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首都重大活动与空气重污染应急减排措施效果对比分析 总被引:3,自引:3,他引:0
以2015年"9·3"阅兵活动及同年冬季两次空气重污染红色预警为例,针对气象要素及污染物浓度变化特征进行对比分析,对不同减排措施下污染物减排比例估算,并利用WRF-CAMx模型,对减排带来的PM2.5污染改善效果进行了定量评估与对比分析.结果表明,阅兵期间(8月20日至9月4日)PM2.5日均浓度(19.0μg·m-3)分别比阅兵前(8月15~19日)和阅兵后(9月5~15日)日均浓度降低了60.0%和48.0%,第一次红色预警期间PM2.5日均浓度(232.3μg·m-3)高于第二次红警(216.6μg·m-3),第二次启动重污染红色预警之前的空气质量好于第一次红警.阅兵期间北京及周边省市污染物减排比例普遍大于红警期间,为保障"阅兵蓝"的实现提供了人为可控的有利条件."9·3"阅兵、北京首次及第二次红色预警期间采取污染物应急减排措施情况下,北京PM2.5浓度分别平均降低了32.4%、 17.1%和22.0%.阅兵期间与红色预警相比,... 相似文献
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PM2.5浓度的预测对于大气污染治理、改善环境质量等起到重要作用。受气象条件变化与大气污染物排放等多种因素的交叉影响,PM2.5预测通常易受突变事件及噪声数据干扰。因此,基于对气象条件以及大气污染物与PM2.5的相关性分析,提出阶段式时序注意力网络模型(staged temporal-attention network,STAN),该方法融合多段注意力学习模块与循环神经网络,建模气象因素与大气污染物对PM2.5浓度的交叉影响。统计分析北京市、上海市、广州市预测结果的绝对误差值,可知:1)对比广泛使用的单一类模型支持向量机(support vector machine,SVM)、长短期时序记忆方法(long short-term memory,LSTM)和多层感知机(multilayer perceptron,MLP),STAN可达到10%以上的性能领先;对比最新的融合类模型U型网络(U-net),STAN领先了7%的优势。2)以北京市冬季预测结果为例进行统计分析,STAN的预测值与实测值之间的拟合系数可有95.2%的性能领先。此外,在鲁棒性分析中发现,STAN在含有10%噪声的数据上进行预测,误差上升幅度仅为9.3%。结果表明:注意力机制与时序学习模块相结合能够深度挖掘PM2.5变化规律并抑制噪声数据,且STAN模型可以进行PM2.5浓度的鲁棒预测。 相似文献
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为研究增塑剂邻苯二甲酸二乙基己酯(Di-2-ethylhexyl phthalate,DEHP)对脑组织造成氧化损伤以及对小鼠神经行为(主要包括学习、记忆能力与情绪)的影响.将24只雄性昆明小鼠随机分成4组,每组6只,分别为对照组(生理盐水),低浓度染毒组(5mg·kg-1DEHP,L组),中浓度染毒组(50mg·kg-1DEHP,M组),高浓度染毒组(500mg·kg-1DEHP,H组).利用Y型电迷宫检验小鼠的学习记忆能力变化,利用悬尾实验和强迫游泳实验检测小鼠抑郁行为的变化.然后取出脑组织,检验活性氧簇(ROS)及丙二醛(MDA)含量.数据显示,染毒组小鼠的学习记忆及行为学控制能力明显低于对照组(p<0.05),并且随DEHP浓度的增大小鼠的学习记忆及行为学控制能力降低.DEHP低、中、高剂量染毒组与对照组氧化应激反应均具有显著性(p<0.05),且呈剂量效应关系.因此,DEHP可导致小鼠学习记忆能力下降、抑郁情绪增加,其分子机制可能涉及DEHP对脑组织造成的氧化损伤. 相似文献
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为了提高尾矿库风险预警能力,针对尾矿库稳定性受多种风险因素影响,以及风险变化的非线性,提出1种融合集合经验模态分解(EEMD)和长短期记忆(LSTM)的尾矿库风险预测模型。首先,采用皮尔逊相关系数分析尾矿库风险因素之间的相关性;然后,使用EEMD方法分解非线性的位移序列;最后,构建LSTM网络模型预测位移变化。以某尾矿库为例,将EEMD-LSTM模型与EEMD-BP模型、LSTM模型对比分析,评估模型的有效性。研究结果表明:EEMD-LSTM模型对尾矿库风险的预测精度明显提高,对防范化解尾矿库安全风险具有重要意义。 相似文献
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春节,凝聚着中国人内心深处对团圆平安和美好未来的祈愿.定格着中国人无数的集体记忆。春节的脚步悄然临近.“如何过年”随之提上了众多老百姓的议事日程,与此同时摆上案头的还有除旧迎新之际,对即将逝去这一年的回望盘点。 相似文献
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我经常打开我的记忆之门。
在我的记忆之门的里面。深深储藏着使我感动的爱和我眷恋的美。而其中最使我感动的爱便是普爱人类与天地万物的大爱,最使我眷恋的美便是显示出了这种大爱的大美。 相似文献