基于机器学习的星载短波红外CO2柱浓度估算

利用OCO-2卫星遥感数据、全球碳柱总量观测网(TCCON)站观测数据、NDVI归一化植被指数数据、ERA5大气数据,采用决策树和集成学习(XGBoost、普通随机森林、极端随机森林、梯度提升)对二CO₂平均柱浓度进行预测.通过相关性分析、特征选择与特征提取,建立模型预测CO₂平均柱浓度,再与TCCON站点的地基观测数据进行比对.通过分析不同模型(决策树、XGBoost、普通随机森林、极端随机森林、梯度提升)预测的结果,发现使用极端随机森林回归模型预测CO₂平均柱浓度的精度最高, R²、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)分别为:0.953、0.492×10^-6、0.260×10^-6、0.063%,其余模型次之,因此对极端随机森林回归模型的预测性能随自身参数的影响进行了分析,结果表明,在误差允许的范围内(±2×10^-6),极端随机森林回归模型和梯度提升回归模型预测的准确率一样,都为98.10%.由于C...     

废水中鸟粪石回收的机器学习预测和优化

基于机器学习的方法，探究了从模拟废水中以鸟粪石的形式回收氮和磷的问题。利用极限梯度提升算法(XGBoost)和随机森林(RF)模型对磷回收率和氮回收率进行单目标和多目标预测，明确了7种工艺条件对鸟粪石结晶的影响。XGBoost在单目标(R²=0.91～0.93)和多目标(R²=0.89)的预测方面表现均优于RF。此外，在P初始浓度为10 mg/L和1 000 mg/L的情况下，通过实验验证了多目标模型的优化解集，得到鸟粪石回收的最佳工艺条件为N∶P比值为1.2∶1,Mg∶P为1∶1,pH为9.5,反应时间为80 min,反应温度为25℃,搅拌速率为240 r/min。     

基于树模型的北京市PM2.5预测效果对比分析

在城市空气质量预测中,ρ（PM_2.5）会受到气象条件和时间周期的影响。选取北京市全市为实验区域,对多种污染物浓度特征、时间特征及天气特征等进行分析,采用2019年33个空气质量监测站逐小时数据开展PM_2.5预测实验,建立了基于特征的LightGBM （light gradient boosting machine） PM_2.5质量浓度预测模型,分别与随机森林模型（RF）、梯度提升树模型（GBDT）、 XGBoost模型3个PM_2.5浓度预测模型进行对比。结果表明:在PM_2.5浓度预测精度方面,LightGBM模型最高,XGBoost模型次之,RF模型最差。LightGBM模型的PM_2.5污染浓度预测准确率高于其他模型,R2为0.9614,且具有训练快、内存少等优点。LightGBM模型的5个评估指标均优于其他模型,说明其在PM_2.5逐时预测上具有很好的稳定性和应用前景。     

基于机器学习分类算法解析EIS数据的有机涂层性能评价方法

目的 基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法 通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果 根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论 基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。     

基于XGBoost选择迁移条件提升LSTM模型河流水质预测能力

准确预测河流水质变化是流域水环境管理的重要基础。目前常用的基于数据驱动的深度学习模型依赖大量的监测数据训练,然而很多河流数据缺乏,无法满足水质预测精度要求。提出了一种基于极端梯度提升模型(XGBoost)的迁移条件选择方法,利用全国河流自动监测站点的水质参数(水温、pH、溶解氧、总氮)数据集,研究建立长短期记忆神经网络(LSTM)模型库,通过迁移学习条件的优化,提升LSTM模型的预测能力。结果表明：1)采用不同源域和迁移方式训练出的模型,其预测精度有很大差异;2)基于XGBoost模型选择最佳迁移条件,迁移模型的预测误差(RMSE)降低了9.6%～28.9%,LSTM模型预测精度明显提升;3)选取合适的迁移方式、选用性质接近的源域数据、增加训练数据量均可以提升迁移模型的预测精度。该建模方法可应用于实测数据少的河流水质预测,为流域水环境精细化管理提供技术支持。     

基于时空XGBoost的中国区域PM2.5浓度遥感反演

为了提高PM_2.5估算精度,获得连续的PM_2.5浓度空间分布,本文提出了一种时空XGBoost模型（STXGB）.STXGB模型引入克里金法,将地理信息和时间信息融合到XGBoost算法体系中,通过集成遥感数据、气象数据和地理信息数据建立了基于STXGB模型的PM_2.5质量浓度空间估算方法.最后,以2019年中国区域PM_2.5质量浓度月数据为例,采用基于样本、站点和时间的十折交叉验证法,评估了STXGB模型的性能,并与BP神经网络（BPNN）、随机森林（RF）、XGBoost、反距离加权XGBoost （XGBIDW）模型结果进行对比.结果表明,STXGB模型的预测精度优于其它模型,其中,STXGB模型验证的决定系数为0.92,均方根误差为6.51 μg·m^-3,平均预测误差为4.26 μg·m^-3,利用该模型生成的中国区域PM_2.5浓度空间分布更为合理.     

多机器学习模型下逐小时PM2.5预测及对比分析

为了能及时、准确的估算出PM_2.5浓度及污染等级,分别构建了K最邻近模型（KNN）、BP神经网络模型（BPNN）、支持向量机回归模型（SVR）、高斯过程回归模型（GPR）、XGBoost模型和随机森林模型（RF）6个PM_2.5浓度预测模型,选取江西省赣州市为实验区域,采用2017~2018年逐小时气象站数据、PM_2.5浓度数据和Merra-2再分析数据开展PM_2.5预测实验.结果表明,缺少污染物观测数据时,利用能见度和气象因子等数据也能较好的预测PM_2.5浓度.在PM_2.5浓度预测精度方面,XGBoost模型最高,随机森林模型次之,高斯过程回归模型最差.6个模型的预测精度总体呈现冬季最高,秋季和春季次之,夏季最低.XGBoost模型的PM_2.5污染等级预测准确率高于其他模型,综合准确率达87.6%,并且XGBoost模型具有训练时间短,占用内存小等优点.XGBoost模型的变量重要性结果表明,能见度变量的重要性最高,相对湿度和时间变量次之.本研究可为环境部门准确预测、预报PM_2.5浓度提供参考.     

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.      

基于稀疏样点的土壤重金属含量模拟方法

土壤重金属受人为和自然因素综合作用,其空间异质性强,存在区域均值和方差的非平稳性,稀疏样本下未知点估计精确度低,土壤环境质量现状精准估计和风险评估困难.基于此,提出了随机森林-序贯高斯模拟混合模型（RF-SGS）,选取多种自然因素和人为因素作为辅助变量,充分考虑土壤属性指标的空间自相关性以及环境变量属性相似性,解决传统插值中极端值和空间连续性模式敏感存在的局限性,为非平稳区域精准估计总体提出可行性方法 .以北京市顺义区采样数据为例,采用MMSD抽样方法对样点抽稀,对原始采样数据进行不同采样密度的对比实验,用随机森林-序贯高斯模拟混合模型（RFSGS）、序贯高斯模拟模型（SGS）、趋势面-序贯高斯模拟混合模型（TR-SGS）和随机森林模型（RF）对土壤重金属Cd的空间分布进行模拟,从统计特征和空间结构等方面比较模拟结果,分析误差产生的原因,进一步验证方法有效性.结果表明,在7种采样密度下,预测精度由低到高排序为：SGS 相似文献   

基于遥感时-空-谱特征及随机森林模型的土壤重金属空间分布预测

获取土壤重金属的含量特征及空间分布是预防土壤污染和制定环保政策的关键.选取济南市长清区为研究区,系统采集304处表层土壤样品（0~20 cm）,利用多源遥感数据构建土壤重金属的光谱特征、时间特征和空间特征;进一步采用相关分析法选择出与土壤重金属密切相关的时-空-谱特征,并将其作为输入自变量,实测土壤砷（As）含量值为因变量,建立基于随机森林（RF）算法的空间预测模型,完成土壤重金属的含量估算和空间分布预测.结果表明：①As含量均值超出背景值43.17％,低于农用地土壤污染风险规定的筛选值和管控值,表明As在土壤中出现富集,但处于可管控范围内.②在单个遥感特征构建的土壤重金属空间预测模型中,精度由高到低依次为：空间特征（RPIQ=3.87）>时间特征（RPIQ=2.57）>光谱特征（RPIQ=2.50）,空间特征对土壤重金属空间预测最为重要.③基于“时间-空间”、“时间-光谱”和“空间-光谱”组合特征的土壤重金属空间预测模型均优于单个特征构建的模型,其精度系数RPIQ值分别为4.81、4.21和4.70.④利用“时间-空间-光谱”特征组合输入的随机森林模型达到最佳的空间预测精度（R²=0.90;RMSE=0.77;RPIQ=5.68）.⑤As在空间分布上从西北到东南含量逐步降低,主要受到黄河冲淤积和工业活动影响.研究采用的遥感时-空-谱特征结合随机森林算法的土壤重金属空间预测技术,可为土壤污染防治及环境风险管控提供有效的方法支持.     

4种金属离子对高岭土胶体上蒽分布的影响

在水/土比10、180r/min振荡和室温28℃条件下,研究Fe3+、Cu2+、Zn2+、Ca2+对高岭土上蒽分布的影响.结果表明,高岭土对Fe3+、Cu2+、Zn2+、Ca2+的吸附平衡时间和平衡浓度分别为24h和(20 ± 3)mg/g.当金属离子负荷330mg/g时,上清液中高岭土胶体最低浓度为(40 ± 3)mg/L.添加Fe3+时,总胶体浓度从52mg/L增加到133mg/L;添加Cu2+或Zn2+时,总胶体浓度从52mg/L增加到110mg/L;添加Ca2+时,总胶体浓度从52mg/L增加到73mg/L.上清液中蒽浓度增加趋势与上清液中总胶体浓度的变化趋势一致,添加Fe3+时,蒽浓度从30ng/L增加到73ng/L;添加Cu2+或Zn2+时,蒽浓度从28,35ng/L增加到65,66ng/L;添加Ca2+时,蒽浓度从40ng/L增加到50ng/L.上清液中蒽浓度的增加趋势与所添加的金属电荷密度高低顺序一致(Fe3+ > Cu2+、Zn2+).在pH值为6.5时,Ca2+对增加上清液中蒽浓度能力最弱.     

辽河干流消落区沉积物重金属污染特征研究

通过测定辽河干流消落区10个断面中0~5cm、5~15cm、15~30cm深沉积物中重金属Pb、Cu、Zn、Cd含量,揭示消落区干－湿交替下沉积物重金属的污染特征.采用原子吸收分光光度计测定重金属含量,并采用地质累积指数与潜在生态危害指数评估重金属污染状况.结果表明,除Cd外,Cu、Zn与Pb的含量均值分别为31.4mg/kg、28.14mg/kg、43.75mg/kg,均低于中国土壤环境质量标准I级土壤标准;Cd含量均值1.438mg/kg,是中国土壤环境质量标准I级土壤标准的7.19倍,是辽河水系沉积物平均值的1.29倍,辽宁省土壤背景值的13.31倍,表明研究区Cd污染严重.地质累积指数评价表明,Pb、Cu、Zn的污染程度低于1级,Cd达2级中度污染以上,在通江口达3.92,为5级强污染;据潜在生态危害评价,达牛渡口上游干流潜在生态危害指数为强以上,通江口生态危害指数最高,且生态危害主要来源于Cd.相关性分析表明,Pb、Cu与Zn间相关性极显著,可能有相同的污染源,Cd有单独的污染源.     

四溴双酚-A和五溴酚对红鲫甲状腺激素和脱碘酶的影响

将红鲫(Carassius auratus)分别暴露于0.5mg·L-1四滇双酚-A(TBBPA)和0.1 mg·L-1五澳酚(PBP)中28 d,采用放射性免疫分析法和化学发光酶联免疫分析法检测红鲫的血清甲状腺激素水平和肝脏脱碘酶活性.结果显示,TBBPA能使红鲫血清TT4和TT3水平降低,rT3水平、肝脏脱碘酶ID2和ID3活性升高.PBP对红鲫甲状腺系统的干扰要小于TBBPA,它对红鲫血清TT3水平和ID2活性几乎没有影响.上述结果表明,TBBPA和PBP能够干扰红鲫体内甲状腺激素的稳态,加速甲状腺激素在肝脏内的转化和代谢;这可能是通过抑制甲状腺激素与运载蛋白的结合来实现的.     

味精废水处理研究

味精废水具有浓度高、粘性大、pH值低、SS含量高等特点 ,其中SO42 及NH3 N含量高 ,使味精废水处理难度大。用Ca(OH) 2 中和味精废水 ,从而找出味精废水进入生化段的最佳条件     

Cu~(2+)和Zn~(2+)对日本新糠虾生长、蛋白含量和体内磷酸酶活性的影响

观察了不同浓度(10、20、40和80 μg/L)重金属离子Cu~(2+)和Zn~(2+)对日本新糠虾存活、蜕皮、蛋白含量和体内磷酸酶(碱性磷酸酶和酸性磷酸酶)活性的慢性(30 d)影响.结果显示:(1)Cu~(2+)和Zn~(2+)能明显降低糠虾存活率,金属离子浓度增高,存活率降低,其中Cu~(2+)引起的存活率降低更为明显,在最高浓度(80 μg/ L)Cu~(2+)组中糠虾的存活率仅为同浓度Zn~(2+)组的1/3,两组均明显低于对照组(P<0.05);Cu~(2+)和Zn~(2+)能明显降低糠虾蜕皮次数,最高浓度(80 μg/ L)Cu~(2+)和Zn~(2+)中糠虾的蜕皮数分别为11.00±1.73(次)和11.33±0.58(次),分别约为对照组的55.92%和57.6%.(2)Cu~(2+)和Zn~(2+)均能明显影响糠虾蛋白含量,其中Cu~(2+)的影响力更强,最高浓度(80 μg/ L)Cu~(2+)组糠虾体内蛋白白含量占湿重比为9.78%,仅约为对照组的1/2.(3)Cu~(2+)和Zn~(2+)能明显抑制糠虾体内两种磷酸酶的活力,碱性磷酸酶和酸性磷酸酶活力能作为糠虾监测环境重金属污染(Cu~(2+)和Zn~(2+))的检测指标.     

Pollution of NPEOs in four municipal sewage treatment plants in the north of China

The concentration and distribution of nonylphenol polyethoxylates (NPEOs represents the mixture, and NPnEO represents the monomer) and its metabolites in the influent and effluent of four municipal sewage treatment plants (STPs) in the north of China were measured. Moreover, the concentration and distribution of the above chemicals in the sludge of two STPs were also determined, and the transfer and fate of NPEOs in the sewage treatment process were discussed primarily by analyzing the distribution of the products in the effluent and the sludge. The results showed that NPEOs and its metabolites existed in all the samples of the influent, effluent, and sludge. NPEOs were degraded in the sewage treatment process with the removal efficiency in the range of 23.38%–77.11%, or an average of 52.86%. However, the large analogs of NPnEO were only degraded to small ones, whose degradation rate was rather slow, and consequently the degradation was not complete. Hence, the concentrations of some small metabolites, such as nonylphenol (NP), nonylphenol monoethoxylate (NP1EO), and nonylphenol diethoxylate (NP2EO) were elevated in the effluent. These small metabolites are more toxic than the large NPnEO analogs, and some of them were reported to exhibit environmental endocrine disrupting activity. From this point of view, the process of sewage treatment does not reduce but elevate the risk of NPEOs, which becomes the main source of these small NPnEO in the environment. The sludge exhibited good adsorption ability for NPEOs, especially for the small analogs, which led to the high level of NPEOs in the sludge. Hence, reasonable disposal of the surplus sludge to avoid re-pollution is very important. Translated from Research of Environmental Sciences, 2006, 19(3): 61–66 [译自: 环境科学研究]     

四氯乙烯胁迫对草鱼抗氧化酶活性的影响及其机理

研究了四氯乙烯(PCE)对草鱼的肝胰脏、肾脏和鳃组织的超氧化物歧化酶(SOD)和过氧化物酶(POD)的影响.结果表明:草鱼肝胰脏SOD活性,在PCE低浓度胁迫时其SOD活性“先升后降”[72h SOD是(6665.84±106.87)U/g·FW,168h SOD是(3021.26±16.96)U/g·FW],高浓度胁迫时“先降后升再降”[24h SOD是(2175.16±185.14)U/g·FW, 96h SOD是(5692.19±44.17)U/g·FW,168h SOD是(1297.70±11.52)U/g·FW];草鱼肾脏SOD活性在PCE所有浓度组胁迫均是“先降后升再降”的趋势;草鱼鳃组织SOD酶活性只有在PCE较低浓度短时间内没有显著变化,其它情况始终降低.在PCE低浓度和中等浓度胁迫时,草鱼肝胰脏POD活性始终降低,较低浓度和高浓度胁迫时肝胰脏POD活性“先降后升再降”;草鱼肾脏POD活性在PCE低浓度胁迫时“先升后降再升又降”的趋势,而高浓度胁迫时“先降后升又降”;PCE对草鱼鳃组织POD活性“先升后降”的趋势.但是草鱼鳃组织的SOD和POD活性明显低于肝胰脏和肾脏组织的SOD和POD活性.     

NPnEO在中国北方四城市污水处理厂的污染研究

测定了中国北方4个城市污水处理厂进、出水中壬基酚聚氧乙烯醚(NPnEO,n为聚合度)及其代谢产物的浓度及分布,同时测定了其中2个污水处理厂污泥中上述物质的浓度和分布,初步探讨了NPnEO在城市污水处理过程中的迁移转化行为.结果表明:在4个城市污水处理厂的进、出水及其中2个厂的污泥中均检测到了浓度不等的NPnEO及其代谢产物;NPnEO在各城市污水处理厂都得到了一定程度的降解去除,去除率为23.38%～77.11%,平均为52.86%;NPnEO大分子组分降解成了小分子组分,但并未完全矿化;出水中以壬基酚(NP)、壬基酚一乙氧基醚(NP1EO)和壬基酚二乙氧基醚(NP2EO)小分子组分的浓度高.这些小分子产物都具有比母体化合物更高的毒性,并具有环境内分泌干扰性质,因此污水处理过程不但没有降低反而增加了生态风险,是环境中小分子NPnEO的主要来源;污泥对NPnEO,特别是小分子代谢产物有良好的吸附性能,其在污泥中的浓度水平较高,合理处置污泥避免二次污染值得进一步研究探讨.      

铁改性掺氮碳纤维活化过一硫酸盐降解双酚A

通过静电纺丝制备了Fe和N掺杂改性的碳纳米纤维（Fe-N-CNF）,研究了该催化剂活化过一硫酸盐（PMS）降解双酚A（BPA）的性能.以聚丙烯腈为前驱体通过添加FeCl₃、尿素、NH₄Cl、均苯四甲酸二酐等配制溶胶进行静电纺丝,预氧化并高温碳化后获得Fe-N-CNF,研究了Fe-N-CNF投加量、PMS投加量、溶液初始pH对BPA降解效果的影响.结果表明,当Fe-N-CNF投加量为1 g·L^-1,PMS投加量为2 mmol·L^-1,初始pH为5时,30 min内对初始浓度为20 mg·L^-1 BPA的降解率可达100%.自由基淬灭实验和电子自旋共振波谱（ESR）分析证明,该体系中起主要作用的活性氧物种是O₂^·-和¹O₂.同时研究了Fe-N-CNF/PMS体系对多种有机污染物的降解效果.