广州市春季一次沙尘天气过程综合观测

2017年4月21—23日广州市经历了一次远距离传输的沙尘天气过程,为了解沙尘过程对广州市空气质量的影响,基于广州市大气超级站,利用单颗粒气溶胶质谱(SPAMS)、气溶胶激光雷达观测数据并结合HYSPLIT后向轨迹模型分析了沙尘过程细颗粒物组分及污染来源贡献变化和沙尘气溶胶的来源及路径。结果表明:受沙尘过境影响,PM_(10)浓度大幅升高,PM_(2.5)/PM_(10)最小值仅为12.1%;沙尘过境期间影响近地面颗粒物的沙尘高度主要分布在1 km以下区域,近地面颗粒物消光系数均值为100.11 Mm~(-1),探测到最大退偏振比为0.28。SPAMS研究发现沙尘过境期间含硅酸盐颗粒物(SI)的细颗粒物数浓度比例达25.9%,是沙尘过境前的1.4倍;PM_(2.5)中扬尘贡献率明显增大,达到了17.3%,是沙尘过境前的1.9倍。后向轨迹模型HYSPLIT显示此次沙尘为典型的北方沙尘传输,沙尘源自中国西北地区,传输方向为自西北输送至华东地区后,转为东南方向影响广州市。     

外来沙尘输送对北京市空气质量影响的预报预警技术初步研究

利用多方位监测数据和气象资料,分析了2010—2011年春季外来沙尘输送对北京市空气质量指数的影响,提出外来沙尘对北京市空气质量级别影响的预报判据。此外,基于NAQPMS模型的沙尘模块,开展数值预报研究,并对北京市2010年3月一次沙尘天气污染过程进行数值模拟试验,结果表明,模拟的PM10浓度值与实测值有较好的一致性。通过判别预报和数值模拟两种预报技术的开展,可以预报沙尘输送影响的空气质量级别、沙尘分布和演变规律,为进一步开展空气质量预报预警和防控沙尘工作打下了很好的科学基础。     

起沙方案及Nudging对中国西北沙尘模拟的影响

利用耦合了AFWA和Shao04起沙参数化方案的WRF-Chem模式结合Nudging方法,对2020年4月9～11日发生在我国西北地区的一次沙尘天气过程进行模拟,结合地面及卫星观测数据,对模式模拟沙尘的能力进行了初步验证,分析了不同起沙方案及其结合Nudging方法后对模式模拟结果的影响。结果表明,2种起沙方案均有能力再现此次沙尘天气过程,开启Nudging后2种方案模拟出的沙尘分布结果都有所改进。对于地面沙尘模拟,在沙尘源区不开Nudging的模式模拟结果更接近观测,在沙尘影响区开启Nudging后的模拟结果更优。整体而言,结合了Nudging方法的Shao04起沙方案对我国西北地区的沙尘过程具有更好的模拟能力。Nudging方法对模式模拟风场的能力改进较为明显,从而提高了模式对沙尘的模拟能力。     

北京地区降尘季节特点及测定条件研究

为掌握北京降尘污染规律、提高监测管理水平,对2018～2020年北京全域的降尘、典型地理特征的沙尘期降尘和特殊环境影响条件下的降尘进行了监测和分析。研究发现：近年北京市降尘量总体呈下降态势,且具备明显的季节特点;北京市降尘春季达到峰值,夏、秋季维持高位,冬季降至谷底。基于对北京地区降尘季节特点的研究,提出了针对性的监测管理建议。     

改进灰狼算法优化GBDT在PM2.5预测中的应用

针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局搜索能力;利用粒子群算法模拟灰狼种群得出的最佳适应度以用于惩罚项改进灰狼算法中的头狼更新策略。使用改进算法优化的梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees, GBDT)模型对北京市大气污染物监测数据中PM_2.5质量浓度进行预测,采用3种评估函数对各模型以及混合模型预测效果得分进行评估。结果显示,本文改进的灰狼算法对梯度提升树的优化效果优于其他算法,均方根误差E_RMS为6.65μg/m³,平均绝对值误差E_MA为3.20μg/m³,拟合优度(R²)为99%,比传统灰狼算法优化结果的均方根误差减少了19.19μg/m³,平均绝对值误差降低了10.03μg/m³     

黄河水中悬浮粒子对镉离子的交换吸附等温线

研究了黄河水中悬浮粒子对 Cd²⁺ 的交换吸附等温线以及赖氨酸和门冬氨酸对吸附作用的影响．研究结果得到一类具有一个“拐点”、两个“平台”的新型河流等温线,用分级离子交换等温式求出平衡常数 K₁ 和 K₂ ．当低浓度的氨基酸存在时,对镉与悬浮粒子的交换吸附起促进作用．促进作用的程度与氨基酸的等电点有关,赖氨酸的促进作用较门冬氨酸大．     

包头市一次强沙尘暴污染特点分析

通过对包头市2021年3月14-21日发生的一次强沙尘暴过程中的颗粒物浓度、天气形势场、气象参数、卫星遥感资料进行分析,归纳此次沙尘污染过程特点：1.过程影响程度强,持续时间长,影响范围广,属近十年罕见。2.过程包含沙尘形成、发展、回流、叠加第二波沙尘影响、沙尘清除5个阶段。沙尘起源于蒙古国,蒙古气旋及大风为其提供动力条件。3.在沙尘发展阶段,包头市处于严重污染共27h,期间出现PM₁₀与PM_2.5同步为首要污染的少见的现象,第二波沙尘影响程度减弱,颗粒物浓度变化与一般沙尘天气过程变化规律一致。     

混沌粒子群算法在水污染控制系统规划中的应用

针对常用的最优化方法解决水污染控制系统规划问题运算过程较复杂,容易陷入局部极值,且优化解精度不高的情况,尝试利用混沌方法和粒子群算法相结合的混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)求解此类问题。CPSO算法具有原理简单,且能快速获得最优解的特点。在实例应用中与遗传算法和MATLAB优化函数的优化结果做了比较,CPSO算法的性能以及得到的解明显优于后两种方法,验证了该方法的可行性和有效性。     

一种基于BP网络和粒子群算法的拱坝可靠度分析方法

为了进行极限状态方程不明确的大型结构可靠度分析,提出了结合神经网络和粒子群优化计算拱坝可靠度的算法。确定性力学分析采用ANSYS软件,利用BP神经网络来模拟高度非线性映射关系的功能函数,基于罚函数和粒子群优化法进行可靠指标计算。综合C语言、ANSYS的APDL二次开发以及MATLAB混合编程技术,编制了该算法的可靠度分析程序。算例表明,该方法适应于隐式功能函数的复杂结构可靠度分析。     

基于变异CPSO算法的LSSVM出水COD的软测量研究

在分析混沌粒子群优化算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(SVM)理论基础上,以某污水处理厂的氧化沟系统为对象,采用带有末位淘汰机制的混沌粒子群优化算法优化支持向量机的参数,建立了基于变异CPSO算法的LS-SVM的氧化沟出水水质COD软测量模型,并与PSO-LSSVM,LSSVM模型比较,研究表明,ICPSO-LSSVM模型预测准确,泛化性能好,且该模型预测结果中相对误差小于10%的样本达到90%,最大相对误差仅为12.5%,均方差MSE为0.0106,模型具有较高的精度,基本可以实现出水COD浓度的在线预估。