金山湖水体重金属污染物现状调查及其评价

对镇江市金山湖18个采样点的水体As、Pb、Cu、Zn、Cr以及Cd元素含量进行为期1年的监测,并通过单因子以及内罗梅综合指数,对金山湖水体重金属风险进行综合评价。结果表明:(1)金山湖18个采样点水体As、Pb、Cu、Zn、Cr以及Cd元素含量平均值分别为6.02、2.15、3.45、6.42、1.57和1.05μg/L。6种重金属平均值均小于地表水环境质量标准的三类标准。此外,金山湖水体中As元素含量小于太湖水体,但高于其他湖泊;Pb、Zn元素含量小于文献报道的其他湖泊水体。Cu与Cd元素则介于文献报道的其他湖泊水体重金属含量的之间。方差分析结果表明,Cu和Cd元素含量在4个季节具有显著的差异(P 0.01),而其余重金属元素含量在4个季节无显著差异,表明季节对金山湖水体Cu和Cd元素影响较大,而其他元素含量受季节影响较小。(2)对金山湖水体重金属进行单因子评价结果表明,金山湖水体18个采样点As、Pb、Cu、Zn、Cr以及Cd元素的单因子指数值均在0.7以下,表明水体尚未受到以上6种金属元素的影响,总体均表现为清洁状态。(3)内梅罗综合指数值表现为As Pb Cr Cd Zn Cu。从空间角度来看,18个采样点的内梅罗综合指数值均小于0.7,表明金山湖水质较为优良,基本不受重金属污染的影响,这与单因子评价结果一致。以上调查及评价结果可为金山湖水体重金属的防治提供基础资料和数据支撑。     

基于智能电网的频谱感知算法研究

宽带微功率（Broadband Micro-Power, BMP）无线通信系统是为满足智能配用电系统的通信需求，在非授权频谱资源上研究开发的电力无线专网系统。认知无线电（Cognitive Radio, CR）的频谱感知技术的引入，虽缓解了目前智能电网频谱资源紧张的问题，但系统在低信噪比下单用户的感知准确性仍需提高。针对上述问题，提出一种基于变步长的最小均方（Variable Step Size Least Mean Square, VSS-LMS）频谱感知算法。该算法在对原始发送信号幅度进行迭代估计时，增加两个参数作为调节器，可以灵活地调整步长，并对误差信号进行平滑处理，从而解决收敛速度与稳态误差的矛盾，实现高效的频谱感知。仿真实验表明，该算法不仅具有较好的收敛性，且在低信噪比下仍有较好的检测性能。与能量检测算法和LMS频谱感知算法相比，该算法使系统的频谱检测性能得到提升。