电化学原位产生H2O2的影响因素分析及数学建模

以Pt为阳极,石墨碳棒为阴极,Na2SO4为支持电解质,实验探讨了电化学原位产生H2O2的规律.通过正交试验,确定阴极溶液初始pH值、电流密度CD、通氧流量Q和支持电解质浓度CNa2SO4等主要参数对H2O2产生量的影响,并提出最佳参数组合:pH=2.00,CD=1.02mA·cm-2,Q=0.4L·min-1,CNa2SO4=0.1 mol·L-1,极间距D=6cm.采用二次多项式逐步回归和BP神经元网络2种方法,建立了这些参数对于H2O2产生量的预测模型,并对模型进行检验.结果表明,2种方法在一定参数条件下都可预测阴极区溶液中H2O2浓度,BP神经元网络法预测的准确度好于二次多项式逐步回归方法,且更适合于在线控制.     

Prediction of the concentration of chlorophyll-α for Liuhai urban lakes in Beijing City

Introduction The eutrophication of fresh w ater has becom e a m ain w ater environm ental problem in the w orld. The m ain negative im pacts of fresh w ater eutrophication are w ater quality deterioration and the decrease of hydrophytes and aquatic specie…     

人工神经网络模型和公路复垦土地适宜性评价

提出了人工神经网络用于公路临时用地复垦土地适宜性评价，利用该模型对京大高速公路山西段复垦山西段复垦土地进行了适宜性评价，探讨了人工神经网络在土地复垦适宜性评价时的特点和注意问题。     

基于化学反应动力学的饮用水铝形态分布模型研究

目前饮用水中的总铝超标现象十分严重,其危害与铝的存在形态密切相关.本研究利用三层前反馈式的人工神经网络技术,建立了基于化学反应动力学的铝形态预测模型.结果表明,无机单核铝和溶解铝的浓度变化速率与反应时间及水温、pH、总铝、氟离子、磷酸根和硅酸根等水质参数密切相关,二者的反应级数均为三级.通过人工神经网络可有效地进行饮用水中无机单核铝和溶解铝反应动力学参数的预测;反应速率常数k和初始浓度项1/c02的计算值和模型预测值的相关系数R均大于0.999.由M市管网水铝形态的预测结果可知:当总铝浓度0.05mg·L-1时,模型对无机单核铝浓度的预测误差较大;而当总铝浓度0.05mg·L-1时,模型有较好的预测能力,无机单核铝和溶解铝的相对预测误差分别为±15%和±10%.     

人工土壤渗滤工艺研究与应用

土地处理系统作为生态学处理方法,实际上是追求土壤、含水层和植物的“处理”与“利用”两个功能的总体实现。人工土壤渗滤工艺正是针对传统土地处理工艺的改进而发展起来的一种技术,它使用人造填料代替土壤,构造人工土壤环境;有效改善了土地处理工艺占地较大和处理负荷低的弊端。并通过对人工土壤渗滤工艺的实际应用,对工艺的处理效果进行了研究,尤其是通过一系列的微生物试验,对工艺中的核心部分——“人工土壤”的生物特性以及构建进行了有益的探索。     

草丁膦人工抗原的合成与免疫效价的测定

用戊二醛作为交联剂合成草丁磷-卵清蛋白(oviparous,OVA)人工抗原,通过紫外吸收、31P核磁扫描的方法检测和鉴定草丁磷人工抗原,并用此合成抗原免疫小鼠,检测抗体的生成。结果表明,人工抗原紫外吸收光谱与OVA、草丁磷光谱相比发生了改变,人工抗原、草丁磷31P核磁光谱位移大致相同,通过计算人工抗原中草丁磷与卵清蛋白的偶联比是36.7∶1。免疫小鼠数周后在其血清中检测出抗体(其血清的效价为1∶320000)。草丁磷人工抗原合成及对小鼠的免疫成功,为制备草丁磷单克隆抗体打下了基础。     

人工浮床对汾江河水质净化的研究

对佛山市汾江河内布置浮床的水域的7个断面进行采样监测,分析了布置浮床侧与未布置浮床侧各水质指标的差异,以考察人工浮床对汾江河水质的净化效果。同时比较了圆币草、水罂粟、梭鱼草、狐尾草、美人蕉和鸢尾6种浮床植物的生物量和氮磷吸收量。结果表明,布置人工浮床一侧的水质TN、TP、COD和NH4＋-N含量均显著低于未布置浮床一侧的水质,表明人工浮床对水体水质的有净化效果。总面积约4 900 m2的浮床植物经过3个月的生长,从水体中共吸收了192.5 kg的氮和76.1 kg的磷。6种浮床植物中,狐尾草的净增生物量最高,达到64.2 kg/m2;圆币草次之,为62.2 kg/m2。狐尾草和圆币草对氮磷的吸收能力在6种植物中处于较高水平,每平方米狐尾草和圆币草从水体中分别吸收了51.61g氮、19.79 g磷和46.90 g氮、22.93 g磷。综合比较得出,狐尾草和圆币草在生物量和氮磷吸收量上均保持在较高水平,是较好的浮床植物。本研究为人工浮床在南方类似河流中的应用及植物选择提供了参考依据。     

基于人工蜂群算法与BP神经网络的水质评价模型

针对BP网络水质评价模型的不足,引入人工蜂群(ABC)算法,将求解BP神经网络各层权值、阀值的过程转化为蜜蜂寻找最佳蜜源的过程,提出了一种新的结合人工蜂群算法的BP网络水质评价方法(ABC-BP)。并以2000—2006年渭河监测断面的10组实测数据作为测试样本对其水质进行了评价,实验结果表明该方法得到的水质评价结果准确,并具有很强的稳定性和鲁棒性。     

广州市园林绿化植物苗木对二氧化硫和二氧化氮吸收能力分析

采用人工模拟熏气法,研究了36种广州市园林绿化植物对SO2和NO2气体吸收净化能力,以系统聚类分析方法为依据,将参试植物的吸收净化能力划分为强性、较强、中等、较弱及弱5个等级。结果显示,在不同SO2质量浓度（0.259和0.448 mg.m-3）环境下,黄槐、鸡冠刺桐、红花银桦、木棉、红千层、大花紫薇、复羽叶栾树吸收SO2能力具有强或较强的能力,而罗汉松、竹柏、深山含笑、乐昌含笑、观光木、樟树、阴香、双翼豆、印度紫檀、大花五桠果、长芒杜英、五月茶、海南蒲桃、芒果、海南红豆、糖胶树和幌伞枫吸收SO2能力表现为较弱或弱;在NO2质量浓度（0.149和0.428 mg.m-3）环境下,黄槐、黄葛榕、红花银桦、红千层、麻楝、复羽叶栾树、大花紫薇和小叶榄仁吸收净化NO2能力为较强或强,而深山含笑、五月茶、芒果、海南红豆、糖胶树和桂花叶片对NO2吸收能力表现为较弱或弱。在不同SO2和NO2浓度环境下,黄槐、红花银桦、红千层、复羽叶栾树和大花紫薇叶片对SO2和NO2吸收净化能力表现为强或较强,而深山含笑、五月茶、芒果、海南红豆、糖胶树叶片对SO2和NO2吸收净化能力为较弱或弱。研究结果为珠三角城市功能型园林植物选择和广东生态景观林带建设提供科学依据。     

Land User Participation in Developing a Computerised Decision Support System for Combating Desertification

Combating desertification in natural rangelands has recently become a priority in large parts of southern Africa. Rangeland managers, farmers, scientists, conservationists and land users have been applying a variety of restoration technologies to address this problem. Bush encroachment, as part of the desertification process, involves the natural replacement of the herbaceous plant cover by undesirable problem woody species. The active and passive restoration technologies that are applied, are mainly based on indigenous knowledge and include the chemical, mechanical or manual reclamation of unproductive rangelands, as well as the combating of woody and alien species encroachment. Indigenous practices and knowledge play a major role in the effectiveness and success rate of these technologies. This project faces the challenge of bringing together both local and scientific knowledge in a single user-friendly, computerised Decision Support System (DSS) which is directly accessible by land users to support them in the process of decision making, concerning the combating of desertification. Case studies from central and northern Namibia were used to combine qualitative and quantitative data to develop this Decision Support System. The DSS currently consists of two databases and an expert system, which evaluates the results of land users’ management practices, and provides easily accessible information and advice for participants in the system, based on the incorporated data. The DSS is also linked to national and international web sites and databases to offer a wider range of information on technologies concerning agricultural and conservation practices.