基于GIS的盘龙江水环境分析与预测研究——以氨氮分析为例

综合运用地理信息系统(GIS)、水质预测模型、数据库、空间分析技术,实地采集盘龙江水样数据,以 GPS 空间位置点数据和QnickBird 影像为基础,采用纳氏试剂比色法测定了盘龙江水样氨氮含量.使用样条函数插值的方法,对其现状水质进行了分类.对盘龙江下游河段,综合考虑缓冲区内居民和农田因素,同时简化了完全混合模型,预测了该区域的氨氮含量.     

阳宗海流域冬季典型农村污水污染特征及水质评价

为揭示阳宗海流域不同类型农村污水各污染指标的影响因素和分布特征,选取云南省的海晏村(传统型)和大营村(集镇型)的污水进行水样采集,通过方差分析研究其不同污染指标的浓度变化以及不同类型农村污水水质的差异性,并运用主成分分析法对污水进行水质评价。结果表明:阳宗海流域海晏村污水中的TN、COD均明显超过了城镇污水处理厂污染物排放二级标准,大营村的TP、TN、COD均明显超过了二级标准;pH值与氧化还原电位都是农村污水中污染物浓度的重要影响因子;两村的水质具有显著的差异性;传统型农村的水质比集镇型农村的要好,说明对阳宗海流域造成污染风险更大的是集镇型农村污水。     

Delphi封装机制实现方法的研究

详细分析了基于单元的封装、基于类的封装和基于属性的封装这三种信息封装机制在Delphi中的实现方法,论述了它们各自的特点及其作用,揭示了它们之间的相互联系以及Delphi三层式封装体系的实现原理。     

基于Elman网络和小波去噪的人工湿地复合基质对COD去除效果的模拟

人工湿地技术被广泛应用于污水处理[1-2],但其去污机理复杂,影响因子众多,呈高度非线性,缺乏长期运行效果准确可靠的模拟手段。而人工神经网络能在数据样本较大的情况下很好地逼近复杂的非线性函数,因此利用人工神经网络构建模型模拟系统的处理效果可为人工湿地系统的运行管理提供参考。通过构建人工湿地基质系统进行为期4个月的试验,监测得到56组COD去除率数据,经Matlab小波去噪后利用Elman网络构建动态神经网络模型,模拟该人工湿地基质系统对生活污水中COD去除效果。结果表明所构建模型的均方根误差为0.016 3,精度较高,对具有非线性时间序列特征的人工湿地复合基质系统去污效果模拟具有较好的应用前景,利用Elman神经网络模型模拟该人工湿地复合基质系统运行后期的COD去除率为49.5%~56.4%。     

电力系统继电保护与自动化装置的可靠性分析

对电力系统继电保护及其基本任务和可靠性指标进行了详细分析,提出了提高继电保护可靠性运行的方法,并结合实际,探讨了电力系统继电保护与自动化装置的可靠性。     

基于三维桌面操作系统的3D游戏设计与实现*

为了实现内嵌于三维桌面操作系统的一款3D益智小游戏,结合游戏具体的开发过程,讨论并解决了在设计中遇到的随机切割、三维鼠标拾取操作和碰撞检测关键问题。通过使用包围盒检测、相交检测和方向向量检测方法加速了游戏的碰撞检测处理,使渲染速度提升了34.8%,最终游戏能够以31 fps的速度流畅地运行。     

基于人体姿势编码的运动数据检索

针对大规模运动捕获数据的检索问题,提出一种基于人体姿势编码的相似运动检索方法.首先将形成人体姿势的9段主要骨骼的运动空间划分成多个子空间,以各骨骼所处的子空间位置作为人体姿势的特征表示;然后根据特征表示对运动数据进行逐帧编码,将编码相同的连续帧划分成等价段;最后建立以等价段为基础的倒排索引来检索候选运动,并通过编码匹配...     

重建误差最优化的运动捕获数据关键帧提取

为了实现运动捕获数据的实时压缩,提出一种重建误差最优化的关键帧提取方法.定义重建误差作为关键帧有效性的度量标准;利用帧消减算法得到各消减帧的重建误差,并根据误差大小对消减帧进行排序;最后以消减帧排序为基础计算出重建误差曲线,并依据曲线确定最优压缩率来提取出相应数量的关键帧.实验结果表明,该方法能够高效地从运动捕获数据中提取出具有最优重建误差的关键帧,较好地满足了数据实时压缩的需要.     

电凝聚－气浮工艺处理景观水的试验研究

选择电凝聚-气浮工艺,对处理景观水进行了试验研究.采用铝电极,研究了不同电流密度、电导率和pH条件下,电凝聚-气浮工艺对浊度、叶绿素a、UV254的去除效率,并与常规混凝处理效果进行了当量比较.结果表明,电凝聚-气浮工艺在处理景观水中表现出一定的优势.电凝聚-气浮工艺对叶绿素a和UV254去除率分别达到81%和56%,出水浊度低于2.6 NTU,效果优于硫酸铝和聚合氯化铝.在一定的铝离子浓度范围内,电凝聚气浮工艺产泥量低于常规混凝.     

泥磷中温真空提取黄磷的技术研究

该法可提取泥磷中96. 9%以上的黄磷,提取黄磷的含量可达99. 94%,杂质砷含量仅为0. 00958%,达到国家标准工业黄磷中优等品要求。