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1.
2.
建立空气质量预报模型,预测污染物浓度对人类健康和社会经济发展具有重要意义。然而,传统的空气质量模型CMAQ对污染物浓度的预报精度并不理想。对此,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的空气质量预报修正模型,并使用哈里斯鹰算法(HHO)对模型的超参数进行优化;用CMAQ模型对上海市2022年12月六种大气污染物(SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO)浓度的预报数据以及监测站的气象数据和污染物浓度实测数据作为HHO-CNN-LSTM模型的输入,对CMAQ模型预报结果进行修正。使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和一致性指数(IOA)作为评价指标。结果显示,修正模型显著提高了六项污染物浓度的预测精度,RMSE减少了73.11%~91.31%,MAE减少了67.19%~89.25%,IOA提升了35.34%~108.29%。同时针对HHO算法陷入局部最优而导致修正模型对CO浓度预测效果不佳的问题,使用高斯随机游走策略对HHO算... 相似文献
3.
本文采用多孔陶瓷作为基体制备了锆基金属有机骨架UiO-66@多孔陶瓷复合材料.通过扫描电子显微镜(SEM)、粉末X射线衍射(PXRD)、氮气吸附和傅里叶变换红外光谱(FTIR)等表征手段对比了氢氧化钠脱硅和乙二胺表面改性等基体活化方式对UiO-66(Zr)在多孔陶瓷表面负载情况的影响.结果表明,经过乙二胺表面改性的多孔陶瓷对UiO-66(Zr)的负载更均匀,负载效果更好.以EDTA-Cu(Ⅱ)为考察对象,研究了UiO-66(Zr)@乙二胺表面改性多孔陶瓷复合材料对络合态重金属的净化效能.结果表明,UiO-66(Zr)@多孔陶瓷复合材料在较宽的酸碱条件下(pH=3—9)对络合态重金属EDTA-Cu(Ⅱ)均表现出良好的吸附性能,饱和吸附量为1.17 mg·g~(-1),并可通过NaOH解吸再生,从而实现材料的重复利用. 相似文献
5.
异龙湖为中国云南九大高原湖泊之一,是处于草型向藻型湖泊转化节点上的典型高原湖泊,因历史原因,异龙湖东西湖区水环境条件差异较大,可较好的代表云南高原草型及藻型湖泊类型,因此研究异龙湖的沉水植物时空分布与水环境因子关系,对于我国高原湖泊的保护具有重要意义,且自1980年以来异龙湖沉水植物相关研究成果较少,因此,本研究在异龙湖开展为期一周年的水环境因子及沉水植物调查,对沉水植物分布格局及其与水环境因子之间相互关系进行了研究,以期为异龙湖的沉水植物研究留下珍贵的历史资料,并探索异龙湖沉水植物分布格局及其影响因子,为沉水植物恢复提供数据及技术支撑.结果表明:东西湖区沉水植物的群落结构具有显著差异,西湖区小茨藻(Najas minor All.)、狸藻(Utricularia vulgaris L)、轮叶黑藻(Hydrilla verticillata)等为优势种,东湖区篦齿眼子菜(Potamogeton pectinatus L)、狐尾藻(Myriophyllum verticilla-tum L)为优势种,且西湖区沉水植物的生物量及物种丰度显著高于东湖区.通过相关性分析看出水深、透明度、溶解氧是影响异龙湖沉水植物分布的主要环境因子,总氮、总磷、氨氮及pH是次要影响因子,异龙湖在现状条件下恢复沉水植物应针对不同湖区恢复采用不同的恢复策略,选择不同的沉水植物种类开展恢复工作. 相似文献
6.
持久性有机污染物(POPs)在全球范围内进行远距离传输过程中,土壤既是污染物的主要汇,又是空气中污染物的潜在来源.土气交换过程是POPs环境归宿的重要环节,该交换过程受POPs理化性质、近地面气象条件、土壤理化性质及植被覆盖等因素的影响.对近期报道的POPs土气交换过程影响因素研究进行了综述与展望,列出了研究中涉及的重要模型及公式.环境温度的变化既能改变目标物在气固相之间的分配行为,影响空气中污染物的干湿沉降和气态交换过程,也能够通过近地面温度场的梯度变化影响污染物在土气交换过程中的垂直紊流扩散.此外,近地面水平风速的变化也会影响目标物的在近地面空气中的垂直紊流扩散.土壤有机质含量及种类控制了土壤中POPs的吸附/解吸过程,土壤温度和湿度影响污染物的土气分配系数,土壤矿物组成也会影响污染物吸附和解吸过程.地面植被能够吸收和吸附空气中气态和颗粒态POPs,通过雨水淋刷和枯落物凋落转移到土壤中;植被覆盖可以减少土壤的温度变化,减少土壤中POPs的挥发.尽管近年已经取得丰硕的成果,但在土气交换过程多因素耦合影响量化评估、动态评估POPs在典型场地原位复杂环境下的土气交换通量、在区域尺度量化植被对城市中POPs土气交换的影响等方面有待开展深入研究工作. 相似文献
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分别于2014、2015年采集合肥市区两场典型降雪雪样,对地面积雪按每层1cm进行分层收集,同时采集整体雪样,测定雪样中TN、氨氮、TP和COD。采用一次线性方程对积雪层自下而上方向上对污染物浓度进行趋势拟合。结果表明:(1)积雪层中TN和氨氮按自下而上的方向浓度的线性变化趋势为逐层递减的变化趋势,而TP和COD在积雪中的垂直变化特征不明显。(2)2014、2015年合肥市区两场降雪积雪中的氮、磷污染物主要以TN污染为主,分别为《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅲ类和劣Ⅴ类水平。与中国其他地区的湿沉降相比,合肥市区降雪积雪中氮、磷污染物浓度基本相近。 相似文献