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371.
针对现有PM2.5浓度时序预测模型预测精度不高的问题,基于Informer建立了1个Seq2Seq的单站点PM2.5浓度多步时序预测模型,以历史污染物数据和气象数据为输入,实现对未来一段时间PM2.5浓度的预测。所构建模型基于ProbSparse (概率稀疏)自注意力机制提取所输入的序列信息,能够广泛地捕获输入序列的长期依赖信息,并对影响因子之间复杂的非线性关系进行建模,从而提高预测准确度。采用北京市2015-2019年逐小时空气污染物数据与气象数据进行模型训练、验证和测试,建立与循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)的对比实验并与其他现有研究方法进行比较,结果表明:对未来1~6 h的PM2.5浓度时序预测,Informer的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和可决系数(R2)指标均为最好,实现了较为准确的预测。 相似文献
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为评估双酚类环境激素对水环境可能造成的环境影响,建立固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱(SPE-UPLC-MS/MS)法测定斑马鱼暴露体系中的双酚C(BPC)、双酚F(BPF)、双酚S(BPS)、双酚Z(BPZ). 对前处理条件进行优化,斑马鱼样品依次采用6 mL乙腈溶液提取,30 min超声萃取及振荡混合,8 000 r/min下离心10 min,重复2次,于?80 ℃冷冻除脂48 h,过滤并用超纯水稀释至500 mL. 采用Generik H2P柱萃取上述鱼样及养殖水体样品,依次用10 mL 10%甲醇水溶液(V/V)淋洗,10 mL甲醇溶液洗脱. 优化参数确定最佳质谱条件,以甲醇-水溶液为流动相进行梯度洗脱,采用电喷雾电离、负离子选择反应监控(SRM)模式、同位素内标法进行测定. 结果表明:①固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法的检出限为0.019~0.60 μg/L,定量限为0.06~1.89 μg/L,BPS在0.5~100 μg/L范围内线性关系良好,相关系数为0.999 0,BPZ、BPF和BPC在1~100 μg/L范围内线性关系良好,相关系数在0.998 9~0.999 8范围内. ②在1.5、4.5、15 μg/L双酚类环境激素的添加浓度下,养殖水体中目标物的回收率为91.45%~102.91%,相对标准偏差为1.47%~11.04%,斑马鱼体内目标物的回收率为85.95%~97.45%,相对标准偏差为4.63%~16.36%. ③高浓度暴露组中,鱼体内BPF、BPS、BPC含量约是低浓度暴露组的10倍,而BPZ含量在两组间无明显差异. 研究显示,BPC、BPF、BPS、BPZ短时间内在斑马鱼体内产生了富集,通过分析斑马鱼全鱼样品、养殖水样及实际景观水体样品,证明固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法样品回收率高、检出限低、灵敏度高、重现性好,具有较好的实用性. 相似文献
373.
为探讨抗生素在饮用水源地的分布现状,采用固相萃取-高效液相色谱质谱联用法对四川省沱江流域典型城市饮用水源地中35种抗生素进行了测定,并计算了风险商(RQ)及人体通过饮用水暴露于抗生素的量. 结果表明:① 沱江流域饮用水源地35种抗生素被广泛检出,在春季、夏季、秋季、冬季的浓度分别为n.d.(低于检出限)~114.696、n.d.~536.322、n.d.~69.488和n.d.~90.461 ng/L,检出率分别为0~85.7%、0~92.9%、0~100.0%和14.3%~100.0%. ② 抗生素在冬季检出率最高,达74.3%,喹诺酮类在各季节的平均浓度呈冬季≈夏季>春季>秋季的特征,四环素类在秋季浓度最低,其余5类抗生素未发现显著的时间变化. ③ 磺胺类和大环内酯类存在一定的空间分布特征,而其余抗生素未呈现显著空间分布差异. ④ 磺胺嘧啶在春季、秋季和冬季以及盐酸金霉素在夏季对生态系统有较高的生态风险. 氧氟沙星和盐酸四环素在春季、夏季和冬季的风险商介于0.10~1.00之间,在相应季节对沱江流域可能造成中等生态风险. ⑤ 短期内居民通过饮用沱江流域饮用水源地水暴露于抗生素的风险可以忽略不计,但长期低剂量暴露带来的健康风险问题有待进一步研究. 研究显示:抗生素污染广泛存在于沱江流域饮用水源水中,其中以兽用抗生素为主,表明农业活动可能对该流域抗生素污染贡献较大;沱江流域饮用水源地水中抗生素总体处于中低生态风险,基于该研究数据沱江流域内人群饮用水源水暴露于抗生素的量较低,相对安全. 相似文献
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正每个人都有自己的家乡,她或许是高楼林立的都市,或许是山水环绕的城镇,也有可能她就是一个普普通通的乡村,但无论她闻名遐迩,历史悠远,还是默默无闻,家乡有多美,只有生长在那里的人看得最真。青少年作为祖国的未来和希望,他们如何看待自己的家乡,将对家乡的建设起到至关重要的作用。2014年伊始,为培育和提升广大青少年生态文明意识,生动活泼地向广大青少年进行"建设伟大祖国、建设 相似文献
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刘芳 《中国环境管理干部学院学报》2014,(6):51-54
通过分析秦皇岛市2011—2012年每日的API值及大气PM10、 SO2、 NO2的日平均浓度变化与同时期的呼吸系统疾病日门诊人数资料,建立了时间序列分析数学模型,分析了秦皇岛市主要大气污染物与呼吸系统疾病发病的关系。发现秦皇岛市大气污染物的浓度与居民呼吸系统疾病之间存在着一定的正相关性,污染物浓度升高,居民呼吸系统疾病的就诊人数随之增加。 相似文献
376.
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