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1.
为了更好地反映环境污染变化趋势,为环境管理决策提供及时、全面的环境质量信息,预防严重污染事件发生,开展城市空气质量预报研究是十分必要的.本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于深度学习的新方法.该方法通过模拟人类大脑的神经连接结构,将数据在原空间的特征表示转换到具有语义特征的新特征空间,自动地学习得到层次化的特征表示,从而提高预报性能.得益于这种方式,新方法与传统方法相比,不仅可以利用空气质量监测、气象监测及预报等环境大数据,充分考虑污染物的时空变化、空间分布,得到语义性的污染物变化规律,还可以基于其他空气污染预测方法的结果(如数值预报模式),自动分析其适用范围、优势劣势.因此,新方法通过模拟人脑思考过程实现更充分的大数据集成,一定程度上克服了现有方法的缺陷,应用上更加具有灵活性和可操作性.最后,通过实验证明新方法可以提高空气污染预报性能.  相似文献   
2.
构造煤孔隙结构与瓦斯耦合特性研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用压汞法、低温氮吸附法、瓦斯等温吸附和解吸试验对平煤八矿构造煤和共生原生结构煤进行综合分析,探讨了构造煤孔隙结构与瓦斯耦合特性.结果表明,构造煤以微孔为主,中孔和大孔相对发育且含较多细颈瓶孔,孔隙连通性差.与共生原生结构煤相比,构造煤各孔径阶段的孔容和孔比表面积都有所增加.构造煤比表面积的增加具有阶段性,即孔径< 1.2 nm时为慢增加阶段,孔径=1.2 ~ 4.9nm时为快增加阶段,孔径>4.9 nm时为稳定阶段.构造煤极限瓦斯吸附量a的增大与比表面积快增加阶段关系密切,但小于其BET比表面积的增幅.瓦斯解吸初期0~2 min内构造煤瓦斯解吸速度和解吸量明显大于共生原生结构煤,与中孔和大孔的变化一致,2 min以后瓦斯解吸迅速衰减.低煤体强度、高瓦斯含量的构造煤以气-煤共溶体形式储集更多弹性潜能,突然卸压时瓦斯膨胀能迅速释放,煤层中发育的构造煤增加了煤与瓦斯突出的危险性.  相似文献   
3.
针对新建矿井地勘瓦斯含量测值偏低和井下实测瓦斯含量较少的特点,结合工程和科研实践,提出了利用大量的工作面瓦斯涌出量反演煤层原始瓦斯含量技术和基于探采对比的煤层瓦斯含量预测方法。以邹庄井田32煤层为研究对象,在考虑瓦斯抽采情况下计算3204工作面瓦斯涌出量,并反演该工作面煤层原始瓦斯含量。通过对比采掘过程中获得的瓦斯含量和地勘瓦斯含量,得到不同钻孔深度时的地勘瓦斯含量修正系数,并采用瓦斯地质研究方法对32煤层分3个单元进行瓦斯含量预测。结果表明:32煤层瓦斯含量整体呈现"东部大于西部,北部大于南部"的规律,与临近矿井具有相似的瓦斯赋存规律。这表明利用探采对比的方法预测煤层瓦斯含量是可靠的。  相似文献   
4.
对北京市地面监测站点的CO浓度进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势和时空分布特征。2014年春、夏、秋、冬四季北京市CO平均浓度分别为1.06、0.87、1.34、2.17 mg/m3。CO浓度均呈双峰型变化,第一个峰值出现在07:00-09:00,主要由交通早高峰的排放引起;第二个峰值出现在23:00左右,主要受交通晚高峰排放和夜间边界层高度降低的挤压效应的共同影响。从空间分布来看,全年整体呈现南高北低的分布特征,尤其是秋、冬季较为明显,体现了工业布局和区域传输对CO的影响。从全年来看,湿度对CO浓度的影响最大。对2014年冬季北京市的一次高CO浓度分析结果表明,此次过程是由本地排放和区域传输共同造成的,气象要素中地面气压对CO浓度影响最大。  相似文献   
5.
张大伟  李雷 《安全》2011,32(3):44-47
1991年3月我国制定了《水库大坝安全管理条例》(以下简称条例),至今已经20年。在过去的20年经济社会发生了重大变化,法律环境已经改变,条例难以满足当前水库管理的实际需求,迫切需要修订。1条例产生的历史背景和作用我国的大坝安全管理可以分为三个发展阶段,1949~1978年,1978~2000年和2000年至今。  相似文献   
6.
程念亮  李云婷  张大伟  陈添  王欣  郇宁  陈晨  孟凡 《环境科学》2016,37(6):2041-2051
根据2014年1~12月北京市环境保护监测中心监测的O3浓度数据,综合探讨了北京市O3的时空分布及与其气象条件的关系.结果表明:2014年北京市全年O3小时平均浓度约为56.18 μg·m-3,O3超标日小时平均浓度约为148.05 μg·m-3且超标日主要集中在5~9月;超标日O3日变化呈现单峰型分布,06:00或07:00为低谷,15:00、16:00左右达到峰值;超标日O3浓度在09:00~23:00明显高于夏季同时间段浓度平均;空间分布上中心城区站点O3浓度相对较低,而城区西部植物园站点浓度最高;统计的2014年北京市O3超标日地面形势场3种类型高压类、低压类、均压类各占16%、36%、48%;超标日O3浓度与气压、湿度、能见度呈负相关关系,与风速、温度呈正相关关系; 2014年5月29日~6月1日北京市发生的一次O3重污染过程是由本地光化学污染及区域输送造成的,区域输送对北京市O3浓度有着十分重要的影响.  相似文献   
7.
北京市秋冬大气污染传输特征遥感研究   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
综合地基遥感、卫星遥感与地面监测数据对北京市2016年10月—2017年3月的污染来源及传输特征进行分析,并结合气象数据对污染形成的气象条件进行研究.结果表明,冬季重污染发生频率最高,2016年12月和2017年1月发生频率均超过30%.平缓型污染以本地来源为主,单峰型和多峰型污染由本地污染与区域传输共同导致.平缓型和单峰型本地污染集中在北京中南部,多峰型扩散至全市.区域传输方向均以西南为主,单峰型和多峰型存在东南传输.单峰型以1次传输为主,多峰型均为多次传输.传输层的高度差异较大,但均在0.3~0.5 km高度存在低空传输层,并且存在高于1.0 km的高空传输.平缓型、单峰型和多峰型污染的垂直延伸高度分别为0.5、0.7和1.0 km.研究污染发生时的气象条件,发现污染发生时风向均以西南风为主,发生频率高于60%,其次为东南风.相对湿度和消光系数随污染等级提升逐渐升高,当相对湿度高于70%时,多峰型污染消光系数高于2.0 km~(-1)的频率达到63.33%.3种类型污染发生时的逆温频率均高于75%,高强度的贴地逆温是造成本地污染的成因之一.  相似文献   
8.
北京市民用燃煤烟气中气态污染物排放特征   总被引:9,自引:3,他引:6       下载免费PDF全文
以北京远郊农村居民常用的蜂窝煤、煤球、烟煤散煤为实验用煤,开展燃烧实验.研究了烟气无机污染物排放因子、VOCs释放情况.结果表明在充分燃烧的条件下,蜂窝煤、煤球、烟煤气态污染物SO2排放因子分别为1.50、1.91、1.62kg·t~(-1);NOx排放因子分别为0.420、0.901、2.20 kg·t~(-1);CO排放因子分别为22.4、37.3、87.3 kg·t~(-1).燃烧排放的NOx和CO的排放因子顺序关系为:烟煤煤球蜂窝煤;SO2的排放因子大小顺序分别为:煤球烟煤蜂窝煤.获得了北京市2014年3种民用煤燃烧排放的气态污染物的排放清单,烟煤散煤排放的SO2超过了0.55万t,NOx超过了0.75万t,CO超过了29万t.3种煤质燃烧过程中点火和封火阶段VOCs排放浓度相对较高,各阶段VOCs排放因子为点火阶段最高,封火阶段次之.  相似文献   
9.
2014年春节期间北京市空气质量分析   总被引:24,自引:5,他引:19       下载免费PDF全文
对2014年1月30日(除夕)13时到1月31日(初一)12时期间北京市官园、怀柔和良乡监测站的CO、SO2、NOx、PM10、PM2.5浓度及PM2.5化学组分和能见度等监测数据进行分析,探讨了污染源减排和烟花爆竹燃放对北京市空气质量的叠加影响.研究发现,烟花爆竹的集中燃放会在短时间内造成严重的大气污染,其中,对PM10、PM2.5和SO2的影响最为显著.官园、怀柔和良乡监测站在1月31日凌晨1时的PM10浓度值分别为377.8、253.2和627.0μg·m-3,分别为1、2月份平均值的2.4、2.0和3.6倍;PM2.5浓度值分别为292.0、184.7和522.4μg·m-3,分别为1、2月份平均值的2.1、1.5和3.2倍.烟花爆竹的燃放对PM2.5化学组分中的K+、SO2-4、Cl-、Mg2+和Na+等影响最大,1月31日凌晨1时这5种离子在PM2.5浓度中占的比例高达92.1%.烟花爆竹的燃放造成1月31日凌晨1时监测中心和良乡的能见度分别降至2422 m和3591 m,是1、2月份能见度均值的22.9%和32.8%.2010—2014年"春节半月"期间官园、怀柔和良乡PM10平均浓度大多低于冬季均值和年均值,2014年"春节半月"这3个监测站的PM2.5浓度相比于冬季均值分别下降了33.3%、20.6%和39.2%,表明污染源减排对空气质量的正影响非常明显.  相似文献   
10.
第24届冬季奥运会将于2022年2月4—20日在我国北京市和河北省张家口市联合举办,主要会场有北京奥体中心、北京延庆县和张家口市崇礼县.为了模拟分析冬奥会空气质量情况,利用冬奥会同期(2006—2016年2月)北京市和张家口市空气质量资料及韩国气象厅天气图资料(2013—2016年2月),分析该时段重污染发生的频次,统计不利于污染物扩散的天气形势出现概率及污染传输路径,并结合嵌套网格空气质量预报模式(NAPQMS),评估不同减排方案对ρ(PM2.5)的影响.结果表明:① 2006—2016年冬奥会同期,北京奥体中心和延庆县发生重污染天气的概率分别为17%和9%,污染发生的风险频率为北京奥体中心>延庆县>张家口市,并且北京奥体中心和延庆县在2月13—16日易出现持续的重污染天气过程;② 2013—2016年2月不利于污染扩散的天气形势出现概率较为频繁,尤其在850 hPa高度和地面,不利天气形势出现的概率分别为35%和41%;地面偏南风易将在北京西南方滞留较长时间的污染气团沿太行山输送至北京;③ 冬奥会期间,若于2月2—12日及17—20日将京津冀及周边城市污染物排放量在当前的基础上减排50%、2月13—16日减排75%,将可能不出现重污染日.严格控制北京及周边地区的大气污染物排放是保障冬奥会期间空气质量的必要措施.   相似文献   
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