制定区域大气环境总量控制方案的技术方法

提出了区域大气环境总量控制方案制定的技术路线和主要技术，即污染物的基础允许排放量，平权允许排放量和优化允许排放量的确定方法，以上海市某加工区ＳＯ２总量控制方案作了实例分析。     

热带滨海景观设施的腐蚀特征及其影响因素简析

目的 研究热带滨海地区景观设施的腐蚀特征及影响因素.方法 通过宏观调查和微区检查的方法,对比分析湛江、珠海和深圳3个典型的热带滨海城市景观设施腐蚀状况的差异,总结热带滨海景观设施的腐蚀特征.结果 缝隙腐蚀和焊缝腐蚀是热带滨海景观设施发生频次最高的腐蚀类型,其中出现缝隙腐蚀的频次平均为66.6％,出现焊缝腐蚀的频次平均为53.2％.随着离海岸距离的增大,景观设施腐蚀程度减小,其中景观设施在200 m发生大面积腐蚀的程度比100 m平均减轻22.1％.景观设施向海面发生严重腐蚀的比例比背海面高,其中景观设施向海面在100 m发生腐蚀比背海面严重,比200 m平均增高10.4％.结论 热带滨海地区景观设施的腐蚀差异与设施离海距离、设施朝向以及热带海洋大气环境要素(相对湿度和大气污染物浓度)密切相关.     

径向基函数网络在水环境质量评价分区中的应用

为探讨水环境质量综合评价的客观方法 ,以江西抚州地下潜水水质资料为例 ,建立了该区地下潜水水环境质量综合评价的RBF ANN网络模型。通过与其它方法对比 ,结果表明 ,利用用RBF ANN方法进行水环境质量评价不仅方法简便 ,而且结论更接近客观实际     

徐州市大气环境质量的模糊数学综合评价

运用模糊数学方法,选用SO2、NO2、PM10作为评价因子,参照大气环境质量标准,通过计算污染因子权重分配系数和隶属度对徐州市总体大气环境质量给出客观的评价,综合评判结果表明徐州总体大气环境质量为中度污染(三级),但空气质量在逐年好转.用模糊概念进行推理,经过运算得出综合评价结果,与一般评价方法相比更接近客观.     

核电厂址事故大气弥散因子计算的实验与理论研究

在目前常用的计算核电厂事故概率大气扩散因子的模式基础上提出了考虑内边界层影响的计算模式，根据某待建滨海核电厂址大气弥散实验的实测参数，分别采用本模式和常用模式估算了厂址边界０．５ｋｍ外的最终评价用事故概率扩散因子和各途径的剂量及有效剂量。计算结果表明，无论是事故概率扩散因子还是个人有效剂量，本模式给出的值都是常用模式的５．９倍。因此，在不能忽略内边界层出现频率的滨海厂址，必须考虑内边界层对事故扩散     

太湖流域近地表大气二氧化碳本底体积分数观测研究

基于2003年1月至2005年6月用气相色谱法对太湖流域近地表大气中二氧化碳本底体积分数的监测资料,对太湖流域近地表大气二氧化碳体积分数的变化特征进行了分析研究。结果表明:在观测时段内,太湖流域近地表大气二氧化碳体积分数平均值为(413.7±19.2)×10-6,且呈上升的趋势,主要受人类活动、工农业生产和交通运输业发展的影响;二氧化碳体积分数季节变化明显,冬春季高,夏秋季低,冬季出现峰值,平均体积分数为(417.8±3.7)×10-6,夏季出现谷值,平均体积分数为(400.8±14.7)×10-6,一年中最高值(424.0±1.1)×10-6出现在12月份,最低值(387.7±1.4)×10-6出现在8月份,主要受源汇强度变化影响;二氧化碳体积分数日变化基本呈双峰态,这是源汇强度变化和边界层稳定程度相互作用的结果。     

The importance of agricultural yield elasticity for indirect land use change: a Bayesian network analysis for robust uncertainty quantification

ABSTRACT

A major barrier to realising biofuels’ climate change mitigation potential is uncertainty concerning carbon emissions from indirect land use change (ILUC). Central to this uncertainty is the extent to which yields can respond dynamically to increased demand for agricultural commodities. This study examines the elasticity of soybean and corn yields in the USA for 1990–2017 using Bayesian network models to robustly quantify uncertainty. The central finding is that a single parameter value for yield elasticity does not adequately represent the effects of technology, policy and price pressures through time. The models demonstrate the limiting role of technological progress as well as farmers’ capital investment in response to system shocks. Results suggest evaluation of parameter uncertainty alone is unlikely to capture a full range of future ILUC scenarios and reiterate the need for ILUC studies to use probabilistic approaches as standard to robustly inform climate change mitigation policies.     

Neural network modelling for the analysis of forcings/temperatures relationships at different scales in the climate system

A fully non-linear analysis of forcing influences on temperatures is performed in the climate system by means of neural network modelling. Two case studies are investigated, in order to establish the main factors that drove the temperature behaviour at both global and regional scales in the last 140 years. In particular, our neural network model shows the ability to catch non-linear relationships among these variables and to reconstruct temperature records with a high degree of accuracy. In this framework, we clearly show the need of including anthropogenic inputs for explaining the temperature behaviour at global scale and recognise the role of El Niño southern oscillation for catching the inter-annual variability of temperature data. Furthermore, we analyse the relative influence of global forcing and a regional circulation pattern in determining the winter temperatures in Central England, showing that the North Atlantic oscillation represents the driven element in this case study. Our modelling activity and results can be very useful for simple assessments of relationships in the complex climate system and for identifying the fundamental elements leading to a successful downscaling of atmosphere–ocean general circulation models.     

基于神经网络的活性污泥系统建模及其控制

针对松江污水厂污水处理活性污泥系统,采用神经网络技术进行建模试验研究,在对实际运行数据剔除异常数据后,将样本数据随机分成训练样本、检验样本和测试样本.用试凑法确定合理的神经网络隐层节点数,用检验样本实时监控训练过程从而避免"过训练"现象,用多次改变网络初始连接权值求得全局极小点,从而建立了泛化能力较好的基于神经网络的活性污泥系统数学模型.利用建立的神经网络模型,对活性污泥系统运行情况的仿真与控制进行了分析研究.示例研究表明:神经网络技术能较好地应用于活性污泥系统的建模与控制,有很好的理论与实践意义.     

无锡新区生态工业链网设计探讨

生态工业园区是按照工业生态学原理，通过模拟自然生态系统，建立工业系统中“生产者-消费者-分解者”的循环途径，实现物质闭路循环和能量多级利用。文中介绍了生态工业园区的概念、分类和中国工业生态园区的建设进展。结合无锡新区生态工业园区的建设现状，提出新区的生态工业链网设计思路，通过园区成员企业之间的协同管理，以取得资源、环境与经济、社会效益的增长最大化。