基于小波变换与传统时间序列模型的臭氧浓度多步预测

采用最大重叠小波分解与重构方法,将影响O3小时浓度的不同时间尺度的物化过程分离出来,以提高序列的光滑性.同时,选择合适的传统时间序列模型(如ARIMA模型等)来描述不同过程的序列特征,并分别拟合预报.最后,在建模中引入24 h季节项,以实现提前24 h-次性预测未来1d的O3逐时浓度.结果表明,预报的平均相对误差为12.92％,平均绝对误差和均方根误差分别为10.04 μ.g·m-3和13.98μg·m-3,预报值与实测值的相关系数和匹配指数分别为0.96和0.98.随着预测期的延长,预报误差仍处于可接受范围内.该方法同样适用于每日最大O3小时浓度预报,研究结果为发布天气预报式的空气质量预报提供了新思路,便于公众规划出行并减少大气污染暴露.     

国外城市水环境管理借鉴及启示

城市水环境管理是一项长期、复杂又艰巨的任务,需要在传统的水环境管理技术和体制上创新、突破。文章概括总结了欧盟等国家关于城市水环境的管理体制,分析了其异同点,梳理了国外城市水环境管理法律现状和技术进展,并以实例说明了国外水环境的管理经验。最后结合国外的先进管理经验,对我国的城市水环境管理提出了几点建议。     

基于主成分分析的城市水环境管理综合评价--以京津冀为例

在我国城市可持续发展的进程中,城市水体面临着水资源不足、水质恶化等一系列的问题。文章以京津冀为例,依据城市统计年鉴等相关资料数据,利用相关性分析,筛选出8项代表性的评价因子,构建城市水管理综合评价指标体系,并运用主成分分析法对京津冀区域水环境管理进行综合评价。结果表明:城市水环境综合管理水平受供水总量、人均GDP、水质评分、工业废水排放量和人口密度等多种因素共同影响;京津冀区域可以划分为4大类,其中北京、天津的城市水环境综合管理表现为最好,承德、衡水、张家口最差。     

美国高产量化学品数据库在筛选优先化学品中的应用

介绍了美国高产量(HPV)化学品数据库的内容、格式和发展情况，以及采用HPV化学品数据筛选优先化学品的程序。HPV化学品数据库主要包括化学品数据、化学品毒性特征描述、优先风险评估以及数据资助方、提交方及测试方的相关信息，支持物质名称或化学文摘社登记号搜索。采用HPV化学品数据可通过自动分类、毒性特征描述和风险优先等级评价三级筛选程序筛选优先化学品。