区域地质灾害气象预警模型研究现状与展望

降雨是引发地质灾害的主要诱发因素之一。本文在分析国内外地质灾害气象预警研究进展的基础上,根据目前对地质灾害进行气象预警所采用的模型(方法)的分类,分别对各种类别的预警模型的特点进行了对比分析。结果表明:基于数理统计学原理的隐式(第一代)、显式(第二代)预警模型具有较大的分散性、地域性、分析过程的主观性以及数据不充分引起的不稳定性或不完整性等特点,且对统计样本质量要求较高,存在不能解释地质灾害内部变形机制及预警结果难以验证的缺陷;基于动力学原理的第三代预警模型虽能弥补统计学预警模型的不足,但目前还处于探索阶段,仅局限于个别地区,未能得到更广泛的应用。为了提高预警系统的预警能力,指出三代预警模型的耦合预警将是今后重点研究的发展方向。     

2008~2011年夏季京津冀区域背景大气污染变化分析

2008～2011年夏季京津冀区域大气背景兴隆站大气污染观测结果表明,4 a夏季NOx的平均浓度分别为(9.1±5.1)、(5.9±2.6)、(12.2±4.6)、(14.1±5.0)μg·m-3,O3日小时最大浓度平均分别为(163.3±42.7)、(175.2±48.8)、(199.6±52.6)、(207.2±62.1)μg·m-3,PM2.5的平均浓度分别为(59.8±44.6)、(44.4±28.0)、(58.1±34.2)、(52.5±36.7)μg·m-3;其中,2010年污染物上升的幅度最大,NOx、O3、PM2.5平均浓度比2009年分别上升了106%、14%、31%.2010年京津冀地区机动车保有量的激增以及工业的快速发展,使得京津冀地区背景大气污染物浓度显著上升.区域大气氧化性同样显著升高,2010年Ox比2009年上升了20%,达到(155.3±40.2)μg·m-3,区域高浓度臭氧与高浓度细粒子大气复合污染正在进一步加剧.     

面向多源数据的AQP区域大气污染精准溯源研究

空气质量优先保障(AQP, Air Quality Priority)区域包括城市居住区和亚运会、世博会等重大活动的举办地等.为了解决AQP区域PM_2.5浓度超标而无法准确追溯污染源头的问题,提出一种新的面向多源数据的AQP区域大气污染精准溯源方法 .由于直接溯源方法无法量化不同污染源区域对复合污染的贡献大小,建立一种融合气象数据、污染源区域排放数据、污染物浓度数据的机器学习模型LightGBM-PSO,以捕捉污染源排放和大气污染物浓度之间的非线性响应,模型输出AQP及相邻区域各污染源监测区域排放输入的特征重要程度(FI),由此可得各污染源区域的贡献度排名,并通过贡献度划分污染源站点等级,结合不同等级污染源站点的空间分布确定溯源结果.以2022年1月1日—4月15日杭州市滨江区、上城区、西湖区和萧山区的气象数据、污染源区域排放数据和大气污染物数据进行实验验证.结果表明：相比于贝叶斯优化算法,PSO对LightGBM模型超参数具有更好的优化效果,分别在RMSE、MAE和R2指标上高出7%、3%和3%;相比于SVR、LSTM和CNNLSTM模型,提出的LightGBM...     

基于多层线性模型的铝合金大气腐蚀规律研究

目的 针对不同地区铝合金大气腐蚀差异性和样本数据利用不充分的问题,构建精度更高的铝合金大气腐蚀模型,研究铝合金在不同环境中的大气腐蚀规律。方法 基于多层线性模型,构建具备层次结构的腐蚀率模型。以某型号铝合金腐蚀数据为研究对象,逐步建立零模型、随机系数回归模型、完整模型探究大气腐蚀规律,并进行预测评估。结果 通过交叉验证进行模型评估,多层线性模型(MSE=0.001 3)优于幂函数回归(MSE=0.005 5),远优于线性回归(MSE=0.031 6),模型预测精度提升。多层线性模型能有效分解总方差,增强了模型的可解释性。结论 多层线性模型有效结合铝合金腐蚀数据区域差异性特征,能表征大气腐蚀规律,具有一定的实用价值。     

济南市背景区域大气PM2.5污染特征及其对能见度的影响

为研究背景地区大气PM_(2. 5)化学组分季节变化特征及对能见度的影响,本研究于2016年春、夏、秋、冬在济南市七星台采集大气PM_(2. 5)样品,分析其中水溶性离子组分及OC、EC的污染特征并研究其区域传输贡献.结果表明,NH_4~+、SO_4~(2-)和NO_3~-三者之和占年均离子总浓度的90. 24%,二次生成的水溶性无机离子污染较为严重. NO_3~-/SO_4~(2-)呈现出明显的冬高夏低的季节性变化特征.各季节的SO_4~(2-)和NH_4~+主要以(NH4)2SO4结合的形式存在. SOC/OC的范围是21. 17%～54. 21%,表明该地区存在较为严重的二次有机污染.四季SOR值均大于0. 1,显示本区域四季均有SO_4~(2-)的二次生成,四季NOR的值均高于SOR,可知NO2的二次转化强于SO2的二次转化.大气消光系数(Bext)的范围是172. 68～320. 61 Mm-1,年均值为256. 48Mm-1,大气消光系数呈现明显的夏低冬高的季节性趋势.后推气流轨迹显示七星台地区春、夏季主要受长距离传输和海洋源的影响,秋、冬季主要受局地源的影响.对比2008年济南市大气PM_(2. 5)污染特征研究,结果显示机动车对大气环境影响显著提升.     

乡村旅游发展促进农村可持续生计的空间效应及机制

乡村旅游发展对实现生计可持续、促进城乡和区域共同富裕能够发挥建构性和工具性作用。选择2010—2020年中国30个省域的面板数据样本,采用双变量空间自相关检验和空间面板计量模型等研究方法,从整体与区域视角分析了中国乡村旅游发展促进农村可持续生计的空间溢出效应及其作用机制。研究表明：中国乡村旅游发展和农村可持续生计在时间上表现出高值省域的优势锁定,且均呈现由东南向西北递减的空间分异格局,在空间上二者之间具有显著的空间依赖与关联特征;乡村旅游发展能够通过内外部响应双重作用机制发挥其对传统生计替代效应的适应性,扩大增权效应、增强内源性发展动力实现本地区农村生计可持续,并通过空间溢出效应带动邻接地区农村生计可持续发展;乡村旅游发展在生计脆弱性、生计资本、生计恢复力和生计结果的多维要素作用下影响农村可持续生计,呈现出直接效应“由西部向中部和东部递减”、空间溢出效应“由中部向西部和东部递减”的区域异质性。     

大型浅水湖泊磷模型参数不确定性及敏感性分析

以太湖作为大型浅水湖泊的代表,以EFDC模型为基础建立关于磷的沉积成岩模型,运用拉丁超立方抽样方法、普适似然不确定性分析方法和区域敏感性分析方法,对成岩模块中与磷迁移转化有关的16个参数进行敏感性分析.结果表明,太湖全湖区磷酸盐和总磷的时间空间分布都极不均匀,成岩模块参数的不确定性在磷酸盐和总磷的模拟方面都存在强烈影响.以上覆水磷酸盐为输出目标,"沉积物-水"界面遭受的风浪扰动在水深相对更浅的湖区更为直接,湖湾区水的流通性较差,利于沉积物中溶解态磷释放.以上覆水总磷为输出目标,湖心区颗粒态磷和溶解态有机磷的质量浓度受成岩模块参数不确定性的影响较大.敏感参数主要是动力特性与和氧相关的两类参数.对于大型浅水湖泊,底泥沉积成岩模块敏感参数的重要性不弱于水动力、水质模块,针对不同水质、底泥分布的水域,模拟磷元素时应注重敏感参数的取值率定.     

耐蚀高熵合金在岛礁装备中的应用前景

详细综述了南沙岛礁环境下装备的腐蚀特点以及耐蚀高熵合金的研究进展,着重分析了合金化元素及热处理工艺对耐蚀高熵合金腐蚀性能的影响规律.最终,归纳了耐蚀高熵合金在岛礁装备中的潜在应用领域,为全面提升我国关键装备在南沙岛礁环境中的服役能力提供了理论指导.     

基于后向轨迹模式的豫南地区冬季PM2.5来源分布及传输分析

为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ（PM_2.5）的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ（PM_2.5）在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份PM_2.5不同轨迹的输送特征,并使用潜在源贡献（PSCF）分析法和浓度权重轨迹（CWT）分析法识别了豫南地区冬季PM_2.5的潜在贡献源区及贡献大小.结果表明:①信阳市空气质量最好,其次为驻马店市,南阳市空气质量最差;南阳市、信阳市和驻马店市ρ（PM_2.5）分别超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值（75 μg/m3）的1.5、1.2和1.2倍,ρ（PM_2.5）日变化均呈双峰特征.②后向轨迹聚类分析表明,豫南地区主要受到来自西北和东北方向长距离传输和正南方向较短距离输送的影响.③潜在源区分析表明,除豫南地区及周边市县本地污染贡献外,冀鲁豫交界区域、陕鄂交界区域、陕西省中西部、湖北省东北部和西部、河南省中北部、山东省南部是影响豫南地区ρ（PM_2.5）的主要潜在源区.研究显示,豫南地区PM_2.5污染过程除了与地形条件、本地污染源排放有关外,来自东北、西北传输通道城市的远距离输送和南部的近距离传输也不容忽视.      

重庆典型城区PM2.5生物标志物组分特征及源指示

于2015年10月~2016年8月在重庆大学A区采集秋冬春夏4个季节PM_2.5样品（n=77）,分析生物标志物（n-alkanes、UCM、藿烷和甾烷）组分特征,探讨季节变化和对来源的指示.结果表明,重庆沙坪坝区PM_2.5中Σn-alkanes （C₁₁~C₃₈）和UCM年均浓度分别为328.69ng/m³和2.52μg/m³,均为冬季最高,夏季最低.28n-alkanes PMF源解析识别出4个因子：化石燃料燃烧（23.45%）、化石燃料残留（29.1%）、生物质燃烧（21.35%）和高等植物蜡排放（26.1%）.UCM与可分离烷烃组分比例（U：R）为1.29~3.33.夏季U：R最低,可能是受温度和光照的驱使,微生物和植物的生命活动旺盛所致.藿烷Ts/Tm、C30αβ/C31αβ（22R）和C31αβ（22S）/（22S+22R）的年均值分别为1.15,5.26和0.59,指示以机动车尾气排放为主的高成熟度石油烃输入.甾烷C29αββ/（ααα+αββ）和C29ααα（20S）/（20S+20R）的年均值分别为0.40和0.53,主要指示高成熟度化石燃料残余物输入.PSCF分析表明,Σn-alkanes的潜在源区主要集中在四川东南部和重庆西部及其相接壤附近区域,UCM的潜在源区主要分布在四川东南部.