基于注意力机制优化的LSTM河流溶解氧预测模型研究

溶解氧(DO)是水体中的重要水质指标,构建数据驱动模型,实现对溶解氧的准确预测,将为水环境管理提供科学有效的技术手段. 考虑到溶解氧序列数据非线性强、非平稳性突出的特点,提出一种基于双阶段注意力权重优化机制的长短时记忆网络(long short-term memory, LSTM)的河流溶解氧预测模型(DAIW-LSTM模型),该模型的编码器包含双阶段权重优化的空间注意力机制,而解码器包含双阶段权重优化的时间注意力机制. 将该模型应用于流溪河流域白云李溪坝、流溪河山庄、从化街口等水质监测站溶解氧日均值预测的研究,开展了该模型与DA-LSTM、LSTM、Bi-LSTM等基线模型的预测效果对比分析,探讨了特征权重优化机制及上游站点水质数据输入对模型预测性能的影响. 结果表明:①通过与基线模型的预测效果对比,验证了DAIW-LSTM模型的精准性,其对白云李溪坝站溶解氧预测的对称平均绝对百分比误差(SMAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)分别为0.075、0.611、0.712,在所有模型中最优. ②对于新的注意力权重优化机制,第二阶段会对第一阶段的初步权重进行优化修正;针对pH、电导率、水温、气温等影响溶解氧预测的重要特征,DAIW-LSTM模型会自适应调整其权重在时间序列上的分布,从而提高该模型的预测精度. ③加入上游水质特征的输入影响,通过9个组合试验对比可知,DAIW-LSTM模型仍然为表现最佳的模型,该系列组合试验也证明上游站点及其特征变量选取的重要性. 研究显示,注意力权重优化机制的引入使得该模型相较其他基线模型展现出更好的适用性和精准性,可为地表水水质预测研究提供新思路.      

基于小波变换与传统时间序列模型的臭氧浓度多步预测

采用最大重叠小波分解与重构方法,将影响O3小时浓度的不同时间尺度的物化过程分离出来,以提高序列的光滑性.同时,选择合适的传统时间序列模型(如ARIMA模型等)来描述不同过程的序列特征,并分别拟合预报.最后,在建模中引入24 h季节项,以实现提前24 h-次性预测未来1d的O3逐时浓度.结果表明,预报的平均相对误差为12.92％,平均绝对误差和均方根误差分别为10.04 μ.g·m-3和13.98μg·m-3,预报值与实测值的相关系数和匹配指数分别为0.96和0.98.随着预测期的延长,预报误差仍处于可接受范围内.该方法同样适用于每日最大O3小时浓度预报,研究结果为发布天气预报式的空气质量预报提供了新思路,便于公众规划出行并减少大气污染暴露.     

空气污染潜势-统计结合预报模型的建立及应用

建立了一个空气污染潜势预报和统计预报相结合的模型,该模型以特征气象因子和大气扩散清除因子为基础,并考虑不同因子的权重,定义空气污染潜势指数APPI.所考虑的因子包括:地面风速、混合层高度、混合层内平均风速、风向日变化、稳定度级数、垂直扩散系数、SO2干沉降速率、NO2干沉降速率、PM10干沉降速率、降水时长、地面天气形势.进一步利用统计方法建立空气污染指数API与APPI之间的关系.利用南京地区2009~2010年气象资料计算APPI,通过3项式拟合得到API与APPI的统计方程.结果表明,拟合得到的API与实际API相关系数为0.67,具有显著的相关性,且等级准确率为76.7%.进一步利用2011年1~12月中尺度气象模式WRF预报的气象场开展实况预报.研究表明,24h预报、48h预报、回顾预报的逐月等级正确率分别为44.4%~87.5%,46.4%~100%和63.0%~80.0%,年均等级正确率为60.6%,62.4%.和73.1%.若定义预报API与实际API相差±20以内为正确,则24h预报、48h预报、回顾预报的正确率分别为58.1%, 59.4%和63.8%.在IBM x3500并行集群服务器上计算,48h预报需要机时3h.可见,该模型具有较好的预报性能, 相对数值模型计算效率很高.     

基于多通道长短期记忆网络的PM2.5小时浓度预报

PM_2.5作为主要的大气污染物之一,严重影响空气质量和人体健康. 基于深度学习的PM_2.5小时预报研究中,不同输入要素的历史时间序列对PM_2.5预报结果的响应情况存在差异. 因此,基于太原市2019—2020年空气质量监测站、气象观测站的数据,提出一种多通道长短期记忆网络(Multi-Channels Long Short Term Memory,MULTI-LSTM)模型对PM_2.5浓度进行预报. 首先使用独立的长短期记忆网络(LSTM)学习每个输入要素,然后将每个模型的学习结果进行融合,最终获得未来多小时的PM_2.5浓度预报结果. 将单通道LSTM模型(BASE-LSTM)和LSTM扩展模型(LSTME)作为对照模型,与MULTI-LSTM模型的预报精度进行对比. 结果表明:不同观测窗与预报时效下,MULTI-LSTM模型在测试集上的预报精度明显高于其他2个对照模型. 其中,MULTI-LSTM模型在8 h观测窗和6 h预报时效组合下,均方根误差(RMSE)、平均绝对百分误差(MAPE)以及拟合指数(IA)分别为20.26 μg/m3、51%、0.91. 对未来逐6 h的预报中,观测窗宽度从8 h增至32 h,MULTI-LSTM模型的预报精度无明显变化,观测窗宽度为40和48 h时,RMSE比8 h观测窗下分别下降了2%和3%. 此外,增加LSTM层深度不会提升模型的预报精度. 研究显示,利用MULTI-LSTM模型作为PM_2.5浓度小时预报模型,通过选取合适的观测窗宽度与气象要素,可获得精度较高的预报结果.      

辽宁省一次大气重度污染过程预报准确性分析

2019年春季辽宁省出现了一次长时间、大范围的空气质量重度污染过程,为进一步了解此次环境空气重度污染过程的预报情况,对CMAQ模型、REG模型和人工订正法在此次污染过程中的污染等级和AQI范围的预报准确率进行了分析。结果表明:人工订正法未来24 h跨级预报准确率最高,72 h最低;AQI范围预报中,人工订正法在未来24和72 h均值预报中准确率均为最高,48 h预报REG模型准确率最高,CMAQ模型均为最低;各预报方法在污染过程前期、后期的预报准确率均高于污染过程中期。     

海口市臭氧浓度统计预报模型的构建与效果评估

主要利用2015~2020年海口市臭氧（O₃）浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O₃-8h浓度（日最大8 h滑动平均）的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型（MLR）、支持向量机模型（SVM）和BP神经网络模型（BPNN）,并对2021年海口市O₃-8h浓度进行预测和效果检验.结果表明,O₃-8h浓度与关键预报因子的相关系数绝对值主要分布在0.2~0.507之间,其中1 000 hPa的相对湿度（RH₁₀₀₀）和风向（WD₁₀₀₀）,875 hPa的经向风（v₈₇₅）的相关系数绝对值超过了0.4,具有较好的指示作用.3个预报模型基本能预报出海口市O₃-8h浓度冬半年偏高,夏半年偏低的变化趋势,其中BPNN模型的标准误差（RMSE）数值最小（22.29 μg·m^-3）.实测值与3个统计模型预报值的相关系数从大到小排列为：0.733（BPNN）>0.724（SVM）>0.591（MLR）,均通过了99.9%的信度检验.O₃-8h浓度等级预报的结果检验表明,3个预报模型的TS评分均随着O₃-8h浓度等级的上升而下降,而漏报率（PO）和空报率（NH）随着O₃-8h浓度等级的上升而上升.SVM和BPNN模型在3个等级预报中TS评分均略高于MLR模型,特别是在轻度污染等级,TS评分还维持在70%以上,具有较好的预报性能.     

基于周边站点优化选取的随机森林PM2.5小时浓度预测研究

空气中的PM_2.5是威胁人体健康的主要大气污染物,对其进行有效预测和及时预警具有重要意义.大量研究表明,纳入周边站点信息的随机森林模型在单站点PM_2.5预测中显示出良好的效果,但在周边站点选取问题上目前尚缺乏针对性研究,部分选取方法带有主观性.本文提出了一种基于时间滞后互相关分析的周边站点优化选取方法,并以上海十五厂空气质量监测站（国控站）为例,构建了预测该站未来1~24 h PM_2.5浓度的随机森林回归模型集,比较分析了预测模型中各输入因子的重要性.研究发现,预测站点当前PM_2.5浓度值对未来1~16 h的预测最为重要,而气象要素中的风向则对于未来17~24 h的预测重要性最高;周边站点PM_2.5信息随着预测时间的延长,其重要程度排名有明显提升,且不同站点对不同时间预测的影响具有显著差异,在建模时应区别对待,优化选取.比较结果表明,使用本文方法选取周边站点建立的预测模型不仅在RMSE等精度指标上具有一定优势（12 h和24 h预报RMSE分别降低11.8%和13.3%）,还在有实用价值的污染事件空报率上有明显降低（12 h和24 h预报空报率分别降低16.1%和25.6%）,具有业务应用潜力.     

基于BP模型的大气污染预报方法的研究

BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一,它是一种简单而又非常有效的算法.笔者将BP网络模型引入到大气污染预报领域,并根据大气污染物含量与气象要素的关系建立了大气污染物含量的神经网络预报模型.计算结果表明,BP模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为信息社会的城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法.      

最小二乘支持向量机在臭氧浓度时间序列预测中试应用

将基于统计学理论的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法试用于臭氧浓度时间序列预测.首先利用臭氧浓度时间序列资料重构了该混沌动力系统的相空间,然后沿着系统演化的相轨道用最小二乘支持向量机建立了臭氧浓度短时预测模型,并用上海市淀山湖站的臭氧观测资料做了提前1～8 h和提前24 h预报试验,结果显示这一模式能够较好地模拟臭氧浓度演化轨迹,提前1～8 h的预测精度均超过90%,提前24 h预报精度亦都在68%以上,预报效果较好.     

基于聚类与多元回归的空气质量预报模型开发

为了方便准确地预测空气污染物浓度,基于气象因子聚类与多元回归的方法,以广东省顺德区为例开发了空气质量统计预报模型。预报模型能够较好地模拟出顺德区NO2、SO2、CO、PM10、PM2.5日均浓度和O3日最大8 h浓度水平和变化趋势,模型的模拟结果与实测值具有较高的相关性(相关系数R约为0.76),标准化平均偏差为1.2%~13.4%,标准化平均误差为14.2%~30.3%,模型普遍略为高估各项污染物浓度水平。预报模型具有简单易行、节约人力物力、准确可靠等优点,适用于地级市及区县空气污染物的预报。     

Evaluation of factors influencing soluble microbial product in submerged MBR through hybrid ASM model

In this study, a mathematical model was established to predict the formation of the soluble microbial product (SMP) in a submerged membrane bioreactor. The developed model was calibrated under the reference condition. Simulation results were in good agreement with the measured results under the reference condition. The calibrated model was then used in the scenario studies to evaluate the effect of three chosen operating parameters: hydraulic retention time (HRT), dissolved oxygen concentration, and sludge retention time (SRT). Simulation results revealed that the SMP dominated the soluble organic substances in the supernatant. The scenario studies also revealed that the HRT can be decreased to 1 h without deteriorating the effluent quality; dissolved oxygen concentration in the reactor can be kept at 2–3 mg/L to maintain the effluent quality, reduce the content of SMP, and minimize operating costs; the optimal SRT can be controlled to 10–15 d to achieve complete nitrification process, less membrane fouling potential, and acceptable organic removal efficiency.     

溶解氧对湖库热分层和富营养化的响应——以枣庄周村水库为例

为研究热分层和富营养化对湖库溶解氧变化特征的影响,于2014年1月~12月对周村水库水温、溶解氧、叶绿素以及初级生产力的季节变化及垂向分布进行了监测.结果表明:水温和溶解氧的分层期均为4~11月份;分层期叶绿素在20~50μg/L之间,初级生产力为2.16~2.23gO₂/(m³·d),光补偿点在1~3m之间;恒温层在5月中旬进入厌氧状态;由于光补偿点位置较高,5~8月份氧跃层位置为1~6m,高于温跃层上界面;而氧跃层位置偏高造成溶解氧在垂向上的极值一般在表层,且变温层溶解氧浓度梯度较大;9~11月份温跃层的下移使得氧跃层和厌氧区界面同时下移,厌氧区界面与温跃层上界面的位置变化始终同步,而氧跃层受水体耗氧作用的影响在热分层结构相对稳定时会再次上移.热分层和水体富营养化均对溶解氧的浓度和分布有重要的影响.     

空气提升式反应器处理制革污泥的中试研究

设计了1个280 L空气提升式生物沥浸反应器,利用特异嗜酸性硫杆菌为主的微生物复合菌群对制革污泥进行了较长期的(连续运行43批次)生物沥浸脱铬试验.研究了1.0～3.0 m3/h不同通气量对生物沥浸法脱铬效率的影响.结果表明,不同处理条件下污泥均能快速充分混匀,通气量不足1.5 m3/h时经过至少90 h才可获得80%以上的Cr溶出率.综合多因素考虑,本试验规模下通气量为2.0 m3/h较为合适,72 h Cr溶出率可达92.5%.研究还发现,在通气量为2.0 m3/h或以上时,体系溶氧值随pH值的下降而明显上升,最终DO可达到5 mg/L以上.因此,在工程化运行中可在每个沥浸周期的后期调低ALR反应器的供气量,控制DO值在2.0 mg/L左右满足LX5和TS6菌的生长需求即可,以此控制运行成本.     

太湖夏季水体中尿素的来源探析

为研究尿素氮在太湖生态系统中的作用,于夏季采集湖体及环湖河道水样进行尿素及不同形态氮素含量分析.通过河道及湖体的82个调查点位生态指标的同步分析,得出以下结果:①太湖尿素氮含量变化范围为0.011~0.161 mg·L-1,总体呈现出西北高,东南低的变化趋势,与流域主要污染源分布有关;②太湖水体溶解性氮以无机氮库为主,铵硝比为5∶1,其中尿素氮占总氮、溶解性总氮、溶解性有机氮和生物可利用氮的平均质量分数分别为2.28%、5.91%、15.86%、6.22%,生态作用不容忽视;③环湖河道的尿素氮含量比湖体高出一倍,出湖河道尿素氮含量还略高于入湖河道;④太湖尿素氮与其他形式氮之间可能存在彼此转换关系,尿素氮含量与高锰酸盐指数、不同形态氮含量均呈显著正相关关系,与溶解氧呈显著负相关关系;湖体的尿素氮含量与叶绿素a含量呈弱正相关,与底栖生物、浮游动物种群的空间分布有密切联系.本研究表明太湖水体中尿素氮可能是湖体有机、无机态氮转化的桥梁,是湖体自身氮素循环快慢的标志,氮的循环速率控制尿素氮含量,高氮(特别是有机态氮)含量及低溶解氧条件是尿素升高的前提.太湖湖体尿素含量受外源输入和内源转化的双重影响.     

环境因子对腐殖酸诱导双氯芬酸光降解的影响

采用腐殖酸(HA)作为溶解有机质的代表物,考察了HA浓度、p H、离子强度和溶解氧等环境因子对HA诱导双氯芬酸(DCF)光降解的影响。结果表明:DCF在纯水和HA溶液中的光化学降解过程均服从一级动力学规律。与DCF纯水溶液相比,当HA浓度由0增至5. 0 mg C/L时,DCF光降解速率增大,但当HA浓度高于5. 0 mg C/L时,DCF的光降解过程受到抑制。在环境浓度水平(5. 0 mg C/L)下,HA对DCF光降解的诱导作用随DCF初始浓度增大而逐渐减弱。同时,HA对DCF光降解的诱导作用还受到多种水环境因子的影响,其随p H增大先减弱后增强,随离子强度增大而增强,随溶解氧浓度增大而减弱。研究结果可为环境水体中药物的归趋预测及生态风险评价提供依据。     

春季青岛鳌山湾沿岸海水水质状况分析与评价

本文根据2019年春季的调查资料,运用污染指数评价法对鳌山湾沿岸的海水环境质量进行评价,分别使用相对和绝对限制法确定营养盐限制因子,采用营养状态质量指数法和富营养化指数法评价其营养现状,并分析化学需氧量与浊度的相关性。结果表明:（1）春季鳌山湾沿岸海水属Ⅰ类水质,化学需氧量、溶解无机氮和溶解无机磷污染程度较低;（2）鳌山湾沿岸海水出现硅限制和磷限制现象,无氮限制现象;（3）鳌山湾沿岸未出现富营养化现象;（4）鳌山湾沿岸海水的化学需氧量与浊度呈显著正相关性。     

HCl emission characteristics and BP neural networks prediction in MSW/coal co-fired fluidized beds

IntroductionWiththedepletionofspaceforlandfillingofmunicipalsolidwasteandtherisingpricesforrawmaterials ,moreandmorefluidizedbedincineratorshavebeenusedtotreatMSWduetotheprimaryadvantagesofhygieniccontrol,volumereductionandenergyrecovery .BecausetheMSWhas…     

氮磷比对湖泊富营养化模型参数敏感性的影响

运用Morris方法研究了蓝藻暴发期不同氮磷比条件下,巢湖富营养化模型中蓝藻、溶解有机碳、营养物和溶解氧的参数敏感性.结果表明：蓝藻的敏感参数随氮磷比不同有显著差异;氮缺乏情况下,蓝藻对氮转化过程相关参数较敏感;磷缺乏情况下则反之.在任何氮磷比条件下,溶解有机碳、营养物和溶解氧等非生物变量都是对直接参与其自身转化过程的参数最为敏感,它们在不同氮磷比情况下的敏感参数差异较小.相比较蓝藻生长过程的参数,基础代谢过程的参数对所有变量的影响都更强.此外,各个参数的敏感性与它们的相互作用强度呈显著正相关,且这种相关性在极端氮或磷缺乏情况下尤为显著.本研究的结果有助于深入理解湖泊富营养化现象、改善富营养化模型模拟效果和精度.     

亚硝化-厌氧氨氧化一体化反应器处理禽畜养殖废水的研究

通过静态（10 d）和动态（105 d）两个阶段成功启动自行设计的亚硝化-厌氧氨氧化一体化反应器,并进行了处理禽畜养殖场废水的研究。反应器运行稳定后,分别考察了溶解氧（DO）和水力停留时间（HRT）对一体化反应器运行性能的影响。结果表明,当供氧段DO为1.5 mg/L～2.0 mg/L以及HRT在22 h～26 h时,反应器运行效果良好;采用一体化反应器在常温18℃～30℃,供氧段DO为1.5 mg/L～2.0 mg/L,废水HRT约24h条件下处理某禽畜养殖场厌氧池出水,COD、NH4^＋-N和TN平均去除率分别为75.10%、85.77%、69.28%,脱氮效果明显,反应器氮容积负荷达0.14 kg/m^3.d。     

基于水蚯蚓摄食活性污泥的生长动力学研究

基于水蚯蚓摄食活性污泥的批量培养试验,考察了水蚯蚓在活性污泥中的生长规律,以及底物、溶解氧浓度由低到高变化对水蚯蚓比增长速率的影响.结果表明,在水温25℃±0.5℃、溶解氧4 mg.L-1、底物浓度4 000 mg.L-1条件下培养18周,水蚯蚓体重随培养时间的变化趋势较好地符合Gauss函数,最大比增长速率μAWma...