重污染天气应对“绩效分级、差异化管控”措施首次实践效果后评估

为提高重污染天气应对的科学性和精准度,2019年7月生态环境部制定重污染天气应对“绩效分级、差异化管控”措施.为应对9月底至10月初的重污染过程,京津冀及周边共68个城市启动重污染预警,该措施得以首次实践.通过时间序列断点回归方法对该措施效果进行评估发现,空气质量改善存在滞后的现象,SO₂、 NO₂和CO这3个气态污染物改善速度较快,对涉及二次生成的O₃和PM_2.5两个污染物见效速度相对较慢. 10月1日恰逢在北京举办庆祝中华人民共和国成立70周年阅兵式,对10月1日当天进行评估,发现与假如不采取措施的情形相比,重污染应急措施使北京市PM_2.5、 NO₂和CO日均浓度显著下降,下降幅度分别为54.1%、 62.4%和25.8%.如果不采取重污染应急措施,北京10月1日上午可能出现中重度污染,但实际上空气质量保持在良的水平.区域启动预警的68城市PM_2.5、 PM₁₀、 NO₂、 SO     

苏州城市化进程对降雨特征影响分析

城市化的发展过程中，城市下垫面的改变以及人类的生产生活共同作用使大气边界层的特性发生变化，从而影响了城市地区的降雨。位于太湖流域平原水网地区的苏州城市化发展迅速。在分析了苏州城市化发展进程的特点及1953~2000年降雨时间序列特征基础上，采用同时期城区（苏州站）与郊区（望亭站）雨量横向对比、城市化发展不同时期同一站雨量纵向对比的方法，研究了城市化对该地区降雨量、降雨年内分配、降雨发生次数等的影响。通过研究发现：城市化对年雨量、汛期雨量和最大日雨量都有不同程度的增加作用，其中对最大日雨量的影响最显著；受城市化影响，降雨年内分配有集中的趋势；城市化使不同类型降雨发生次数均增加，其中对暴雨发生次数的影响最大。     

1994年江淮伏旱及其影响研究

利用江谁地区18个站点1951～1995年6～8月降水量资料,用Z指数建立了历年夏季旱涝序列,着重对1994年江淮伏旱及其对农业、水资源的影响进行了分析评述,获得了一些有意义的结论。     

沈阳市PM2.5离子成分对呼吸疾病门诊数影响研究

采用时间序列的半参数广义相加模型,在控制了长期趋势、"星期几效应"和气象因素等混杂因素的基础上,分析沈阳市大气污染物及PM_2.5中水溶性离子对呼吸系统疾病门诊就诊人数的影响,并按性别和年龄分层建模.结果表明：PM_2.5及其各离子成分与呼吸系统疾病门诊人数之间存在关联,并有明显的滞后效应.受冬季供暖燃煤排放影响,PM_2.5、NO₃^-和NH₄⁺呈显著关联,在滞后累积2d后风险最大.最佳滞后时间下,PM_2.5的浓度每增加10µg/m³,对应呼吸系统疾病日门诊就诊人数增加百分比（ER）为1.31%（95% CI：1.2%~1.43%）;离子成分SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺和Na⁺的浓度每增加1个4分位间距（IQR）,对应的呼吸系统疾病日门诊就诊人数增加百分比（ER）分别为3.22%（95% CI：2.81%~3.62%）、4.67%（95% CI：4.13%~5.22%）、5.41%（95% CI：4.49%~6.33%）、7.38%（95% CI：3.91%~10.96%）、0.14%（95% CI：-6.34%~7.07%）、7.64%（95% CI：-11.87%~31.47%）、3.57%（95% CI：-2.83%~10.39%）和0.46%（95% CI：-16.64%~21.06%）.PM_2.5、Cl^-、Mg²⁺、Ca²⁺和Na⁺对女性呼吸疾病门诊人数的影响比对男性的影响大.PM_2.5、SO₄^2-、Cl^-、Ca²⁺和Na⁺对≥65岁的老人门诊人数的影响比对15~65岁劳动年龄人群的影响大.表明不同性别、不同年龄由于生理结构和环境因素的不同而引起的差异不同.     

建筑工程生产事故死亡人数时间序列分析

为研究建筑工程安全生产事故死亡人数的变化规律,采用时间序列分析方法,分析了建筑安全事故死亡人数时间序列上的趋势性规律,通过数据预处理和模型的识别与检验,最终建立了安全事故死亡人数预测模型。对全国2005—2014年建筑工程安全生产事故造成的死亡人数进行了分析和预测。结果表明:ARIMA模型各年预测值与实际值误差率为0.393,相比灰色模型和BP神经网络模型误差率最小。总体上说,ARIMA模型较适用于随机性较大的数据的趋势预测。     

种族鱼群优化支持向量机序列理论监测尾矿坝

为监测预警尾矿坝的变形位移,提出基于结构风险最小化理论的支持向量机进行学习预测。通过采集有效数据,对时间序列数据进行归一化序列处理,然后采取种族鱼群选择向量机参数,对处理后的数据进行支持向量机回归预测。将该理论应用到某尾矿坝监测系统,得到了较为准确的预测结果,表明该理论充分利用了数据的统计特性,精度和泛化能力都得到了明显提高,可作为尾矿坝监测系统的有效指导。     

SARIMA模型在航空公司运营安全状态预测中的应用

应用季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)对X航空公司动态安全指数进行预测分析,为航空公司运营安全的规划和发展提供决策依据。收集整理X航空公司2005年1—6月的安全事件和运行数据。利用动态安全指数计算方法对数据进行预处理,建立时间序列。应用SPSS软件对动态安全指数的时间序列进行模型拟合,建立SARIMA模型。对所获得的模型进行参数检验,选取最优模型。利用最优模型对2015年7—12月动态安全指数进行预测,并对预测值与实际值进行对比分析。结果表明,SARIMA(1,0,2)(0,1,0)12模型在显著性水平0.05下通过了所有参数检验。各月实际值都落入了拟合值95%的可信区间范围,动态安全指数的实际值与拟合值变化趋势基本一致。2010年之后精度较高,实际值与拟合值具有较好的重合度。△ln Yt拟合值的最大绝对误差为1.976 6(2009年12月),最小绝对误差为0.000 4(2013年9月)。2015年7—12月,动态安全指数的实际值与预测值变化趋势基本一致,但误差较大。SARIMA模型能够较好地短期模拟X航空公司动态安全状况和趋势,预测效果良好。当发生事故、严重事故征候时,序列的实际值会偏离序列原有的结构,预测精度下降。     

西安市大气环境质量评价及变化趋势预测

选用SO2、NO2、PM10作为评价因子,采用时间序列的方法对西安市2009年-2014年大气环境质量进行分析评价.结果表明:2009年-2012年西安市空气质量达到了国家二级标准,SO2和NO2的年平均含量下降,2013年都略有上升,但总体上呈下降趋势,而颗粒物的年平均含量呈上升趋势且为影响该市空气质量的主要污染物,主要污染时间为1季度和4季度;利用GM(1,1)模型,预测2015年空气质量变化趋势,提出2015年应该采取措施降低颗粒物的含量,提高本市空气质量.     

降水量时间序列变化的小波特征

利用小波变换对降水量时间序列的多时间尺度变化及突变特征进行了探讨。小波变换不仅能将降水量时间序列的频率特征在时间域上展现出来，清晰地给出各种时间尺度的强弱和分布情况以及早涝变化趋势和突变点，而且还能分析出其主要周期。以新安江流域黄山地区主汛期(5—7月)和年降水量为例，计算表明，其年际及年代际时间尺度在时域中分布不均匀，具有明显的局部化特征；同时分析出主汛期降水具有8年、19年左右的周期，年降水存在6年、19年左右的周期；研究还表明，主汛期降水与年降水的时间尺度变化比较接近。     

秦皇岛市空气污染对呼吸系统疾病的影响

通过分析秦皇岛市2011—2012年每日的API值及大气PM10、 SO2、 NO2的日平均浓度变化与同时期的呼吸系统疾病日门诊人数资料,建立了时间序列分析数学模型,分析了秦皇岛市主要大气污染物与呼吸系统疾病发病的关系。发现秦皇岛市大气污染物的浓度与居民呼吸系统疾病之间存在着一定的正相关性,污染物浓度升高,居民呼吸系统疾病的就诊人数随之增加。