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111.
基于FHWA的兰州市道路交通噪声预测模型的建立 总被引:4,自引:0,他引:4
结合美国道路交通噪声污染预测模型(FHWA)和国内学者在该方面的大量研究成果,选择兰州市主、次干道共计52条、142个监测点的建模采样数据,并应用统计学原理分析了影响道路交通噪声的各个因子与道路交通噪声的相关性,最终得出了符合兰州市道路交通特征的噪声污染统计预测模型.随后通过兰州市15个监测点的预测与实测对比验证后发现二者具有较高的一致性,此模型可应用在兰州市道路交通噪声污染的预测评价中. 相似文献
112.
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116.
利用2017年嘉善善西超级站臭氧(O3)及其前体物(NOx和VOCs)以及气象因子(温度、湿度、风速)逐小时数据,分析了2017年全年NOx和O3的变化特征以及春季(4—5月)、夏季(7—8月)NOx和气象因子对O3生成的影响,利用O3生成潜势(OFP)评估了VOCs大气化学反应活性,并通过潜在源区贡献(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)方法分析了嘉善春、夏季O3潜在源区贡献特征。研究发现:O3日变化特征为单峰结构,NOx为弱双峰结构。O3浓度在3—9月较高,春、夏季O3浓度峰值分别出现在15:00和14:00,春、夏季的NOx、O3日变化与2017年全年日变化趋势基本一致。NOx对O3存在滴定作用,且低湿高温有利于O3浓度的升高。春、夏季O3生成潜势贡献均表现为烯烃 > 芳香烃 > 烷烃,由于烯烃光化学活性较高,夏季烯烃浓度升高导致其贡献较春季增长约18.1个百分点,且夏季VOCs平均最大O3增量反应活性高于春季。PSCF和CWT分析结果表明,嘉善春季的潜在源区主要为本地、西南方向和东南方向,夏季的潜在源区主要为本地、西北方向、西南方向以及东南方向。 相似文献
117.
Xinjie Wang Yang Li Jian Zhao Hong Yao Siqi Chu Zimu Song Zongxian He Wen Zhang 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2020,14(4):56
118.
Song Yao Wang Liancheng Lv Baoliang Chang Guozhang Jiao Weizhou Liu Youzhi 《Environmental science and pollution research international》2020,27(7):7015-7024
Environmental Science and Pollution Research - In this study, porous activated carbon balls supported by nanoscale zero-valent iron composites (Fe@PACB-700) were used for the first time for the... 相似文献
119.
为了探究我国火灾空间聚集特征与影响因素的空间异质性,采用全局莫兰指数、局部莫兰指数、逐步回归模型、地理加权回归模型、地理探测器方法对我国地级市单元进行研究。研究结果表明:我国火灾发生率具有显著的聚集性;我国火灾发生率较低的“冷点”区域有1个,火灾发生率较高的“热点”区域有4个;人均GDP、城镇居民人均可支配收入、人口密度、年平均气温4 个因素的影响效应具有空间异质性。人均GDP与火灾发生率为正相关,另外3影响因素对火灾发生率的作用表现出正负2种相关关系;2因素交互作用要比单因素作用于火灾发生率时影响力更显著,各影响因素的交互作用类型有非线性增强型和双因子增强型2种。 相似文献
120.
Beilei Lei Yimeng Ma Jiazhong Li Huanxiang Liu Xiaojun Yao Paola Gramatica 《Atmospheric environment (Oxford, England : 1994)》2010,44(25):2954-2960
Accurate quantitative structure–property relationship (QSPR) models based on a large data set containing a total of 3483 organic compounds were developed to predict chemicals’ adsorption capability onto activated carbon in gas phrase. Both global multiple linear regression (MLR) method and local lazy regression (LLR) method were used to develop QSPR models. The results proved that LLR has prediction accuracy 10% higher than that of MLR model. By applying LLR method we can predict the test set (787 compounds) with Q2ext of 0.900 and root mean square error (RMSE) of 0.129. The accurate model based on this large data set could be useful to predict adsorption property of new compounds since such model covers a highly diverse structural space. 相似文献