有效微生物技术在渗滤液处理中的应用与发展

介绍了有效微生物(EM)的组成、特点及其处理废水的机理;通过与传统的生化法处理垃圾渗滤液的比较,指出了利用EM技术处理垃圾渗滤液的优势,认为该技术不仅能够提高污染物的去除效率,降低污泥产量,而且能够缩短反应器的响应时间;并介绍了EM制剂在国内外的生产情况,对今后EM技术的发展前景提出了展望.     

普及EM技术促进水资源节约型社会的建设

EM具有较强的分解污染物质的能力，在净化河流、湖泊、近岸海域水质，处理有机废弃物，制作发酵有机肥料，创造资源再生循环利用的节约型社会，发挥了极大作用。     

人工林经营过程密度最优控制研究

在连续状态动态规划方法建立的人工林种群密度决策模型的基础上，首次提出应用遗传算法优化人工林林分经营过程的间伐时间和主伐时间的最优组合方案，并阐明其数学模型和具体方法。杉木人工林经营过程的密度最优控制方案优化实例表明，用遗传算法优化能收到良好效果。优化结果表明，杉木人工林经营过程中以间伐两次为最优，第一次在１１～１２年，第二次在１５～１８年，而主伐年龄以２５年为最优。     

EM菌强化SBR处理生活污水的试验研究

研究了EM-SBR处理生活污水的工艺特征和EM菌的最佳投加周期.结果表明:EM-SBR反应器在非限制性曝气方式下处理低浓度生活污水,有机负荷宜控制在0.22～0.40kgCODCr/kgMLSS·d,氨氮负荷宜控制在0.030kgNH3-N/kgMLSS·d以下,泥龄可控制在5～28d之间.EM菌的最佳投加周期为15个周期.     

环境医学：人类生存发展战略的大课题

文章用大量翔实数据，分析论证：人类由于淡化环境意识，坚持急功近利的片面发展观，造成整个地球环境质量正在全面下降和恶化，全球已有１／５的人口受到环境污染之害的基点上，作者提出了只有跳出以自我生存为中心的狭隘圈，确立发展环境医学为主体的预防医学战略，并提示要遵循中国古代强调的“天人合一”论概念和钱学森提出的“开放的巨系统方法论”在当代科技领域进行“天地生人巨系统的综合集成研究”，树立“天地与我并生，万物与我同运”的自然生态观，为创建“生物心理社会自然”为模式的全科新医学，这是实现２１世纪“人类健康工程”的开拓性目标。     

矿井重大灾害危险性评价的改进灰色统计法

用灰色统计理论［１］研究了矿井四大灾害即冒顶、水灾、火灾和瓦斯爆炸的危险性预评价问题，提出了一种新的评价方法──灰色统计综合法。同时，从应用的角度出发对灰色统计的算法作了改进，改进后的算法便于记忆和应用。     

EM菌处理垃圾渗滤液的微生物生态学及机理分析研究

通过DNA提取,PCR扩增和DGGE分离,用BLAST程序进行相似性比较分析体系中微生物群落多样性。所有序列与数据库中16S rDNA序列的相似性在94%~100%之间。从整个挂膜过程考虑,挂膜时间应在8天左右。渗滤液中污染物的去除与投加EM有很大的关系,但是渗滤液中原始菌种的贡献同样不可忽视。投加EM菌剂促进了渗滤液中群落结构演替和功能优化,并最终通过EM菌剂和渗滤液中原始菌群的共同作用实现渗滤液处理系统效能提高和完善。     

EM技术及其在水环境保护中的应用研究进展

通过对EM有效微生物技术的特点、作用及在水环境保护中的应用研究进展的介绍,表明该技术应用于水环境保护中具有广阔的发展前景。     

自然灾害社会脆弱性评估研究——以上海市为例

基于投影寻踪聚类模型(PPC),结合基于实数编码的加速遗传算法(RAGA),对上海市进行了自然灾害社会脆弱性评估的尝试。结果表明:①灾害社会脆弱性最高的为崇明县,其次为宝山区和金山区;②灾害社会脆弱性最低的是黄埔区,其次是徐汇区和静安区;③总体而言,灾害脆弱性较低的地区集中于上海城市中心区,而城市边缘区的社会脆弱性一般较高。     

A Two-Stage Particle Swarm Optimization Algorithm for MPPT of Partially Shaded PV Arrays

The power-voltage (P-V) characteristic curves of a PV array are nonlinear and have multiple peaks under partially shaded conditions (PSCs). This paper proposes a novel maximum power point tracking (MPPT) method for a PV system with reduced steady-state oscillation based on a two-stage particle swarm optimization (PSO) algorithm. The grouping method of the shuffled frog leaping algorithm (SFLA) is incorporated in the basic PSO algorithm (PSO-SFLA), ensuring fast and accurate searching of the global extremum. An adaptive speed factor is also introduced into the improved PSO to further enhance its convergence speed. Test results show that the proposed method converges in less than half the time taken by the conventional PSO method, and the power is improved by 33% under the worst PSCs, which confirms the superiority of the proposed method over the standard PSO algorithm in terms of tracking speed and steady-state oscillations under different PSCs.