基于变量重要性评分-随机森林的溶解氧预测模型——以深圳湾为例

运用Pearson相关性分析,变量重要性评分和随机森林方法构建了溶解氧（DO）实时预测模型,并以深圳湾为例采用浮标资料预测1,3,6和12h的溶解氧.模型预测结果表明,模型最优的输入条件为pH值,水温,叶绿素a,氧化还原电位和蓝绿藻5个水质指标,1h预报的相关系数在0.9以上,6h预报结果一定程度上可以满足工程要求,但对低溶解氧事件的预报必须在3h以内.     

三峡水库水动力分区及总磷标准研究

采用EFDC模型计算2010~2018年三峡水库流域水龄.结果表明,三峡水库水龄由上游库尾至下游库首愈来愈大,尤其坝前水龄高达100余天,湖泊属性增强,坝前支流受库区影响大,大坝调度对水龄影响较大,高水位运行期水龄将增长至2~4倍.基于水龄空间分布将三峡水库及其17条主要支流划分为河流型、河湖过渡型和湖泊型.水龄影响因素定量分析表明,水龄与水位呈正相关,与流量呈负相关,泄水期变化速率较蓄水期明显,单位流量与水位内水龄变化幅度高达6~7d,变化区间介于30~100d之间.最后,提出基于水龄权重法的河湖过渡区总磷评价标准,该标准可揭示库区水体总磷的时空变化特征.     

成渝城市群碳排放时空特征及其影响因素

利用2008~2018年成渝城市群内16个城市的面板数据,运用空间自相关和时空地理加权回归模型,探究了城市群碳排放的时空演变格局,揭示了碳排放影响因素的时空异质性.结果表明,成渝城市群碳排放整体呈增长态势,总量由5亿t增加到6.6亿t,增速约为1500t/a,地均碳排放量和人均碳排放量也存在波动上涨趋势.碳排放总量热点区域集中在成都和重庆,分别占总量约20%和25%,冷点区域为雅安市.碳排放总量和地均碳排放均存在显著的空间差异,人均碳排放的莫兰指数为正,呈现明显的空间聚集格局.整体上,人均碳排放表现出东北低-西南高的空间结构特征,南充,遂宁,广安是低低聚集区域.城市群中各个城市的影响因素显示出时空异质性,能源强度、经济发展水平、人口规模对城市的碳排放都有明显正向作用,在成渝中西部城市作用强度大;而城市化水平的正向影响较弱,对成渝东部城市影响较强.     

基于InVEST-PLUS模型的碳储量空间关联性及预测——以广东省为例

构建土地利用碳储量数据库,基于InVEST模型Carbon模块,得到广东省1990~2020年碳储量时空分布情况.用Moran’s I指数和Getis-Ord Gi^*分析格网尺度下碳储量时空分布特征,用Anselin Local Moran’s I得到LISA集聚图.然后运用PLUS模型和14个土地利用驱动因子预测2050年土地利用及其碳储量分布.结果表明,土地利用变化直接影响区域碳储量高低,林地、草地等具有生态服务功能地类碳密度最高,分别是188.44,329.34Mg/hm².碳储量空间格局整体呈现出中部低、北部高、东西中等的特点.碳储量空间分布特征与土地利用特征一致,碳储量显著高值集聚区域分布在建设用地少、生态用地多且连片的粤北地区,显著低值区域分布在国土开发强度和生态用地破碎化程度高的珠三角地带.在自然发展情景下,到2050年广东省土地利用碳储量将减少4327.21万Mg,随着国土空间进一步开发,环珠江口沿岸城市碳储量持续下降.增加植被生态系统碳储量,是实现碳中和的重要手段之一.要继续维持粤北山区生态保护屏障的重要地位,减缓珠三角城市土地开发强度,提高建设用地集约节约能力,形成平衡协调的土地利用和碳储量格局.     

天山北坡经济带土壤重金属来源及污染评价

为定量识别与评价天山北坡经济带中奇台、吉木萨尔、阜康等地区土壤重金属来源与生态风险,对该区域171个表层土壤中Zn、Cu、Cr、Pb、Hg、As和Cd7种常见重金属的含量进行测定.运用统计学方法、主成分分析、正定矩阵因子分解（PMF）与潜在生态风险指数进行重金属污染程度评价以及来源分析.结果表明,研究区土壤Zn、Cu与Cr之外,Pb、Hg、As和Cd分别超过了新疆土壤背景值4.1、2.0、8.0和48.0倍;与国家土壤重金属风险筛选值相比,Zn、Cr和Hg浓度在安全范围内,Cu与Pb有少部分样点污染较严重,超出筛选值,As与Cd平均值分别超出筛选值的3.09倍与19.17倍.污染来源分析结果显示研究区土壤中的重金属元素主要来自于燃煤源、交通运输、大气降尘、农工业排放和自然因素.生态风险评价结果分析表明,Zn、Cu、Cr和Pb处于轻微风险状态;Cd处于极高风险水平;73.68%的Hg处于中等风险,18.71%处于高风险;43.86%的As生态风险处于中等风险,51.46%处于高风险.综合潜在生态指数介于472~2575.69,Cd对综合潜在生态指数贡献率达到了89.24%,其次是As与Hg,表明研究区Cd对土壤生态环境危害很大,As与Hg也需要特别引起重视.     

Ozone episodes during and after the 2018 Chinese National Day holidays in Guangzhou: Implications for the control of precursor VOCs

The impact of reducing industrial emissions of volatile organic compounds (VOCs) on ozone (O₃) pollution is of wide concern particularly in highly industrialized megacities. In this study, O₃, nitrogen oxides (NOx) and VOCs were measured at an urban site in the Pearl River Delta region during the 2018 Chinese National Day Holidays and two after-holiday periods (one with ozone pollution and another without). O₃ pollution occurred throughout the 7-day holidays even industrial emissions of VOCs were passively reduced due to temporary factory shutdowns, and the toluene to benzene ratios dropped from ∼10 during non-holidays to ∼5 during the holidays. Box model (AtChem2-MCM) simulations with the input of observation data revealed that O₃ formation was all VOC-limited, and alkenes had the highest relative incremental reactivity (RIR) during the holiday and non-holiday O₃ episodes while aromatics had the highest RIR during the non-pollution period. Box model also demonstrated that even aromatics decreased proportionally to levels with near-zero contributions of industrial aromatic solvents, O₃ concentrations would only decrease by less than 20% during the holiday and non-holiday O₃ episodes and ozone pollution in the periods could not be eliminated. The results imply that controlling emissions of industrial aromatic solvents might be not enough to eliminate O₃ pollution in the region, and more attention should be paid to anthropogenic reactive alkenes. Isoprene and formaldehyde were among the top 3 species by RIRs in all the three pollution and non-pollution periods, suggesting substantial contribution to O₃ formation from biogenic VOCs.     

火工品温湿度加速老化模型和算法研究

目的 研究对火工品适用的温湿度加速模型,以及加速系数计算程序,获取准确的温湿度加速系数外推公式.方法 通过分析国内外使用的各种双因素加速模型的适用性,确定火工品适用的温湿度加速模型,采用免费自由的开源统计分析软件——R软件,对通过加速试验获取的某点火头2种温湿度加速条件下的试验数据,进行单组数据拟合和多组数据拟合两种温湿度加速老化算法的开发,并且对2种算法、3种寿命分布下寿命外推的准确性进行对比分析.结果 确定了Peck模型适合用于火工品的温湿度加速模型,获取了某电点火头对应的温湿度加速系数和湿度项反应速率常数.结论 基于多组数据拟合的温湿度加速老化算法,比基于单组数据拟合的温湿度加速老化算法对试验数据的兼容性好.3种寿命分布中,Weibull分布的加速系数计算结果最保守.     

机器学习在材料服役性能预测中的应用

针对材料服役性能预测存在误差大、计算复杂、适用性差等问题,提出了基于数据挖掘的机器学习预测方法。首先阐述了机器学习的应用流程,并总结了常用模型原理及其在材料性能预测中的应用。然后采用多种机器学习模型对RPV钢的辐照性能进行预测,并通过Stacking集成方法提高了模型的预测精度。结果表明,机器学习可用于材料服役性能预测,具有较高的预测精度和可靠性。根据材料服役数据的不同特征选择合适的学习模型,同时进行模型融合和参数优化,可有效提高模型的预测精度及运算速度。     

随机不确定性影响下某航炮发射动力学仿真

目的研究随机不确定性对航炮发射动力学响应的影响,提高其射击密集度。方法建立某航炮刚柔耦合动力学模型,利用ADAMS软件进行发射动力学仿真分析。考虑航炮射击过程中的不确定因素,采用非概率凸集模型进行量化,揭示缓冲器弹簧刚度、平衡机弹簧刚度、炮膛合力等参数不确定性对航炮射击密集度的影响规律。结果炮口振动在不确定性因素的影响下,出现振动幅值增大,在区间范围内波动的现象。结论航炮射击时的炮口振动严重影响了射击密集度,因此在设计时必须考虑不确定性因素,所得结果对于提高航炮系统射击密集度具有一定的指导意义。     

基于随机森林的南京市PM2.5和O3对减排的响应

自2013年《大气污染防治行动计划》实施后,南京市大气污染有所改善,但仍面临着细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染问题.为探究污染物浓度对其前体物减排的响应,获得有效的减排策略,常利用大气化学模式进行多组基于排放扰动的敏感性试验,而这需要消耗大量计算时间和计算资源.应用随机森林算法对2015年大气化学传输模式(GEOS-Chem)模拟结果进行机器学习,高效地预测了南京2019年PM_2.5浓度日均值和日最大8 h臭氧(MDA8 O₃)浓度对不同人为源排放控制情景的响应.随机森林结果表明2019年中国人为排放每减少10%,南京ρ(PM_2.5)季节平均值下降2～4μg·m^-3.当2019年中国人为源减排比例高于20%时,南京ρ(PM_2.5)年均值将低于国家二级限值(35μg·m^-3).若仅对中国地区O₃前体物氮氧化物(NO_x)和挥发性有机污染物(VOCs)同比例减排,反而...