Approaching the upper boundary of driver-response relationships: identifying factors using a novel framework integrating quantile regression with interpretable machine learning

● A novel framework integrating quantile regression with machine learning is proposed. ● It aims to identify factors driving observations to upper boundary of relationship. ● Increasing N:P and TN concentration help fulfill the effect of TP on CHL. ● Wetter and warmer decrease potential and increase eutrophication control difficulty. ● The framework advances applications of quantile regression and machine learning. The identification of factors that may be forcing ecological observations to approach the upper boundary provides insight into potential mechanisms affecting driver-response relationships, and can help inform ecosystem management, but has rarely been explored. In this study, we propose a novel framework integrating quantile regression with interpretable machine learning. In the first stage of the framework, we estimate the upper boundary of a driver-response relationship using quantile regression. Next, we calculate “potentials” of the response variable depending on the driver, which are defined as vertical distances from the estimated upper boundary of the relationship to observations in the driver-response variable scatter plot. Finally, we identify key factors impacting the potential using a machine learning model. We illustrate the necessary steps to implement the framework using the total phosphorus (TP)-Chlorophyll a (CHL) relationship in lakes across the continental US. We found that the nitrogen to phosphorus ratio (N׃P), annual average precipitation, total nitrogen (TN), and summer average air temperature were key factors impacting the potential of CHL depending on TP. We further revealed important implications of our findings for lake eutrophication management. The important role of N׃P and TN on the potential highlights the co-limitation of phosphorus and nitrogen and indicates the need for dual nutrient criteria. Future wetter and/or warmer climate scenarios can decrease the potential which may reduce the efficacy of lake eutrophication management. The novel framework advances the application of quantile regression to identify factors driving observations to approach the upper boundary of driver-response relationships.     

Multilevel air quality evolution in Shenyang: Impact of elevated point emission reduction

Visibility observed at different altitudes is favorable to understand the causes of air pollution. We conducted 4-years of observations of visibility at 2.8 and 60 m and particulate matter(PM) concentrations from 2015 to 2018 in Shenyang, a provincial city in Northeast China. The results indicated that visibility increased with the increasing height in winter(especially at night), and decreased with height in summer(especially at the daytime). PM concentration exhibited opposite vertical variati...     

某电厂生活污水再生处理回用系统设计与调试

随着水危机问题日益严峻,再生水回用已经成为解决水资源担缺的重要途径之一。河北某电厂采用“顸处理-悬挂链曝气生物移动床-深度过滤-臭氧消毒”工艺对原生活污水处理系统进行改造,处理后再生水用作循环冷却水补给水。经过填料挂膜及联机试运行,再生水水质指标为：CODcr=11.8mg／L,BOD5=3、8mg／L,SS=6mg／L,pH=7．67,大肠杆菌群≤3个／L,水质符合循环冷却水补给水的国家标准。该工艺可以广泛应用于生活污水的再生处理回用。     

福州市PM2.5污染过程中大气边界层和区域传输研究

以福建省会福州市2013年1月空气质量变化为对象,分析大气边界层变化和周边区域污染物传输对福州市大气颗粒物PM2.5的影响.利用福州市2013年1月逐日地面和探空观测资料以及NCEP提供的2013年1月FNL分析资料,通过大气边界层要素与PM2.5浓度之间的相关性,对PM2.5污染过程的大气边界层特征进行分析;同时采用HYSPLIT后向轨迹模拟及区域风场相关矢分析对影响福州雾霾的污染物区域传输路径进行探讨.结果表明:地面气温与PM2.5浓度呈正相关,地面风速与PM2.5浓度呈负相关,近地面边界层条件有利于霾颗粒物的形成和累积.但不同于我国东部主要污染源区霾污染过程中存在大气边界层逆温,福州PM2.5污染过程中并未出现大气边界层逆温结构,这一边界层结构的垂直混合可有利于区域传输的污染物从上层大气到达近地面从而加重福州霾污染,福州是华东地区一个PM2.5污染物的主要接受区,PM2.5污染物主要以外源输送为主.2013年1月份福州市清洁日近地面风向为海洋吹向大陆的东南风,霾污染日则为大陆吹向海洋的偏北风,PM2.5污染物主要从长三角地区、苏北以及安徽河南一带通过东北和西北方向的传输路径影响福州的空气质量.     

城市景观格局时空特征的热环境效应研究——以广州市花都区为例

1999-2009 年,广州市花都区经历了经济腾飞的10 a,不断变迁的城市景观格局时刻影响着热环境的分布.论文基于Landsat TM/ETM+遥感数据,获得地温反演图和土地利用类型图.采用均值-标准差法划分热力等级以分析热力重心变化,并与建设用地重心变化作对比.通过移动窗口得出可视化的景观指数,指数刻画包括景观多样性和建设用地密度、形状和分布状况,进而分析景观指数与地温间的相关性.研究结果表明:区内南部受人类活动影响最为剧烈;土地利用类型并非是影响地温分布的唯一因素;区内城市景观格局多样性与地温虽存在正相关关系,但随着多样性程度加剧且各组合面积比例均匀,降低了两者相关程度;建设用地面积比例、分离度与地温的相关关系较为稳定,且比例较高或分离度较低的所在区域通常为高温区;建设用地平均分维指数与地温的相关性随着其形状的复杂性加剧和分布范围扩大而降低,即影响了高温形成的程度.     

跨湖桥独木舟遗址区地下水渗流场模拟研究

独木舟遗址位于浙江省萧山区,是浙江省迄今为止发现最早的新石器时代文化遗存。现场踏勘发现,破坏遗址原址保护主要环境地质病害是水的问题。通过对该遗址区水文地质条件的分析,建立了遗址区水文地质概念模型和数学模型;运用地下水数值模拟软件Modflow模拟遗址区原始地下水分布;将模拟区地形图与模型模拟结果进行比较,发现它们具极大的相似性,这说明模拟的结果是符合实际情况的。     

移动电极电除尘器除尘效率的计算

移动电极静电除尘器通过清灰刷除掉阳极板上收集的粉尘,阳极系统为移动电极（即作回转运动的集尘极）阳极板呈带条状,固定在链条上,随链轮转动。移动电极静电除尘器有效克服了困扰常规电除尘器对高比电阻粉尘的反电晕及振打二次扬尘等问题,大幅度提高了除尘效率。提供常规固定电极除尘区与移动电极除尘区联合使用的除尘器除尘效率计算公式。     

黑龙江省大气边界层不同高度风速变化

利用黑龙江省1961—2010 年哈尔滨、嫩江、齐齐哈尔、伊春4 个气象站探空和地面风速资料,分析了边界层内不同高度风速的气候学特征和时间变化趋势,获得以下结论:①黑龙江省边界层内不同高度年平均风速随高度增加而增大,10 m到300 m风速垂直递增率最大;风速在年内具有明显的季节性特征,各高度都是春季最大,近地面层冬季风速最小,其余高度夏季风速最小。②1961—2010 年,近地面10 m高度平均风速1970 年代最大,其后各年代风速逐渐减小,2000 年代风速最小;300、600、900 m高度,平均风速1980 年代最大,从1980 年代到2000 年代逐渐减小,300 m高度平均风速最小出现在1960 年代,600 m和900m最小出现在1970 年代。③1961—2010 年,近地面10 m高度平均风速呈明显减弱趋势,递减率为0.162 m/(s·10 a),递减趋势主要发生在1970 年代以后,但300、600 和900 m高度平均风速变化均不显著。④黑龙江省近地面风速变化趋势可能主要与观测环境改变和城市化等非自然因素影响有关,上层的风速变化则主要受大尺度大气环流变化的影响。     

中试MBBR装置强化氨氮去除速率的影响条件研究

采用中试MBBR组合工艺处理深圳市布吉河道的城镇污水,进水平均氨氮浓度为(25.88±7.73)mg/L,出水平均为(1.11±1.93)mg/L.单因素小试研究表明,反应器中挂有生物膜的悬浮填料具有强化氨氮去除的效果,投加该填料时获得的比氨氧化速率比采用活性污泥进行反应提高了25.5%;试验条件下通过投加甲醇将COD从139mg/L提高至587mg/L,比氨氧化速率从2.55mg/(gMLVSS·h)下降至1.91mg/(gMLVSS·h);当MLVSS浓度从0.45g/L逐步提高到4.05g/L时,容积氨氧化速率从3.68mg/(L·h)线性增加至7.82mg/(L?h),拟合度R2为0.967,但比氨氧化速率随MLVSS浓度的提高反而逐渐下降,从8.24mg/(gMLVSS·h)降至1.93mg/(gMLVSS·h);当温度从5℃升高到35℃,比氨氧化速率从0.99mg/(gMLVSS·h)提高至2.89mg/(gMLVSS·h),采用Arrhenius经验方程描述时,拟合度R2为0.970;当DO浓度从0.5mg/L逐步增加至4.0mg/L时,比氨氧化速率从0.62mg/(gMLVSS·h)提高至2.28mg/(gMLVSS·h),Monod方程可以很好的描述DO浓度与比氨氧化速率之间的关系,拟合度R2为0.994,氨氧化半饱和常数值为3.0mg O2/L.     

珠三角一次重空气污染过程特征分析及数值模拟

以珠江三角州地区(珠三角)2009年11月23─29日一次重空气污染过程为例,利用常规观测资料及中尺度气象模式(MM5)、污染源排放模式(SMOKE)和空气质量模式(CMAQ)的模拟,研究此次重空气污染过程的特征. 结果表明,造成此次重污染的主要原因有:①前期高压脊带来的稳定层结和静小风条件使得大气污染物逐日累积,难以扩散;②西太平洋台风向南海附近发展移动时,其外围下沉气流导致珠三角大气污染物向低层输送并积累. 珠三角区域污染分布特征表明,广州和佛山的本地贡献明显,而肇庆等地受外地源输送的影响更为显著.