基于SPEI的云南中部区域干旱时空变化特征分析

利用云南中部地区1961~2010年逐月降水和气温资料,采用降水距平百分率和历史旱情资料验证了标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)在该地区的适用性,并采用Mann-kendall突变检验、Morlet小波和经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)等方法,分析了该地区干旱的时空演变特征,结果表明:(1)SPEI与降水距平百分率在时空上具有很好的相关性,验证了SPEI对降水变化的敏感性;(2)SPEI指数与历史旱情资料比较吻合,能够有效地反映云南中部区域的干旱特征;(3)年均SPEI呈波动下降趋势,干季SPEI降低趋势明显。年均SPEI存在着24a的主周期和9a的次周期,并于1977年发生了突变,此后开始降低,在整体上呈现出干旱化的趋势;(4)从SPEI的空间分布特征来看,其在整体上受大尺度气候系统的影响表现出一致的下降趋势,而在区域内部则表现出东南-西北(干热河谷)的反向结构差异。     

基于特征选择和机器学习的阳澄湖叶绿素a遥感反演研究

利用2016-2020年Sentinel-2多光谱遥感影像和同步实测叶绿素a浓度数据,提出了一种基于特征选择和机器学习的叶绿素a遥感反演方法,并应用于阳澄湖.结果表明,特征选择方法在反演模型的自变量选取上具有较好的应用效果,基于此建立的随机森林模型在阳澄湖叶绿素a反演上具有较优的验证精度;2016-2020年阳澄湖叶绿...     

基于工况数据的烟尘排放异常检测

识别由于主观篡改或设备工况异常导致的污染物排放数据异常现象,对于重点排污单位环境污染监控、整治和管理有着重要意义。以河北省某钢铁企业为例,基于每小时工况数据和烟尘浓度建立预测模型,采用改进的损失函数MSECorrLoss进行TabNet模型训练,并与XGBoost、LightGBM和BiLSTM模型进行对比,提出了一种基于阈值划分的K-error算法进行烟尘排放异常数据的识别,结果表明：1)相较RMSELoss损失函数,采用改进的MSECorrLoss训练后,TabNet模型MAPE由15.33%下降为15.10%,且模型收敛更快。2)LightGBM和XGBoost训练速度快,但LightGBM预测精度低(RMSE=0.3201, MAPE=29.45%),XGBoost和BiLSTM模型鲁棒性与稳定性(RMSE:0.3403～0.3425, MAPE:13.58%～18.38%)不及TabNet(RMSE:0.2886～0.2934, MAPE:15.10%～15.33%)。虽然TabNet训练时间较长,但无需人工进行特征选取,应用限制低,在烟尘预测中具有良好的应用效果。3)基于工...     

探索“河长制”全面有效实施之道

"河长制"是水环境治理的一项制度创新。目前"河长制"处于制度建设初期,仍存在诸多问题,学术界对其所做的研究尚不充分。为此,该研究通过文献搜集和调研走访等途径,总结了"河长制"实施现状,研究表明:"河长制"制度体系、组织结构尚不成熟,如何保证其科学实施、有效评估、实现区域协调和长久治理等依然是其实施中的难点。治理评估指标体系缺失、责任人主观因素难以掌控、河流治理运作机制不成熟、流域综合治理缺失、产业发展状况亟待改善等都是导致其实施难的重要因素。据此,提出以下建议:进行专业培训,形成"学、研、治"结合的合作模式,指导科学实施;健全贯穿控源、治理和后期维护等过程的系统化运作机制,促进有效治理和评估;努力从制度机制、法律约束和技术创新等方面探索流域综合治理模式,实现区域协调;加快传统产业转型升级,淘汰落后产能,从根本上缓解环境压力。     

太湖金墅港水源地蓝藻、细菌群落结构及垂直迁移规律研究

以太湖金墅港水源地蓝藻为研究对象,通过高通量测序技术分析水体和底泥中细菌的群落组成,同时检测常规水质理化因子,分析其对蓝藻变化的影响。结果显示,金墅港水体和底泥中细菌群落主要门组成相似,随着季节的变化水体中蓝藻群落结构的变化较大,底泥中蓝藻的群落结构变化较小;蓝藻门主要的优势科是微囊藻科(Microcystaceae)和聚球藻科(Synechococcales),蓝藻爆发期主要是微囊藻;影响蓝藻群落结构变化的主要环境因子是水温、溶解氧、总氮和总磷;金墅港全年共检测到12个属的溶藻细菌,主要为假单胞菌(Pseudomonas)和黄杆菌(Flavobaeteria),溶藻菌在细菌的占比与蓝藻相反,蓝藻水华爆发时比例较低,蓝藻水华爆发前期、末期则比例较高。此外还发现随着气温升高,底泥中蓝藻的繁殖优先于水体中蓝藻的繁殖;蓝藻爆发期,水体中蓝藻比例较高时会出现向底泥中迁移富集的现象。