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1.
采用多元线性回归方法(MLR)和BP神经网络方法(BPNN),按1 h、3 h、6 h、12 h、24 h、48 h预测时长对贵港市2015—2018年PM2.5浓度建模并检验对比模型准确率。结果表明,基于MLR与BPNN都能对PM2.5浓度作预测,预测效果随着预测时长的增加而下降,MLR、BPNN模型预测结果平均绝对误差(MAE)分别为4.01μg/m3~15.48μg/m3、3.89μg/m3~15.63μg/m3。采用小波分析方法对污染物数据优化并再次建模,结果表明,小波-多元线性回归(W-MLR)模型与小波-神经网络(W-BPNN)模型均得到优化,3 h~24 h预测时长优化效果尤为显著,W-MLR、W-BPNN模型预测结果分别使MAE降低1.6%~13.5%、0.8%~9.8%,且后者预测效果优于前者。  相似文献   
2.
近年来中国大部分区域大气硫、氮沉降速率趋于平稳甚至下降,但西北地区煤炭行业的快速发展使得硫、氮沉降速率加快。燃煤电厂作为酸前体物的主要排放源之一,在其周围开展硫、氮沉降效应研究,可为合理评价煤矿区大气污染物控制措施的实施效果提供数据支撑。该文以宁东能源化工基地3个燃煤电厂为采样点,研究了电厂周围土壤化学和生物学性质的变化特点,分析了其与降水降尘中硫、氮沉降量的关系。结果表明:研究区土壤pH变化范围分别为8.14—9.94,NO3?-N质量分数、NH4+-N质量分数、速效P质量分数变化范围分别为0.34—1.32、0.37—0.67、0.18—1.18 mg·kg?1,蔗糖酶活性变化范围为109.53—372.73 mg·kg?1·h?1。电导率、脲酶活性和磷酸酶活性变异系数较大,变化范围分别为51.60—3890.00μS·cm?1、12.36—51.80 mg·kg?1·h?1和13.98—77.26 mg·kg?1·h?1;各土壤指标在电厂间差异较大,在取样距离间差异较小,且无明显的规律性;土壤电导率、NH4+-N质量分数、速效P质量分数和磷酸酶活性与降水降尘中SO42?沉降量显著正相关(P<0.05)。土壤速效P质量分数、蔗糖酶活性和磷酸酶活性与降水降尘中NO3?沉降量显著负相关(P<0.05)。总体上,土壤pH与降水降尘中硫、氮沉降量相关性较弱。以上结果意味着,当前硫沉降强度有助于提高土壤磷酸酶活性、促进速效养分积累,氮沉降则表现出相反的效应,但二者均未对土壤pH产生明显影响。考虑到高架源大气污染物的长距离迁移性、酸沉降的时间累积性、土壤污染成分组成的复杂性等,今后还需延长取样距离,并结合土壤污染源成分分析,从较长时间尺度上深入探讨工业排放源周边硫、氮沉降的生态效应。  相似文献   
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