基于HHT方法的矿井瓦斯体积分数预测

为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现较准确的瓦斯浓度预测,研究应用希尔伯特-黄变换(HHT)方法进行瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。应用经验模态分解(EMD)方法将瓦斯浓度时间序列分解成不同频率的固有模态函数(IMF)分量的叠加,以获取瓦斯浓度时间序列的瞬时特征;通过Hilbert变换求得各IMF分量的瞬时频率,依据各IMF分量瞬时频率的均值将分解得到的IMF划分成较高频和低频2类新的分量,选取适合于各分量特征的预测模型分别进行预测,以消除局部随机性对预测精度的影响,结合自回归(AR)、径向基函数(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)3种预测模型实现瓦斯浓度预测。实例分析表明:应用该方法所得预测结果比较准确,降低了预测复杂度,提高了预测精度。     

中国机动车行驶里程分布规律

机动车行驶里程是计算机动车尾气排放量的一个重要参数.对全国数百个地级及以上城市不同车龄的机动车(包括轻型客车、公交车、出租车和摩托车)行驶里程进行了调查.结果表明:除公交车外,其他机动车的累积行驶里程均随车龄而呈现对数递减性,即车龄越长机动车的累积行驶里程增加越慢,年使用率越小;某类型机动车车队的年均行驶里程与调查基准年的各车龄机动车的保有量相关;提出了轻型客车年行驶里程和车龄的经验公式,并得到2007年轻型客车的年均行驶里程为2.691×104km.     

Variation characteristics of atmospheric methane and carbon dioxide in summertime at a coastal site in the South China Sea

● Diurnal patterns of CH₄ and CO₂ are clearly extracted using EEMD. ● CH₄ and CO₂ show mid-morning high and evening low patterns during sea breezes. ● Wind direction significantly modulates the diurnal variations in CH₄ and CO₂. Methane (CH₄) and carbon dioxide (CO₂) are the two most important greenhouse gases (GHGs). To examine the variation characteristics of CH₄ and CO₂ in the coastal South China Sea, atmospheric CH₄ and CO₂ measurements were performed in Bohe (BH), Guangdong, China, in summer 2021. By using an adaptive data analysis method, the diurnal patterns of CH₄ and CO₂ were clearly extracted and analysed in relation to the sea breeze (SB) and land breeze (LB), respectively. The average concentrations of CH₄ and CO₂ were 1876.91 ± 31.13 ppb and 407.99 ± 4.24 ppm during SB, and 1988.12 ± 109.92 ppb and 421.54 ± 14.89 ppm during LB, respectively. The values of CH₄ and CO₂ during SB basically coincided with the values and trends of marine background sites, showing that the BH station could serve as an ideal site for background GHG monitoring and dynamic analysis. The extracted diurnal variations in CH₄ and CO₂ showed sunrise high and sunset low patterns (with peaks at 5:00–7:00) during LB but mid-morning high and evening low patterns (with peaks at 9:00) during SB. The diurnal amplitude changes in both CH₄ and CO₂ during LB were almost two to three times those during SB. Wind direction significantly modulated the diurnal variations in CH₄ and CO₂. The results in this study provide a new way to examine the variations in GHGs on different timescales and can also help us gain a better understanding of GHG sources and distributions in the South China Sea.     

Do Energy‐Based PET Models Require More Input Data than Temperature‐Based Models? — An Evaluation at Four Humid FluxNet Sites

It is well established that wet environment potential evapotranspiration (PET) can be reliably estimated using the energy budget at the canopy or land surface. However, in most cases the necessary radiation measurements are not available and, thus, empirical temperature‐based PET models are still widely used, especially in watershed models. Here we question the presumption that empirical PET models require fewer input data than more physically based models. Specifically, we test whether the energy‐budget‐based Priestley‐Taylor (P‐T) model can reliably predict daily PET using primarily air temperature to estimate the radiation fluxes and associated parameters. This method of calculating PET requires only daily minimum and maximum temperature, day of the year, and latitude. We compared PET estimates using directly measured radiation fluxes to PET calculated from temperature‐based radiation estimates at four humid AmeriFlux sites. We found good agreement between P‐T PET calculated from measured radiation fluxes and P‐T PET determined via air temperature. In addition, in three of the four sites, the temperature‐based radiation approximations had a stronger correlation with measured evapotranspiration (ET) during periods of maximal ET than fully empirical Hargreaves, Hamon and Oudin methods. Of the three fully empirical models, the Hargreaves performed the best. Overall, the results suggest that daily PET estimates can be made using a physically based approach even when radiation measurements are unavailable.     

城市供水管网健康监测与诊断:IV.监测点压力在线预测

供水管网运行状态的准确把握,对供水管网的健康监测与诊断至关重要,而监测点压力是管网运行状态最重要的标志之一。提出用于供水管网监测点压力在线预测的EMD(经验模态分解)与自回归模型相结合的方法,并对EMD组合模态所蕴含的物理意义进行了阐述。通过一实际供水管网中某监测点压力的在线预测与实际监测值的比较,验证了方法的有效性,此方法可提高城市供水管网健康的在线监测与诊断的效率。     

农用地土壤重金属生态安全阈值确定方法的研究进展

农用地土壤重金属生态安全阈值作为农用地土壤环境质量基准制定的重要依据,近年来随着多学科的共同发展,农用地土壤重金属生态安全阈值的确定方法变得越来越完善,但目前对其的研究综述却鲜见报道。因此,文章综述了农用地土壤重金属生态安全阈值的确定方法,详细阐述了点模型、概率模型以及经验模型中的代表方法在确定农用地土壤重金属生态安全阈值方面的概念、原理、发展及应用,并深入探讨了各方法的适用情况和优缺点,系统分析了各方法在确定农用地土壤重金属生态安全阈值时的不确定性及影响因素,最后在前人的研究基础上提出了今后的主要发展方向,以期为我国农用地土壤环境质量标准的完善与细化及农用地土壤其他污染物生态安全阈值的确定提供参考依据。     

19世纪末以来中国洪涝灾害变化及影响因素研究

基于1880年以来全国洪灾灾情、耕地面积以及东部地区年降水量数据,采用EMD分解、MK趋势和突变检验与相关分析等方法,探讨19世纪末至21世纪初中国洪涝灾害的变化特征,及其与降水变化和人类活动之间的联系。结果表明:①19世纪末、20世纪50-60年代和20世纪末这3个时间段,是多世纪以来中国洪灾最剧烈的时期;其中19世纪末和20世纪50-60年代的洪灾剧烈期均对应降水丰沛期,而20世纪末的洪灾剧烈期降水并不十分丰沛。②中国洪灾存在多尺度特征,主要周期有2.7 a、5.2 a的年际变化、9.9 a的年代际和20.5 a、51.6 a的几十年际变化等;东部地区年降水量与洪灾变化周期对应关系较好。③从东部近50 a来年降水量变化来看,20世纪八九十年代洪灾上升并不是降水量增加的结果。降水强度增加、极值降水事件增多可能是其重要原因;另一方面则是由于水土流失加剧、湖泊围垦等人类活动因素的影响。此外,水利投资强度的变化对近50 a洪灾变化也有一定影响。     

1960-2006年闽江流域径流演变特征

基于闽江流域1960-2006年逐月径流、降水以及气温等资料,应用Mann-Kendall趋势分析、经验模态分解等方法,探讨流域径流演变规律及其对气象要素变化的响应特征。结果表明:①闽江流域年径流呈上升趋势,其上升主要来自非汛期径流的贡献;秋季和冬季径流始终以上升趋势为主;夏季径流20世纪90年代以来呈上升趋势,而春季径流则呈现下降趋势。②流域降水和气温均存在上升趋势,尤以气温上升为显著;径流的上升趋势比降水显著。③径流和降水变化均存在多尺度特征,降水变化周期大于径流;80年代以来,径流和降水的年代际变化振荡幅度有所减弱,而年际变化的波动幅度在加强。分析表明,闽江流域径流上升趋势较降水显著的原因,一方面是由于流域蒸发的减少和降水强度的增大;另一方面是流域下垫面特征改变等因素的影响。     

基于复合LSTM模型的PM2.5浓度预测

在对淄博市19个空气质量监测站点监测数据进行分析后,提出了一种基于机器学习的复合模型——灰色关联度分析(GRA)-改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)-长短期记忆网络(LSTM)模型。通过分析淄博市2019年大气污染物和气象数据,选用LSTM模型预测PM_2.5浓度。由于传统单一模块机器学习模型具有训练时间较长和预测精度较低的问题,提出了复合LSTM模型。该模型由3部分组成：GRA,用于PM_2.5浓度影响因素变量筛选;ICEEMD,用于PM_2.5分解、分量筛选和原始大气污染物及气象数据处理;LSTM,用于PM_2.5浓度预测。预测结果表明：淄博市中部丘陵地带PM_2.5浓度高于南部山区和北部平原,东部高于西部;淄博市逐月PM_2.5浓度呈“U”形分布,1月最高,8月最低;淄博市PM_2.5浓度受PM₁₀和CO影响较大,受湿度和温度影响较小。对比单一LSTM模型和GRA-LSTM模型,GRA-ICEEMD-LSTM模型...     

企业安全氛围测评的实证研究

安全氛围是影响企业安全生产的重要因素,首先在理论分析的基础上明确安全氛围的定义及其包含的主要研究内容,提出安全氛围构成的关键元素,开发测评工具,并构建基于主成分分析法和四分象限图分析法的测评数据分析模型。采用主成分分析法具体描述各关键元素对企业安全氛围的影响度值;应用四分象限图分析法进一步分析,根据元素的影响度值将元素划分至"优势区"、"优先改进区"、"深入改进区"和"维持优势区"4个区域,为企业改进安全氛围提供更为具体直观的参考。提出的测评工具及测评数据的定量分析模型在一定程度上克服定性评价的不足,可以在不同类型的企业应用。