镜泊湖水质分析及水质预测研究

湖泊蓄水是中国重要的淡水资源之一,是人民生活不可缺少的宝贵资源。近年来,湖泊污染致使湖泊水质恶化、水体鱼类种类下降,对湖泊区域经济发展造成了威胁,尤其严重阻碍了旅游业的发展。本文通过对镜泊湖水环境现状分析以及时水质进行预测、评价,分析镜泊湖水污染特征,并为解决镜泊湖水环境问题提供依据。     

浅析黑龙江省松花江入境水质指标的变化规律

在黑龙江省松花江入境断面(肇源断面)内选择监测点,对不同月份的水体中化学需氧量、总磷、氨氮和粪大肠菌群数量的动态监测。结果表明,不同时期河流中的化学需氧量、总磷、氨氮和粪大肠菌群数量变化趋势不同,在夏季时化学需氧量和总磷的浓度较高,而氨氮的浓度在1月份较高,粪大肠菌群数量在8月份最大。     

基于多线程技术的中国海风暴潮数值预报可视化程序开发

首先简要介绍了中国海的风暴潮及灾害情况,对杭州湾一带的风暴潮进行了重点阐述。在风暴潮二维数值模型FBM的基础上开发了具有可视化界面的数值计算程序,能直观的显示风暴潮发展时历,包括风暴潮最大增水、台风风向和移速。采用了多线程技术,可节省时间,程序具有Windows风格的人机交互界面,操作方便。通过几个算例测试,本程序计算结果符合工程预报需要,可为同类研究做一些参考,具有推广意义。     

基于BP神经网络的煤层自燃预测

在全面分析影响煤层自燃因素的基础上,建立了煤层自燃预测的人工神经网络模型.应用该模型对某煤田的多个煤层样本进行了训练和预测,网络经过10次训练后,误差达到设定的最小值,6次预测测试中最大误差仅为0.027 8,最小的为0.000 1.研究表明,该模型精度较高,可用于预测煤层自燃的实际应用.     

某简易垃圾填埋场渗滤液在场底天然土层迁移模拟与长期预测

为了解我国早期建设的简易填埋堆场底部天然土层中污染物迁移状况,作者以安徽某填埋场为例,在前期现场勘查、取样和室内测试工作基础上建立了三维有限元分析模型,对宏量有机污染物COD在土层中的迁移状况进行了模拟分析.通过拟合求参获得COD在该场底土层中扩散系数、机械弥散系数和阻滞因子等运移参数的合理取值,在此基础上开展了污染物...     

V2O5/TiO2催化剂脱除NO的研究

采用了等体积浸渍法制备二氧化钛负载钒氧化物催化剂（V2O5/TiO2）,研究了V2O5负载量、反应温度、烟气流量、氨氮比以及运行时间各因素对NH3选择性催化还原NO反应（SCR）效率的影响.研究结果表明：经过500℃温度下煅烧,烟气流量为200ml/min,负载量为7wt％的V2O5/TiO2催化剂,在400℃温度下反应,NO脱除率可达70.5％.     

铜对草鱼及花鲢的毒性预测：基于生物配体模型

试验配置不同胡敏酸浓度(DOC浓度为0.05、0.5、1、2、4 mg·L-1)下,分别对草鱼及花鲢进行铜的一系列96 h生物急性毒性试验,结果表明DOC浓度与LC50呈正相关关系,此与生物配体模型描述一致.利用两鱼种(Fathead minnow、Rainbow trout)的生物配体模型预测草鱼及花鲢的LC50,得出平均绝对偏差分别为591.2、157.14μg·L-1及728.18、91.24μg·L-1.在生物配体模型(biotic ligand model,BLM)铜形态分布平台下,得到草鱼及花鲢的LA50(以湿重计)依次为10.960nmol·g-1和3.978 nmol·g-1.通过校正草鱼及花鲢的LA50,得出平均绝对偏差依次为280.52μg·L-1和92.25μg·L-1,预测性能显著提高.基于所确立的LA50,通过搜集草鱼及花鲢的毒性数据,预测其LC50,得到平均绝对偏差分别为252.37μg·L-1和50.26μg·L-1,此证实基于生物配体模型的毒性预测具有一定的实用性.     

基于化石能源消耗的重庆市二氧化碳排放峰值预测

首先利用重庆市能源平衡表,采用IPCC方法 1对重庆市1997—2012年的碳排放进行核算;其次依据重庆市经济社会发展状况,通过LMDI因素分解法将影响碳排放的因素分解为:人口、人均GDP、产业结构、能源结构、能源强度和碳排放系数;然后利用扩展的重庆市STIRPAT碳排放模型,在9个情景模式下对2013—2050年重庆市碳排放进行预测;最后对比分析了各情景下的峰值大小及出现时间.研究发现:基准模式下的重庆市碳排放在2035年出现32135.38万t的峰值;提高能源利用技术、增加清洁能源使用比例和大力发展第三产业,能在不降低经济发展的情况下有效降低碳排放;消极因素中的第二产业占比下降比碳排放强度下降对碳排放的抑制作用更加明显;积极因素对碳排放峰值的影响比消极因素更有效.     

数值预报产品在长江干流段面雨量概率预报中的释用

运用2003年6～8月国家气象中心T213L31、武汉暴雨所MAPS数值预报产品,读取一定经纬度范围内的格点资料进行处理,得到最初因子。应用统计软件对最初因子与面雨量实况值进行聚类分析,并依据最优化的原则,将因子分为若干“段”,面雨量实况值（R）分为4个等级：无雨、0＜R≤5 mm、5 mm＜R＜15 mm和R≥15 mm。针对不同的等级,分别求出因子各“段”的降水频率作为X样本序列;相应地,R取“0”或“1”形成Y样本序列,用多元线性回归统计方法建立长江干流段面雨量概率预报方程。     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。