NAQPMS模型预报合肥、蚌埠和芜湖空气质量的效果评估

评估了NAQPMS模式预报的合肥、蚌埠和芜湖2017年3月1日—2018年2月28日PM_(2.5)、PM_(10)和O_3地面浓度及预报准确率,发现模式对物种的预报能力依次为:O_3 PM_(2.5)PM10;对城市的预报能力依次为:合肥芜湖蚌埠。模式对PM_(2.5)和PM_(10)的预报能力在春季较弱,对O_3的预报全年均较强。整体而言,评估地区的空气质量以优良为主,等级准确率在秋季最高,冬季最低,年均值为69%;首要污染物以PM_(2.5)、O_3、PM_(10)和NO_2为主,其准确率在冬季最高,春季最低,年均值为62%。     

几种神经网络模型在空气质量评价中的应用

人工神经网络是一种利用计算机模拟人脑神经组织的运算模型。作为一种新的研究方法。神经网络在一定程度上可以弥补传统评价方法需要构建隶属函数、无法精确描述级别区间内的变化特征以及设计过程具有一定人为偏好的不足。本文选用BP网络、径向基函数网络、LVQ网络和Elman网络这4种典型的神经网络模型进行实例研究。把国内8个城市的污染物排放数据代入训练好的网络模型，进行空气质量评价，得出的结论对提高神经网络评价结果的准确性和可靠性有一定参考作用。     

迭加模型在地下水水情预报中的运用

地下水水情预报方法较多,西宁监测区1993～2000年尝试运用迭加模型进行中长期预报,通过对预报值多种检验,准确率可达85％。基本反映出地下水动态趋势性,值得借鉴与推广。     

基于灰色模型的辽宁省海洋经济关联度分析

21世纪是海洋的世纪,海洋开发、海洋可持续发展、海洋产业发展已成为国内外沿海地区经济发展的重大举措。辽宁省作为我国的海洋大省,海洋经济与海洋产业发展极具潜力。鉴于海洋经济发展与海洋产业分析的复杂性和不确定性,采用灰色模型对辽宁省海洋经济与各海洋产业之间的关联度进行比较,旨在发现目前辽宁省各海洋产业当中对本省海洋总值贡献率最为突出的产业,对辽宁省海洋经济的进一步发展具有很大的现实意义。     

游客对空气质量感知的情感分析——基于双向LSTM模型

空气质量是影响旅游目的地发展的重要因素,游客目的地选择、旅游体验和重游意愿等与其关系紧密。获取2013年1月至2019年7月游客在携程网发布的259个国内5A级景区空气质量的13,069条评论,通过双向LSTM模型进行情感分析,借助Gephi、Vosviewer分析其共现网络图,并依托扎根理论诊断影响游客对景区空气质量感知的因素。结果发现:①游客对我国旅游目的地空气质量感知情感值正面极性显著,时间上呈稳中有升的趋势,空间上"南高北低"格局明显。②高情感值景区与景区类型相关,低情感值景区则受地理位置影响。③共现网络图谱和扎根理论分析均得出自然环境、身体健康和服务设施是影响情感值的主要因素。     

基于空气质量模型CMAQ的成渝经济区（四川）PM2.5浓度数值模拟研究

利用第3代空气质量模式CMAQ对成渝经济区(四川)2012年1、4、7、10四个月的PM2.5浓度进行了数值模拟,并利用现状监测数据及遥感反演的AOD分布对模拟结果进行了对比分析,表明该模式对PM2.5模拟性能良好。根据CMAQ模拟结果,模拟的4个月中10月份PM2.5浓度最高,其次为4月份,1月最低;PM2.5浓度在空间分布上形成2个高值区,分别是成都、德阳和眉山区域,另一个是川南城市群的宜宾、自贡、内江等地市。利用CMAQ模式对成都及其周边地市之间PM2.5的相互影响分析表明,成都、绵阳、德阳3个地市城区PM2.5浓度受本地源影响较大,周边城市中德阳对成都影响最大,成都则对眉山影响最大。     

辽宁省海洋经济主导产业分析——基于灰色关联法与波士顿模型法

海洋经济是辽宁经济新的增长点,在经济中占有越来越大的比例,是各地区经济竞争的重要领域.海洋产业是决定沿海城市和地区发展前途与命运的朝阳产业.辽宁省所处的独特区位条件决定了有条件加快发展海洋经济.确定主导产业能促进经济更快更好发展,采用灰色关联法、皮尔模型和波士顿矩阵法确定产业产值占经济总产值的比重与速度,进一步确定该地区的主导产业.     

灰色关联度模型在海洋产业分析中的应用——以辽宁省为例

辽宁省作为中国的海洋资源大省,在国内率先提出"海上辽宁"战略。阐述了辽宁省海洋经济的现状,以动态的分辨系数为基础,用灰色关联度模型对辽宁省的海洋产业特点进行了分析,进而针对辽宁省海洋产业结构应如何调整等问题提出了积极的对策和建议。     

一种径向线缝隙天线局部模型的分析

径向线缝隙天线(RLSA)是一个高增益和高效率的平面天线。由于天线面上的缝隙多达上千对,仿真数据量非常大,所需时间较长。本文采用具有周期边界条件的扇形模型,局部分析CP-RLSA以达到减少仿真数据量的目的。通过对缝隙的宽度、长度和偏转角度等设计参数进行优化,获得最佳的缝隙排列。     

重庆市秀山锰矿4种重金属污染评价与分析

以重庆市秀山锰矿矿区为研究对象,基于对秀山矸石、尾矿、矿区土壤的采样分析,测试了土壤中Mn、Cr、Ni、As共4种重金属的含量,并使用单因子指数法、地积累指数法、潜在生态危害指数法对矿区土壤重金属污染状况及其潜在风险程度进行评价。结果表明,Mn污染的程度较严重,且污染区域较多,受到Cr污染的大多为轻污染,有的地方表现为重污染;受到As、Ni污染的一般都是轻污染,也有地方表现为重污染。锰矿资源开发过程中矸石和锰渣的堆存对秀山生态环境造成了严重影响,解决好矸石堆和锰渣问题能在很大程度上缓解环境的污染。