桂林桂湖浮游藻类种群组成及水质生物学评价

根据2013年1～12月对桂湖浮游藻类的调查和监测结果,分析藻类种群组成和优势种、细胞密度、马卡列夫（Margalef）和香农—韦弗（Shannon-Weaver）生物多样性指数等生物特征参数的变化,从生物学角度对桂湖水质进行评价,为桂林两江四湖水环境的综合治理和生态保护提供基础资料和理论依据。     

ASSESSMENT OF CONSEQUENCES OF SEDIMENT DEFICIT ON A GRAVEL RIVER BED DOWNSTREAM OF DAMS IN RESTORATION PERSPECTIVES: APPLICATION OF A MULTICRITERIA,HIERARCHICAL AND SPATIALLY EXPLICIT DIAGNOSIS

As regards river restoration, it is fundamental to better link human pressures and environmental responses and to take into consideration not only target species or habitat but diverse ecological elements. This permits to assess sustainable restoration plan, especially concerning sediment augmentation below dams. The use of a hierarchical multicriteria approach on the Ain River permits us to assess a diagnosis of sediment deficit impact integrating several morphological (channel shifting, river bed degradation and river bed coarsening) and ecological components (Riparian and floodplain lake and fish communities). Our diagnosis also integrates a temporal and spatial approach better to link human pressures and environmental responses and to identify the dam effects amongst other drivers (e.g. grazing decline and channel regulation). The results confirm causality links between sediment deficit and slight channel bed degradation (0.01 m.year^?1) or channel bed paving and thus highlight the impact of the dam on the drying of the riparian forest and on former channel community. However, the relationship between incision and reduction in active channel lateral mobility is more difficult to establish. The role of sediment deficit in the current variability of the riparian regeneration capacity and, thereby, landscape diversity along the lower valley remains unclear. This study also confirms the relevance of using different ecological indicators, notably because all components present different adjustment time scales, whereas some of them are more sensitive to other impacts. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于MODIS影像的洞庭湖枯水期总磷营养状况监测研究

为了解洞庭湖区枯水期的水体总磷的污染情况,利用MODIS反射率与同步的总磷(TP)浓度实测数据进行相关性分析,得出最优波段组合b1-b5。建立了三次多项式反演模型,并运用模型反演得到2005、2009及2013年枯水期3期洞庭湖区总磷的分布图,湖区水体主要以Ⅳ类水质和Ⅴ类水质为主,进一步采用以TP为基准的修正营养指数(TSIM)公式得出洞庭湖区的营养状态分布情况。结果表明:2005-2013年洞庭湖水体营养指数呈现略下降又上升的趋势。洞庭湖区湖水趋于富营养化状态,且东洞庭湖最严重,南洞庭湖次之,西洞庭湖最轻,洞庭湖湖体水质劣于入湖口水质。     

引黄河向白洋淀补水效益分析

保持白洋淀的水生态,对于华北地区的生态环境和社会经济发展有重大意义。白洋淀的反复干淀,引起了各级领导和广大群众的关注,要求水利部门从根本上扭转这种局面,建立保持白洋淀水生态的长效机制。2006—2009年从黄河调水保证了白洋淀水生态环境的持续健康,取得了显著的经济效益和社会效益。     

用煤矸石和湖底淤泥生产烧结泡沫砖的研究

泡沫墙体材料具有良好的绝热性能,有利于提高建筑物的节能性.文章重点介绍了用煤矸石和湖底淤泥生产烧结泡沫砖的工艺方法及产品的相关性能,为综合利用煤矸石提供了一个新的途径.     

灯泡贯流式机组轴承温度的人工神经网络建模探讨

本文在现场监测数据的基础上应用人工神经网络方法,建立了灯泡贯流式机组轴承温度的数学模型,并与实际的监测数据进行了对比分析。对比分析表明,所建立的人工神经网络模型,具有较高的计算精度,能够在已知机组工作参数的情况下,快速求出机组轴承的温度,该模型可以用于机组的计算机辅助运行系统开发中。     

基于四种水体指数的艾比湖水面提取及时空变化分析

以Landsat5/7/8系列遥感影像为数据源,利用归一化差异水体指数(Normalized difference water index,NDWI)、改进的归一化差异水体指数(Modified normalized difference water index,MNDWI)、自动水体指数(Automated water extraction index,AWEI)、改进的自动水体指数(Modified automated water extraction index,MAWEI )提取艾比湖水体,建立混淆矩阵对4种水体指数提取结果进行对比分析,利用精度最高指数提取艾比湖面积并通过动态度分析湖泊面积变化趋势,同时对艾比湖面积变化的驱动因素进行分析。结果表明:MAWEI指数精度最高,精度达到95%以上,Kappa系数＞0.94。2000—2003年期间,艾比湖面积从768.93 km²增加至982.27 km²,湖泊面积增加27.74％、动态度为9.24％;2003—2014年期间,湖泊面积减至447.08 km²,湖泊面积缩减54.48％、动态度为-4.95％;2014—2018年期间,湖泊面积再次增加至852.77 km²,湖泊面积增加90.74%、动态度为22.68％;2018-2020年湖泊面积减至593.79 km²,湖泊面积缩减30.36％、动态度为-15.18％,总的来说近20 a艾比湖面积变化呈现先扩张再退缩的趋势。湖泊面积变化与年均降水量呈正相关,与蒸发量呈负相关,与博尔塔拉河和精河径流量呈正相关。水资源的减少及其周围人口、灌溉面积及生产值持续增长引起经济社会总用水量的激增,对湖泊面积变化产生一定的影响。研究成果对艾比湖生态环境保护有一定参考意义。     

基于人工神经网络的河川径流实时预报研究

将人工神经网络技术应用于河川径流实时预报，建立起河川径流实时预报的BP网络模型，并针对经典BP算法所存在的缺陷，采用共轭梯度优化和误差反向传播训练算法，使得所建立的BP网络模型的收敛性大为改善，消除和避免了实际应用中可能出现的局部优化问题．利用西大洋水库1975～1995年的入库径流系列资料，对所建立的BP网络模型进行训练和检验，同时探讨了网络结构对网络模型预报结果的影响．通过大量的实际应用和对比分析，表明BP网络模型比HG分析模型和相关图法更优越、更具有实际推广和应用价值．     

太湖梅梁湾、贡湖套网格风生流数值模拟

对太湖梅梁湖、贡湖湖流进行套网格数值模拟。根据1998年8月太湖富营养化水质监测水文物理资料,绘制出梅梁湖、贡湖各站点位置分布图和其流速大小和方向。模拟计算与实测结果吻合较好,证明其套网格数值模型的建立是合理和有效的。分析结果表明,太湖各水域流速相差很大,近岸区域流速高于远岸区域,存在明显的近岸流。但流速值不大,即梅梁湖、贡湖和大太湖的水体交换量不大,通过流场分布可初步判断污染物质在水体中的扩散与迁移情况。     

人工神经网络峰值识别理论及其在洪水预报中的应用

本文在总结大量洪水预报实践经验的基础上，提出了一种峰值识别理论及相应的改进BP算法(Error Back Propagation with Peak Recognizer,简称BPPR).该理论及算法在修改网络权重时，偏重大值误差，即大值误差对权重的修改起主要作用.这种BPPR算法使人工神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度显著提高，从而保证了洪峰预报的可靠性.