水CODcr浓度、容积负荷、温度、稳定运行时间四个参数对其反应器处理效率进行预测。结果表明，BP人工神经网络可较好的用于ABR反应器处理效率的预测，具有较高的精度，在实际生产中，可以运用人工神经网络，对ABR反应器的运行参数进行调整，使之达到最优化的运行状态。     

兰州市废旧手机产生量预测分析研究

手机普及率日益提高,随之产生的废弃量也日益增多,分别采用时间梯度模型、市场供给A模型、斯坦福(stanford)模型对兰州市2013年-2022年废旧手机的产生量进行了预测.结果显示,不同模型预测结果之间存在较大差异,市场供给A模型和斯坦福(Stanford)模型的预测结果比较接近,均大于时间梯度模型的预测结果,三种模型预测的兰州市2022年废旧手机的产生量分别为40.40万、46.67万和21.04万部.总体上看,兰州市废旧手机的产生量增长趋势较快.     

工业园区综合难降解废水深度处理实验研究

某工业园区综合废水处理厂设计规模5.0×104m3/d,原设计出水执行《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)一级B标准,需将出水标准提高到一级A排放标准.分别采用混凝沉淀法和高级氧化法深度处理二级生化出水.小试试验结果表明:二级生化出水CODcr在62~75 mg/L左右,PAC、Al2(SO4)3及PFS三种絮凝沉淀药剂处理出水CODcr去除效果均不明显,不能稳定达到一级A排放标准.芬顿催化氧化的pH=5,FeSO4+H2O2投加量为(200+100)mg/L;臭氧氧化的O3投加量33 mg/L,其出水CODcr均能达到一级A排放标准.     

Ru-Ta/Ti阳极电解深度处理垃圾渗滤液

采用Ru-Ta/Ti三元电极为阳极,以不锈钢电极为阴极对垃圾渗滤液生物处理出水进行了电解处理研究,以COD为控制指标.重点研究了电解电压、电解时间、pH值、曝气量、电解质的添加等因素对电解处理效果的影响.研究结果表明:电压为7 V、处理时间为30 min、pH=9、曝气量为0.04m3/h、添加电解质为MnⅡ的条件下电...     

焦化行业环境风险预测应用

以焦化行业中典型企业——徐州某焦化生产企业年产100万t捣固焦生产线项目为例,采用新的评价体系和数学模式对项目环境风险进行定量的预测评价,在环境风险定量预测方面作出了有益的尝试,对同类焦化行业环境风险预测及防范具有很好的借鉴意义.     

BP 神经网络模型在环境气象灾害预测中的应用研究--以湖南省为例

依据环境气象数据与自然灾害统计数据,建立BP神经网络模型,对湖南主要气象灾害（洪灾、旱灾、冰冻灾）及受灾经济损失进行实例预测,将在MATLAB7软件中的仿真结果与传统的多元线性回归模型分析结果进行比较和误差分析。结果表明,BP神经网络模型在洪灾、旱灾受灾率方面的预测效果和精度优于多元回归模型,而由于冰灾训练样本不足及经济损失与输入因子的线性相关程度高,在冰灾与受灾经济损失率方面稍逊于多元回归模型。     

2014年-2020年江苏省城镇化的边际资源环境影响预测分析研究

利用历史数据,选取合适计算模型,定量预测了2014年-2020年江苏省城镇化边际资源环境影响,即以与城镇化发展密切相关的资源使用量或者城镇生活污染物排放量较上一年的增量,除以当年城镇化率增量,得到江苏省城镇化水平每提高一个百分点带来的资源环境影响,以期为江苏环境管理及政府综合决策提供切实有效的数据依据.结果表明:未来7年,江苏省城镇化率每上升1个百分点,增加城镇生活用水量约0.5亿立方米、城镇建设用地面积16万亩;增加城镇生活污水排放量1.15亿吨、生活氮氧化物排放量10 228吨、生活垃圾产生量36.4万吨;减少生活COD排放量7 549吨、生活氨氮排放量762吨、生活二氧化硫(SO2)排放量371吨.