宁南山区退耕还林还草对土壤氮素组成及其转化酶活的影响

以宁夏南部山区柠条、山桃、苜蓿和长芒草这4种植被为研究对象,玉米(农地)为对照,测定土壤中7种氮素的含量及2种氮素转化相关酶的活性,通过冗余分析方法探究退耕还林还草对土壤氮素及其转化酶活的影响.结果表明:①与玉米地相比,长芒草地的颗粒有机氮,轻组分有机氮,微生物生物量氮和铵态氮分别增加35. 3%、83. 3%、64. 2%和110. 0%;苜蓿地的可溶性有机氮和铵态氮分别增加0. 7%和67. 5%;长芒草地的天冬酰胺酶和蛋白酶活性活性分别提高360%和144. 8%,说明退耕还草对氮素及其转化酶有一定促进作用;②山桃地的有机氮、轻组分有机氮、颗粒有机氮和可溶性有机氮分别比玉米地高3. 7%、133. 3%、70. 6%和28. 1%,柠条地的轻组分有机氮和山桃地的微生物生物量氮分别比玉米地高16. 7%和49. 6%,柠条地和山桃地的蛋白酶活性均高于玉米地,说明退耕还林对氮素及其转化酶同样有促进作用.③冗余分析(RDA)结果和环境因子解释率表明,土壤含水率,p H值和有机碳是影响宁南山区氮素分布与转化的关键因子.退耕还林还草改变了氮素相关转化酶的活性、对氮素组成有一定的促进作用,为黄土高原生态恢复和土壤质量管理提供了理论依据.     

基于MRMR-HK-SVM模型的PM2.5浓度预测

以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法（MRMR）提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的输入数据,同时构造混合核函数（HK）对传统的支持向量机模型（SVM）进行改进,最终建立MRMR-HK-SVM模型.实验结果表明,MRMR-HK-SVM模型有着更低的平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）,相较于传统SVM模型,预测结果平均绝对误差下降了26.9%,且能更加准确的追踪到PM_2.5浓度的突变时刻.可见,MRMR-HK-SVM模型具有更好的泛化能力,能够更加精确地预测PM_2.5浓度.     

汉江中下游水质时空变异与驱动因素识别

汉江是南水北调中线工程主要水源区和影响区,近年来汉江中下游水生态环境质量退化严重,河流水华频繁暴发,科学识别水环境质量时空变异及主要驱动因素成为优化上游调水工程重要管理需求.本研究基于近年汉江水文水质多源数据,综合利用Daniel趋势检验、MK突变分析、K-means聚类、空间相异度和冗余分析等数学方法,系统揭示了汉江中下游水质时空变异特征及关键影响因素.结果表明：①近年汉江干流水质总体较好,总体处于Ⅱ类,中下游部分断面水质为Ⅲ类;多项水质指标多年来总体较好,但总磷和总氮负荷较高,近年10个断面总磷和总氮平均浓度分别处于0.028~0.263mg·L^-1和0.630~1.852mg·L^-1水平;②时间变化上,Daniel和MK突变结果发现2004~2018年宗关站总磷和总氮年变化趋势不显著,其它多项水质指标也无明显年变化趋势;枯水期主要水质指标总氮、氨氮和五日生化需氧量总体大于丰水期,化学需氧量不同点位呈现出不同的丰枯变化规律,总磷丰水期浓度下降不明显;③空间分布上,K-means聚类和空间相异度结果发现不同断面水质指标变化趋势差异较大,10个水质监测断面总体上可以聚类为3类,上游水质指标最好,中游次之,下游较差;值得注意的是,下游小河等断面多项水质指标均趋于改善,可能与近年来实施的控源减排和清澈养殖等保护行动和措施有关;④在总体较高的氮磷负荷条件下,流量和水温是影响汉江中下游3个分区河流水质指标的重要因素,其中流量在上、下游对水质贡献率较大,水温则在中游贡献率最大.     

煤炭自燃发火危险程度识别研究

对影响煤炭自燃发火危险程度的主要因素进行主观判断，运用逐步聚类分析法，对开采煤层煤炭自燃发火的危险程度进行识别，为判定煤炭自燃发火危险程度提供了一种理论方法     

矿山灾害学的研究模式、特征与方法

矿山灾害学主要研究矿山灾害成因动力学、矿山灾害运动学、矿山灾害预测学和矿山灾害防治对策学等 4个内容 ,其研究模型可分为工程技术研究、技术科学研究和基础科学研究三大层次 ,具有学科交叉与综合、生态环境、社会参与、安全教育和工程科学研究五大特征 ,研究方法须以科学的系统论思想为指导 ,采用逻辑辩证与历史唯物相统一法 ,既从微观上研究单一矿山灾种事故的防治技术与方法 ,又从宏观上以不同学科、不同层次、不同方位切入 ,对矿山灾害进行系统的通盘研究 ,与此同时 ,还必须大力开展多层次、多领域、多方位的国际协作与研究。因此 ,矿山灾害学的研究与发展 ,不但拓宽了矿山灾害科学研究的领域 ,而且对现代“灾害学”的建立和发展也具有十分重大的科学价值     

基于人工神经网络的复杂系统可靠性冗余优化

复杂系统可靠度函数具有非线性的特点,针对这种情况,在简要介绍人工神经网络及有关模型的基础上,提出了基于人工神经网络的可靠性冗余优化方法,并建立了复杂系统可靠性冗余优化的人工神经网络模型。最后,结合实例对该方法进行了验证。     

The Integration of a Genetic Programming-Based Feature Optimizer With Fisher Criterion and Pattern Recognition Techniques to Non-Intrusive Load Monitoring for Load Identification

Identification of electricity energy consumption on individual household appliances used in a smart house is the first important step for making the use and conservation of electricity energy more efficient. In the past, Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) techniques, which are part of smart grid techniques realized to improve electricity energy usage efficiency, have been developed to identify individual appliances with avoiding installing many smart meters for appliances in a field. In this paper, a new NILM technique that integrates an efficient Genetic Programming (GP)-based feature optimizer with pattern recognition techniques is proposed to identify which appliance is being turned on or off. The proposed GP-based feature optimizer with Fisher criterion is used to generate a more efficient feature than original potential transient features extracted from captured transient response of household appliances through analysis of NILM. The new feature generated by GP is used by pattern recognition techniques as load identifiers for load identification. The load identifiers used and compared in this paper include k-Nearest-Neighbor Rule, Back-Propagation Artificial Neural Network, and Learning Vector Quantization. Experiments are conducted under different single-load and multiple-load operation circumstances at different actual experimental environments with small disturbances. As shown from the experimental results, the proposed is confirmed to be feasible and usable.     

污染治理设施市场化运营的特点及对策建议

对污染治理设施市场化运营进行了研究,对不同第三方运营模式进行了比较。针对不同特点的运营模式,提出了加大政策扶持,降低运营风险,健全监管机制,规范管理以及加快运营管理法规建设等建议,旨在使环保设施市场化运营体系走向规范化、市场化、专业化和社会化,为我国污染防治设施规范管理、加快运营的集约化发展提供了参考依据。     

基于SEM模型的热环境时空特征及影响因素分析:以西安都市圈为例

城市热环境是评价城市生态环境的重要指标之一,直接关系到居民健康及城市经济可持续发展,但目前研究缺乏自然和人文多维因子对热环境的影响路径分析.基于西安都市圈2020年MODIS MYD11A2地表温度数据,辅以气象、地表因子和人类活动等数据,综合利用ArcGIS空间地统计分析、冗余分析（RDA）和结构方程模型（SEM）,研究城市热环境在不同季节的时空分布特征,揭示城市热环境的主要影响因素并量化其直接和间接效应.结果表明:①西安都市圈的地表温度呈现北高南低,自城市中心向四周递减的空间格局,夏季热环境污染最严重.②冗余分析表明影响热环境的主要因素为:气温、不透水地表、植被和降水.③SEM结果显示,气象、地表和人类活动因子对城市热环境的直接影响显著并占主导地位,气温、不透水面和兴趣点密度对热环境有显著的直接正效应（0.10~0.33）,水体、降水和植被对热环境有显著的直接负效应（-0.29~-0.25）.人类活动对夜晚地表温度的直接影响力高于地表因子和气象因子,提高经济效益有利于缓解城市热环境效应.以上结果可为城市热岛局地气候变化研究和绿色生态宜居城市环境建设提供科学参考.     

基于流域单元的环巢湖综合景观对河流水质的影响

考虑流域特征差异对河流水质的影响,以巢湖流域为研究对象,根据2019年10月至2020年9月河流监测点水质、气象、地形、土壤与遥感影像等数据,通过数字地形分析划分各监测点的流域单元,综合利用相关性分析、冗余分析以及多元回归分析探究了流域单元的综合景观特征（包括土地利用、气候、地形、土壤等）对环巢湖河流水质的影响.结果表明:①环巢湖河流水质空间差异大,主要污染物为总氮与氨氮,大多数河流总氮浓度超过Ⅴ类水质标准,污染严重的区域集中在合肥市区及周边河流以及丰乐河和杭埠河中下游.②流域单元综合景观特征对河流水质有着显著性影响.其中,建筑用地比例、斑块密度、散布与并列指数、香农多样性指数与水质指标呈正相关,而林草地比例、蔓延度指数与水质指标呈负相关.③在不同季节,流域单元的综合景观特征在湿季对河流水质的影响效应要强于干季,这主要是由干湿季降水的差异引起的.