多制式区域轨道交通网络关键节点识别

为提高多制式区域轨道交通网络(Multi-mocle Regional Rail Transit Networks, MRRTN)关键节点识别精度,提出MRRTN拓扑建模方法,将MRRTN关键节点分为结构性关键节点和系统性关键节点。构建基于熵权法和多准则妥协解排序法(VIsekriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje, VIKOR)的节点结构重要度评价模型,识别MRRTN结构性关键节点;将客流因素引入重要度评价体系,利用蚁群聚类算法识别MRRTN系统性关键节点;基于网络效率指标验证识别方法的有效性。以重庆MRRTN为例进行关键节点识别与分析,给出对应节点保护建议。结果表明：不同类型关键节点对网络结构和网络运营产生不同影响;熵权-VIKOR法和蚁群聚类算法可以保证MRRTN结构性和系统性关键节点评价与识别的客观性;MRRTN可从一体规划设计、协同调度指挥和开展直通运营三方面进行优化。     

鄱阳湖南矶山湿地沉积物-植物体系中汞分布特征解析

为探究鄱阳湖湿地沉积物-植物体系中汞含量变化特征以及影响因素,对南矶山湿地多个沉积物与植物样本进行分析.结果表明:沉积物中汞为0.075～0.637 m g/kg;运用单因子指数法、地累积指数法对所有沉积物中汞含量进行分析,发现大部分沉积物剖面中汞含量超过江西省土壤环境背景值,说明沉积物存在一定程度的汞污染与累积;由相...     

安徽省冬小麦单产的时空演变特征及其对ENSO的响应

安徽省是我国最重要的冬小麦生产省份之一,研究其产量的时空演变特征对保障区域粮食安全有着重要意义。依托74个区县1973-2014年间冬小麦单产的逐年序列,采用K-means聚类与气候诊断方法探讨了单产变化特征的区域差异。主要结果如下：（1）基于时序特征指标和K-means聚类分析,安徽省划分为江南、江淮、淮北这3个呈现出不同单产变化特征的子区域;（2）与其他区域相比,淮北地区冬小麦的单产水平更高,且单产的逐年增幅更为显著;（3）淮北地区冬小麦单产呈现出更强的年际变异性和更高的气候致灾风险,但其气候灾损率呈现出显著的下降趋势;（4）与其他区域相比,江南地区的冬小麦气候产量对ENSO指数更为敏感,特别是前期8月份厄尔尼诺-3区的平均海面温度（Nino 3）与来年气候产量之间的负相关性最为显著。     

行道树悬铃木叶片中邻苯二甲酸酯的研究

采集上海市杨浦区部分交通道路两侧行道树悬铃木叶片样品,对邻苯二甲酸酯(PAEs)的分布特征进行分析.结果表明,叶片组织和表面附着物中均含有邻苯二甲酸二丁酯(DBP)和邻苯二甲酸二(2-乙基)己酯(DEHP);叶片组织易于吸收主要以气相存在于大气中的DBP,质量面积比范围高于表面附着物8倍以上;而主要存在于大气悬浮颗粒中的DEHP在叶片表面附着物中的质量面积比高于DBP.行道树悬铃木叶片中的PAEs质量面积比与机动车流量有一定的相关性.     

氯化四氟乙烯聚合物替代四氯化碳为萃取剂分析水中石油类的实验研究

CCl4属于氟氯烷烃类物质,破坏臭氧层,因此日本掘场制作所开发了CCl4的替代物一氯化四氟乙烯聚合物(S-316).通过实验得出S-316和CCl4对于石油类有相同的萃取效果;S-316如能国产化,有希望取代CCl4.     

固相萃取-气相色谱法测定水环境中邻苯二甲酸酯

采用固相萃取法对水样进行提取富集,气相色谱法测定水中6种邻苯二甲酸酯类有机污染物,并对方法进行了探索、优化和验证。对水体pH在固相萃取过程中对邻苯二甲酸酯萃取回收率的影响进行了研究,解决了邻苯二甲酸2-乙基己基酯和邻苯二甲酸二正辛酯回收率不高的问题。在空白水加标实验中,邻苯二甲酸酯的回收率能达到93.2%~116.3%。除此之外,还对工业废水和地表水进行了加标回收实验,获得了较高的回收率及测定精度。     

论生态类项目竣工环境保护监测验收

论述了环境监测在生态类项目环保管理中的重要作用及如何进行生态类项目的环境监测工作,通过监测与监督,使施工期的环境污染问题降至最低,更好地保护生态环境及公众的身体健康,建设生态文明,构筑人和自然和谐共生的社会环境。     

基于模糊综合评判模型的UASB反应器运行状态估计

用C-均值聚类方式对毒物负荷冲击下的UASB反应器所有数据进行了聚类分析,由反应器稳定运行状态时的性能参数值分别确定了稳定、较稳定、较不稳定和不稳定运行状态的隶属函数.结果表明,估计反应器运行状态的最佳因素集为{VFA、ALK、VGP、CH4},VFA、ALK、VGP和CH4的最佳权重分别为0.40、0.20、0.10和0.30;模糊综合评判模型可有效的估计毒物负荷冲击下厌氧反应器运行状态,并能判定反应器在各个时刻处于不同运行状态的隶属度.     

大气环境分类的SVM联合决策方法

目的 实现城市大气环境的精准快速归类预测。方法 基于支持向量机（SVM）构建多分类问题的联合决策算法,将大量城市环境因素数据的主成分聚类结果作为输入,通过机器学习训练,组建大气环境的SVM联合决策模型。结果 该模型根据大气环境因素将数据集91个城市划分为9类,其中河内与海防环境相似度最高,巴东与格尔木差异最大。9个SVM二分类器组建的联合决策模型通过逐点预测在主成分数据空间形成了分区预测云图。结论 SVM联合决策模型可实现城市环境的快速分类辨识,分类预测结果精度高于95%。     

Cu/Al催化剂的制备及其在环丙沙星降解反应中的应用

为解决传统Fenton法在水体通常的酸碱(pH>6.0)条件下活性低的问题,采用水热合成法制备了掺杂Al的非均相铜基类芬顿催化剂,通过X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、X射线光电子能谱(XPS)及比表面与孔隙度分析(BET)等技术对其结构和形貌进行了表征;以20 mg·L^-1的环丙沙星(CIP)为目标污染物,研究了不同催化剂的非均相铜基类芬顿反应体系对CIP的降解效果及H₂O₂消耗量和·OH产生量的影响;探讨了Cu/Al-180催化剂投加量、H₂O₂投加量、初始pH 3个因素对Cu/Al-180催化剂的非均相类芬顿催化降解性能的影响;考察了催化剂的循环使用活性及稳定性。结果表明：不同温度下合成的Cu/Al催化剂主要组分是以CuO和少量Al₂O₃组成的介孔材料;Cu/Al-180催化剂具有较好的结晶度及均匀的颗粒状表面形貌,且对CIP具有最高的催化活性;在Cu/Al-180催化剂投加量为3.0 g·L^-1<...