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SO2排放指标分配方法研究及在我国的实践 总被引:8,自引:3,他引:8
SO2排放指标的合理分配是实施总量控制、排污许可证制度和排污权交易的重要基础.通过对环境质量反演法、历史数据法、排放绩效法和拍卖法等排污指标分配方法优缺点和适用条件的研究,得出基于排放绩效的分配方法较为适用于电力行业,并在江苏省电力行业中进行了成功实践. 相似文献
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北极楚科奇海、白令海上空大气气溶胶铅浓度及同位素研究 总被引:7,自引:0,他引:7
北极楚科奇海大气气溶胶中铅浓度为 0 1 7~ 0 96ng·m-3,平均值为 0 4 6± 0 2 7ng·m-3.气溶胶铅同位素地球化学示踪和铅的富集因子计算 ,揭示北极楚科奇海和白令海上空大气中的铅可能主要由两个端元组分混合而成 ,这两个端元一是来自北美如美国和加拿大具高同位素比值的工业释放铅 ,另一个是源于俄罗斯及其远东如立陶宛、乌克兰、阿塞拜疆、哈萨克斯坦、蒙古和亚洲如日本、韩国、中国和越南 .铅的总沉降通量计算表明 ,北极楚科奇海和白令海铅的入海通量平均值为 0 0 2mg·m-2 ·a-1 ,与南太平洋相当 ,略低于北印度洋和南大西洋 ,大大低于波罗的海、北海、地中海等近岸海域 相似文献
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PM2.5浓度的预测对于大气污染治理、改善环境质量等起到重要作用。受气象条件变化与大气污染物排放等多种因素的交叉影响,PM2.5预测通常易受突变事件及噪声数据干扰。因此,基于对气象条件以及大气污染物与PM2.5的相关性分析,提出阶段式时序注意力网络模型(staged temporal-attention network,STAN),该方法融合多段注意力学习模块与循环神经网络,建模气象因素与大气污染物对PM2.5浓度的交叉影响。统计分析北京市、上海市、广州市预测结果的绝对误差值,可知:1)对比广泛使用的单一类模型支持向量机(support vector machine,SVM)、长短期时序记忆方法(long short-term memory,LSTM)和多层感知机(multilayer perceptron,MLP),STAN可达到10%以上的性能领先;对比最新的融合类模型U型网络(U-net),STAN领先了7%的优势。2)以北京市冬季预测结果为例进行统计分析,STAN的预测值与实测值之间的拟合系数可有95.2%的性能领先。此外,在鲁棒性分析中发现,STAN在含有10%噪声的数据上进行预测,误差上升幅度仅为9.3%。结果表明:注意力机制与时序学习模块相结合能够深度挖掘PM2.5变化规律并抑制噪声数据,且STAN模型可以进行PM2.5浓度的鲁棒预测。 相似文献
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西笤溪流域重金属污染磁学研究及多元分析 总被引:10,自引:0,他引:10
对西苕溪流域的土壤样品及部分太湖近岸表层底泥样品,进行了环境磁学测试与化学分析.采用指标聚类分析,抽取磁化率、S比值和Cr、Fe、Pb、Sr、Ti、Zn含量等8个典型指标.再应用模糊C均值聚类分析,分辨出了4种不同的样品类型和两种不同的人类活动响应.取自丘陵山地的第一类样品,以强的磁化率、高的S比值和低的Sr、Ni和Zn含量为特征,代表了流域的自然背景.分布在河谷平原农耕区的第二类样品,磁化率、S比值以及重金属含量都很低,反映了农业活动对环境的影响.而分布在滨湖平原和东苕溪流域的第三类样品,Sr、Ni和Zn含量最高,反映了工业活动对环境的影响.代表丘陵与平原过渡带的第四类样品,其磁参数和重金属含量介于丘陵山地与平原之间.由于流域的磁背景场很高,且人类活动多元化,磁与重金属的相关性差,因此单一的磁化率不能直接指示污染状况. 相似文献
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三江源地区极端气候事件演变事实及其成因探究 总被引:8,自引:0,他引:8
利用三江源地区14个气象台站1962-2005年逐日气温、降水资料分析了该地区冷暖干湿极端气候事件的演变规律,探讨了其变化成因。研究表明:近44a来三江源地区气温等级由冷向暖转变,极端高温事件频繁发生,而极端低温事件则逐年减少,致使气温不断向着更高的均值状态持续增暖;尽管降水量干湿变化不甚显著,但降水的极端状况即严重干旱或暴雨事件均呈减少趋势,降水量的变化趋于稳定,降水变率减小;地形对极端气温、降水事件频次变幅的空间分布均有着较为显著的影响,且对后者的影响更为显著;高原季风、厄尔尼诺事件及高原积雪等因子的年际振荡是三江源地区极端气候事件发生频次波动的主要原因。 相似文献
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