植被根系对生态护坡浅层滑动稳定性的影响

以抚顺市胜利水电站为研究对象,依据根系形态建立植被根系模型,对蓄水、降雨工况下裸坡、植被护坡浅层滑动稳定性进行数值模拟,得到坡度与植被坡、裸坡安全系数的拟合曲线。研究表明:在库区不蓄水时,边坡定性良好;蓄水位以上的坡面种植植被能够有效提高坡体的整体稳定性,乔木根系产生的附加凝聚力远远高于草和灌木乔木根系产生的附加凝聚力远远高于灌木和植草;植被根系对32°~37°边坡的安全性能提高比较明显。结果可为植被护坡工程建设提供参考。

基于BPNN算法的浑河突发污染动态预警研究

频发、突发的水污染直接给环境带来严重的危害,引起相关部门与环境专家的重视,并展开对水污染预警响应技术的研究。根据国内突发性污染出现的问题,结合常规高频连续监测数据,基于BP神经网络相关技术对突发污染预警进行研究,与传统的预测技术相对比。该技术的预测精度更高,实用性更强,其原因是该技术能够去除单点异常带来的噪声干扰,对水质序列的突变更加敏感,为突发污染动态预警的相关研究提供理论参考。