似然度函数对GLUE方法的影响

GLUE方法是不确定性条件下参数识别的重要方法,似然度函数的选择是GLUE方法的关键. 为克服观测误差和模型结构误差对研究结果的影响,利用合成的数据序列,以污染物衰减模型为基础,分析了似然度函数对参数识别和模型预测结果的影响. 从识别结果来看,由于似然度函数的变化改变了参数似然度之间的对比,因此对参数识别及灵敏度分析的结果都产生了影响,甚至能够改变参数全局灵敏度的相对排序. 从预测结果来看,似然度函数的变化影响了模型预测的分布,但即使预测结果的模糊性在减少,精度并没有相应地提高. 因此,似然度函数的恰当选择对分析结果具有重要的影响,应结合研究问题的具体特点和对模拟结果的要求,采用概率论等相关方法选择出尽可能体现参数真实重要性的函数.      

用灰色模型理论预测珠江口污染趋势的可行性

以珠江口海域近10a来的COD、NH4-N、NO2N的监测值,把其当作灰色因子,视珠江口海域为灰色环境,应用灰色理论建立GM(1,1)模型,对该人海口的部分污染物进行污染预测。所建模型经残差检验和后验差检验,符合预测规律,具有一定的有效性、可行性和适应性。并可在此基础上,进一步分析珠江口海域的污染的原因,从量化上了解其污染的程度,也为以后分析其他海域奠定基础。     

中小城市空气质量预报试验与问题研究

当前中国大气污染形势严峻,迫切需要开展环境空气质量预报预警业务工作。为调研国内中小城市开展空气质量预报的基础条件和业务需求,促进全国城市空气质量业务体系建设,中国环境监测总站组织8个典型中小城市,利用基于数值预报基础的统计模式预报系统开展了空气质量预报实验工作。在此基础上,针对开展全国预报业务体系建设所需的中小城市预报方法、基础条件、人员技术水平等方面进行专项调研,并对国内中小城市开展空气质量预报能力建设和业务工作面临的问题、困难提出了建议和参考对策。     

生物质环保能源产业链发展探讨

简述了生物质概念及生物质利用技术的概况,介绍了生物质(竹、木剩余物)气、炭、液、油四联产生物质能源利用产业链的发展思路,对生物质利用的市场应用及发展进行了分析预测。     

From Global to Local: Providing Actionable Flood Forecast Information in a Cloud‐Based Computing Environment

Global and continental scale flood forecast provide coarse resolution flood forecast, but from the perspective of emergency management, flood warnings should be detailed and specific to local conditions. The desired refinement can be provided by the use of downscaling global scale models and through the use of distributed hydrologic models to produce a high‐resolution flood forecast. Three major challenges associated with transforming global flood forecasting to a local scale are addressed in this work. The first is using open‐source software tools to provide access to multiple data sources and lowering the barriers for users in management agencies at local level. This can be done through the Tethys Platform that enables web water resources modeling applications. The second is finding a practical solution for the computational requirements associated with running complex models and performing multiple simulations. This is done using Tethys Cluster that manages distributed and cloud computing resources as a companion to the Tethys Platform for web app development. The third challenge is discovering ways to downscale the forecasts from the global extent to the local context. Three modeling strategies have been tested to address this, including downscaling of coarse resolution global runoff models to high‐resolution stream networks and routing with Routing Application for Parallel computatIon of Discharge (RAPID), the use of hierarchical Gridded Surface and Subsurface Hydrologic Analysis (GSSHA) distributed models, and pre‐computed distributed GSSHA models.     

美国加州南岸地区空气质量预报系统运行管理与借鉴

借鉴美国加州南岸空气质量预报经验,特别是其运行管理模式对于现阶段中国城市环境空气质量预测预报具有极高的参考价值。简要介绍了加州南岸空气质量管理局(SCAQMD)空气质量预报业务流程、技术方法、信息发布方式和预报效果评估策略。建议从4个方面借鉴SCAQMD经验:(1)建立相对完善的空气质量预报体系,分层级自上而下指导预报工作;(2)选择合适的空气质量预报方法,综合统筹成本-效益评估工作;(3)评估预报效果进而提高预报准确率;(4)在优化空气质量预报能力的基础上,有序开展预警协同控制工作。     

长三角区域环境空气质量预测预警体系建设的思考

世博会期间长三角区域空气质量自动监测网络和数据共享平台的成功搭建和有效运行,为探索长三角区域空气质量预测预警长期合作模式提供了宝贵的经验和启示。需要建立全方位区域空气质量监测网络和数据资源共享系统、源排放清单、开发区域多模式集合预报系统,构建区域多层面运作机制和会商制度,建设一批专业技术和复合型人才队伍。区域不同层面有效的管理体制机制的保障是区域环境空气质量预测预警体系的基础支撑。     

南京青奥会空气质量监测保障的经验与思考

从空气质量保障目标、监测网络、预测预报、信息发布、科研课题等角度,对比分析了南京青奥会、北京奥运会、上海世博会、广州亚运会等4大赛事/活动的空气质量监测保障体系,总结了南京青奥会在空气流动监测车布设、空气质量专家会商与信息发布等方面的经验得失,并提出了改善建议。     

硫酸盐非均相机制对颗粒物污染的影响:上海典型污染事件的WRF-Chem模拟

硫酸盐气溶胶是大气中细颗粒物(PM_2.5)的重要组成部分,对霾的形成起着重要作用.传统的模式中硫酸盐生成机制主要包括SO₂与·OH的气相反应和SO₂·H₂O水合物产生的亚硫酸与O₃/H₂O₂的液相反应.SO₂非均相生成硫酸盐的机制（在高NH₃情景下,以NO₂为氧化剂,非均相摄取SO₂）非常重要,尤其成为重污染期间颗粒物浓度暴发性增长的原因之一.将硫酸盐非均相机制的参数化方案纳入WRF-Chem模式,模拟了2017年1月的长三角区域污染物浓度,评估了硫酸盐非均相反应对颗粒物浓度模拟的提高及其对长三角重污染的贡献.结果表明,传统WRF-Chem模式模拟的上海地区硫酸盐月均浓度为6.5μg·m^-3,较观测值低估33%;尤其是在重颗粒物污染期间,低估高达127%.加入硫酸盐非均相机制后,WRF-Chem对硫酸盐的模拟效果得到显著提升,...     

多情景视角下中国能源消费和碳达峰路径

准确预测能源消费及碳排放量对于科学有序落实我国"2030年前碳达峰,2060年前碳中和"目标有重要现实意义.提出了一种融合位置扰动和模拟退火的改进粒子群算法（IPSO）优化基于两层"分解-集成"策略的预测方法：首先利用趋势分解（TD）将原始能源消费时序分解成趋势项和非趋势项,继而使用经验模态分解（EMD）将非趋势项分解成若干本征模态函数（IMFs）和一个残差项,然后对上述趋势项、IMFs和残差项分别建模预测,利用IPSO优化多元线性回归模型（MLR）预测趋势项,采用长短期记忆神经网络（LSTM）预测非趋势项的本征模态函数IMFs和残差子序列,最后通过相加集成求取最终能源消费预测值.实证分析表明,基于TD-EMD两层"分解-集成"策略的IPSO-MLR-LSTM模型融合了TD、EMD、IPSO和LSTM的优点,更全面地捕捉了趋势项和非趋势项演化规律,提升了预测性能,将其应用于能源消费领域是可行且有效的.最后,预测了在不同能源消费结构、经济增长、人口数量、能源效率和人均生活能源消费水平情景下的我国2021~2035年能源消费和碳排放量,并给出相关政策建议.