基于互联网大数据的成都餐饮源细颗粒物排放空间分配研究

餐饮过程排放的废气正成为大城市大气污染的重要来源之一.根据成都市2013年排放清单更新的研究成果,综合运用本地化的餐饮排放因子、排放活动水平的调查成果和成都市统计年鉴的统计数据等信息,对成都市餐饮源的PM_(2.5)排放总量进行了估算,其结果为4740 t·a~(-1).为了对区域的餐饮废气排放进行空间分配,本文抓取了互联网兴趣点POI信息.通过这些信息,对成都市的社会餐饮、学校食堂餐饮和家庭餐饮的空间来源进行了表征,对成都市生活源中餐饮污染物排放的空间分布规律进行了探索,并提出了新的餐饮源高分辨空间分配方法.结果表明,基于POI空间分配的2013年成都餐饮源单位面积年排放强度均值为0.29 t·km~(-2)·a~(-1),主城区均值为3.47 t·km~(-2)·a~(-1),全市的排放量分布区间为0~35.7 t·km~(-2)·a~(-1).互联网POI信息可以作为研究城市餐饮源空间分布的重要数据来源,在实际应用上更适于表征社会餐饮点源污染.     

城市汽车年检碳排放数据挖掘及其应用研究

基于城市汽车年检中CO₂的过程动态检测数据,对小型汽油客车CO₂的排放因子和排放水平信息进行了挖掘,并与文献研究结果进行了对比.结果表明,从城市汽车年检数据中挖掘的CO₂排放结果可以作为研究城市机动车碳排放的重要参考依据;合理有效地利用汽车年检数据可以为城市车辆尾气排放的精准分级管控、城市交通运输碳排放达峰的量化分析,以及城市交通源的污染物和CO₂协同减排提供重要的数据支撑;从国Ⅰ到国Ⅴ不同排放阶段汽油车的常规污染物CO、NO_x和HC的排放水平下降非常明显,而对应的CO₂排放水平差异不大;CO₂排放因子随累计行驶里程、车龄、基准质量和排量的变化关系反映出,如果需要削减城市汽车碳排放水平,应鼓励使用基准质量小或者排量小的车辆,淘汰高油耗高排放的老旧车辆,鼓励公共绿色出行而降低单车活动水平,增加纯电动车辆优化车队能源结构.     

基于决策树的城市在用车环检首检结果预测模型研究

在用车环检是机动车环保监督管理的有效手段,本文通过建立环检结果预测模型以达到事前管理的目的.研究使用通过简易瞬态工况法的数据库,采用决策树算法,建立了环检数据库数据预处理规则,证实了整数编码可用性和运算负荷小的优点,并采取过采样方法解决数据不平衡问题,通过ROC曲线确定子模型的超参数,建立了环检结果预警模型.结果显示,等级1级以上级别可涵盖90%的不合格车辆,累计行驶里程数、车龄对环检结果影响最大.研究表明,该方法复用性较强,有利于通过易获取的信息预测环检结果,可有效支持机动车排放分级分类管理和政策制定.