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111.
为了全覆盖、高分辨率和高精度识别京津冀地区大气PM2.5质量浓度时空变化,选取多角度大气校正算法遥感反演的1km AOD为主要预测因子,多种气象要素和土地利用要素为辅助预测因子,构建了混合效应模型+地理加权回归模型的两阶段统计模型,并针对京津冀地区PM2.5污染较严重的特点,模型中引入了AOD2等独特预测因子.通过上述两阶段模型定量预测了研究区2017年1 km2空间分辨率的每日PM2.5质量浓度.结果表明,模型交叉验证的决定系数R2为0.94,斜率为0.95,均方根预测误差为13.14 μg·m-3,在前人基础上预测精度进一步提升,可用于PM2.5浓度时空变化预测与分析.2017年,京津冀地区PM2.5浓度年均值为44.96 μg·m-3,年均值范围在0~89.89 μg·m-3之间.PM2.5浓度时空变化差异性明显,整体上呈现"平原西南部浓度高、平原东北部浓度中等和山区高原浓度低"的空间分布格局以及"冬季浓度高、夏季浓度低和春秋过渡"的季节变化特点.模型预测结果的高时空分辨率可以支持流行病学研究在较小区域的暴露评估和识别小尺度污染源的时空变化,分析发现在大气污染防治行动计划实施以来,污染较严重的冀中南山麓平原区可能出现了重要污染源的空间变化.模型预测与分析结果可以为京津冀大气污染防治提供科学支撑. 相似文献
112.
Vegetation net primary productivity (NPP) is a sensitive indicator to characterize the response of terrestrial ecosystems to the climate change. Projections of the NPP changes of the Loess Plateau under future climate scenarios have great significances in revealing the interactions among terrestrial ecosystems and climatic systems, as well as instructing future vegetation construction of this region. Here, we carried out a case study on the Yangou watershed in the Loess Plateau. Using the vegetation-producing process model (VPP) established for such small watersheds, we simulated the NPP of the Yangou watershed under different scenarios of climate changes. The results showed that the NPP significantly increased with the precipitation increasing and evidently decreased with the temperature increasing where the climate change occurred in the whole year or in the summer half year. However, where the climate change occurred in the winter half year, the increased precipitation had little effect on the NPP, and the increased temperature significantly reduced the NPP. There were clear differences among the response sensitivities of different vegetation types with trees and shrubs were more sensitive to the changes in temperature and precipitation than crops and grasses. Currently, the most favourable climate change scenario to the NPP in the Yangou watershed was T0P15 under which the precipitation increased by 15% and the temperature did not changed, in the whole year; in the meantime, the most unfavourable climate change scenarios was T2P-15 under which the precipitation declined by 15% and the temperature increased by 2℃, in the whole year. 相似文献
113.
基于DPSIRM模型构建区域水环境承载力评价指标体系,并基于SVR模型构建了区域水环境承载力评价模型,利用交叉验证法对SVR模型参数进行优化选择,进一步提高模型预测精度.运用该模型研究了长江经济带2009~2018年的水环境承载力演变趋势及空间差异,结果表明:长江经济带水环境承载力等级整体呈现升高趋势,其中上游城市群承载等级由II级(超载)提升到了IV级(弱可承载);中游城市群承载等级由II级(超载)提升到了IV级(弱可承载);下游长三角区域承载等级由I级(重超载)提升到了IV级(弱可承载).将评价结果与熵权-TOPSIS法的评价结果相比较,相同率达到91.7%,说明SVR模型评价区域水环境承载力可行,评价结果可靠.以下游区域为例,分别对其6个子系统的承载力进行剖析,并运用单因素轮换OAT法对各子系统内的评价指标进行敏感性分析,便于决策者识别指标敏感性. 相似文献
114.
为分析生物气溶胶释放对人群潜在影响风险的情况,利用CALPUFF模型定量模拟了2019年7月24~8月20日中牧兰州生物药厂含菌气溶胶扩散、浓度空间分布、对人群潜在健康风险,并结合公开报道的检测数据开展验证.结果显示:生物药厂的含菌气溶胶排放源附近高值区主要集中于厂区四周,影响范围主要以厂区为中心,并向四周逐渐扩散;检测结果中兰州兽研所1#,兰州大学2#地区健康风险比例41.49:1,在模拟的相对风险大小的误差区间(36.15±8.48)范围内,说明本研究含菌气溶胶对人群潜在影响风险的模拟结果可信. 相似文献
115.
116.
通过厌氧折流板反应器(ABR)处理硫酸盐有机废水的实验数据对BP神经网络进行训练,建立了ABR处理硫酸盐有机废水的BPNN模型,通过测试对比,找出了较优训练函数为traingda,较优训练次数为1 900.利用分割连接权值法(PCW)对影响出水SO42-和COD的主要因素进行分析,结果显示进水COD、SO42-、pH、COD/SO42-和HRT对出水SO42-和COD均产生一定影响,其中进水pH对出水SO42-和COD的影响最大,相对重要性(RI)指数分别为30.79%和23.44%;并通过样本试验数据分别建立了对SO42-和COD去除率的限制因子仿真模型,为预测硫酸盐有机废水的厌氧处理过程提供指导. 相似文献
117.
降水空间异质性对非点源关键源区识别面积变化的影响 总被引:1,自引:2,他引:1
针对地形起伏和降水空间差异较大的农业区非点源污染问题,基于SWAT模型评估了阿什河流域在异质性降水和均匀降水两种情景下总氮、总磷关键源区空间变化规律,统计了两种情景下识别的关键源区面积变化,并分析其与降水特征参数的关系.结果表明,降水量一定时,两种情景下识别的总氮、总磷关键源区面积变化趋势大致相同,且总磷关键源区面积不易受降水空间异质性的影响,但总氮关键源区面积却明显受到其影响.对各年份总氮和总磷关键源区面积与降水特征参数的相关分析表明,总磷关键源区面积与当年降水量呈显著正相关,而总氮关键源区面积却与前一年降水量呈显著正相关.研究结果对进一步探讨降水这一重要驱动因子的不确定性对非点源污染关键源区的影响,以及农业非点源污染的治理具有重要意义. 相似文献
118.
为了全面分析油轮靠港装卸作业溢油事故风险,在风险定量分析中引入了模糊Bow-tie模型,基于事故树方法分析油轮靠港装卸作业发生溢油事故的原因,采用事件树方法分析溢油事故可能导致的后果,利用模糊集理论与专家评价相结合的方法分析油轮靠港装卸作业溢油的模糊可能值,采用层次分析法确定作业溢油后果因素的权重值,采用矩阵乘法计算溢油后果风险值。分析结果表明:油轮靠港装卸作业过程中一旦发生溢油,发生火灾+污染、爆炸+污染的概率较高。基于以上风险分析提出了油轮靠港装卸作业风险的防控措施,可为油轮靠港装卸作业安全风险管理提供参考。 相似文献
119.
应急通信预案作为应急通信保障的行动纲领,其文本有效性将直接影响预案有效性,进而影响到整个应急救援行动的有效性。针对预案文本有效性问题,从文本故障视角出发,基于故障树分析法构建通信保障应急预案有效性评估模型;采用语句成分分析法和伪代码转换法对预案进行故障形式诊断,结合标准故障树,计算预案的有效性并给出具体评估步骤;最终,通过4个样本预案对模型进行实例分析,结果表明:该模型能够提高预案文本故障的识别效率,对预案的编制或修订具有参考意义。 相似文献
120.