连云港市碳排放“双向”分析及碳达峰情景分析与预测

为探究连云港市碳排放特征,实现“碳达峰”“碳中和”的目标,以2011—2020年连云港市的碳排放量数据为核心,采用可拓展的随机性的环境影响评估模型（STIRPAT）以及岭回归方法进行碳排放量数据的“双向”分析。首先,根据连云港市2011—2020年能源消耗数据,“反向”核算出连云港市历年的碳排放量,结果表明,连云港市碳排放量呈现逐年持续上升趋势;其次,选取人口因素、人均地区生产总值、城市化率、能源结构、产业结构为主要因素,构建了STIRPAT模型这一“正向”预测媒介,采用岭回归分析法得到了连云港市的碳排放量拟合模型,结果表明,不同的因素对连云港市碳排放量的影响程度存在差异;最后,通过情景分析法预设6种连云港市未来发展情景模型,对连云港市的碳排放量进行了预测,结果表明,中增长-高减排的发展模式更适合连云港市,将于2030年以4 788.9万t的碳排放量实现达峰。针对这一发展模式要求,提出连云港市应积极调整能源结构比例、加快产业结构优化等相关建议。     

基于全局跨尺度时空注意力的深度神经网络海表面温度预测模型

海表面温度（sea surface temperature, SST）是海洋与大气之间相互作用的关键因素,海温控制着全球大气和海洋生态系统的变化。准确预测海表面温度的演变对治理全球大气系统和海洋生态系统都具有重要的意义。为了对SST数据的空间自相关性准确建模,本文提出了基于全局跨尺度时空注意力的深度神经网络海表面温度预测模型（deep neural network based on global cross-scale spatiotemporal attention, GCSA-DNN）。模型分为3个部分,从长时序数据中提取时序依赖特征的时序建模模块,从SST序列均值中提取空间分布规律特征的多尺度局部空间建模模块和基于全局跨尺度的时空注意力融合模块,实现每个网格点对全局自相关性的建模。本研究选择空间分布规律不同的东海和南海海域数据,对1981年9月1日至2022年4月7日美国国家海洋和大气管理局（nationaloceanicand atmospheric administration,NOAA）的数据进行了预测分析,共14829条数据,其中1981年9月1日至2021年8月31日的...     

区域性战略环评的公众参与模式

结合西部大开发战略环境评价过程中公众参与的实践过程,初步研究了区域性战略环境评价公众参与模式,并以期在未来的区域性战略环境评价中得到应用和修正。     

我国土壤中重金属铜的生物配体模型的建立与应用

关于重金属污染的风险评价及其预测模型日益成为环境领域的研究热点。近年来,一种用于预测和评价环境中重金属生物毒性的机理性模型一生物配体模型(BLM)被广泛应用于水体及陆地生态系统。本研究以我国土壤的陆地生物配体模型(TBLM)建构为目标,以土壤溶液系统为媒介,通过17种土壤上重金属铜离子与大麦根长的相互作用关系,发现了土壤中Cu-TBLM的主要影响因素为Cu~(2+)、CuOH~+、Mg~(2+)以及铜离子与大麦根系表面的专性结合能力。基于模型大麦根长预测值与实测值之间的相关关系,通过数学拟合功能求得TBLM中各参数值为logK_(CuBL)=4.87、logK_(CuOH)+=7.62、logK_(MgBL)=1.91、f~(50%)=0.103、β=1.09。本研究所得到的TBLM模型能很好地预测我国土壤中铜对大麦根长的毒害程度,预测值与实测值的相关性达到了90%。本研究结果不仅可以为我们降低重金属离子生物有效性提供有力的理论借鉴,更对我国土壤环境质量保护和长期良性可持续发展具有重要意义。文160余篇。     

基于可公度法的航材故障预测

介绍了可公度性的概念和可公度信息预测理论。应用可公度信息预测理论,以故障时间窗口期为研究对象,对航材故障预测进行了初步探索,进而建立了一种较为实用的预测模型,并且给出了具体算例,验证所建模型的科学性和有效性。通过与指数平滑法预测模型对比可看到可公度预测模型精度更高且计算模型更为简单,为航材故障次数预测提供了一种解决方案。进而可以更好地应用在实践当中,提高航材管理水平,保障飞行任务的完成。     

雾霾警示中国必须改变能源消费结构

化石能源以及以化石燃料为驱动的生产生活模式正是当前雾霾问题的罪魁祸首。整个人类文明都建立在石炭纪储存的碳资源上,可是,人类为此正在面临气候变化、化石能源枯竭的问题,这足以毁灭整个人类文明,危及地球生态。我们面前只有一条路:改变能源消费结构,逐渐提高可再生能源在工业经济中的比例,最终摆脱对化石能源的依赖。毫无疑问,太阳能光发电(光伏)是迄今最理想的能源生产形式。光伏产业能否迎来大发展,不仅关系着中国未来的经济发展,而且也将决定性地影响未来的环境形势。     

基于我国物种毒性数据的多溴联苯醚预测无效应浓度分析

采用多溴联苯醚(PBDEs)对我国广泛分布生物物种的生态毒性数据,根据欧盟现有化学物质风险评价技术指导文件,对不同环境介质中PBDEs预测无效应浓度(PNEC)进行了推导。结果表明:我国淡水环境PBDEs(四溴、五溴、八溴)的PNEC水分别为50μg·L~(-1)、0.53μg·L~(-1)、0.017μg·L~(-1)。沉积物环境PBDEs(四溴、五溴、八溴和十溴)的PNEC沉积物分别为823.35 mg·kg~(-1)wt、1.55 mg·kg~(-1)dw、12.72 mg·kg~(-1)dw、38.41 mg·kg~(-1)dw。土壤环境PBDEs(四溴、五溴、八溴和十溴)的PNEC土壤分别为668.3mg·kg~(-1)wt、0.38 mg·kg~(-1)dw、147 mg·kg~(-1)dw、98 mg·kg~(-1)dw。次生毒性PBDEs(五溴、八溴和十溴)的PNEC经口分别为0.3~0.7 mg·kg~(-1)、0.56 mg·kg~(-1)、2 500 mg·kg~(-1)。该数值期为我国PBDEs的环境风险评价提供科学基础。     

基于RBFNN的催化再生烟气二氧化硫浓度预测研究

为了提前掌握催化裂化再生烟气中二氧化硫的排放浓度,有效动态指导烟气脱硫设施运行参数调节,研究开展了RBF和BP神经网络在催化裂化再生烟气二氧化硫浓度预测中的应用。通过业务和数据分析,确定了影响再生烟气二氧化硫浓度的工艺特征变量。利用2组采用不同方法清洗的数据,对比分析了RBF和BP神经网络模型在提前15 min情况下,预测再生器出口二氧化硫排放浓度的效果,结果表明2种模型的预测精度分别为90.36%和86.43%。RBF神经网络二氧化硫浓度预测模型经过400个工业样本测试,浓度预测值的最大误差为14.01 mg/m³,最小误差为0.05 mg/m³,平均误差为6.08 mg/m³,满足企业现场应用的要求。     

固体推进剂老化过程影响因素及化学反应机理研究进展

基于固体推进剂的贮存老化,以NEPE推进剂和以HTPB推进剂为代表,综述了近年来固体推进剂老化进程中所受的各种影响因素、作用机制及化学反应机理研究进展。总结了温湿度、应力和环境气氛为代表的外部环境因素,配方性质、组分变化和添加剂等内部影响因素对推进剂老化及贮存失效期限的影响。分别从微观和宏观角度出发,分析了内外部各种影响因素加速或减缓固体推进剂老化进程的作用机制。此外,针对黏合剂、氧化剂、防老剂等化学组分,总结了固体推进剂贮存老化期间发生的氧化交联、分解、降解断链等主要化学反应,并分析了各个反应发生的机理及原因。最后,展望了未来固体推进剂老化影响因素研究的发展趋势,并为今后固体推进剂老化机理及失效模式研究提供了研究思路。     

未来30年中国耕地和高标准农田分布的省级预测

科学预测中国未来耕地和高标准农田分布对于保障我国粮食安全和提高耕地质量具有重要意义。该研究假设未来各省份耕地和高标准农田占全国总面积比例不变,根据各省份耕地和高标准农田实际面积、未来全国耕地及各省份高标准农田规划面积等数据,基于最小二乘法的二次多项式拟合预测未来30 a全国及各省份耕地面积和高标准农田面积,进而预测未来各省份耕地面积保有率和高标准农田占耕地比例。结果表明：(1)到2050年,我国耕地面积稳定在1.20×10⁸ hm²,耕地面积保有率稳定在100%,高标准农田面积达到1.03×10⁸ hm²,高标准农田占耕地比例从2020年的43.59%增长到2050年的85.89%,增长近一倍。(2)七大区域中,黄淮海区、长江中下游区、东南区的高标准农田占耕地比例较高,在2020年均已达到70%以上,东北区、西北区、青藏区、西南区高标准农田占耕地比例则处于40%～60%之间。到2050年,受耕地比例稳定中略有下降的趋势影响,黄淮海区、长江中下游区、东南区、青藏区高标准农田占耕地比例均达90%以上,东...