城市CO2排放量审核方法初探

阐述了一个城市CO2排放量审核的计算方法.依据日本产业技术综合研究所开发的NICE模型,将能源供应纳入计算范围,修正了只计算能源消耗的CO2排放的传统方法.通过对农业、工业、建筑业、第三产业、交通运输业和人民生活6大部门二氧化碳排放量的审核,得出该城市总的CO2排放量.以苏州市为例,对苏州市2005~2008年CO2排...     

中国降低CO2排放量潜力的研究

本文通过对我国经济、社会情况的分析,建立起由两个计算模块与两个数据库组成的CO2预测模型,同时通过对生产、交通、家庭及能源转换部门的能源消耗情况的分析,推导出我国各部门的节能潜力,并对今后15年左右我国CO2减排效果进行了分析、预测.结论是随着我国经济的增长,CO2的绝对值将持续上升,但其增长幅度将有可能减缓.     

基于粗糙集的支持向量机地下水质量评价模型

以辽宁绥中县第四系松散岩类孔隙水的10组水质监测数据为基础,选取pH值、Cl^-、SO₄^2-、NH₄⁺、NO₂^-、NO₃^-、F^-、总硬度、总溶解固体等14项水质评价指标,采用粗糙集对指标进行约简,将基于属性依赖度和信息熵的启发式算法结合,获得属性约简集,应用支持向量机分别评价约简前后的地下水质量.结果表明,属性约简将14项水质指标精简为8项,水质评价结果与约简前保持一致,区域地下水普遍在III类以上,部分地区铁、"三氮"等超标,不适宜饮用.粗糙集和支持向量机的联合应用,在保证分类能力的前提下有效地减少冗余指标,降低运算维度,保证水质评价的合理性.     

基于灰色支持向量机组合模型的我国火电NOx排放量预测

区域火电NO_x排放量的预测属于小样本、贫信息的灰色系统. 由于NO_x排放量受多个因素的叠加性影响,单一预测模型难以准确反映NO_x排放量的复杂变化,易产生较大的预测误差. 基于此,利用灰色预测理论和支持向量机预测理论,建立了火电NO_x排放量组合优化预测模型. 采用国家权威部门发布的火电NO_x排放量数据,综合考虑影响我国火电NO_x排放量的主要因素,对我国2008—2010年以及2020年的火电NO_x排放量进行了预测,预测结果与官方公布的实际值基本一致; 同时,预测的时间大大缩短.      

上海市规模以上工业企业CO2排放量测算与分析研究

2012年上海市成为首批开展碳排放权交易试点城市,各企业可根据年CO2排放量决定其所获得的碳排放交易权。参考政府间气候变化专门委员会（2006）提出的碳排放计算方法建立数学模型,通过对上海市14家规模以上工业企业2001年-2010年C02排放量的测算和分析,显示有5家企业排放量超过100027t,4家企业排放量在10万t～120万t,5家企业位于0～25万t。测算结果为企业获得碳排放权提供一定的参考依据。     

基于支持向量机的浮游植物密度预测研究

利用支持向量机方法对具有非线性及突发性特点的浮游植物密度进行了预测,同时与人工神经网络方法预测的结果进行了比较.结果表明,无论是拟和能力还是预测能力,支持向量机方法都明显优于人工神经网络方法,支持向量机方法比较适合于具有小样本、非线性特点的浮游植物密度预测研究.     

大气环境污染的灰色预测初探

本文以大同市大气环境中的ＴＳＰ、ＳＯ２、ＮＯｘ三项近年来的监测含量，引用灰色系统理论ＧＭＩ—１模型进行灰色预测探讨。预测结果基本反映了大同市大气污染的现状和性质。说明运用这一理论做大气环境污染的预测、预报是适用的、可行的，但有些问题还需进一步去认识，去研究。     

中国能源消费排放的CO2测算

基于“能源-经济-环境”的MARKAL-MACRO模型和数理人口学中的Keyfitz模型,测算未来中国能源消费需求;考虑能源效率、能源结构的变化以及气候变化问题的约束,设定了能源消费的3种情景,并分别测算了CO2排放量.结果表明,在基准情景下,中国的CO2排放在2042年达到峰值,为118.47亿t;在能源结构优化情景下,CO2排放在2036年达到峰值,为107.53亿t;在气候变化约束情景下,CO2排放在2031年达到峰值,为94.72亿t,相对于基准情景,排放峰值降低了23.75亿t,且峰值时间提前11a.随着城市化与工业化的推进,电力、水泥、钢铁行业的碳排放将先上升后下降;由于机动车保有量的增加,交通运输业的碳排放将持续上升.     

城市固体废物的灰色预测与评价

对城市固体废物中长期预测，由于影响因素较复杂，采用常规回归分析模型预测，一般精度较低，且要求数据充分。采用灰色预测模型，以杭州市固体放心物历年实际数据进行拟合性预测。结果表明，该模型对城市固体废物作中长期预测，其预测的准确率可达９３－９９％之间，能较好满足环境规划预测的需要。     

基于小波分解和SVM的大气污染物浓度预测模型研究

针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM_2.5和O_{3-8 h}的浓度预测.结果表明：①在其他参数不变的条件下,该模型在平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）、一致性水平（IA）和相关系数（R）指标上均优于未经小波分解的预测模型;②在考虑其他污染物对PM_2.5浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了5.57%、9.91%和3.44%,有着更小的误差;③在考虑气象因素对O_{3-8 h}浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了1.59%、3.54%和0.82%,同样也有更小的误差.由此可以看出,本文所提模型能够有效预测大气污染物浓度,为相关研究提供了方法参考.     

基于支持向量机的资源型城市可持续发展指标体系研究

资源型城市的可持续发展系统是由自然、经济、社会三个基本层次组成的相互作用且相互依赖的复杂巨系统。支持向量机回归具有非线性、并行分布处理、自学习等特点，可以较为逼真地模拟该系统。本文通过对资源型城市可持续发展指标体系现有主要方法的研究，提出以支持向量机为模型的资源型城市可持续发展指标的分析预测方法，并应用此方法构造支持向量机。绘制指标预测图。对铜陵市国民经济总产值进行了预测。结果表明本预测方法效果较好。     

基于支持向量机的湖泊生态系统健康评价研究

利用支持向量机在处理分类问题、小样本问题和泛化推广方面的优势,构建了基于支持向量机的湖泊生态系统健康评价模型.同时,对广州市最大的人工湖——白云湖的水质及生物群落情况进行了监测,最后运用该模型对白云湖生态系统健康状况进行了评价.评价结果表明,白云湖生态系统处于病态状态,不能达到其净化水质的设计作用.建议从提高进水水质、实施湖区截污和丰富生物量3方面改善白云湖生态系统健康水平.与传统熵权综合健康指数法和熵权模糊综合评价法相比,所建模型更加客观、科学地评价了湖泊生态系统健康状况,能够为湖泊生态系统健康管理提供一定依据,具有广阔的应用前景.     

基于关联向量机回归的水质预测模型

提出了一种基于关联向量机回归的水质时间序列预测模型,并以该模型对氢离子浓度指数(p H值)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)和氨氮(NH3-N)4种重要水质指标进行预测.首先采用国家环保部发布的四川攀枝花龙洞水质自动监测数据进行实验,对该模型的有效性进行了验证;然后将关联向量机回归预测模型与支持向量机回归预测模型进行比较.为了比较不同核函数的预测效果,实验中预测模型的核函数分别采用了线性函数和高斯函数.实验结果表明,关联向量机回归模型的预测效果不亚于支持向量机回归模型;且在给出预测值时,还能同时给出预测结果的可信程度.     

基于改进支持向量机的石煤提钒行业清洁生产评价研究

采用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)进行改进,并将其应用于石煤提钒行业清洁生产评价.在系统研究石煤提钒工艺类型的基础上,根据前期已建立的石煤提钒行业清洁生产评价指标体系,提出GA改进SVM的应用思路,通过对3种工艺类型企业的现场数据采集,形成训练和测试样本,并利用GA算法确定出各类参数(惩罚参数C和核函数参数g),分别为强酸浸工艺C=2.1049,g=5.2184;弱酸浸工艺C=0.0035286,g=1.9947;水浸工艺C=0.39587,g=1.4105.GA-SVM模型测试结果表明,分类精度达到100%.通过与其他评价方法对比表明,训练好的GA-SVM方法针对小样本数据在分类精度和可操作性上都较其他方法有明显优势,实现了对石煤提钒行业清洁生产水平的定量评价.     

基于支持向量机的城市道路降雨径流污染预测模型

为实现城市降雨径流污染有效预测,以文献中的实测数据作为样本,选取雨型、平均雨强、峰值雨强、降雨历时、雨前干期、大气降尘量、PM 10、车流量、路面材料及城市功能区等10项影响因子作为模型输入量,选取径流污染指标COD的场次降雨平均浓度EMC及初期冲刷指数FF30作为模型输出量,基于支持向量机(SVM)构建了城市道路径流污染预测模型。结果表明:EMC-SVM及FF30-SVM模型均具有较高的预测精度,EMC-SVM模型校验参数RMSE、MBE远小于数据集EMC均值,CE、CC达到0.815及0.933;FF30-SVM模型校验参数RMSE、MBE远小于数据集FF30均值,CE、CC分别为0.866及0.932;选用径向基函数(RBF)作为核函数,使用k折交叉验证法对模型参数进行寻优,对于EMC-SVM及FF30-SVM模型寻得的最优参数(c,g)分别为(64.0,0.001953125)、(2.0,0.0625)。     

支持向量机用于芳烃类化合物对芳烃受体亲和性QSAR研究

尝试将支持向量机(SVM)应用于3种典型芳烃类环境毒物(PCDD,PCDF和PCB)定量构效关系研究,通过对芳烃受体亲和性考察,结果发现该组样本的生物活性在一定程度上与分子电性距离矢量具有非线性联系.SVM对内部和外部样本都具良好稳定性能和预测能力:所得模型拟合、交叉检验、外部预测复相关系数及均方根误差分别为R2cum=0.922、Q2cum=0.825、Q2ext=0.834和RMSext=0.531将其与文献报道及多元线性回归、偏最小二乘、人工神经网络进行比较,结果表明对小样本、非线性问题SVM具较强拓展性及泛化能力,故在环境毒物评价和控制中具有广阔应用前景.     

风电场生命周期CO2排放核算与不确定性分析

提出了风力发电技术生命周期能耗和CO2排放核算的详细方法.应用上海某风电场数据进行核算,结果认为,风机生产阶段能耗和CO2排放占风电场生命周期能耗和CO2排放的比例均为最大,分别为68.23%和67.18%.不确定性分析认为,在所有强度参数中,钢生产综合能耗最为灵敏.风电场能耗强度和CO2强度分别为3.24gce/(kW?h)和9.47g/(kW?h),明显低于300MW火力发电机组的相同指标,分别为330gce/(kW?h)和915g/(kW?h). 20a服役期的50MW风电场满期后,同比300MW火电机组少排放CO2约234万t.     

中国流通业CO2排放的因素分解和脱钩分析

参照IPCC清单中的方法估算了2000~2012年中国流通业CO2排放量;运用LMDI方法分解分析了研究期间流通业CO2排放变化的影响因素;并基于DPSIR框架构建流通业脱钩努力指数模型测度了流通业CO2排放脱钩效应.结果表明:2000~2012年间,流通业CO2排放量增长明显,期间累计排放总量为692482.37万t;产业规模效应是CO2排放增量的主要因素,能源强度效应是CO2排放减量的主要因素,分别引起CO2排放量增加了67435.72万t和减少了12358.67万t,能源结构和排放因子效应对CO2排放影响有限,分别引起CO2排放量增加了519.89万t和减少了2590.94万t;流通业CO2排放脱钩状态呈“弱脱钩—未脱钩—弱脱钩—未脱钩”的变化特征,脱钩努力指数值呈“ ”型变化趋势;目前能源强度是决定流通业CO2排放脱钩状态的关键因素,但随着能源强度的下降幅度越来越小,未来更需要通过调整能源结构和降低排放因子来实现流通业CO2排放脱钩.