模糊神经网络控制在污水处理中的应用研究

对模糊神经网络(FNN)技术应用于污水处理进行了研究,提出了一个具有五层的模糊神经网络控制器,仿真实验表明,该控制系统具有很强的鲁棒性与容错性.该控制器能够自动调整隶属度函数、动态优化控制规则,将其应用于溶解氧控制和出水水质预测,结果表明可以快速、有效地使溶解氧浓度达到期望值,实际出水水质预测结果也具有很好的收敛性和预测精度.     

Elman神经网络在抽水地面沉降预测中的应用

将Elman神经网络应用于南京奥体中心地铁站抽水试验初期对地面沉降的预测，提出了一种预测模型。该模型采用对已知数据样本进行分段的方法，把分段后的数据作为网络输入和期望输出训练网络，从而达到动态建模的目的。从预测结果来看，该模型误差较小，基本上能够反映2002—07—21当天地面沉降的真实情况，具有一定的可靠性和实用性，因此，该模型可作为后期由于基坑开挖和防渗排水所引起地面沉降的分析工具。     

阿拉善高原生态环境退化研究进展

区域生态环境退化问题是当前研究的热点内容,分析其研究现状及存在问题能更好地把握其核心领域并开展更进一步的研究。本文以典型生态环境脆弱区——阿拉善高原为研究对象,系统梳理了该区域土地沙漠化、沙尘暴演化、土地利用/覆被变化、绿洲退化、水量减少与水质恶化等与生态环境退化相关领域的研究进展。在分析已有研究成果的基础之上,就不同生态环境退化问题研究存在的不足进行了归纳总结,并提出了今后需要重点开展的研究内容,以期为阿拉善高原乃至其他生态环境脆弱区生态系统的研究提供参考。     

华北地区大气细颗粒物(PM2.5)年际变化及其对土地利用/覆被变化的响应

大气细颗粒物(PM_(2.5))是大气污染的重要组成成分,对其影响因素进度探讨具有重要的意义.但目前来看,多数的研究都聚焦于PM_(2.5)与气象要素以及经济因素之间的关系,分析土地利用/覆被变化对PM_(2.5)影响的研究相对较少,需要进一步的深入探讨.基于PM_(2.5)空间分布数据及土地利用/覆被数据,对华北地区PM_(2.5)变化特征及土地利用/覆被变化特征进行了系统分析,并利用地理加权回归、GIS空间分析等手段探讨了PM_(2.5)变化与土地利用/覆被变化的响应关系,结果表明:①华北地区PM_(2.5)浓度整体呈现东南高、西北低的空间格局,且18a均保持这一态势没有变化.时间上来看,在2006年达到污染最大值,之后虽有波动但一直居高不下.多数城市PM_(2.5)浓度超标,整体环境污染形势严峻;②2000～2015年研究区土地利用类型/覆被以耕地、林地和草地为主,土地利用/覆被变化趋势主要表现为耕地的大量减少以及建设用地的持续增加,水域和未利用地面积略有减少,林地和草地转入转出面积接近,因而总量变化不大;③地理加权回归模型计算结果表明,Local R~2(衡量局部拟合度)较低的区域为土地利用/覆被未发生变化的区域,而在土地利用/覆被变化明显的区域,Local R~2较高,说明PM_(2.5)变化对土地利用/覆被变化有着显著的响应作用;④对于不同土地利用/覆被状况而言,PM_(2.5)分布特征表现出建设用地耕地水域草地林地未利用地的趋势.对于不同土地利用/覆被转换方式而言,当自然用地向人工用地转换时PM_(2.5)浓度上升,而人工用地向自然用地转变时PM_(2.5)浓度降低.     

三峡库区社区水平乡村路网对森林景观变化的影响

人为扰动是短时空尺度内森林景观变化或用途转换的主要动力,而乡村路网则成为人为扰动拓展的主要通道。基于1992、2002、2014年三峡库区重庆市石柱县西沱镇3期遥感影像和实地调研数据,在ArcGIS平台支持下,研究社区水平乡村路网对森林景观变化的影响。结果表明：1）1992—2014年研究区乡村路网影响域内次生林、退化林地和耕地的动态变化较显著,集中分布在中西部平坦区。1992—2002年乡村路网缓冲区内森林景观整体呈退化趋势,退化类型以次生林→退化林地、次生林→耕地、退化林地→耕地为主,演化量达1 705.91 hm²;2002—2014年乡村路网缓冲区内森林景观主要呈恢复趋势,恢复类型以耕地→退化林地、耕地→次生林、退化林地→次生林和原始林→退化原始林为主,演化量达1 674.52 hm²。2）相比发现,前一时期研究区乡村路网长度的增加和路网材质的提升很大程度上驱动森林景观的退化,而后一时期低等级路段的消失、废弃或利用率的降低则有助于森林景观的恢复,消失路段恢复率近100%。3）研究有助于丰富人们对社区水平乡村路网影响森林景观变化的理解与认识,为生态文明建设中合理规划乡村路网提供科学依据。     

基于多智能体和土地转换模型的耕地撂荒模拟研究——以陕西省米脂县为例

多模型耦合已经成为国内外模拟LUCC有效途径之一。论文通过如下步骤阐明宏观耕地撂荒格局和微观主体行为间的互动机理。首先,将微观主体间的相互作用纳入其决策,构建有限理性多智能体决策模型（Multi-Agent System,MAS）;其次,通过SNNS平台的训练学习以及与历史数据对比分析,验证土地转换模型（Land Transformation Model,LTM）模拟研究区宏观撂荒格局的有效性;最后,依据多模型耦合机理,耦合MAS模型与LTM模型,形成耕地撂荒模拟模型（Cropland Abandonment Simulation Model,CASM）,并基于研究区耕地撂荒的实际数据,探讨模型的合理性和可行性。结果表明：与2013年历史土地利用数据对比,CASM模型的PCM（Percent Correct Metric）系数为71%,比单独利用LTM模型的模拟精度提高3%,不仅表明CASM能够较好地模拟分析米脂县耕地撂荒空间格局分布,而且可有效揭示宏观耕地撂荒格局的微观驱动机理;同时,文章指出未来研究中要考虑政策和市场的影响,进一步完善不同层次主体决策对撂荒的影响,以此来提高模型对现实耕地撂荒的解释力。     

退耕还林工程与农业生态经济社会系统协同性研究——以安塞县为例

针对黄土丘陵区退耕还林工程与农业生态经济社会协同性研究滞后的现实,在构建退耕还林工程与农业生态经济社会协同性表征体系的基础上,通过建立耦合度模型分析了二者的协同性及相关问题,将退耕还林工程与农业生态经济社会系统协同关系划分为4个阶段：（Ⅰ）协作推进与发展阶段,（Ⅱ）相悖阶段,（Ⅲ）无序失衡阶段,（Ⅳ）抑制发展阶段。其中阶段Ⅲ只是理论结果,在实际政策约束和农户行为的影响下一般不会出现;而阶段Ⅱ和阶段Ⅳ可能会短期出现。以安塞县为例,系统分析了不同阶段协同性演变过程：1995—2014年,安塞县先后经历了相悖阶段和协作推进与发展阶段,目前处于协作推进与发展阶段的下降时期。基于此,需要进一步优化产业结构提高区域内资源的有效利用率,通过林种结构的合理布局,提高退耕林分质量,推进退耕还林工程与农业生态经济社会系统的协同发展。     

基于节点重要性评价的京津冀雾霾污染网络研究

近几年来,雾霾污染已经发展成为一个区域性的环境问题.区域内城市间雾霾污染的相关性错综复杂,呈现出复杂网络的结构形态.从整个雾霾污染大网络中去除一些联系不紧密、重要性不高的城市节点,进而找出真正发挥关键作用的核心子网络,对于整个区域的联防联控都有着重要的现实意义.本文将京津冀地区13个城市作为节点,选取2013年10月28日至2017年10月17日,共1488 d内每个城市的日均PM_(2.5)浓度数据作为样本.首先,根据城市间PM_(2.5)日均浓度的相关系数作为是否连边的判别标准,并由相关系数与城市间距离的比值构造出边的权重,通过连边状况去除了张家口这个孤立节点.其次,通过计算节点的加权集群系数、网络效率与脆弱性和采用基于度和集群系数的节点重要性综合评价方法对节点的重要性进行评价.接着,综合3种节点重要性评价方法得到节点重要性排名,由高到低分别是保定、唐山、廊坊、石家庄、天津、北京、沧州、衡水、邢台、秦皇岛、邯郸、承德.并根据节点重要性评价结果,从整个京津冀区域的大网络中提取出联系最为紧密、相关性最强的一个雾霾污染子网络.最后,文章结合京津冀地区雾霾污染子网络的结构特点与现有大气污染防治的政策法规,提出了促进区域内雾霾污染防治一体化的3点建议.     

咖啡因在河流沉积物中吸附的影响因素及模拟研究

咖啡因是一种在环境中广泛存在的药物,其在水系环境的迁移和分布主要受到吸附行为的影响.在实验室条件下,近似模拟自然河流水/泥界面,应用中心复合实验设计,考察了温度、pH、有机质含量和转速等对咖啡因吸附的影响;利用实验所得数据,分别拟合和验证了基于线性方程和神经网络的咖啡因吸附模型,通过对比拟合和验证结果得到适用于自然河流的咖啡因吸附模型.实验结果表明,咖啡因在沉积物中的吸附呈现先快速后缓慢的过程,30 h内吸附比例超过90%;咖啡因的吸附是放热反应,低温有利于咖啡因的吸附;而转速增大能促进咖啡因的吸附反应;pH和有机质含量的影响较小.模型模拟结果表明,两种模型均能较好地拟合吸附实验结果,但神经网络模型的拟合程度和精度均优于线性方程模型;且交叉验证结果表明,利用不同组数据进行训练,神经网络模型均取得了优于线性方程的拟合结果.因此,在所考察的因素和浓度范围内,神经网络模型较好地预测了自然河流沉积物中咖啡因的吸附行为.     

超声波预处理对牛粪与玉米秸秆混合厌氧发酵特性的影响

为了探索超声波预处理提高厌氧发酵产气量的机理、优化超声波预处理工艺及分析超声波预处理的能量效益,利用因子分析法和通径分析研究不同发酵阶段各环境因子对发酵过程的影响,以及发酵初始环境与甲烷产量之间的关系.同时,用响应面优化法优化超声波预处理工艺,并且分析了超声波预处理的能量效益.结果表明,在40 k Hz和0.20 k W下,适宜的超声波预处理能显著提高厌氧发酵总产气量(p0.05),牛粪预处理17.68 min后与玉米秸秆预处理19.94 min混合发酵,甲烷产量最高为177.20 L·kg-1(以TS计),显著高于CK(未经预处理组,p0.05),其能量效益也最高,为1835.14 k J·kg-1(以TS计).超声波预处理通过改变发酵初始环境之间的相互关系和发酵过程环境的主要影响因素来使发酵系统更加稳定从而提高产气量.超声波预处理是一种能量输入的预处理方式,产气量高于CK处理组,但其能量效益不一定大于零.因此,在优化超声波预处理条件时必须对其能量效益进行分析.研究结果能为超声波预处理条件的优化方式提供理论依据.