基于机器学习的细粒度空气质量时间预测器

针对空气质量状况的预防和治理,提出了基于线性回归的空气质量预测方法。作为时间预测器,更多的是考虑本地的历史数据、过去与未来的状况,挖掘空气质量随时间变化的关系以及变化趋势,为了选取最优的特征,对数据进行分析,找到与空气质量变化关系密切且存在线性关系的特征,以此特征来建立线性回归模型,并使用Cross-Validation方法进行评估验证。实验结果表明线性回归方法能够有效地预测到空气质量的变化趋势,效果良好,具有较强的实用性。     

京津冀及周边地区水泥工业大气污染控制分析

以京津冀及周边地区水泥工业为研究对象,基于产排污系数法,建立了水泥工业主要大气污染物排放计算方法,对2016年该地区水泥工业主要大气污染物排放控制水平进行了分析.结果表明：京津冀及周边地区2016年水泥工业SO₂、NO_x、PM（有组织）排放量分别达到3.2×10⁴t、23.9×10⁴t、9.7×10⁴t,较2015年分别减少24.1%、18.2%、27.2%,各项污染物大幅下降.水泥工业PM无组织排放量占PM总排放量的45.4%,仍需要采取集中收集的方式加强治理.山东、河南是水泥工业SO₂、NO_x、PM、PM₁₀、PM_2.5重点排放来源,应通过化解过剩产能降低污染排放.从各工艺来看,新型干法工艺应考虑采用高效脱氮脱硫技术、协同处置技术、高效大型袋式除尘技术等新技术,进一步降低各项污染物的排放量;粉磨站也需进一步提高污染治理水平.     

基于高精度清单的京津冀机动车控污政策研究

为研究京津冀机动车污染控制政策对CO、HC、NO_x、PM_2.5、PM₁₀等污染物的减排效果,建立了2014年高精度机动车排放清单,选取过去已经实施,未来规划实施及优化/劣化后的若干政策,设置4类共13种政策情景,与实际清单基准情景进行对比,识别各政策情景的排放变化,并对其中由政府给予补贴的政策进行成本收益核算.结果显示,淘汰低排放标准机动车带来的污染减排效果最好,在天津和河北对CO和HC的排放削减分别为53.19%,49.75%和51.28%,50.87%,达半数及以上;升级机动车发动机和燃油标准也能显著削减排放,在天津和河北对PM_2.5、PM₁₀的削减分别为17.01%,17.00%和21.95%,21.93%.政府补贴政策存在明显边际效应特征,排放标准高,重污染车少的北京单位成本的减排收益明显低于天津和河北,.河北和天津在考虑成本因素的基础上,应当逐步采纳北京的高标准减排政策;北京则可在一定条件下,将一部分低效的政府补贴通过合理方式转移支付给天津和河北,以提高政府投入的减排效率.     

我国中部地区大气CO2柱浓度时空分布

基于日本GOSAT及美国AIRS反演数据产品,对我国中部六省大气CO₂时空分布特征进行研究,结果表明：由GOSAT反演的中部地区2010~2013年大气CO₂年均柱浓度由389.36×10^-6增长到396.52×10^-6,年均绝对增长率达2.39×10^-6/a,呈现出冬春季高值、夏秋季低值的季节变化特征,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值均略低于长三角地区,高于京津冀和东三省地区;其CO₂柱浓度高值区集中在湖南、江西及周边一带,年均绝对增长率为2.01×10^-6,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值与长三角地区相当,略低于京津冀和东三省地区,由于受地面源汇影响较小,其与GOSAT反演结果相反,可能是由于AIRS反映了对流层中层大气状况,而GOSAT则更多地反映了近地面层大气CO₂变化.     

雾霾环境天气下对户外体育运动人群影响研究

构建雾霾环境天气下户外体育运动生理健康指标参数,以最大摄氧量(VO2)、最大通气量(VEmax)、氧脉搏O2P、心率(HR)等参量为约束指标,构建户外体育运动人群身体健康指标的约束体系,采用心电图的负荷试验和代谢分析实验方法测试雾霾环境天气下对户外体育运动人群健康影响,根据受测运动员的气体代谢和心肺功能指标进行雾霾环境天气下运动人群的心肺机能特征分析。雾霾环境天气下,应当减少户外运动,在空气质量好的环境下进行一定的有氧运动,避免吸入污染空气,导致肺部疾病。     

长阳县土质滑坡影响因素的变维分形研究

长阳县鄂西山区,地质条件复杂,地质灾害频发,全县历年统计规模滑坡184处(其中土质滑坡152处),占地质灾害总数的71.3%。为探究长阳县土质滑坡特点,在分析其影响因素的基础上,利用变维分形方法得出滑坡影响因素排序为:降雨量>地层岩性>地质构造>坡度>坡高,并求取了各影响因素的分维值,为滑坡稳定性评价及地质灾害易发程度分区提供基础资料。     

海南省工业烟粉尘排放预测及总量控制

海南省烟粉尘排放从"十一五"末的1.47万吨增加到"十二五"的2.32万吨,增幅达57.8%.随着雾霾天气的增多,PM2.5的监测浓度、PM10的监测浓度变化情况日益受到重视,烟粉尘排放统计准确度及排放量的预测被提到议事日程。本文根据海南省烟粉尘排放现状,结合全省经济发展趋势及行业烟粉尘排放分析,采用宏观测算和分行业测算两种方法测算新增量,从而测算出烟粉尘"十三五"排放量,由此提出工业烟粉尘总量控制应对重点行业现有除尘设施进行升级改造,控制烟粉尘排放的建议。     

中国电力行业的全周期碳足迹北大核心CSCDCSSCI

在碳达峰与碳中和目标下,国家层面与各省份均在积极推动碳减排。电力行业作为我国最大的排放部门成为减排重点之一,然而电力行业存在的隐含碳排放造成实际排放低估,省际间碳转移导致省级碳减排不公平问题突出。因此识别电力行业全周期碳足迹,尤其是不同省份的隐含碳足迹以及省际间的转移碳足迹特征,有助于正确评估电力行业碳排放,科学界定不同省份的碳减排责任并合理分配。通过构建电力行业全周期点-流模型以揭示电力产业链中存在的能源活动,进而明确基于用电侧考虑的2018年全周期碳足迹,并刻画碳隐含度与碳转移依赖度指标来分析电力行业的隐含碳排放与省间转移碳排放。研究表明:(1)我国电力行业全周期碳排放系数为689 g/(kW·h),排放量为4.747×10^(9)t,其中北方大部分地区排放系数偏高,山东最高达891 g/(kW·h),南方地区偏低,云南最低仅101 g/(kW·h)。(2)全国电力行业全周期碳隐含度为8.95%,东南沿海贫煤省与煤炭生产高排放省的碳隐含度偏高,贵州最高达14.63%,西北、华北富煤省的碳隐含度偏低,新疆最低仅4.94%;全国隐含碳排放量为4.25×10^(8)t,广东隐含碳排放量最高达5.0×10^(7)t,青海最低仅1.17×10^(6)t。(3)全国电力行业全周期碳转移量为9.26×10^(8)t,约占排放总量的19.5%,电力与煤炭自给率越低的省区对外碳转移依赖度越高,其中北京最高达71.24%;内蒙古、山西、陕西、宁夏、安徽、新疆、贵州是主要碳转入省,总转入7.11×10^(8)t,其中内蒙古最高达2.64×10^(8)t;江苏、浙江、广东、山东、河北、北京、辽宁、河南、上海是主要碳转出省,总转出6.92×108t,其中江苏最高达1.12×10^(8)t;全国共有240对省存在碳转移,其中有102对的转移量超过1.0×10^(6)t。在研究基础上,提出相应建议推动省级电力行业公平合理低碳发展。