漓江水系汞的分布和污染研究

对漓江水系干流、支流、连体湖泊、较大的孤立湖塘和近岸水井设置40个采样点。水样采样周期为2个水文年,分枯水季和丰水季两次采样,现场测定水温、电导率、pH值等理化参数。系统采集水样112件、底泥样40件、水草样40件、近岸土壤样40件。底泥样用逐步浸提法进行不同形态汞分析。研究结果显示,干流河水、底泥和水草中汞的平均含量分别为0．12μg／L、0．20μg／g和0．032μg／g;主要支流河水、底泥和水草中汞的平均含量高于干流,分别为0．15—0．23μg／L、0．38～1．7μg／g和0．028—0．044μg／g。底泥中汞含量均高于近岸土壤汞含量。无论是干流还是支流,河水汞含量与底泥、水草汞含量有明显的相关关系。由上游至下游,漓江水系干流、主要支流河水样汞含量均不断增高,可高出源头河水汞含量的1．5—5倍。相应地指示重金属离子污染的参考指标——电导率值不断增高,河水的pH值亦逐渐增高。丰水期（5月至6月）河水中的汞含量（0．12—0．28μg／L）明显高于枯水期（9月至11月）河水中的汞含量（0．091—0．28μg／L）。不同断面河水汞含量均高于相应近岸井水汞含量。不同水体底泥中汞的形态分布一般顺序为：残渣态〉难氧化降解有机质结合态〉腐殖酸结合态〉碳酸盐和铁锰氧化物吸附态〉交换态〉易氧化降解有机质结合态〉水溶态。综合各项资料分析,认为漓江干流是桂林城市汞污染最大的汇。根据地表水环境质量标准（GB3838--2002）,仅汞而言,漓江水系均达到Ⅳ类水质标准（河水中汞含量≤1μg／L）。漓江支流汞污染高于干流,对干流存在较大的污染风险。     

青藏铁路遮阳棚路基试验工程效果实测研究

太阳辐射是导致气温和地表温度升高的主要因素之一,遮挡了太阳直接辐射后可以有效降低地表温度.基于青藏铁路冻土区遮阳棚路基试验工程监测数据,分析了遮阳棚内外的气温差异和路基地温特征.结果表明:遮阳棚能够降低棚内气温,监测期间棚内年平均气温低于天然条件下平均气温值0.6℃;监测期内天然条件下近地表0.1～0.3m范围的气温高于1.0m以上气温近1℃,但在棚体内部仅相差约0.3℃;日最高气温值在棚体内外的单日差值达6.0℃,平均气温值在地面0.1m高度处相差4.2℃,1.5m高度处相差2.1℃;在遮阳棚的作用下,棚体内部及附近土体地温有所降低,且多年冻土上限有一定的抬升,抬升最大幅度达1.0m.监测结果显示了遮阳棚对于保护路基下冻土的良好效果.     

遥感影像分辨率分析技术在滑坡研究中的应用

采用定性与定量相结合的方法对滑坡要素进行了深入分析。将滑坡要素划分为空间要素、时间要素和岩土性质要素3个方面,并分别讨论它们与遥感影像空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的关系。首先对各滑坡要素进行了定性分析,然后提出了判识滑坡空间要素的定量依据;提出了通过遥感影像计算滑动速率的公式,以此作为按照时间分辨率选择遥感数据的依据;最后提出为判识岩土性质要素应采用高波谱分辨率遥感影像的观点。     

基于深度学习的滑坡灾害易发性分析

滑坡灾害成因机理复杂、影响因素众多,深度学习作为当前人工智能领域的热点,能够更好地模拟滑坡灾害的形成并准确预测潜在的斜坡。为了挖掘深度学习在滑坡易发性的应用潜能,本文构建了一维、二维和三维的滑坡数据表达形式,并提出3种基于卷积神经网络模型（Convolutional Neural Networks, CNN）的滑坡易发性分析处理框架：基于CNN分类器、基于CNN与逻辑回归的融合和基于CNN集成,最后以江西省铅山县为研究对象进行验证,结果表明：所有基于CNN的易发性模型都能够获得准确且可靠的滑坡易发性分析结果。其中,基于二维数据的CNN模型在所有单分类器中预测精度最高,为78.95%。此外,二维CNN特征提取能够显著提升逻辑回归的预测精度,其准确率提升7.9%。最后,异质集成策略能够大幅度提升基于CNN分类器的滑坡预测精度,其准确率提升4.35%~8.78%。     

基于雷达监测河川径流的测量及算法

祁连山大野口流域由于水流急、河面宽,修筑量水堰有一定的难度,准确监测河川径流成了流域水量平衡和涵养水源功能机理研究的障碍。通过大野口流域雷达测流处水面比降、河川横断面面积、水力半径、流速仪实测流量、糙率和谢才系数等一系列测量和计算,可得出雷达监测水位与相应的河川径流量的函数关系式,并绘制出水位流量图。结果表明:雷达测流处水面平均比降为0.028;河川最大洪水断面宽13.4 m,高1.32 m;河川横断面糙率的平均值为0.059;雷达监测水位与相应的河川径流量的函数关系式为Q=0.0018H2-0.0206H(R2=0.9994),该关系式可有效解决修筑量水堰较难而利用雷达监测河川径流的难题。通过研究,可为中等流域尺度上进一步揭示水源涵养功能机理及其流域产流机制提供参考和科学依据,是实现未来水资源可持续开发利用的基础工作,其对认知特定区域水文过程的演变规律,保障内陆河流域水资源合理开发,维持河西地区农业可持续发展具有重要意义。     

湛江地区一次冷锋型海雾微物理特征

利用2010年3月31日—4月2日冷锋天气系统影响下湛江海雾综合观测资料,分析了海雾的微物理特征及海雾过程中气溶胶粒子谱的演变特征。结果表明,海雾的生消与风场密切相关,海雾生成和发展与较强的ESE气流相联系,而弱的NE气流则会促使海雾减弱或消散。湛江海雾的雾滴数浓度为100~102cm-3,液态含水量为0.001~0.232 g·m-3,雾滴平均半径小于10μm,雾滴峰值半径多位于1.4μm。海雾雾滴谱分布以单调递减谱为主,谱宽超过20μm,且雾发展过程中雾滴谱谱宽存在突然增宽和迅速减小的现象。海雾过程中雾滴数浓度的变化主要是由半径小于5μm的雾滴数密度变化引起的。海雾过程对气溶胶粒子的湿清除效果并不显著,雾过程中粒径小于0.1μm和大于4μm的气溶胶粒子数密度显著减少,但在雾消散后又迅速恢复到雾发生前的水平。     

天津沿海风暴潮灾害近20年统计及其成因分析(英文)

根据塘沽海洋环境监测站从1991~2010年,20年的潮汐资料进行统计分析,分析得到天津平均每年发生近10年的100 cm以上的增水过程,天津沿海夏秋两季的最高潮位和平均潮位最高,且最大增水值多出现在夏秋两季,超过100 cm的增水天数多集中在春季和秋冬季,并从天文潮因素、气象因素、海平面上升、地面沉降,以及地理因素等,总结了天津沿海风暴潮灾害的成因,最后提出了相应的风暴潮灾害防范措施。     

Google Earth Engine平台下秦岭地区植被覆盖时空变化分析

秦岭地区植被覆盖动态变化对其生态环境有重要影响。本文利用Google Earth Engine云平台,选取1986—2019年Landsat TM/OLI地表反射率数据,结合像元二分模型估算秦岭地区植被覆盖度(FVC);通过年际变化斜率、变异系数、Hurst指数等评价指标,对FVC的时空变化、稳定性和持续性变化进行分析。此外,探究FVC与气温、降雨的耦合关系,并分析土地利用变化对FVC的影响。结果表明:34年间,秦岭地区FVC整体上呈现良好的状况,中高等及以上植被覆盖区达73.11%;FVC由1986年的62.86%增长到2019年的70.01%,植被活动在不断增强;FVC的变异系数均值为0.34,标准差为0.45,其稳定性与其空间分布呈高度自相关性;秦岭地区的植被覆盖变化受气候变化和人为因素的共同影响。     

基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测北大核心CSCD

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。     

某中学建设项目地质灾害危险性评估

根据野外调查、区域地质、环境地质、水文工程地质等资料,对某中学建设项目地质灾害危险性进行现状评估、预测评估和综合性评估,并对评估区进行分区。对扩建场地适宜性进行评价,提出地质灾害防治措施,为该工程建设用地规划和开展地质灾害防治工作提供依据。