基于生态槽实验的藻类生长参数确定

在太湖湖泊生态系统研究站的生态模拟槽中进行了藻类的动态模拟实验.取太湖原水至生态槽中,在温度、光照、营养盐变化条件下进行采样,观察藻类的变化情况.在生态槽实验基础上应用PHREEQC模型建立了藻类生长模型,模型中考虑了氮及磷营养盐的循环过程.利用生态模拟槽实验结果对太湖藻类生长模型的各参数进行了详细的率定验证,并应用最小二乘法确定最佳的一组参数,藻类及各种营养盐浓度的模拟值均能较好地拟合实验测量值.     

城市生态经济系统模型构建与分析

根据城市生态经济系统(UrbanEco-economicSystem,UEES)运行规律和系统调控的目标,建立了UEES指标体系.以宁波市为例,采用偏最小二乘算法构建了UEES模型.本例中,模型的Q2cum值为0·996,表明其具有较好的稳定性和预测能力.计算结果表明,到2007年、2012年和2020年,宁波市国内生产总值将分别达到2588×108元、3250×108元、5261×108元;万元国内生产总值能耗、城市化水平与产业结构是影响经济规模扩大的主要因素,万元工业产值废水排放量和SO2排放量与经济规模呈显著的负相关关系.在此基础上,提出了宁波生态市建设过程中经济发展的若干建议.     

基于高光谱的土壤全氮含量估测

基于高光谱(350~2 500 nm)数据,研究了我国中、东部地区5种主要类型土壤全氮含量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了基于偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和特征光谱指数的土壤全氮含量估算模型。结果表明,以500~900 nm、1 350~1 490 nm区域波段反射率经Norris滤波平滑后的一阶导数光谱为基础,构建的基于PLS和BPNN的土壤全氮含量估算模型精度较高,建模决定系数分别为0.81和0.98;独立观测资料检验结果显示,模型预测决定系数分别为0.81和0.93,均方根误差RMSE为0.219 g·kg^-1和0.149 g·kg^-1,相对分析误差RPD为2.28和3.36,说明PLS和BPNN模型对土壤全氮含量具有较高的预测精度。在光谱指数的分析中,基于近红外872 nm和1 482 nm 两个波段的差值光谱指数DI(NDR₈₇₂,NDR₁₄₈₂)对土壤全氮含量最敏感,建模决定系数、预测决定系数、RMSE和RPD分别为0.66、0.53、0.31 g·kg^-1和1.60。比较而言,三种方法估算土壤氮含量的精度顺序为BPNN模型＞PLS＞DI(NDR₈₇₂,NDR₁₄₈₂),基于PLS和BPNN两种方法建立的土壤全氮含量高光谱估测模型具有较高的精度,可以用来精确估算土壤全氮含量;基于两波段构建的DI(NDR₈₇₂,NDR₁₄₈₂)预测效果低于前两者,但也可以用来粗略估测土壤中的全氮含量。     

基于间隔偏最小二乘法短程硝化反硝化中无机盐氮的近红外光谱

采用序批式活性污泥反应器(SBR)研究短程硝化反硝化系统中稳定条件下无机盐氮的变化规律,利用小波去噪法对无机盐氮的近红外光谱进行预处理,并用间隔偏最小二乘法(iPLS)建立无机盐氮含量的校正模型(iPLS模型).结果表明:小波去噪法对原始光谱中的部分噪声进行滤除,从而提高了模型的精度.采用最小二乘法对预处理后的光谱进行建模,优选出最佳波长区间并将光谱划分为20个子区间,优选出的氨氮特征波数为8243~8663cm-1,亚硝酸盐氮特征波数为4000~4420cm-1.所建模型对氨氮、亚硝酸盐氮校正时的相关系数(rc)分别达到0.9582、0.9544,校正均方根误差(RMSECV)分别为0.0321、0.0406;预测时的相关系数(rp)分别为0.9184、0.8816,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0790、0.0451.采用实际污水为原水时校正模型对氨氮、亚硝酸盐氮预测的相关系数(rp￠)分别为0.9190、0.8739,预测均方根误差(RMSEP′)分别为0.0578、0.0229.模型对氨氮和亚硝酸盐氮的预测总体效果较好.用小波去噪和最小二乘法建立模型不仅能有效减少建模所需变量数、缩短运算时间,而且模型预测精度较高,为无机盐氮的快速测定提供了一种可行的分析技术.     

Anaerobic tapered fluidized bed reactor for starch wastewater treatment and modeling using multilayer perceptron neural network

Anaerobic treatability of synthetic sago wastewater was investigated in a laboratory anaerobic tapered fluidized bed reactor(ATFBR) with a mesoporous granular activated carbon(GAC)as a support material.The experimental protocol was defined to examine the effect of the maximum organic loading rate(OLR),hydraulic retention time(HRT),the efficiency of the reactor and to report on its steady- state performance.The reactor was subjected to a steady-state operation over a range of OLR up to 85.44 kg COD/(m~3.d).The COD removal efficiency was found to be 92% in the reactor while the biogas produced in the digester reached 25.38 m~3/(m~3·d) of the reactor. With the increase of OLR from 83.7 kg COD/(m~3.d),the COD removal efficiency decreased.Also an artificial neural network(ANN) model using multilayer perceptron(MLP)has been developed for a system of two input variable and five output dependent variables. For the training of the input-output data,the experimental values obtained have been used.The output parameters predicted have been found to be much closer to the corresponding experimental ones and the model was validated for 30% of the untrained data.The mean square error(MSE)was found to be only 0.0146.     

pH校正最小二乘紫外分光光度法同时测定喹啉异喹啉和萘

利用ｐＨ校正最小二乘算法（ｐＨ—ＣＬＳ）对焦化废水中的喹啉、异喹啉、萘三组分进行了同时测定。在２９０～３４０ｎｍ范围内苯酚、三甲基吡啶及苯系物不干优测定。ｐＨ—ＣＬＳ法既可简化分析步骤又可提高准确度。     

Dynamic temperature model for proton exchange membrane fuel cell using online variations in load current and ambient temperature

This paper presents a dynamic temperature model for a proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) system. The proposed model overcomes the complexity of conventional models using first-order expressions consisting of load current and ambient temperature. The proposed model also incorporates a PEMFC cooling system, which depends upon the temperature difference between events. A dynamic algorithm is developed to detect load changing events and calculate instantaneous PEMFC temperature variations. The parameters of the model are extracted by employing the lightning search algorithm (LSA). The temperature characteristics of the NEXA 1.2 kW PEMFC system are experimentally studied to validate model performance. The results show that the proposed model output and the temperature data obtained from experiments for linear and abrupt changes in PEMFC load current are in agreement. The root-mean-square error between the model output and experimental results is less than 0.9. Moreover, the proposed model outperforms the conventional models and provides advantages such as simplicity and adaptability for low and high sampling data rates of input variables, namely, load current and ambient temperature. The model is not only helpful for simulations but also suitable for dynamic real-time controllers and emulators.     

鄱阳湖沉积物重金属污染影响因素分析——基于STIRPAT模型

为探究人类活动对鄱阳湖沉积物重金属污染的影响,于2017年10月在鄱阳湖入口、出口及湖区布设20个采样点位,开展鄱阳湖沉积物重金属表层及垂向分布特征调查,评价其潜在生态风险.利用¹³⁷Cs和²¹⁰Pb计年法推算出鄱阳湖沉积物的平均沉积速率,并结合柱状分层样品重金属含量,得出具体年代的重金属蓄积特性.基于STIRPAT模型,通过偏最小二乘回归分析得到鄱阳湖沉积物重金属演变与总人口数量、城镇化率、实际人均GDP、绿色专利申请数、第二产业占比、第三产业占比6种社会经济指标的多元非线性模型.结果表明：（1）鄱阳湖表层沉积物重金属Cu污染最为严重且生态风险程度最高, 地累积指数为“强”或“中-强”污染范畴,单因子潜在生态风险指数平均值为47.25,属于“中等”生态风险.整个湖区的总潜在生态风险指数RI平均值为107.07,表明鄱阳湖表层沉积物重金属总体处于低生态危害水平.（2）1988~2017年总人口数量是影响鄱阳湖沉积物重金属Cd和Cu污染的最主要正向因素,其他正向因素为第二产业占比、第三产业占比、城镇化率及实际人均GDP,绿色专利申请数所反映出的区域绿色技术创新能力及环保研发投入对鄱阳湖沉积物重金属Cd、Cu污染具有负相关关系.     

加速度均方根地震动统计研究

根据美国加州等地的强震记录,采用回归分析方法研究了加速度记录水平、竖向分量的峰值加速度(PGA)和一定时间窗内加速度均方根(SRSTM S)的衰减规律。所采用的加速度记录共795组(两水平向与一竖向)2 385条。对作为地震危险性分析的主要参数PGA的衰减规律与SRSTM S的衰减规律作了详细的研究,结果表明,SRSTM S的离散性明显的小于PGA,因此建议将SRSTM S的衰减关系应用于地震动强度的危险性分析。     

中国火灾最佳灰色回归组合预测模型

火灾现象具有随机性、模糊性,是个复杂的灰色系统行为。研究火灾发生的规律及发展趋势,具有实用价值。笔者给出最小二乘估计意义下的最佳组合预测模型的定义,并求得其权的公式和证明权的惟一性;用回归分析方法建立多个回归模型,并按3条标准即①回归指数大、②系统误差小、③模型精度高,选定最佳非线性回归模型;用灰色理论建立多个灰色模型,并按3条标准即①后验差比值小、②小误差概率大、③预测关联度大,选定最佳灰色模型;再将最佳回归模型与最佳灰色模型有机地结合起来建立中国火灾最佳灰色回归组合预测模型。组合预测模型综合利用前两者提供的不同的有用信息,改善了单一模型的局限性,提高了预测精度,减少了预测误差。组合模型预测中国年火灾起数处于动态增长过程。