城市间大气污染相互影响的VAR模型分析

基于以往研究多采用大气数值模式分析污染物在不同城市之间的输送规律及内外源的贡献率,现从时间序列角度引入一个新方法,应用向量自回归模型的格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数及方差分解技术,对广州、佛山、肇庆2003-2012年逐日空气污染指数进行模拟演算,得到城市间大气污染相互影响效应及其贡献。结果表明,广佛地区污染源对肇庆空气质量影响突出,肇庆并未成为广州和佛山的主要污染源。城市间大气污染相互影响存在明显的滞后效应,前7期累积作用较明显,污染物的累积效应容易导致区域性灰霾天气出现。佛山对广州的污染贡献达到了10.9%,广州对佛山的污染贡献相对偏小,佛山对肇庆的污染贡献接近30%,广佛肇经济圈应形成区域性大气污染联防联治机制。     

我国风速反弹特征及其对湖泊富营养化的潜在影响

在2010年前后全球范围内出现“大气静止”恢复、近地面风速反弹上升的现象。然而这一风速反弹现象对我国湖泊的影响尚不清楚。通过对全国745个气象监测站观测数据进行空间插值提取湖泊近地面风速时间序列,使用分段线性回归分析了我国面积＞1km²的湖泊和87个重点监测湖泊风速反弹现象的特征。结果显示,全国面积＞1km²的湖泊有71.59%出现风速反弹现象,但是东部沿海地区和新疆东部地区湖泊未出现风速反弹,重点监测的富营养化湖泊只有43.08%出现风速反弹。同时,出现风速反弹的湖泊风速转折点年份分散。预计风速反弹现象在未来短期内可能有利于我国湖泊富营养化治理,但在未来长期内气候变化将出现风速下降现象,可能对湖泊富营养化治理造成不利影响。     

环冷机组TSP无组织排放溯源及影响因素分析

本文以中心虚点源法为基础,通过虚设源强与误差分析相结合的方式,对某烧结厂环冷机组面源TSP（总悬浮颗粒物）无组织排放的源强进行了反推计算,得到该面源在监测期间TSP排放量范围在12300 ～ 20790mg/s,最小总误差只有9.3％.其中16 ～30μm粒径段颗粒物占的比例最大达28％.并对这种系统误差浮动产生的原因进行了分析,发现选取较大风速条件进行模拟时可以减小系统误差.同时采用spss软件对源排放量与实际工况进行了多元线性回归分析,发现环冷机的颗粒物无组织排放与其核心生产原料混匀矿相关性最大,推测该环冷机组粉尘无组织排放量大的根本原因是机组的超负荷使用.     

管状容器的泄压

在世界范围内,研究泄压的实验多采用球形或立方形容器,所得数据若被用于长径比大于5的管状容器时,误差较大。本文采用长径比为12的管状容器进行了泄压实验,结论如下:最大爆炸压力P_(max)(kPa)与开口比A_v(m~2/m~3)的关系式为P_(max)=41.54A_v~(-0.3684);不同容积的容器,容积V_2(m~3)、最大爆炸压力(kPa)和开口比A_v之间的关系式为A_(v2)=5137.34P_(max)~(-2.71)V_2~(-1/3);密闭的管状容器的爆炸压力(kPa)与时间t(s)的关系式为P=733.77e~(-0.099/t     

根据土地生态特征和经济效益确定种植类型

根据梧州市郊县农村土地生态特征,利用逐步判别分析方法给出以各自然村为基础的区位点土地利用方法;并根据土地利用方向,结合果树经济效益和各种信息,应用规划理论给出本地区果树在满足诸条件时以种植46万亩橙、2万亩香蕉最为适宜。     

采动区建筑物移动变形规律实测研究

为了研究开采影响下的建筑物移动变形规律、指导矿井安全生产,兴隆庄煤矿专门在4326综放工作面上方设立建筑物移动观测站。通过对观测资料的分析研究,获得该区条件下建筑物的移动变形规律,给出建筑物移动变形与地表移动变形之间的单因素系列关系式,并总结了不同长高比条件下建筑物变形与地表变形之间的综合关系式,获得的一些有益成果为矿区建筑物下安全采煤及采动区建筑物保护设计提供了科学依据。     

基于神经网络的数据融合在废气测量中的应用

数据融合方法通过提取各个影响因素之间的特征关系,进行数据之间的融合。针对因传感器故障而失真的数据,综合考虑对畜禽场排放的某一废气测量值的时间、空间和环境等多种影响因素,使用基于神经网络的数据融合方法来估算该废气的浓度,实现失真数据的恢复,从而精确地测量出养殖场连续排放的有害气体的总量,对超标排放进行监控。以氨气(NH3)浓度数据的处理为例,应用MATLAB软件,其仿真结果表明:估算最大相对误差为7.83%,证明基于神经网络的数据融合方法的有效性。     

交通事故损失的时间序列分析

为揭示交通事故经济损失的变化规律,笔者研究并利用时间序列的方法,建立了ARIMA模型,对1985—2005年全国交通事故经济损失的数据进行了分析和预测。根据原始数据的特点,选择随机时间序列分析方法。通过对模型的识别和参数的选择,得到2006—2008年的交通事故损失的预测值分别为2.9559,2.9707和3.0129亿元,置信区间为95%。通过对1985—2005年交通事故经济损失的预测结果与原始数据的比较表明,预测结果接近原始数据,该方法为交通事故的预防和控制提供了技术指导和有益参考。