XGBoost-LSTM变权组合模型支持下短期PM2.5浓度预测——以上海为例

为进一步提高PM_2.5浓度预测的精度,基于XGBoost和LSTM进行改进得到变权组合模型XGBoost-LSTM（Variable）.过对预测因子进行相关性分析,得到其它大气污染物和气象因素对PM_2.5浓度的影响,确定最优PM_2.5浓度预测因子,再将预处理后数据集输入LSTM模型和XGBoost模型分别进行预测,采用基于残差改进的自适应变权组合方法得到最终预测结果.结果表明,污染物变量的相对重要性高于气象因子变量,其中当前PM_2.5和CO浓度的相对重要性较高,而平均风速和相对湿度重要性较低.XGBoost-LSTM（Variable）模型的RMSE、MAE和MAPE值为1.75、1.12和6.06,优于LSTM、XGBoost、SVR、XGBoost-LSTM（Equal）和XGBoost-LSTM（Residual）模型.分季节预测结果表明,XGBoost-LSTM（Variable）模型在春季预测精度最好,而夏季预测精度较差.模型预测精度高的原因在于其不仅考虑了数据的时间序列特征,又兼顾了数据的非线性特征.     

基于时空混合效应模型的京津冀PM2.5浓度变化模拟

为揭示京津冀地区高精度PM_2.5的时空分布特征,以空间分辨率为1 km的MAIAC AOD数据为主要预测因子,以气象数据、植被指数、夜间灯光数、人口密度和海拔数据作为辅助因子,构建了一种新的时空混合效应模型（STLME）,在拟合最优次区域划分方案基础上对京津冀地区PM_2.5浓度进行预测分析.结果表明,基于STLME模型的ρ(PM_2.5)预测精度高于传统的线性混合效应模型（LME）,其十折交叉验证（CV）R²为0.91,明显高于LME模型的0.87,说明STLME模型在同时校正PM_2.5-AOD关系的时空异质性方面具有优势.最优次区域划分方案识别出PM_2.5-AOD关系的空间差异,并结合缓冲区平滑方法,提高了STLME模型预测精度.京津冀PM_2.5浓度时空变化差异显著,高值区主要分布在以石家庄、邢台和邯郸为中心的河北南部,低值区则位于燕山-太行山区;冬季PM_2.5污染最严重,其次是秋季和春季,夏季污染最轻.STLM...     

基于ANFIS的陕西省参考作物蒸散量计算

为有效提高陕西省参考作物蒸散量（ET₀）的计算精度,选取陕西省6个气象站点57 a（1960—2016年）每日气象资料,构建8种基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的ET₀计算模型,将其与Hargreaves-Samani、Makkink和Iramk等三种在陕西省ET₀计算精度较高的模型进行比较。结果表明：ANFIS模型能较好地反映气象因子与ET₀之间的复杂非线性关系,在仅有气温数据时,ANFIS模型具有足够的精度（平均R²=0.894,平均R_MSE=0.558 mm/d,平均MRE=18.258%）,ANFIS模型的精度随着气象因子数量的增加而增加;在相同气象条件下,ANFIS模型模拟效果最好;ANFIS模型具有较强的泛化能力,基于不同站点也有较高的精度（平均R²=0.974,平均R_MSE=0.276 mm/d,平均MRE=8.608%）,具有很好的可移植性。因此,在缺少气象数据时,ANFIS可以作为陕西省ET₀的计算模型,为农业用水管理及水资源优化配置提供帮助。     

基于MRMR-HK-SVM模型的PM2.5浓度预测

以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法（MRMR）提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的输入数据,同时构造混合核函数（HK）对传统的支持向量机模型（SVM）进行改进,最终建立MRMR-HK-SVM模型.实验结果表明,MRMR-HK-SVM模型有着更低的平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）,相较于传统SVM模型,预测结果平均绝对误差下降了26.9%,且能更加准确的追踪到PM_2.5浓度的突变时刻.可见,MRMR-HK-SVM模型具有更好的泛化能力,能够更加精确地预测PM_2.5浓度.     

基于NPP/VIIRS夜光遥感数据的淮安市夜间PM2.5浓度估算研究

PM_2.5是大气的重要污染物,掌握其空间分布对于大气污染防控具有重要意义．目前,PM_2.5遥感监测主要围绕卫星反演的日间AOD数据开展,无法反映夜间大气污染的空间格局．以2019年9—12月NPP/VIIRS夜间灯光影像和空气质量站点PM_2.5观测数据对江苏省淮安市夜间PM_2.5浓度进行估算研究．基于辐射传输方程分析夜间灯光辐射与PM_2.5浓度之间的关系,在此基础上综合考虑灯光辐射直接衰减和散射补偿确定了计算夜间PM_2.5浓度的空间自变量,运用多元线性回归模型（MLR）、随机森林（RF）、Cubist、极端梯度提升树（XGBoost）、神经网络（NNet）、支持向量机（SVM）及最近邻法（KNN）算法构建夜间PM_2.5浓度遥感估算模型．结果表明,多元线性归回模型精度明显低于各个机器学习模型,所有模型中SVM模型精度最高,决定系数R²为0.77,平均绝对误差MAE为20.83μg·m^-3,均方...     

基于Stacking集成学习模型的气态亚硝酸预测

建立了基于Stacking集成学习下气态亚硝酸（HONO）预测模型.利用非相干宽带腔增强吸收光谱（IBBCEAS）系统获得的北京城区HONO的浓度,结合HONO的来源,选取了O₃、CO、SO₂、NO、NO₂、NO_y、温度（T）、相对湿度（RH）、风速（WS）、j（HONO）、j（NO₂）、j（O¹D）作为特征数据,通过对HONO的平均日变化分析,将测量时间按小时转换为新特征.分别以极端梯度提升（XGBoost）、轻量化梯度促进机（LightGBM）以及随机森林（RF）算法构建基模型,采用5折交叉验证的方式划分训练集,将基模型输出的结果作为新特征集,并将新特征集作为第二层线性回归模型的输入,通过对这两层中的模型进行训练,最终得到Stacking集成学习HONO预测模型.通过对模型的特征重要度分析和计算夜间交通直接排放所占的贡献,表明CO是模型预测中重要的影响因子,说明机动车的直接排放是该区域冬季时期HONO的重要来源.利用测试集分别对单模型和融合后模型的预测性能进行评估,3个单模型的预测结果与测量值的相关系数都达到了0.91以上,其中Stacking融合后的模型性能最好,相关系数达到了0.94,平均绝对误差和均方根误差分别为0.307×10^-9和0.453×10^-9,结果表明基于Stacking集成学习方式下HONO预测模型的可解释性和推广性.     

长江流域禁捕生态补偿政策绩效评价及影响因素分析——以湖北和贵州为例

渔民作为我国长江流域禁捕生态补偿政策的对象,渔民的满意程度是衡量禁捕生态补偿政策的重要指标。选取的研究地区是首批推行并完成禁捕生态补偿政策的贵州省赤水河流域和湖北省洪湖市,基于退捕渔民调研结果,先使用TOPSIS法的数学模型求出最优解,再进行障碍度计算,并对禁捕政策实施效果和相关影响因素进行了实证分析。结果表明：（1）关于禁捕生态补偿政策渔民评价的最优解,贵州省赤水河流域为0.45,绩效一般,湖北省洪湖市为0.27,对应的绩效水平为较差;（2）影响两个地区绩效评价的前三位主要因素是实施禁捕后,政府部门工作跟踪力度满意度（B₄）、生活水平满意度（D₂）、社会活动与社会地位满意度（E₂）。研究结论为评价禁捕生态补偿政策绩效提供一个可选分析框架,为其他地区提高禁捕生态补偿政策绩效提供参考依据。     

耦合气溶胶双参数化方案的大气能见度数值改进算法

将气溶胶复折射率（Aerosol Complex Refractive Index,ACRI）和气溶胶粒径吸湿增长因子（Growth Factor,Gf（RH））参数化方案进行耦合,提出了一种基于Mie散射模型的大气能见度数值改进算法.并利用成都市2017年10~12月WS600一体式气象站、AURORA-3000积分浊度计、AE-31黑碳仪以及GRIMM180环境颗粒物监测仪分别观测获得的相对湿度（RH）,干气溶胶散射系数（b_sp）,干气溶胶吸收系数（b_sp）,气溶胶质量浓度（PM₁₀,PM_2.5,PM₁）及其数浓度粒径分布（N[r（RH）]）的地面逐时观测资料,通过与两种能见度计算模型（经验参数的Mie散射模型和统计模型）在不同能见度区间（<2km,2~5km,5~10km,>10km）模拟结果的对比分析,评估了该改进算法的适用性.结果表明：三种能见度计算方法均能较好地模拟出能见度的变化特征;改进算法通过本地化参数化方案更准确地估计出DACRI和Gf（RH）,从而可更准确地模拟出四类能见度区间,对应模拟值与实测值的相关系数（R）分别为0.62,0.90,0.89,0.93,平均相对误差（MRE）分别为9.86%,10.39%,9.94%,14.06%.     

ADM1模型对生物强化厌氧产甲烷体系的模拟

利用厌氧消化1号模型（ADM1）对高氨氮条件下生物强化促进厌氧消化产甲烷体系进行模拟,对原始ADM1参数进行修正,进而对修正模型进行验证.基于生物强化对厌氧消化产甲烷过程影响的实验数据,结合敏感度分析及参数意义,提出3种假设,选择乙酸半饱和系数（ks_ac）、最大比乙酸降解速率系数（km_ac）和氨氮抑制参数（KI_NH3,_Xac）对原始ADM1进行修正.模拟结果表明,3种修正模型均可对生物强化过程进行较准确的描述,其中,修正km_ac后的模型（ADM1_km_ac）对甲烷产量和挥发性脂肪酸的拟合优度最高（R² > 0.87）,说明在此过程中对km_ac的修正更有意义.模型验证表明,修正后的ADM1_km_ac模型可对生物强化技术强化厌氧消化产甲烷过程进行描述、分析及预测.     

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。     

灰色关联分析在城市污水处理厂规划改造决策中的应用

应用灰色系统理论中的灰色关联度定义 ,建立了城市污水处理厂改造的灰色决策模型 ,并对 1 1座污水处理厂进行了改造决策的综合评价 ,结果表明 ,其评价结果符合实际。     

线性规划在大气污染物总量控制中的应用研究

本文介绍了运用线性规划理论确定大气污染物最大排放量模型 ,并对大气污染物进行总量控制的初步研究。     

生态规划的回顾与展望

随着全球性生态环境问题的加剧，协调发展与自然环境的关系，寻求社会经济持续发展，已成为当今科学界所关注的一个重要课题。生态规划是实现持续发展的一个重要途径。通过生态规划来协调人与自然及资源利用的关系，可追溯到上世纪末的生态学思想家及区域规划的先驱者的著作及规划实践，并在二次世界大战前得到很大的发展。６０年代以来，随着环境问题的加剧，生态规划重新受到人们的重视，尤其ＭｃＨａｎｇ及其同事的杰出工作，使生态规划思想与方法得到广泛的应用。近年来，生态规划的发展在理论上更多地吸取现代生态学的新成果。在方法上广泛运用计算机技术与地理信息系统，从定性向定量分析与模拟方向发展。在实践上，生态规划从单一对象与目标的规划向城市、区域持续发展规划发展。可以预见，生态规划将成为持续发展研究与实践的重要工具和途径。     

厦门市饮用水源流域农业环境污染控制系统的规划研究

本之系统地研究了厦门市饮用水源流域的区域性农业环境污染问题,通过对人、畜和土壤-作物等三个子系统进行综合考察分析,建立一个满足一定环境约束的、以取得最高经济效益为目标的系统优化模型,从而由大量数据的调查运算,寻取最优农业环境规划方案。     

可持续环境与发展规划的途径及其有效性

当人们对一些经典概念和模式，如经济最优化模式、生态最适模式、最低安全标准、承载力概念等提出疑问之后，环境与发展规划的方法论也随之面临着严峻的挑战。本文指出：①以经济最优化和生态最适模式指导规划都是非常局限和困难的，规划决不是一个环境和经济决定论的过程，而是一个可辩护的过程；②环境可能会对发展产生所谓的“顶极的”“绝对的”制约，对此，规划必须服从。但是，这种“顶极的”和“绝对的”界线是很难确切定义的，也往往是难以操作的，因而其在环境与发展规划中的意义是相当有限的。必须寻找一些新的有效的战略使规划过程具有可辩护性和可操作性。如何寻求和设计这种辩护战略是可持续发展规划方法论的一个重要领域。生态安全格局途径正是在这一方向上所做的努力。     

应用ARID CROP模型对中国黄淮海地区冬小麦气候生产力的数值模拟研究

应用ＡＲＩＤＣＲＯＰ模型对黄淮海地区冬小麦气候生产力进行了数值模拟研究,给出了该地区冬小麦气候生产力Ｙｑ分布图,继而研究了水分保持最适状况时的光温生产力Ｙｗ分布状况,在此基础上给出了水分增产力Ｑ（Ｑ＝（Ｙｗ－Ｙｑ）／Ｙｑ）分布图。研究表明,黄淮海地区冬小麦气候生产力变幅在３７５０～９７５０ｋｇ／ｈｍ^２之间,总的趋势北低南高,黑龙港地区出现了一个３７５０ｋｇ／ｈｍ^２的低值区。水分是黄淮海北部地区冬小麦气候生产力的一个重要限制因子,当水分完全适宜时,南部淮河流域冬小麦气候生产力仅可提高５％～１０％,而黄淮海北部地区气候生产力则可提高７５％～１００％。用黄淮海地区冬小麦高产记录与生产力模拟值进行了对比分析,表明用ＡＲＩＤＣＲＯＰ模型对该地区冬小麦气候生产力进行研究是可行的,该研究为引黄灌溉提供了一定的理论依据。     

黄土高原丘陵沟壑区土壤侵蚀遥感定量与信息系统研究——以陕西米脂县为例

本文在调查了米脂县土壤侵蚀现状和土地利用现状的基础上,对目前由于不合理的土地利用结构和耕作方式而造成人为加速侵蚀的问题作了分析,并认为土壤侵蚀是制约黄土高原丘陵沟壑区农业经济发展的根本原因。构成黄土高原丘陵沟壑区的基本地貌组合单元是小流域,它几乎包括了该区域的所有土地类型、地貌要素以及土壤侵蚀类型。因此以小流域为侵蚀系统的研究边界,分别对峁边线以上的面蚀、细沟侵蚀区和峁边线以下的沟蚀、重力侵蚀区进行土壤侵蚀的遥感定量分析,建立相应的侵蚀定量模型。在此基础上,探讨了为土壤侵蚀动态监测、水土保持和土地资源合理利用决策服务的土壤侵蚀信息系统的设计思想。该系统以小流域为基本设计单元,侵蚀定量模型为专业接口,重点考虑了系统的地学分析和专业数学模型的建立与应用功能。     

多元集对模型在污水处理厂改造决策中应用

建立利用多元联系数集对分析方法对城市污水处理厂规划改造决策的综合评价新模型 ,并对 1 1座污水处理厂进行改造决策综合评价 ,结果表明 :多元联系数集对分析评价模型严谨 ,评价结果合理、精细、分辨率高 ,其评价结果符合实际 ,为污水处理厂规划改造决策综合评价提供一种简单而适用的评价方法     

东辽河流域土地利用变化对非点源污染的影响研究

采用国际前沿的SWAT模型及CLUE-S模型,基于3S技术和统计分析方法,分析了吉林省东辽河流域土地利用2000~2005年的土地利用动态变化,并借助于Logistic回归结果探讨了2000~2005年土地利用变化的驱动力空间特征;运用2000年和2005年土地利用数据,结合CLUE-S模型,模拟不同预测方案下东辽河流域未来20a土地利用变化情况.在此基础上,应用SWAT模型分别对研究区2025年2种情景下非点源污染负荷进行模拟.结果表明:不同的土地利用条件下,情景2比情景1的多年平均径流减少了12.26mm、泥沙减少了8.4×103t、溶解态氮减少了8.29kg、有机氮减少了9.49kg、总氮减少了8.4kg、溶解态磷减少了8.61kg、有机磷减少了7.18kg、总磷减少了7.18kg,情景2比情景1更能有效的控制非点源污染.     

土地利用系统规划和设计方法探讨

应用系统思想和生态学原理，提出了以土地─食物─人这一耦合运行发展过程研究为中心、以建立合理的土地利用系统为目标的农区土地利用规划和设计方法模型框架，其中包括：目标设计；土地评价；农业生态系统分析；土地利用系统定量化研究模拟模型；土地利用系统结构优化；土地利用系统生态设计；多层次人工控制系统设计。