基于LSTM-GCN的PM2.5浓度预测模型

应用机器学习算法开展空气质量预测已成为当前研究热点之一,空气质量监测数据具有显著的时空特征,即具有时间维度时序特征和空间维度传输演化特征。面向空气质量监测数据,联合LSTM提取的时间特征和GCN提取的空间特征,提出预测PM_2.5浓度的LSTM-GCN组合模型。以北京市35个空气质量监测站2018—2020年监测数据进行仿真实验,并将LSTM-GCN模型与LSTM模型、GCN模型以及时空地理加权回归模型(GTWR)进行对比,结果显示:LSTM-GCN模型相较于LSTM模型均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)分别降低了11.68%、7.34%;相较于GCN模型RMSE、MAE分别降低了40.22%、36.37%;相较于GTWR模型RMSE、MAE分别降低了17.52%、23.69%,表明所提出LSTM-GCN模型在准确率上有所提升。用LSTM-GCN模型预测2021年1—7月PM_2.5浓度,结果显示预测效果较好。     

CFCs生产企业废水及产品成分快速检测分析

采用车载GC-MS技术,建立了顶空-GC-MS方法对CFCs产品组分及排污废水中三氯一氟甲烷、二氯二氟甲烷、四氯化碳等成分进行监测分析,实现了快速鉴定企业是否违规生产CFCs相关产品,对于判定企业是否违规提供技术依据。同时,采用顶空-GC/ECD方法对废水中的四氯化碳进行定量分析,以排查企业是否超标排污。     

基于数值模式的环境空气质量预报影响因素和改进方法

数值预报是各地开展环境空气质量业务预报的主流预报方法之一。模式预报产品、基础输入资料、外部技术支持、主客观预报偏差和预报命中概率等诸多因素均会不同程度地影响数值模式预报效果,研究探讨了上述因素对数值模式预报效果的影响及其针对性的改进方法,以期降低预报偏差,改善业务预报整体效果,为各地提高业务预报质量提供方法思路和技术参考。     

印度尼西亚M_s≥7.8强震时空对称特征及其趋势判断

在灾害的综合研究中,自然灾害风险评价是灾害研究的一个热点领域。对自然灾害进行准确的趋势判断,其理论和现实意义重大。利用可公度信息提取方法和蝴蝶结构图法对1900年以来印度尼西亚Ms≥7.8的强震进行了分析,认为印度尼西亚在2014年强震信号较强,有可能发生较大震级的地震。将地震对称性的空间表象、动力学基础及其物理机理进行有机的结合可以作为地震趋势判断的依据,为后续研究提供一些启示。     

基于IRBFNN和PCA的电网预想故障安全运行评估方法研究

为了更快速直观地监视、分析和评估故障后电网的安全运行状态,提出了基于径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络和主成分分析法(principal component analysis,PCA)的评估模型。利用带衰减因子的吸引力传播(affinity propagation,AP)聚类算法选择RBF神经网络中心和隐含层节点数,同时提出了扩展的电网运行状态安全评估指标,利用越限指标权重和指数阶数避免了安全评估的遮蔽现象,利用主成分分析选取RBF神经网络的输入矢量特征,最后通过IEEE-30节点仿真算例验证了所提模型的有效性。     

2015~2021年青藏高原地表臭氧时空变化及驱动因素分析

基于青藏高原12个城市2015~2021年的大气污染监测数据和气象数据,分析了青藏高原地表臭氧（O₃）时空分布格局. 采用KZ滤波将O₃-8h原始序列分解为不同时间尺度的分量,并利用气象变量的多元线性回归定量地分离出气象和排放的影响. 结果表明,2015~2021年青藏高原12个城市地表ρ（O₃-8h）均值为78.7~156.7 μg·m^-3,O₃浓度超标率（国家二级标准）为0.7%~1.5%. O₃-8h月浓度变化呈单峰倒“V”型和多峰“M”型,浓度峰值出现在4~7月,谷值多出现在7月、 9月和12月. 经KZ滤波分解的O₃-8h短期、季节和长期分量对12个城市O₃-8h原始序列总方差的贡献率分别为29.6%、 51.4%和9.1%. 从整个区域看,2015~2017年气象条件对青藏高原O₃降低不利,使得O₃-8h长期分量升高0.2~2.1 μg·m^-3. 2018~2021年气象有利于O₃浓度降低,导致O₃-8h长期分量降低0.4~1.1 μg·m^-3. 气象条件增加了阿里、拉萨、那曲、林芝、昌都、海西和西宁的O₃-8h长期分量,其平均贡献率为30.1%. 气象条件降低了日喀则和果洛的O₃-8h长期分量,贡献率分别为359.0%和56.5%. 阿里、日喀则、那曲、海西和西宁O₃-8h长期分量的上升可能是由于PM_2.5长期分量快速下降[4.04 μg·（m³·a）^-1]导致.     

不同污染等级下阳泉市PM2.5传输特征和潜在源区分析

利用2020~2022年阳泉市的PM_2.5监测数据、NCEP数据及对应时刻天气形势分析的气象资料,采用 HYSPLIT4 后向轨迹模式,引入多站潜在源贡献因子分析法（MS-PSCF）和轨迹密度分析法（TDA）,对阳泉市PM_2.5传输通道和潜在源区分区域、分级别研究. 结果表明：①阳泉市PM_2.5污染主要集中在阳泉和平定,盂县相对较轻,阳泉和平定的不同污染等级天数占比及PM_2.5浓度的平均值和最高值均要明显比盂县高,PM_2.5分布特征与本地特殊地形密切相关. ②小风天气下不同污染等级PM_2.5污染次数最多、PM_2.5浓度最高;东西向区域输送对阳泉和平定PM_2.5污染次数和PM_2.5浓度影响明显,且偏东风贡献显著;盂县中度以上天气以本地污染源影响为主. ③中度以上污染天气生成维持的地面形势主要有4种,暖低压型（22%）、高压前部（底部）型（54%）、高压后部型（14%）和均压场型（10%）,高压前部（底部）型是造成PM_2.5浓度升高的主要地面形势;高空形势主要有2种,平直西风气流型（78%）和西北气流型（22%）,平直西风气流型是造成PM_2.5浓度升高的主要高空形势. ④MS-PSCF和TDA分析法得出的PM_2.5不同污染等级的传输通道和潜在源区结果具有一致性,PM_2.5主要传输通道为东北、东南和西北通道,东北和东南通道为短距离传输,是造成PM_2.5浓度增加的主要路径,西北通道与西北沙尘传输通道一致,属于长距离传输;PM_2.5主要的污染潜在源区位于河北中西部与东南部、河南东北部及其与山东西南部交界处、山西东南部.     

Transformations of particles, metal elements and natural organic matter in different water treatment processes

Characterizing natural organic matter （NOM）, particles and elements in different water treatment processes can give a useful information to optimize water treatment operations. In this article, transformations of particles, metal elements and NOM in a pilot-scale water treatment plant were investigated by laser light granularity system, particle counter, glass-fiber membrane filtration, inductively coupled plasma-optical emission spectroscopy, ultra filtration and resin absorbents fractionation. The results showed that particles, NOM and trihalomethane formation precursors were removed synergistically by sequential treatment of different processes. Preozonation markedly changed the polarity and molecular weight of NOM, and it could be conducive to the following coagulation process through destabilizing particles and colloids; mid-ozonation enhanced the subsequent granular activated carbon （GAC） filtration process by decreasing molecular weight of organic matters. Coagulation-flotation and GAC were more efficient in removing fixed suspended solids and larger particles; while sand-filtration was more efficient in removing volatile suspended solids and smaller particles. Flotation performed better than sedimentation in terms of particle and NOM removal. The type of coagulant could greatly affect the performance of coagulation-flotation. Pre-hydrolyzed composite coagulant （HPAC） was superior to FeCl3 concerning the removals of hydrophobic dissolved organic carbon and volatile suspended solids. The leakages of flocs from sand-filtration and microorganisms from GAC should be mitigated to ensure the reliability of the whole treatment system.     

巢湖流域河流鱼类群落的时空分布

基于2013年4月和10月对巢湖流域66个河道样点的调查数据,初步研究了巢湖流域河流鱼类群落的时空变化特征。主要研究结果显示,鱼类多样性无显著性的水系间、生态分区间的变化,但随季节和河流级别显著变化:10月份的个体数显著高于4月份,2级河流的物种数和个体数均显著大于1级、3级和4级河流。鱼类群落结构的季节动态显著,随生态分区显著变化,但不受水系、河流级别的显著影响。在二级生态分区水平上,仅西南森林生态亚区的鱼类群落结构与其他5个生态亚区的显著差异;宽鳍鱲、吻虾虎鱼等在西南森林生态亚区具有更高多度,而鲫、鰐、鲤等物种在其他生态亚区多度更高。     

气候变化和人类活动对丹江口入库径流的影响及评估

科学估算气候变化和人类活动对河川径流的影响,可以更为合理地规划利用地球水资源。针对丹江口水库入库径流的减少问题,分别采用Mann-Kendall方法和Pettitt检验,对1960~2012年间丹江口水库入库径流的年际和年内变化趋势进行了分析,并与同时期汉江上游20个地面观测站的降水、气温的年际和年内演化趋势进行了比较,从气候变化和人类活动影响的两个方面分析了入库径流减少的原因。在此基础上,利用气候弹性模型分别估算了气候变化和人类活动对径流的影响度。结果表明:近年来丹江口入库径流的减少主要受春季和秋季径流减少的影响,在春季径流的减少总量中,气候变化的贡献度为67%,人类活动为33%;秋季径流的减少总量中,气候变化的贡献度为88%,人类活动为12%。气候变化是导致丹江口入库径流减少的主要原因。