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51.
Mao Meizhou Liu Zihui Dong Huiru Liu Jingyi Kathe K. Bertines Minoru Koide Edward D. Goldberg 《环境科学学报(英文版)》1991,3(1):109-116
The fluxes of heavy metals and magnetite, a fly-ash component, from coal burning, to sediments of the Kunming Lake in Beijing have increased measurably over the last fifty years. Ages were introduced to the sediment strata through Pb-210 geochronologies. Even with a doubling of coal usage by the year 2000, the anthropogenic metal fluxes will still be less than those recorded in metropolitan Tokyo and U.S. lakes. 相似文献
52.
乔桢遴 《安全.健康和环境》2003,3(10):20-23
在以工期考虑为重点的V-3002B液化气球罐内外部检验过程中,引用现代管理中网络计划技术关键路线法,为加快芳烃厂压力容器检验提供了科学的依据。本文总结和介绍了网络计划技术在芳烃厂贮运车间V-300亚球罐内外部检验过程应用情况。 相似文献
53.
54.
Characteristics of air particulate matter and their sources inurban and rural area of Beijing, China
IntroductionThereisagrowingawarenesstotheimportanceofairpollutioninmajorcites.Anumberofstudieshaveshownthattheconcentrationsofcertaintraceelementsintheurbanatmospherehavebeenelevatedby pollution ,andtherefore ,thehighestconcentrationsofthesechemicalcont… 相似文献
55.
利用大流量颗粒物采样器分昼夜采集了2007年春节前后大气气溶胶中PM10和PM2.5样品,并采用气相色谱-质谱技术对PM2.5样品中的多环芳烃进行了检测.春节期间大气颗粒物中PM10和PM2.5夜间平均质量浓度为232 μg·m-3和132 μg·m-3,分别高于白天的PM10(194 μg·m-3)和PM2.5(107 μg·m-3);除夕后颗粒物日平均质量浓度为252.3 μg·m-3 (PM10)和123.8 μg·m-3 (PM2.5),分别高于除夕前的166.7 μg·m-3(PM10)和106.8 μg·m-3(PM2.5);同时夜间PM2.5中多17种多环芳烃(PAHs)的总浓度都高于相应白天的总浓度,且除夕前多环芳烃日均总浓度为95.9 ng·m-3,高于除夕后的58.9 ng·m-3.结果表明,除了受一定的气象条件的影响外,大量燃放烟花爆竹会对大气颗粒物浓度有影响,但对大气中的多环芳烃影响不大,而春节期间工业及交通污染排放的减少削减了排放到大气中的PAHs.根据荧蒽/芘等比值指标判别北京PAHs主要以燃煤为主、交通为次的混合局地源污染. 相似文献
56.
57.
青藏高原生态资产地域划分中的SOFM网络技术 总被引:9,自引:0,他引:9
针对目前地域划分中存在的问题,论文尝试以人工神经网络技术作为区划工作的理论支撑,构建了自组织特征映射SOFM网络,以青藏高原环境与生态系统资产作为待分客体,探索了新技术和方法在生态资产地域划分中的应用。结果表明,对于自然界中广泛存在的非线性问题,SOFM网络具有比聚类分析等线性分类器更强的适应性。应用SOFM网络在对待分客体生态资产进行类型划分的基础上,使用策略性循环尺度转换(SCS)范式对其进行了区域转换,最终完成了青藏高原范围内生态资产的地域划分。 相似文献
58.
59.
XU Min ZENG Guang-ming XU Xin-yi HUANG Guo-he SUN Wei JIANG Xiao-yun 《环境科学学报(英文版)》2005,17(6):946-952
Bayesian regularized BP neural network(BRBPNN) technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000?8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth(SD) 〉 electrical conductivity (EC). Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus(TP) and total nitrogen(TN) were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data(chlorophyll-α prediction) and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake. 相似文献
60.