基于信号改进深度学习网络的京津冀城市群二氧化氮浓度预测

在中国华北地区,二氧化氮污染仍旧不容忽视,尤其是在机动车辆密集和工业生产相对集中的京津冀城市群。运用小波分解(WD)和长短期记忆(LSTM)神经网络建立了W-LSTM组合模型,用于预测未来京津冀地区二氧化氮日均浓度和分指数。使用2014年1月—2018年5月主要大气污染物数据对组合预测模型进行训练试验,在获得最优模型参数后,使用2018年6月—2019年6月数据进行模型预测性能测试试验。结果表明,相较于传统的LSTM预测模型,W-LSTM组合预测模型具有更好的预测性能,预测结果的平均绝对百分误差为9.21%。在此基础上,使用最优预测模型对京津冀城市群2019年7月—2020年12月二氧化氮日均浓度进行了预测,并描绘了时空分布图用以表征其时空变化特征。     

基于集合经验模态分解和支持向量机的溶解氧预测

应用集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机(SVM)相结合的方法,建立一种天然水体溶解氧浓度预测模型。首先,利用EEMD方法将溶解氧时序分解成不同频段的分量,以降低序列的非平稳性;然后,根据各序列分量的自身特征建立合适的SVM预测模型,此过程通过相关分析确定各分量输入量;最后,将各子分量预测值合成得到最终的预测结果。使用该模型对嘉陵江北温泉段的溶解氧浓度进行预测,结果表明,与传统单一的SVM和BP神经网络模型相比,该模型能有效提高预测精密度,具有良好的应用前景。     

恶臭源厂界空气中恶臭物质监测技术要点及结果分析探讨——以西安市某大型垃圾填埋场为例

建立了水杨酸-次氯酸钠法分析氨的标准曲线,通过对西安市某垃圾填埋场的实地监测,探索了恶臭气体中氨气的分析方法。分析了臭气、氨气、硫化氢之间的浓度相关性,利用本次监测数据,找出了针对该垃圾处理场的高浓度氨气样品初步分析方案。恶臭产生的主要点位为垃圾场渗滤液污水处理站及下游区域,垃圾场臭气呈现出由点源污染(作业面)到面源污染扩散的态势。     

基于小波分析与BP神经网络的PM_(10)浓度预测模型

应用小波分析和BP神经网络相结合的方法,建立大气污染物浓度预测模型。首先,利用静态小波分解将原始的大气污染物浓度序列分解为不同频段的小波系数序列;其次,将重要的气象因子和各尺度上的小波系数序列作为BP神经网络的输入;最后,对输出的各序列预测值重构,得到最终的预测结果。使用该模型对重庆市主城区某国控监测站点的PM_(10)浓度预测,结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,该预测模型的推广能力强、预测精密度高,具有良好的应用前景。     

基于神经网络模型对城市空气质量预报方法的优化研究

基于郑州市2017年1月1日—2022年2月28日环境空气细颗粒物(PM_2.5)逐日质量浓度监测数据和同期气象数据,利用反向传播(BP)神经网络构建了环境空气PM_2.5质量浓度预报模型,实现了对郑州市后1日环境空气PM_2.5质量浓度日均值进行预报。构建了考虑大气氧化性因素(情景一)和不考虑大气氧化性因素(情景二)这2种情景,并对2种情景下的预报效果进行评价。结果显示,在情景一下,各季节PM_2.5预报质量浓度与实况质量浓度的标准化平均偏差(NMB)和均方根误差(RMSE)均处于较低水平,表明预报效果均具有较好的稳定性;各季节PM_2.5实况质量浓度与预报质量浓度之间的相关系数(r)、一致性指数(IA)、准确率(Q)和级别预报准确率(G)均处于较高水平,其中Q值均>79%,G值均>80%,表明各季节PM_2.5实况质量浓度与预报质量浓度趋势的吻合程度较高。情景一各季节PM_2.5预报质量浓度与实况质量浓度的NMB和RMSE均低于情景...     

以北运河（北京段）为例模拟评估北京市“水十条”水质改善效果

基于MIKE11构建北运河(北京段)一维水质模型,以氨氮、COD为目标污染物,建立污染源与水质响应关系。以2013年为基准年,考虑不同人口疏解情景预测2020年北运河(北京段)流域人口,并结合北京市"水十条"设置减排情景方案,对2020年水质改善效果进行量化评估。模拟结果表明:北京市"水十条"可实现显著的水质改善效果,到2020年,在中人口疏解方案下,北运河氨氮、COD平均质量浓度相比2013年分别下降40.8%~77.7%、39.3%~59.7%。COD质量浓度可稳定达标,氨氮质量浓度离达标还有一定差距,但日浓度可稳定在8mg/L以下,基本消除了黑臭水体。     

基于BP神经网络的儿童卧室内灰尘PAEs浓度预测

在实测数据的基础上,以邻苯二甲酸酯(PAEs)的各类影响因素为自变量,PAEs浓度为因变量,采用Back-propagation(BP)神经网络建立儿童卧室内PAEs浓度预测模型.结果表明,该模型的预测效果较理想,其中,STD比值均＞0.5,NMB均接近0,EMR均＜19％.以室内环境与儿童健康(CCHH)课题组天津地...     

大气痕量有机硫化物的光电离色谱法测定及硫酸铵在湿浸土壤中释放有机硫化物的研究

采用国产光电离色谱仪(GC-PID)对有机硫化物:乙基硫醇,二甲基硫,二甲基二硫进行了分离分析,其最小检知量在亚微克/升级,并对北京郊区的某些天然源环境样品进行了有机硫化物浓度的测定,实验数据证实,在鸡场,猪场,水稻田与塑料蔬菜大棚等环境大气中含有机硫化物。研究了硫酸铵作为氮肥加入到水浸土壤中后,由于缺氧而生成有机硫化物的现象,观察了其对有机硫化物的释放规律及硫酸铵与葡萄糖分别作为硫源与碳源对有机硫化物生成的影响,实验结果认为:硫酸铵在五种不同类型的水浸土壤中(环境温度25℃),均可解离释放出有机硫化物,随其在土壤中加入量的增多,释放气中的有机硫浓度增加,二甲基硫的释放量最大。     

化学检测实验室线性最小二乘法校准的不确定度评定

化学检测中的相对测量、分析方法或分析仪器通常是通过观察被分析物不同浓度x的响应值y来表征的。在大多数情况下,被认为是线性关系(限于直线线性段),即y=a+bx(1)　　利用该线性关系,根据样品中被分析物产生的响应值yobs,由下式得出其浓度xpred:xpred=(yobs-a)/b　　一般通过一组n(≥5)数值(xi,yi)的加权或不加权最小二乘法回归来确定截距a和斜率b。1　主要不确定度来源(1)测量y时的随机变化,既影响标准响应值,又影响被测量的响应值yobs;(2)导致标准赋值xi误差的随机效应;(3)xi和yi可能受恒定的未知偏移的影响,如连续稀释标准储备液产生…     

石家庄市空气颗粒物污染与气象条件的关系

利用2013—2014年石家庄市环境监测中心PM_(2.5)、PM_(10)逐时监测资料、同期的石家庄市地面气象观测站常规观测资料以及环境监测梯度站2013年1月各层PM_(2.5)和PM_(10)逐时观测资料,分析了PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度的时空分布特征及与气象要素的相关关系。结果表明:石家庄市PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度及两者的比值均为冬季和秋季较高;在水平分布上,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度为市区西部高于东部;在垂直分布上,随着高度的增加,PM_(2.5)和PM_(10)平均质量浓度先上升后下降;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与相对湿度呈正相关,其中PM_(2.5)的质量浓度与相对湿度相关性更高;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与风速呈负相关,随着风速的增大,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度呈下降的趋势,但当风速大于5 m/s时,PM_(10)的质量浓度随着风速增大而上升,出现扬尘污染,总体来讲,刮西北风时PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度较高,刮东南风时PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度较低,这与风向和风速的日变化有关;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与降水呈负相关,随着降水的增加,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度呈下降的趋势。     

Development of an integrated sensor to measure odors

Odorous air samples collected from several sources were presented to an olfactometer, an electronic nose, a hydrogen sulfide (H(2)S) detector and an ammonia (NH(3)) detector. The olfactometry measurements were used as the expected values while measurements from the other instrumentation values became input variables. Five hypotheses were established to relate the input variables and the expected values. Both linear regression and artificial neural network analyses were used to test the hypotheses. Principal component analysis was utilized to reduce the dimensionality of the electronic nose measurements from 33 to 3 without significant loss of information. The electronic nose or the H(2)S detector can individually predict odor concentration measurements with similar accuracy (R (2) = 0.46 and 0.50, respectively). Although the NH(3) detector alone has a very poor relationship with odor concentration measurements, combining the H(2)S and NH(3) detectors can predict odor concentrations more accurately (R (2) = 0.58) than either individual instrument. Data from the integration of the electronic nose, H(2)S, and NH(3) detectors produce the best prediction of odor concentrations (R (2) = 0.75). With this accuracy, odor concentration measurements can be confidently represented by integrating an electronic nose, and H(2)S and NH(3) detectors.     

环境空气中异味物质的监测、评价与溯源

针对环境空气中异味物质及其特点,从嗅辨法和成分浓度分析法2个方面,介绍了异味物质的监测方法,并比较了各方法的适用性。从臭气浓度、强度、恶臭厌恶度、相对气味活度值以及模型预测等方面,描述了异味物质特有的评价方法;从对照标准限值、臭氧生成潜势以及健康风险评价等方面,描述了异味物质普适性评价方法。指出可通过实地调查与监测、污染谱图和源解析模型等方法识别异味物质的来源。提出了环境空气异味的监测调查建议,包括采用多种技术、提高异味物质的快速初辨能力以及监测水平,研制更多的方法标准和控制标准、科学监管异味污染物等。     

基于深度全连接网络Himawari-8卫星气溶胶反演研究

利用葵花8(Himawari-8,H8)16个波段数据、卫星、太阳角度数据和深度学习技术,提出一种基于深度全连接网络(Deep Neural Networks,DNN)模型的AOD遥感反演方法(Himawari-DNN).该方法直接建立H8影像本身与AERONET站点AOD数据间的关系,可避免传统AOD遥感反演方法中复...     

改进模糊综合评价和主颜色提取模型对河道黑臭独立评价

为实现水体黑度和臭度的独立评价,以四川省11个市17条黑臭或曾黑臭的河道为研究对象,利用相关性分析法、主成分分析法,提取出影响河道水体黑度和臭度的特征因子,采用改进模糊综合评价法和基于K-均值聚类的主颜色提取法搭建出黑臭程度独立评价模型。结果表明：影响河道水体发黑的特征因子是总铁、COD和DO;影响河道水体发臭的特征因子是COD、NH₃-N、TP和DO;改进模糊综合评价和主颜色提取模型对河道黑度和臭度的独立评价与实测值误差基本在一个等级以内的准确率为85.7%。河道的黑臭程度独立评价模型的确定能够实现对城市河道水质更为客观与快速的评价,为黑臭水体针对性治理与水质提升提供理论依据。     

有机硫自动分析仪在石化园区环境空气监测中的应用

有机硫化物是环境空气典型恶臭物质,因环境浓度低和化学稳定性差,其定性定量分析是公认的难题。研究筛选5台市场主流有机硫自动分析仪,在石化园区开展实测以考察仪器在复杂环境下的适用性。结果表明:各仪器能对环境空气中有机硫物质持续有效监测,多数仪器所测甲硫醇、甲硫醚、二甲二硫醚和二硫化碳浓度的时间变化趋势较一致,其中D和E仪器的4种有机硫监测数据均呈显著相关,其相关系数分别为0.67、0.80、0.67和0.70(P0.01)。不同仪器测得有机硫数据呈正偏态分布,但浓度分布区间差异较大,表明部分仪器对污染物的富集、脱附和检测等环节仍需改进。D和E仪器监测的有机硫浓度明显升高时,监测点位附近的GC-FID/PID测得总挥发性有机物浓度较其他时段升高,且周边区域异味投诉量增加,说明这2台仪器监测数据能较好地反映该园区有机硫化物的污染特征。研究可为石化园区有机硫自动监测仪的设备选型提供依据。     

石化污水处理场排放废气中有机污染的分析与评价

采用预浓缩、气相色谱-质谱联用及脉冲火焰光度检测的方法对石化污水处理场排放的废气污染物进行了定性与定量分析,并采用相应的污染物排放标准及其人体感知嗅阈值进行了污染程度评价.结果表明,污水处理场在各个采样点位均有挥发性有机污染物和恶臭污染物检出,其中以污水进口最为严重.从检出物的浓度水平而言,苯系物和恶臭污染物均存在超标现象,而且检出的恶臭污染物浓度水平远高于人体感知嗅阈值.     

工业城市有机化工异味应急监测快速溯源

结合淄博化工园区有机化工异味的应急监测,研究了工业城市有机化工异味的快速溯源。针对多种异味混杂,现场利用便携式GC-MS对空气中引起异味的有机化合物进行定性和定量,结合三点比较式臭袋法测定厂界臭气浓度值,根据风向,对照企业污染物名单快速溯源,并根据测定结果和厂界臭气浓度限值对排污企业进行行政处理。