多种环境雌激素对淡水鱼联合毒性作用的预测和评价

为预测和评价多种环境激素对生物的联合毒性效应,通过对雄性鲫鱼卵黄蛋白原诱导作用探讨了17β-雌二醇、17α-乙炔基雌二醇、双酚A、辛基苯酚等几种环境雌激素联合作用的环境影响.确定了每种化合物的剂量-效应曲线,混合物由单个化合物等毒性固定浓度比例混合而成,实验得出的混合物效应与通过浓度相加或反应相加作用模型计算得出的混合物效应比较.结果有很好的一致性.上述结果证明了类雌激素化合物呈现相加作用方式,即使在单独作用无显著效应的较低浓度下也可产生显著的混合物效应,混合物效应可通过两类模型预测.由于环境污染物组成往往不明确,通过浓度相加作用模型预测的结果较为保守,在环境风险评价中更加实用.     

基于BP神经网络的城市总生态足迹预测研究——以武汉市为例

鉴于BP网络在处理非线性复杂系统的优势,以武汉市为研究对象,构建一个10-4-1结构的BP神经网络预测模型,将1978-2002年和2003年的相关数据作为模型的训练和测试样本,以2004年的社会、经济、环境数据作为网络的预测输入,对该年的总生态足迹进行预测。结果表明,BP神经网络预测结果与实际足迹值的相对误差为0.69%,预测精度优于传统的多元回归统计模型。     

粉煤灰资源化利用趋势灰色预测

运用灰色系统原理,对上海地区粉煤灰的排放及各项利用进行了分析,提出该地区粉煤灰综合利用趋势的预测模型;在此基础上对1990年、1995年和2000年该地区粉煤灰综合利用状况进行了各项预测分析;为电厂规划和管理及粉煤灰资源开发利用提供了必要的理论依据。     

广州市交通环境承载力变化的相关性分析

根据广州市的统计资料,分析了广州市交通环境承载力的变化态势,应用主成分分析方法定量分析了交通环境承载力变化的宏观驱动因子。结果表明:经济发展动态和社会系统压力是影响广州市交通环境承载力变化的主要驱动因素。结合主成分分析结果构建了多元线性回归模型,预测了2010和2015年广州市交通环境承载力的变化趋势,为政府部门规划城市交通规模及实现城市交通可持续发展提供决策依据。     

基于WRF-RTIM的上海地区霾预报MOS方法研究

应用基于系统辨识理论的实时迭代模式(real-time iterative model,RTIM)对WRF模式预报结果进行后处理,建立了上海地区霾天气的模式输出-统计(model output statistics,MOS)方法.首先,根据WRF模式的气象输出资料,结合大气污染观测数据,筛选出霾事件的预报因子;其次,运用系统辨识实时迭代模型,建立依据MOS预报方法的PM2.5、PM10和能见度预报模式;最后根据霾事件的判别标准,对上海2012年11月—2013年1月的霾日进行24 h和48 h预报.结果表明,PM2.5模式预报成功率为75.0%~63.9%,PM10模式预报成功率为87.5%~81.8%,能见度模式预报成功率为71.0%~74.2%,霾日预报成功率为73.7%~72.7%.分析表明,研究期间上海的气溶胶以细颗粒物为主,低能见度主要由导致霾现象的PM2.5引起.该方法能较准确地预报霾日的发生,可为我国城市大气环境业务预报提供参考依据.     

军用装备长贮寿命预报方法

根据自然环境试验研究的成果,总结了装备长贮寿命预报方法,主要包括:逐级预报法、相似装备预报法、逐步排除法、薄弱环节法和现代数学建模法。充分利用和发展装备长贮寿命预报方法将增强装备环境试验的效能,提高装备的环境适应性。     

1691—1692年陕西瘟疫发生原因初探

历史时期瘟疫的研究对现代瘟疫的防治具有重要的意义。本文选取陕西省为研究区域,在大量收集历史文献资料的基础上,初步考察了康熙三十至三十一年(1691—1692年)陕西瘟疫发生的情况,并着重分析了这次瘟疫爆发的相关原因。结果表明,干旱灾害、社会风俗、治疫政策等是瘟疫爆发的主要诱因。     

恒温加速退化试验的灰色预测

针对恒温加速退化试验数据处理中的贫数据问题,利用灰色建模所需数据量少的优势,提出了加速寿命的灰色预测方法.将灰色GM(1,1)模型与阿伦尼乌斯方程相结合,提出了加速退化试验有效性判断依据和常温贮存寿命外推方法,并在某型三极管的加速退化试验数据处理中进行了成功应用.将此外推方法与曲线拟合方法进行了比较,结果表明该模型具有...     

松花江甲基汞污染危害的环境流行病学研究

调查了从第二松花江饮马河口至第一松花江同江全长1271km沿江重点人群受甲基汞污染危害的情况。查出慢性中毒2人,观察对象18人,甲基汞吸收120人。受害者症状轻微,基本稳定,无明显自觉症状。发汞和甲基汞较汞污染治理前有显著下降,说明治理取得了显著的健康效益。但少数人体内仍有过量的汞和甲基汞蓄积,为防止敏感者受害,每周食松花江鱼量不应超过2kg。文中还对诊断、受害者的年龄、性别和发病江段作了讨论。     

我国小麦白粉病发生流行的长期气象预测研究

确定了影响我国小麦白粉病发病流行的9项关键环流特征因子指标,其中4项较好地表征了我国小麦白粉病发病面积轻、偏轻、偏重、重4个级别的气候特征.以关键环流特征因子距平为预测因子,建立的上年10月初、当年4月初制作预报的2个全国小麦白粉病发病面积距平预测模式历史拟合效果较好,对2004年的外延预报准确率分别达87.5%和98.2%.通过分析关键大气环流特征因子对我国小麦白粉病发生流行的可能影响机制,发现前期关键环流特征因子对我国小麦白粉病的发生流行具有很好的气候背景指示效应.