Assessment of air pollution genotoxicity by RAPD in Evernia prunastri L. Ach. from around iron-steel factory in Karab¨uk, Turkey

Lichens are widely used in biomonitoring studies of air pollution, either as bioindicators of air quality or as bioaccumulators of atmospheric deposition. Over the past decade, several molecular techniques have been developed to provide information on diversity, genotoxicology, genetic relationships, etc. The heavy metal contents of Evernia prunastri samples were determined by atomic absorption spectrometry. The Random Amplified Polymorphic DNA Polymerase Chain Reaction (RAPD-PCR) method was used to describe the pattern of DNA band variation in the samples influenced by the environmental pollution. The study was designed to describe the level of pollution in an area contaminated with smoke and waste from an iron-steel factory, and to reveal the level of potential genotoxic agents around this source of pollution. The study also examined the suitability of the lichen samples for the detection of genotoxicity.     

面向GF-1WFV数据的闽江下游叶绿素a反演模型研究

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价水体的富营养化程度.为建立适合于闽江下游叶绿素a浓度的反演模型,利用地面采样数据,结合GF-1 WFV光谱响应函数,选用多元回归、BP神经网络和随机森林方法,构建了叶绿素a浓度反演模型;并根据验证数据与实测值之间的决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差对模型反演结果进行了比较.结果发现,随机森林模型的R~2为0.895,RMSE为1.994 mg·m~(-3),平均相对误差为11.502%,是3种模型中最优的.为了评估模型的性能,进一步比较了WFV影像像元反射率反演的叶绿素a浓度值与相应的实测值.结果表明,随机森林模型同样具有较高的精度,其R~2为0.709,RMSE为3.540 mg·m~(-3),平均相对误差为25.616%.本研究可为闽江下游水环境的监测提供一定的理论依据和技术参考.     

基于轻量级梯度提升机的南京大气臭氧浓度预测

采用南京地区2015年1月至2016年12月期间的空气质量数据和常规气象资料数据,分析了南京地区O₃浓度变化特征,建立基于轻量级梯度提升机(LightGBM)的O₃浓度预测模型,并将该模型与支持向量机、循环神经网络和随机森林等3种在空气质量预测方向上常用的机器学习方法进行了对比,验证模型的有效性和可行性.结果表明,南京地区O₃浓度变化具有显著的季节性差异,浓度变化受前期浓度、气象因子和其他空气污染物浓度的共同影响.LightGBM模型较为准确地预测了南京地区地面O₃浓度(R²=0.92),且该模型的预测精度和计算效率等性能优于其他模型.尤其是在容易出现臭氧污染的高温天气,该模型预测准确性明显高于其他模型,模型稳定性较好.LightGBM具有预测准确度高、稳定性好、有良好的泛化能力和运算时间短等特点,在O₃浓度预测方面具有显著的优势.     

基于特征指标的气象因子对PM2.5浓度的影响分析

以西安为研究区域,为探究气象因子对PM_2.5浓度的影响,采集2017-2019年空气质量与气象因子数据,改进k-Means聚类算法,形成严重污染、重度污染、中度污染、轻度污染共4个PM_2.5浓度与气象因子样本簇集。分析簇集数据分布,选择Spearman相关性分析方法,确定影响PM_2.5浓度的气象因子;定义PM_2.5凸显性条件,给出幅度特征FOA、浮动特征FOF和凸显特征FOH,构建三维空间,确定气象因子对PM_2.5影响的大小,进而建立气象因子对PM_2.5浓度的影响分析方法。比较多元线性回归和随机森林回归方法,结果表明:该方法提高了分析效率,且无需考虑因子选取和表达,能有效确定影响PM_2.5浓度的气象因子种类及影响程度。在低温、高湿、高压和相对静风的气象条件下,空气中颗粒物难以扩散和输送,使西安市PM_2.5浓度升高。严重污染、重度污染和中度污染中,PM_2.5浓度与相对湿度呈显著正相关,与风速、气温呈显著负相关,且影响大小依次为相对湿度>风速>气温;轻度污染中,PM_2.5浓度与相对湿度、气压呈显著正相关,与风速、气温呈显著负相关,且影响大小依次为气温>相对湿度>气压>风速。     

基于特征提取的输油管道泄漏系数预测*

为准确预测管道泄漏系数,估计管道泄漏量,以基于瞬变流方法的模拟数据为例,建立多个管道泄漏系数预测模型(多层感知机、长短期记忆网络、随机森林、支持向量机以及K近邻回归),综合考虑管道流量和压力数据特点,提出序列提取法和均值提取法2种管道时序数据预处理方法,模型评价指标为相关系数（R2）和平均绝对百分比误差（MAPE）。研究结果表明:随机森林和多层感知机的抗噪性较强,在5%的噪声影响下,模型准确度下降幅度较小;均值提取法去噪功能较好,可在一定程度上降低噪声影响;基于均值提取法的多层感知机模型效果相对较好,R2为0.997 5,MAPE为1.599%,研究结果可为准确预测管道泄漏系数、估计泄漏量提供指导。     

粤港澳大湾区大气PM2.5浓度的遥感估算模型

PM_2.5对大气环境和人类健康危害极大,及时准确地掌握高时空分辨率的PM_2.5浓度对空气污染防治起着重要作用.基于粤港澳大湾区2015～2020年多角度大气校正算法(MAIAC)1 km AOD产品、 ERA5气象资料和站点污染物浓度(CO、 O₃、 NO₂、 SO₂、PM₁₀和PM_2.5),分别建立了估算PM_2.5浓度的时空地理加权模型(GTWR)、 BP神经网络模型(BPNN)、支持向量机回归模型(SVR)和随机森林模型(RF).结果表明,RF模型的估算能力优于BPNN、 SVR和GTWR模型,BPNN、 SVR、 GTWR和RF模型的相关系数依次为0.922、 0.920、 0.934和0.981,均方根误差(RMSE)分别为7.192、 7.101、 6.385和3.670μg·m^-3,平均绝对误差(MAE)分别为5.482、 5.450、 4.849和2.323μg·m^-...     

基于多模态信息融合的心理负荷评估

为了相对稳定地识别人员是否处于心理负荷状态,设计并实施含能材料起爆作业心理负荷诱导试验。首先对心理负荷诱导情况进行判断,然后分别采集27名被试在静息状态和实施含能材料撞击起爆作业状态下的眼动、心率变异性(HRV)和脑电信号(EEG),通过正态性检验和假设检验获得心理负荷表征指标并进行统计功效分析,依据表征指标,采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法建立多模态信息融合的心理负荷评估模型,最后采用被试工作特征曲线(ROC曲线)分析各模态组合和分类器的心理负荷识别性能。研究结果表明：双模态(眼动+EEG)下SVM算法和3模态下RF算法评估性能和稳健性较高,多模态信息组合具有优异的识别效果。     

基于KPCA-IF-WRF模型的多源VOCs数据清洗方法研究

为了解决多源挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)数据存在数据维度高、数据关系复杂、数据存在异常的问题,建立了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)、孤立森林(Isolated Forest, IF)、加权随机森林(Weighted Random Forest, WRF)混合方法的VOCs数据清洗模型。首先对研究区域进行网格划分,建立了基于KPCA-IF的VOCs降维异常数据识别模型,通过KPCA方法对多源混合VOCs数据降维,使用IF算法识别异常数据并进行剔除。然后设计了基于WRF的VOCs数据补偿算法,对降维与异常识别后的数据集进行缺失值回归填补。最后,以西安市为例,选取空气质量数据、气象数据等多源VOCs数据进行数据清洗。结果表明,该混合模型可有效对多源VOCs数据降维,进行数据清洗的平均绝对误差为5.08、均方根误差为10.24、中值绝对误差为3.54,均优于对比模型,证明了KPCA-IF-WRF混合模型的鲁棒性更强、精确度更高,具有科学性和可行性。     

基于一致危险性谱的砌体结构抗震性能分析∗

地震危险性分析和地震动选择对结构抗震设计具有重要作用。一致危险性谱作为概率地震危险性分析的重要结果,通常会被用来做目标谱以选择地震动记录。为改善概率地震危险性分析对震源传播特性考虑的不足,基于随机有限断层模拟与概率地震危险性分析相结合的方法,充分考虑震源机制、传播路径和场地放大效应的影响, 结合目标场地条件对历史地震进行模拟,生成了同一超越概率下的一致危险性谱。分别以一致危险性谱和规范谱为目标谱,各选择 7 条地震波,对一典型砌体结构进行动力时程分析。结果表明：以不同目标谱选择地震动对结构的动力响应差别较大,合理选择目标谱是十分有必要的;一致危险性谱在短周期内谱值较高,以其为目标谱使得短周期结构动力响应较大,可为结构抗震设计提供参考。