出水总氮质量浓度是评价污水处理厂生物脱氮效果的关键指标之一。为解决污水厂总氮排放易超标的问题,提出了一个基于长短期记忆网络(LSTM)的出水总氮实时预测模型。利用皮尔逊相关性分析来确定模型输入,并通过网格搜索算法优化模型超参数。将得到的LSTM模型应用于重庆市某实际污水处理厂预测出水总氮,并与传统的时序模型作对比,验证了该模型的可行性。结果表明: LSTM模型能够较好地预测出水总氮,其预测值与实际值的平均绝对误差为0.911 mg/L,均方根误差为1.074 mg/L,平均绝对百分比误差为11.28%,各项指标均优于循环神经网络(RNN)模型和自回归差分移动平均(ARIMA)模型。这一模型的构建可以为出水总氮的高效监测提供帮助。
基于1982年1月至2022年4月全球降水量的月平均数据资料,利用循环平稳经验正交函数(CSEOF)方法,讨论了第一、二模态的空间分布和时间序列,分析了全球中低纬度海洋降水量的空间分布、季节变化特征和年际变化特征,讨论了可能引起该变化的原因。结果表明,降水量的年际变化呈现周期性变化特征,其主要变化区域分布在热带太平洋地区,第一模态空间场呈现东-西反相位振荡特征,冬季强于夏季;第二模态空间场季节变化相对于第一模态空间场更为复杂,冬季正负变异高值区主要表现为东-西反相位振荡特征,而夏季以负变异区为主,变异区强度较弱。第一模态时空变化特征主要受到厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)现象影响,而第二模态主要受到中部型厄尔尼诺(El Niño Modoki)现象影响,降水量的主要变化特征受到两种现象的叠加影响。
为了摸清山东省黄河、沂沭河、南四湖流域及潍坊等地区的植物资源和多样性现状,采用野外实地调查、采集标本和室内分类整理、解剖鉴定相结合的方法,对相关地区进行了全面详细的调查研究。结果表明,所研究地区共有维管植物1 194种,隶属于155科587属。其中,6种为山东省地理分布新记录植物,即穗花香科科(Teucrium japonicum)、小叶地锦(Euphorbia heyneana)、光头稗(Echinochloa colona)、竹节菜(Commelina diffusa)、蚓果芥(Braya humilis)和羽叶鬼针草(Bidens maximowicziana),描述了其关键识别特征,探讨了其分布现状和应用价值。这些植物的发现,不仅丰富了山东植物资源和多样性的本底资料,而且对相关科属的系统分类、区系地理及分布规律的研究具有重要意义。
硅是地壳中含量第二的元素,在土壤生物地球化学过程中发挥着重要作用,其中可提取态硅对植物具有较高的营养意义,但可提取态硅在滨海湿地土壤中的分布还有待揭示。以典型滨海湿地(非淹水芦苇湿地、潮汐芦苇湿地、淡水芦苇湿地和盐地碱蓬湿地)为研究样地,采集0~20 cm深度土壤并测定草酸提取态硅、连二硫酸钠-柠檬酸钠提取态硅和焦磷酸盐提取态硅及土壤理化性质,探究3种可提取态硅在不同芦苇湿地土壤中的分布特征及其影响因素。结果表明,4种湿地0~20 cm深度土壤中连二硫酸钠-柠檬酸钠提取态硅和焦磷酸钠提取态硅之间无显著性差异(p>0.05),但草酸提取态硅在非淹水芦苇湿地和潮汐芦苇湿地之间具有显著性差异(p<0.05)。从剖面分布来说,10~20 cm土层3种提取态硅的质量分数低于0~<10 cm土层。相关分析表明,土壤有机质、总氮、容重、pH、粉砂粒、砂粒和含水率是影响3种提取态硅质量分数的重要因素。研究结果为丰富滨海湿地硅元素的分布信息提供有力支撑。
基于山东省2010—2022年MOD17A3产品数据,采用一元回归趋势分析、变异系数法、偏相关分析、Hurst指数法探讨山东省生态系统植被净初级生产力(NPP)时空分布特征及气候因子的影响。结果显示: 2010—2022年山东省植被NPP呈波动上升的趋势,多年均值为(398.03±150.20) g/(m2·a),高于全国均值,与京津冀地区相近。NPP空间分布差异明显,东部沿海丘陵区高于内陆平原区域。年际变化上,山东省植被NPP整体较为稳定(CV值为0.09)。未来植被NPP变化趋势上,正向趋势与负向趋势的面积接近,结合趋势分析,27.86%的区域呈增长趋势,33.49%的区域呈降低趋势,但由增转降的区域多集中于植被NPP较高的林地区域,需进一步研究。山东省植被NPP与气候因素有正相关关系,气温升高和降水增加有利于植被NPP的增长,但气温较降水对植被NPP有更广的显著性影响区域,且平原农作区植被NPP与气候因子相关性较差。
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