锑矿周边稻田土壤垂直剖面锑砷形态与细菌群落结构分布及相互关系

为了解稻田土壤微生物对锑(Sb)和砷(As)污染的长期适应机制,本文以贵州省独山半坡锑矿和某锑矿冶炼厂周边稻田土壤为研究对象.采用野外布点和室内分析的方法,利用Illumina高通量测序技术对稻田垂直剖面土壤细菌16S rRNA V3～V4可变区进行测序,分析了土壤微生物的α多样性、物种丰度差异和组成情况,探讨了不同形态Sb和As在tc1(水耕熟化层)、tc2(渗育层)、tc3(犁底层)和tc4(水耕淀积层)的地球化学行为及其对细菌群落结构的影响.结果表明,研究区Sb和As的来源不同,Sb主要来源于大气沉降和人工投放,As则来源于成土母岩.变形菌门(Proteobacteria)和绿弯菌门(Chloroflexi)为各土层的主要优势菌门,具体表现为变形菌门(Proteobacteria)是tc1和tc2的优势菌门,绿弯菌门(Chloroflexi)是tc3和tc4的优势菌门.土壤剖面各土层多样性指数均在tc1达到最大值,在tc3达到最小值且差异不显著.相对重要性分析表明,总As、As(V)、TS和Fe(II)为影响多样性指数的主要因子.LEfSe分析表明,各土层差异指示种在不同分类水平上各不相同且tc1的数量高于tc2、tc3和tc4.如在门水平,tc1的差异指示种为疣微菌门(Verrucomicrobia),tc3为热袍菌门(Thermotogae),tc4为硝化螺旋菌门(Nitrospirae);在纲水平,tc1为α-变形菌纲(α-proteobacteria),tc2为β-变形菌纲(β-proteobacteria),tc3为热袍菌纲(Thermotogae),tc4为硝化螺旋菌纲(Nitrospirae).RDA分析和相对重要性分析表明,总As、As(III)、Sb(V)、总Sb和pH等对细菌门分类水平具有重要影响.共生网络分析进一步表明,Sb(III)和As(V)虽然对群落结构影响相对较小,但与特征性微生物却存在显著相关性,如Sb(III)与Defluviicoccus属显著相关,而As(V)对β-变形菌纲影响较为显著.     

基于BP神经网络的三峡库区土壤侵蚀强度模拟

降雨侵蚀力变化是一复杂过程,其变化存在一定的随机波动性,土壤侵蚀是三峡库区生态环境脆弱最主要的影响因素之一,查明库区土壤侵蚀强度的演化过程及未来趋势是库区生态文明建设过程中急需解决的关键科学问题。论文基于三峡库区1990年侵蚀降雨特征,利用BP神经网络对2010年75个站点降雨侵蚀力进行模拟、验证,预测2030年75个站点降雨侵蚀力。选取2030年预测结果中位于库区周围的27个站点,结合2030年库区自然增长、生态保护情景下土地利用模拟数据,使用RUSLE计算2030年土壤侵蚀强度。结果表明：1）2010年库区降雨侵蚀力模拟相对误差为15%,测试样本数据相对误差为14.67%,预测相对误差为19.65%,NE系数为0.85,说明BP神经网络对库区降雨侵蚀力具有良好模拟效果;2）2010年库区土壤侵蚀强度的Kappa指数为0.75,计算结果能满足模拟与预测需求;3）在土地利用不变情况下,2030年库区轻度、中度侵蚀面积均有所增加,微度及强烈以上侵蚀面积均呈减少趋势,且侵蚀强度转变中的58%来源于相邻侵蚀强度,跨侵蚀等级区的较少;4）在降雨侵蚀力不变情况下,自然增长、生态保护情景下未来土地利用变化所导致的土壤侵蚀均呈下降趋势,后者下降的趋势更为明显;5）在降雨侵蚀力及土地利用均变化的情况下,自然增长、生态保护情景下土壤侵蚀均呈下降趋势。     

基于BP神经网络的北京城区公园土壤PAHs含量预测

城市公园是城市生态环境的重要组成部分,其环境质量与人类健康息息相关.选择北京市121个城区公园,采集公园土壤样品并分析其中7种多环芳烃（PAHs）含量,评价城区公园土壤中PAHs的含量水平,并基于BP神经网络预测了2020年和2023年土壤PAHs含量.结果表明:北京城区公园土壤中w（PAHs）（7种PAHs总含量）范围为0.033~4.182 mg/kg,低于GB 36600—2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准（试行）》土壤污染风险筛选值,且7种PAHs的毒性当量浓度（TEQ）均低于世界卫生组织标准值（1 mg/kg）,对人体健康的毒性风险较小.将14个影响指标（8个社会经济因子与6个公园特征因子）作为输入层、土壤w（PAHs）作为输出层,建立BP神经网络的拟合优度达0.845.预测结果显示,2020年和2023年北京城区公园土壤中w（PAHs）范围分别为0.008~0.969 mg/kg和0.022~1.988 mg/kg,整体均低于GB 36600—2018土壤污染风险筛选值,但随时间推移呈上升趋势,尤其朝阳区和海淀区将有大幅增长.研究显示:城市化发展因素对土壤w（PAHs）的增加有明显影响,城市发展进程影响不容忽视;至2023年,北京城区公园土壤若不加管理,其w（PAHs）将持续增长.      

省级环境管理部门基础信息网络建设实践与思考

阐述省级环境管理部门基础信息网络建设的重要性及建设应遵循的基本要求,结合实践,讨论设计和实际施工中出现的问题及解决办法,为环境管理部门基础信息网络建设提供有益参考。     

基于过程改变法的铁厂节水调控优化研究

将过程改变法应用到铁厂用水系统改造中,对其用水网络进行调优,实现废水排放量最小化。在厂区用水情况调查基础上,确定用水系统范围及限制杂质;并计算所确定用水系统的最小新鲜水用量和最小废水排放量;最后对其用水网络进行优化设计。改造后的铁厂用水网络新鲜水用量节约57.7%,废水排放量减少75.9%。     

浅析地聚合物的发展和研究动态

地聚合物是一类新型的高性能无机聚合物材料，是碱激活胶凝材料中最具前途的一类。由于其特殊的无机缩聚三维氧化物网络结构，使得地聚合物材料在众多方面具有比高分子材料、水泥、陶瓷和金属更高的高温性能和机械性能；另一方面，地聚合物材料制造过程中的能耗和三废排放量都非常低，材料对环境友好并且可以很好地被回收再年利用，是一种可持续发展的“绿色环保材料”。在比较全面地论述地聚合物材料的发展历史、生产工艺的基础上分析目前存在的问题，提出开发地聚合物材料是兼顾社会发展和减轻环境污染问题的一个较理想的对策。     

航天器总装事故原因事件重要度分析

为解决传统安全性定量分析方法不能描述航天器总装这一复杂人-机-环系统的失效数据波动性和非严格逻辑关系的问题,结合生产实际,采用问卷调查的方法找出影响总装事故的风险因素,即导致事故的事件发生可能性、输入事件对输出事件的影响程度等。在验证调查数据的有效性之后,应用基于模糊数的模糊因果图(FCD),计算某航天器与支架车连接作业的事故风险可能性。提出原因事件重要度的计算方法。通过计算发现,人员注意力和发动机保护罩作用是导致发动机损伤的关键事件。与模糊事故树(FFT)、贝叶斯网络(BN)重要度计算结果对比表明,模糊重要度计算结果能反映事故发生可能性对原因事件发生可能性值的增减的敏感度。     

基于卷积神经网络的冲击地压预警方法研究*

为探究深度学习在冲击地压预警方面的应用前景,以新疆某冲击地压矿井为研究背景,将深度学习和专家评判运用到微震数据分析中,基于卷积神经网络构建冲击地压预警模型。充分利用一维卷积神经网络对时序数据有较强特征提取能力的优势,以微震数据及其特征参数作为输入,以专家评判值作为标签,借助Python-Keras框架实现冲击地压预警模型的构建和训练。研究结果表明:模型预警效果并不随着训练迭代次数的增加而逐渐最优,存在最优迭代次数,对于所建模型当迭代次数为30时测试集的冲击危险预测结果与专家评判结果基本吻合,同时说明模型可以较好地学习专家评判经验实现冲击地压预警。研究表明所建模型对研究时段内发生的5次大能量矿震事件均进行预警,其准确度较高,具有现场实际应用价值。     

改善太仓城区水环境原型调水实验研究及模型建立

为达到改善太仓城区水环境的目的,于2004年4月21日进行了调水实验.调水历时14 h,期间向城区调水21.8万m3.通过对监测点采样,得到水量、水质实测数据.根据实验数据,建立了符合太仓河网的水量水质数学模型,分析了从长江引水对太仓城区水环境的改善程度.同时对不同引水方案情况下城区水环境改善效果,以及截污和清淤对水环境的影响做了分析.研究表明,引水只能短期改善水环境;要根治水环境,必须从源头抓起,进行截污.     

基于模糊神经网络方法的信息系统安全风险评价研究

为提高信息系统安全风险评价的准确性,提出基于模糊神经网络的信息系统安全风险评价模型。该模型利用模糊理论隶属度反映各因子的相对状态,对模糊性具有很高的识别精度。将风险因子模糊隶属度矩阵输入BP神经网络中,增加了它对模糊性的识别能力。通过非线性分析处理的BP神经网络进行学习和测试,得到输出风险评价等级。实例分析结果证明算法的应用性。误差分析结果证明了模型的有效性。检验结果表明,模糊神经网络模型的识别精度高于单一的模糊评价模型和神经网络模型。