显微构造分析法和包裹体方法在断层研究中的应用

在工程建设中，工地及邻近地区的断层活动性是工程设计的一项重要依据。在总结以往研究的基础上，介绍了显微构造分析法和包裹体方法在断层活动性评价中的国内外最新研究成果。事实表明，这两种方法在工程地质领域具有良好的应用前景。     

孟连,丽江地震前云南天文台时纬残差异常

本文分析了云南天文台光电等高仪自有观测以来的时纬残差异常与云南及其周邻地区大地震的对应关系；并报导了孟连、丽江地震前云南天文台的时纬残差均有明显异常。这再次证明时纬残差的明显异常可为台站周围的强震预测提供可靠信息     

一种DSP+FPGA实时信号处理系统

简要叙述了常用的信号处理系统的类型与处理机结构,介绍了正逐步得到广泛应用的DSP+FPGA处理机结构,在此基础上提出了一种实时信号处理的线性流水阵列,并举例说明了该结构的具体实现,最后分析说明了此结构的优越性。     

BASIN SCALE WATER MANAGEMENT AND FORECASTING USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS1

ABSTRACT: Water scarcity in the Sevier River Basin in south‐central Utah has led water managers to seek advanced techniques for identifying optimal forecasting and management measures. To more efficiently use the limited quantity of water in the basin, better methods for control and forecasting are imperative. Basin scale management requires advanced forecasts of the availability of water. Information about long term water availability is important for decision making in terms of how much land to plant and what crops to grow; advanced daily predictions of streamflows and hydraulic characteristics of irrigation canals are of importance for managing water delivery and reservoir releases; and hourly forecasts of flows in tributary streams to account for diurnal fluctuations are vital to more precisely meet the day‐to‐day expectations of downstream farmers. A priori streamflow information and exogenous climate data have been used to predict future streamflows and required reservoir releases at different timescales. Data on snow water equivalent, sea surface temperatures, temperature, total solar radiation, and precipitation are fused by applying artificial neural networks to enhance long term and real time basin scale water management information. This approach has not previously been used in water resources management at the basin‐scale and could be valuable to water users in semi‐arid areas to more efficiently utilize and manage scarce water resources.     

恒温油槽水介质与油介质升温时间关系讨论

本文阐述了在恒温油槽中水介质和油介质升温时间的关系,为了用水介质代替油介质进行升温试验,并保证试验的正确性。     

4类噪声标准适用区最佳监测时间研究

以1年的实测数据为分析样本,分别采用误差理论分析及数理统计分析方法,在保证一定精确度前提下确定出反映4类标准适用区噪声水平的最佳监测时间。     

硫自养填充床生物反应器去除水中的高氯酸盐

建立了硫自养填充床生物反应器用于水中ClO4-的去除,考察水力停留时间(HRT)、水温的影响及副产物产生规律。结果表明,当进水ClO4-浓度为22.40~21.07 mg/L时,逐步缩短HRT为12、8、4、2、1.5和1 h,经4~6 d的适应期,反应器对其去除率可达99%以上;低浓度的NO3--N(2.17 mg/L)的存在对ClO4-的降解不产生抑制,两者可同步去除;3℃以内的水温波动对其去除影响较小,较大的温度波动(-8℃)会造成去除率下降;Cl-作为惟一还原产物,其浓度增多符合化学计量比。同时,研究证实了硫歧化反应的发生,出水SO42-浓度的增加量大于理论值,S2-离子浓度较低(4-完全去除时,出水pH值比进水降低约1.1个单位。     

超声波对污泥中SCFAs释放影响及作用效应研究

以剩余污泥为研究对象,考察了超声波处理过程中超声时间及声能密度对污泥中短链脂肪酸SCFAs释放的影响及其作用效应。实验结果表明,污泥中SCFAs的释放量随超声时间和声能密度的提高而提高,但当超声能量>270 J/mg MLSS后, SCFAs释放变缓甚至下降;在相同能耗下,长超声时间、低声能密度的超声波处理条件更有利于污泥SCFAs的释放,超声时间影响更显著;污泥中释放的SCFAs以乙酸及丙酸为主。在超声波释放剩余污泥SCFAs过程中自由基效应及热效应皆不显著,机械效应起最主要作用。     

环渤海地区空气质量时空变化特征及动态预测

基于环渤海地区2017—2021年各城市空气质量指数(AQI)、污染物浓度与社会经济数据,利用数理统计、克里金插值法对环渤海地区AQI与污染物浓度的时空变化特征进行分析,运用皮尔逊相关性分析方法探讨AQI与污染物浓度、社会经济因素的相关关系,采用时间序列预测模型对2022年6月—2023年12月空气质量及污染物浓度进行预测。结果表明:环渤海地区AQI及污染物浓度大致呈逐年降低的趋势。AQI的逐月变化呈"W"形,O₃浓度的年内变化呈倒"V"形,其余污染物则呈现与O₃相反的变化趋势。AQI大致呈现西南高、东北低的空间分布特点,而污染物浓度分布具有明显的空间差异。环渤海地区5个代表性城市的AQI类别以良好为主,冬季首要污染物主要为PM_2.5、PM₁₀,夏季首要污染物以O₃为主。人口数量是影响AQI的主要因素,城市园林绿地面积对AQI具有一定影响。预测结果显示,未来环渤海地区AQI、主要污染物浓度(O₃除外)均呈现出随时间的推移逐渐下降的变化趋势。     

面向工业污染源排放的城市大气环境系统韧性评价及其时空演化

关中城市群是西部地区两大城市群之一。在该区域内有较多重污染企业。为探索关中城市群各市大气环境系统的韧性水平,将韧性理念应用于城市大气环境系统,并以工业污染源排放为视角,建立基于风险矩阵理论 (RMA) 与PSR的韧性评价模型,利用基于博弈论的组合赋权法确定PSR权重,并采用Sobol方法对模型进行敏感性分析,实现对关中城市群2018—2020年城市大气环境系统韧性时序演化及空间分布的实证分析。结果表明：非甲烷总烃、甲醇、氟化物及硫化氢属于敏感参数,其中甲醇为高敏感参数;从时间维度看,2019年关中城市群各城市大气环境系统韧性水平普遍高于2018年和2020年;从空间维度看,关中城市群各城市大气环境系统韧性水平呈现出“非均衡不稳定性”,3年中仅有西安、渭南及平凉3市达到高度韧性水平,中低韧性区域占绝大部分。提出相应的区域大气污染控制策略,如加强城市间的经验交流和分工协作、发挥西安的辐射带动作用、实施韧性区分类管理等。本研究可为关中城市群城市大气环境系统韧性建设提供参考。