PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用

径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。     

基于SPH方法与GPU并行计算的复杂阶梯流数值模拟

为了更有效地模拟和分析地铁站内复杂楼梯上洪水流动的动力学特征,采用光滑粒子流体动力学方法(SPH)并借助GPU并行计算技术对复杂形态(带1、2、3个休息平台的直行、直角转弯L型)阶梯上洪水流动特征和漫延过程进行数值建模和计算分析。基于SPH方法和GPU并行加速的复杂阶梯流模型的数值模拟结果表明:该模型不但可以计算获得更好的阶梯流流态,而且具有较高的计算效率;不同休息平台数、不同形态阶梯上洪水水流呈现差别较大的水流特征;该模型借助GPU并行加速,适合研究大尺度复杂楼梯上洪水漫延问题,可为分析和评估洪水水流对地铁站楼梯上被困人员疏散过程的影响提供有力的工具。     

南、黄海及青岛地区大气气溶胶中无机氮组分的研究

于2004年冬季在青岛地区采集了大气气溶胶TSP(总悬浮颗粒物)样品,并于2005年3月和5月航次采集了黄、南海TSP和安德森分级样品,分析了气溶胶中无机氮组分(NO2-、NH4 、NO3-)的浓度,探讨了相应区域大气颗粒物中各种无机氮离子的区域分布、粒级分布.青岛地区冬季TSP的月平均值为102.00～227.00 μg·m-3;黄海TSP浓度为80.00～130.00 μg·m-3,低于青岛地区;南海TSP浓度最低,在30.167μg·m-3以下.NH4 -N是南、黄海及青岛地区大气气溶胶中主要的无机氮组分,占到总无机氮含量的53.14%～94.72%;其次是NO3--N,占到总无机氮含量的4.75%～46.64%;NO2--N对无机氮的干沉降贡献很小,仅占不到0.54%.NO3--N的粒径范围较宽,多数呈现双峰分布,峰值出现在4.7～7.0 μm和2.1～3.3 μm范围内;NH4 -N的粒径分布范围较窄,主要集中于1.1μm以下的细粒子范围内;NO2--N性质不稳定,其分布比较复杂.近年来,汽车尾气排放量的增大增加了青岛地区大气气溶胶中NO3--N的含量.     

基于Landsat数据的关中盆地腹地AOD时空格局及城市化对其影响

气溶胶光学厚度（aerosol optical depth,AOD）是气溶胶最基本的光学特性之一,表征气溶胶对光的消减作用,对区域大气污染有一定的指示作用.首先,以2000~2019年长时间序列MOD09A1产品数据为基础,利用ASTER波谱数据库,构建了Landsat TM/OLI蓝光波段地表反射率数据集,利用深蓝算法（deep blue algorithm,DB）对关中盆地腹地AOD进行了反演估算.其次,通过测算2000~2019多年平均/各年平均AOD和季节AOD值,研究分析了AOD空间分布特征和时间变化趋势;利用经验正交函数分析方法（empirical orthogonal function,EOF）剖析了AOD主要的空间分布模式.最后,探索分析了城市化对AOD时空分布特征的影响.结果表明：①研究区多年平均AOD空间分布受地形和人类活动影响显著,低海拔且人类活动强度大的盆地内部AOD值和变化幅度均高于周围山系.AOD呈现出明显的季节差异性：春季（0.34） > 夏季（0.33） > 秋季（0.23） > 冬季（0.12）,夏季AOD区域差异性最大.②年均AOD呈先增大后减小再增大的变化趋势,2005年达到最大值;春夏两季AOD数值分布离散,而冬季则表现为低值集聚的状态.③EOF分析结果表明,研究区AOD存在3种主要的空间分布模态：第一,AOD空间分布模式表现为区域一致型,特征向量空间分布与海拔梯度一致,反映了不同海拔下AOD变化程度的差异;第二,以秦岭山脉为界,大致呈现南北反相的分布特征,反映出关中盆地地域发展的独特性和与南部秦岭山区的差异性;第三,"东南-西北"的分布格局,表明了AOD在"城镇-乡村"呈反相变化趋势;④研究区AOD值与常住人口密度（R²=0.707,P<0.05）、不透水面密度（R²=0.377,P<0.05）以及工业POI密度（R²=0.727,P<0.5）呈正相关关系,说明城市化对AOD时空分布有一定影响.本研究对加强关中盆地空气质量监测和城市生态环境建设具有重要的意义.     

环境一号卫星在监测大气PM10中的应用

选择京津唐地区作为实验区,从环境一号卫星(HJ-1)的CCD数据出发,利用暗目标法反演陆地气溶胶,然后在对气溶胶光学厚度进行垂直订正和湿度校正的基础上,得到PM10的反演模型,进行PM10的反演实验.并利用中国环境监测总站的地面监测数据对结果进行了检验.结果表明,HJ-1的时空分辨率满足PM10周监测的需要,结果与地面数据有一定的相关性(相关系数为0.58),为提高PM10的反演精度还需结合更多的地面数据进行模型的修正.     

北京地区夏冬季颗粒物污染边界层的激光雷达观测

在对激光雷达测量数据处理方法讨论的基础上,根据"北京空气污染物垂直结构测量试验"(BAPIE)冬季和夏季测量的数据,对北京地区气溶胶高度分布及近地面气溶胶污染边界层指标、气溶胶污染边界层统计特征、气溶胶输送南北通量高度分布、API-Ⅰ级优质大气和Ⅴ级重度污染个例等,进行了讨论。      

珠三角城市群PM2.5和O3污染特征及VOCs组分敏感性分析

系统分析了珠三角城市群PM_2.5、O₃和挥发性有机物（VOCs）的污染特征,并筛选出对二次有机气溶胶（SOA）和O₃影响较大的敏感性组分。结果显示:珠三角城市群PM_2.5和O₃浓度的季节变化具有明显差异,PM_2.5和O₃分别在1月和10月出现浓度最高值。珠三角城市群VOCs主要以烷烃为主,占比为64.2%,其次为芳香烃和烯烃,含量较高的组分为丁烷、异戊烷、异丁烷和环己烷。SOA生成潜势贡献主要以芳香烃为主,占比为78.5%,其中甲苯、间,对-二甲苯和乙苯的SOA生成潜势最大。O₃生成潜势主要以烯烃为主,占比为42.3%,其次为芳香烃（34.2%）和烷烃（23.5%）,其中丙烯、异戊二烯和1-丁烯的O₃生成潜势最大。为有效缓解珠三角城市群PM_2.5和O₃污染,建议优先对机动车尾气、溶剂挥发、涂料使用和石化行业的VOCs敏感组分进行控制。     

乌鲁木齐河源区黑碳气溶胶浓度特征及其来源分析

利用七波段黑碳仪对2016年8月—2017年7月乌鲁木齐河源区大气中黑碳气溶胶进行了实时监测,并结合同时期气象资料对该区域黑碳气溶胶浓度变化特征、影响因子和可能来源进行了分析.结果表明,观测期间乌鲁木齐河源区黑碳浓度在102～1525 ng·m~(-3)之间变化,均值为520 ng·m~(-3).春季、夏季、秋季和冬季的浓度分别为425、536、686和427 ng·m~(-3),呈秋季最高,夏季次之,冬、春季低的季节变化特点.日内变化具有明显的双峰双谷特征,在当地时间8:00—9:00(与北京时间的时差为2小时,即为北京时间10:00—11:00,下同)和16:00—19:00有两个明显的峰值,可能与当地的排放和气象因素有关.乌鲁木齐河源区黑碳的本底浓度在春季、夏季和秋季分别为253、271和290 ng·m~(-3),而冬季黑碳的本底浓度仅为162 ng·m~(-3).与其他偏远地区相比,乌鲁木齐河源区因受较多排放源影响,黑碳浓度本底值较高.黑碳气溶胶浓度与气象因素相关性显著,当风速小于2 m·s~(-1)时,黑碳的平均浓度明显偏高,当相对湿度大于55%时,黑碳浓度明显偏低.由浓度权重轨迹分析和波长吸收指数(AAE)可知,乌鲁木齐河源区的黑碳浓度,除了受本地化石燃料燃烧和生物质燃烧排放的影响以外,还可能受到中亚地区远距离传输的影响.     

中国第二次北极科学考察沿线气溶胶可溶性离子分布特征和来源

对2003年7月15～9月28日间中国第二次北极科学考察沿线所采集的气溶胶样品进行分析,获得了Na 、NH4 、K 、Mg2 、Ca2 、Cl-、MSA、SO2-4、NO3-、C2O2-4和CH3COO-11种离子的浓度.离子组成表明,气溶胶主要以海盐颗粒为主,其中(Na Cl-)的贡献平均为60.2%;其次为硫酸盐.根据因子分析,11种离子归为4个因子,解释方差为83.7%.因子1包括Na 、nss-Mg2 、nss-Ca2 、Cl-和nss-SO2-4,代表陆地和海洋混合源,解释方差为41.2%;因子2包括NH 4、nss-K 和NO3-,来源于化石燃料燃烧和生物质燃烧所释放的二次污染物,解释方差为18.9%;因子3只有MSA,来源于海洋表层浮游植物排放的二甲基硫(DMS)的氧化,解释方差为11.9%;因子4包括CH3COO-和C2O2-4,主要来源于高纬度的北温带北部森林大火,解释方差为11.6%.     

兰州市春季微生物气溶胶浓度、粒径及细菌群落结构分布特性

分析了兰州市春季不同时段微生物气溶胶浓度、粒径和细菌群落结构组成的差异,探讨气象条件和空气污染物对微生物气溶胶分布的影响.结果表明,兰州市春季空气环境中总微生物、细菌、真菌和放线菌浓度均值分别为（2730±376）、（2243±354）、（349±38）和（138±22） CFU·m^-3,其中,细菌占82.16%,明显高于真菌和放线菌（P<0.05）.08：00~09：00时段总微生物、细菌和放线菌浓度明显高于18：00~19：00时段,微生物气溶胶浓度变化明显受气象条件和空气污染物的影响.细菌和真菌气溶胶粒子主要分布在前4级（>2.1 μm）,分别占85.13%和83.26%,而放线菌主要集中在后4级（<4.7 μm）上,占73.15%.Illumina MiSeq测序结果表明,08：00~09：00和18：00~19：00时段细菌群落结构组成差异不显著（P>0.05）.乳球菌属（Lactococcus）和芽孢杆菌属（Bacillus）为优势菌属,肠球菌属（Enterococcus）、葡萄球菌属（Staphylococcus）、假单胞菌属（Pseudomonas）、不动杆菌属（Acinetobacter）、克雷伯氏菌属（Klebsiella）、欧文氏菌属（Erwinia）、蜡样芽胞杆菌（Bacillus cereus）、无乳链球菌（Streptococcus agalactiae）和产气荚膜梭菌（Clostridium perfringens）等是兰州市春季空气环境的潜在病原菌.本研究结果为揭示兰州市春季微生物气溶胶污染状况以及相关病原菌对人类健康的潜在危害提供基础数据.