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41.
基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据表征船舶排放是目前船舶排放空间表征的主流方法,但AIS船舶轨迹点缺失会造成船舶排放量低估和船舶空间分布表征错误,进而影响船舶排放控制区的划分.为改进船舶排放空间表征,本研究以2013年广东省AIS船舶数据为例,采用基于时间和经纬度的三次样条方法对AIS船舶轨迹进行修复,结合动力法计算船舶排放,分析对比AIS轨迹修复前后船舶排放表征的差异,并利用空气质量模型和卫星观测评估AIS轨迹修复对船舶排放表征和广东沿海空气质量模拟的改进效果.结果表明:轨迹修复后广东省海域船舶轨迹点总数由4685773个增至5746664个,船舶NOx排放量增加了0.6%.对于轨迹点与排放缺失集中的粤东海域,轨迹修复后船舶轨迹点数增加了88%,NOx排放量在广东省船舶排放量的占比提升至22%,特别是在粤东重点修复海域NOx排放量增加了2.7倍.原始轨迹在广东省海域较为稀疏,在粤东海域有明显轨迹缺失;轨迹修复后广东省海域船舶轨迹更为密集,粤东海域船舶轨迹得以补充,船舶排放空间分布更连贯.对比模拟结果与卫星观测结果,轨迹修复后粤东重点修复海域船舶模拟浓度与观测浓度的偏差由51%减至6%,总体上船舶排放模拟结果更接近卫星观测结果. 相似文献
42.
基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法(RF)对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差(MAE)分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据. 相似文献
43.
以白洋淀、衡水湖、于桥水库、松花湖、大伙房水库和小兴凯湖沉积作为研究对象,通过对北方六湖库沉积物中Cu、Zn、Pb、Cr、Ni等重金属元素进行分析,并与国内外其他水域重金属污染情况进行多因素比较,探讨了六湖库主要重金属污染源的差异性,区域分布特征以及与国内外其他水域污染的相似性和区别.结果表明,六湖库沉积物重金属污染处于中等偏下水平.六湖库之间主要重金属污染源存在差别.沉积物重金属含量未出现明显上升的趋势.其中Zn、Pb存在富集现象,但Pb含量与历史数据相比出现下降,Zn的含量与其他地区相比整体偏高.大伙房水库沉积物重金属污染较重,Cu、Zn、Pb、Cr、Ni含量平均值分别为56.28,142.3,17.44,97.9,44.44mg/kg.小兴凯湖沉积物重金属含量最低,Cu、Zn、Pb、Cr、Ni含量平均值分别为2.41,63.90,13.37,56.36,26.09mg/kg.六湖库综合风险评价结果为大伙房水库>于桥水库>白洋淀>衡水湖>松花湖>小兴凯湖,重金属整体潜在生态风险指数为低. 相似文献
44.
为实现对平寨水库叶绿素a的遥感监测,选取平寨水库2017年11月17—18日的实测叶绿素a浓度数据和准同步的Sentinel-2数据,通过选取最佳波段组合建立BP神经网络模型,对平寨水库叶绿素a进行反演,并分析其空间分布特征。结果表明:Sentinel-2红边波段对叶绿素a的敏感性优于可见光波段,在叶绿素a浓度反演方面具有较大潜力。相关系数最大的波段组合方式是:B5/B4、[1/B4-1/B5]*B6、[1/B4-1/B5]*B7和[1/B4-1/B5]*B8;BP神经网络模型可决系数R2为0.9160,平均相对误差为29.87%,反演精度优于三波段模型;平寨水库叶绿素a浓度空间分布差异明显,水面开阔的中心库区浓度较高,各支流上游河段浓度较低。Sentinel-2数据可较好地应用于喀斯特高原湖泊叶绿素a浓度反演,BP神经网络模型估测结果合理、可靠;研究结果可为平寨水库水环境治理提供科学依据。 相似文献
45.
微塑料作为一种持久性污染物,对土壤生态系统具有严重影响,土壤中微塑料的污染已愈加受到国内外学者的广泛关注。当前关于土壤环境中微塑料的研究较少,针对当前土壤中微塑料的来源、分布、降解迁移、生态效应及污染防治等方面进行综述。主要包括以下几个方面:1)概括土壤生态系统中微塑料的来源、分布特点和迁移降解规律,确定了土壤环境中微塑料的赋存状态;2)总结土壤生态系统中微塑料与其他污染物的复合效应;3)分析了微塑料对土壤理化性质、动物、植物、微生物的影响,并揭示了微塑料对于土壤生态系统的影响;4)根据土壤微塑料的分布特点、降解迁移及生态效应提出污染防治措施。最后,对今后土壤微塑料的研究重点进行了展望。 相似文献
46.
为研究大气边界层中上层大气颗粒物的数浓度谱分布特征及气团来源的影响,于2018年6月利用3080型SMPS粒径谱仪对武当山14.6~660 nm颗粒物数浓度谱进行观测,分析和探讨了其数浓度谱分布及日变化特征,并结合后向轨迹、潜在源贡献因子法(PSCF)与浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨对武当山颗粒物数浓度影响较大的外源输送路径和贡献源区.结果表明:①武当山大气颗粒物主要以爱根模态为主,平均数浓度为2 500个/cm3,积聚模态、核膜态平均数浓度分别为2 265、359个/cm3,3种模态数浓度分别占总数浓度的48.79%、44.21%、7.01%.②在新粒子生成日,核膜态数浓度于10:00开始上升,11:00—17:00的核膜态数浓度相对较高,约2 000个/cm3.新粒子生成日ρ(SO2)与ρ(O3)的日变化趋势均与核模态数浓度较为相似,表明SO2和O3参与光化学反应后的产物(硫酸及有机物)有利于新粒子的生成与增长.新粒子生成日风速、温度均大于非新粒子生成日,但相对湿度较低.③在东部及局地气团影响下大气颗粒物主要以积聚模态为主,数浓度分别为2 311和2 596个/cm3;核模态、爱根模态数浓度在受西北气团影响时最大,数浓度分别为806和3 078个/cm3.④潜在源区分析表明,影响武当山积聚模态数浓度的主要源区为十堰市本地及襄阳市,二者贡献值在840个/cm3以上.研究显示,武当山颗粒物主要以爱根模态为主,颗粒物数浓度日变化主要受大气边界层发展及山谷风的影响,较高的ρ(SO2)与ρ(O3)以及高温、低湿及较大的风速均有利于新粒子的生成,周边城市的区域性传输对武当山颗粒物的影响较大. 相似文献
47.
四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD(气溶胶光学厚度)产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD(MODIS数据反演的气溶胶光学厚度)与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值(AOD值>1.0)中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度. 相似文献
48.
研究选取嘉兴市下辖农村的160座生活污水处理设施进出水为研究对象,分析了区域农村生活污水污染物时空分布特征及其处理设施现状,以期提高处理设施效率。结果表明:嘉兴市农村生活污水中氮、磷污染较有机污染更严重,ρ(COD)、ρ(TP)、ρ(TN)、ρ(NH4+-N)年均值分别为142.23,4.02,44.19,27.74 mg/L,各污水处理设施处理效果有很大优化空间,COD、TP、TN、NH4+-N年均去除率分别为50.5%、29.7%、36.8%、51.7%。农村生活污水空间上呈自西向东、由北至南逐渐减小的分布特征,时间上表现为冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季。相关性分析表明,COD、TP、TN、NH4+-N之间呈极显著正相关(P<0.01),相关系数为0.688±0.946。设施进水C/N、NH4+-N/TN年均值分别为3.21、68.9%,传统的单一A2/O处理工艺对低碳源污水处理效果不理想,可通过组合工艺设计、规范运营管理、加强后期监测等有效措施来进一步加强污水处理设施处理效果。 相似文献
49.
为研究典型制革污泥堆场区域污染情况,以浙江海宁某制革污泥堆场为研究对象,研究了制革污泥堆场土壤和地下水中有机物和重金属的污染情况。调查结果表明:土壤中无机污染很小,而总铬、六价铬和铅含量较高。污染土壤中铅和总铬含量分别是工业用地规定值的2.82,7.03倍,而六价铬最高含量为管控值的2.8倍。地下水中氨氮含量超标严重,达到1268.0 mg/L,是GB/T 14848—2017《地下水质量标准》中工农业Ⅴ类用水下限值的845.3倍,六价铬的含量<0.004 mg/L。此外,各取样点六价铬和总铬含量的垂直分布显示较大的差异,也与某些制革污泥堆场的重金属垂直分布规律不尽相同。 相似文献
50.
在采用威布尔分布模型分析光伏组件使用寿命分布情况的基础上,使用神经网络模型和市场供给A模型分别对中国光伏装机容量和组件报废量进行预测。将光伏组件按照不同质量分成2阶段,考虑不同退化情景预测组件报废量,并计算组件中有价值材料和金属报废量。预测结果表明:2025年后中国光伏组件报废量爆发,到2050年,中国光伏组件报废量最高可达60.22 GW,累计报废最高可达673 GW。在4种退化情景下,到2050年,典型贵金属方面最高产生3134.5 t的Ag;稀有金属方面最高产生228.1 t的Te;463.4 t的Cd,58.5 t的Ga,29.8 t的In;有毒有害金属方面最高产生263.9 t的Pb;Si最高产生量43735.4 t。到2050年,光伏组件材料累积废弃总量最高可达64623193.6 t。 相似文献