土壤中氟的形态分析

以宁夏盐池地区高氟土壤为例,采用连续提取法对土壤样品中各形态氟进行提取,离子色谱法测定各形态氟的含量。根据研究目的及土壤特点将氟的形态划分为水溶态、离子交换态、可还原态、可氧化态及残渣态5种形态;对各种形态连续提取过程中使用的提取液进行了选择。采用建立的方法获得提取土壤中F-的检出限为0.76μg/g;方法精密度(RSD,n=7)各形态氟为水溶态氟11.3%,离子交换态氟13.5%,可还原态氟10.7%,可氧化态氟8.9%。     

等温微量热法在土壤微生物研究方面的进展

土壤微生物是陆地生态系统中分解者亚系统的主要组成部分, 参与了包括有机质降解、营养转化、 植物生长的促进或抑制以及各种土壤物理过程在内的一系列反应活动. 土壤微生物则是土壤质量重要的生物指标, 可以用来监控土壤质量的变化. 等温微量热法是一种简便、快速地测量微生物活性的方法, 在土壤微生物代谢热效应的研究领域中广泛应用. 就等温微量热法在土壤微生物活性中的研究进展进行综述: 等温微量热法的简介, 微量热方法与传统方法的比较, 等温微量热法在各种外界环境和土壤条件影响下的土壤微生物活性研究中的应用, 并对等温微量热法在土壤微生物和其它方面的研究进行了展望.     

江苏潮滩沉积物激光粒度仪与移液管-筛析分析结果的对比

激光粒度仪的广泛应用带来了与历史数据的对比问题,因此需要建立激光粒度仪与早期分析结果之间的关系。根据江苏海岸潮滩沉积物样品的激光粒度仪和移液管-筛析法分析,对粒度参数、粒度组分等进行了对比,对两种方法的差异进行了分析。结果表明,对于江苏潮滩沉积物粒度参数中平均粒径的激光粒度仪与移液管-筛析分析结果之间有良好的线性关系;筛分法测得的粗颗粒物质较激光法偏少,而移液管法法测得的细颗粒物质较激光法偏多;将样品分类之后再进行两种方法所获粒度参数的回归分析,相关性得以提高,说明不同粒度组成的沉积物对分析结果的对比有不同的影响。两种方法之间的换算关系不仅与研究区域有关,而且与沉积物本身的粒度组成有关。     

BTOPMC模型与新安江模型在史河上游的应用比较研究

介绍了一个由TOPMODEL发展而来的基于栅格的分布式水文模型--BTOPMC模型.选取史河流域黄泥庄水文站以上集水面积为研究区域,在空间分辨率为30秒的数字高程模型数据基础上构建数字流域水系,基于IGBP全球陆面土地覆被数据以及FAO全球数字土壤数据运用BTOPMC模型和新安江模型分别对黄泥庄站1982年到1987年的日径流过程进行模拟.采用模拟与实测洪量比和确定性系数对两个模型的模拟结果进行比较分析.结果表明两个模型都能很好地模拟日径流过程,新安江模型有更好的模拟效果.     

张士灌区土壤中多环芳香烃菲垂向分布与迁移的影响研究

本文通过对典型环境功能区张士灌区包气带剖面样品和含水层样品的分析检测,比较和总结了菲的垂向分布特征,研究了总有机碳、粘粒含量、土壤含水率对菲垂向分布与迁移的影响规律和机理。对几个具有代表性采样点的研究表明、菲总含量在剖面中的变化趋势总体上是随着剖面的加深含量降低,以犁底层为界,表层土壤(5~20?)菲含量随着剖面深度变化平缓。同时分别对菲含量与总有机碳、土壤粘粒含量、土壤含水率进行二元相关分析,计算出的Pearson系数表明,土壤中总有机碳、土壤粘粒含量是影响菲垂向迁移的重要因素,而土壤含水率对菲垂向分布影响不大,同时利用SPSS的因子分析法进一步确定了总有机碳是制约菲垂向运移的主要因素。     

基于Mindlin理论Winkler地基参数的Kalman滤波识别

提出了Winkler地基参数的Kalman滤波识别方法。引入Mindlin理论后,推导了Winkler地基上板的控制微分方程。利用Fourier变换,推求了Winkler地基上简支板的Fourier闭式解。推导了Winkler地基参数的Kalman滤波方程,研究了Winkler地基参数的Kalman滤波识别的具体计算步骤。研究表明,运用Kalman滤波理论进行Winkler地基参数的识别,能有效地估计Winkler地基参数;Winkler地基参数的滤波收敛速度和精度受地基参数初始值选取和位移实测资料的影响,且Kalman滤波理论也可用于其他地基模型地基参数的识别。     

基于分布式水文模拟的三峡区间洪水预报(Ⅰ)——模型构建及验证

长江三峡区间因暴雨形成的洪水峰高量大,对三峡水库的防洪安全和运行调度的影响很大.本论文依据三峡地区的地形地貌特征,采用基于GIS的机理性分布式水文模型,来模拟三峡区间入库洪水,以尽量减少洪水预报中的不确定性.利用近期建成的78个自动雨量站网监测的小时降雨信息作为模型的输入,对模型参数进行了率定和验证,结果表明:大多数洪水过程的模拟精度较好,但也有的模拟结果较差,其中降雨信息缺失是洪水预报不确定性的主要来源.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.     

GAS参数优化方法在黄河上游非汛期径流预报中的应用

本文采用相关分析与GAS参数优化相结合的方法,对黄河上游非汛期径流预报模型进行了研究,并对2000～2003年的径流进行了实时预报检验,从检验结果来看,这种预报方法具有较高的预报精度.本文为非汛期径流预报研究提供了参考和借鉴,同时,就计算分析手段而言,GAS在参数优化方面具有广泛的应用价值.     

土壤聚合物对几种重金属离子固化效果的研究

土壤聚合物是一种新型的无机聚合物,其分子链由Si、O、Al等以共价键或离子键连接而成,形成网络结构,对重金属有较强的固定作用.本文试图利用土壤聚合物固化铜、锌、铅三种重金属离子,实现资源化利用.实验以固化体抗压强度和浸出毒性作为性能表征量,结果表明:土壤聚合物对不同重金属的固化有各自的极限浓度,Cu2 、Zn2 、Pb2 的理想固化量分别为0.9%、1%、2%;若固化过程中添加一定量的高炉矿渣,则可以提高固化体的抗压强度.本文通过土壤聚合物固化体SEM分析,从固化体微观结构的形态来阐述土壤聚合物宏观上的优越表现.