阿特拉津对弹琴蛙（Rana adenopleura）蝌蚪微核

分别在d1、d3、d7、d14,观察空白对照(CK-)、水溶助剂0.1mL/L二甲基亚砜对照(CK )、阿特拉津0.01mg/L(ρ1)、0.1mg/L(ρ2)、1mg/L(ρ3)和10mg/L(ρ4)溶液中弹琴蛙(Ranaadenopleura)蝌蚪血红细胞微核和核异常细胞数.结果表明,d14时,ρ1、ρ2、ρ3和ρ4组蝌蚪的微核率分别是CK-的2.25、2.50、4.25、5.11倍(P<0.05),说明阿特拉津可引起蝌蚪血红细胞微核率升高;且与d1、d3、d7相比较,微核率随着时间的延长有升高的趋势.d14时,ρ2、ρ3和ρ4组蝌蚪的总核异常率(含微核率)分别是CK-的2.59、2.17、1.96倍(P<0.05),说明阿特拉津也可引起蝌蚪血红细胞总核异常率升高.图2表1参17     

乌什300km内6级强震的应变异常特征初步分析

自1984年乌什架设高精度钻孔应变以来,乌什300km内发生了9组共16次6级地震,在这些地震前应变仪器记录到了异常。本文对乌什台应变异常特征进行了初步分析,认为钻孔应变对乌什300km内的地震有较好的映震能力,以短期、短临异常为主,以张性突跳、波动不稳定变化为特征。     

乌什300km内6级强震的应变异常特征初步分析

自1984年乌什架设高精度钻孔应变以来，乌什300km内发生了9组共16次6级地震，在这些地震前应变仪器记录到了异常。本文对乌什台应变异常特征进行了初步分析，认为钻孔应变对乌什300km内的地震有较好的映震能力，以短期、短临异常为主，以张性突跳、波动不稳定变化为特征。     

阴离子表面活性剂测定中不同萃取方法的比较

通过对水中阴离子表面活性剂测定中不同萃取方法的比较，从而简化操作步骤，提高了工作效率。     

基于Elman神经网络的流体管道泄漏点检测定位

目的通过Elman神经网络预测对泄漏点进行过检测定位。方法基于流体压力波的负压波法及反馈型Elman神经网络方法,开展水力输运管道的泄漏定位研究。利用Flowmaster仿真软件中的水力输运模型建立长度为1100 m的一维管路系统,针对此系统开展不同管路状态参数下的数值仿真计算。结果通过小波变换技术实现了数据降噪与奇异点捕捉,完成了泄漏点位置的估算。同时,借助反馈型Elman神经网络,开展了不同泄漏工况下的网络训练和预测,利用经过训练的神经网络对所选取的5组泄漏点完成了定位预测,最大测试误差为1.83%。结论通过Elman神经网络预测得到的结果与实际泄漏位置进行对比,验证了反馈型神经网络方法在管路泄漏智能定位问题中的准确性与有效性。     

污染源在线监控数据异常智能检测方法研究

污染源自动监测数据中存在大量异常数据,严重影响数据整体质量。建立科学可靠的自动监测数据诊断分析处理方法,可有效提升在线监控监管能力水平,为数据的深度应用提供支持。但目前尚缺乏对该方法的深入研究。因此,综述了数据挖掘领域主流异常数据检测方法,并总结了在电力、交通、金融、航天等领域的应用情况,指出存在的不足和发展方向,旨在为智能污染源自动监控数据异常检测提供指导,促进污染源自动监控系统发展。