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21.
22.
Using improved neural network model to analyze RSP,NOx and NO2 levels in urban air in Mong Kok,Hong Kong 总被引:4,自引:0,他引:4
As the health impact of air pollutants existing in ambient addresses much attention in recent years, forecasting of airpollutant parameters becomes an important and popular topic inenvironmental science. Airborne pollution is a serious, and willbe a major problem in Hong Kong within the next few years. InHong Kong, Respirable Suspended Particulate (RSP) and NitrogenOxides NOx and NO2 are major air pollutants due to thedominant diesel fuel usage by public transportation and heavyvehicles. Hence, the investigation and prediction of the influence and the tendency of these pollutants are ofsignificance to public and the city image. The multi-layerperceptron (MLP) neural network is regarded as a reliable andcost-effective method to achieve such tasks. The works presentedhere involve developing an improved neural network model, whichcombines the principal component analysis (PCA) technique and theradial basis function (RBF) network, and forecasting thepollutant levels and tendencies based in the recorded data. Inthe study, the PCA is firstly used to reduce and orthogonalizethe original input variables (data), these treated variables arethen used as new input vectors in RBF neural network modelestablished for forecasting the pollutant tendencies. Comparingwith the general neural network models, the proposed modelpossesses simpler network architecture, faster training speed,and more satisfactory predicting performance. This improvedmodel is evaluated by using hourly time series of RSP, NOx and NO2 concentrations collected at Mong Kok Roadside Gaseous Monitory Station in Hong Kong during the year 2000. By comparing the predicted RSP, NOx and NO2 concentrationswith the actual data of these pollutants recorded at the monitorystation, the effectiveness of the proposed model has been proven.Therefore, in authors' opinion, the model presented in the paper is a potential tool in forecasting air quality parameters and hasadvantages over the traditional neural network methods. 相似文献
23.
通过对2014—2016年湖体水质中氮素质量浓度分析,结合出入湖总氮浓度、水量、湖体水生生态等影响因素,发现太湖水体中总氮浓度呈现逐年下降的趋势,各监测点位总氮为0.530 mg/L~5.51 mg/L,时空分布不均,差异明显。时间上,总氮浓度表现为春季最高,夏季和秋季最低,且月均值变化曲线呈现出规律的正弦函数波形。空间上,总氮浓度大致表现出由西部湖区向东部湖区递减的趋势,呈现西部湖区﹥北部湖区﹥南部湖区﹥湖心区﹥东部湖区。要改善湖体水质,不仅要切断污染源,而且要加强水生生态功能修复。 相似文献
24.
Assessing land use impacts on flood processes in complex terrain by using GIS and modeling approach 总被引:1,自引:0,他引:1
Y. B. Liu F. De Smedt L. Hoffmann L. Pfister 《Environmental Modeling and Assessment》2005,9(4):227-235
A distributed hydrologic modeling and GIS approach is applied for the assessment of land use impact in the Steinsel sub-basin, Alzette, Grand-Duchy of Luxembourg. The assessment focuses on the runoff contributions from different land use classes and the potential impact of land use changes on runoff generation. The results show that the direct runoff from urban areas is dominant for a flood event compared with runoff from other land use areas in this catchment, and tends to increase for small floods and for the dry season floods, whereas the interflow from forested, pasture and agricultural field areas contributes to the recession flow. Significant variations in flood volume, peak discharge, time to the peak, etc., are found from the model simulation based on the three hypothetical land use change scenarios. 相似文献
25.
对熏烟扩散模式应用的探讨 总被引:5,自引:0,他引:5
工程上应用的大气污染物扩散模式中 ,熏烟模式由于其非定常性而与其他扩散模式有很大的区别。正确处理模式中各参数及变量的相互关系才能客观地反映污染物对环境影响的结果。本研究通过对熏烟模式的非定常性和各参数、变量相互关系的分析 ,提出了正确使用该模式的方法 相似文献
26.
为了研究来自不同方向的沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响,本文利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,将和田绿洲西北部的墨玉县城作为模拟受点(37.26°N,79.72°E),计算2016年1月1日—2018年12月31日发生的每一次沙尘天气期间逐日18:00(世界时)36 h后向气流轨迹,轨迹计算起始高度设置为500 m,并结合相应的PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3浓度监测数据进行聚类分析,研究抵达该地区的沙尘暴的主要移动轨迹和污染物输送路径.同时,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和权重污染轨迹分析法,分析了沙尘暴期间不同气流轨迹对墨玉县污染物浓度的影响,识别大气污染物的潜在源区,揭示不同源区对污染物浓度的贡献差异.结果表明,影响和田绿洲(墨玉县)的沙尘暴主要来自西北(WN)、北(N)、东北(EN)和东(E)4个方向;其中,来自东部的沙尘天气频率最高(60.2%),但主要以浮尘天气为主;扬沙和强沙尘暴主要来自西部方向,54.48%的强沙尘暴和38.53%的扬沙来自西和西北方向.不同沙尘源区和不同传输路径上的沙尘气溶胶对和田绿洲大气环境的影响不一样.沙尘天气期间,大气PM2.5和PM10的平均浓度相当于无沙尘天气期间的3~5倍,但对SO2、NO2、CO、O3质量浓度的影响不大;由西向东和由北向南的沙尘暴对墨玉县PM2.5和PM10质量浓度的贡献率最大;由东向西的沙尘暴由于路过和田市和洛浦县等工业污染源区,此簇沙尘暴气团将该区域SO2、NO2、CO等污染颗粒携带到墨玉县,因此,东-东南(E-ES)方向的沙尘暴对SO2、NO2、CO的贡献率分别为15.56%、20.55%和21.57%.本文定量印证了沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响,可为绿洲区沙尘暴研究提供参考. 相似文献
27.
Quantitativestructure-activitystudyonthereductivedehalogenationpotencyofthehalogenatedaromaticsHuangQingguo;WangLiansheng;Han... 相似文献
28.
松花江大顶子山枢纽工程建设后,库区内水体流线及扩散规律的变化将影响库区内水质,受沿江排污影响,其规划目标的水环境容量将发生改变,因此对建库后上游水质总量控制进行研究很有意义. 相似文献
29.
30.
以监测预报工作为导向推进数字化监测教学 总被引:1,自引:1,他引:1
地震预测的发展方向,是从协同的观点,多层面地统筹考虑地震监测体系的建设,实现基础研究与实际地震预测工作的结合.本文从如何利用原有监测资料、连续前兆监测数据处理系统的建立、前兆监测体系数据报送体系等地震监测工作环节,分析地震监测教学如何与监测工作方向相一致,并对教学改革如何结合台站技术人员更新提出了几点看法. 相似文献