基于多机器学习算法耦合的空气质量数值预报订正方法研究及应用

应用多种机器学习算法进行时空耦合从而建立一种新的多模式集合预报订正算法(简称“ET-BPNN算法”)，对4种常规污染物(NO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀)的空气质量模型预报结果进行订正. 订正方法分为两步，第一步中利用随机森林、极端随机树和梯度提升回归树3种机器学习算法，采用4个空气质量数值预报模式(CMAQ、CAMx、NAQPMS和WRFChem)的多尺度污染物浓度预报数据、中尺度天气模式(WRF)的气象因子预报数据(包括2 m温度、2 m相对湿度、10 m风速、10 m风向、气压和小时累计降水量)以及污染物浓度观测数据作为训练集，训练结果进入基于均方根误差的择优选择器，选取3种机器学习算法中优化效果最好的算法；在第二步中利用了BP神经网络算法，通过加权平均获得集合模式订正预报结果. 结果表明:①与模式集合平均算法相比，ET-BPNN算法使NO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀浓度预报值与观测值之间的均方根误差分别减小了30.4%、18.9%、43.3%和38.1%. ②ET-BPNN算法的优化效果较随机森林、极端随机树和梯度提升回归树3个机器学习算法有明显提升，与极端随机树算法相比，ET-BPNN算法使NO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀浓度预报值与观测值之间的均方根误差分别降低了42.7%、20.1%、19.7%和9.7%. ③在易发生污染的秋冬季，ET-BPNN算法对PM_2.5浓度的预报具有明显的优化效果，此外该算法明显缩小了不同站点预报和不同预报时效之间的偏差，具有较好的鲁棒性. ④对O₃和PM_2.5浓度预报而言，经ET-BPNN算法优化后的预报结果能够更好地把握污染过程，对污染物峰值浓度的预报也较模式集合平均算法更准确. 研究显示，ET-BPNN算法提高了空气质量模式对污染物浓度的预报效果.      

基于多源遥感数据的锡尔河中下游农田土壤水分反演

机器学习结合多源遥感数据反演土壤水分含量（SMC）是目前SMC研究的热点,因较少考虑温度、蒸散等重要SMC影响因子,反演结果存在一定的不确定性。利用Sentinel-1影像、MODIS产品和SRTM数据,提取雷达后向散射系数等32个SMC影响因子,经相关分析选择27个显著的SMC影响因子（P<0.05）作为反演因子,并设计三组因子组合。这三组因子组合分别与随机森林、支持向量回归、BP神经网络三种机器学习方法结合,发现基于随机森林结合所有因子的方案,其SMC反演精度最高,该组合均方根误差RMSE为0.039 m³/m³,将该方案被用于反演2017年生长季锡尔河流域中下游平原区农田SMC。结果表明：从上部至下部SMC总体呈逐渐增加的态势,但存在显著时空差异,春季和秋季SMC较高而夏季较低。SMC差异主要由土壤质地、热量条件和地表植被状况差异引起。春季平原区下部农田SMC要高于上部,SMC的主控因子是土壤质地和地表植被状况;在夏季,土壤水分的主控因子是热量条件,农田灌溉弥补了热量条件差异对土壤水分的影响,导致空间上平原上部和下部土壤SMC空间差异不显著;秋季SMC的主控因子植被状况抵消地表温度和土壤质地差异对SMC的影响,使得秋季SMC空间差异不显著。本文采用的研究方法在一定程度上克服了因考虑SMC影响因子不足而获取更高SMC精度的限制。     

基于无人机影像的城市植被精细分类

针对传统植被资源调查方法工作量大、成本高、效率低的问题,利用高分辨率无人机遥感影像,联合地物光谱-纹理-空间信息,构建了一种适用于描述城市不同植被种类的多维特征空间,在此基础上对三种应用广泛的分类算法(基于像素的、面向对象的支持向量机及深度学习Mobile-Unet语义分割模型)开展了对比分析研究.结果表明:本文提出的联合地物光谱-纹理-空间信息的特征空间构建方法能够有效地描述城市不同类型植被的特征差异,提升影像分割、植被分类的精度;在分类精度上,基于像素和面向对象的支持向量机分类结果的总体精度均超过90%,深度学习方法的总体分类精度为84%;在算法效率上,传统机器学习方法也优于深度学习方法.因此,得出结论针对城市小区域、小样本的植被精细分类,传统机器学习分类方法比深度学习方法效果更好.     

碳中和趋势下数学模拟在污水处理系统中的发展与综合应用

数学模拟技术在污水处理方面被广泛应用,为了系统总结相关技术,本文回顾了污水处理系统中数学模拟技术的发展历程;综述了活性污泥模型(ASM)与机器学习(ML)在水质预测及参数工况优化领域中的应用;重点探究了污水处理系统中温室气体排放模型,以及多目标优化模型在污水处理系统中温室气体排放(GHG)、出水质量(EQI)和运行成本(OCI)的权衡问题;归纳了数学模拟技术在实现污水厂能量自给与资源回收的应用发展.研究结果表明数学模拟技术能准确预测出水水质、快速优化工艺参数、权衡温室气体排放、出水水质与运行成本之间的关系、以及提高资源回收效率等.因此，数值模拟技术可有效指导污水处理工艺的运行优化以及管理,为污水处理行业减污降碳协同增效提供技术支撑.     

地铁沿线老旧房屋结构安全预警模型*

为研究城市地铁沿线老旧房屋普遍存在结构安全问题，基于机器学习模型，选取房屋年份、楼层、面积等11个属性构建预警指标体系，采用SMOTE过采样、独热编码等方法解决样本离散化、不均衡的问题；利用KNN、Bayes、Logistic、SVM 4种机器学习模型对房屋结构安全数据学习并测试，综合应用Accuracy、F1、AP、AUC等指标比较预警模型性能。结果表明:以某市地铁1、2号线沿线大于20 a的2 431栋老旧房屋为例，得到Logistic和SVM的预警精度较高，影响地铁沿线老旧房屋安全现状的主要因素为房屋改造情况、基础、结构类型和设计情况，验证了模型效果。     

基于SVR的含缺陷管道剩余强度研究*

针对采用标准预测含缺陷管道剩余强度误差较大这一问题，在Matlab中建立基于SVR的含缺陷管道剩余强度预测模型，并基于60组含缺陷管道爆破试验数据进行训练测试，以验证模型的实际性能。结果表明:SVR模型预测测试集结果的最小相对误差为0.55%，最大相对误差为10.35%，平均相对误差为2.63%，预测结果的R2高达0.990 1，验证了SVR模型的准确性和鲁棒性，研究结果可为管道运行调度及检维修提供决策支持。     

机器学习在材料服役性能预测中的应用

针对材料服役性能预测存在误差大、计算复杂、适用性差等问题，提出了基于数据挖掘的机器学习预测方法。首先阐述了机器学习的应用流程，并总结了常用模型原理及其在材料性能预测中的应用。然后采用多种机器学习模型对RPV钢的辐照性能进行预测，并通过Stacking集成方法提高了模型的预测精度。结果表明，机器学习可用于材料服役性能预测，具有较高的预测精度和可靠性。根据材料服役数据的不同特征选择合适的学习模型，同时进行模型融合和参数优化，可有效提高模型的预测精度及运算速度。     

基于机器学习的电热防除冰表面温度变化趋势预测

针对飞机部件周期控制律电加热防除冰的应用,提出基于机器学习以预测电加热防除冰表面温度的变化趋势.依靠大型结冰风洞及其电加热防除冰控制系统完成防除冰试验,获得有效的试验数据,以通、断电周期为分割单元,将试验数据划分成验证集和训练集.根据电热防除冰过程的换热情况,构建样本的特征参数,利用机器学习的有监督学习方式,选择KNN近邻回归算法和局部线性加权回归算法预测温度变化率,再转换为温度,得到的温度变化与测量数据的线性相关性达到80％以上的高相似度结果,表明使用机器学习可快速预测电热防除冰部件的表面温度变化趋势,且不同的回归算法针对模型不同测温点位置的预测效果存在差异.     

基于可解释性机器学习的城市O3驱动因素挖掘

受前体物排放和气象条件等因素共同驱动，大气臭氧（O₃）已成为影响城市夏季环境空气质量的主要污染物.目前物理化学机制驱动的演绎模型在进行O₃污染解析时需要的模型参数众多，运算时效性较差；数据驱动的归纳模型运算效率高，但存在可解释性差等问题.通过建立可解释性数据驱动的Correlation-ML-SHAP模型，Correlation模块挖掘O₃浓度关联影响因素，机器学习ML模块耦合可解释性SHAP模块计算各驱动因素对O₃浓度的影响贡献，实现对驱动因素的定量解析，并以晋城市2021年夏季O₃污染过程为例开展应用研究.结果表明，Correlation-ML-SHAP模型能够挖掘并利用强驱动因素模拟O₃浓度和量化影响贡献，其中ML模块采用XGBoost模型模拟准确度最佳.2021年夏季晋城市O₃污染强驱动因素为：气温、日照强度、湿度和前体物排放水平，贡献权重为：32.1%、21.3%、16.5%和15.6%，其中气温、日照强度和前体物排放水平贡献在污染天分别提升3.4%、1.2%和1.2%，前体物排放贡献权重在污染天排名提升至第3.各驱动因素对O₃浓度呈非线性交互影响，气温超24℃或湿度低于70%，分别有94.9%和94.1%的概率对O₃污染呈正贡献，这种气象条件下ρ（NO₂）超9 μg ·m^-3或ρ（CO）超0.7 mg ·m^-3，分别有94.9%和99.3%的概率对O₃污染呈正贡献.东南风风速低于5.8m ·s^-1或南风风速低于5.3m ·s^-1，均对O₃污染呈正贡献.模型定量解析了各驱动因素对城市O₃浓度的影响贡献，可为夏季城市大气O₃污染防控提供基础依据.     

基于机器学习算法的新冠疫情管控对河南省空气质量影响的模拟分析

全国各地为了减少新冠疫情对社会和人民生活的影响，采取了必要的防疫防控措施，这些措施对空气质量的变化产生了重要的影响，此外空气质量的变化与气象条件也存在很大的关系.通过对河南省疫情前（1月1~26日）和疫情管控期（1月27日~2月29日）这两阶段的空气质量分析对比发现，整个河南省除了O₃浓度上升了69.64%外，PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂分别降低了36.89%、34.18%、19.43%、29.85%和58.51%；通过机器学习算法中的长短期记忆型网络（LSTM）模拟显示，气象条件引起污染物浓度的降幅大部分在15%~30%之间；人为排放减少引起的污染物浓度的降幅大部分在6%~40%之间.O₃在疫情期间上升过程中，气象条件和人为排放两种因素分别占了34.84%和34.81%.结果表明，疫情管控期间，河南省空气质量总体上有所改善，但是也有重污染发生，其中O₃的浓度对于疫情管控减排的影响不明显，呈负相关，需要进一步探索引起臭氧浓度上升的原因，以此帮助政府合理控制臭氧等前体污染物的减排比例.