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1.
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
2.
根据长三角空气质量区域预报工作的实际需要,对分区文字预报和落区图预报两种方式分别制定了不同的空气质量指数级别预报准确性评估方法。分区文字预报根据设定的预报准确性判定方法计算预报评分,落区图预报按区域内预报准确城市占比进行准确率统计。分区文字预报结果显示,2017年长三角区域的预报准确天数占比为62.2%,预报评分为70.2,区域预报评估效果良好。落区图预报评估结果显示,预报级别偏差具有地域性差异,安徽北部、江苏北部和江西中北部预报等级偏高,长三角中南部沿海城市预报等级偏低。该套评估方法可为区域空气质量预报偏差成因分析提供依据,为区域预报工作的改进提供定量参考。 相似文献
3.
森林火灾严重破坏森林生态系统的结构和功能,针对其风险预报开展研究具有重要的理论意义和应用价值。通过融合气象、地表覆盖和人类活动等要素的方式构建森林火险综合预报模型,是西南山地区域森林火险综合预报业务化应用的重要发展方向。基于《森林火险气象等级》国家标准(GB/T 36743-2018),本文研究首先构建了重庆市森林火险气象风险预报模型。然后通过融合可燃物因素和人为因素的方式,进一步构建重庆市森林火险综合预报模型。最后利用历史火点数据针对上述两类模型的精度进行对比和分析。研究结果表明:重庆市森林火灾发生次数较多,且呈现出季节性规律;重庆市森林火灾的发生不仅受到气象条件的影响,而且受到地表覆盖和人类活动等多种要素条件的共同影响;与森林火险气象风险预报结果相比,森林火险综合预报结果在空间分布上具有更高的精细程度;森林火险综合预报模型能有效提高森林火险等级预报精度。 相似文献
4.
介绍了中山市空气质量多模式预报系统。对2015年3月—2016年2月的预报效果评估表明:系统可以较好地反映污染物的变化趋势但仍存在系统性偏差。通过对排放源清单的调整优化及对模式干沉降模块的改进使模式系统的偏差显著减小。总结并建立中山市污染天气案例库,发现在典型污染天气形势下,除O3-8 h外,其他污染物均值均能达到空气质量二级标准。未来将从2个方面提高中山市空气质量预报预警系统的实用性,包括逐步实现污染源排放清单的动态及时更新和提高极端气象条件下O3污染预报能力。 相似文献
5.
城市垃圾焚烧飞灰由于其聚集着大量的重金属、二噁英、可溶盐等有害成分,被定义为一种危险废物.现有处置方法是对其进行安全化填埋或资源化利用,前者是目前的主流工艺.然而,随着土地资源的日益紧缺和人们环保意识的提高,更符合可持续发展的飞灰资源化技术近年来得到了广泛的关注.随着人们的持续开发与研究,已形成了多种各具特色的飞灰资源化技术,但总体而言,其仍多处于研究阶段,仅少数技术完成了工业化应用.本文根据最新有关飞灰资源化处理的研究报道,结合相关的行业标准及技术规范,对飞灰资源化处理的技术路线、产品、原理以及其各自存在的优缺点等进行了综述及评述,以期为飞灰资源化处理技术的实际工业化应用提供理论依据和技术参考. 相似文献
6.
《再生资源与循环经济》2015,(3):44
<正>建筑垃圾严重"超载"现象已成为城市"顽疾",其产量巨大但资源化利用严重不足。全国政协委员、贵州省政协副主席左定超认为,当前亟须创新建筑垃圾管理体制,将其纳入"城市矿产"体系加以资源化利用,使其变废为宝,以节约资源、保护环境和创造经济价值。左定超说,建筑废弃物和工程开挖弃土等建筑垃圾产量日增,在国内一些地方大有建筑垃圾"围城" 相似文献
7.
当前我国环保产业普遍存在着企业规模较小、缺乏核心技术、中低端供给过剩、优质供给不足等现象,环保产业的供给侧水平明显无法满足日益提高的环境治理需求。以全国最大的环保产业基地宜兴市为例,分析上述问题特质及产生原因,总结政府及企业改革创新中的经验和不足,提出环保产业供给侧改革的参考对策与建议。 相似文献
9.
10.