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341.
针对现有PM2.5浓度时序预测模型预测精度不高的问题,基于Informer建立了1个Seq2Seq的单站点PM2.5浓度多步时序预测模型,以历史污染物数据和气象数据为输入,实现对未来一段时间PM2.5浓度的预测。所构建模型基于ProbSparse (概率稀疏)自注意力机制提取所输入的序列信息,能够广泛地捕获输入序列的长期依赖信息,并对影响因子之间复杂的非线性关系进行建模,从而提高预测准确度。采用北京市2015-2019年逐小时空气污染物数据与气象数据进行模型训练、验证和测试,建立与循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)的对比实验并与其他现有研究方法进行比较,结果表明:对未来1~6 h的PM2.5浓度时序预测,Informer的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和可决系数(R2)指标均为最好,实现了较为准确的预测。 相似文献
342.
选取兰州市城区4个环境空气质量国控站点2018-2019年的监测数据和兰州市气象站同期的观测资料,分析了兰州市O3浓度的时空分布特征,并探讨了气象因素和相关污染物对ρ(O3-8 h)的影响。结果表明:1)兰州市城区各站点ρ(O3-8 h)的月变化和ρ(O3)小时值的日变化均呈单峰型,ρ(O3-8 h)高值出现在4-8月,ρ(O3)小时峰值出现在15:00左右;2)相关污染物与ρ(O3-8 h)均呈负相关,ρ(O3-8 h)随ρ(NO2)、ρ(CO)、ρ(PM2.5)的增加而降低;3)高温、低湿的环境有利于兰州市城区O3的生成,而特殊的地形条件导致在一定风速下,O3更容易积累;4)分别建立了相关污染物和气象因子的多元线性回归方程,发现在当前气象条件和相关污染物排放现状下,气象因子对兰州市O3的影响比相关污染物的影响更为重要。 相似文献
343.
为了解北京市室外细菌气溶胶的分布特征,基于培养法分析了2020年9月—2021年5月不同季节细菌气溶胶浓度及粒径的分布特征,探讨气象因素(温度和相对湿度)和空气颗粒物(PM10和PM2.5)对细菌气溶胶分布特征的影响. 结果表明:①北京市室外细菌气溶胶平均浓度为447.10 CFU/m3 (每立方米空气中的菌落形成单位),呈春季〔(648.55±537.24)CFU/m3〕>冬季〔(324.50±181.99)CFU/m3〕>秋季〔(319.59±305.07)CFU/m3〕的特征,不同季节细菌气溶胶浓度差异不显著. ②北京市室外约80%的细菌气溶胶直径大于2.1 μm,细菌气溶胶浓度在第2级(粒径为4.7~7.0 μm)显著降低,峰值粒径出现在第1级(粒径>7.0 μm). 粒径大于7.0 μm的细菌气溶胶在春季与秋季以及春季与冬季之间均存在统计学差异 (p均小于0.05). 可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶(≤4.7 μm)比例近50%(冬季、秋季、春季占比分别为61.0%、58.9%、41.6%),冬季空气中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例最高. ③Spearman相关性分析表明,室外环境细菌气溶胶浓度与相对湿度呈显著负相关(p<0.05),与PM10浓度呈显著正相关(p<0.05),表明细菌气溶胶浓度受气象因素和空气污染物的影响. 研究显示,北京市室外环境中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例近50%,冬季细菌气溶胶暴露风险最高. 相似文献
344.
利用统计方法学估算场地污染物平均浓度能更客观地反映实际污染程度,这对污染场地风险评估和管理决策具有重要意义. 本研究以某焦化场地中典型污染物——萘为例,分别依据英国环境署颁布的《土壤污染浓度与临界浓度比较导则》(Guidance on Comparing Soil Contamination Data with a Critical Concentration)(简称“英国CL:AIRE导则”),以及美国环境保护署颁布的ProUCL技术导则(ProUCL Technical Guide, Statistical Software for Environmental Applications for Data Sets with and Without Nondetect Observations)(简称“美国ProUCL导则”),基于统计方法学对场地土壤萘浓度进行描述性统计分析、数据审查、分布类型判断及真实平均浓度估算,并根据《土壤环境质量 建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600—2018)第一类建设用地的筛选值对场地进行了初步风险评估. 结果表明:污染场地0~1 m土壤萘的真实平均浓度小于GB 36600—2018第一类建设用地筛选值,但1~2 m和2~4 m土壤萘的真实平均浓度大于筛选值;在不同土壤深度上,萘的空间分布特征相似,以场地中心为主要污染源,向四周逐级扩散递减,因此需对场地开展详细风险评估. 此外,通过对比英美两国导则可知,美国ProUCL导则更加严格,利用Q-Q图示法和拟合优度检验法判断场地数据的分布类型,并基于数据分布特征计算相应的95%置信上限值估算污染物的真实平均浓度;而英国CL:AIRE导则相对简单,主要基于中心极限定理通过计算双侧置信区间估算污染物浓度,同时利用空间图判断污染物空间布局,有助于评估场地污染状况. 研究显示,基于统计方法估算场地土壤污染平均浓度可降低风险评估结论的不确定性. 建议我国以英国CL:AIRE导则中的统计方法为基础估计污染物真实平均浓度,逐步融入美国ProUCL导则中的统计方法以提高风险决策水平,对实现我国污染场地精细化风险评估具有重要意义. 相似文献
345.
城市大气环境由于受人为活动影响,具有较高大气汞浓度和时空分布不均一特征。植被叶片虽具有较强富集大气汞的能力,但能否指示城市大气汞时空变化,目前尚有存疑。本文通过连续监测新疆乌鲁木齐市区内6个采样点5种常见树种叶片,在生长季(2019年5~10月)内的汞浓度,分析树叶汞浓度的时空分布变化特征,进而寻找潜在的最优树种叶片,反演乌鲁木齐大气汞污染程度。结果表明,城市内的局地污染能够显著提高叶片汞浓度;树种叶片对大气汞浓度的敏感性存在明显差异(P<0.01);落叶阔叶树的叶汞浓度与叶片生长时间呈显著正相关关系(P<0.01),即叶片在整个生长期不断积累大气汞;而针叶汞浓度一年之内与生长时间无显著关系。考虑到圆冠榆叶片对大气汞浓度敏感性较高且分布范围更广,圆冠榆作为乌鲁木齐城市大气汞的生物监测器较为合适。本研究为研究城市大气汞浓度生物监测提供了典型的案例与借鉴。 相似文献
346.
347.
348.
风靡一时的开心农场,满足了大部分生活在石头森林里的都市人的绿色梦想,亲手种下一棵蔬菜、看着树上的果子成熟、到隔壁的农场顺手牵羊一回……09年热火朝天的开心农场现在渐渐式微,但仍有忠实粉丝在默默坚持。种的不是菜,是一个绿色的梦想;收获的不只是虚拟物品,而是一次释怀的满足。 相似文献
349.
要严格控制二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、可吸入颗粒物、臭氧等污染物,从产业结构、能源结构调整入手,加大对PM2.5等污染物的治理力度,实现多项污染物协同减排。最近一周,成都天天早上都在上演"仙境传说",有些乘车出行的人也经历了"人在囧途"。成都市环境监测中心站公布的空气质量实时监测结果显示,昨晚9时,8个监测点中,6个监测点的PM2.5指数达到250以上,属六级严重污染。为遏制空气质量恶化趋势,成都市气象局人影办将在今明两晚择机"洗天"。(1月13日《天府早报》)近一周来,上演"仙境传说"的不止是成都,据中 相似文献