基于CMAQ模式和自适应偏最小二乘回归法的中国地区PM2.5浓度动力-统计预报方法研究

采用CMAQ模式和自适应偏最小二乘回归法相结合的动力-统计预报方法,对2014年1—12月全国252个环境监测站的PM_(2.5)浓度逐时预报值进行了滚动订正,分析了订正前后PM_(2.5)浓度的时空变化特征,重点研究该方法在中国不同地区不同季节的适用性.结果表明:CMAQ模式预报的PM_(2.5)浓度年平均和秋冬季季节平均偏差表现为非均匀空间分布特征,即辽宁、山东部分地区、川渝地区及华中、华东、华南大部分地区预报偏高,京津冀和西部大部分地区预报偏低;订正后PM_(2.5)浓度与实测值的空间分布较一致,上述偏高和偏低地区的PM_(2.5)浓度预报误差显著减小;秋冬季PM_(2.5)浓度预报和订正偏差均大于年平均值.全国区域平均PM_(2.5)浓度实测值存在明显的季节变化特征,1—3月和11—12月较大,其他月份较小;PM_(2.5)浓度预报误差较大,多数时刻预报偏低,尤其是1—3月和11—12月偏低较明显;订正后PM_(2.5)浓度与实测值较接近,而且时间变化趋势较一致,秋冬季PM_(2.5)浓度预报和订正偏差亦明显大于春夏季.秋冬季4个重点污染区域中,京津冀地区PM_(2.5)实测浓度的区域平均值较大,川渝地区次之,长三角和珠三角地区较小;珠三角地区PM_(2.5)浓度预报和订正效果较好,川渝和长三角地区次之,京津冀地区相对较差;经滚动订正后,全年和秋冬季时段PM_(2.5)浓度订正值与实测值的相关系数均显著增加,误差显著减小,尤其是秋冬季订正效果较好.川渝地区的订正改进幅度最大,长三角和京津冀地区次之,珠三角地区较小.本文方法均适用于非污染日和污染日全国范围的PM_(2.5)预报浓度订正,两种天气过程PM_(2.5)浓度的订正效果均较好;该方法对于改进京津冀地区污染日的PM_(2.5)浓度预报更有效,其他3个地区非污染日的订正改进效果优于污染日.本文研究结果可为改进空气质量预报、重霾污染天气预警和防治提供新技术途径和科学依据.     

基于自适应偏最小二乘回归法的CUACE模式污染物预报偏差订正改进方法研究

针对GRAPES-CUACE模式预报的6种常规污染物浓度,采用非线性动力统计-订正方法——自适应偏最小二乘回归法,建立了中国不同地区的CUACE模式预报偏差订正模型,采用多种敏感性试验优选了不同季节各区域的最优自变量组合方案,并对2016年1—3月、11—12月全国342个城市PM_(2.5)浓度预报值进行了滚动订正检验,分析了订正前后PM_(2.5)浓度的时空变化特征,重点分析了该方法在京津冀、长三角、珠三角、川渝地区等关键区域的适用性及其改进效果.结果表明:(1)CUACE模式预报PM_(2.5)浓度普遍低于观测浓度,且与实测值的相关系数较低;CUACE 15 km分辨率模式PM_(2.5)浓度预报效果优于54 km分辨率模式,其中长三角地区改进最显著,珠三角和京津冀次之,川渝地区预报效果较差.(2)订正后的PM_(2.5)浓度更接近于实测值,订正后误差明显减小,相关系数明显提高,而且订正值与实测值的散点集中分布于对角线附近.(3)长三角地区PM_(2.5)浓度订正效果最好,准确率可达72.3%;珠三角地区次之,准确率为66.3%;京津冀和川渝地区订正效果稍差,但准确率亦可达63.6%和62.6%.(4)订正后污染日和非污染日的准确率、相关系数分别提高了57.5%和25.9%、304.8%和15.2%;绝对平均偏差、均方根误差分别减小了38.9%和18.7%、21.8%和8.5%.(5)针对北京、上海、广州、乐山的不同重污染过程,订正后的平均绝对误差分别减小了12.07%、46.63%、36.66%、17.71%,相关系数分别提升了25.86%、22.22%、16.92%、162.5%,说明该订正方法适用于不同地区的不同重污染过程的预报.     

预测铜生物毒性的偏最小二乘回归模型

以黄河水体中的铜作为典型污染物,单细胞淡水藻斜生栅藻作为实验生物,应用偏最小二乘回归方法建立了铜的生物毒性预测模型.结果表明,黄河水体中阳离子(K⁺、Na⁺、Mg²⁺)浓度与铜的半抑制浓度(EC₅₀)成负相关,而水体中的DOC、碱度和阴离子浓度与铜的EC₅₀成正相关;影响铜的生物毒性的主要因子是DOC、pH值、碱度和温度.     

建立基于土地利用的交通发生量模型的研究

针对出行生成预测中变量众多以及多重相关性问题,以常州调查数据为样本,分别采用逐步回归分析方法和偏最小二乘回归(PLSR)方法,建立基于土地利用形态的交通发生量模型.并对两者建模方法进行分析比较,结果表明PLSR能有效地解决变量多重相关性问题,模型意义清晰,效果显著.     

一种基于STIRPAT模型的民航业碳排放预测方法

借鉴STIRPAT模型,选取运输总量、每千吨运输量运送的距离、每千吨公里油耗三项因素作为自变量,以1996—2011年的指标数据为样本,运用偏最小二乘回归方法构建了我国民航碳排放预测的STIRPAT模型,并对2012—2015年我国民航碳排放进行测算和预测,最后基于情景假设与分析从减少燃油消耗和不断提高燃油效率的方面给出了减碳的建议。     

湿法脱硫入口SO_2浓度对脱硫效率影响的非线性回归分析

通过对太原二电厂11号FGD现场168运行数据采用一元非线性回归分析和基于距离判别法的多元非线性回归分析两种不同的分析方法,利用最小二乘曲线拟合法建立了不同出口SO2浓度范围内的入口SO2浓度与脱硫效率的非线性回归方程,为实际运行过程中脱硫效率的预测和分析提供理论依据。此外,分析了入口SO2浓度对脱硫效率的影响,为运行人员在实际运行过程中提高脱硫效率而提供控制思路。     

湖北恩施地区土壤重金属高光谱反演模型研究

文章以恩施地区土壤重金属As、Cd、Cr、Pb、Cu、Zn为研究对象,利用ASD地物光谱仪采集土壤光谱数据,在光谱预处理和相关分析的基础上,采用偏最小二乘回归(PLSR)方法,构建土壤重金属含量与光谱的反演预测模型.结果 表明,平滑处理、一阶导数、去趋势、归一化处理散射校正(SNV)4种光谱处理方法组合使用可以有效地提高模型反演精度;通过对PLSR模型RMSEC、RMSECV、RMSEP、R2Cal 、R2CV 、R2Pred、6种参数分析发现,As、Pb、Cu相比Cd、Cr、Zn在PLSR模型中的测误差值较小且模型的相关性较高,说明模型可以预测As、Pb、Cu 3种元素,该研究为后期采用高光谱遥感影像数据快速监测恩施地区土壤重金属污染情况提供了技术参考.     

鄱阳湖沉积物重金属污染影响因素分析——基于STIRPAT模型

为探究人类活动对鄱阳湖沉积物重金属污染的影响,于2017年10月在鄱阳湖入口、出口及湖区布设20个采样点位,开展鄱阳湖沉积物重金属表层及垂向分布特征调查,评价其潜在生态风险.利用¹³⁷Cs和²¹⁰Pb计年法推算出鄱阳湖沉积物的平均沉积速率,并结合柱状分层样品重金属含量,得出具体年代的重金属蓄积特性.基于STIRPAT模型,通过偏最小二乘回归分析得到鄱阳湖沉积物重金属演变与总人口数量、城镇化率、实际人均GDP、绿色专利申请数、第二产业占比、第三产业占比6种社会经济指标的多元非线性模型.结果表明：（1）鄱阳湖表层沉积物重金属Cu污染最为严重且生态风险程度最高, 地累积指数为“强”或“中-强”污染范畴,单因子潜在生态风险指数平均值为47.25,属于“中等”生态风险.整个湖区的总潜在生态风险指数RI平均值为107.07,表明鄱阳湖表层沉积物重金属总体处于低生态危害水平.（2）1988~2017年总人口数量是影响鄱阳湖沉积物重金属Cd和Cu污染的最主要正向因素,其他正向因素为第二产业占比、第三产业占比、城镇化率及实际人均GDP,绿色专利申请数所反映出的区域绿色技术创新能力及环保研发投入对鄱阳湖沉积物重金属Cd、Cu污染具有负相关关系.     

基于PLS的火电二氧化硫减排因素分析研究

以四川省为例,以火电二氧化硫排放量作为因变量,对不同时间、不同地区的样本采样,采用偏最小二乘回归分析方法,建立自变量的偏最小二乘回归模型.该模型综合了多元回归分析、主成分分析及典型相关分析,很好地解决了由变量多重相关性、样本点少于自变量个数等引起的模型预测精度不高的问题,同时也避免了使用普通最小二乘回归方法所引起的模型回归系数异常的问题.结果显示,所建模型解释能力强、预测精度高,能为相关部门制定二氧化硫减排措施提供科学的依据.     

城市生态经济系统模型构建与分析

根据城市生态经济系统(UrbanEco-economicSystem,UEES)运行规律和系统调控的目标,建立了UEES指标体系.以宁波市为例,采用偏最小二乘算法构建了UEES模型.本例中,模型的Q2cum值为0·996,表明其具有较好的稳定性和预测能力.计算结果表明,到2007年、2012年和2020年,宁波市国内生产总值将分别达到2588×108元、3250×108元、5261×108元;万元国内生产总值能耗、城市化水平与产业结构是影响经济规模扩大的主要因素,万元工业产值废水排放量和SO2排放量与经济规模呈显著的负相关关系.在此基础上,提出了宁波生态市建设过程中经济发展的若干建议.     

基于投入产出非线性模型的能源强度情景优化

节约资源在我国的"十一五"规划中已经上升到了基本国策的战略地位,降低能源强度是资源节约的一项具体体现。论文以行业最终需求为决策变量,以2010年能源强度最小为目标,构建了一个基于投入产出的能源强度非线性优化模型。在此基础上,设计了三方案九情景和一个强化节能情景,并采用遗传算法对模型进行求解。研究结论表明:如果不采取强化节能情景,能源强度的最优值区间为0.999 6~1.136 4 tce/104元,没有实现2010年能源强度降低20%的目标。如果实行强化节能,2010年能源强度可下降到0.943 9 tce/104元,相比2005年下降了21.75%,实现了"十一五"规划节能降耗20%的目标。     

耦合观测数据-模型计算-案例分析的臭氧综合预报方法

当前臭氧模式预报和统计预报的技术难以满足不同地域精细化环境管理需求,亟需构建稳定性高、实用性强的本地化臭氧预报方法. 本研究通过构建臭氧预报工作流程并明确臭氧预报流程中相关技术参数和要求,以陕西省及其省会城市—西安市为例分析历史气象和环境空气质量数据,获取陕西省臭氧污染规律以及西安市不同气象条件下臭氧等级分布规律和典型案例预报要点,确立人工订正经验技术集的方法,明确案例库构建、会商和预报回顾机制的相关要求,旨为臭氧预报模式的本地化提供科学的技术路线. 结果表明:通过臭氧预报效果评估与结果择优、人工订正、预报会商及预报结果回顾所组成的臭氧业务化预报工作流程具备切实可行性;此外,陕西省臭氧浓度与相对湿度、气压和风速均呈显著负相关,与温度呈显著正相关,臭氧预报时应重点关注日均温度大于28 ℃、日最大温度大于34 ℃、相对湿度小于57%、气压低于959 hPa、风速小于2.3 m/s的气象条件下的臭氧等级.      

基于WRF-CMAQ/ISAM模型的榆林市夏季O3来源解析

为了更清楚地了解榆林市夏季臭氧污染来源,提出科学的治理建议,利用WRF-CMAQ模型对2019年7月榆林市和周边地区(包含太原市、西安市、银川市和呼和浩特市等省会城市)的O₃浓度进行模拟;利用ISAM模块,对榆林市一次重污染过程的O₃和其前体物NO_x、 VOCs来源进行量化.结果表明,重污染日榆林市的O₃主要来自模拟区域外的远距离传输(55.5%),其次是模拟区域内前体物的光化学反应生成(20.6%,榆林市、山西省、内蒙古自治区和陕西省依次为10.0%、 5.0%、 2.3%和2.1%,甘肃省、宁夏回族自治区和河南省合计为1.2%)和初始条件(0.3%),剩余来源(23.6%)未能被成功标记;榆林市处于VOCs控制区,其VOCs由烷烃(76.5%)、酮类(9.2%)和其它种类的VOCs(14.3%)构成,VOCs来源有模拟区域内的污染源排放(45.6%,榆林市、山西省、内蒙古自治区和陕西省依次为22.0%、 11.4%、 6.3%和5.1%,甘肃省、宁夏回族自治区和河南省合计为0.8%)和模拟区域外...     

基于ARIMA模型的PM_(2.5)预测

PM2.5的精确预测是大气污染评价和治理的关键性工作。本文针对PM2.5浓度变化的时间序列分布特征,结合环境监测站提供的相关数据,应用自回归移动平均模型(ARIMA(p,d,q))预测短期PM2.5的日平均浓度。结果表明:由于PM2.5浓度变化受气象场、排放源、复杂下垫面、理化生过程的耦合等多种因素的影响,不同时段内的变化模式存在巨大差异,因此采用分时段序列预测模型可以提高PM2.5的预测精度;通过将分时段序列模型与灰色GM(1,1)模型和全年时间序列模型的预测结果进行对比,发现该模型预测效果更好。     

基于环保管理的工厂模型及建模方法研究

基于石化企业环保管理业务现状和需求,从环保信息化实现角度提出从环保管理的组织机构、区域和节点3个层面构建环保工厂模型,保证企业环保管理信息建立在统一规范标准的模型上,并为企业环保信息的标准化和环保数据核算口径的一致性奠定基础,从而有效支撑企业环保管理和科学决策。     

基于物理模型的电磁环境数据采集与预测

简要介绍舰船电磁环境特性及预测的常用方法,提出一种基于物理模型试验的电磁环境数据采集与预测方法,并进行了系统设计与实现.该方法具有一定的通用性,不仅能对舰船电磁环境进行预测分析,还可为其它装备电磁环境的模拟与分析提供思路.     

基于修正组合模型的青海省城市需水量预测

根据城市用水量系统具有非线性和随机波动性的特点,为了充分发挥组合灰色神经网络预测模型能够综合单变量预测及非线性处理的优势,同时降低组合权系数计算方法的不确定性对模型预测效果的影响,论文提出了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型。将其应用于1980—2009年青海省城市用水量序列的拟合分析,并预测其2010、2015以及2020年的城市需水量。结果表明:基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型预测结果的误差更小,精度更高。     

自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。     

基于裂区设计的大气能见度拟合及预测模型

通过收集分析广州能见度及影响因子数据的特征,使用R-project统计软件作为建模工具,采用多层裂区实验构建模型基本框架,选择影响显著的因子进行变量变形处理,对年、月、日、小时的数据特征进行层层分割设计,并在对应层次引入代表时间含义的虚拟变量以提高模型的表征水平,加入二次项、交叉项等提高模型的精度,得到拟合度高、适用性强的能见度拟合及预测模型。     

基于ELM网络的污水处理COD值预报模型研究

通过对沈阳某污水处理厂的叶轮气浮法污水工艺进行研究分析,得知其过程具有多变量、非线性和时变等特性,这些特性对于处理后水质的COD值准确检测非常重要。COD值的在线检测设备通常有一定滞后,影响了现场对水质的控制和提高,为此采用ELM网络来建立COD值的预报模型,并通过MATLAB软件进行了仿真研究,仿真结果表明该模型具有较好的预报效果。