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21.
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
22.
为研究杭州湾北岸VOCs(挥发性有机物)的浓度水平、组成特征、反应活性和潜在来源,采用GC-FID在线监测系统对杭州湾北岸环境大气中的36种VOCs开展了为期1 a(2017年12月-2018年11月)的连续观测,采用LOH(VOCs的·OH消耗速率)和OFP(O3生成潜势)2种方法估算了大气VOCs的反应活性,并利用PMF(正定矩阵因子分解)和CPF(条件概率函数)模型分析其来源.结果表明:①φ(VOCs)小时平均值在冬季(26.47×10-9)最高,夏季(9.76×10-9)最低;全年φ(VOCs)小时平均值为21.24×10-9,其中烷烃、烯烃+炔烃、芳香烃、卤代烃的贡献率分别为33.24%、34.13%、15.63%、17.00%;φ(烷烃)、φ(芳香烃)和φ(卤代烃)呈较明显的昼夜变化特征,φ(烯烃)和φ(炔烃)无明显昼夜变化趋势.②大气VOCs的总LOH和OFP分别为9.39 s-1和220.57 μg/m3,KOH(·OH反应速率常数)和MIR(最大增量反应活性)系数的平均值分别为17.34×10-12 cm3/(molecule·s)和3.31;KOH和MIR系数的平均值分别与间/对-二甲苯的KOH和乙苯的MIR系数接近,表明大气VOCs的化学反应活性较强;VOCs关键活性物种为异戊二烯、乙烯、丙烯、甲苯、二甲苯和顺-2-丁烯.③特征物种相关性分析表明,杭州湾北岸大气存在老化现象,异戊烷和正戊烷受煤燃烧源影响较大,二甲苯和乙苯受溶剂排放源影响较大,甲苯和苯除受机动车尾气影响外,还受其他排放源影响.④PMF和CPF模型来源分析表明,大气VOCs主要来自石化工业源、燃料挥发源、生物质燃烧和煤燃烧源、机动车排放源和溶剂使用源,其中,机动车排放源主要来自西北方向,其他源主要来自西北、西和西南方向.研究显示,杭州湾北岸大气VOCs来源复杂,受周边工业区的影响较大. 相似文献
23.
保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(SO2)、ρ(NO2)分别为(138±96)(84±66)(29±23)和(50±24)μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ(CO)较2016年下降了14.0%;ρ(O3)较2016年增长了25.2%.ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(NO2)和ρ(O3)分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ(SO2)和ρ(CO)未超标.②除ρ(O3)外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM2.5污染最为严重,春季PM2.5~10(粗颗粒物)污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ(PM2.5)约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团(占比为21.7%~60.0%)远距离传输和正南方向气团(占比为34.8%~50.5%)近距离传输的影响.④PSCF(潜在源贡献因子分析法)和CWT(浓度权重轨迹分析法)分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM2.5的主要潜在源区.研究显示,PM2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输. 相似文献
24.
近年来银川市冬季重污染过程频发,为明确银川市冬季PM2.5重污染的特征,分析其主要来源及成因,于2016年12月-2017年1月在银川市选取3个采样点开展PM2.5的样品采集与化学组分分析,利用CMB(化学质量平衡)模型对银川市冬季PM2.5进行来源解析,对比分析了重污染日与非重污染日污染特征的差异.结果表明:①银川市冬季重污染日ρ(PM2.5)[(181±33.6)μg/m3]是非重污染日的2.1倍;重污染日和非重污染日的ρ(NO3-)/ρ(SO42-)均小于1,表明燃煤仍是银川市冬季PM2.5的重要来源.银川市冬季PM2.5中ρ(SOC)为(14.4±7.34)μg/m3,约占ρ(OC)的65.2%.②与非重污染日相比,重污染日人为源无机元素As、Pb、Cd和Zn质量浓度在ρ(PM2.5)中的占比分别升高33.2%、18.4%、9.8%和2.9%,表明银川市冬季重污染主要受人为源贡献影响.③源解析结果表明,燃煤源、机动车尾气源、二次离子源和扬尘源是银川市PM2.5的主要污染源,与非重污染日相比,重污染日机动车尾气源的贡献率明显降低.研究显示,银川市冬季重污染受人为源污染物排放的影响较大,燃煤源是银川市冬季PM2.5的重要来源. 相似文献
25.
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
26.
为研究长三角背景点夏季PM2.5污染特征,于2018年5月30日—8月15日在上海市崇明岛对PM2.5样品进行昼夜采集,并对其中水溶性无机离子(Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+)进行了分析.运用PSCF(潜在源贡献)方法判别污染物排放源区,并结合PCA(主成分分析)和PMF(正交矩阵因子)源解析探究PM2.5来源.结果表明:①观测期间崇明岛ρ(PM2.5)平均值为(33±21)μg/m3,低于GB 3095—2012《环境空气质量标准》一级标准限值(35 μg/m3),但在部分时段存在显著超标现象,ρ(PM2.5)最高值在120 μg/m3以上.②水溶性无机离子质量浓度平均值为(14±9.3)μg/m3,占PM2.5的42.4%,其中SNA(SO42-、NO3-、NH4+三者统称)为主要离子,占水溶性离子总质量浓度的85.7%.③n(NH4+)/n(SO42-)(NH4+与SO42-的摩尔浓度比)显示,清洁期〔ρ(PM2.5) < 15 μg/m3〕呈贫铵状态,过渡期〔15≤ρ(PM2.5)≤35 μg/m3〕和污染期〔ρ(PM2.5)>35 μg/m3〕均呈富铵状态;过渡期SNA主要以NH4HSO4和NH4NO3形式存在,而污染期则主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在.④通过对两次典型污染事件进行离子相关性分析和PSCF分析发现,E1污染事件(5月30日—6月8日)为局地生物质燃烧型污染事件,E2污染事件(7月23日—8月1日)为区域传输污染事件.源解析结果进一步表明,两次典型污染事件期间气态污染物的二次转化对PM2.5的贡献最显著,贡献率分别为62.8%和59.8%;其次是生物质燃烧,其贡献率分别为32.5%和20.1%;E2污染事件期间海盐源对崇明岛PM2.5贡献率较高(16.6%),远超过E1污染事件期间对PM2.5的贡献率(2.7%).研究显示,区域输送对崇明岛PM2.5有显著贡献,二次颗粒物累积是崇明岛PM2.5超标的主要原因. 相似文献
27.
为厘清包括二次有机气溶胶(SOA)在内的深圳市区PM2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物(WSOM)质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM2.5平均质量浓度为26μg/m3,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片(CO2+)作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧(WSOO)用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键. 相似文献
28.
真菌修复砷污染土壤是一种能够有效吸附固化环境中砷的重要措施.生物炭作为目前修复重金属的热点,其多空疏松的结构、较高的离子交换量、丰富的有机碳含量等都说明了其在土壤修复中的地位.为了探究生物炭与青霉菌在修复砷污染土壤的同时对土壤中微生物活性及其多样性的影响,在室内孵育条件下,运用Biolog法研究了3×3随机区组试验(3个生物炭梯度分别为0%、2%、4%,3个青霉菌梯度分别为0%、10%、20%)下土壤微生物对不同类型碳源的利用能力以及多种功能性指数的影响.结果表明:①添加青霉菌与生物炭后,土壤中有效砷含量较对照组显著下降,从而影响其微生物群落功能多样性.②砷污染土壤中微生物群落功能多样性、碳源利用丰富度随生物炭浓度梯度的升高呈先升后降的趋势.③高接菌量(20%)与低接菌量(10%)对砷污染土壤中微生物群落功能多样性的影响没有显著性差异.④2%生物炭与10%青霉菌处理土壤中微生物群落功能多样性、碳源利用丰度最高.⑤青霉菌对胺类及少部分酸类碳源的利用能力较弱(AWCD < 0.5,AWCD为Biolog微平板孔中溶液吸光值平均颜色变化率),对氨基酸类中大部分碳源以及脂类碳源的代谢能力较强(AWCD>1.0),对糖类、酚酸类的代谢能力稍弱(AWCD为0.3~1.0),青霉菌对D-半乳糖醛酸、L-天冬酰胺酸、L-丝氨酸、L-精氨酸、r-羟基丁酸这5种碳源的利用率最高(AWCD>1.2).研究显示,低浓度生物炭可增加砷污染土壤中微生物群落多样性,生物炭含量的继续增加会对微生物产生抑制作用;青霉菌添加到砷污染土壤后,会显著提升砷污染土壤中微生物的群落功能多样性,改善砷污染土壤中微生的物群落结构;青霉菌的优势碳源大多为植物根系分泌物,可为后续青霉菌与超积累植物复合修复砷污染土壤提供参考. 相似文献
29.
为探究"稀土王国"江西省赣南地区离子型稀土矿对周边水体环境的影响,以离子型稀土矿分布密集区定南县濂江月子河流域和龙迳河龙头流域为研究对象,综合分析研究区特征污染物ρ(NH4+-N)空间分布特征,采用相关性分析和主成分分析揭示其主要污染来源及影响因素.结果表明:①离子型稀土矿停产整顿半年后,濂江月子河流域和龙迳河龙头流域ρ(NH4+-N)超过1.00和2.00 mg/L的采样点分别达72%和68%;pH范围为2.95~7.66,平均值分别为6.23和5.53,水体总体上偏酸性;ρ(TN)、ρ(NH4+-N)、EC与ρ(NO3--N)变异系数较大,均介于0.80~1.50之间.②相关性分析结果显示,ρ(NH4+-N)与ρ(TN)、EC均呈极显著正相关(P < 0.01);ρ(NH4+-N)与pH呈显著负相关(P < 0.05).③流经稀土尾矿区的水体中ρ(NH4+-N)随距离增加呈现明显的空间梯度分布特征,即距稀土矿区边界200 m处水体中ρ(NH4+-N)最高(12.20~200.00 mg/L),其次为1.15 km内(3.69~11.80 mg/L)及3.5 km以上水体(0.80~1.51 mg/L),矿区周边未受到采矿活动影响的水体中ρ(NH4+-N)最低(0.03~0.15 mg/L).④PCA结果表明,2条河流的主要环境影响因子为ρ(TN)、ρ(NH4+-N)、pH和EC,主要受到周边稀土矿山尾矿的强烈影响.研究显示,离子型稀土矿原位浸矿开采停产半年后,重点小流域水体中ρ(NH4+-N)高概率超标的现状仍然存在,受稀土开采活动影响较大.建议进一步开展重点小流域NH4+-N剩余"库容"精算和矿山周边地表水定期监测. 相似文献
30.
为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO32-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO3-Ca型为主,其次为HCO3-Mg型.NH4+、SO42-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO2指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH4+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH4+、NO3-、NO2三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析. 相似文献