杜塘水库春季表层沉积物氮的质量分数与铵态氮释放速率研究

分析了杜塘水库春季表层沉积物中铵态氮和全氮的质量分数,并应用原柱样静态释放试验和孔隙水扩散模型对铵态氮释放速率进行了研究.结果表明,表层沉积物中铵态氮的质量分数在173.12±3.12~235.61±2.39μg/g之间,全氮质量分数在1 569.34±17.84~2 474.19±55.13μg/g之间.进口、库心、大坝的氮的释放速率分别为42.13,74.61,127.73 mg.m-2.d-1;孔隙水扩散模型得出的3个点位的释放速率分别为39.92,71.19,118.01 mg.m-2.d-1.两方法的测定结果比较接近,表明杜塘水库沉积物存在一定的内源氮释放能力.     

沸石联合固定化微生物技术抑制沉积物氨氮释放

以扬州古运河沉积物为对象,将从中驯化分离到的土著硝化、反硝化细菌固定于斜发沸石之上,构建原位联合修复技术并应用于试验水体;着重考察斜发沸石吸附—解吸特性及挂膜前后对沉积物NH4 -N释放的抑制效果差异。结果表明：25℃下,斜发沸石对NH4 -N去除率可达90%以上,吸附极限4.761905mg/g,吸附过程符合Langmuir等温模型;温度上升有利于沸石对NH4 -N吸附;斜发沸石去除NH4 -N以离子交换为主,吸附为辅,在不同的NH4 -N浓度序列下（10~300mg/L）,KCl溶液对沸石的解吸率均高于NaCl和CaCl2溶液;通过结合固定化微生物技术,挂膜沸石NH4 -N去除率高于无生物膜沸石（前者12d接触去除率达94.64%）,可有效抑制沉积物NH4 -N释放,并兼具脱氮功能,从而降低污染底泥氮负荷。     

黄河表层沉积物对磷的吸附与释放研究

研究了黄河内蒙古包头段和喇嘛湾段沉积物对磷的吸附与释放动力学及吸附等温线,探讨了影响沉积物吸附磷的因素.结果表明:(1)各沉积物对磷的吸附不仅与沉积物种类和粒径有关,还直接受沉积物含量和初始磷酸盐浓度的影响,但这些影响各不相同.各沉积物对磷酸盐的吸附与释放均主要在前8 h内完成,在前0.5 h内无论是对P的吸附速率,还是释放速率均最快,并逐渐达到吸附及释放平衡;(2)沉积物对磷的吸附等温线很好地符合线性方程,且等温线穿越浓度轴,存在负吸附,由此获得沉积物对磷的吸附/解吸平衡质量浓度(EPC0值),分别为0.011 mg.L-1和0.022 mg.L-1.通过EPC0值判断,所研究区域沉积物表现为磷源,有向上覆水释磷的趋势.     

浅水型水库活性区沉积物氮磷释放特征

为了了解浅型水库活性反应区底泥中氮磷的释放特征,对某小型水库活性区0-30cm沉积物柱芯分层进行氮、磷快速释放试验研究。研究结果表明:在厌氧条件下,可溶性无机磷(PO4-P)的释放速率显著比好氧状态下的高,最大释放速率为75.52μg/(h·g);在不同沉积深度的垂直剖面上,PO4-P释放量由大至小依次为中层(ML,14～16cm)、表层(SL,0～2cm)和底层(BL,28～30cm),较高的水温环境可促进可溶性磷释放;水库沉积物聚集了大量NH4-N在好氧条件下,沉积物释放的NH4-N质量浓度逐渐降低,同时伴随着NO3-N质量浓度大幅度增加;在厌氧条件下,NO3-N和NO2-N质量浓度无明显变化;不同沉积深度底泥层硝化作用存在显著差异,表层沉积底泥NO3-N转化速度最大;可通过曝气措施削减水库水中氮磷含量,抑制藻类过度繁殖,进而改善水库水环境质量和出水水质。     

氟苯尼考对海洋沉积物中氮循环的影响

为了评估抗生素对海洋沉积物氮素循环的影响,采用室内模拟实验研究了氟苯尼考存在下沉积物中氮素含量的变化.实验结果表明:氟苯尼考在低质量分数(1 mg/kg和10 mg/kg)下对沉积物间隙水中NH4—N含量的影响不显著,只有在较高质量分数(100 mg/kg和500 mg/kg)下才出现显著的NH4—N积累.培养前期,添加氟苯尼考可导致沉积物间隙水中NO2—N含量迅速降低,而培养后期氟苯尼考又表现为刺激NO2—N含量增加.培养的第2天,沉积物间隙水中NO3—N的含量有短时间的积累;培养4 d以后,高质量分数(500 mg/kg)的氟苯尼考又表现为对硝化作用的抑制.同时,实验表明:高质量分数(100 mg/kg和500 mg/kg)的氟苯尼考可抑制沉积物的氧化还原电位的变化.     

滇池水-沉积物界面氮分布特点及其对控制蓝藻水华的意义

 造成水体富营养化的污染源可以分为外源和内源,当湖泊的外源得到控制以后,内源营养盐的释放仍然可以发生富营养化,甚至爆发藻类水华.研究营养物质在水-沉积物界面的地球化学行为,对于控制水体富营养化和水华爆发具有重要意义.以滇池为研究对象,测定了间隙水和上覆水中总氮(TN)、氨态氮(NH₄⁺-N)、硝态氮(NO₃^--N)和有机氮(ON)的质量浓度.结果表明:①无论在草海还是外海,间隙水中TN,NH₄⁺-N及ON质量浓度均高于上覆水,说明底泥中的氮元素有向水体中扩散的趋势;②草海上覆水及间隙水中TN,NH₄⁺-N和NO₃^--N质量浓度均高于外海,其受污染的程度比外海高.研究揭示了滇池底泥中氮分布区域和垂直变化特征,阐明了内源氮负荷在湖泊富营养化中所起的作用.     

湿地沉积物中重金属的吸附与解吸研究进展

湿地是自然界最富生物多样性和生态功能最高的生态系统,为人类的生产、生活与休闲提供多种资源,是人类重要的生存环境。但随着人们对自然的开发和利用,污染现象日趋严重。吸附一解吸是水环境体系中重金属迁移转化的一个重要过程。本文重点综述了湿地沉积物中重金属的吸附与解吸机理的相关研究,以及各种环境因子的影响;简要讨论了今后的研究方向。     

湿地沉积物中重金属的吸附与解吸研究进展

湿地是自然界最富生物多样性和生态功能最高的生态系统,为人类的生产、生活与休闲提供多种资源,是人类重要的生存环境。但随着人们对自然的开发和利用,污染现象日趋严重。吸附-解吸是水环境体系中重金属迁移转化的一个重要过程。本文重点综述了湿地沉积物中重金属的吸附与解吸机理的相关研究,以及各种环境因子的影响;简要讨论了今后的研究方向。     

湿地沉积物中重金属的吸附与解吸研究进展

湿地是自然界最富生物多样性和生态功能最高的生态系统,为人类的生产、生活与休闲提供多种资源,是人类重要的生存环境.但随着人们对自然的开发和利用,污染现象日趋严重.吸附-解吸是水环境体系中重金属迁移转化的一个重要过程.本文重点综述了湿地沉积物中重金属的吸附与解吸机理的相关研究,以及各种环境因子的影响;简要讨论了今后的研究方向.     

基于EEF准则的认知无线电合作频谱感知

频谱感知是认知无线电的一个重要组成部分.提出了一种基于指数嵌入族(exponentially embedded family,EEF)准则的合作频谱感知算法.与传统方式下所有合作用户皆参加检测的方法不同,提出的算法依靠用户选择机制,并且不需要知晓授权用户信号的任何先验信息.该算法先对参与合作频谱感知的认知用户进行筛选,然后在筛选出的最优用户频谱观测数据的基础上生成全局检测统计量(global decision statistic,GTS),最后对授权用户是否存在做出全局判决.仿真表明,在虚警概率保持不变的情况下,进行最优用户选择(optimal user selection,OUS)的合作频谱感知算法的检测概率优于未进行最优用户选择的算法.     

基于RMT的协作MIMO频谱感知

针对认知无线电技术中的频谱感知问题,将已经广泛应用于无线通信领域的随机矩阵理论（RMT）引入到多认知用户MIMO环境中,提出了基于随机矩阵理论的协作MIMO频谱感知算法。该算法不需要预知噪声的统计特性和噪声方差,而是利用大维随机矩阵特征值的极限分布特性进行频谱感知。新算法充分利用了协作技术及MIMO技术的优点来提高感知性能。理论分析和仿真结果均表明,新算法整体性能优于同类算法和典型的能量检测算法。     

基于多抽头频谱估计方法的频谱感知技术

认知无线电系统中,认知用户必须具备动态可靠感知与检测频谱空穴的能力。采用多载波调制可以作为认知用户频谱感知的有效实现方式。不同于传统正交频分复用OFDM（orthogonal frequency divisionmultiplex）多载波调制,提出了认知节点基于多抽头频谱估计方法的频谱感知新技术,它基于滤波器组进行实现。采用扁长型滤波器多带调制设计的多抽头频谱估计器,具有较高的频谱动态范围,可以比周期图频谱估计器更有效地估计干扰温度功率谱。通过干扰温度功率谱仿真分析,多抽头频谱估计器作为认知用户前端频谱分析器,可以准确估计干扰温度功率谱,进而实现对主用户接收机的干扰抑制。     

基于信噪比权值的合作频谱感知技术

根据无线环境中各个认知用户的信噪比不同,提出一种基于信噪比权值的合作频谱感知算法。认知用户根据与主用户之间路径衰落因子的不同,得出各自的信噪比值,再通过递归得到相应的权值。融合中心进行加权融合得出最终判决结果。仿真结果表明,这种算法可以提高对主用户的检测概率,其检测性能也优于传统的硬判决融合准则。     

一种基于最大最小特征值的协同频谱检测算法

在单节点最大最小特征值检测方法的基础上,提出了一种协同频谱检测算法来提高检测概率。仿真结果证明了检测性能的提高。     

认知无线电中基于循环平稳特征的频谱感知方法

提出一种基于信号频域循环平稳特征的频谱感知方法,该方法能够区分出授权和非授权信号的类型从而获取不同的频谱共享策略.将授权信号及非授权信号分别建模成线性周期时变变换,对授权信号和非授权信号进行频域的循环平稳特征分析,给出2类信号呈现循环平稳特征的位置,并给出用于鉴别2类信号的检测方法,其中推导了复过程中近似协方差矩阵的计算.仿真结果验证了该方法能在低信噪比中有效地鉴别出授权及非授权2类信号.     

基于节点选择的特征值频谱感知算法

为提高认知无线电系统对微弱信号的频谱检测能力,基于特征值的频谱感知算法越来越受到关注.在统一的框架内研究了随机矩阵特征值的极限分布特性,分析了特征值频谱感知算法中各种设置判决门限方法的特性和性能.为了降低特征值频谱感知算法的计算复杂度,提出了一种认知接收节点选择方法,大大减少了运算量.     

基于循环谱特征的楼宇室内频谱感知算法

针对目前楼宇室内环境中,信道多径衰落和噪声不确定性等低信噪比情况下主用户信号检测性能较低的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的主用户信号频谱感知算法.该算法融合了循环平稳特征检测和SVM算法的特点,对信号循环平稳特征参数进行特征提取,作为训练样本和待测样本,再采用SVM算法分别对有无主用户情况下的信号进行分类检测.仿真实验表明与人工神经网络(ANN)和最大最小特征值法(MME)相比较,所提算法可在低信噪比情况下,有效地实现对主用户信号的感知,具有较好的稳健性.     

基于卷积神经网络的宽带合作频谱感知

利用认知无线电网络中的多个次用户所能提供的大量频谱观测数据,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的宽带合作频谱感知方案。宽带频谱感知旨在灵活地检测跟踪目标宽带授权频段上的可供使用的频谱空穴,该方案考虑利用宽带频谱上被占用的子带与未被占用的子带之间在信号能量及占用位置方面所体现出的类别差异,通过设计一种CNN模型并基于此对频谱观测数据进行训练学习,得到频带占用模式分类模型,从而实现宽带合作频谱感知。仿真结果证明,与传统的基于能量检测技术和典型机器学习(machine learning, ML)分类算法的宽带合作频谱感知方案相比,该方案在检测性能上具有较大的优势,特别是在低信噪比环境下的检测性能。     

基于互信息的分布式贝叶斯压缩感知

压缩感知理论应用于分布式认知网络中时,由于每个认知用户所处的信道环境差别很大,因此频谱感知的精度相差很大.为了提高感知的精度,提出了一种结合了分布式网络中的数据融合方法和压缩感知理论中的高效的数据处理方式的方法.首先,单个认知用户单独地运用压缩采样(CS)进行频谱的粗略感知,然后通过互信息的计算可以得到两两认知用户之间感知信息的差异,而差异大的两个认知用户之间会产生关联.认知用户的感知信息会按照这种关联进行共享.信息共享后,在每个认知用户端,基于贝叶斯推理的压缩感知恢复会重新进行来更新之前的感知结果.仿真结果表明,在感知精度与感知速率方面,算法性能均有改善.